État actuel, défis et tendances du développement des systèmes de réputation Web3 : une analyse approfondie
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État actuel, défis et tendances du développement des systèmes de réputation Web3 : une analyse approfondie
La réputation est l'un des éléments fondamentaux de l'identité dans Web3. Cet article présente le concept et l'importance des systèmes de réputation, fait un état des lieux du développement actuel des systèmes de réputation dans Web3, examine les difficultés auxquelles ils sont confrontés, et propose une brève réflexion sur leurs tendances futures.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesEn septembre dernier, Vitalik Buterin, le fondateur d'Ethereum, a émis des jetons-souvenirs (Soulbound Tokens, SBT) pour les donateurs de son nouveau livre intitulé « Proof of Stake ». Cette initiative constitue une mise en pratique concrète après la publication, en mai, d'un article conjoint avec d'autres auteurs intitulé « Société décentralisée : à la recherche de l'âme du Web3 » (Decentralized Society: Finding Web3’s Soul).
Le concept de SBT, inspiré du jeu vidéo World of Warcraft, ouvre de nouveaux champs d’application aux jetons dans l’écosystème Web3 et apporte également une nouvelle perspective au SocialFi. Pour expliquer simplement, les SBT sont des jetons non transférables, dont cette caractéristique permet qu'ils servent de données fiables de réputation, telles que les contributions, compétences et certifications.
La réputation est l’un des éléments fondamentaux de l’identité dans le Web3. Cet article présente le concept et l’importance des systèmes de réputation, fait un point sur l’état actuel du développement des systèmes de réputation dans le Web3, expose les difficultés rencontrées, et propose quelques hypothèses simples sur leurs tendances futures. Certaines parties du texte contiennent des appréciations subjectives vis-à-vis de certains projets, positives ou critiques, mais ne constituent en aucun cas une recommandation d’investissement. Certains points de vue peuvent aussi résulter d’une compréhension imparfaite due à une étude insuffisante de ma part. Par ailleurs, dans cet article, les termes « réputation » et « certifications » ne seront pas clairement distingués, bien que le premier soit plus général.
Qu’est-ce qu’un système de réputation ?
1. Histoire de la réputation
Le concept de réputation existe depuis les civilisations anciennes. Les royaumes ou empires accordaient des médailles ou objets similaires (comme la « plaque d’exemption de mort » dans la Chine ancienne) aux fonctionnaires et généraux méritants.
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Dans la société moderne, les gouvernements ou organisations internationales décernent des distinctions honorifiques à des individus ou groupes afin de reconnaître leur contribution à la société, à la nation, ou à l’humanité.
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Dans le monde professionnel, certaines entreprises ont mis en place des systèmes hiérarchiques ou titres professionnels indiquant le niveau d’un employé dans l’entreprise et servant à fixer son salaire et ses avantages ; les professionnels participent également à des formations et examens organisés par des institutions ou associations reconnues dans leur domaine afin d’obtenir des certifications (telles que CFA ou ACCA dans le domaine financier), qui servent de preuve de compétence personnelle.
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Sur les marchés financiers, les institutions produisent des rapports de crédit basés sur l’actif actuel du demandeur, son historique de prêts et ses flux financiers passés. Ce rapport sert alors comme justificatif du crédit du demandeur sur le marché.
Système de réputation des généraux nord-coréens (source : focuswashington.com)
Avec l’avènement de l’informatique et de l’internet, la conception et l’application des systèmes de réputation sont devenues encore plus diversifiées.
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Dans les jeux en ligne, les joueurs accumulent des points en se connectant quotidiennement, en jouant ou en participant à des missions spéciales. Ces points ont des usages similaires aux pièces achetées via recharge, comme acheter des personnages, des skins ou des objets.
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Dans les plateformes e-commerce, les utilisateurs peuvent monter en grade en se connectant, en validant leur présence ou en dépensant, ce qui leur donne accès à des avantages comme des coupons, petits cadeaux ou même une augmentation de leur seuil de crédit.
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Dans le Web3, où l’interconnexion des valeurs est primordiale, la réputation est indispensable. Chaque action effectuée sur la blockchain par une adresse de portefeuille constitue une partie importante de sa réputation. Ces actions incluent les transferts, transactions et interactions avec divers DApps (fourniture de liquidités, votes sur chaîne, règlements, etc.). Une adresse ayant réalisé certaines actions peut ainsi recevoir des jetons du projet, des NFT en airdrop, des qualifications pour tests précoces ou des listes blanches pour préventes.
En résumé, l'évolution de la réputation peut être divisée en trois phases :
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Réputation 1.0 : réputation d’un individu ou d’une institution dans le monde physique, dont la portée varie selon l’autorité et l’influence de l’émetteur — allant du global (alliances internationales, pays) au local (secteur, entreprise).
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Réputation 2.0 : réputation d’un compte internet, conçue par les plateformes numériques, principalement basée sur les comportements des utilisateurs sur ces plateformes, voire parfois complétée par des données d’identité physique. Généralement, ces systèmes restent fermés et non interopérables, car la souveraineté des données n’appartient pas à l’utilisateur, qui ne peut donc pas les « emporter ». Toutefois, certaines plateformes sociales ou de jeux proposent des API publiques permettant, sous autorisation, à des tiers d’accéder à certaines données utilisateur.
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Réputation 3.0 : réputation associée à une adresse de portefeuille autonome ou à une DID (Identité Décentralisée), où cette dernière peut lier plusieurs portefeuilles multichaînes et comptes SNS. Globalement, cette phase en est encore à ses débuts, cherchant encore son adéquation produit-marché (PMF) et à créer des besoins chez les utilisateurs. Sa forme finale reste inconnue. La seule certitude est que cette phase sera centrée sur la propriété des données par l'utilisateur, permettant aux réputations et certifications d’être interopérables entre applications.
2. Rôle de la réputation dans le Web3
Comme mentionné précédemment, les systèmes de réputation sont indispensables au développement du Web3, ils sont la clé pour accélérer l’effet de réseau. Ils sont cruciaux tant pour les projets Web3 que pour les citoyens du Web3.
Deux raisons principales :
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D'une part, la réputation aide les projets à croître tout en aidant les utilisateurs à obtenir du contenu pertinent. Grâce au système de réputation, les nouvelles plateformes identifient rapidement les utilisateurs potentiels correspondant à leurs produits, facilitant leur conversion en utilisateurs de qualité via des incitations, assurant ainsi une participation accrue à la création de contenu, aux interactions DeFi, à la collection de NFT ou aux jeux GameFi. D'autre part, face à la prolifération constante d'applications Web3, les utilisateurs risquent d'être submergés par l'excès d'informations. Ils peuvent alors utiliser leur historique d'activités pour forger une réputation ou des certifications reflétant leurs préférences, et s'appuyer sur les plateformes de réputation et l'analyse de données massives pour recevoir du contenu mieux ciblé.
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D'autre part, la réputation facilite la mise en relation entre offre et demande d'emploi. L'écosystème Web3 a besoin non seulement d'utilisateurs, mais aussi d'autres créateurs de valeur tels que développeurs, spécialistes du marketing, créateurs de contenu et gestionnaires. En général, les projets souhaitent recruter des « employés » passionnés et expérimentés dans le Web3. Un portefeuille avec une riche activité sur chaîne constitue alors la meilleure preuve d'engagement. Inversement, pour les chercheurs d'emploi Web3, un CV composé de réputations ou certifications vérifiables sur chaîne devient un outil puissant. Plus précisément, atteindre davantage de succès dans un jeu blockchain augmente les chances d’être recruté par une guilde ; un utilisateur fréquent d’un protocole DeFi est plus précieux qu’un simple détenteur de jetons ; un utilisateur actif dans la promotion d’un projet sur les réseaux sociaux a plus de chances de recevoir un airdrop.
La réputation a une valeur potentielle immense, tant pour les projets que pour les utilisateurs. a16z a souligné dans un article sur les systèmes de réputation :
« Les jetons de réputation sur les plateformes numériques ont généralement deux usages :
- Identifier et récompenser les utilisateurs qui apportent de la valeur à la plateforme, servant ainsi de signal que ces utilisateurs peuvent exploiter pour renforcer leur réputation publique ;
- Fournir une forme de compensation, permettant aux contributeurs de transformer une partie de la valeur créée en argent échangeable et circulant. »
Je pense que si, selon la théorie financière, la richesse d’un individu égale le capital financier plus le capital humain, alors la richesse d’une DID Web3 égale les actifs cryptographiques plus la réputation.
À mesure que les applications Web3 deviennent plus variées et que leurs modèles économiques mûrissent, les opportunités de gagner de l’argent ne se limitent plus à l’investissement, mais incluent de nombreuses formes de X-to-Earn. La réputation accumulée pourra alors être convertie à l’avenir en actifs cryptographiques de la DID, autrement dit, la monétisation de la réputation.
État actuel des systèmes de réputation Web3
Nous examinerons ci-dessous les réalisations du système de réputation Web3 selon trois aspects : l’écosystème, l’économie et la technologie. Globalement, ce domaine est encore à ses balbutiements, malgré une théorie bien développée.
1. Écosystème des systèmes de réputation Web3
L’écosystème des systèmes de réputation Web3 est très complet, comprenant des infrastructures, des applications Web2 fournissant des sources de données, et des applications Web3 spécialisées dans la réputation.
1.1 Infrastructures
Les infrastructures comprennent principalement deux catégories : le stockage de données et les solutions de vérification d’identité humaine.
- Solutions de stockage de données
Généralement, le stockage centralisé (comme Amazon S3) ou décentralisé (comme Filecoin/IPFS, Arweave) peut héberger des données de réputation, brutes ou traitées. Toutefois, en raison de la protection de la vie privée et de la nature dynamique des données sociales, un système de réputation nécessite une solution décentralisée capable de stocker efficacement des données évolutives.
Ceramic répond à ce besoin. Son écosystème comprend déjà des projets autour de la réputation, des graphes sociaux et du contenu généré par les utilisateurs. Ceramic met l’accent sur la composable data, permettant aux utilisateurs de stocker directement sur un réseau décentralisé des flux d’information et des fichiers changeants via son réseau de flux (Streams) non permis.
Plus précisément, chaque donnée stockée dans Ceramic est représentée comme un journal superposable (log), appelé Stream (similaire au système de contrôle de version distribué Git). Même si le contenu change, l’ID du Stream reste inchangé, permettant un stockage facile des versions modifiées ou des retours arrière sans avoir à modifier fréquemment le hachage.
Par rapport à IPFS, qui exige une synchronisation manuelle des hash-log sur Git, Ceramic simplifie grandement le stockage des données dynamiques.
- Solutions de vérification d’identité humaine
Un utilisateur pouvant anonymement créer plusieurs portefeuilles, les attaques Sybil sont faciles dans les applications Web3 actuelles.Par exemple, un utilisateur utilise un script avec plusieurs portefeuilles pour interagir avec un projet non lancé afin d’obtenir beaucoup d’airdrops ; ou accumule des droits de vote pour contrôler les résultats d’un vote.
Pour prévenir les attaques Sybil, certaines DApp Web3 renforcent leur sécurité en utilisant des systèmes de preuve d’humanité, obligeant les utilisateurs à prouver qu’ils sont bien des humains et non des robots.
BrightID, en partenariat avec Gitcoin Passport, et Proof-of-Humanity utilisent la vérification d’identité humaine pour aider les DApp à se protéger contre les attaques Sybil lors d’airdrops, de processus de gouvernance ou de listes blanches.
BrightID est un réseau d’identité sociale permettant aux utilisateurs de prouver qu’ils n’utilisent qu’un seul compte. Les utilisateurs participent à des « soirées de vérification » ou utilisent Bitu pour la validation, la première étant l’étape de base. Des sessions vidéo de vérification sont presque quotidiennes en chinois, anglais, espagnol, russe et indonésien. L’utilisateur scanne un QR code via l’application mobile BrightID, active sa caméra pour montrer son visage entier, puis un vérificateur appelle chacun et discute brièvement. Bitu est une méthode avancée qui classe le niveau de familiarité entre deux personnes en trois niveaux : « déjà connu », « première rencontre » et « suspect ». Chaque fois qu’un utilisateur établit une connexion « déjà connu » avec un ami ou membre de famille déjà vérifié par Bitu, son score Bitu augmente de 1 ; en revanche, une connexion « déjà connu » avec un inconnu peut entraîner une pénalité de -5. Les DApp peuvent ainsi fixer un seuil de score Bitu pour participer à une activité.
Proof-of-Humanity (Preuve d’Humanité) construit un réseau de confiance via un test de Turing inversé, combiné à un système de résolution de litiges, dans le but de dresser une liste de vrais humains.
L’utilisateur doit franchir deux étapes pour prouver qu’il est humain :
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Étape 1 : Créer un profil d’enregistrement. L’utilisateur fournit une adresse de portefeuille (existante ou nouvellement créée via Tonardo.Cash), un pseudonyme, nom, présentation, photo et une courte vidéo d’environ 2 minutes. Il doit aussi payer un dépôt de garantie de 0,125 ETH, remboursé s’il est accepté, sinon perdu.
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Étape 2 : Obtenir des validations d’autres utilisateurs. Un utilisateur déjà inscrit peut examiner une demande : s’il juge conforme, il garantit que l’adresse appartient à un humain réel et n’a pas été utilisée auparavant ; sinon, il peut contester, et la décision sera tranchée via un système de résolution de litiges conforme à ERC792, comme Kleros.
1.2 Applications Web2 fournissant des sources de données
Les données de réputation proviennent de la chaîne et hors chaîne. Pour les données hors chaîne, comme mentionné, on s’appuie principalement sur des applications Web2 comme les réseaux sociaux ou jeux vidéo disposant d’API publiques matures.
Parmi les applications sociales figurent Twitter, Discord, Telegram et Github, plateformes courantes chez les utilisateurs Web3. Une fois une adresse liée à un compte social, on peut agréger les données d’activité hors chaîne. Le nombre d’abonnements, de followers, les relations sociales, les types de contenus suivis ou créés sont autant de facteurs pouvant influencer la réputation ou certification du compte.
Concernant les jeux, citons Dota2, Minecraft ou World of Warcraft. Si l’utilisateur autorise l’accès à ses données sur ces plateformes, cela peut constituer un excellent CV de joueur, lui permettant d’obtenir des airdrops ou accès anticipés à des tests internes.
1.3 Applications Web3 de systèmes de réputation
Bien que les systèmes de réputation Web3 en soient encore à leurs débuts, représentant une petite branche du monde Web3, ce secteur détient potentiellement les clés d’entrée vers le Web3. La concurrence y est intense, notamment sur les positions clés comme la définition du noyau du projet, la forme de la réputation et les critères d’évaluation.
Selon la description du positionnement, les fonctionnalités mises en avant varient. Par exemple, DappBack, Rabbithole et Quest3 insistent sur leur rôle de plateforme de missions, où les utilisateurs doivent accomplir des tâches pour des projets B2B dans un délai donné pour obtenir des certifications ; Coordinape et Karma se concentrent sur les DAO, évaluant les contributions des membres ; Orange, Port3 et Glaxe (anciennement ProjectGalaxy) mettent l’accent sur le concept d’oracle ou d’infrastructure de données, visant à créer un réseau ouvert et collaboratif de données de réputation/certifications ; FirstBatch et Sismos adoptent une approche modulaire, offrant aux entreprises des API riches en fonctionnalités ; ARCx et Lysto sont plus spécialisés, respectivement dans le crédit et les jeux.
Les formes de réputation sont variées. Premièrement, les scores calculés par modèle : ARCx utilise une échelle de 0 à 999 pour le score de crédit ; Degen calcule un score basé sur les activités d’une adresse dans DeFi, NFT et autres domaines ; Karma permet aux DAO d’utiliser un modèle personnalisé pour afficher les contributions. Deuxièmement, les points issus de plateformes Web2 : les points GIVE de Coordinape, Rewards de Dappback ou RP de Quest, utilisés pour représenter les parts de revenus, échanger contre des NFT ou débloquer des droits. Troisièmement, les certifications vérifiables sur chaîne (Verifiable Credentials) présentées textuellement, comme supporté par Glaxe et Orange Protocol. Enfin, la majorité adoptent le format NFT, parfois appelé « badges » ou OAT (On-chain Achievement Token), certains utilisant des standards techniques comme ERC4973, ERC5114 ou ERC721S pour rendre le NFT non transférable, non échangeable et non destructible après frappe.
La richesse des sources de données pour évaluer la réputation varie. La plupart des projets combinent données on-chain et off-chain, y compris en ligne et hors ligne. Via des incitations, ils encouragent les utilisateurs à connecter leur portefeuille et autoriser leurs comptes SNS, enrichissant continuellement le profil comportemental des utilisateurs Web3 à partir de leurs historiques et de l’accomplissement de missions.
Voici une sélection de projets verticaux dans le domaine de la réputation (les systèmes intégrés dans des DApp ou DAO ne sont pas inclus). Globalement, la plupart sont encore en phase de développement ou test interne, lançant progressivement certaines fonctions pour collecter des données utiles et ajuster leur adéquation produit-marché (PMF). Aucun système complet de réputation Web3 n’est encore disponible sur le marché.
2. Économie de la réputation
Qu’il s’agisse de la réputation 1.0, 2.0 ou 3.0, la conception d’un système repose sur deux piliers : identifier correctement les individus ou groupes méritants, et inciter efficacement les détenteurs de réputation. Concernant le premier point, au-delà des conditions d’éligibilité, il faut considérer la quantité totale de réputation émise, le volume émis par période et l’équité de la distribution. Bien que la réputation puisse être illimitée, une certaine rareté est nécessaire pour qu’elle ait de la valeur. Une distribution équitable favorise aussi la reconnaissance par le reste de l’écosystème. Quant aux incitations, elles doivent procurer fierté, récompenses matérielles ou bénéfices potentiels pour motiver continuellement les contributions.
Il ressort clairement que la conception des systèmes de réputation est intimement liée à l’économie.
Dans le Web3, où les jetons sont fréquemment utilisés, certains experts préconisent un modèle à double jeton pour les systèmes de réputation :
- L’un servant de signal, émis par l’autorité de réputation, pouvant être un jeton fongible (FT) ou non fongible (NFT), mais impérativement non transférable ;
- L’autre servant d’incitation, pouvant être émis par l’autorité ou un tiers, et échangeable pour être monétisé.
Cette idée est aisément compréhensible :
- Si un jeton de réputation unique est transférable ou vendable, il perd sa fonction de signal ;
- Ou si le système n’utilise qu’un seul jeton non vendable, les contributeurs ne reçoivent aucune récompense effective ou potentielle.
Par exemple, l’utilisateur A obtient un jeton de réputation de « utilisateur DeFi expérimenté » grâce à de nombreuses transactions sur divers projets DeFi. L’utilisateur B, n’ayant jamais interagi, achète ce jeton à A. Si un nouveau projet DeFi souhaite attirer des utilisateurs actifs pour un test, et octroie liste blanche et récompenses à l’adresse détentrice du jeton (B), le résultat sera inefficace.
3. Technologies impliquées dans les systèmes de réputation Web3
Les technologies utilisées actuellement par les systèmes de réputation Web3 sont pour la plupart issues de l’industrie blockchain ou de technologies Web2 matures. Globalement, ce secteur ne présente pas d’innovation technologique marquante, mais explore plutôt comment combiner et sélectionner différents standards techniques.
3.1 Standards de jetons
Comme mentionné, il est plus logique que les jetons de réputation servant de signal soient non transférables. Étant donné que de nombreux projets utilisent des NFT standard ERC721 comme jetons de réputation, une méthode simple consiste à supprimer la fonction transfer pour empêcher la vente, l’échange ou le transfert après frappe.
Par ailleurs, l’industrie a proposé des standards spécifiques pour la « non-transférabilité », notamment :
Ces propositions concernent surtout les jetons non fongibles. Or, la réputation peut aussi prendre la forme de points.
Il nous faut donc un standard similaire à ERC20, doté de nouvelles caractéristiques : non échangeable, révocable, et capable de lire des enregistrements hors chaîne. Le protocole Solv a proposé en décembre 2021 le standard ERC3525 de jeton semi-fongible (Semi-Fungible Token), qui pourrait répondre à ce besoin.
ERC3525 a été officiellement lancé début septembre, visant à créer un jeton possédant à la fois la capacité quantitative d’ERC20 et la capacité descriptive d’ERC721. Plus précisément, il introduit un nouveau paramètre appelé Slot, exprimant une notion de catégorie, ainsi qu’un Slot Metadata pour implémenter la logique métier. Le Slot est une structure de données struct, permettant d’enregistrer plus d’informations qu’un simple hachage de données comme dans ERC721, comme le niveau de crédit, la catégorie ou la durée de validité, offrant ainsi une grande flexibilité et de nombreuses possibilités.
En outre, ERC3525 conserve le _tokenID d’ERC721 tout en introduisant une valeur (_value) basée sur ERC20. Cela résout un défaut clé des jetons de réputation basés sur ERC721 : l’immuabilité. En réalité, la notation de crédit ou la réputation d’un utilisateur évolue. En modifiant la valeur, les projets peuvent mettre à jour efficacement l’état de réputation de l’utilisateur.
Un autre avantage de _value et _tokenID est la distinction entre membres. Prenons l’exemple des points de réputation dans un DAO : avec ERC20, il est impossible au niveau du protocole de distinguer un membre dont les points sont tombés à zéro d’un membre qui n’a jamais eu de points. Avec ERC3525, un token possède à la fois un _tokenID (propriété) et un _value (quantité). Ainsi, une adresse dont les points descendent à zéro possède toujours le token (_tokenID), mais avec _value = 0 ; tandis qu’une adresse n’ayant jamais eu de points ne possède aucun token. ERC3525 permet donc aux contrats intelligents de lire directement les données on-chain pour identifier l’état d’identité.
3.2 Technologies de confidentialité
Un système de réputation Web3 complet nécessite non seulement des données on-chain, mais aussi des données Web2 riches, voire des données d’identité physique correspondantes. Qu’il s’agisse d’éthique ou de volonté personnelle, la protection de la vie privée est cruciale. Parmi les technologies de confidentialité discutées dans l’industrie, la preuve à divulgation nulle (ZKP) occupe une place importante dans les systèmes de réputation, notamment pour la preuve d’appartenance (Proof of Membership). Comme les ZKP sont complexes, je me limiterai ici à décrire leurs effets et le processus simplifié.
La preuve d’appartenance permet à un utilisateur de prouver qu’il remplit certains critères sans divulguer son identité. Par exemple, un détenteur de NFT Bored Ape, un compte Twitter avec 10 millions d’abonnés ou un titulaire de certification comptable peut prouver ses caractéristiques sans révéler son adresse de portefeuille, son compte Twitter ou son diplôme. Compte tenu de la complexité des ZKP, la plupart des projets utilisent des bibliothèques existantes plutôt que de tout développer depuis zéro.
Semaphore est une bibliothèque open source utilisant les ZKP pour créer des identités et prouver l’appartenance. Ses circuits sont des circuits universels pour prouver l’appartenance. Les projets peuvent créer des groupes (Group) on-chain ou off-chain avec Semaphore, chaque groupe représentant un ensemble d’utilisateurs avec une caractéristique commune. Les groupes sont structurés en arbres de Merkle, dont les feuilles sont des engagements d’identité (ID Commitment).Pour des raisons d’efficacité, les engagements d’identité sont souvent stockés hors chaîne.
Au total, le processus de stockage des informations et de preuve à divulgation nulle est le suivant :
- L’utilisateur crée une identité en frontend et prouve sa propriété (par exemple via signature ECDSA d’un portefeuille Ethereum ou authentification OAuth d’un compte Twitter) ;
- L’engagement d’identité généré est transféré hors chaîne ;
- L’utilisateur, en tant que prouveur (Prover), lit le stockage hors chaîne, utilise une preuve de Merkle et les informations d’identité pour générer un témoin (Witness) et obtenir l’ensemble d’engagements ;
- Utilise Groth16 pour générer une preuve à divulgation nulle à partir du témoin.
Obstacles à franchir pour les systèmes de réputation Web3
Comme mentionné, aucun projet phare de système de réputation Web3 n’a encore vu le jour. La raison fondamentale est que le « territoire Web3 » est encore en cours de colonisation. La direction générale du développement des systèmes de réputation est claire, les connaissances théoriques et les technologies sont disponibles, mais il manque des expériences pratiques et des ajustements produits. En résumé, je vois trois principaux obstacles : difficulté de collecte des données, difficulté de conception des modèles et difficulté d’interopérabilité des réputations.
1. Difficulté de collecte des données
Les données de réputation proviennent de la chaîne et hors chaîne. Bien que les premières soient publiques, le développement de la blockchain couvre moins de 10 ans, et les blockchains publiques contiennent désormais d’importantes quantités de données historiques aux significations de plus en plus riches. La collecte de données on-chain requiert donc des coûts élevés (stockage cloud, ressources de calcul) et un niveau technique élevé. De plus, les données on-chain actuelles concernent surtout les comportements financiers liés aux jetons ou NFT (transactions, staking, prêts), ce qui limite la diversité des types de réputation applicables.
Autrement dit, la construction d’un système complet de réputation Web3 nécessite davantage de données hors chaîne, y compris des informations Web2 voire du monde physique. La collecte de ces données pose deux défis majeurs dans un Web3 prônant « les données aux utilisateurs » : l’utilisateur lui-même et les institutions centralisées détenant les données. Actuellement, seules quelques applications Web2 ouvrent leurs API sous autorisation, mais rien n’empêche qu’elles cessent brusquement, surtout vis-à-vis des projets Web3.
Certains projets de réputation envisagent de récupérer des données frontales via des outils web ou extensions de navigateur, avec l’autorisation de l’utilisateur.
Toutefois, la mise en œuvre de cette idée exige une longue éducation des utilisateurs et un changement d’habitudes :
- Les utilisateurs finaux ne font pas encore confiance à ces outils et hésitent à cause des craintes pour leur vie privée ;
- Les utilisateurs, surtout ceux n’étant pas déjà habitués au Web3, ne perçoivent pas clairement les avantages (gagner des jetons, obtenir des airdrops, recevoir du contenu Web3 ciblé), et manquent donc de motivation.
Les systèmes de réputation font face à un problème classique de « l’œuf et la poule »...
2. Difficulté de conception des modèles
La plupart des réputations ou certifications Web3 actuelles sont assez superficielles, servant surtout de preuve de participation à une activité : avoir assisté à un AMA, effectué N transactions sur un DeFi, utilisé un pont cross-chain, suivi un projet sur Twitter ou Discord… Ces réputations personnalisées ne permettent pas aux projets ou DAO d’analyser profondément le comportement des détenteurs, ni de les identifier facilement comme utilisateurs potentiels, destinataires d’airdrop, décideurs ou promoteurs.
La conception d’un système de réputation nécessite donc une attention plus fine, qualitative et quantitative. Par exemple, pour identifier un expert NFT, il ne suffit pas de compter les interactions avec OpenSea, mais d’intégrer d’autres facteurs : discute-t-il souvent des NFT sur les réseaux sociaux ? A-t-il une expérience de création de NFT ? Est-il détenteur précoce de plusieurs NFT blue-chip ? A-t-il déjà fragmenté ou prêté des NFT (NFTFi) ? Ou encore, pour trouver un bon gestionnaire DAO, il ne suffit pas de vérifier la possession de jetons, mais d’évaluer son implication dans les propositions, le taux d’adoption de ses propositions, les notes communautaires, voire l’impact réel de ses propositions.
Concevoir un système de réputation sophistiqué demande la collaboration d’experts sectoriels et de data engineers capables de créer des certifications pertinentes et riches d’insights. Pendant ce processus, les concepteurs doivent exécuter régulièrement des calculs avancés sur toutes les données pertinentes et ajuster périodiquement les formules ou algorithmes selon les résultats. Pour l’industrie Web3, déjà confrontée à une pénurie de talents, c’est un défi à long terme.
3. Difficulté d’interopérabilité des réputations
Deux raisons principales rendent difficile l’interopérabilité des réputations Web3 : le consensus sur la réputation et l’ouverture des systèmes. Concernant le premier point, les participants de l’écosystème Web3 n’ont pas encore établi de consensus sur les différentes réputations ou certifications. L’industrie, en phase expérimentale, n’a pas encore vu émerger de certifications largement reconnues, ni au niveau global ni dans des niches spécifiques. Par exemple, dans le monde réel, les entreprises exigent souvent des certifications comme CFA, CPA, ACCA ou FRM pour recruter des professionnels financiers. Dans le Web3, aucune réputation DeFi n’a encore atteint un tel niveau de reconnaissance. Outre le manque d’insights profonds des réputations actuelles, de nombreux projets veulent chacun imposer leur propre système. Même dans un Web3 prônant la « collaboration », certaines ambitions de devenir l’autorité de réputation persistent. Pire encore, certains projets ne sont pas « ouverts » : le fondateur de RabbitHole a déclaré dans un entretien que de nombreuses communautés, pour retenir leurs utilisateurs, limitent l’usage de leurs certifications à l’intérieur de la communauté, voire refusent de fournir toute preuve aux membres.
Tendances futures de la réputation Web3
Le développement des systèmes de réputation Web3 rencontre de nombreux obstacles, mais ces problèmes finiront par être résolus. Le dilemme « œuf ou poule » sera levé par l’effet de réseau ; les nouvelles générations seront attirées par le Web3, et les projets réticents évolueront ou disparaîtront face à la tendance dominante.
Que ce soit les technologies de confidentialité comme les preuves à divulgation nulle, ou des algorithmes complexes comme l’apprentissage automatique, elles connaîtront des applications plus larges dans les systèmes de réputation Web3. L’utilisation des premières protégera la vie privée des utilisateurs, les incitant davantage à autoriser leurs données Internet ou physiques, tout en ouvrant de nouveaux cas d’usage. L’application des seconds permettra de concevoir des certifications plus pertinentes, atteignant précisément les objectifs métiers.
De plus, je pense que dans chaque domaine spécialisé, émergeront quelques certifications à fort consensus, jouant un rôle similaire aux diplômes professionnels traditionnels, mais sans autorisation préalable ni dépendance à une institution centralisée. Ces domaines ne se limiteront pas aux domaines familiers aux utilisateurs Web3 comme DeFi, NFT et jeux, mais pourraient inclure des secteurs traditionnels. Par exemple, les acteurs de la science décentralisée (DeSci) appellent à utiliser la blockchain pour créer une certification remplaçant l’indice h, jugé trop limité (nombre de publications et de prix prestigieux), ne mesurant pas équitablement la contribution des scientifiques. On pourrait ainsi créer un système de réputation vérifiable sur chaîne pour les scientifiques, sous forme de NFT simples ou multiples, ou de jetons-points, évaluant non seulement publications et récompenses, mais aussi d’autres activités valorisables comme l’évaluation par les pairs, la formation, l’enseignement ou le partage de données.
Avec la popularité croissante des réputations, certifications ou
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