Les Agents IA Analysent les Risques des Protocoles DeFi, le TVL et les Taux de Rendement Réels
La DeFi évolue rapidement : la liquidité se déplace, les incitations changent et le risque peut se cumuler de manière invisible à travers les smart contracts, oracles, ponts et gouvernance. C’est exactement pourquoi les agents IA analysent les risques des protocoles DeFi, le TVL et les taux de rendement réels de manière optimale lorsqu’ils sont conçus comme des systèmes, et non comme des modèles uniques—des systèmes qui collectent des preuves, testent des hypothèses et conservent une trace des décisions. Dans ce guide de type recherche, vous apprendrez un cadre pratique, étape par étape, pour construire un flux de travail agentique permettant de surveiller les protocoles, expliquer les risques et séparer le rendement durable du bruit généré par les émissions. Nous ferons également référence à SimianX IA comme exemple de structuration d’une analyse multi-agent en boucles de recherche auditables et répétables que vous pouvez réutiliser sur différents protocoles.
Pourquoi l’analyse DeFi a besoin d’agents (et pas seulement de tableaux de bord)
Les tableaux de bord sont excellents pour montrer des chiffres. Mais l’analyse des risques DeFi nécessite de comprendre les mécanismes :
Un flux de travail moderne basé sur des agents IA gère cela en divisant le problème en rôles spécialisés : un agent collecte et valide les données, un autre explique la conception du protocole, un autre évalue les risques et un autre vérifie si le « rendement » est réellement durable.
Idée clé : En DeFi, l’histoire n’est pas le graphique. L’histoire est la chaîne de causes derrière le graphique.
Concepts clés : risque des protocoles DeFi, TVL et rendement « réel »
Avant de construire le système d’agents, définissez les objets que vous mesurez :
1) Risque du protocole (ce qui peut se casser, comment et avec quelle probabilité)
Le risque des protocoles DeFi est multidimensionnel. Il inclut les vulnérabilités des contrats intelligents, les attaques sur les oracles, les chocs de liquidité, les échecs de gouvernance, la contagion des ponts et la centralisation opérationnelle (clés administratives, contrôles de mise à jour, signataires multisig).
2) TVL (Valeur Totale Verrouillée)
Le TVL est couramment utilisé comme un instantané de la valeur que les utilisateurs ont déposée dans les contrats d'un protocole. C’est utile, mais cela peut aussi être manipulé par des incitations, des boucles ou des capitaux “collants” qui sont en réalité fragiles.
3) Taux de rendement réels (aussi appelés rendement réalisé, rendement réel)
Les protocoles annoncent souvent des APY qui mélangent :
Pour une analyse rigoureuse, les agents doivent séparer d’où viennent les rendements et leur sensibilité aux régimes de marché, au volume et à la liquidité.
Une architecture multi-agents pour l'analyse DeFi
Une approche fiable consiste à construire un pipeline d'agents coopérants, chacun avec un champ d'application étroit et des sorties explicites. Voici un plan pratique que vous pouvez mettre en œuvre avec des agents LLM + des analyses déterministes sur chaîne :
1. Agent d'ingestion
Collecte des données on-chain (événements, soldes, appels de contrats), des métadonnées off-chain (documents, audits) et des données de marché (prix, volumes). Produit des ensembles de données normalisées avec des horodatages et une provenance.
2. Agent de cartographie des protocoles
Lit des documents et des contrats, puis génère une "carte du protocole" structurée : composants, dépendances (oracles, ponts), capacité de mise à jour, rôles administratifs, chemins de frais et mécanismes de collatéraux.
3. Agent analyste du TVL
Calcule avec précision le TVL, le décompose (par actif, chaîne, pool), identifie les risques de concentration et détecte les anomalies (entrées/sorties soudaines, TVL de lavage, bouclage).
4. Agent Analyste de Rendement
Calcule le rendement réalisé à partir des revenus de frais et des flux d'intérêts, sépare les émissions, ajuste les hypothèses de composition, et met en évidence les risques tels que la perte impermanente (IL) ou l'exposition à la liquidation.
5. Agent de Scoring de Risque
Convertit les preuves en un modèle de risque explicable (pas une boîte noire). Produit des scores par catégorie, des signaux de soutien, et des déclencheurs de "ce qui changerait mon avis".
6. Agent de Surveillance & Alertes
Surveille les propositions de gouvernance, les changements de paramètres, les actions administratives, les écarts d'oracles et les flux inhabituels. Génère des alertes avec des niveaux de gravité et des actions recommandées.
7. Agent de Rapport
Produit une note de recherche lisible par l'homme : thèse, risques, santé du TVL, durabilité du rendement, et questions ouvertes.
SimianX AI est un modèle mental utile ici : considérez l'analyse comme une boucle de recherche répétable avec des étapes claires et une piste d'audit, et non comme une prédiction ponctuelle. Vous pouvez appliquer le même flux de travail aux protocoles DeFi, en faisant tourner parmi les chaînes et les catégories tout en gardant les résultats cohérents. (Vous pouvez explorer l'approche de la plateforme sur SimianX AI.)
Le cadre de risque : ce que les agents doivent évaluer et pourquoi
Un score de risque DeFi robuste n'est pas un seul chiffre. C'est un portefeuille de risques avec des pistes de preuves distinctes.
Une taxonomie des risques pratique (adaptée aux agents)
| Catégorie de risque | Ce qui peut mal tourner | Indicateurs à fort signal qu'un agent peut surveiller |
|---|---|---|
| Risque de contrat intelligent | Bugs, exploits, réentrées, défauts d'authentification | Proxies évolutifs, graphique de privilèges complexe, changements non audités, motifs d'appels inhabituels |
| Risque d'oracle | Manipulation des prix, flux obsolètes | Flux à faible liquidité, grande déviation entre les sources, dérive rapide du TWAP, échecs du battement de cœur de l'oracle |
| Risque de liquidité | La sortie devient coûteuse/impossible | Concentration du TVL, carnets de commandes peu profonds, grande slippage, dépendance à un seul pool |
| Risque de gouvernance | Capture de paramètres, propositions malveillantes | Faible participation des votants, concentration des baleines, propositions précipitées, contournement des administrateurs |
| Risque de pont/cross-chain | Contagion via les ponts | Part importante du TVL transférée, dépendance à un seul pont, antécédents d'exploitations de ponts |
| Risque de conception économique | Mécanismes insolvables, incitations réflexives | Émissions non durables, économie unitaire négative, dépendance aux récompenses de type "ponzi" |
| Risque opérationnel/centralisation | Compromission de la clé d'administration, censure | Multisig unique, petit ensemble de signataires, processus de mise à jour opaque, arrêteurs privilégiés |
Comment les agents transforment le risque en un score (sans prétendre à la certitude)
Un bon agent de notation fait trois choses :
1. Fondation sur des preuves : chaque affirmation de risque pointe vers un signal concret (graphique des rôles des contrats, historique de gouvernance, conception des oracles, profondeur de liquidité, flux de revenus).
2. Raisonnement mécanistique : l'agent explique comment l'échec se produit.
3. Déclencheurs contrefactuels : l'agent définit quelles données réduiraient le score de risque (par exemple, "deux nouveaux audits + mises à jour avec verrouillage temporel + redondance des oracles").
Meilleure pratique : Traitez l'évaluation des risques comme une classification explicable, et non comme une prophétie.
Exemple : un modèle de notation simple et explicable
Puis convertir en une note globale uniquement à la fin — et garder la ventilation visible.
Analyse TVL : ce que les agents IA devraient calculer (au-delà du chiffre principal)
Le TVL est souvent traité comme un tableau de scores. Les agents devraient le considérer comme un signal de santé — avec contexte.
Étape 1 : Décomposer le TVL en ce qui compte vraiment
Un agent TVL devrait produire :
Étape 2 : Mesurer la qualité du TVL, pas seulement la quantité
Un TVL élevé peut encore être faible s’il est :
Indicateurs dérivés utiles :
Étape 3 : Détecter les anomalies avec un workflow « expliquer-puis-alerter »
Un agent de surveillance ne doit pas se contenter de lancer des alertes. Il doit produire une mini-explication causale :
Signaux d’alerte courants pour le TVL (checklist de l’agent) :
Taux de rendement réels : comment les agents calculent le rendement réalisé et réel
« Rendement » est l’une des métriques les plus faciles à mal comprendre car les protocoles peuvent annoncer :
Une définition pratique des « taux de rendement réels »
Pour un système d’agents, définir le taux de rendement réel comme :
APR des frais/intérêtsAPR des incitationsAPR totalNotes sur la volatilité / le drawdown / le risque extrêmeÉtape par étape : décomposition du rendement que les agents devraient produire
1. Collecter les distributions
2. Séparer les incitations
3. Normaliser
4. Ajuster au risque
Formules d’exemple (simples mais utiles)
fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)
incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)
total_apr = fee_apr + incentive_apr
(avec les incitations clairement identifiées comme non durables sauf preuve du contraire)
Tableau de qualité de rendement (ce qu'il faut rapporter)
| Composant de rendement | Source | Durabilité | Ce qui peut le casser |
|---|---|---|---|
| APR de frais | Frais de trading, intérêts d'emprunt | Moyenne–Élevée (si la demande persiste) | Effondrement du volume, baisse de l'utilisation, concurrence |
| Part de revenu | Distribution des revenus du protocole | Moyenne–Élevée | Changements de gouvernance, désactivation des frais |
| APR d'incitation | Émissions de tokens | Faible–Moyenne | Baisse du prix de la récompense, fin des émissions, dilution |
| “Points” | Programme hors chaîne | Incertain | Changements de règles, token non lancé |
Le test du “rendement réel” (règle de décision de l'agent)
Un agent de rendement peut mettre en place un test simple et explicable :
Une version plus rigoureuse utilise des scénarios :
Ensuite, recalculer l'APR réalisé attendu et signaler la fragilité.
Mettre tout ensemble : un flux de travail agentique que vous pouvez mettre en œuvre
Voici un plan de construction pratique que vous pouvez suivre par étapes :
1. Définir la décision
2. Cartographier le mécanisme du protocole
3. Construire le pipeline TVL
4. Construire le pipeline de rendement
5. Créer le score de risque
6. Déployer la surveillance
7. Générer un rapport
Astuce SimianX AI : gardez des résultats cohérents à travers les protocoles avec un modèle de rapport fixe (mêmes sections, même grille de notation, mêmes seuils d'alerte). C'est ainsi que vous transformez une analyse en produit, et non en un carnet de notes ponctuel.
Comment les agents IA analysent-ils les risques des protocoles DeFi et la TVL en pratique ?
Ils le font en combinant des mesures déterministes sur la chaîne (soldes, flux, revenus) avec un raisonnement structuré (cartographie des mécanismes, analyse des dépendances et notation explicable). L'essentiel est de séparer la collecte de données de l'interprétation : un agent collecte les faits vérifiés, un autre agent explique ce que signifient ces faits, et un troisième agent les convertit en une note de risque avec des hypothèses explicites. Cela réduit les hallucinations et rend les résultats audités.
Modes de défaillance courants (et comment renforcer vos agents)
Même les bons agents peuvent échouer. Concevez de manière défensive :
Une règle de sécurité simple : aucun agent ne peut « approuver » un protocole. L'approbation nécessite l'accord entre (a) le cartographe de protocole, (b) l'analyste TVL et (c) l'évaluateur de risque — plus un seuil minimum de preuves.
FAQ sur l'analyse des risques des protocoles DeFi, de la TVL et des taux de rendement réels par les agents IA
Quelle est la meilleure façon de mesurer la qualité de la TVL, pas seulement la taille de la TVL ?
Regardez la concentration du TVL, la composition des actifs (stables vs volatils), l’exposition aux ponts, et la rétention après la chute des incitations. Un protocole avec un TVL légèrement inférieur mais une rétention élevée et des dépôts diversifiés peut être plus sain qu’une ferme à TVL élevé avec du capital mercenaire.
Comment calculer le rendement réel en DeFi si les récompenses sont mélangées avec des incitations ?
Séparez les distributions de frais/intérêts/revenus des émissions, puis calculez le TAE réalisé pour chaque composant sur une fenêtre d’observation. Considérez les incitations comme fragiles sauf si elles sont faibles ou structurellement liées aux revenus.
Comment les agents IA détectent-ils un TVL “faux” ou mercenaire ?
Ils recherchent des afflux soudains alignés avec les changements d’incitations, la concentration des adresses, le roulement rapide après des ajustements de récompenses, et les motifs de boucle qui gonflent les dépôts apparents sans ajouter d’utilisateurs durables.
Les audits suffisent-ils à réduire les scores de risque des protocoles ?
Les audits aident, mais ils ne sont pas suffisants. Les agents doivent également évaluer la capacité de mise à jour, les privilèges d’administration, la conception des oracles, la concentration de la gouvernance et les contrôles opérationnels (verrouillages temporels, actions d’urgence, signataires).
Les agents IA peuvent-ils donner des conseils d’investissement sur quel protocole DeFi est le plus sûr ?
Ils peuvent produire des recherches structurées et des signaux de risque, mais ne doivent pas remplacer le jugement humain. Utilisez les agents pour réduire les angles morts, documenter les hypothèses et surveiller en continu les risques changeants.
Conclusion
Lorsque les agents IA analysent les risques des protocoles DeFi, la TVL et les taux de rendement réels, l'objectif n'est pas d'obtenir une étiquette magique "sécurisée"—il s'agit d'un système de recherche auditable qui explique pourquoi un protocole semble sain ou fragile. Les configurations les plus solides décomposent la TVL en signaux de qualité, décomposent le rendement en flux de trésorerie réels par rapport aux incitations, et attribuent des scores aux catégories de risque avec des preuves et des tests de scénarios. Si vous souhaitez opérationnaliser cela dans un flux de travail répétable—où les étapes multi-agents produisent des mémos cohérents, des alertes de surveillance et des traces de décisions claires—explorez comment SimianX AI structure l'analyse agentique et les pipelines de recherche sur SimianX AI.
