L'analyse Crypto doit rattraper son retard et dépasser les normes TradFi.

La finance traditionnelle a longtemps été la référence en matière de prise de décision basée sur les données. Les analystes peuvent se connecter à Bloomberg ou FactSet et accéder instantanément à des décennies de données méticuleusement organisées et standardisées. Cette richesse de structure permet des analyses de haute précision et des modélisations de risque qui constituent la colonne vertébrale des marchés financiers mondiaux.

Résumé

• La finance traditionnelle bénéficie d'un reporting uniforme et de décennies de données structurées, tandis que la crypto reste fragmentée, incohérente et bruyante, rendant l'analyse significative difficile.
• Avec des données blockchain ouvertes et en temps réel, les modèles d'IA peuvent détecter des motifs, prévoir des changements de liquidité et interpréter le comportement des transactions plus rapidement et plus précisément que les analyses traditionnelles.
• À mesure que les systèmes alimentés par l'IA mûrissent, l'analyse crypto évoluera de la visualisation à la prédiction et à l'automatisation, permettant des fonds entièrement natifs à l'IA et des stratégies financières en temps réel et auto-optimisantes.

La crypto, en revanche, est noyée dans les données brutes mais meurt de soif d'insights. Chaque transaction, contrat et mouvement de fonds est public et immuable, pourtant notre capacité à interpréter cette mer d'informations reste primitive. L'ironie est frappante : nous avons plus de transparence que tout système financier dans l'histoire, mais moins de compréhension de ce que cela signifie.

Mais cet état de choses ne durera pas éternellement. Avec l'aide de l'intelligence artificielle, la crypto pourrait rattraper la sophistication analytique de la finance traditionnelle, et même la dépasser complètement.

En ce qui concerne l'analytique, le TradFi domine le jeu

La raison pour laquelle l'analyse TradFi fonctionne si bien est la standardisation. Chaque entreprise cotée en bourse suit des cadres comptables cohérents — GAAP ou IFRS — et doit déposer des rapports réguliers et audités. Cette uniformité permet à des outils comme Bloomberg, Refinitiv et S&P Capital IQ d'intégrer et de comparer les données sans effort. Un analyste peut aligner dix banques et évaluer leurs bilans, leurs ratios de capital et leurs expositions aux risques, en étant confiant que les métriques sous-jacentes signifient à peu près la même chose d'une entreprise à l'autre.

Le crypto, en revanche, fonctionne dans le chaos. Chaque blockchain utilise sa propre structure de transaction, son propre format d'horodatage et son propre schéma de métadonnées. Même au sein de la finance décentralisée, des protocoles comme Aave, Compound et Morpho suivent les données de prêt et de garantie de manière incompatible. Essayer d'agréger ces ensembles de données signifie souvent écrire du code personnalisé, construire des pipelines ETL sur mesure et nettoyer manuellement les données juste pour les rendre comparables.

De plus, l'horizon temporel des cryptomonnaies est court. Les ensembles de données TradFi s'étendent sur des décennies, offrant un riche contexte historique pour l'analyse des tendances et les tests de résistance. Les protocoles DeFi n'ont souvent pas plus de cinq ans. Sans données à long terme, tout type de modélisation reste plus un art qu'une science.

Puis il y a le problème du bruit. Dans le TradFi, les prix et les fondamentaux sont ancrés dans les flux de trésorerie et les bénéfices audités. Dans la crypto, le signal est souvent noyé par des cycles de battage médiatique et un comportement spéculatif. Un pic des frais de gaz Ethereum (ETH) pourrait indiquer un minting de NFT, du trading d'arbitrage ou une frénésie de meme-coins. Sans une analyse contextuelle plus approfondie, il est presque impossible de dire lequel.

L'IA spécialisée peut aider la crypto à inverser la tendance

Ironiquement, les mêmes qualités qui rendent les données crypto désordonnées les rendent également révolutionnaires. Contrairement à la finance traditionnelle, où la plupart des données sont verrouillées derrière des bases de données propriétaires ou des dépôts retardés, les données de la blockchain sont ouvertes. Chaque solde de portefeuille, chaque transaction et chaque interaction de contrat intelligent est visible publiquement et lisible par machine.

C'est là que les modèles d'IA peuvent changer la donne, car ils peuvent s'entraîner directement sur des données brutes en chaîne. Les réseaux de neurones graphiques, par exemple, peuvent cartographier les interactions des portefeuilles et détecter des clusters de trading émergents, tandis que les grands modèles de langage ajustés sur les journaux de blockchain peuvent interpréter l'intention des transactions ou signaler un comportement suspect des contrats.

Un système d'IA pourrait surveiller les flux de liquidité à travers les échanges décentralisés, les protocoles de prêt et les ponts, identifiant des modèles invisibles aux analystes humains. Par exemple, il pourrait détecter la rotation des capitaux ou des activités de trading coordonnées des jours avant qu'elles n'affectent les prix du marché, offrant ainsi un aperçu prédictif dont les analystes TradFi, dépendants des dépôts trimestriels, ne pourraient que rêver.

De plus, l'IA prospère dans des environnements de données continus. Les marchés de la cryptographie ne ferment jamais, et chaque seconde génère de nouvelles informations on-chain. Les modèles d'IA peuvent détecter des crises de liquidité, prédire des résultats de gouvernance ou rééquilibrer des portefeuilles en temps réel, même lorsque vous dormez. Un agent autonome pourrait même prévoir quelle blockchain connaîtra des sorties de stablecoins des heures avant qu'elles ne se produisent, basé uniquement sur la dynamique des flux de transactions. TradFi, en comparaison, avance à un rythme glaciaire.

Les communs de données ouvertes de la crypto permettent également quelque chose d'inédit : la construction de modèles collaboratifs et communautaires. Un “ChainGPT” ouvert entraîné sur des ensembles de données multi-chaînes pourrait apprendre collectivement, s'améliorant à mesure que de plus en plus de personnes et de systèmes apportent de nouvelles idées. Dans les marchés traditionnels, les silos de données empêchent ce type d'intelligence en réseau. Même les entreprises de trading à haute fréquence opèrent au sein de jardins clos de données propriétaires.

Ce que l'avenir nous réserve

Imaginez un fonds spéculatif natif de l'IA où des modèles analysent en continu l'activité on-chain, déploient du capital en fonction des variations de liquidité et optimisent automatiquement les stratégies de rendement. Ce type d'automatisation en boucle fermée est très difficile dans la finance traditionnelle, où le frottement de garde et une infrastructure fragmentée limitent l'exécution en temps réel. Mais dans la crypto, où les actifs sont programmables et les marchés fonctionnent 24h/24 et 7j/7, ce n'est qu'une question de temps.

La première génération de plateformes d'analytique crypto — Nansen, Arkham, Dune, DefiLlama — a aidé les investisseurs à visualiser ce qui se passait sur la chaîne. La prochaine génération, alimentée par l'IA, les aidera à comprendre pourquoi cela se produit et ce qui va se passer ensuite. La dernière génération pourrait ne pas avoir besoin d'analystes humains du tout.

Max Legg

Max Legg est le fondateur de Pangea, la première couche d'orchestration sans autorisation pour l'IA et la blockchain : une approche anti-fragile, souveraine et axée sur le flux pour les ressources blockchain à travers les chaînes et les écosystèmes.