Le piège le plus courant pour les développeurs de projets AI : lorsqu'ils rencontrent des performances médiocres du modèle, leur première réaction est de rejeter la faute sur l'algorithme ou le modèle lui-même. Mais ceux qui ont déjà fait cette erreur savent très bien que le problème ne se situe pas là.

En regardant attentivement la pile technologique Web3 actuelle, on comprend vite. Les sources de données sont complètement dispersées, chaque protocole et dApp agit de son côté, il n'existe pas de norme de données unifiée. Pire encore, les signaux déjà générés sont difficiles à réutiliser, il faut à chaque fois retraiter les données, ce qui rend l'efficacité absolument déplorable.

C'est la raison profonde pour laquelle de nombreuses applications AI ont des performances moyennes sur la chaîne. Les agents intelligents doivent raisonner sur la même base factuelle, mais l'infrastructure actuelle ne le permet tout simplement pas.

La clé du progrès se trouve au niveau des données. Si l'on pouvait standardiser les données comportementales, permettant à tous types d'agents intelligents, dApp et protocoles de fonctionner sur une même référence de données, tout changerait — la vitesse d'itération s'accélérerait, la logique d'exécution serait mieux définie, et le système deviendrait réellement scalable. Ce n'est pas une simple optimisation, c'est une révolution dans les règles du jeu.