10 outils d'apprentissage automatique qui décodent les données on-chain comme des pros en 2025

L'analyse on-chain se complexifie d'année en année : davantage de chaînes, de transactions, de comportements et un volume de données bien supérieur à ce qu'un humain peut déchiffrer manuellement. Mais les outils modernes d'apprentissage automatique changent la donne. Ils analysent d'immenses ensembles de données blockchain, repèrent des schémas cachés, cartographient les entités et font émerger des informations que les heuristiques traditionnelles ne parviennent tout simplement pas à déceler.

Vous trouverez ci-dessous dix des outils d'apprentissage automatique les plus performants qui aident les utilisateurs avancés à décoder les données on-chain avec clarté, précision et profondeur.

Nansen

Alt cap : Logo Nansen représentant une forme simple et abstraite de couleur turquoise avec quatre boucles arrondies et entrecroisées formant un motif symétrique sur fond blanc.

Nansen est l'une des premières et des plus influentes plateformes à avoir intégré l'apprentissage automatique à l'analyse on-chain courante. Son principe repose sur le clustering de portefeuilles piloté par l'apprentissage automatique, qui regroupe les adresses blockchain en entités identifiables et en catégories comportementales. 

Ces modèles traitent d'énormes graphes de transactions, identifiant les similitudes entre un grand nombre d'interactions afin de tirer des conclusions sur la propriété des portefeuilles — qu'il s'agisse des plateformes d'échange, des teneurs de marché, des trésoreries de DAO, des traders avertis, ou NFT communautés.

Ce qui rend Nansen unique, c'est l'ampleur et la qualité de ses ensembles de données étiquetées. Son système d'étiquetage d'entités repose sur des modèles probabilistes entraînés sur des années d'activité historique, puis affinés par apprentissage automatique supervisé et non supervisé. 

Il en résulte une transparence totale concernant l'identité des portefeuilles, que seules quelques plateformes peuvent égaler. Nansen propose aux utilisateurs avancés, tels que les gestionnaires de fonds, les analystes et les traders quantitatifs, des outils comme des tableaux de bord comportementaux, l'analyse de cohortes et des alertes en temps réel, leur permettant de suivre les transferts d'actifs des principaux acteurs entre les différentes blockchains.

Renseignement d'Arkham

Alt cap : Logo géométrique blanc ressemblant à un A abstrait à côté du mot ARKHAM en lettres capitales blanches et grasses sur fond noir.

Arkham Intelligence applique une approche de renseignement aux données blockchain, en s'appuyant fortement sur l'apprentissage automatique pour dé-anonymiser et cartographier les transactions avec une précision inédite. La plateforme utilise des réseaux neuronaux graphiques et des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour regrouper les adresses, identifier les liens entre les portefeuilles et révéler les entités à l'origine des principaux flux financiers.

L'interface d'Arkham ressemble à un logiciel d'investigation, affichant des graphiques de réseau qui montrent comment les capitaux circulent entre les sociétés de trading, les marchés de gré à gré, les bourses et les portefeuilles privés. 

Ses systèmes d'apprentissage automatique excellent dans l'identification de relations subtiles — des chemins à plusieurs sauts, des réactivations de portefeuilles dormants ou des schémas de mouvement coordonnés — qu'il serait presque impossible pour les analystes de suivre manuellement.

Arkham se concentre intensément sur la résolution des identités, offrant aux utilisateurs avancés une vision précise de qui est réellement actif sur la chaîne plutôt que simplement de ce qui se passe.

Réacteur de chainalyse

Logo alternatif : Un logo abstrait circulaire orange et blanc composé de trois formes courbes et imbriquées formant un motif en forme de moulinet sur fond blanc.

Chainalysis Reactor est l'un des outils les plus utilisés au monde pour le suivi des 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, son cadre d'apprentissage automatique sous-jacent est également puissant et pertinent pour les chercheurs avancés en blockchain.

Reactor utilise l'apprentissage automatique pour classifier les niveaux de risque, évaluer les transactions et détecter les schémas suspects dans l'activité blockchain, tant historique qu'en temps réel. Les modèles d'apprentissage supervisé sont entraînés sur des ensembles de données comprenant des typologies de fraude connues, des schémas de lutte contre le blanchiment d'argent, des transactions du darknet, des adresses soumises à des sanctions et des stratégies de blanchiment d'argent.

Les modèles d'apprentissage automatique de Reactor étant soumis aux normes réglementaires, son système de clustering et de détection d'anomalies est extrêmement robuste. Il est particulièrement utile aux analystes qui ont besoin d'une cartographie d'entités fiable, notamment dans le domaine de la recherche. DeFi Pour les enquêtes sur les exploits ou le suivi des flux financiers complexes, Chainalysis reste un outil de premier ordre.

en Glassno

Alt cap : Logo Glassnode montrant un g minuscule blanc centré sur un fond noir uni.

Glassnode est devenu un pilier de l'analyse macro-technologique on-chain, et une grande partie de ses données les plus sophistiquées repose sur l'apprentissage automatique. Ce dernier est intégré à des fonctionnalités telles que l'offre ajustée par entité, la segmentation des portefeuilles, l'analyse des détenteurs à long terme, les indicateurs de comportement des cohortes et la modélisation de la structure de liquidité.

Les modèles d'apprentissage automatique de Glassnode utilisent des heuristiques probabilistes pour déterminer quelles adresses appartiennent à une même entité et comment les groupes de portefeuilles se comportent au fil des cycles de marché. Cela permet à la plateforme de générer des indicateurs avancés, tels que la concentration de l'offre chez les détenteurs à long terme, la migration de liquidités entre les cohortes ou les réactions aux événements macroéconomiques.

Glassnode se concentre sur les tendances comportementales à long terme. L'apprentissage automatique est moins utilisé pour les alertes en temps réel et davantage pour l'analyse structurelle, ce qui est idéal pour les analystes cherchant à comprendre les phases du marché plutôt que les fluctuations quotidiennes.

Se sentir

Casquette alternative : Logo Sentora montrant un contour blanc stylisé d’un centaure bandant un arc, sur fond bleu uni, avec un symbole de marque déposée près des pattes arrière.

Sentora combine données on-chain, off-chain et de marché grâce à un large éventail d'indicateurs basés sur l'apprentissage automatique. La plateforme utilise des modèles de classification, des moteurs d'analyse des sentiments, des algorithmes de clustering et des systèmes prédictifs pour générer des informations qui vont au-delà des simples métriques blockchain.

Ses outils couvrent un large éventail de données, de l'accumulation de positions par les baleines aux signaux de prix directionnels, en passant par le comportement de la liquidité, le sentiment social, les flux du carnet d'ordres et les indicateurs de rotation des capitaux. Les modèles d'apprentissage automatique de Sentora fonctionnent sur de multiples domaines de données, ce qui en fait l'une des rares plateformes permettant aux analystes d'évaluer simultanément l'activité de la blockchain, la profondeur des échanges et la psychologie du marché.

Grâce à l'approche holistique de Sentora, les signaux d'apprentissage automatique ne sont pas cloisonnés ; ils sont assemblés pour présenter une vue multidimensionnelle du marché, offrant ainsi aux utilisateurs avancés un contexte plus riche pour la prise de décision.

Lentille elliptique

Alt cap : Le mot ELLIPTIC est écrit en caractères gras et majuscules, dans une police géométrique et anguleuse. Les lettres sont blanches avec des contours noirs, ce qui donne un effet tridimensionnel.

Elliptic se concentre principalement 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 et de classification supervisée basés sur l'apprentissage automatique, entraînés sur des ensembles de données propriétaires portant sur les schémas de la finance illicite.

Ses modèles identifient les portefeuilles à haut risque, classent les regroupements de transactions et signalent les flux inhabituels pouvant indiquer une fraude, une escroquerie ou du blanchiment d'argent. Grâce à sa collaboration directe avec les institutions financières et les organismes de réglementation, Elliptic propose des systèmes d'apprentissage automatique optimisés pour une précision et une interprétabilité élevées.

Le principal atout réside dans l'étendue de ses données propriétaires, utilisées comme matériel d'entraînement par les modèles d'apprentissage automatique. Pour les analystes enquêtant sur des piratages, des fraudes ou des activités suspectes sur différentes chaînes de valeur, Elliptic fournit des renseignements fiables, précis et conformes aux exigences des autorités de régulation.

Laboratoires TRM

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

TRM Labs est spécialisé dans l'analyse inter-chaînes et utilise des modèles d'apprentissage automatique pour détecter les typologies de blanchiment, reconstituer les chemins de transactions multichaînes et identifier les activités coordonnées à travers les écosystèmes.

Ses systèmes d'apprentissage automatique excellent dans la connexion des portefeuilles sur plusieurs réseaux, une nécessité face à la circulation croissante des fonds via des ponts, des agrégations de couche 2 et des outils de protection de la vie privée. Les modèles de clustering de TRM identifient également les structures de flux de fonds inhabituelles et le routage multi-sauts souvent utilisés pour masquer l'origine des actifs.

Alors que de nombreuses plateformes excellent sur une seule chaîne, TRM est l'un des outils les plus performants pour analyser les capitaux qui circulent de manière fluide sur plusieurs réseaux.

Analyse de l'empreinte

Version alternative : Logo de Footprint Analytics, représentant des formes de pieds colorées se chevauchant pour former un motif circulaire à gauche, avec le texte Footprint Analytics en lettres violettes grasses à droite.

Footprint Analytics utilise l'apprentissage automatique principalement pour résoudre l'un des problèmes les plus complexes du secteur des cryptomonnaies : la qualité des données. Les données on-chain sont notoirement désordonnées : les adresses sont dupliquées, les interactions entre contrats sont ambiguës et les différentes blockchains structurent les données différemment.

Les modèles d'apprentissage automatique de Footprint nettoient, normalisent et standardisent automatiquement les données brutes de la blockchain dans de nombreux écosystèmes. Ils résolvent les relations entre les entités, dédupliquent les portefeuilles, classifient l'activité des contrats et structurent les données dans des tableaux de bord que les utilisateurs peuvent interroger sans se soucier des inexactitudes.

Pour les analystes avancés qui conçoivent des tableaux de bord complexes ou comparent des écosystèmes, la normalisation basée sur l'apprentissage automatique de Footprint garantit la fiabilité des données sous-jacentes, une exigence essentielle pour la recherche de haut niveau.

Moral  Analyses ML / Flux de données enrichis par ML

Alt cap : Logo Moralis représentant un cœur stylisé dans un dégradé de bleu, violet et rose sur fond blanc, avec des courbes douces et un design moderne et minimaliste.

Moralis se concentre sur la fourniture d'informations ML directement aux développeurs, permettant ainsi d'intégrer des données ML on-chain dans des applications, des bots, des tableaux de bord ou des systèmes automatisés.

Ses modèles d'apprentissage automatique classifient le comportement des portefeuilles en temps réel, étiquettent les événements des contrats et enrichissent les données de la blockchain en continu grâce à des signaux comportementaux. Les développeurs disposent ainsi de moyens performants pour créer des robots de trading, des tableaux de bord analytiques, des systèmes de notification et des flux de travail automatisés s'appuyant sur une interprétation en temps réel par l'apprentissage automatique.

Moralis se distingue par sa capacité à allier l'analyse du ML au pragmatisme des développeurs. Plutôt que de présenter des tableaux de bord, il propose des flux de données enrichis par le ML, directement intégrables aux produits.

Dune  + Pipelines d'apprentissage automatique communautaires

Version alternative : 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 caractères noirs gras sur fond clair.

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

Les extensions ML collaboratives (scripts, modèles et notebooks) permettent désormais de classifier les interactions entre contrats, d'analyser les comportements des portefeuilles et même de prévoir les tendances d'activité. Ce flux de travail ML participatif confère à Dune une adaptabilité unique : les utilisateurs peuvent créer des analyses d'apprentissage automatique extrêmement spécialisées pour des écosystèmes de niche, des tokens émergents ou des environnements fortement expérimentaux. DeFi protocoles.

Pour les utilisateurs avancés, Dune offre l'environnement de test le plus complet pour l'analyse personnalisée du ML sur la chaîne.