Vous êtes-vous déjà demandé si les contrats intelligents étaient en réalité assez "aveugles" ? Ils exécutent les règles de manière rigoureuse, sans problème, mais d'où viennent les données du monde réel comme les prix ou la météo ? Si personne ne les fournit activement, ils deviennent complètement noirs. C'est pourquoi tant de projets ont besoin d'oracles — des ponts reliant la chaîne et le monde hors chaîne.

Le problème, c'est que ces ponts rencontrent souvent des problèmes. Vous avez sûrement entendu parler des incidents d'oracles passés — effondrements soudains, manipulation des données, mises à jour incroyablement lentes, voire opérations en boîte noire. Ce ne sont pas des petits soucis, c'est vraiment de l'argent perdu. La motivation derrière APRO est simple : plutôt que d'ignorer ces échecs, il vaut mieux en apprendre quelque chose.

APRO est essentiellement un réseau d'oracles décentralisé, mais ce n'est pas le label "décentralisé" qui compte, c'est la façon de reconstruire la confiance. Les données ne peuvent pas être directement fiables à leur arrivée, elles doivent être vérifiées par croisement, et si quelqu'un pose problème, il doit être traçable. Sur le plan architectural, j'ai adopté un mode hybride — des calculs complexes hors chaîne (rapides), mais la vérification et la responsabilisation doivent être sur la chaîne (transparents), car la blockchain est la plus fiable pour ça.

La mise à jour des données n'est pas uniforme. Certaines applications comme le trading et le prêt nécessitent une réaction en secondes, un retard peut entraîner une liquidation, donc il faut supporter des pushs continus. D'autres scénarios ne nécessitent des données qu'à des moments clés, alors on les tire à la demande, pour éviter le gaspillage. Les développeurs peuvent choisir selon leurs besoins, c'est très flexible.

Le vrai travail consiste en fait à filtrer les données avant leur mise sur la chaîne. J'ai utilisé l'IA, mais pour être honnête, ce n'est pas pour faire la mode. Le rôle de l'IA ici est de repérer les anomalies — pas seulement en regardant les valeurs, mais aussi en analysant les comportements, pour signaler à l'avance les signaux suspects. Dans cette industrie, une alerte précoce ou tardive peut faire la différence entre une liquidation et la survie.