La plupart des gens, lorsqu'ils évoquent les oracles, ont en tête le concept de "feed de prix", comme s'il ne s'agissait que d'un petit rôle dans l'écosystème DeFi. Mais en regardant la fenêtre temporelle 2024-2026, on se rend compte que les oracles sont en réalité en train d'être simultanément tirés dans trois directions différentes par trois forces distinctes.

La première est l'accélération de l'innovation dans les produits de marché prédictif, qui ont besoin d'évaluer les résultats d'événements réels dans le monde physique — le problème étant que ces événements ont souvent des zones floues, ce qui n'est pas noir ou blanc. La deuxième est la logique RWA (actifs réels sur la blockchain), qui passe du "raconter une histoire" à "présenter un rapport d'audit, une chaîne de preuves, une interface de conformité", avec une forme de données qui s'étend du simple chiffre de prix à un ensemble complet comprenant contrats, factures, registres, images, suivi logistique. La troisième est la montée en puissance des AI Agents, qui modifient la façon dont les données on-chain sont consommées — il ne s'agit plus simplement de contrats intelligents lisant un point de donnée, mais d'agents comprenant le monde, raisonnant, puis renvoyant leurs conclusions pour l'exécution du contrat.

En regardant plus en profondeur, ces trois directions partagent une exigence fondamentale commune : **l'explicabilité**. Il ne s'agit pas simplement de fournir une réponse, mais de présenter la réponse ainsi que la logique complète expliquant pourquoi cette réponse est correcte.

De ce point de vue, je pense qu'APRO a au moins bien ciblé sa direction. Il considère les données non structurées comme le champ de bataille principal, en utilisant la capacité de compréhension des LLM, intégrée dans une architecture réseau pouvant être vérifiée et contrainte à plusieurs reprises. Une analyse d'une agence autorisée a résumé sa conception : une structure à trois couches — couche de jugement, couche de soumissionnaires, contrat de règlement sur la chaîne — combinant la capacité d'analyse de l'IA avec les mécanismes de vérification traditionnels, permettant aux applications d'accéder à la fois aux données structurées et de faire appel aux données non structurées.

Pourquoi cette conception est-elle importante ? Parce que pour les applications de marché prédictif et RWA, il ne s'agit pas souvent de "manquer d'un point de donnée", mais de "manquer d'une chaîne de données" — la capacité à retracer l'ensemble du processus, de l'information brute à la conclusion finale.