Faire de la recherche scientifique implique souvent ce cauchemar : des articles classiques soigneusement trouvés, et lorsqu’on clique sur le lien du dataset cité pour reproduire l’expérience, on tombe sur une erreur 404. Les causes sont multiples — serveur de l’université mis à jour, changement d’emploi de l’auteur, compte GitHub suspendu. Ce phénomène de "liens pourris" est devenu une norme dans le monde académique, impactant gravement la reproductibilité de la recherche.

Récemment, en essayant de transférer un dataset de séquençage génétique de 200GB vers Walrus Protocol, j’ai vraiment ressenti le potentiel de cette solution. C’est peut-être la pièce manquante que la "science décentralisée" cherche depuis toujours.

Quelle est la méthode traditionnelle ? Nous utilisons le DOI (identifiant d’objet numérique) pour suivre les articles, mais en réalité, le DOI n’est qu’un service de redirection, qui pointe finalement vers un serveur centralisé. Tant que ce serveur est éteint, migré ou que l’administrateur décide de le supprimer, c’est la fin.

La philosophie de Walrus Protocol est totalement différente. Elle utilise une adresse basée sur le contenu, appelée Blob ID. Tant que vous payez les frais de stockage, cet ID correspond directement aux données elles-mêmes, sans dépendre d’un nœud centralisé unique. Je n’ai pas à m’inquiéter d’une mise à jour du serveur par le département IT, ni d’un compte suspendu. Cette adresse peut être intégrée dans un article, et même dans cinquante ans, un doctorant pourra récupérer intégralement les données depuis le réseau décentralisé.

Par rapport à des solutions comme Arweave, soutenues par une fondation pour un stockage à long terme, le modèle d’autonomie de paiement de Walrus est en réalité plus flexible. Le stockage permanent des données de recherche dispose enfin d’un support technique vraiment robuste.