Le développement actuel de l'IA a atteint un plafond — mais pas là où la plupart des gens le pensent. La véritable contrainte n'est pas l'architecture du modèle. C'est la partie complexe : comment les données sont collectées, comment elles sont validées, et quels incitatifs alimentent tout le système. C'est là que réside la friction. Perceptron Network s'attaque directement à cette couche fondamentale, en s'attaquant au problème des données à sa racine plutôt que de poursuivre des améliorations incrémentielles du modèle.