Calculs à Zero-Knowledge pour un Web3 plus Intelligent et Évolutif
Qu'est-ce que Lagrange (LA) ? Alors que la technologie blockchain continue d'évoluer, une chose devient de plus en plus claire : les ressources on-chain sont limitées. Exécuter des calculs complexes ou récupérer des données historiques de la blockchain directement on-chain est coûteux, lent et inefficace.
Décomposons cela.
🧩 Le Problème que Lagrange Résout
Imaginez que vous construisez un protocole DeFi qui calcule le prix moyen $ETH à travers 10 chaînes différentes au cours des 30 derniers jours. Faire cela directement on-chain est presque impossible :
• Les frais de gaz seraient énormes
• Vous auriez besoin d'oracles, ce qui réduit la confiance
• Les limites de stockage et les plafonds de calcul bloqueraient l'exécution
Les développeurs sont souvent confrontés à cela lors de la création de protocoles cross-chain, de modèles d'IA ou même de l'analyse de l'historique des utilisateurs. Lagrange offre une solution en vous permettant de calculer hors chaîne et de prouver le résultat avec des ZKP on-chain.⚙️ Architecture de Lagrange : Trois Piliers
Lagrange est construit sur un design modulaire composé de trois composants principaux :
1. 🔬 Réseau ZK Prover
C'est un réseau décentralisé de ZK Provers—des nœuds qui exécutent des calculs et génèrent des preuves à zero-knowledge.
• Tout le monde peut devenir un prover en stakant des jetons LA
• Les provers rivalisent pour effectuer des tâches soumises par des utilisateurs ou des développeurs
• Le réseau assure la redondance et la validité des preuves via la vérification cryptographique
Ce réseau externalise des tâches complexes telles que l'interrogation de l'historique de la blockchain ou le calcul des prix moyens, puis renvoie une preuve qui peut être vérifiée on-chain.
2. ⚡ Coprocesseur ZK (avec la bibliothèque zkML)
Un coprocesseur ZK est comme un mini-processeur pour la logique hors chaîne. Pensez-y comme à une machine virtuelle qui exécute des calculs que les contrats intelligents ne peuvent pas gérer.
Cela inclut :
• L'agrégation de données historiques
• L'exécution de la logique commerciale hors chaîne
• L'exécution de modèles d'apprentissage automatique (via zkML, une bibliothèque pour l'apprentissage automatique à zero-knowledge)
3. 🧠 DeepProve
DeepProve permet :
• Des preuves de données (par exemple, le prix de l'ETH de la Chaîne A)
• Des preuves d'actifs cross-chain (par exemple, la propriété d'un NFT de la Chaîne B)
