L'avenir de la performance DeFi et sa redéfinition par des moteurs d'exécution améliorés par l'IA.

La finance décentralisée (DeFi) a apporté un nouveau domaine de transparence, de programmabilité et d'accès au marché mondial. Cependant, malgré de tels développements, il existe encore un obstacle majeur qui limite son développement : la qualité d'exécution. Avec la croissance de DeFi à travers plusieurs blockchains, des réseaux de couche 2 et des environnements d'exécution hétérogènes, l'efficacité réelle par rapport à la théorie a augmenté, en fonction de la performance de trading individuelle. Les teneurs de marché automatisés (AMM) conventionnels et les modèles de livres de commandes entièrement sur chaîne ne peuvent pas fournir une exécution prévisible et de qualité institutionnelle sur des marchés fragmentés et adversariaux.

Cela a suscité un nouvel intérêt pour les conceptions de marché hybrides qui combinent la liquidité basée sur les AMM avec la précision caractéristique des livres de commandes. Plus précisément, cela a mis l'accent sur les moteurs d'exécution améliorés par l'IA comme le composant absent nécessaire pour ouvrir la prochaine étape de performance et d'adoption de DeFi.

Marchés à Modèle Unique : Les marchés à Modèle Unique sont conçus pour aborder uniquement un seul aspect d'un problème. Marchés à Modèle Unique à Conception Hybride. Un Marché à Modèle Unique. Les marchés à Modèle Unique sont construits pour couvrir uniquement un aspect unique d'un problème.

Depuis les débuts de DeFi, les AMM ont été utilisés pour fournir de la liquidité en continu, éliminant le besoin d'acteurs centralisés. Les échanges décentralisés ont rapidement gagné en popularité en raison de leur simplicité et de leur composition. Néanmoins, la littérature académique a démontré que les AMM à fonction constante sont structurellement inefficaces, en particulier dans des marchés volatils ou pour de grosses transactions, où un glissement non linéaire et une inefficacité du capital sont observés (Angeris et al., 2019).

Au lieu de cela, les systèmes basés sur des livres de commandes ont des spreads plus étroits et une meilleure découverte des prix, ce qui est plus cohérent avec la microstructure de marché conventionnelle. Cependant, ils deviennent dramatiquement lents lorsqu'ils sont utilisés sur la chaîne, en raison des coûts de mise à jour élevés, des problèmes de latence et de leur vulnérabilité à la réorganisation des transactions et au frontrunning. Ces caractéristiques ont été montrées dans la littérature MEV comme discriminatoires envers les traders réguliers et affectent négativement la qualité de l'exécution (Daian et al., 2019).

Ces compromis tentent d'être résolus avec les modèles de livres de commandes hybrides AMM. Les conceptions hybrides offrent un environnement d'exécution plus flexible, car elles permettent aux AMM de fournir une liquidité de base et aux livres de commandes d'offrir des informations sur les prix plus transparentes. Néanmoins, le succès de ce type de système ne repose pas tant sur son architecture que sur la manière dont les décisions sont prises concernant leur exécution.



L'exécution n'est plus un problème de routage.

Les premiers systèmes DeFi considéraient l'exécution comme peu plus qu'un problème de routage : trouver le pool ou le lieu proposant le meilleur prix à un moment donné. Cette stratégie est adéquate à une échelle de détail, mais elle s'effondre lorsque des institutions sont impliquées. Les participants au marché de niveau professionnel ne mesurent pas l'exécution par le prix, mais par le résultat, qui est un agrégat de l'impact sur le prix, du glissement, du timing, de la cohérence et de la probabilité de réalisation.

Le résultat de l'exécution sur la chaîne est influencé par la liquidité changeante dynamiquement, les marchés de gaz volatils, le timing des blocs et les participants adverses dans la compétition MEV. L'exécution dans de telles situations est un problème prédictif et non statique. Elle implique de se projeter vers les tendances de marché à court terme, plutôt que de répondre à des instantanés des conditions actuelles.

C'est dans ce domaine que l'intelligence artificielle change vraiment le paysage de l'exécution.

Moteurs d'exécution améliorés par l'intelligence artificielle : Une réaction à la prédiction.

Les moteurs d'exécution améliorés par l'IA transforment DeFi d'un routage réactif à un routage au niveau de la décision. Des heuristiques fixes ne gouvernent pas ces systèmes ; au lieu de cela, ils apprennent continuellement en fonction des données historiques et en temps réel pour évaluer les stratégies d'exécution de manière probabiliste.

Les capacités basées sur l'IA les plus importantes sont :

Prédiction de liquidité et de volatilité, ce qui permet d'ajuster les trajectoires d'exécution à l'avance.

Optimisation du timing, qui prend en compte la production de blocs, le comportement des séquenceurs et la congestion.

Modification de la sélection de la stratégie adaptive, dynamiquement entre la liquidité AMM et l'exécution du livre de commandes.

Exécution consciente du MEV et prévention de la sélection adverse par la prédiction et la sensibilisation à la séquence.

Des études actuelles indiquent que l'apprentissage par renforcement dans des contextes de livre de commandes à limites peut être efficace pour produire des politiques d'exécution plus puissantes que des politiques fixes, en raison de leur capacité à s'adapter aux dynamiques de marché endogènes (Cheridito et al., 2025). L'IA dans les systèmes DeFi hybrides ne remplace pas les AMM ou les livres de commandes ; elle les coordonne simplement.

Ce qui a émergé est un changement dans la logique du meilleur prix vers celle d'optimiser le meilleur résultat, ce qui ressemble de près aux pratiques d'exécution dans le marché financier traditionnel (Madhavan, 2000).

Implications des marchés DeFi sur la performance.

Les architectures d'exécution hybrides améliorées par l'IA peuvent améliorer la performance de DeFi dans plusieurs dimensions importantes pour les participants institutionnels :

Diminution de la variance de glissement, ce qui minimise les résultats négatifs sévères.

Stabilisation dans des circonstances plus difficiles.

Meilleure efficacité du capital, surtout pour les grosses transactions.

Diminution de l'effet MEV grâce à une exécution prévoyante et opportune.

Ces améliorations rapprochent DeFi des niveaux de performance nécessaires dans les marchés de trading professionnels, et l'un des principaux obstacles à l'adoption institutionnelle.

AID : Intelligence Artificielle en tant qu'Infrastructure Financière.

Dans ce nouveau paradigme, l'exemple d'AID avec une exécution hybride améliorée par l'IA peut être considéré comme un moyen de réaliser l'infrastructure des opérations financières de base sous la forme d'une exécution hybride améliorée par l'IA, plutôt que comme un simple vernis optimiste.

L'architecture d'AID intègre l'intelligence artificielle dans les données, l'exécution et la pile de prise de décision d'AID. Plutôt que de considérer l'IA comme un supplément, la plateforme place l'intelligence au centre de l'action, où elle peut continuellement examiner l'état du marché, les liquidités et les indicateurs de risque, et régler les transactions.

AID est un agrégateur de données qui utilise sa couche de données pour calculer des métriques en chaîne, y compris les flux de volume, la profondeur de liquidité, les régimes de volatilité et les dynamiques de rendement. De telles entrées sont alimentées à des modèles prédictifs, qui guident les décisions d'exécution en temps réel. Au niveau de l'implémentation, AID permet une variété de sources de liquidité et de styles d'exécution, permettant l'équilibrage dynamique de la liquidité d'un AMM et d'un livre de commandes.

En tant que FinTech, la plus grande contribution d'AID est son accent sur la cohérence et la mesurabilité de l'exécution. En faisant de l'exécution l'infrastructure, et non une caractéristique, AID priorise le trading DeFi parmi les institutions, qui ont besoin de savoir à l'avance, de contrôler le risque et de répéter.

Une telle stratégie représente un mouvement plus large au sein de l'écosystème DeFi. La prochaine génération d'adoption ne sera pas améliorée par de légers progrès en matière de vitesse ou de rendement, mais plutôt par des systèmes capables de fournir une exécution stable sous pression.

L'avenir de l'architecture du marché DeFi est un hybride de livres de commandes AMM, qui sont contrôlés par des moteurs d'exécution améliorés par l'IA. De tels systèmes transforment l'exécution en un exercice de routage réactif vers un processus de prise de décision prédictive basé sur les résultats.

À mesure que la qualité de l'exécution émerge comme le nouveau critère de performance de DeFi, le niveau d'infrastructure des plateformes qui deviennent intelligentes deviendra la norme. AID est un exemple de cette direction, intégrant l'IA dans l'exécution, l'intelligence de liquidité et l'évaluation des risques, comme illustration de la manière dont les marchés décentralisés peuvent être développés pour atteindre la performance d'une institution.

Ici, les moteurs d'exécution hybrides améliorés par l'IA ne représentent pas une optimisation mais une amélioration structurelle des fondations financières de DeFi.

Références

Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., et Noyes, C. (2019). Analyse UNI des marchés Uniswap. arXiv:1911.03380.

Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL : Une formation de prix endogène et exécution dans un livre de commandes à limites, un environnement d'apprentissage par renforcement multi-agents. arXiv:2511.02016.

Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., et Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0 : Frontrunning, réorganisation dans les transactions et instabilité de consensus dans les échanges décentralisés. Symposium IEEE sur la vie privée et la sécurité.

Madhavan, A. (2000). Microstructure de marché : Enquête. Journal des marchés financiers, 3(3), 205-258.

AID. (2024-2026). Documentation de la plateforme AID. https://aid-1.gitbook.io/aid.

AID. (2024-2026). Site officiel de l'AID. https://aidav2.com.

AID. (2024-2026). Livres AID. https://medium.com/AIDAv2.