Avec le soutien d’institutions de premier ordre telles que Pantera Capital, YZi Lab et OKX Ventures, aPriori rebat les cartes des fondamentaux du trading décentralisé. Son équipe fondatrice réunit des experts issus de Jump, Coinbase, Citadel Securities et dYdX, conjuguant la technologie blockchain native à une expertise pointue du trading haute fréquence sur Wall Street. Sur des blockchains publiques à hautes performances, aPriori construit une infrastructure d’exécution de transactions de nouvelle génération pour doter la DeFi d’une technologie de trading réellement compétitive.

aPriori révolutionne le parcours de trading on-chain. À l’aide d’un agrégateur DEX optimisé par l’IA et d’un module de staking de liquidités optimisé pour le MEV, aPriori orchestre l’ensemble du cycle de vie des ordres — de la création à l’exécution jusqu’au rendement — au sein d’un écosystème produit intégré et durable.

Après avoir lancé la semaine dernière Swapr, son agrégateur DEX optimisé par l’IA, l’équipe aPriori s’attaque désormais au « cœur technique » du trading on-chain : le système de Segmentation des Flux d’Ordres. En combinant l’étiquetage comportemental, le regroupement de portefeuilles, les analyses IA et les retours du réseau, ce système garantit un traitement plus intelligent et plus équitable de chaque transaction — protège les utilisateurs contre les flux toxiques (pratiques malveillantes telles que le slippage lié à l’arbitrage) et oriente la liquidité là où elle est requise. Résultat : un trading plus intelligent et un climat de confiance renforcé sur l’ensemble du marché on-chain.

« Comprendre chaque transaction constitue le fondement d’une exécution juste. »

La Segmentation des Flux d’Ordres figure parmi les innovations majeures d’aPriori. Par l’analyse des comportements de trading, des historiques de portefeuilles et des réactions du marché, elle identifie, avant même l’exécution, si une transaction traduit une activité authentique ou correspond à des flux toxiques comme l’arbitrage ou l’attaque sandwich. Contrairement aux méthodes classiques qui attendent la finalisation de la transaction, ce filtrage proactif réduit les risques en amont, offre des contreparties plus sûres aux fournisseurs de liquidités (LP), et améliore à la fois le chemin d’exécution et l’équité du marché.

« Technologie et écosystème : le meilleur atout de Monad. »

Chaque blockchain publique présente des caractéristiques de données singulières. Solana se distingue par la rapidité de ses transactions et la vitalité de sa communauté, mais la prépondérance des contrats propriétaires limite l’accès aux données d’entraînement. À l’inverse, Ethereum et d’autres chaînes EVM offrent des données ouvertes mais subissent des limites de débit, induisant des styles de trading plus prudents et une moindre densité de données.

Monad trouve l’équilibre rare entre rapidité et transparence : elle conjugue le débit élevé et les stratégies offensives de Solana avec la lisibilité et l’ouverture de l’infrastructure EVM. Ce terreau favorise l’émergence, sous l’impulsion d’aPriori, d’une nouvelle génération de modèles d’intelligence sur les flux d’ordres.

« Les données utilisateur ne sont pas qu’une simple participation : elles forment la prochaine vague de l’intelligence de trading. »

Programme de contribution communautaire de données : Pour renforcer la capacité de l’IA à comprendre les comportements de trading, aPriori lance une initiative invitant la communauté à transmettre des données. En effectuant quelques actions simples, chaque utilisateur peut enrichir la capacité des modèles à décrypter l’univers on-chain :

• Lier un portefeuille : rattachez vos adresses principales et fournissez ainsi un profil comportemental exhaustif.
• Réseaux pris en charge : Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet (réseau de test).
• Synchroniser les comptes sociaux : possibilité de connecter Twitter, Discord et d’autres plateformes pour étoffer le contexte d’identité.
• Tableau de bord et suivi : espace dédié affichant l’historique de connexion, les activités de trading et la progression des contributions.

Grâce à ces données, le système identifie les adresses appartenant au même utilisateur, détecte les dynamiques collaboratives, et affine la capacité de l’IA à classifier les transactions et à évaluer les risques.

« Comment distinguer une transaction associée à un flux toxique ? »

Au cœur du moteur Swapr, l’IA évalue en temps réel chaque transaction avant exécution, selon plusieurs critères clés :

• Paramètres de la transaction : sens d’achat ou de vente, routage des tokens, consommation de gas, frais, slippage.
• Historique de l’adresse : fréquence des trades, comportements passés, mouvements d’actifs.
• Réactions du marché : évolution des prix de la seconde à 24 heures après l’exécution.
• Rentabilité : la transaction génère-t-elle des profits à plusieurs échéances, et présente-t-elle un danger pour les LP ?

Le système signale les flux toxiques — arbitrages ou attaques sandwich exploitant l’asymétrie d’information — en mesurant la menace de chaque transaction pour l’équité globale.

« Les modèles vraiment intelligents comprennent le trading : ils ne font pas qu’ajouter de la complexité. »

aPriori adopte une approche multi-algorithme, associant modèles traditionnels (XGBoost, LightGBM) et modèles temporels (RNN, Transformer). Les modèles classiques sont performants dans l’analyse structurée et interprétable ; les modèles temporels repèrent les évolutions comportementales au fil du temps.

Swapr s’appuie à terme sur une architecture en ensemble : les sous-modèles apprennent sur des fenêtres de données et des temporalités différentes. Cette évaluation intégrée garantit des réponses plus robustes et précises face aux comportements de trading sophistiqués.

« Qui est réellement à l’origine d’une transaction ? Collusion pour l’arbitrage ? »

L’arbitrage passe rarement par un seul portefeuille : il s’agit le plus souvent d’une action coordonnée impliquant plusieurs adresses. En identifiant ces groupes comportementaux, le système anticipe la formation de syndicats d’arbitrage et prévient l’impact de flux toxiques concentrés sur les LP.

« Faire de l’IA le pivot de l’exécution du trading »

Grâce à l’enrichissement des jeux de données d’apprentissage, l’intelligence de flux d’ordre de Swapr s’impose au cœur des routes DeFi, permettant non seulement d’optimiser les prix, mais aussi de gérer la liquidité en temps réel et de sécuriser à parts égales utilisateurs et LP.

Ray, fondateur, déclare : « Un véritable moteur d’exécution DeFi doit savoir interpréter et évaluer les transactions — et savoir protéger l’écosystème. Nous voulons que Swapr devienne la première porte d’entrée vers un trading capable, à proprement parler, de “penser”. »

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