Entre une défiance accrue envers les laboratoires, des pertes financières qui se creusent malgré la croissance et des vulnérabilités corrigées mais révélatrices, l'écosystème de l'intelligence artificielle subit un rappel à l'ordre opérationnel. La qualité des données et l'architecture de la mémoire apparaissent comme les leviers décisifs pour passer d'outils de triage à des systèmes réellement résolutifs, tandis que le débat public réclame un partage plus équitable de la valeur.
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