Mi-janvier, un phénomène a choqué beaucoup de gens : le compte officiel d’une blockchain majeure a directement publié des données on-chain de Starknet, avec un nombre d’utilisateurs actifs quotidiens à un chiffre, accompagnées d’un commentaire plein de sarcasme. Bien que cette publication ne soit qu’un exemple, elle met en lumière une vraie problématique : comment se fait-il que des projets qui ont levé des centaines de millions de dollars et étaient qualifiés de « Quatre Grands de l’L2 » soient aujourd’hui tombés si bas ?

En réalité, de nombreuses blockchains ont aujourd’hui une activité très faible. Mais il est rare que des officiels se moquent directement de leurs concurrents. Cela m’a intrigué — ces projets autrefois très populaires, après la fin de la vague d’airdrops et la dispersion des fonds spéculatifs, qu’est-ce qui reste réellement en termes d’activité on-chain ?

Pour mieux comprendre, j’ai demandé à quelqu’un d’écrire un script Python qui se connecte directement aux nœuds RPC des principales blockchains, et qui a extrait les données brutes des blocs des 15 et 16 janvier. La clé est de savoir comment traiter ces données pour qu’elles reflètent au plus près la réalité — il y a des subtilités.

La première question concerne l’architecture particulière de SVM comme Eclipse. Dans ses données on-chain, il y a des millions de votes de consensus provenant de nœuds de validation, ces « System Vote » ne représentent pas du tout de véritables interactions utilisateur, il faut donc les éliminer. Sinon, les chiffres seraient artificiellement gonflés.

La deuxième concerne le nettoyage des données des blockchains EVM. Pour Arbitrum, Base, Scroll, zkSync, Starknet, j’ai appliqué un filtre « Nonce > 10 ». Cela permet d’éliminer les comptes récemment créés, qui n’ont effectué que quelques transactions — souvent des comptes créés pour recevoir des airdrops, sans véritable utilisateur derrière. Seuls les comptes avec plus de 10 interactions sont considérés comme des utilisateurs actifs réels.

Grâce à ce processus de nettoyage, on peut se rapprocher de la véritable santé de chaque blockchain. Il ne s’agit pas simplement de comparer le nombre de transactions, mais de répondre à la question : combien d’utilisateurs restent réellement actifs sur la chaîne ? À quelle fréquence interagissent-ils ?

Ce point de vue est crucial. Car n’importe quelle blockchain peut prétendre avoir un million d’utilisateurs actifs par jour ou un volume de transactions énorme. Mais une fois que l’on élimine robots et bruits, on voit clairement qui a une véritable écosystème et qui n’est qu’un feu de paille. Pour les investisseurs et les développeurs, ce chiffre réel vaut bien plus que toutes les campagnes de communication.