🧠 Ingénierie des Tokens @ EthCC Série [2/12] La présentation d’aujourd’hui : « Évoluer Ethereum en optimisant les réseaux de ZK Prover » par Franklin Delehelle de @lagrangedev. Ceci fait partie de notre série couvrant les discours clés de la piste d'ingénierie des tokens à @EthCC 2025. #TEatEthCC2025 ⚙️ Le défi : Équilibrer l'offre et la demande de calcul Les systèmes de preuve ZK sont intensifs en calcul. L'équipe de Franklin avait besoin d'un moyen de faire correspondre de manière équitable et efficace les clients (qui veulent des preuves) avec les opérateurs (qui offrent de la puissance de calcul). Le twist : les résultats partiels sont inutiles. Chaque correspondance doit être tout ou rien. 📈 L'objectif : Construire une enchère équitable et alignée sur les incitations Le problème de conception est une variation d'une enchère double — mais avec des contraintes plus difficiles que celles des marchés traditionnels. Le système devait optimiser cinq propriétés : 1. Véracité 2. Résistance à la stratégie de groupe 3. Maximisation du bien-être 4. Équilibre budgétaire 5. Efficacité computationnelle 🧠 Le hic : C'est un problème de sac à dos Faire correspondre les clients et les opérateurs est comme essayer de remplir une valise avec des objets de formes étranges — formellement, un défi d'optimisation combinatoire. La solution parfaite est NP-complet, en d'autres termes, pratiquement insoluble dans un délai raisonnable. 🧪 La solution : Enchères « Tetron et demi » Pour que cela fonctionne en production, l'équipe de Franklin a assoupli certaines contraintes : - Plutôt que de maximiser le bien-être, ils exigent des résultats à somme positive - Ils ont défini une « famille » d'algorithmes flexibles construite à partir de correspondances classées, de filtres de compatibilité offre-demande et de logique de paiement - Chaque variante de la famille est paramétrée et adaptée par cas d'utilisation. 🔍 Composants de l'algorithme Le cadre d'enchères comprend : - Règles de classement : Trier les clients et les proveurs par rentabilité et puissance - Règles de correspondance : Filtrer les combinaisons réalisables (par exemple, calcul ≥ besoin, plage de prix OK) - Règles de paiement : Évaluer le travail de manière équitable, en priorisant les résultats utilisables plutôt que les optimaux 🧱 Défis du monde réel Même avec un algorithme solide, la mise en œuvre est compliquée : - Les réseaux réels sont continus, pas des tours d'enchères uniques - Le matériel est hétérogène (GPU vs. CPU, taux de défaillance, etc.) - Les clients introduisent des règles personnalisées et des préférences d'opérateurs - Le comportement adversarial doit être pris en compte Résultat : plus de cas limites, plus d'heuristiques, plus de chaos combinatoire. 🎯 Points à retenir La conception d'enchères pour la preuve ZK est un mélange difficile d'économie, d'optimisation et d'ingénierie. Franklin montre comment adapter des modèles théoriques à une infrastructure réelle nécessite… des compromis et une compréhension approfondie de tous les niveaux du système. 🎥 Regardez la présentation complète : 📰 Lisez le document : 📚 Explorez tous les résumés : Recherchez #TEatEthCC ou visitez notre compte rendu d'événement :