Beaucoup de problèmes des projets ne résident pas dans une mauvaise orientation, mais dans le fait qu'ils font face à des « besoins temporaires ». Après la période de popularité, la demande s'effondre, et écrire encore et encore n'est qu'une façon d'enregistrer une période.

@inference_labs se distingue en ce qu'il ne cible pas un scénario d'application spécifique, mais un déficit structurel.

Lorsque le système commence à s'autogérer, le problème ne réside plus dans l'intelligence du modèle, mais dans la capacité à expliquer, vérifier et responsabiliser les comportements. La phase d'entraînement peut être embellie, les résultats peuvent être emballés, mais l'inférence est l'endroit où l'action se produit réellement, et où le risque est réellement généré.

S'il n'existe pas d'infrastructure permettant de vérifier le processus de raisonnement, la collaboration entre agents IA ne sera qu'une démonstration. Dès que l'échelle augmente, le système échouera d'abord sur la question « Pourquoi devrions-nous croire à ce résultat ? ».

Le choix d'Inference Labs revient essentiellement à reconnaître une chose :
les modèles seront constamment remplacés, les cadres seront réitérés, mais au moment où l'inférence se produit, il doit rester une trace vérifiable.
Ce n'est pas une question de savoir si l'on peut bien raconter une histoire, mais une position incontournable.
Tant que le système autonome continue d'avancer, cette position existera toujours. Le reste n'est qu'une question de qui peut le faire de manière plus stable, à moindre coût, et plus facilement intégré nativement au système.

Sous cet angle, sa forme actuelle n'est pas importante. Ce qui compte, c'est qu'il regarde vers l'avenir.