« Il faut connaître le domaine. » On imagine des centaines d’heures d’étude avant la première ligne de code. Mais avec l’IA, pourquoi ne pas explorer beaucoup de possibilités, trier, puis apprendre des transactions réelles ? Pour des bots cherchant de petits écarts de prix dans la DeFi, l’idée est cohérente. Seulement, un autre bot peut récolter le gain avant vous. Vous partez ramasser des pièces, et un aspirateur industriel travaille déjà à côté.
1. La connaissance du domaine, c’est comprendre ses mécanismes
Elle comprend les règles, les usages, les exceptions et les échecs fréquents d’un secteur. Savoir programmer en Python est différent. Le code répond à « comment construire ? », l’expertise à « où est l’occasion et pourquoi peut-elle échouer ? ». Pour la DeFi, cela concerne les prix, la liquidité, les frais de réseau, la fiabilité d’exécution et la concurrence.
2. L’IA peut inverser le parcours d’apprentissage
Avant : étudier, formuler une hypothèse, développer et tester. Avec l’IA : proposer de nombreuses pistes, sélectionner, essayer avec un faible capital et apprendre des résultats. On peut examiner les écarts entre marchés, les liquidations, les remboursements, les ponts entre chaînes et les échanges inhabituels. Mais cent idées « rentables » peuvent n’être que cent suppositions bien présentées.
3. Un écart affiché n’est pas un gain encaissé
Évaluez le capital, les commissions, les frais de réseau, l’impact sur les prix, les coûts d’échec, les chances d’exécution et les concurrents. Résultat net = gain sur l’écart − commissions − frais de réseau − variation défavorable − coûts d’échec. Si ETH vaut 300 000 yens sur une plateforme et 310 000 sur une autre, l’écart théorique est de 10 000 yens. Le prix réel et les frais peuvent changer avant le règlement.
4. Le MEV tire une valeur supplémentaire de l’ordre des transactions
Le MEV vient du contrôle des transactions admises ou exclues d’un bloc et de leur ordre. Ethereum cite l’arbitrage, les liquidations et les opérations dites « sandwich ».[1] Des acteurs peuvent passer avant une transaction, récupérer une variation de prix juste après ou placer leurs propres ordres avant et après un gros échange. Ce dernier procédé peut dégrader le prix reçu par un autre utilisateur.
5. Perdre face à un bot ne prouve pas le MEV
Deux bots peuvent découvrir indépendamment le même écart. Il faut examiner les enregistrements et l’ordre du bloc pour distinguer les situations. Repérer une occasion en premier ne garantit pas son exécution : les offres des concurrents et les canaux d’envoi peuvent la faire disparaître.[1] Une simulation positive ne correspond pas à un gain réellement reçu.
6. Tester les petites occasions éphémères reste pertinent
Les arbitrages célèbres sont très concurrentiels. Des actifs discrets ou des remboursements complexes pourraient cacher des occasions, mais c’est une hypothèse à vérifier. Testez avec de petites sommes, déduisez tous les coûts, arrêtez quand le gain net disparaît et évitez les failles nuisibles aux biens d’autrui. L’IA élargit la recherche ; les transactions réelles la réduisent ; les preuves construisent l’expertise. Si le bot MEV gagne encore, votre chasse au trésor devient un banc d’essai pour aspirateurs.
Source: [1] Ethereum.org, “Maximal extractable value (MEV)” — https://ethereum.org/en/developers/docs/mev/
