Solana devance Bitcoin sur la décentralisation, mais un bug logiciel menace le réseau

La décentralisation revient au centre des débats sur les blockchains utilisées comme infrastructures de règlement. Le nouveau tableau de bord publié par ARK Invest et Glassnode compare plusieurs formes d’exposition aux risques. Il place Bitcoin en tête du classement composite, tout en attribuant un seuil de résilience plus élevé à Solana. Cette différence montre aussi que la décentralisation ne dépend pas seulement du consensus. Les pools, validateurs, hébergeurs, logiciels et mécanismes de sortie modifient aussi le niveau de risque observé.

Bitcoin conserve la première place du classement global

ARK Invest et Glassnode introduisent une mesure appelée seuil de résilience critique. Elle indique combien d’entités majeures doivent coordonner leurs actions pour franchir un point de concentration important. Le tableau de bord publié le 1ᵉʳ septembre fixe ce seuil à trois entités pour Bitcoin et Ethereum. Pour Solana, le chiffre atteint 19 entités. Pourtant, Bitcoin arrive en tête du classement composite de décentralisation.

Les auteurs distinguent dans le rapport le risque de capture du consensus des autres formes de dépendance. La propriété, l’infrastructure, les logiciels, l’auditabilité et la vitesse de sortie peuvent aussi créer des points de pression. Elles doivent définir le niveau de défaillance que leur activité peut supporter. Pour Bitcoin, l’analyse s’appuie sur la puissance de hachage attribuée aux pools de minage.

Un instantané du minage de Bitcoin sur sept jours, daté du 6 septembre, donne 26,88 % des blocs à Foundry USA. AntPool représente 16,91 % et F2Pool 15,25 %. Ensemble, ces trois pools atteignent 59,04 % de la production observée. Cette concentration correspond au seuil de trois entités présenté dans le rapport. Les données montrent ainsi pourquoi les pools occupent une place centrale dans cette mesure.

Cependant, la part d’un mineur dans un pool ne correspond pas à sa propriété. Chaque mineur apporte sa puissance de calcul à un coordinateur et peut changer de destination. Le rapport estime qu’un mineur disposant de 1 % d’un pool peut quitter cette position en une trentaine de secondes. Il lui suffit d’éteindre son matériel pour interrompre cette contribution. Le contrôle des machines reste toutefois plus dispersé.

Solana affiche un seuil de capture plus élevé

Le cas de Solana repose sur la répartition des mises pour mesurer son exposition. Le tableau de bord d’ARK Invest et Glassnode fixe le seuil de résilience critique à 19 entités. Solana Compass affichait un coefficient de Nakamoto de 18 le 6 septembre. La Fondation Solana avait indiqué une valeur de 20 dans son rapport de santé de juin 2025, basé sur des données d’avril.

Ces écarts montrent surtout l’importance de la méthode utilisée. Compass définit son coefficient comme le nombre minimal de validateurs nécessaires pour atteindre 33,4 % du pouvoir de vote. Selon la Fondation, cette coalition peut censurer des blocs ou arrêter le consensus. Une valeur de 18 exige donc la coordination de nombreux validateurs majeurs. Le chiffre de 19 obtenu par ARK et Glassnode repose sur leur propre cadre d’analyse.

La classification des entités complique aussi les comparaisons. Sur les réseaux fondés sur le staking, l’entité pertinente peut être un protocole de staking liquide, une plateforme d’échange, un réseau distribué de validateurs, un opérateur ou un validateur individuel. Une même structure peut donc représenter une seule étiquette ou plusieurs opérateurs indépendants. Le regroupement choisi change alors la lecture de la concentration.

Ethereum illustre cette difficulté avec les données de Rated Network. Le 6 septembre, Lido représentait 21,17 %, SSV 16,56 % et Binance 7,77 % dans l’aperçu des pools. Le même tableau présentait Lido comme 544 entités. Le seuil ne suffit donc pas à décrire toute la structure d’un réseau. Les acteurs doivent aussi examiner la manière dont les données regroupent les opérateurs.

Les dépendances d’infrastructure changent le risque

La concentration ne concerne pas uniquement les producteurs de blocs ou les validateurs. Un centre de données, un fournisseur cloud, un opérateur réseau ou un gouvernement peut affecter plusieurs nœuds simultanément. Le risque dépend alors de plusieurs couches techniques. Une blockchain peut présenter une répartition large du consensus tout en conservant des dépendances communes sur son infrastructure.

Les données sur les nœuds Bitcoin illustrent cette difficulté. Le rapport conjoint indique que 63 % des nœuds fonctionnent via Tor. Le tableau de bord de Clark Moody comptait 12 959 nœuds Tor parmi 26 837 nœuds accessibles le 6 septembre. Cette mesure représente 48,3 % de cette population observée. Les méthodes de collecte et les populations étudiées expliquent une partie de cet écart.

L’utilisation de Tor apporte néanmoins des informations sur la visibilité des nœuds et leur résilience géographique. Pour évaluer l’infrastructure, les nœuds et leurs modes de connexion apportent une autre lecture. Sur le réseau, la recherche d’une capacité élevée pousse une partie des validateurs vers des centres de données commerciaux. Le rapport de la Fondation Solana recensait plus de 100 fournisseurs. TeraSwitch et Latitude détenaient ensemble 45,70 % des parts mesurées.

Solana Compass recense aujourd’hui 437 centres de données, malgré une concentration importante des parts chez certains fournisseurs. Cette situation montre que le nombre d’infrastructures ne suffit pas à mesurer leur répartition réelle. La diversité des fournisseurs peut coexister avec une concentration élevée des parts. L’analyse doit donc regarder à la fois le nombre d’acteurs et leur poids respectif.

Le logiciel devient un autre point de concentration

La diversité des logiciels constitue un autre élément central dans l’évaluation du risque. Ethereum recommande plusieurs implémentations indépendantes afin de limiter l’impact d’un bug partagé. Rated indiquait que Geth représentait 50,17 % des clients d’exécution mesurés. Une concentration logicielle peut donc produire un mode de défaillance différent d’une collusion volontaire.

La Fondation indiquait en avril 2025 qu’environ 92 % des mises utilisaient Agave/Jito. Firedancer ou l’hybride Frankendancer représentaient environ 7 % des mises. Cette répartition montre une forte exposition à un environnement logiciel commun. Elle donne aussi une importance particulière à la diversité des clients lorsqu’un problème technique survient.

Les informations fournies ne décrivent toutefois aucun incident précis ni ses effets opérationnels. Elles montrent pourquoi un bug logiciel peut devenir un sujet de résilience lorsque de nombreux validateurs dépendent d’une même implémentation. Un problème affectant une base largement déployée pourrait avoir une portée différente d’une erreur limitée à quelques opérateurs. Il faut donc distinguer l’incident technique de la concentration qu’il révèle.

La comparaison avec Ethereum renforce cette lecture. Geth atteint 50,17 % des clients d’exécution mesurés, tandis qu’Agave/Jito concentre environ 92 % des mises sur Solana selon les données citées. Ces chiffres ne mesurent pas exactement la même chose. Ils signalent toutefois un même principe : plusieurs entités économiques peuvent dépendre d’un même environnement logiciel.

La vitesse de sortie complète la mesure de résilience

La capacité à quitter rapidement une structure concentrée constitue enfin un facteur déterminant. Les mineurs de Bitcoin peuvent rediriger leur travail sans attendre une file d’attente du protocole. Les validateurs Ethereum suivent un processus de sortie dont le rythme varie selon la demande. ARK Invest et Glassnode estiment que les situations de forte tension peuvent prolonger cette sortie pendant plusieurs semaines. Le délai effectif dépend donc du niveau de pression exercé sur le réseau.

Les données du 6 septembre montrent néanmoins une situation différente à cet instant. Beaconcha.in affichait une file d’attente de sortie des validateurs vide. Le site estimait alors le retrait à environ une journée. La documentation d’Ethereum précise que ce délai varie selon la demande. Les acteurs doivent donc intégrer cette capacité de sortie dans leur évaluation du risque.

La distinction entre liquidité et sortie du protocole reste également importante. Un jeton de staking liquide peut circuler sur le marché sans provoquer immédiatement la sortie du validateur sous-jacent. À l’inverse, une sortie native dépend des règles et de la capacité du protocole à traiter les demandes. Les deux mécanismes offrent donc des voies différentes pour réduire une influence concentrée.

Au final, le tableau d’ARK Invest et Glassnode place Bitcoin en tête de son indicateur composite. Solana obtient pourtant un seuil de résilience critique nettement supérieur, avec 19 entités contre trois pour Bitcoin. Le bug logiciel doit lui aussi être replacé dans cette grille, car la diversité des clients influence l’étendue potentielle d’une défaillance technique. La comparaison repose ainsi sur plusieurs couches plutôt que sur un indicateur unique.

La suite dépendra donc moins d’un chiffre isolé que de la capacité des réseaux à limiter les dépendances communes. Pour Bitcoin comme pour Solana, les pools, validateurs, hébergeurs et logiciels resteront des indicateurs distincts. La décentralisation se mesurera ainsi à travers l’ensemble de ces couches, plutôt qu’à partir d’un seul indicateur. Leur suivi permettra de mieux évaluer la résilience face aux incidents ou aux changements de concentration.