La majorité des DAO et des protocoles de gestion d'actifs on-chain adoptent en réalité un modèle de gouvernance assez simple et brut — proposition, vote, et c'est tout. Mais le problème, c'est que la qualité des données utilisées pour le vote est très variable, et après l'exécution des décisions, personne ne suit vraiment l'efficacité des résultats. Résultat : la gouvernance devient de plus en plus inefficace, et parfois elle tombe dans un cercle vicieux de "poubelle qui entre, poubelle qui sort".

En réalité, le rôle des oracles dépasse largement ce que l'on imagine. Ce ne sont pas seulement des fournisseurs de données, mais ils évoluent lentement pour devenir l'infrastructure fondamentale de la gouvernance on-chain, capables de participer activement et de renforcer l'ensemble du processus décisionnel.

Prenons un exemple concret. Supposons qu'un DAO gère un trésor d'actifs valant plusieurs centaines de millions de dollars, et qu'une proposition concernant l'ajustement du portefeuille d'investissement soit sur la table. Quel serait le processus normal ? La communauté doit voter dans un contexte d'asymétrie d'information — la majorité ne comprend pas forcément comment le risque évoluera après l'ajustement. Mais si l'on intègre une couche de données vérifiables ?

Avant la proposition, la communauté peut directement utiliser ce système pour simuler l’impact réel de l’ajustement basé sur l’historique complet de la chaîne — comment le rendement change, où se situe le plafond de risque, et enfin obtenir un rapport d’analyse signé par un consensus de nœuds. Le vote repose alors sur des faits, et non sur des suppositions.

Après l’approbation de la proposition, le système surveille automatiquement le processus d’exécution. Le gestionnaire ou le contrat intelligent respecte-t-il strictement la décision de vote ? La répartition des actifs est-elle correcte ? Le risque dépasse-t-il la limite ? En cas de déviation, une alerte immédiate est déclenchée.

Après une période d’exécution, un rapport d’audit de performance indépendant est généré. La véritable efficacité de la décision est claire comme de l’eau de roche. Ensuite, on peut évaluer la performance du gestionnaire ou des contributeurs, et planifier la prochaine étape d’investissement, le tout avec des données à l’appui.

Ainsi, un cycle complet de gouvernance se forme — allant de la prise de décision basée sur des données de confiance, au suivi du processus, puis à la vérification des résultats. La gouvernance traditionnelle devient une gouvernance intelligente véritablement pilotée par les données.