# Corriger les incitations du travail de données en IA

Les chaînes d’approvisionnement traditionnelles des données pour l’IA reposent souvent sur une main-d’œuvre sous-payée et invisible.

Les personnes qui effectuent le classement, l’étiquetage et l’évaluation ont généralement peu de pouvoir de négociation et peu de perspectives de gain, même lorsque leur jugement est ce qui rend l’ensemble de données précieux.

Reppo est conçu pour changer cela.

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#### Le problème central

Dans la plupart des pipelines de données, les travailleurs sont payés à des tarifs fixes pour des tâches définies par quelqu’un d’autre.

Ce modèle présente trois échecs récurrents :

* **Faible pouvoir de négociation :** les contributeurs partagent rarement les bénéfices supplémentaires qu’ils aident à créer.
* **Incitations à la qualité faibles :** la rémunération est souvent liée au volume de production, et non à la qualité du jugement.
* **Transparence insuffisante :** les acheteurs ne peuvent pas facilement voir d’où proviennent les données, comment elles ont été sélectionnées, ni qui a été récompensé.

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#### Comment Reppo modifie le modèle d’incitation

Reppo transforme le travail sur les données en un marché avec des incitations explicites et une curation adossée à une mise en jeu.

1. **Les propriétaires de datanet créent des marchés**
   * Les propriétaires lancent [des datanets](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/datanets) autour de tâches spécifiques, de domaines ou de flux de travail propriétaires.
   * Ils définissent des règles d’accès, des frais de publication et des structures d’incitation.
2. **Les éditeurs et les propriétaires de données apportent l’offre**
   * Les contributeurs soumettent des données brutes, des prompts, des résultats, des annotations ou d’autres éléments pertinents pour la tâche.
   * La publication a un coût, ce qui décourage le spam de faible qualité.
3. **Les votants et les annotateurs apportent leur jugement**
   * Les participants verrouillent des REPPO pour recevoir [veREPPO](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/stake-assured-human-feedback) et l’utilisent pour sélectionner ce qu’ils considèrent comme précieux.
   * Cela transforme l’évaluation en une activité économiquement responsable, et non en simple modération non rémunérée.
4. **Un signal utile gagne du soutien**
   * Les soumissions solides peuvent attirer un soutien durable.
   * Les soumissions faibles peuvent être contestées, déclassées ou progressivement écartées par le prix.

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#### Pourquoi cela améliore les résultats du travail

Reppo accorde davantage de poids au jugement éclairé.

C’est important parce que, dans les données IA de haute qualité, la ressource rare n’est souvent pas le nombre brut d’heures de travail. Ce sont l’expertise du domaine, le goût, le contexte et la capacité à identifier rapidement le signal.

Dans ce modèle :

* les contributeurs qualifiés peuvent se tourner vers des marchés où leurs connaissances comptent
* la curation et l’annotation deviennent un travail économiquement lisible
* les bénéfices supplémentaires sont plus directement liés à des résultats utiles
* les acheteurs de données obtiennent des signaux plus clairs sur ce qui avait de la valeur et pourquoi

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#### Pourquoi cela compte pour les équipes IA

Les équipes IA n’ont pas seulement besoin de plus de données. Elles ont besoin de meilleurs filtres pour déterminer quelles données valent la peine d’être utilisées.

Reppo aide à coordonner les propriétaires de données, les annotateurs, les curateurs et les acheteurs sur un même marché, afin que la qualité apparaisse grâce aux incitations plutôt que d’être cachée dans des flux de travail opaques de fournisseurs.

Voir [Comment fonctionne Reppo](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/foundations/how-reppo-works) pour le déroulement au niveau du système et [Méthodes de collecte](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/collection-methods) pour voir comment différents types de retours sont capturés.

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#### Cadre plus large

Reppo n’a pas besoin d’être son propre L1 ou L2 pour améliorer l’économie du travail dans les données IA.

Son rôle est d’agir comme une couche de coordination où des retours humains de haute qualité peuvent être sourcés, évalués et récompensés, avec un meilleur alignement entre l’effort, l’expertise et la création de valeur.
