ViaBTC Capital｜Une introduction complète aux systèmes de réputation Web 3 : Le statu quo, les défis et les tendances (II)

13 min readOct 11, 2022

2. L’économie de la réputation

La conception d’un système de réputation, qu’il s’agisse de réputation 1.0, 2.0 ou 3.0, dépend de deux facteurs clés : 1) la manière dont les individus ou groupes cibles sont identifiés, et 2) la manière dont les détenteurs de réputation sont incités. En ce qui concerne l’identification des individus ou des groupes cibles, outre l’éligibilité, il convient de prendre en compte l’offre totale de réputation, le montant de l’émission à chaque étape et l’équité de la distribution. Bien qu’un système puisse choisir d’émettre une quantité illimitée de titres de réputation, un certain niveau de rareté les rend plus précieux. En outre, les participants à un écosystème ne reconnaîtront la réputation qu’il a émise que si la distribution est équitable. Quant aux incitations, les détenteurs de réputation ne continueront à créer et à contribuer que s’ils bénéficient d’un sentiment d’honneur, de récompenses matérielles ou d’avantages potentiels.

D’après ce qui précède, on peut dire que la conception d’un système de réputation est une question d’économie. Dans le Web3, où les jetons sont fréquemment utilisés, certains préconisent que les systèmes de réputation adoptent le modèle du double jeton. Dans un tel cadre économique, un jeton fait office de signal et est créé par l’émetteur de la réputation. Ces jetons peuvent être FT ou NFT mais doivent être non transférables. L’autre jeton fait office d’incitation et peut être créé par l’émetteur de réputation ou un tiers. Ces jetons peuvent être échangés contre de l’argent. L’idée d’adopter un tel modèle à double jeton est facilement compréhensible : si un jeton de réputation unique peut être transféré ou vendu, il perd sa valeur en tant que signal ; ou, si un système de réputation n’adopte qu’une seule monnaie qui ne peut pas être vendue, le jeton n’aura aucune valeur, ni maintenant ni à l’avenir. Par exemple, Alice a obtenu des jetons de réputation offerts aux utilisateurs chevronnés de DeFi parce qu’elle a effectué des transactions fréquentes sur plusieurs projets DeFi, et Bob n’a jamais utilisé aucun projet DeFi mais a acheté les jetons à Alice. Dans ce cas, cela ne fonctionnerait pas si un nouveau projet DeFi, qui veut attirer des utilisateurs fréquents pour des tests, offre l’adhésion à la liste blanche et des récompenses à l’adresse détenant les jetons de réputation (Bob).

3. Technologies impliquées dans l’application des systèmes de réputation Web3

À l’heure actuelle, la plupart des technologies utilisées par les systèmes de réputation Web3 sont des technologies blockchain existantes ou des technologies Web2 matures. Cette catégorie ne présente aucune innovation technologique apparente. Elle se concentre plutôt sur l’exploration de la manière de combiner et de filtrer diverses normes techniques.

3.1 Normes relatives aux jetons

Comme nous l’avons expliqué ci-dessus, il est plus raisonnable que les jetons de réputation, qui fonctionnent comme un signal, soient non transférables. Étant donné que de nombreux projets utilisent des NFT basés sur ERC721 comme jetons de réputation, un moyen pratique de réaliser cette incessibilité est de supprimer la fonction de transfert, empêchant ainsi les utilisateurs de vendre, d’échanger ou de transférer les informations d’identification NFT après qu’elles aient été frappées. En outre, il existe également de nombreuses propositions pour assurer la non-transférabilité :

Les propositions ci-dessus sont conçues pour les NFTs (non-fungible tokens). Cependant, en dehors des NFTs, la réputation peut également être exprimée en points. En tant que tel, nous avons également besoin d’une norme de jeton qui ressemble au standard ERC20 mais qui offre de nouvelles fonctionnalités, notamment des jetons non transférables et révocables. En outre, une telle norme devrait également être capable d’interpréter les enregistrements de transactions hors chaîne. Le jeton semi-fongible ERC3525 soumis par Solv Protocol en décembre 2021 pourrait bien être la solution dont nous avons besoin.

Approuvé début septembre, l’ERC3525 vise à créer des jetons semi-fongibles qui combinent la capacité quantitative de l’ERC20 et la capacité descriptive de l’ERC721. Plus précisément, il ajoute un nouveau paramètre appelé Slot pour exprimer le concept de classification et un Slot Metadata correspondant pour aider à réaliser sa logique de classe au niveau commercial. Slot est accompagné de données structurée. Par rapport au simple hachage de données de l’ERC721, il peut enregistrer davantage de contenu, notamment le niveau, la classe et même la période de crédit. Slot est plus personnalisable et nous laisse donc plus de place pour l’imagination.

Parallèlement, l’ERC3525 introduit la _value (attributs quantitatifs) de l’ERC20 tout en conservant le _tokenID (attributs descriptifs) de l’ERC721, ce qui permet de remédier à un défaut majeur des jetons de réputation basés sur l’ERC721 : ils ne sont pas évolutifs. En réalité, le score de crédit ou la réputation d’un utilisateur évolue dans le temps ; en modifiant les chiffres pertinents, l’équipe du projet pourrait effectivement mettre à jour le statut de réputation de l’utilisateur.

Un autre avantage de l’introduction de _value & _tokenID est qu’ils peuvent être utilisés pour différencier les membres. Dans le cas des points de réputation des DAO, au niveau du protocole de base, ERC20 ne peut pas distinguer un membre dont les points sont devenus nuls et un membre qui n’a jamais eu de points. Comme les jetons basés sur ERC3525 comportent à la fois _tokenID, qui indique la propriété, et _value, qui représente la quantité, une adresse dont les points sont réduits à zéro possède toujours le jeton (_tokenID), mais sa valeur (_value) est 0 ; une adresse qui n’a jamais eu de points de réputation ne possède même pas le jeton de réputation (_tokenID). Par conséquent, l’adoption de l’ERC3525 permet d’identifier le statut de l’identité en lisant directement les données on-chain avec des smart contracts.

3.2 Technologies de préservation de la vie privée

Un système de réputation Web3 bien établi nécessite des données sur la chaîne, des données Web2 abondantes, et même les données d’identité correspondantes des entités. La protection de la vie privée est cruciale, tant sur le plan éthique que personnel. La preuve de connaissance nulle, l’une des technologies de préservation de la vie privée les plus en vogue dans le secteur, a également sa place dans les systèmes de réputation et est principalement utilisée pour la preuve d’appartenance. Compte tenu des théories obscures impliquées dans les preuves de connaissance zéro, nous nous limiterons à l’effet obtenu en utilisant les ZKP (Zero-Knowledge Proofs) et au bref processus de réalisation.

La preuve d’adhésion permet aux utilisateurs de prouver qu’ils sont éligibles pour une certaine adhésion sans révéler leur identité. Par exemple, les détenteurs des NFTs de Bored Ape, les influenceurs ayant plus de 10 millions de followers sur Twitter ou les détenteurs de certificats comptables peuvent prouver leur éligibilité sans révéler leur adresse de portefeuille, leur compte Twitter ou leur certificat comptable. Compte tenu de la complexité de la technologie ZKP, la plupart des projets utilisent une bibliothèque de codes lors de la création d’un système de réputation général ou personnalisé, plutôt que de créer les codes de toutes pièces.

Semaphore est une bibliothèque open-source permettant de créer des identités et de prouver l’appartenance à un groupe avec une connaissance nulle. Elle offre des circuits à usage général pour prouver l’appartenance. Les projets peuvent utiliser Sémaphore pour créer des groupes hors chaîne ou sur chaîne, chacun d’entre eux représentant un ensemble d’identités d’utilisateurs qui correspondent à certaines caractéristiques. Les groupes sont organisés comme des arbres de Merkle, les engagements d’ID étant leurs feuilles. Pour améliorer l’efficacité, les projets choisissent souvent de stocker les ID Commitments hors chaîne. Avec Sémaphore, le processus de stockage des informations et de preuve de l’absence de connaissance se présente grosso modo comme suit : 1) L’utilisateur crée une identité sur le front-end et prouve sa propriété de l’identité (par exemple, la signature ECDSA d’un portefeuille Ethereum ou la vérification OAuth d’un compte Twitter) ; 2) l’ID Commitment généré est déplacé hors de la blockchain ; 3) le Prover (l’utilisateur) obtient l’ensemble d’engagements en lisant le stockage hors chaîne et en générant le Witness par la preuve Merkle et les informations d’identité ; 4) il utilise ensuite Groth16 pour générer la preuve à connaissance zéro par le Witness.

Défis à relever par les systèmes de réputation Web3 pour faire des percées

Comme nous l’avons évoqué précédemment, il n’existe pas de système de réputation Web3 emblématique car, fondamentalement, les “villes Web3” sont en train de se construire. Les systèmes de réputation visent des objectifs clairs et sont alimentés par des théories et des technologies suffisantes, mais le système manque d’expériences pratiques et d’ajustements de produits pour le moment. Pour résumer, nous pensons que les systèmes de réputation Web3 sont confrontés à trois défis : la collecte de données, la conception de modèles et l’interopérabilité.

1. La collecte des données

Les données de réputation peuvent être à la fois sur la chaîne et hors chaîne. Cela ne fait que moins d’une décennie que les chaînes de blocs ont commencé à se développer rapidement. Malgré cela, les chaînes publiques ont déjà accumulé des données historiques massives, qui contiennent des implications de données de plus en plus polyvalentes. Ainsi, bien que les données on-chain soient accessibles au public, leur collecte est à la fois coûteuse (car elle nécessite des ressources de stockage et de calcul en nuage) et exigeante. En outre, comme la plupart des données on-chain concernent des comportements financiers centrés sur les jetons ou les NFT (transactions, jalonnement, prêts, etc.), elles ne peuvent être appliquées qu’à une gamme limitée de réputations.

En d’autres termes, la mise en place d’un système de réputation Web3 fonctionnel nécessite davantage de données hors chaîne, comme celles du Web2, et même des informations du monde réel. Pour collecter des données hors chaîne dans Web3, qui met l’accent sur la souveraineté des données, les projets doivent relever deux défis : 1) le consentement des utilisateurs et 2) la permission des organisations centralisées qui contrôlent les données. À l’heure actuelle, seules quelques applications Web2 offrent des API ouvertes aux projets externes après avoir obtenu l’autorisation de l’utilisateur. Cela dit, ces autorisations peuvent être suspendues à tout moment, notamment celles accordées aux projets Web3. Certains systèmes de réputation tentent de capturer des données frontales par le biais d’outils Web ou d’extensions de navigateur après avoir obtenu le consentement des utilisateurs. Cependant, cette approche nécessitera une éducation à long terme des utilisateurs et un apprentissage des habitudes, car les utilisateurs individuels ne font pas encore confiance à ces outils et peuvent ne pas vouloir les utiliser pour des raisons de confidentialité ; les utilisateurs individuels, en particulier ceux qui ne sont pas des utilisateurs Web3, ne sont pas motivés pour utiliser ces outils car ils ne perçoivent pas leurs avantages (par exemple, gagner des jetons, obtenir des largages et obtenir avec précision du contenu Web3 intéressant). Les systèmes de réputation sont confrontés au problème évident de la poule et de l’œuf.

2. Conception du modèle

La plupart des réputations ou références Web3 existantes sont extrêmement simples et sont principalement utilisées comme preuve de participation à un certain événement. De telles références peuvent spécifier la participation d’un utilisateur à l’AMA d’un projet, sa fréquence de trading DeFi, le pont cross-chain qu’il a utilisé, et un certain projet sur Twitter et Discord qu’il a suivi… Avec de telles réputations personnalisées, les projets et les DAO ne peuvent pas mener d’analyse approfondie des caractéristiques comportementales du détenteur, et il est impossible d’identifier directement le détenteur comme un utilisateur potentiel, une cible d’airdrop, un administrateur ou un promoteur marketing.

Par conséquent, lors de la conception d’un système de réputation, qu’il soit qualitatif ou quantitatif, les équipes de projet devraient tenir compte de considérations plus détaillées. Par exemple, lors de l’identification des détenteurs de NFTs senior, outre le nombre d’interactions entre une adresse et OpenSea, les projets devraient prendre en compte davantage de facteurs, notamment : l’utilisateur discute-t-il souvent des NFTs sur les médias sociaux ? A-t-il déjà frappé des NFTs ? Est-il un des premiers détenteurs de plusieurs NFTs de premier ordre ? S’est-il engagé dans des NFTFi tels que la fragmentation de NFT et le prêt de NFT ? En outre, lors de la recherche d’administrateurs professionnels de DAO, au lieu de simplement examiner si une adresse détient des jetons de projet, les projets devraient vérifier l’enthousiasme de l’utilisateur à participer aux propositions, le taux d’approbation des propositions qu’il a soumis, comment cet administrateur potentiel est évalué par les membres de la communauté, et même l’effet des propositions historiques.

La conception détaillée des systèmes de réputation fait appel à la sagesse d’experts dans différents domaines et au savoir-faire professionnel des ingénieurs de données, ainsi qu’à des compétences plus pointues qui aident les projets à atteindre leurs objectifs. Au cours de ce processus, les concepteurs doivent également effectuer des calculs avancés sur toutes les données pertinentes et ajuster régulièrement les équations ou les algorithmes en fonction de l’effet obtenu. Il faudra beaucoup de temps à Web3, qui souffre d’un grave manque de talents, pour résoudre ce problème.

3. Interopérabilité

À l’heure actuelle, les systèmes de réputation Web3 sont confrontés à deux défis majeurs pour atteindre l’interopérabilité : 1) le consensus et 2) l’ouverture. En ce qui concerne le premier point, les participants à l’écosystème Web3 ne sont pas d’accord sur les différentes réputations ou références. Comme l’industrie n’en est qu’à ses débuts, il n’existe pas de références faisant autorité qui pourraient servir de référence à tous les systèmes de réputation ou aux systèmes de certains segments. Par exemple, dans le monde réel, les institutions financières exigent de leurs candidats qu’ils soient titulaires de certificats comptables, tels que CFA, CPA, ACCA ou FRM. Dans le monde Web3, cependant, il n’existe pas de réputation DeFi que tout le monde accepte. C’est le cas parce que, outre le manque de réputations perspicaces et l’incapacité à établir un consensus, de nombreux projets souhaitent construire leurs propres systèmes de réputation. Même dans le Web3, qui prône la “collaboration”, il existe encore des équipes ambitieuses qui s’efforcent de devenir l’autorité en matière de réputation. Après tout, personne ne sait qui finira par gagner la course. Pour aggraver les choses, certains projets Web3 ne sont pas du tout “ouverts”. Le fondateur de RabbitHole a déclaré un jour dans une interview que pour retenir les utilisateurs, les certificats de réputation émis par de nombreuses communautés ne peuvent être utilisés qu’en interne, et même les membres de la communauté ne reçoivent aucune preuve de leur réputation.

Tendances futures de la réputation Web3

Bien que les projets soient confrontés à de nombreuses difficultés pour développer des systèmes de réputation Web3, les problèmes que nous avons mentionnés finiront par être résolus. Par exemple, l’effet d’entraînement du Web3 résoudra facilement le dilemme de la poule et de l’œuf ; avec la bonne incitation, les milléniaux et les membres de la génération Z s’intéresseront au Web3 ; les projets qui ne sont pas ouverts d’esprit seront modifiés ou éliminés à mesure que le courant dominant du Web3 poursuivra son ouverture.

Les technologies de préservation de la vie privée, telles que les preuves de connaissance zéro, et les algorithmes complexes qui incluent l’apprentissage automatique seront plus largement adoptés par les systèmes de réputation Web3. L’adoption des premières protège la vie privée des utilisateurs. Grâce aux technologies de protection de la vie privée, les utilisateurs seront plus disposés à autoriser l’accès à leurs données Web2 ou même à celles du monde réel, et les projets pourront débloquer davantage de scénarios d’application. L’utilisation des technologies de protection de la vie privée aidera les projets à concevoir des réputations et des certificats plus pertinents, ce qui permettra une correspondance précise entre les cibles.

En outre, nous pensons que chaque segment aura ses certificats de réputation à fort consensus, qui fonctionneront comme les certificats professionnels des secteurs traditionnels. Contrairement aux certificats traditionnels, ces certificats Web3 n’ont pas besoin d’être homologués et autorisés par des institutions centralisées. Ces segments verticaux ne se limitent pas à la DeFi, aux NFTs et autres jeux, qui sont des domaines familiers aux résidents actuels de Web3, mais peuvent également inclure des secteurs traditionnels. Par exemple, les partisans de la science décentralisée (DeSci) appellent à remplacer le h-index par un certificat de réputation basé sur les technologies blockchain. Pour eux, le h-index ne mesure que le nombre d’articles publiés et de prix importants et ne peut offrir aucune évaluation complète et équitable des contributions des scientifiques. Ils préconisent donc un système de réputation vérifiable sur la chaîne pour les scientifiques, qui peut être mis en œuvre sous la forme d’un ou plusieurs NFT ou jetons à points. En outre, un tel système tiendra compte d’une gamme complète de facteurs d’évaluation, qui incluent des activités précieuses telles que l’examen par les pairs, la formation/l’enseignement et le partage de données, en plus des articles publiés et des récompenses.

À mesure que la réputation, les références ou les médailles sur la chaîne gagnent en popularité, les DAOs ou les organisations Web3 peuvent adopter un nouveau paradigme de gestion des ressources humaines. Les organisations plates ont adopté l’amibe et l’holacratie comme modèle de gestion, qui affaiblissent toutes deux les frontières entre les départements traditionnels. En particulier, l’holacratie élimine complètement le concept de hiérarchie et de titres de poste et les remplace par des cercles et des rôles. Pour être plus précis, chaque employé peut jouer plusieurs rôles, ce qui signifie que les fonctions d’un employé peuvent s’étendre sur plusieurs cercles. Cela ressemble au prototype des UDAs. Parmi les organisations qui ont adopté l’holacratie, Zappos, une plate-forme américaine de commerce électronique de détail, offre aux employés différents badges en fonction de leurs rôles et de leurs compétences, y compris ceux qui ne relèvent pas du champ d’activité. Ces badges servent de références majeures pour l’ajustement des salaires, et les employés peuvent acquérir des badges, qui viennent avec les salaires correspondants, en fonction de leurs intérêts de carrière. Toutefois, le système de badges de Zappos n’a d’influence qu’au sein de l’entreprise, et l’approche semble trop peu orthodoxe pour d’autres sociétés. L’holacratie, qui est difficile à mettre en œuvre dans l’ancien monde où les titres de poste font davantage autorité, pourrait connaître un essor dans le Web3, et nous attendons avec impatience le jour où elle prospérera.

Enfin

Les systèmes de réputation aident Web3 à favoriser son effet de volant d’inertie, qui est crucial pour le développement de l’écosystème Web3. En tant que constructeur de Web3 offrant des services de capital, ViaBTC Capital est parfaitement conscient des difficultés auxquelles sont confrontées les équipes de projet lorsqu’elles cherchent à croître et à formuler des stratégies de mise sur le marché au cours de leurs débuts. Pour elles, l’identification précise et peu coûteuse des parties prenantes (utilisateurs, gouverneurs et développeurs) représente une tâche exigeante. Par conséquent, nous sommes également à la recherche d’opportunités d’investissement dans le domaine des systèmes de réputation Web3 afin de construire l’écosystème Web3 et d’élargir notre portefeuille. N’hésitez pas à nous contacter à official@capital.viabtc.com si vous développez un système de réputation Web3 et êtes à la recherche d’investissements et de partenariats.

Références :