Pyth V2 : une étude approfondie sur la transformation clé du modèle de fourniture de prix, et la puissance produit renforcée après le soutien de la multi-chaîne et des scénarios multiples
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Pyth V2 : une étude approfondie sur la transformation clé du modèle de fourniture de prix, et la puissance produit renforcée après le soutien de la multi-chaîne et des scénarios multiples
Avec l'émergence de nouveaux cas d'utilisation pour la DeFi, la prévision des risques futurs deviendra de plus en plus importante.
Dédié à des analyses Web3 approfondies
Récemment, l'attention générale semble concentrée sur les L2.
Coinbase a lancé le réseau test de Base, Arbitrum a distribué son airdrop, zkSync Era a annoncé le lancement de son réseau principal, Polygon a déployé zkEVM... Alors que nous aimons discuter des différentes valorisations, architectures techniques et écosystèmes d'applications, n'oublions pas qu'ils partagent tous un besoin fondamental commun :
les oracles.
Tous les réseaux blockchain ont besoin d'obtenir les prix des actifs cryptographiques, voire des actifs du monde réel, depuis diverses sources de données afin de fournir des références et des entrées essentielles aux applications hors chaîne.
En observant attentivement ce phénomène, vous remarquerez que chaque fois qu'un L2 annonce officiellement son lancement, presque simultanément apparaît l'information que le projet d'oracle Pyth Network fournit déjà ses services de cotation.
Pas seulement pour les L2 : chaque fois qu’un réseau principal ou un réseau test est lancé, l’intégration d’un oracle nécessite un certain temps de mise en œuvre technique. Alors que « annoncer d’abord, agir ensuite » devient la norme, comment Pyth parvient-il à une intégration aussi rapide et transparente ?
Les oracles n’étaient traditionnellement pas perçus directement par les utilisateurs finaux, mais avec la multiplication rapide des L2, ils semblent désormais avoir davantage d’occasions de briller. La raison en est la suivante :
la haute performance et les frais réduits stimulent naturellement le développement d’un plus grand nombre d’applications dans l’écosystème, rendant possibles davantage d’innovations financières modulaires. Par exemple, des produits de contrats décentralisés pour le trading à haute fréquence, ou des contrats dérivés basés sur des actifs du monde réel. Cela entraîne donc automatiquement des exigences accrues concernant la précision, la qualité et la vitesse de mise à jour des prix des actifs financiers ou cryptographiques.
Pour les applications, utiliser Pyth serait-il donc un bon choix ?
Du point de vue des utilisateurs, Pyth Network n’a toujours pas publié son jeton. Dans un contexte où les attentes de coopération avec diverses blockchains sont élevées, vaut-il la peine de s’y positionner à l’avance ? Et quelles sont les façons d’y participer ?
Récemment, Pyth Network a également mis à jour sa version V2 ainsi que de nombreuses nouvelles fonctionnalités, alors que près de 5 mois s'étaient écoulés depuis sa dernière mise à jour. Quels progrès et changements cela implique-t-il ? En dehors des présentations officielles, il est difficile de trouver des analyses approfondies supplémentaires.
Par conséquent, compte tenu du contexte explosif des L2 et des anticipations liées au jeton de Pyth, nous avons relancé notre étude sur ce projet d’oracle.
Que vous soyez un chercheur-investisseur dans ce domaine ou un développeur envisageant d'intégrer un oracle, cet article vous sera utile.
Performance des données : augmentation significative après la mise à niveau V2
Avant d’entrer dans les mécanismes spécifiques, examinons d’abord la situation actuelle des données de Pyth Network.
Tout d’abord, en considérant la structure générale du secteur des oracles, l’indicateur TVS (Valeur Totale Sécurisée) est relativement important. Contrairement au TVL classique, le TVS sert principalement à mesurer l’impact économique global et le taux d’adoption d’un réseau d’oracles, signifiant ainsi « valeur totale protégée » :
par exemple, si le TVS de Pyth sur le protocole A est de 100 dollars, cela signifie que la valeur totale des transactions générées par le protocole A grâce aux cotations fournies par Pyth s’élève à 100 dollars. En outre, les cotations des oracles jouent effectivement un rôle préventif contre les manipulations de données pouvant entraîner des pertes financières pour les utilisateurs et des dommages opérationnels.
Selon les données de DefiLlama, excluant deux projets d’oracles dédiés à un seul protocole, Pyth arrive au deuxième rang juste après Chainlink, leader du secteur des oracles, tant en termes de TVS que de nombre de projets desservis (54).
En examinant sa propre croissance, on constate que depuis décembre dernier, les données de TVS de Pyth affichent une tendance nettement haussière. Cette croissance coïncide précisément avec le lancement de sa version V2 à la fin de l'année dernière.
Il convient de préciser que lorsque Pyth a lancé sa version V1 il y a deux ans, elle ne prenait initialement en charge que les projets de l’écosystème Solana ; la version V2 adopte désormais une stratégie multi-chaînes, offrant des services d’oracle aux blockchains EVM et non-EVM, et actuellement, la valeur TVS des projets bénéficiant de ses services inter-chaînes dépasse déjà le TVL total de Solana.
Le graphique ci-dessous illustre plus clairement l'utilisation de l'oracle Pyth sur plusieurs chaînes. Prenons le 1er avril comme exemple : le nombre total d'événements de mise à jour des prix fournis par Pyth sur toutes les chaînes a dépassé 600 000, ce qui signifie que divers protocoles DeFi sur plusieurs chaînes exécutent leurs activités en utilisant les données de cotation de Pyth comme source (par exemple, lorsqu’un utilisateur utilise un protocole DeFi pour échanger BTC au prix réel).
Quels protocoles utilisent actuellement les services de Pyth ? Nous constatons que Synthetix représente plus de 40 % du TVS, faisant de lui son principal client ; d'autres protocoles DeFi bien connus sur différentes blockchains et L2, tels que Mango Finance, Drift, CAP, ZETA, Perpy et Cypher, utilisent également les services d’oracle de Pyth.
Quels atouts Pyth offre-t-il pour attirer ces protocoles ? Ou, sous un autre angle, quels aspects devrions-nous examiner attentivement lorsqu’on étudie un projet d’oracle ?
Logique fondamentale d’analyse d’un oracle
Pour répondre à la question précédente, il faut d’abord comprendre pourquoi les applications Web2 n’ont pas besoin d’oracles, mais les applications Web3 en ont absolument besoin ?
Beaucoup de lecteurs se posent souvent cette question : Binance, CoinMarketCap ou d’autres plateformes disposent déjà des données des actifs cryptographiques, pourquoi les protocoles DeFi et autres applications ne peuvent-ils pas les utiliser directement sans passer par un oracle ?
La réponse réside dans la nature fermée de l’environnement blockchain.
Les applications hors chaîne exécutent des opérations selon les règles définies par les contrats intelligents et produisent des résultats, mais la condition déclenchante de cette exécution provient de l’extérieur — il faut introduire une condition externe dans le contrat.
Les prix des actifs cryptographiques disponibles sur certains sites web restent fondamentalement des données externes indépendantes du monde blockchain — même si elles sont disponibles, cela ne signifie pas qu’elles sont utilisables : nous avons toujours besoin d’un intermédiaire pour transmettre les données de prix aux protocoles hors chaîne, et c’est justement là que réside la raison d’être incontournable des oracles.
Dans le monde blockchain, supposons que vous achetiez un actif cryptographique au prix du marché via un protocole DeFi, vous passeriez approximativement par les étapes suivantes :
- La source de données fournit le prix de l’actif à l’oracle ;
- L’oracle transmet le prix au protocole DeFi ou à d'autres applications ;
- L’utilisateur achète l’actif au prix affiché dans l’application DeFi.
Ainsi, l’oracle joue le rôle d’un « agent de cotation » : il récupère les prix depuis des sources amont et les transmet aux applications aval, soutenant ainsi les cas d’usage applicatifs. Pendant ce processus reliant l’amont et l’aval, nous pouvons naturellement poser des questions sur les trois étapes clés mentionnées :
- Quelle est la qualité des sources de données ? — Étant donné que les prix doivent être obtenus, les sources sont-elles fiables et correctes ? Comment les données sont-elles traitées ?
- Comment les données sont-elles transmises ? — Y compris l’efficacité et le coût de transmission, et la facilité d’utilisation et d’intégration pour les applications.
- Quels cas d’usage sont pris en charge ? — Par exemple, peut-on personnaliser selon les besoins spécifiques de différents protocoles DeFi ?
Ces aspects constituent des critères importants pour évaluer la solidité fondamentale d’un oracle, et servent également de base à notre analyse des nouveautés apportées par Pyth Network.
Nouveautés côté sources de données : agrégation des intervalles de confiance, et une blockchain dédiée
La place occupée par Pyth Network dans le secteur des oracles repose largement sur la richesse de ses fournisseurs de données.
Dès son lancement il y a deux ans, Pyth avait annoncé la participation de plus de 40 grands fournisseurs de prix provenant des marchés financiers traditionnels et du secteur crypto, notamment GTS, l’un des plus grands market makers du NYSE, Jump Trading, unité de compensation du CME Group, ainsi que des CEX reconnus comme Binance, OKX et Coinbase, et des market makers comme DWF Labs.
En avril de cette année, le nombre total de fournisseurs de données publics atteint désormais plus de 80. Dans le domaine crypto, ces sources fournissent non seulement des actifs majeurs comme BTC et ETH, mais incluent aussi de nombreux actifs longue traîne ; par ailleurs, dans les marchés financiers traditionnels, les prix des matières premières, des métaux précieux et des devises étrangères, actifs du monde réel, sont progressivement intégrés exclusivement dans Pyth.
Illustration : diverses données de cotation d’actifs financiers proposées sur le site officiel de Pyth Network
Cependant, lorsque le nombre de sources augmente, il est normal de se demander : sur quelle base choisir le prix retenu, et comment garantir la justesse des prix fournis par ces multiples sources ?
Cette question touche au bon fonctionnement de tous les protocoles DeFi et constitue la base même de la stabilité de l’ordre mondial de la cryptographie.
Face à l'afflux de prix provenant de nombreuses sources, Pyth Network a conçu un mécanisme d’intervalle de confiance, assurant ainsi la justesse et la stabilité des prix.
Illustration : le mécanisme d’intervalle de confiance assure la justesse des prix
Selon les informations obtenues auprès de l’équipe produit de Pyth, chacune de ses cotations identiques repose sur des données provenant d’au moins cinq sources différentes.
Par exemple, pour le prix d’un actif a, quatre sources donnent une cotation en temps réel entre 100 et 120 dollars, tandis qu’une cinquième propose environ 80 dollars. Normalement, Pyth fixera l’intervalle de confiance autour de 100-120 dollars, jugeant que le prix de l’actif a est plus fiable dans cette plage, garantissant ainsi que les données publiées ne soient pas affectées par des valeurs extrêmes provenant d'une seule source (fig. a) ;
Lorsque les prix fournis par différentes sources ne sont pas extrêmes mais légèrement divergents en précision, Pyth applique un pondération selon la fiabilité des sources, aboutissant à un intervalle de confiance combiné (fig. b). Par exemple, pour le prix de l’actif b, deux sources donnent une cotation entre 100 et 101 dollars, deux autres entre 100 et 120 dollars ; Pyth combinera ces plages avec pondération, aboutissant potentiellement à un prix synthétique entre 100 et 110 dollars.
À travers ces exemples, on voit que Pyth Network agrège les prix de multiples sources, reflétant leurs différences tout en utilisant des méthodes mathématiques pour agréger correctement les prix.
Comprendre ce design suscite naturellement une autre question : comment garantir que l’agrégation des prix a bien été effectuée, et existe-t-il une preuve ? La réponse de Pyth Network est surprenante, mais logique : créer sa propre blockchain.
La surprise vient du fait que dans la version V1 précédente, Pyth était étroitement lié à Solana. Le fonctionnement de l’oracle dépendait du réseau Solana, et la publication, la vérification et l’exécution des prix devaient toutes se faire sur Solana ;
La logique réside dans le fait que même si l’agrégation des prix peut être vérifiée sur Solana, dès que Solana tombe en panne, ou que d'autres applications surchauffent le réseau (comme un NFT lancé avec un minting massif), l’oracle Pyth est impacté indirectement — entraînant des retards ou des interruptions de service.
Illustration : schéma de conception de Pythnet et rôles associés
Dans la version V2 actuelle, Pyth dispose désormais d’une blockchain spécialisée : Pythnet. Pythnet est un fork de la chaîne Solana, profitant ainsi de ses hautes performances, tout en étant indépendant des pannes ou congestion de Solana.
Le fonctionnement de base de cette chaîne consiste à agréger les données de prix envoyées par les fournisseurs, former un prix composite et l’enregistrer sur sa propre chaîne ; par ailleurs, les calculs d’agrégation sont eux aussi réalisés sur chaîne, permettant de facilement vérifier via la blockchain le processus et le résultat lorsqu’un prix est sollicité, garantissant ainsi la justesse finale du prix.
De plus, les fournisseurs de données s’engagent en mettant en jeu des jetons Pyth pour devenir des validateurs de cette chaîne, responsables de l’authenticité des données et de la validation des transactions. Nous ignorons encore si les utilisateurs ordinaires pourront déléguer leurs jetons Pyth à ces nœuds pour générer des revenus, mais la conception d’une chaîne dédiée ouvre assurément de nouvelles perspectives pour l’utilité du jeton.
Plus important encore, le fonctionnement autonome de Pythnet garantit que le service d’oracle ne soit pas affecté par d’autres blockchains. Même en cas de forte occupation des ressources de la chaîne cible, Pyth peut continuer à fournir ses cotations, et la conception « chaîne dédiée pour mission dédiée » renforce fortement la stabilité de son service.
Nouveautés dans la transmission des données : prise en charge multi-chaîne, passage de « push continu » à « pull à la demande »
Une fois disposé de nombreuses sources de données et de leur exactitude garantie, nous souhaitons savoir comment Pyth transmet ces données de prix aux applications concernées.
Car en essence, les fonctionnalités des différents oracles sont similaires : leur objectif final est d'alimenter les applications avec des données de prix. Ce sont les différences dans les modes de transmission qui peuvent induire des écarts en efficacité et en coût, créant ainsi un avantage distinctif pour certains produits.
Concernant la nouvelle version V2 de Pyth Network, quelles innovations notables observe-t-on dans la transmission des données ?
Approfondissons en divisant la question en deux parties : à qui les données peuvent-elles être transmises, et comment ?
Sur la première question, la progression la plus notable est la prise en charge multi-chaîne. Dans la conception initiale de Pyth, basée sur Solana, ses services de cotation étaient principalement centrés sur l’écosystème Solana ;
Or, lier un oracle à une seule blockchain n’est pas une stratégie stable dans le marché cryptographique en évolution rapide. L’émergence de nouvelles blockchains et de L2 pousse de nombreuses applications DeFi à déployer sur plusieurs chaînes, ce qui pose un défi au champ d’action des oracles.
Illustration : liste des blockchains supportées sur le site officiel de Pyth
Ainsi, Pyth s’ouvre activement à la multi-chaîne : ses services de cotation couvrent désormais non seulement Solana, mais aussi 12 L1 et L2 majeurs, dont Arbitrum et ZkSync Era, très populaires récemment.
Mais chaque chaîne ayant ses propres caractéristiques techniques et besoins, comment Pyth parvient-il à transmettre rapidement les données de prix à des applications sur différentes chaînes ?
Cette question est cruciale car elle concerne la conception du modèle de cotation de l’oracle, et constitue justement l’avantage distinctif actuel de Pyth par rapport aux autres oracles.
Les oracles traditionnels utilisent généralement un modèle de « push » :
- Les sources de données transmettent les informations à l’oracle ;
- L’oracle envoie continuellement les mises à jour de prix vers différentes blockchains à intervalles réguliers ;
- Les protocoles DeFi sur chaîne reçoivent les prix et exécutent les opérations selon ces valeurs transmises.
Ce modèle correspond à notre compréhension habituelle du fonctionnement d’un oracle, mais une analyse approfondie révèle des problèmes de coût et d’extensibilité :
L’oracle doit payer des frais de transaction pour chaque mise à jour de prix, car l’envoi de données est une interaction sur chaîne générant inévitablement des frais de gaz.
Si l’on souhaite augmenter la fréquence des mises à jour, les coûts augmentent proportionnellement. Par ailleurs, si vous avez besoin des prix de trois paires (BTC/USDT, ETH/USDT, Doge/USDT) sur trois blockchains différentes, vous devrez payer 9 fois les frais unitaires (chaque mise à jour de paire sur une chaîne comptant comme une transaction séparée).
Dès lors que les protocoles DeFi opèrent sur plusieurs chaînes ou ajoutent davantage de paires de trading, le coût d’utilisation de l’oracle augmente exponentiellement. En outre, en raison des limitations de performance de chaque chaîne, en cas de congestion réseau, la probabilité que les applications reçoivent des cotations retardées augmente également.
Dans la version V2 de Pyth Network, le produit remplace ce mode passif de « push constant » par un mode actif de « pull à la demande » :
- Les sources de données transmettent les informations à l’oracle ;
- Les mises à jour de prix ne sont plus effectuées en continu sur la chaîne cible, mais sur Pythnet ;
- Grâce à des mécanismes blockchain, on garantit que les mises à jour de prix à l’étape 2 sont authentiques et valides ;
- Lorsque le protocole DeFi a besoin d’une cotation, il tire les données depuis la chaîne cible ;
- Il obtient le prix et exécute les opérations selon cette valeur.
Ce mode « pull à la demande » signifie que les frais ne sont engagés qu’au moment de l’utilisation. Il n’est plus nécessaire d’envoyer continuellement des données vers la chaîne cible. En analysant plus finement le mécanisme de « pull » dans le fonctionnement réel de Pyth, on découvre facilement des gains significatifs en extensibilité :
- Les données de prix agrégées et vérifiées par Pythnet peuvent être transférées vers différentes chaînes via Wormhole (un pont inter-chaînes) ;
- Pour un même type de données de prix, un seul contrat intelligent de réception est nécessaire sur chaque chaîne cible, malgré les destinations multiples ;
- Chaque fois qu’une application aval sollicite des données, elle envoie une requête au pont ; après vérification, Wormhole tire les données depuis Pythnet et les transmet à l’application.
Illustration : flux du service de cotation « pull » mis à jour à la demande
Ainsi, les conditions d’utilisation du service de cotation de Pyth sont identiques pour toutes les chaînes : il suffit de concevoir un contrat de réception adapté, avec un coût de développement et de déploiement très faible. Ces contrats doivent simplement implémenter un modèle de stockage de données et de transmission d’informations inter-chaînes, sensiblement identique d’une chaîne à l’autre (notamment pour les chaînes EVM), ce qui facilite grandement le déploiement (selon les membres de l’équipe Pyth, cela prend généralement moins de deux semaines) ; quant au contrat central de cotation (incluant les optimisations de performance et les calculs complexes d’intégration des données), il reste entièrement géré sur Pythnet.
Lorsque la disponibilité immédiate devient réalité, cela représente assurément un fort attrait pour les protocoles DeFi aval. Ces derniers préfèrent naturellement concentrer leurs efforts et ressources sur l’amélioration de leurs propres produits plutôt que de s’attarder sur l’intégration avec un oracle.
En outre, ce changement de modèle de cotation entraînera inévitablement une transformation du modèle économique :
Dans le modèle traditionnel de « push », un protocole DeFi signe probablement un contrat avec l’oracle, acquérant ses services selon un modèle d’abonnement, bénéficiant ainsi de mises à jour régulières pendant une période donnée. Ce processus implique nécessairement des négociations hors chaîne et un investissement en temps ;
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