Institut de recherche Bitget Wallet : Le « gardien intelligent » : comment la liquidité conditionnelle réécrit les règles de transaction sur Solana
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Institut de recherche Bitget Wallet : Le « gardien intelligent » : comment la liquidité conditionnelle réécrit les règles de transaction sur Solana
Un profond changement appelé « liquidité conditionnelle » (Conditional Liquidity) est en cours de préparation, cherchant à insuffler intelligence et règles au cœur de la liquidité.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesIntroduction
Dans le monde de la finance décentralisée (DeFi), la liquidité a longtemps été considérée comme un bien public quasi inconditionnel : des pools d'actifs ouverts 24 heures sur 24, accueillant toutes les transactions sans distinction. Pourtant, ce modèle traditionnel de « liquidité passive » révèle de plus en plus ses vulnérabilités intrinsèques, plaçant les utilisateurs ordinaires et les fournisseurs de liquidité (LP) en position désavantageuse face aux acteurs disposant d’un avantage informationnel. Aujourd’hui, une transformation profonde appelée « liquidité conditionnelle » (Conditional Liquidity) est en cours, cherchant à intégrer intelligence et règles au cœur même de la liquidité. Dans cet article, l’Institut de recherche Bitget Wallet vous explique comment elle redéfinit fondamentalement la carte des risques et le contrat d’équité dans les échanges DeFi.
I. Le coût caché des DEX : les difficultés inhérentes à la liquidité passive
Dans les échanges décentralisés (DEX) traditionnels basés sur des market-makers automatiques (AMM), les pools de liquidité ressemblent à une place publique ouverte 24 heures sur 24, traitant tous les traders de manière identique, sans discrimination. Ce modèle de « liquidité passive », bien qu’apparemment équitable, révèle sa vulnérabilité fatale sur des blockchains hautes performances telles que Solana, où les transactions s’exécutent en millisecondes — la complexité des chemins d’échange et les délais extrêmement courts créent des conditions idéales pour des flux d’ordres « toxiques » (Toxic Order Flow), tels que les attaques par sandwich ou le frontrunning. Des institutions d’arbitrage professionnelles dotées d’avantages informationnels et de puissantes capacités de calcul peuvent détecter avec précision chaque petite fluctuation du marché ou ordre volumineux, puis réaliser des arbitrages précis. (Voir ci-dessous l’exemple classique d’une « attaque par sandwich », Sandwich Attacks)
Source : CoW DAO
Au final, ces coûts sont supportés silencieusement par deux autres catégories d’acteurs : les utilisateurs ordinaires souffrent fortement de glissement de prix, dégradant leur expérience ; tandis que les fournisseurs de liquidité (LP) voient leurs rendements à long terme progressivement érodés.
Source des données : compilé à partir d’informations publiques
C’est précisément pour résoudre cette situation difficile que la « liquidité conditionnelle » (Conditional Liquidity, CL) a émergé. Ce nouveau modèle, introduit initialement par le DEX agrégateur DFlow, vise à transformer la liquidité d’un simple « bassin statique » passif en un « gardien intelligent » actif. Son idée centrale est claire : l’offre de liquidité n’est plus inconditionnelle, mais peut être intelligemment ajustée selon des données en temps réel telles que la « toxicité » du flux d’ordres. Cette réponse dynamique basée sur des règles a pour objectif fondamental de remédier à l’iniquité des échanges et d’offrir une protection concrète aux utilisateurs ordinaires et aux LP.
II. Défense intelligente : le double mécanisme de filtrage de la liquidité conditionnelle
La « liquidité conditionnelle (Conditional Liquidity, CL) » instaure une microstructure de marché plus intelligente et plus résiliente en protocolisant des logiques décisionnelles complexes. Sa mise en œuvre repose sur deux composants clés : d’abord, identifier les risques et hiérarchiser les ordres via un « segmenteur (Segmenter) », puis exécuter efficacement et en toute sécurité les intentions d’échange via des « swaps déclaratifs (Declarative Swaps) ».
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Le Segmenteur (Segmenter) : identification des risques et attestation par étiquette
Le segmenteur (Segmenter) constitue le « cerveau analytique » du cadre de liquidité conditionnelle (CL). Ses fonctions principales se résument en deux étapes : l'évaluation des risques et l’attestation par étiquette.
Premièrement, le Segmenter effectue en temps réel une évaluation des risques comportementaux pour chaque flux d’ordres entrant dans le système. Les dimensions analysées peuvent inclure : le chemin d’origine de la requête, les modèles historiques du demandeur, la fréquence et la rapidité des soumissions, ou encore si des sondages de prix sont réalisés simultanément sur plusieurs plateformes, etc.
Ensuite, sur la base de cette analyse, le Segmenter attache un résultat d’évaluation sous forme de signature à l’ordre, lui attribuant une « étiquette de toxicité » finale. Cette étiquette peut être binaire (toxique / non toxique), ou comporter plusieurs niveaux. Toutefois, elle ne fonctionne pas simplement comme un interrupteur d’autorisation ou de refus, mais agit comme un signal clé activant des services différenciés (frais et routage), orientant ainsi une offre sélective de liquidité :
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Pour les flux d’ordres marqués « non toxiques » (généralement associés aux utilisateurs particuliers ou aux stratégies passives), le système oriente le marché vers des offres de prix plus avantageuses, une profondeur de liquidité plus concentrée et des frais réduits, afin de récompenser et protéger les comportements d’échange bénéfiques.
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Pour les flux d’ordres marqués « toxiques », le système applique des frais plus élevés, un écart acheteur-vendeur plus large, des limites de transaction plus strictes, voire refuse directement la liquidité dans des conditions extrêmes prédéfinies, obligeant ainsi les comportements à haut risque à supporter leurs coûts réels.
Source : Helius, DFlow
Ainsi, le système de liquidité conditionnelle transforme les stratégies complexes de gestion des risques auparavant internes aux serveurs AMM en capacités transparentes et standardisées au niveau du protocole, permettant une stratification et une tarification efficaces selon les niveaux de risque, et distinguant clairement les utilisateurs normaux des arbitragistes.
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Swaps déclaratifs (Declarative Swaps) : conduits par l’intention et exécution sécurisée
Pour garantir que l’analyse du segmenteur soit exécutée avec précision et sécurité, le cadre de liquidité conditionnelle (CL) adopte un mode transactionnel « swap déclaratif (Declarative Swap) », piloté par l’intention, qui sépare clairement le processus en deux phases distinctes : « intention » et « exécution » :
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Première étape : déclaration d’intention (Open-order). L’utilisateur soumet une « intention » exprimant son objectif d’échange (par exemple, « je souhaite échanger 100 USDC contre le maximum possible de SOL »). À ce stade, ses actifs sont conservés en sécurité. L’élément clé ici est que l’« intention » de l’utilisateur n’entre pas dans le pool de transactions public visible par tous (Mempool), coupant ainsi dès l’origine toute possibilité d’attaque par frontrunning.
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Deuxième étape : exécution groupée (Fill). Le moteur d’exécution du protocole (généralement un agrégateur ou un solveur spécialisé) calcule, à partir de l’intention utilisateur et de l’étiquette fournie par le Segmenter, le meilleur chemin d’exécution, puis regroupe l’intention et l’instruction d’échange en une transaction atomique unique, soumise directement sur la blockchain.
Ce modèle « intention d’abord, exécution groupée » réduit drastiquement la fenêtre d’attaque, rendant presque impossible les comportements de type « attaque par sandwich ». Un market-maker peut ainsi injecter précisément de la liquidité après confirmation d’une transaction saine, puis la retirer immédiatement dans le même bloc, améliorant considérablement l’efficacité du capital et offrant un service de liquidité instantanée fiable, programmable et orchestré par le protocole.
III. Perspectives futures : l’évolution d’un prix unique vers des conditions multidimensionnelles
La liquidité conditionnelle n’est pas un concept apparu par hasard, mais une évolution logique dans la quête de DeFi vers une efficacité et une stabilité accrues du capital. On peut la voir comme une extension dimensionnelle de la notion de « liquidité concentrée » inaugurée par Uniswap v3. Alors qu’Uniswap v3 permettait pour la première fois aux LP de déployer leur capital selon un seul critère : « l’intervalle de prix », la liquidité conditionnelle élargit ce champ des « conditions » au-delà du prix unique, pour intégrer des modèles complexes combinant qualité du flux d’ordres, caractéristiques temporelles, volatilité du marché, etc., intégrant profondément ces capacités décisionnelles et exécutives au cœur même du protocole.
La mise en œuvre de ce modèle corrige précisément les points faibles des anciens systèmes d’échange dans les écosystèmes haute performance comme Solana, et pourrait apporter une optimisation structurelle et mutuellement bénéfique à tout l’écosystème DEX. Les utilisateurs ordinaires ressentiront directement une baisse des coûts de transaction et une meilleure protection contre les MEV ; les fournisseurs de liquidité bénéficieront d’outils de gestion des risques plus fins, pouvant aligner leur capital sur des flux d’ordres « sains » pour des retours plus durables ; enfin, cela redéfinira également la concurrence entre DEX et plateformes agrégatrices, transformant une simple course aux prix en une compétition plus globale sur la « qualité d’exécution » et l’« expérience sécurisée ».
Pourtant, bien que la vision proposée par ce nouveau modèle soit indéniablement attrayante, sur le plan pratique, outre des défis courants tels que la coordination écosystémique et le démarrage à froid, le défi central concerne directement le « Segmenter », détenteur du pouvoir de définir les étiquettes — qui décide ce qui est « toxique » ? C’est une question fondamentale de gouvernance : si l’algorithme du Segmenter est trop conservateur, il risque de « blesser » des traders innocents ; s’il est trop permissif, il peinera à contrer les attaques sophistiquées. Cela touche au socle même de la confiance dans le monde décentralisé, car un juge opaque et centralisé, contrôlé par une seule entité, pourrait rapidement devenir un goulot d’étranglement centralisé, voire créer des opportunités de rente en collusion avec certains intérêts.
Pour relever le défi du « boîte noire » du Segmenter, la conception de son cadre de gouvernance devient cruciale. Les explorations futures pourraient emprunter une voie plus décentralisée et vérifiable : par exemple, autoriser plusieurs Segmenters indépendants à fonctionner en parallèle, permettant au protocole ou aux LP de choisir et pondérer librement selon leur réputation historique ; exiger en outre que les Segmenters produisent des journaux d’audit accessibles à la supervision communautaire, renforçant ainsi leur transparence ; sur cette base, on pourrait instaurer un mécanisme de récompenses et de sanctions ex post, incitant les modèles performants et sanctionnant ceux avec un taux élevé d’erreurs. Bien que ces propositions pointent vers une direction prometteuse pour une gestion des risques décentralisée, une solution véritablement mature, équilibrée et consensuelle reste à construire par l’industrie entière à travers la pratique.
IV. Conclusion : de l’« art de la boîte noire » à la « science du protocole »
La liquidité conditionnelle va bien au-delà d’une simple innovation technique ; elle représente une restructuration profonde de l’équité et de l’efficacité des marchés DeFi. Son essence consiste à tarifer plus justement, dans un monde sans permission, les participants selon leurs intentions et risques respectifs, transformant ainsi les règles implicites et inégales du jeu passé en logiques explicites et programmables au niveau du protocole. En substance, elle fait évoluer la prise de décision en matière de market-making, d’un « art de la boîte noire » reposant sur l’expérience d’une minorité, vers une « science du protocole » plus ouverte et vérifiable. Malgré les nombreux défis qui restent à surmonter, cette orientation ouvre assurément un espace d’imagination extrêmement riche pour l’évolution future de la DeFi.
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