Une étude de la Banque des règlements internationaux a révélé que les estimations de la valeur des transferts de Bitcoin différaient jusqu’à un facteur six selon les approches de mesure testées. Publiée le 15 septembre, l’étude explique que cet écart tient à des choix différents concernant le regroupement et l’interprétation des mouvements enregistrés sur la blockchain, et non à une erreur universelle d’un facteur six.
Les auteurs identifient l’agrégation des transactions comme l’une des trois sources structurelles de divergence, avec la programmabilité des smart contracts et les comparaisons entre blockchains. Un graphique peut appliquer sa méthodologie de manière cohérente tout en intégrant des hypothèses qui ne sont pas visibles dans le total affiché.
Pourquoi c’est important
Le problème ne se limite pas au Bitcoin. Les chercheurs ont classé 13 millions de contrats actifs, dont environ 1,4 million de tokens, et constaté que l’ampleur des émissions et la prolifération rapide des contrats rendent plus difficile l’identification de l’activité économiquement significative. L’activité de trading était également fortement concentrée autour des stablecoins, dont les chiffres peuvent refléter des comportements différents selon les réseaux.
Sur Ethereum, l’activité liée aux stablecoins était davantage associée aux interactions avec les smart contracts. Sur Tron, les stablecoins étaient plus souvent détenus en dehors des smart contracts, un schéma que les auteurs jugent compatible avec des usages transactionnels et de réserve de valeur. Considérer chaque unité enregistrée comme économiquement équivalente peut donc brouiller d’importantes différences dans l’utilisation des réseaux.
Impact sur le marché
Pour les investisseurs, la conclusion pratique est que la valeur des transferts, les contrats actifs et les avoirs en stablecoins sont des approximations imparfaites de l’activité économique, et non des mesures directes. Les classements entre chaînes et les comparaisons de réseaux ne sont pertinents qu’à hauteur des règles de comptage qui les sous-tendent.
Les auteurs proposent des estimations granulaires et délimitées par les données, qui rendent les hypothèses explicites et utilisent la classification technique ainsi que la désagrégation pour relier les événements du registre à leur signification économique. Les conclusions de l’étude sont attribuées à ses auteurs et distinguées des positions officielles de la BRI.
Questions fréquemment posées
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Pourquoi les estimations des transferts de Bitcoin différaient-elles jusqu’à six fois ?
Les approches testées reposaient sur des choix différents pour regrouper et interpréter les mouvements de Bitcoin enregistrés. Selon l’étude, l’écart reflète une divergence méthodologique et non une erreur universelle d’un facteur six.
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Quelles sont les principales sources de divergence des mesures on-chain ?
L’étude identifie l’agrégation des transactions, la programmabilité des smart contracts et la comparaison de l’activité entre blockchains comme trois sources structurelles de divergence.
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Comment l’étude a-t-elle évalué la complexité de l’activité sur les blockchains ?
Les chercheurs ont classé 13 millions de contrats actifs, dont environ 1,4 million de tokens. Ils ont constaté que la prolifération rapide des contrats et l’émission de tokens rendent plus difficile l’identification de l’activité économiquement significative.
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Pourquoi l’activité des stablecoins peut-elle avoir une signification différente selon les réseaux ?
Sur Ethereum, l’activité des stablecoins était davantage associée aux interactions avec les smart contracts. Sur Tron, les stablecoins étaient plus souvent détenus en dehors des smart contracts, ce qui correspond à des usages transactionnels et de réserve de valeur.
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Comment les investisseurs doivent-ils interpréter les indicateurs d’activité on-chain ?
La valeur des transferts, les contrats actifs et les avoirs en stablecoins doivent être considérés comme des approximations imparfaites de l’activité économique. Leur utilité dépend de règles de comptage transparentes, de la classification technique et de la désagrégation des données.
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