Le terminal Bloomberg gagne des milliards de yuans par an grâce à la transmission de données, et maintenant 6 institutions ont directement mis leurs données en chaîne.

Auteur : Thejaswini M A

Traduction : Deep潮 TechFlow

Lecture de Deep潮 : Fidelity, Euronext, Tradeweb et 3 autres institutions majeures de Wall Street commencent à publier directement sur la blockchain via Pyth, rendant les données de marché accessibles gratuitement à tout développeur. Cela brise le monopole de 44 ans des intermédiaires de données comme Bloomberg — plus besoin de signer un contrat de deux ans, plus besoin de payer 27 000 dollars par an, plus besoin de clavier dédié. Plus important encore, c’est la condition préalable à la véritable mise à l’échelle des RWA (actifs du monde réel) dans la DeFi : les données doivent précéder la mise en chaîne des actifs.

En 1981, Michael Bloomberg a été évincé de Salomon Brothers. À l’époque, il avait 39 ans, y travaillait depuis 15 ans, et est parti avec une indemnité de licenciement de 10 millions de dollars, très mécontent de la façon dont Wall Street gérait l’information. Sa réaction à son licenciement, selon toute norme raisonnable, était folle : il a commencé à apparaître chaque matin avec un café dans le bureau de Merrill Lynch, à errer dans les couloirs, à donner du café à des inconnus, en expliquant qu’il voulait leur construire un ordinateur qui sait tout. Les traders acceptaient le café, mais n’étaient pas aussi convaincus pour cet ordinateur.

44 ans plus tard, ces ordinateurs coûtent 27 000 dollars par an chacun. Il y en a 350 000 dans le monde, et Bloomberg en tire environ 10 milliards de dollars par an. Leur génie structurel réside dans le fait qu’il s’est placé entre les institutions qui détiennent les données et ceux qui en ont besoin, percevant des péages sur tout ce qui transite. Les données n’appartiennent jamais à Bloomberg — Merrill a des données, Goldman Sachs a des données, chaque société de trading de Wall Street a des données. Bloomberg a simplement construit une station de péage, convainquant tout le monde que cette station était la destination, puis augmentant les prix chaque année, car que pouvez-vous faire, appeler votre broker ?

Ce modèle a résisté à chaque révolution technologique en quarante ans, car personne n’a trouvé de meilleur mécanisme de distribution. Jusqu’à mercredi dernier.

Le 9 avril, six institutions qui alimentaient la station de péage ont commencé à publier leurs données directement ailleurs : Euronext, Fidelity, Tradeweb, OTC Markets Group, la division Forex de la Bourse de Singapour et Exchange Data International, via le nouveau marché de données de Pyth, directement sur la blockchain, accessible à tout développeur sur la chaîne. Pas besoin de contrat, pas besoin d’engagement de deux ans, pas besoin de clavier spécial vert et jaune.

Souvenez-vous de cette phrase : la véritable curiosité de monopoliser les données des autres, c’est que ceux qui s’en rendent compte finissent par le faire aussi.

Le secteur des données financières vaut environ 30 milliards de dollars par an, c’est l’un des monopoles les moins discutés au monde, probablement parce que la seule personne qui s’y intéresse est celle qui paie déjà.

Bloomberg contrôle environ 33 % du marché mondial des données financières, avec plus de 10 milliards de dollars de revenus annuels issus uniquement de ses terminaux. Après l’acquisition par le London Stock Exchange Group pour 27 milliards de dollars, Refinitiv détient environ 20 %. Les revenus issus des données de marché selon ICE Data Services s’élèvent à 2,8 milliards de dollars. Viennent ensuite FactSet, S&P Global, Morningstar et quelques acteurs régionaux spécialisés. Les quatre principaux fournisseurs contrôlent la majorité des flux de données financières, depuis leur origine jusqu’aux entreprises demandeuses.

Tous ces acteurs ont un modèle similaire. Les bourses, les sociétés de trading, les banques et les gestionnaires d’actifs génèrent des données de tarification en tant que sous-produit de leur activité. Ils vendent ou autorisent ces données à des fournisseurs. Ces fournisseurs les packagent, les standardisent, y ajoutent des outils d’analyse, puis les revendent à prix élevé, souvent via des contrats à long terme et des accès propriétaires, rendant la migration difficile. Bloomberg verrouille votre abonnement pour deux ans. Annuler prématurément coûte 50 % de la valeur restante du contrat. Tout dans l’expérience Bloomberg est conçu pour rendre le départ plus difficile que le rester : clavier différent, format de données différent. Même la moitié des messages échangés entre traders sur Wall Street transitent via Bloomberg, ce qui signifie que changer de terminal revient à abandonner votre carnet d’adresses.

Ce modèle a duré quarante ans parce que les fournisseurs ont résolu un vrai problème difficile : obtenir, nettoyer, standardiser et livrer à faible latence via une infrastructure mondiale à partir de centaines de sources. Bloomberg a gagné sa position.

Mais la blockchain est un mécanisme de distribution supérieur. Peut-être pas pour tout, pas encore à pleine échelle. Mais pour connecter les institutions détenant des données et les développeurs souhaitant construire dessus, une infrastructure publique programmable sur une chaîne est structurellement meilleure qu’un terminal propriétaire avec un contrat de deux ans. En transformant les données en API sans coût de changement, vous offrez à tout développeur sur la chaîne un accès sans permission, en self-service. C’est ce que fait Pyth.

Euronext, Exchange Data International, Fidelity Investments, OTC Markets Group, la division Forex de la Bourse de Singapour et Tradeweb commencent à publier directement leurs données de marché propriétaires via le nouveau marché de données de Pyth, sur la chaîne.

Euronext Forex : devises au comptant et métaux précieux. Taux de change pour le trading mondial réel.

Fidelity : valorisations d’ETF et données de revenus fixes. Données quotidiennes utilisées par les institutions pour marquer la valeur de leur portefeuille.

Tradeweb : cotations intrajournalières d’ETF. Évaluations en temps réel provenant d’une des plus grandes plateformes de trading électronique.

OTC Markets Group : titres OTC. Un marché presque inexistant dans la data DeFi aujourd’hui.

Bourse de Singapour Forex : paires de devises asiatiques. Le marché Forex avec le plus de volume mais la moindre couverture sur la chaîne.

Ces six institutions couvrent une grande partie des classes d’actifs que la DeFi n’a jamais pu construire de manière fiable, car les données alimentant ces actifs ne sont pas institutionnelles.

Pourquoi les données doivent précéder les actifs

Dans la crypto, tout le monde parle depuis deux ans de la vague de tokenisation : obligations, actions, tout peut être tokenisé. La discussion suppose que la difficulté principale est de mettre les actifs sur la chaîne.

Mais la vraie difficulté, c’est les données. Avant de pouvoir échanger des obligations tokenisées dans un protocole DeFi, il faut connaître leur valeur en temps réel, à la seconde près, avec la même précision qu’un trader de Goldman Sachs. Avant de pouvoir construire des prêts ou des produits structurés autour d’actifs du monde réel, il faut une source de prix continue, provenant d’institutions de marché, et non de scraping de sites ou de mises à jour toutes les quelques minutes.

Les protocoles DeFi ont besoin de données financières traditionnelles précises et en temps réel pour faire des dérivés, des prêts et des produits structurés, mais ils ont historiquement dépendu de sources de données limitées ou lentes. C’est pourquoi la majorité des produits DeFi jusqu’à présent concerne les crypto-monnaies contre des crypto-monnaies. Les données pour alimenter ces produits ne sont pas assez fiables, pas assez rapides, ni provenant d’institutions crédibles dans le cadre de dialogues réglementaires.

Pyth Pro, lancé en septembre 2025, est une couche d’abonnement institutionnelle offrant des sources de prix avec un délai de 1 milliseconde sur plus de 2200 outils. En avril 2026, Polymarket a intégré Pyth Pro pour régler de nouveaux marchés d’actifs traditionnels, y compris principaux indices boursiers, matières premières et actions américaines, en utilisant des sources normalisées provenant de plus de 125 sociétés de trading, en remplacement de données manuelles ou spécifiques à une bourse. Hyperliquid utilise désormais Pyth pour ses contrats à terme sur le pétrole et l’or. La qualité des données atteint un niveau permettant de construire des produits financiers sérieux sans compromis.

La vague de tokenisation ne peut fonctionner à grande échelle sans cette couche. Sans sources de prix fiables pour les revenus fixes, il n’est pas possible de construire des produits de revenu fixe fiables sur la chaîne.

Guerre des oracles

Le problème initial des oracles dans la crypto était simple : les smart contracts vivent sur la chaîne, les prix hors chaîne. Il faut une connexion. Chainlink a été le principal oracle de la DeFi pendant la majeure partie du temps, en opérant un réseau de nœuds indépendants qui récupèrent des prix de sources tierces (bourses, agrégateurs, API de données) et les soumettent à la chaîne. Beaucoup de sources indépendantes, beaucoup de nœuds, une décentralisation raisonnable, un délai acceptable.

Pyth a adopté une approche différente dès le départ, en allant directement chercher les institutions qui font le marché. Aujourd’hui, plus de 120 institutions publient des données via Pyth, y compris des bourses mondiales, des sociétés de trading et des market makers. Jane Street ne décrit pas le prix du Bitcoin à partir d’un second niveau, mais devient un éditeur. Les données viennent de la source, pas d’un descriptif de la source.

C’est plus rapide, plus précis, plus directement lié à l’activité réelle du marché. Sur le plan structurel, c’est aussi plus centralisé : un cercle plus restreint d’éditeurs, qui se connaissent et vérifient leurs données mutuellement. Pyth dispose d’un mécanisme de staking et de pénalité, visant à créer des incitations économiques à la précision. Mais une meilleure façon de le dire est que Pyth privilégie la vitesse et la qualité des données plutôt que la décentralisation maximale. Pour la finance institutionnelle, c’est peut-être le bon compromis.

Le coût de la centralisation

La création de Pyth a été largement soutenue par Jump Crypto, qui a joué un rôle clé lors des événements de 2022, souvent évoqués mais rarement mentionnés. Le réseau d’éditeurs est un petit club où les institutions se connaissent et vérifient mutuellement leurs données. Le mécanisme de staking et de pénalité crée des incitations économiques à la précision, mais Pyth est à la fois plus rapide, de meilleure qualité, et plus centralisé que ses prédécesseurs. Vous n’utilisez pas une ressource commune pour remplacer un monopole. Vous utilisez un autre système concentré, qui tourne simplement sur la blockchain.

Le token PYTH a atteint un sommet historique de 1,20 dollar en mars 2024, mais se négocie actuellement autour de 0,046 dollar, en baisse d’environ 96 % par rapport à son pic. La raison évidente : utiliser les données de Pyth ne nécessite pas de détenir ou d’acheter du PYTH. Le réseau peut croître considérablement tout en maintenant le token dans une fourchette de prix, un problème connu. Le plan de réserve de Pyth tente de le résoudre, en redistribuant une partie des revenus du protocole pour racheter des PYTH sur le marché.

La fin de la station de péage

Transférer les données des institutions vers le bureau de ceux qui en ont besoin nécessite du matériel, un réseau propriétaire, des relations commerciales et un support continu. Bloomberg a tout cela, et facture en conséquence. Les producteurs de données n’ont pas de mécanisme de distribution alternatif, ils vendent donc à des intermédiaires, qui prennent leur marge. La blockchain élimine cette friction spécifique. Ce n’est pas l’analyse, ni le workflow, ni le clavier. C’est simplement quelqu’un qui doit déplacer les données d’un endroit à un autre et facturer pour ce privilège.

Mais Bloomberg vend un workflow. Terminal, clavier, messagerie, analyse, support. Les traders construisent toute leur carrière autour. Pyth ne vend rien de tout cela. C’est une couche de données intégrée au protocole. La seule partie en commun est la donnée elle-même, et cette partie vient de changer.

C’est crucial, car si Fidelity publie ses valorisations ETF sur la chaîne, tout développeur pourra lire ces données n’importe où, sans négociation de licence, sans payer 32 000 dollars par an, sans attendre que le fournisseur normalise le format. Les données deviennent une infrastructure programmable, pas un produit propriétaire. Les institutions conservent le contrôle de leur contenu publié et leur droit d’attribution. Le travail des intermédiaires — déplacer les données de la source à l’utilisateur — devient inutile.

Ces six institutions choisissent Pyth comme principal canal de distribution, ce qui marque un engagement différent de celui d’un simple pilote. Un pilote disparaît quand ses promoteurs changent de poste. Le canal principal devient une dépendance opérationnelle.

Tokeniser obligations, actions, tout. La majorité de ces choses sont encore à quelques mois ou années d’une échelle significative. Mais la matière première qui rend possible la mise à l’échelle des produits d’actifs du monde réel dans la DeFi est désormais accessible sans contrat, sans terminal, sans engagement de deux ans.

Michael Bloomberg a passé des mois à distribuer gratuitement du café dans les couloirs de Merrill Lynch, parce que ses données étaient enfermées dans des institutions sans raison de leur donner accès. Il a construit tout son business sur cette friction.

La station de péage ne disparaîtra pas d’un coup. Chaque monopole dans la distribution de données finit de la même manière. Pas par la guerre, pas par la loi, pas par la révolution. Principalement parce que quelqu’un, quelque part, se demande pourquoi il devrait payer pour quelque chose qu’il possède déjà.