10 outils d'apprentissage automatique qui déchiffrent les données on-chain comme un pro en 2025

En bref

L'apprentissage automatique transforme l'analyse on-chain en aidant les utilisateurs avancés à décoder des activités blockchain complexes, à découvrir des motifs cachés et à obtenir des informations exploitables.

L'analyse on-chain devient de plus en plus difficile chaque année : plus de chaînes, plus de transactions, des comportements plus complexes et beaucoup plus de bruit que n'importe quel humain ne peut décoder manuellement. Mais les outils modernes d'apprentissage machine changent cela. Ils trient d'énormes ensembles de données blockchain, repèrent des motifs cachés, cartographient des entités et font ressortir des informations que les heuristiques traditionnelles manquent simplement.

Voici dix des outils les plus impactants alimentés par l'IA qui aident les utilisateurs avancés à déchiffrer les données on-chain avec clarté, précision et profondeur.

Nansen

Cap alt: Logo de Nansen montrant une forme abstraite teal simple avec quatre boucles rondes et entrelacées formant un design symétrique sur un fond blanc.

Nansen est l'une des premières et des plus influentes plateformes à intégrer l'apprentissage automatique dans l'analyse on-chain grand public. Au cœur de Nansen se trouve le regroupement de portefeuilles basé sur l'apprentissage automatique qui regroupe les adresses blockchain en entités identifiables et en catégories de comportement.

De tels modèles gèrent d'énormes graphes de transactions, identifiant des similarités parmi un grand nombre d'interactions afin de tirer des conclusions sur la propriété des portefeuilles—qu'il s'agisse des échanges, des teneurs de marché, des trésors de DAO, des traders d'argent intelligent ou des communautés NFT.

Ce qui rend Nansen unique, c'est l'échelle et la qualité de ses ensembles de données étiquetées. Son étiquetage d'entités est construit à l'aide de modèles probabilistiques formés sur des années d'activité historique, affinés à la fois par l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Le résultat est un degré de clarté concernant les identités de portefeuille avec lequel seules quelques plateformes peuvent rivaliser. Nansen offre aux utilisateurs avancés comme les gestionnaires de fonds, les analystes et les traders quantitatifs des outils tels que des tableaux de bord comportementaux, des analyses de cohortes et des alertes en temps réel qui informent sur la manière dont les gros acteurs déplacent leurs actifs à travers les chaînes.

Arkham Intelligence

Cap alt : Logo géométrique blanc ressemblant à un A abstrait à côté du mot ARKHAM en lettres capitales blanches en gras sur un fond noir.

Arkham Intelligence apporte une approche d'agence de renseignement aux données blockchain, s'appuyant fortement sur l'apprentissage automatique pour dé-anonymiser et cartographier les transactions avec une profondeur sans précédent. La plateforme utilise des réseaux de neurones graphiques et des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour regrouper les adresses, découvrir des liens entre les portefeuilles et révéler les entités derrière les flux majeurs.

L'interface d'Arkham ressemble à un logiciel d'investigation, faisant apparaître des graphiques de réseau qui montrent comment le capital se déplace entre les sociétés de trading, les bureaux OTC, les bourses et les portefeuilles privés.

Ses systèmes d'apprentissage automatique excellent à identifier des relations subtiles : des chemins multi-sauts, des réactivations de portefeuilles dormants ou des modèles de mouvements coordonnés qui seraient presque impossibles à suivre manuellement pour les analystes.

Arkham se concentre intensément sur la résolution d'identité, offrant aux utilisateurs avancés une vue détaillée de qui est réellement actif sur la chaîne plutôt que de simplement ce qui se passe.

Chainalysis Reactor

Cap alt : Un logo abstrait circulaire orange et blanc présentant trois formes incurvées entrelacées formant un design semblable à une moulinette sur un fond blanc.

Chainalysis Reactor est l'un des outils les plus utilisés au monde pour suivre les activités illicites, la conformité réglementaire et les flux de capitaux à haut risque. Bien qu'il soit surtout connu pour son utilisation par les forces de l'ordre, le cadre d'apprentissage automatique sous-jacent est puissant et pertinent pour les chercheurs avancés sur la chaîne également.

Reactor utilise l'apprentissage automatique (ML) pour classifier les niveaux de risque, évaluer les transactions et détecter des motifs suspects à travers l'activité blockchain historique et en temps réel. Des modèles d'apprentissage supervisé sont formés sur des ensembles de données présentant des typologies de fraude connues, des motifs de LBC (lutte contre le blanchiment d'argent), des transactions sur des marchés du darknet, des adresses liées aux sanctions et des stratégies de blanchiment d'argent.

Parce que les modèles ML de Reactor doivent respecter des normes réglementaires, son clustering et sa détection d'anomalies ont tendance à être extrêmement robustes. Pour les analystes qui ont besoin d'une cartographie d'entités à haute confiance—en particulier dans les enquêtes sur les exploits DeFi ou le suivi des flux de fonds complexes—Chainalysis reste un outil de premier plan.

Glassnode

Alt cap : logo de Glassnode affichant une lettre g minuscule blanche centrée sur un fond noir solide.

Glassnode est devenu une pierre angulaire pour l'analyse on-chain à un niveau macro, et une grande partie de ses données les plus sophistiquées repose sur l'apprentissage machine. L'apprentissage machine est intégré dans des fonctionnalités telles que l'offre ajustée par entité, la segmentation des portefeuilles, l'analyse des détenteurs à long terme, les métriques de comportement des cohortes et la modélisation de la structure de liquidité.

Les modèles ML de Glassnode utilisent des heuristiques probabilistes pour déterminer quelles adresses appartiennent à la même entité et comment les groupes de portefeuilles se comportent à travers les cycles du marché. Cela permet à la plateforme de générer des indicateurs avancés, tels que la concentration de l'offre parmi les détenteurs à long terme, la migration de liquidité entre les cohortes, ou les réactions aux événements macroéconomiques.

Glassnode se concentre sur les schémas comportementaux à long terme. L'apprentissage automatique est utilisé moins pour les alertes en temps réel et plus pour l'analyse structurelle—parfait pour les analystes cherchant à comprendre les phases du marché plutôt que le bruit quotidien.

Sentora

Alt cap : Logo de Sentora montrant un contour stylisé blanc d'un centaure tirant à l'arc, sur un fond bleu uni, avec un symbole de marque déposée près des pattes arrière.

Sentora combine des données on-chain, off-chain et de marché à travers une large gamme d'indicateurs alimentés par l'IA. La plateforme exécute des modèles de classification ML, des moteurs d'analyse de sentiment, des algorithmes de clustering et des systèmes prédictifs pour générer des insights qui vont au-delà des simples métriques blockchain.

Ses outils couvrent tout, de l'accumulation des baleines aux signaux de prix directionnels, au comportement de liquidité, au sentiment social, aux flux de carnet de commandes et aux indicateurs de rotation du capital. Les modèles ML de Sentora fonctionnent à travers plusieurs domaines de données, ce qui en fait l'une des rares plateformes où les analystes peuvent évaluer simultanément l'activité blockchain, la profondeur des échanges et la psychologie du marché.

Avec l'approche holistique de Sentora, les signaux ML ne sont pas isolés - ils sont assemblés pour présenter une vue multi-dimensionnelle du marché, offrant aux utilisateurs avancés un contexte plus riche pour la prise de décision.

Objectif Elliptique

Cap alt : Le mot ELLIPTIC est écrit en gras, en lettres majuscules avec une police géométrique anguleuse. Les lettres ont un remplissage blanc avec des contours noirs, donnant un effet tridimensionnel.

Elliptic se concentre fortement sur l'évaluation des risques et la conformité, et son infrastructure d'apprentissage automatique reflète cette mission. Elliptic Lens utilise des systèmes de détection d'anomalies basés sur l'IA et des systèmes de classification supervisée entraînés sur des ensembles de données propriétaires impliquant des modèles de financement illicite.

Ses modèles identifient les portefeuilles à haut risque, classifient les clusters de transactions et signalent les flux inhabituels pouvant indiquer des fraudes, des escroqueries ou des activités de blanchiment. Parce qu'Elliptic travaille directement avec des institutions financières et des organismes de réglementation, ses systèmes d'apprentissage automatique sont réglés pour une haute précision et une interprétabilité.

Le facteur principal est l'étendue de ses données propriétaires, que les modèles d'apprentissage automatique utilisent comme matériel d'entraînement. Pour les analystes enquêtant sur des piratages, des fraudes ou des activités suspectes à travers les chaînes, Elliptic fournit des informations claires, fiables et de qualité réglementaire.

TRM Labs

Alt cap : Logo avec un diagramme de réseau circulaire à gauche, composé d'un point central relié à de plus petits points par des lignes, à côté des lettres en gras TRM sur un fond blanc

TRM Labs se spécialise dans l'intelligence cross-chain et utilise des modèles d'apprentissage automatique pour détecter les typologies de blanchiment, reconstruire les chemins de transaction multichain et identifier les activités coordonnées à travers les écosystèmes.

Ses systèmes ML excellent dans le lien des portefeuilles à travers plusieurs réseaux, une nécessité alors que les fonds se déplacent de plus en plus à travers des ponts, des rollups de couche 2 et des outils d'amélioration de la confidentialité. Les modèles de clustering de TRM identifient également des structures de flux de fonds inhabituelles et des routages multi-sauts souvent utilisés pour obscurcir les origines des actifs.

Alors que de nombreuses plateformes excellent sur une seule chaîne, TRM est l'un des outils les plus puissants pour analyser le capital qui circule de manière fluide à travers plusieurs réseaux.

Analyse d'empreinte

Alt cap : Logo de Footprint Analytics, présentant des formes de pieds colorées se chevauchant formant un motif circulaire à gauche, avec le texte Footprint Analytics en lettres violettes en gras à droite.

Footprint Analytics utilise l'apprentissage automatique principalement pour résoudre l'un des problèmes les plus difficiles dans le domaine des cryptomonnaies : la propreté des données. Les données on-chain sont notoirement désordonnées : les adresses sont dupliquées, les interactions avec les contrats sont ambiguës et les différentes blockchains structurent les données de manière différente.

Les modèles ML de Footprint nettoient, normalisent et standardisent automatiquement les données blockchain brutes à travers de nombreux écosystèmes. Ils résolvent les relations entre entités, dédupliquent les portefeuilles, classifient l'activité des contrats et structurent les données en tableaux de bord que les utilisateurs peuvent interroger sans s'inquiéter des inexactitudes.

Pour les analystes avancés construisant des tableaux de bord complexes ou comparant des écosystèmes, la normalisation pilotée par ML de Footprint garantit que les données sous-jacentes sont fiables, une exigence critique pour les recherches de haut niveau.

Moralis ML Insights / Flux de données améliorés par ML

Cap Alt : Logo de Moralis montrant une forme de cœur stylisée dans un dégradé de bleu, violet et rose sur un fond blanc, avec des courbes douces et un design moderne et minimaliste.

Moralis se concentre sur la fourniture d'intelligence ML directement aux développeurs, rendant possible l'intégration d'aperçus ML on-chain dans des applications, des bots, des tableaux de bord ou des systèmes automatisés.

Ses modèles de ML classifient le comportement des portefeuilles en temps réel, étiquettent les événements de contrat et améliorent les données blockchain en streaming avec des signaux comportementaux. Cela offre aux développeurs des moyens puissants de créer des bots de trading, des tableaux de bord d'analyse, des systèmes de notification et des flux de travail automatisés qui reposent sur l'interprétation ML en temps réel.

Moralis se distingue car il fait le lien entre l'analyse ML et le pragmatisme des développeurs. Plutôt que de présenter des tableaux de bord, il propose des flux de données améliorés par ML qui peuvent être intégrés directement dans des produits.

Dune + Pipelines ML Communautaires

Alt cap : Logo Dune représentant un cercle divisé en diagonale en orange (en haut à gauche) et bleu foncé (en bas à droite) à côté du mot « Dune » en gras noir sur un fond clair.

Bien que Dune ne soit pas intrinsèquement une plateforme d'apprentissage automatique, son environnement de données flexible en a fait un favori parmi les analystes qui construisent leurs propres pipelines d'IA. Les utilisateurs avancés exportent souvent les résultats des requêtes Dune vers Python ou des environnements d'IA, exécutent des modèles de clustering ou prédictifs, puis réintègrent les résultats dans les tableaux de bord Dune.

Des extensions ML pilotées par la communauté—scripts, modèles et carnets de notes—classifient désormais les interactions contractuelles, taguent les comportements des portefeuilles et prévoient même les tendances d'activité. Ce flux de travail DIY-ML rend Dune particulièrement adaptable : les utilisateurs peuvent créer des analyses d'apprentissage automatique extrêmement spécialisées pour des écosystèmes de niche, des tokens émergents ou des protocoles DeFi à forte expérimentation.

Pour les utilisateurs avancés, Dune offre le bac à sable le plus riche pour l'analyse ML personnalisée sur la chaîne.