Comprendre en profondeur EigenLayer et le staking intersubjectif : subjectivité collective, tyrannie de la majorité et jetons de travail divisibles
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Comprendre en profondeur EigenLayer et le staking intersubjectif : subjectivité collective, tyrannie de la majorité et jetons de travail divisibles
Éviter la tyrannie de la majorité grâce à la capacité de consensus social offerte par les jetons de travail divisibles.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : @Web3Mario
Introduction
Durant les vacances du 1er mai, Eigenlayer a publié le livre blanc d’EigenToken. Stricto sensu, il ne s'agit pas d’un livre blanc économique classique visant à présenter un modèle d’incitation ou une valorisation traditionnelle, mais plutôt d’un nouveau système opérationnel : le « staking intersubjectif » basé sur EigenToken. Après avoir lu l’intégralité du document (sans approfondir l’annexe) ainsi que les analyses réalisées par des experts du domaine, j’ai pu développer certaines réflexions personnelles que je souhaite partager avec vous, en espérant susciter un débat constructif. Voici tout d’abord ma conclusion : selon moi, la portée du staking intersubjectif réside dans sa proposition d’un système de consensus fondé sur un modèle de jeton ERC20 forkable, capable de trancher des questions relevant de l’« intersubjectivité collective », tout en évitant la tyrannie de la majorité.
Qu’est-ce que l’« intersubjectivité collective » ?
Comprendre correctement le terme « intersubjective » est essentiel pour saisir toute la signification de ce système. En ce qui concerne la traduction, aucune convention claire ne s’est encore imposée dans l’espace chinois francophone. Après lecture de l’article de Monsieur Pan ZhiXiong, je partage son point de vue : le concept de « consensus social » permet effectivement de bien appréhender cette notion. Toutefois, j’estime que le terme « intersubjectivité collective » correspond mieux à la traduction littérale et facilite la compréhension. Par conséquent, j’utiliserai dorénavant « intersubjectivité collective » pour désigner l’« intersubjectivité » dans le reste de cet article.
Que recouvre exactement l’« intersubjectivité collective » ? Dans le contexte d’EigenLayer, cela signifie qu’au sein d’un système donné, tous les observateurs actifs partagent un large consensus subjectif quant à la validité ou non d’un résultat d’exécution d’une tâche numérique. On dit alors que cette tâche présente une dimension intersubjective, c’est-à-dire une intersubjectivité collective. Nous savons qu’une des valeurs fondamentales d’EigenLayer consiste à découpler la couche de consensus de la couche d’exécution, en se concentrant sur la construction et la maintenance de la première, transformant ainsi le consensus en service, réduisant les coûts de développement pour les applications Web3 et exploitant pleinement les besoins du marché. Dans son livre blanc, EigenLayer se positionne comme une plateforme publique numérique décentralisée capable d’accomplir des tâches numériques pour des tiers. Il devient donc nécessaire d’en définir précisément les limites : autrement dit, clarifier quel type de tâche numérique peut être exécuté de manière « fiable ». En contexte Web3, le terme « fiable » implique généralement qu’un système repose soit sur une conception cryptographique, soit sur un modèle économique empêchant les erreurs d’exécution. Il convient donc de classifier les erreurs possibles lors de l’exécution d’une tâche numérique. EigenLayer distingue trois catégories principales :
Erreurs objectivement attribuables : Ce type d’erreur peut être prouvé grâce à un ensemble de preuves objectives (typiquement des données sur chaîne, ou des données dotées de disponibilité des données - DA), sans nécessiter de confiance en une entité particulière, via une déduction logique ou mathématique. Par exemple, si un nœud Ethereum signe deux blocs conflictuels, cette erreur peut être prouvée cryptographiquement. De même, dans les Rollups optimistes (OP Rollup), le processus de preuve de fraude consiste à réexécuter sur chaîne un jeu de données litigieux afin de détecter une divergence de résultat.
Erreurs intersubjectivement attribuables : Ces erreurs surviennent lorsque tous les participants d’un système partagent un critère subjectif commun pour juger du bon résultat d’une tâche numérique. Elles peuvent être subdivisées en deux sous-catégories :
* Les erreurs identifiables à tout moment par rétrospective, comme une valeur erronée fournie par un oracle de prix – par exemple, indiquer que le prix spot du BTC sur Binance était de 1 dollar à 00:00:00 UTC le 8 mai 2024, erreur vérifiable ultérieurement à tout instant.
* Les erreurs uniquement observables en temps réel, telles qu’un rejet malveillant prolongé d’une transaction par un groupe de nœuds.
Erreurs non-attribuables : Ces erreurs concernent des situations où aucun consensus collectif clair n’existe encore sur le jugement à porter. Par exemple : « Paris est-il la plus belle ville du monde ? »
Le staking intersubjectif vise justement à résoudre efficacement les tâches numériques dotées d’une dimension d’intersubjectivité collective. Autrement dit, il permettrait de traiter les erreurs d’exécution appartenant à la catégorie intersubjectivement attribuable. On peut y voir une extension du système blockchain.
Le problème de la tyrannie de la majorité dans les solutions actuelles
Le terme « tyrannie de la majorité » provient du vocabulaire politique : il désigne une situation où une majorité absolue au parlement impose une décision au détriment des droits des minorités. Une fois l’objectif d’EigenLayer clarifié, examinons les solutions existantes pour ce type de problèmes. Selon EigenLayer, elles se divisent en deux grandes catégories :
1. Mécanisme de punition : Ce mécanisme repose sur l’économie cryptographique, en pénalisant financièrement les nœuds malveillants via la confiscation partielle ou totale de leur mise (stake). Cependant, ce système comporte un risque majeur : imaginons qu’un nœud honnête soumette une preuve de malversation, mais que la majorité des nœuds décident de conspirer ensemble. Ils pourraient ignorer la preuve, voire inverser la sanction contre le nœud honnête.
2. Mécanisme de comité : Un groupe fixe de nœuds (comité) est désigné pour valider les preuves de malversation en cas de conflit. Mais alors, la fiabilité du comité devient elle-même une question critique : si les membres du comité collaborent pour commettre une fraude, le système s’effondre.
Ces deux approches souffrent manifestement du problème de la tyrannie de la majorité. Elles illustrent la difficulté inhérente à ces systèmes : même s’il existe un jugement collectif partagé sur la validité d’un résultat, l’absence de vérifiabilité objective oblige à passer d’une confiance fondée sur la cryptographie ou les mathématiques à une confiance humaine. Or, lorsque la majorité choisit conjointement de tricher, les solutions actuelles sont impuissantes.
Éviter la tyrannie de la majorité grâce à un jeton de travail forkable et au pouvoir du consensus social
Comment EigenLayer entend-il résoudre ce dilemme ? La réponse réside dans la conception d’un jeton de travail (work token) forkable sur chaîne, combiné à la capacité de consensus social générée par le staking de ce jeton, afin de traiter les tâches numériques intersubjectives tout en prévenant la tyrannie de la majorité.
Mais quelle est exactement cette « capacité de consensus social » permise par la possibilité de fork ? Et comment cela permet-il d’éviter la tyrannie de la majorité ? EigenLayer indique puiser son inspiration dans l’étude du consensus ETH PoS. Selon lui, la sécurité d’Ethereum repose sur deux piliers :
* Sécurité crypto-économique : Elle exige que les validateurs bloquent des fonds (stake), et instaure des mécanismes de sanction contre les comportements malveillants, rendant le coût économique de la tricherie supérieur aux gains potentiels, dissuadant ainsi les attaques.
* Consensus social : Lorsqu’un comportement malveillant provoque un fork de la chaîne, les utilisateurs honnêtes, disposant d’un critère commun de jugement sur la validité des résultats, peuvent choisir subjectivement la branche qu’ils considèrent comme légitime. Ainsi, même si les nœuds malveillants contrôlent la majorité des mises, la communauté peut rejeter activement la branche malveillante. Cette dynamique fait progressivement basculer la valeur vers la branche honnête. Par exemple, la plupart des CEX opteront pour la branche correcte (même si peu soutenue en stake) et abandonneront la branche incorrecte (même fortement appuyée). Progressivement, la valeur de la branche malveillante s’effondre, tandis que la branche alternative devient le « fork officiel ».
Nous savons que la blockchain vise à établir un consensus sur l’ordre d’un ensemble de transactions dans un système distribué dépourvu de confiance. Ethereum ajoute à cela un environnement d’exécution sériel (EVM), garantissant un résultat identique tant que les transactions sont identiques. EigenLayer observe que l’évaluation de ces résultats est souvent objectivement attributable, mais qu’elle peut aussi relever de l’intersubjectivité collective, notamment en ce qui concerne la **vivacité de la chaîne** (*Chain Liveness*). Dans le mécanisme PoS d’Ethereum, un mode spécial appelé *Inactivity Leak* entre en jeu lorsque plus d’un tiers des nœuds deviennent inactifs (par exemple à cause d’une coupure internet liée à un conflit armé). Dans ce cas, la sécurité crypto-économique est compromise, et la chaîne peut se diviser. Le mécanisme détecte alors la situation et active le *Inactivity Leak* : plus aucune récompense d’inflation n’est distribuée aux nouveaux blocs, tandis que les nœuds inactifs voient progressivement leurs mises réduites, jusqu’à ce que les nœuds actifs regagnent une majorité des deux tiers. Cela permet aux deux forks de retrouver progressivement une sécurité crypto-économique distincte.
À ce stade, le choix de la branche devenue « officielle » dépend uniquement du jugement individuel des utilisateurs — c’est là que le « consensus social » intervient. Par leurs choix d’adoption, les utilisateurs transfèrent progressivement la valeur accumulée vers l’une des branches, jusqu’à ce qu’une suprématie claire émerge face à l’autre en termes de sécurité crypto-économique. Ce processus constitue une sécurité accordée par le consensus social.
En résumé, EigenLayer constate qu’Ethereum utilise le consensus social pour identifier et résoudre les erreurs intersubjectives liées à la cohérence de la chaîne — comme les attaques de vivacité. Ce pouvoir de consensus social découle fondamentalement de la possibilité de fork : lorsqu’un désaccord surgit, on ne cherche pas immédiatement à désigner le fautif, mais on laisse les utilisateurs exprimer leur préférence par leurs actions ultérieures (vote avec les pieds). Ce mécanisme évite ainsi la tyrannie de la majorité au sein du protocole : les nœuds honnêtes minoritaires ne sont pas immédiatement punis en cas de collusion, gardant ainsi une chance de rebondir. Pour les questions relevant de l’intersubjectivité, cette approche démontre toute sa valeur.
Fort de cette analyse, EigenLayer s’inspire et améliore un modèle de consensus provenant d’un protocole de paris blockchain nommé Augar, introduisant un jeton de travail (work token) forkable sur chaîne appelé EIGEN. Autour de ce jeton, il conçoit un mécanisme de staking intersubjectif destiné à établir un consensus sur l’exécution de tâches numériques intersubjectives. En cas de désaccord sur un résultat, un fork d’EIGEN est initié, et le conflit est résolu par consensus social dans une fenêtre temporelle subséquente. Les détails techniques ne sont pas très complexes, et ont déjà été abordés dans d’autres articles ; je n’y reviendrai donc pas ici. Je suis convaincu que la compréhension de ce qui précède permet de bien saisir la portée et la valeur du staking intersubjectif proposé par Eigen.
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