Why Ethereum Needs Fairness Mechanisms that Do Not Depend on Participant Altruism

L'analyse empirique de la paper montre que la proportion de validateurs Ethereum agissant de manière altruiste est insuffisante pour garantir l'équité et la décentralisation, soulignant ainsi la nécessité de mécanismes de pénalité ou d'incitation indépendants de l'altruisme des participants.

L'essentiel

🏛️ Le Dilemme du Gardien : Pourquoi l'Éthique ne suffit plus sur Ethereum

Imaginez Ethereum comme une immense banque publique ou un parlement mondial où les décisions sont prises par des milliers de gardiens (les "proposers" ou validateurs). Chaque jour, l'un d'eux est choisi au hasard pour écrire la page du grand livre de comptes (le bloc) qui contient toutes les transactions du jour.

L'idéal d'Ethereum est que ce système soit décentralisé (personne ne contrôle tout) et résistant à la censure (on ne peut pas empêcher quelqu'un d'envoyer de l'argent).

1. Le Mythe du "Gardien Bienveillant"

Pour que ce système fonctionne parfaitement, les chercheurs pensaient qu'il suffisait d'avoir quelques gardiens altruistes.

• L'altruiste : C'est le gardien qui, même s'il pourrait gagner plus d'argent en trichant ou en bloquant certaines personnes, choisit de suivre les règles strictement pour le bien commun.
• Le rationnel : C'est le gardien qui ne fait que ce qui est le plus rentable pour lui, même si cela nuit aux autres.

Les nouvelles solutions de sécurité (comme les "listes d'inclusion") reposaient sur une hypothèse simple : "Si nous formons un comité de gardiens, il y aura toujours au moins un altruiste dedans pour empêcher la triche."

2. La Réalité du Marché : La "Sous-traitance"

L'article de Patrick Spiesberger et ses collègues a décidé de vérifier cette hypothèse en regardant ce qui s'est passé entre janvier et avril 2025. Ils ont découvert une réalité brutale :

La plupart des gardiens (environ 91 %) ne construisent même plus leurs propres pages. Ils ont loué leur pouvoir à de grandes entreprises spécialisées (appelées "builders" via le service MEV-Boost).

• L'analogie du restaurant : Imaginez que vous êtes le chef d'un restaurant (le gardien). Au lieu de cuisiner vous-même, vous donnez votre four à un service de livraison externe qui vous envoie un plat déjà prêt. Vous signez juste le ticket de caisse.
• Le problème : Ce service externe a décidé de mettre des ingrédients toxiques ou de refuser de servir certains clients pour faire plus de profit. Le chef (le gardien) ne voit même pas ce qu'il y a dans l'assiette ! Il est devenu un simple tampon aveugle.

3. Le Choc des Chiffres : Combien de "Super-Héros" reste-t-il ?

Les chercheurs ont creusé plus profondément. Ils ont regardé les 9 % de gardiens qui n'ont pas sous-traité leur travail.

• Ils ont découvert que beaucoup d'entre eux faisaient partie de grands groupes (des "pools de mise") où un seul gestionnaire contrôle des centaines de gardiens. Si le gestionnaire est malhonnête, tous les gardiens du groupe le sont aussi.
• Ils ont aussi cherché ceux qui essayaient de tricher directement (en cachant des transactions ou en les réorganisant pour gagner de l'argent).

Le verdict final est sans appel :
Sur 100 gardiens, seulement 1,4 % (moins de 2 !) semblent vraiment agir de manière désintéressée et suivre les règles sans chercher à maximiser leurs profits illégaux.

C'est comme si vous organisiez une réunion de 100 personnes pour décider de la sécurité d'un coffre-fort, et que vous comptiez sur le fait qu'il y aura toujours un honnête homme dans la salle. Or, il y a 98,6 % de chances que tout le monde soit tenté de voler si l'occasion se présente.

4. Pourquoi c'est un problème ?

Les nouvelles solutions de sécurité (comme les comités de gardiens) fonctionnent comme un filet de sécurité.

• Si vous avez un filet avec 16 mailles, et que 91 % des mailles sont pourries (non altruistes), il y a 78 % de chances que le filet tienne par chance (s'il y a au moins une maille solide).
• Mais avec seulement 1,4 % de mailles solides, la probabilité que le filet tienne chute à 20 %. C'est trop risqué !

Si le système dépend uniquement de la bonté des gens, il va s'effondrer.

5. La Solution : Ne pas compter sur la bonté, mais sur l'intérêt

L'article conclut que nous ne pouvons plus faire confiance à la "conscience" des participants. Nous devons changer les règles du jeu pour que l'honnêteté soit la stratégie la plus rentable.

• L'analogie de la prison : Au lieu de demander aux gardiens de ne pas voler parce qu'ils sont gentils, on leur dit : "Si vous volez, vous perdrez tout votre argent et serez banni. Si vous êtes honnêtes, vous gagnez une prime."
• Il faut créer des mécanismes de pénalités (si vous trichez, vous perdez) et de récompenses (si vous suivez les règles, vous gagnez plus) qui rendent la triche économiquement suicidaire.

En résumé

Cet article nous dit : "Arrêtez de rêver que les gens seront gentils par nature."
Sur Ethereum, la grande majorité des acteurs sont des entrepreneurs rationnels qui veulent maximiser leurs profits. Pour protéger le réseau, nous ne devons pas compter sur les "super-héros" altruistes (qui sont très rares), mais construire un système où tricher coûte trop cher et où jouer le jeu est la seule option logique.

C'est un passage d'une confiance aveugle en la nature humaine à une confiance basée sur des règles mathématiques et économiques inébranlables.

Résumé technique

Voici un résumé technique détaillé de l'article « Why Ethereum Needs Fairness Mechanisms that Do Not Depend on Participant Altruism » (Pourquoi Ethereum a besoin de mécanismes d'équité ne dépendant pas de l'altruisme des participants), rédigé en français.

1. Problématique

L'idéal d'Ethereum repose sur la décentralisation et la résistance à la censure. Cependant, ces propriétés sont actuellement compromises par le comportement rationnel des validateurs (proposers). Le modèle de consensus actuel accorde un monopole temporaire à chaque proposeur pour la construction des blocs, ce qui incite à des comportements nuisibles tels que la censure de transactions, le front-running ou l'extraction de valeur maximale (MEV).

Pour contrer cela, des mécanismes de « fairness » (équité) comme les Listes d'Inclusion (Inclusion Lists) ou les conceptions à Proposeurs Multiples Concurrents (MCP) ont été proposés. Ces mécanismes reposent sur une hypothèse critique : ils supposent qu'une fraction suffisante de proposeurs est altruiste. Un proposeur altruiste est défini ici comme un acteur qui suit le protocole strictement, privilégiant l'équité et la décentralisation à court terme, même au détriment de revenus potentiels (par exemple, en refusant des pots-de-vin pour censurer des transactions).

Le problème central identifié par les auteurs est que la viabilité de ces mécanismes dépend de la proportion réelle de ces proposeurs altruistes. Si cette proportion est trop faible, les mécanismes basés sur des comités échoueront à garantir la résistance à la censure, car la probabilité qu'un comité contienne au moins un membre honnête deviendra négligeable.

2. Méthodologie

Les auteurs ont mené une étude empirique sur une période de quatre mois (janvier à avril 2025), analysant 859 313 blocs consécutifs et 600 115 proposeurs distincts. Leur objectif était de déterminer une borne supérieure de la part de proposeurs véritablement altruistes en excluant progressivement ceux présentant des comportements non-altruistes.

La méthodologie repose sur une classification en six étapes (classifiers) appliquées aux données de la couche d'exécution et de la chaîne Beacon :

1. Exclusion des Relais MEV-Boost (Classifier I) : Tout proposeur ayant utilisé au moins une fois un relais MEV-Boost (comme Flashbots) est exclu. Ces proposeurs délèguent la construction du bloc à des entités centralisées et signent aveuglément le bloc final, perdant tout contrôle sur son contenu.
2. Analyse de la Gouvernance Partagée (Classifier II) : Les auteurs regroupent les proposeurs par adresse de récompense (coinbase). Si un proposeur partage sa structure de gouvernance (gestion des clés privées) avec un proposeur déjà exclu (non-altruiste), il est également exclu. L'hypothèse est qu'une entité de gestion rationnelle agira de manière non-altruiste sur tous les validateurs qu'elle contrôle.
3. Filtrage des Comptes de Contrat (Classifier III) : Seuls les Comptes Propriétaires Externement (EOA) sont conservés. Les Comptes de Contrat (CA) sont exclus car ils correspondent souvent à des services de staking (STaaS) où la logique de distribution des récompenses est automatisée par des contrats, indiquant une gestion externalisée.
4. Détection des Paiements des Constructeurs (Classifier IV) : Les auteurs recherchent des paiements directs des builders vers les adresses coinbase des proposeurs restants. La présence de tels paiements indique une utilisation de services de construction de blocs externes, même si le relais MEV-Boost n'est pas explicitement utilisé.
5. Analyse des Transactions Exclusives (Classifier V) : Les blocs contenant des transactions non propagées publiquement (XOF - Exclusive Order Flow) sont exclus. L'utilisation de XOF est une stratégie claire d'extraction de MEV.
6. Analyse de l'Ordre des Transactions (Classifier VI) : Les auteurs examinent l'ordre des transactions dans les blocs restants.
   • Un ordre strictement décroissant selon les frais prioritaires (maxPriorityFeePerGas) est considéré comme altruiste (c'est un heuristique simple basée sur le protocole).
   • Un ordre non strictement cohérent mais fortement corrélé (coefficient de Spearman > 0,7) est classé comme potentiellement altruiste.
   • Les déviations significatives suggérant une optimisation de profit complexe sont exclues.

3. Résultats Clés

Les résultats de l'analyse montrent une réalité beaucoup plus sombre que les hypothèses précédentes :

• Dominance des comportements non-altruistes : Environ 92,13 % des proposeurs utilisent des relais MEV-Boost.
• Gouvernance centralisée : Après exclusion des utilisateurs de relais, l'analyse des structures de gouvernance partagée élimine encore 6,05 % des proposeurs restants. Ces acteurs délèguent leur voix à des gestionnaires rationnels.
• Extraction interne de MEV : Parmi les proposeurs restants, une fraction supplémentaire est exclue pour l'utilisation de flux de transactions exclusifs (XOF) ou des schémas d'ordonnancement suspects.
• Proportion finale d'altruisme :
  • 1,36 % des proposeurs ne montrent aucune preuve de comportement non-altruiste (ce sont les « potentiellement altruistes »).
  • Seulement 0,71 % (environ 3 814 proposeurs) affichent un comportement strictement déterministe et conforme aux idéaux d'équité (les « altruistes » avérés).
  • Le reste (environ 98,64 %) se comporte de manière rationnelle ou byzantine, cherchant à maximiser les profits.

Observation démographique : Les proposeurs classés comme altruistes sont disproportionnément représentés parmi les validateurs enregistrés avant « The Merge » (la transition vers la Preuve d'Enjeu). Cela suggère que leur comportement est lié à une participation antérieure à l'existence d'incentifs économiques massifs pour l'extraction de MEV. Les nouveaux validateurs sont presque exclusivement rationnels.

4. Contributions et Implications Techniques

L'article apporte plusieurs contributions majeures à la recherche sur la sécurité d'Ethereum :

1. Quantification empirique de l'altruisme : Pour la première fois, une borne supérieure rigoureuse est établie : moins de 1,4 % des proposeurs peuvent être considérés comme véritablement altruistes. Cela contredit l'hypothèse implicite selon laquelle « quelques pourcents » suffiraient largement.
2. Insuffisance des mécanismes basés sur l'altruisme : Les auteurs démontrent que les mécanismes actuels comme les Listes d'Inclusion (IL) ou MCP, qui reposent sur la présence d'au moins un membre honnête dans un comité, sont vulnérables.
   • Exemple mathématique : Pour un comité de 16 membres (taille standard suggérée), la probabilité d'avoir au moins un altruiste (avec 1,36 % de taux) tombe à ~20,7 %.
   • Pour atteindre une probabilité de sécurité de 83,5 %, la taille du comité devrait être d'au moins 128 membres, ce qui pose des problèmes de scalabilité et de latence.
3. Nécessité de nouveaux mécanismes d'incitation : L'article conclut que la simple présence de proposeurs altruistes est insuffisante. Il est impératif de concevoir des mécanismes où l'équité devient la stratégie rationnelle dominante (via des pénalités pour la censure ou des récompenses pour l'inclusion), plutôt que de dépendre de la moralité des participants.
4. Analyse de la gouvernance partagée : L'étude met en lumière que l'externalisation de la gestion des clés (STaaS) et la délégation de la construction de blocs créent des structures de pouvoir centralisées qui annulent l'indépendance individuelle des validateurs, rendant les mécanismes de sécurité basés sur l'individu inefficaces.

5. Signification

Ce travail remet en question la viabilité pratique des solutions de « fairness » actuelles pour Ethereum. Il démontre que l'écosystème est dominé par des acteurs rationnels cherchant à maximiser le profit, et que l'altruisme est une ressource trop rare pour servir de pilier de sécurité.

La conclusion principale est que la communauté Ethereum doit évoluer vers des mécanismes de consensus ou des couches de sécurité qui ne dépendent pas de l'hypothèse d'altruisme. Cela implique soit l'adoption de mécanismes de comité beaucoup plus grands (avec les coûts associés), soit, plus probablement, le développement de protocoles où la conformité au protocole est rendue économiquement plus avantageuse que la déviation, indépendamment de la bonne volonté des participants.