De Bitcoin à l'autonomie de l'IA : comprendre les trois évolutions de l'économie des réseaux cryptographiques
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De Bitcoin à l'autonomie de l'IA : comprendre les trois évolutions de l'économie des réseaux cryptographiques
Le véritable défi n'est pas de créer de nouveaux jetons, mais de construire des cadres solides pour la prise de décision collective et la supervision.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : 1a35e1
Traduction : TechFlow
« Lorsque le monde que nous essayons d’expliquer et d’améliorer ne peut pas être décrit clairement par un modèle simple, nous devons continuellement améliorer nos théories et méthodes afin de mieux comprendre la complexité, plutôt que de simplement la rejeter. » — Elinor Ostrom
Dans les années à venir, l’économie des réseaux basés sur la blockchain développera des modèles opérationnels complexes et diversifiés, radicalement différents des modèles commerciaux traditionnels que nous connaissons aujourd’hui.
Lorsque j’étudie un réseau, un système ou un protocole, je pense souvent à l’échelle de Kardashev, une mesure de la capacité d’une civilisation à exploiter et contrôler l’énergie. De manière similaire, nous pouvons évaluer l’efficacité opérationnelle d’un réseau selon sa capacité à capter et distribuer de la valeur économique.
Capture de valeur (Value Capture) fait référence à la capacité d’un réseau à générer des revenus via ses activités opérationnelles et à transformer la participation des utilisateurs en bénéfices économiques.
Distribution de valeur (Value Distribution) décrit comment ces bénéfices sont efficacement alloués aux parties prenantes, y compris les investisseurs, les développeurs, les contributeurs, les utilisateurs finaux, voire le protocole lui-même.
Lors de l’évaluation de différents réseaux blockchain, nous portons principalement attention aux attributs clés suivants :
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Adaptabilité (Adaptability) : Le réseau peut-il s’ajuster de manière flexible aux besoins du projet et aux changements du marché ?
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Transparence (Transparency) : Les modifications des mécanismes de revenus et de distribution sont-elles claires et prévisibles ?
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Alignement des valeurs (Value-alignment) : La distribution des revenus correspond-elle à la création réelle de valeur ?
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Inclusion (Inclusivity) : La distribution des revenus couvre-t-elle équitablement toutes les parties prenantes ?
En m’inspirant de l’idée de l’échelle de Kardashev, j’essaie d’utiliser ces critères pour classifier trois types d’économies de réseau apparus au cours de l’évolution technologique de la blockchain.
Premier type : Réseaux à mécanisme fixe (Type I : Fixed Mechanic Networks)
Les premières générations de réseaux blockchain et de jetons reposent généralement sur un « principe de matérialisation », c’est-à-dire qu’elles imitent les modèles économiques traditionnels. Par exemple, les plans prédéfinis d’émission de jetons imitent l’extraction de minerais rares ou l’économie des biens rares, tandis que les mécanismes de mise en jeu (staking) et de vote s’inspirent des systèmes traditionnels de vote public ou de gouvernance d’entreprise.
Bitcoin est un exemple emblématique de ce type, avec des règles de fonctionnement extrêmement déterministes : un plafond d’offre de 21 millions, des récompenses minières fixes et un calendrier de halving prédéfini, ainsi qu’un consensus Nakamoto basé sur la preuve de travail (Proof of Work). Ce système fonctionne très bien en tant qu’outil de stockage de valeur.
Néanmoins, ces systèmes présentent des limites importantes : ils manquent d’adaptabilité face aux changements du marché et sont sujets au problème de « capture économique », où la valeur du réseau est excessivement appropriée par certaines parties prenantes.
Ce phénomène est particulièrement visible dans le mécanisme veLocking de Curve Finance et d’autres premiers jetons ERC-20 fondés sur une narration de stockage de valeur. Le plan d’émission fixe de Curve limite en réalité la capacité du marché à évaluer correctement la véritable valeur du jeton, créant ainsi des opportunités pour des acteurs externes comme Convex d’exploiter les règles du protocole, illustrant comment les mécanismes du système peuvent être influencés par des optimiseurs externes.
Deuxième type : Réseaux à paramètres ajustables (Type II : Governable Parameter Networks)
La caractéristique marquante des réseaux de deuxième type est que leurs paramètres peuvent être ajustés de manière flexible. Ces systèmes sur chaîne peuvent répondre dynamiquement grâce à des oracles (comme Chainlink ou l’Oracle Optimiste d’UMA) ou à des informations algorithmiques (comme les AMM), formant ainsi des systèmes adaptatifs capables de s’ajuster aux conditions changeantes du marché via des mécanismes de gouvernance.
La conception économique de ces réseaux introduit souvent des mécanismes multi-niveaux de théorie des jeux visant à aligner les incitations des parties prenantes. La concurrence entre stablecoins et protocoles de prêt offre des cas d’étude importants : ces produits ajustent dynamiquement leurs paramètres pour couvrir les risques et assurer la stabilité du protocole.
Prenez Aave, l’un des premiers protocoles de prêt sur Ethereum, qui a réussi à protéger 21 milliards de dollars de fonds utilisateurs pendant des périodes de forte volatilité. Pour atteindre cet objectif, les mécanismes sous-jacents du protocole ont nécessité un suivi et une optimisation constants.
En comparaison, les systèmes qui dépendent de composants hors chaîne tout en se revendiquant « protocoles » sont souvent vulnérables au problème principal-agent. Ce problème désigne le risque que l’agent privilégie ses propres intérêts au détriment de ceux du groupe. Par exemple, Celsius était présenté comme un protocole décentralisé, mais lors de son dépôt de bilan, ses utilisateurs figuraient comme créanciers non garantis pour un montant totalisant 4,7 milliards de dollars.
Il apparaît donc que les véritables systèmes sur chaîne offrent une meilleure protection grâce au contrôle algorithmique et à une gouvernance distribuée, étant moins sensibles à la concentration du pouvoir ou aux erreurs humaines.
Troisième type : Réseaux autonomes (Type III : Autonomous Networks)
Les réseaux de troisième type représentent une direction théorique vers laquelle évolue la technologie blockchain : celle des systèmes entièrement autonomes. Ces systèmes fonctionneraient avec un minimum d’intervention humaine, s’adapteraient fortement aux changements environnementaux, et présenteraient une grande efficacité dans la transmission d’informations inter-systèmes.
Bien qu’aucun exemple concret n’existe encore, on peut anticiper que ces systèmes présenteront probablement les caractéristiques suivantes :
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Optimisation autonome des paramètres (Autonomous Parameter Optimization) : plusieurs agents d’intelligence artificielle optimiseraient continuellement le protocole, apprenant du marché et ajustant dynamiquement les paramètres grâce à l’agrégation instantanée de données et à des algorithmes évolutionnaires.
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Orchestration algorithmique de la valeur (Algorithmic Value Orchestration) : basée sur des modèles prédictifs et l’optimisation des récompenses, une structure dynamique de frais s’ajusterait automatiquement à l’utilisation du réseau, garantissant la durabilité à long terme du protocole.
Gouvernance dans un système dynamique (Governance in a Dynamical System)
La complexité de l’économie des réseaux blockchain exige une flexibilité suffisante pour faire face à des menaces existentielles potentielles tout en maintenant un état d’équilibre opérationnel. Dans ce processus, les mécanismes de gouvernance jouent un rôle crucial à chaque stade du développement du réseau.
La capacité intrinsèque de gouvernance confère un avantage de survie dans un environnement de « forêt obscure ». Ce terme désigne typiquement un domaine blockchain concurrentiel et rempli de menaces. La tension entre flexibilité et sécurité se manifeste le plus clairement dans la manière dont le réseau réagit aux changements de l’environnement externe.
Les réseaux de premier type (comme Bitcoin) priorisent la sécurité par une immutabilité stricte, tandis que ceux de deuxième type (comme Aave) démontrent une plus grande adaptabilité par l’ajustement des paramètres. Cependant, aucun des deux n’a pleinement résolu la contradiction entre flexibilité et stabilité : trop de flexibilité peut compromettre la sécurité, tandis qu’une stabilité excessive peut limiter l’adaptabilité du système.
Systèmes polycintriques et ressources communes (Polycentric Systems and the Commons)
En explorant les meilleures pratiques de gouvernance blockchain, j’ai découvert les recherches pionnières d’Elinor Ostrom, lauréate du prix Nobel, sur la gestion des ressources communes. Bien que ses travaux ne soient pas directement liés à l’économie des jetons, ses études empiriques fournissent une feuille de route claire vers la réalisation de systèmes de troisième type (Type III).
Un système polycintriqе est un modèle de gouvernance dans lequel plusieurs centres décisionnels indépendants possèdent un certain degré d’autonomie, tout en coopérant comme parties intégrantes d’un système global.
Les principales caractéristiques d’un système polycintriqе sont :
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Existence de multiples autorités et centres décisionnels, formellement indépendants ;
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Intersections et interactions possibles entre les juridictions et responsabilités des différents centres ;
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Autonomie significative accordée à chaque centre dans un cadre unifié ;
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Coordination assurée par des mécanismes formels ou informels.
Les huit principes d’Ostrom
À partir de l’analyse de plus de 800 cas à travers le monde, Ostrom a formulé huit principes de gestion des ressources communes. Ces principes ont également une grande importance pour la gouvernance blockchain et des cryptomonnaies :
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Limites clairement définies : délimitation précise des ressources et des utilisateurs ;
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Règles adaptées au contexte local : les règles doivent tenir compte des spécificités locales ;
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Décision participative : les parties prenantes co-construisent les règles ;
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Surveillance efficace : garantie du respect des règles ;
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Sanctions progressives : punitions graduées pour les violations ;
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Mécanismes de résolution des conflits accessibles : voies justes et efficaces pour régler les différends ;
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Droit d’organisation : permettre aux communautés de s’auto-organiser ;
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Entreprises imbriquées : structures organisationnelles à plusieurs niveaux incluses dans un cadre de gouvernance plus large.
Si nous croyons que l’économie tokenisée est une tendance d’avenir, nous devons reconnaître que la technologie de gouvernance est essentielle au succès de ces nouveaux systèmes.
Conclusion (Conclusion)
Bien que d’importants investissements soient réalisés dans l’économie des jetons et les infrastructures cryptographiques, nous négligeons largement le domaine fondamental de la gouvernance. Le véritable défi n’est pas de créer de nouveaux jetons, mais de construire des cadres solides de décision collective et de surveillance. L’attention excessive des fonds de capital-risque portée aux jetons reflète un décalage entre les incitations à court terme et la durabilité à long terme des systèmes décentralisés. Sans mécanismes de gouvernance complexes et robustes, même les designs de jetons les plus élaborés peineront à créer une valeur durable.
L’évolution des économies de réseau, du type I au type III, n’est pas seulement un progrès technologique, mais aussi une exploration continue de la manière de construire des écosystèmes numériques plus résilients, adaptables et équitables. Les mécanismes fixes de Bitcoin, la gouvernance paramétrique d’Aave et le potentiel théorique des réseaux autonomes offrent tous des enseignements précieux sur cette trajectoire d’évolution.
Les travaux d’Ostrom sur les systèmes polycintriques et la gestion des ressources communes établissent un pont important entre la sagesse traditionnelle de gouvernance et l’avenir des réseaux numériques. Ses principes, validés par des centaines de cas réels, offrent des orientations précieuses pour relever les défis centraux de la gouvernance réseau : trouver un équilibre entre sécurité et flexibilité, assurer une distribution équitable de la valeur, et promouvoir l’évolution tout en préservant l’intégrité du système.
A mesure que l’économie des réseaux évolue vers davantage de complexité, la clé du succès pourrait résider dans l’intégration de différentes approches :
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La pensée « sécurité d’abord » des réseaux de type I : garantir la sécurité par des règles fixes ;
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La capacité d’adaptation des systèmes de type II : ajuster dynamiquement les paramètres face aux changements ;
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Le potentiel d’autonomie des réseaux de type III : minimiser l’intervention humaine grâce à l’IA et aux algorithmes ;
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La sagesse empirique de la gouvernance polycintriqе : coordonner et développer via des structures de gouvernance multi-niveaux et multi-centrées.
L’avenir de l’économie des réseaux ne sera pas déterminé par la puissance technologique ou la culture populaire, mais par notre capacité à déployer ces systèmes de manière à servir toutes les parties prenantes, tout en conservant une résilience opérationnelle. À mesure que les réseaux évoluent, la convergence entre intelligence artificielle, optimisation dynamique des paramètres et nouvelles structures de gouvernance pourrait donner naissance à des formes d’organisation économique que nous ne comprenons pas encore pleinement.
Une chose est sûre : le chemin à suivre exige que nous acceptions la complexité, au lieu d’essayer de l’éviter. Comme le suggère Ostrom, notre tâche n’est pas de simplifier ces systèmes, mais de développer de meilleurs cadres pour les comprendre et les gérer. L’économie des réseaux de nouvelle génération devra être aussi complexe que les problèmes qu’elle cherche à résoudre, tout en restant accessible et équitable pour tous les participants.
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