# Comment fonctionne Reppo

Reppo transforme les données d’entraînement de l’IA en un marché vivant.

Les participants publient du contenu, engagent du capital, votent sur la qualité et génèrent au passage un signal d’apprentissage exploitable.

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#### 1. Les propriétaires de datanet créent des marchés

Reppo est organisé en [des datanets](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/datanets).

Chaque datanet définit ses propres règles d’accès, frais de publication, incitations et normes de qualité. Cela permet à différents marchés de se spécialiser selon différentes tâches, domaines et acheteurs.

#### 2. Les éditeurs soumettent des données

Les éditeurs soumettent du texte, des images, des vidéos, de l’audio, des annotations ou des résultats générés par des agents dans un datanet choisi.

La soumission n’est pas gratuite. Les frais de publication obligent les contributeurs à prendre une décision économique sur ce qui mérite d’être intégré au marché.

#### 3. Les votants verrouillent des REPPO pour obtenir des veREPPO

Les votants verrouillent des REPPO pour recevoir [veREPPO](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/stake-assured-human-feedback), ce qui leur donne un pouvoir de vote.

Ce pouvoir de vote existe au niveau du réseau. Il peut ensuite être alloué entre les datanets et les époques.

#### 4. Les marchés se revalorisent en continu au cours de chaque époque

Les votants utilisent un jugement soutenu par leur mise pour approuver ou rejeter ce qu’ils estiment précieux.

Au sein d’une époque, le pouvoir de vote décroît linéairement avec le temps. Les votes plus précoces ont davantage de poids que les votes plus tardifs, ce qui récompense une conviction précoce plutôt que le suivisme de dernière minute.

Comme le vote est continu, les positions faibles peuvent être contestées à mesure que de nouvelles informations apparaissent. Voir [Résilience adversariale](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/adversarial-robustness) pour le mécanisme de conception plus approfondi.

#### 5. L’activité du marché produit des données d’entraînement

Chaque soumission, classement, sélection et vote génère un retour humain structuré.

Ce retour devient une donnée d’entraînement utile pour les systèmes d’IA. Voir [Méthodes de collecte](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/collection-methods) pour des exemples.

#### 6. Les frais, les incitations et la réputation renforcent la qualité

Les récompenses peuvent provenir des émissions du réseau et de programmes d’incitation au niveau du datanet, selon la configuration d’un marché.

En même temps :

* les éditeurs risquent du capital lorsqu’ils soumettent
* les votants risquent du capital lorsqu’ils assurent la curation
* les propriétaires de datanet peuvent financer et façonner les marchés qu’ils veulent développer

Avec le temps, les participants solides construisent une réputation et un historique de performance. Cela améliore la découverte, la confiance et la demande en aval.

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#### Interprétation plus large

Reppo ne se contente pas de collecter des retours. Il transforme la conviction économique en un marché vivant pour le signal d’apprentissage.

Avec le temps, le marché est censé récompenser la découverte de signaux et pénaliser le bruit de faible qualité, non par une modération statique, mais par une concurrence économique ouverte.
