# Datanets

Les Datanets sont des marchés définis par leur propriétaire pour la recherche, la curation et la monétisation de données d’entraînement pour l’IA.

N’importe qui peut en créer un. Voyez un datanet comme une activité de données dotée de ses propres règles, contrôles d’accès et incitations.

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#### Ce qu’un Datanet contrôle

Le propriétaire d’un datanet définit les règles de fonctionnement de ce marché :

* **Règles d’accès :** qui peut publier, voter et consommer des données
* **Frais de publication :** ce que coûte la soumission de contenu
* **Incitations :** comment les éditeurs et les votants sont récompensés
* **Normes de qualité :** ce qui est considéré comme un contenu valide, utile ou relevant du périmètre
* **Monétisation :** comment la valeur revient au propriétaire et au réseau

La création d’un datanet est sans permission. La participation au sein de chaque datanet est contrôlée par son propriétaire.

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#### Comment fonctionne la participation

Les datanets reposent sur des mécanismes de staking et de vote au niveau du réseau.

* **Les éditeurs publient localement.** Les contributeurs choisissent dans quel datanet publier et paient les frais fixés par ce datanet.
* **Le pouvoir de vote est à l’échelle du réseau.** Les utilisateurs verrouillent du REPPO pour recevoir [veREPPO](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/stake-assured-human-feedback), puis allouent ce pouvoir de vote à travers les marchés.
* **Les votes ont lieu par epochs.** Au cours d’une epoch, le pouvoir de vote décroît linéairement, ce qui donne plus de poids aux votes plus précoces qu’aux votes plus tardifs.
* **Les signaux deviennent des données.** La publication, le classement et la curation produisent tous des données structurées de préférence et des signaux de marché.

Cela signifie que la publication est locale à chaque datanet, tandis que le staking et le pouvoir de vote sont coordonnés au niveau du réseau.

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#### Pourquoi les Datanets sont importants

Chaque datanet est un environnement spécialisé pour un domaine, une tâche ou une communauté spécifique.

Cela rend Reppo modulaire par conception :

* Les entreprises peuvent gérer des marchés restreints autour de données propriétaires.
* Les communautés ouvertes peuvent se coordonner autour de tâches partagées et de la demande publique.
* Les experts du domaine peuvent participer là où leur jugement est le plus précieux.

Au lieu de forcer chaque contributeur à s’inscrire dans un seul flux de travail global, Reppo permet à de nombreux marchés de données d’exister en parallèle.

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#### Note sur les versions

Dans Reppo V1, la documentation faisait référence à des datanets publics et privés.

Dans Reppo V2, cette séparation a été remplacée par la création sans permission de datanets avec un accès et une économie contrôlés par le propriétaire. Le modèle actuel est plus simple : n’importe qui peut lancer un datanet, et chaque datanet décide comment fonctionne la participation.

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#### La vue d’ensemble

Les datanets rendent les données d’entraînement pour l’IA plus composables.

Ils permettent aux propriétaires de données, aux contributeurs, aux curateurs et aux acheteurs de se coordonner sur des marchés transparents, configurables et liés à de réels incitatifs économiques.

| Capacité                     | Datanets Reppo                                                     |
| ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------ |
| **Coût de lancement**        | Faible — aucune connaissance en codage ni accès au calcul requis   |
| **Qui peut créer**           | Tout le monde : particuliers, équipes, entreprises                 |
| **Gouvernance**              | Définie par chaque propriétaire de datanet et les règles du marché |
| **Langues prises en charge** | 70+                                                                |
| **Résultat**                 | Données de préférence et d’expertise propres et structurées        |
