Le paysage secret de la centralisation des paiements en stablecoin : 85 % du volume contrôlé par 1000 portefeuilles

Titre original : Stablecoin Payments from the Ground Up

Source originale : Artemis

Traduction originale : Techflow Research

Ce rapport fournit une analyse empirique de l'utilisation des paiements en stablecoin, couvrant les transactions de personne à personne (P2P), d'entreprise à entreprise (B2B), et de personne à entreprise/entreprise à personne (P2B/B2P).

Ce rapport effectue une analyse empirique de l'utilisation des paiements en stablecoin, en étudiant les modèles de transactions P2P, B2B et P2B/B2P. En exploitant le jeu de données Artemis, qui fournit des metadata sur les adresses de portefeuille, y compris des estimations de géolocalisation, des étiquettes de propriété et des identifications de smart contract, nous avons classé les transactions en fonction des caractéristiques des portefeuilles émetteurs et récepteurs. L'analyse se concentre principalement sur le réseau Ethereum, qui héberge environ 52 % de l'offre mondiale de stablecoin.

Nous avons spécifiquement étudié deux stablecoins majeurs : USDT et USDC, qui détiennent ensemble 88 % de part de marché. Malgré une augmentation significative de l'adoption des stablecoins et de l'attention réglementaire au cours de l'année écoulée, une question clé reste sans réponse : comment l'utilisation réelle des stablecoins dans les paiements se compare-t-elle aux autres activités ? Ce rapport vise à découvrir les principaux moteurs de l'adoption des paiements en stablecoin et à fournir des informations pour prédire les tendances futures.

1. Background

Ces dernières années, l'adoption des stablecoins a considérablement augmenté, avec une offre dépassant désormais 200 milliards de dollars et un volume trading mensuel on-chain dépassant 40 000 milliards de dollars. Bien que les réseaux blockchain offrent des registres de transactions entièrement transparents pouvant être analysés, l'anonymat de ces réseaux et le manque d'informations concernant les objectifs des transactions (par exemple, paiements nationaux, paiements transfrontaliers, trading, etc.) rendent l'analyse des transactions et des utilisateurs difficile.

En outre, l'utilisation de smart contracts et de trading automatisé sur des réseaux comme Ethereum complique davantage l'analyse, car une seule transaction peut impliquer des interactions avec plusieurs smart contracts et tokens. Par conséquent, une question clé non résolue est de savoir comment évaluer l'utilisation actuelle des stablecoins dans les paiements par rapport à d'autres activités telles que le trading. Malgré de nombreux chercheurs travaillant sur cette question complexe, ce rapport vise à fournir des approches supplémentaires pour évaluer l'utilisation des stablecoins, en particulier à des fins de paiement.

Dans l'ensemble, il existe deux approches principales pour évaluer l'utilisation des stablecoins, en particulier pour les paiements.

La première approche est l'approche de filtrage, qui utilise des données de transaction blockchain brutes et emploie des techniques de filtrage pour supprimer le bruit, fournissant ainsi une estimation plus précise de l'utilisation des paiements en stablecoin.

La deuxième approche implique d'interroger les principaux fournisseurs de paiements en stablecoin et d'estimer l'activité des stablecoins sur la base de leurs données de paiement divulguées.

Le Visa Onchain Analytics Dashboard développé par Visa en collaboration avec Allium Labs adopte la première approche. Ils réduisent le bruit dans les données brutes grâce à des techniques de filtrage pour offrir des perspectives plus claires sur l'activité des stablecoins. La recherche indique qu'après avoir filtré les données brutes, le volume trading mensuel global de stablecoins a diminué d'environ 5 000 milliards de dollars (volume total) à 1 000 milliards de dollars (volume ajusté). En ne considérant que le volume des transactions de détail (transactions d'une valeur inférieure à 250 dollars), le volume s'élève à seulement 60 milliards de dollars. Nous avons utilisé une approche de filtrage similaire au Visa Onchain Analytics Dashboard, mais notre approche se concentre davantage sur l'étiquetage explicite des transactions comme étant utilisées pour les paiements.

La deuxième approche est basée sur des données d'enquête d'entreprise et a été utilisée dans le "Fireblocks 2025 Stablecoin Landscape Report" et le "Stablecoin Payments from Scratch Report". Ces rapports exploitent les informations divulguées par les acteurs clés du marché des paiements blockchain pour estimer l'utilisation directe des stablecoins dans les paiements. En particulier, le "Stablecoin Payments from Scratch Report" fournit une estimation globale des volumes de transactions de paiement en stablecoin, classant ces paiements en B2B (business-to-business), B2C (business-to-consumer), P2P (peer-to-peer), parmi d'autres catégories. Les rapports révèlent qu'en février 2025, le montant annuel des règlements est d'environ 72,3 milliards de dollars, la majorité étant des transactions B2B.

La principale contribution de cette étude réside dans l'application d'une méthode de filtrage des données pour estimer l'utilisation des stablecoins dans les paiements on-chain. Les résultats de la recherche éclairent l'utilisation des stablecoins et offrent des estimations plus précises. De plus, nous fournissons des conseils aux chercheurs sur l'utilisation des méthodes de filtrage des données pour traiter les données blockchain brutes, réduire le bruit et améliorer la précision des estimations.

2. Data

Notre jeu de données couvre toutes les transactions de stablecoin sur la blockchain Ethereum d'août 2024 à août 2025. L'analyse se concentre sur les transactions impliquant les deux principaux stablecoins, USDC et USDT. Ces deux stablecoins ont été choisis en raison de leurs parts de marché élevées et de leur forte stabilité de prix, ce qui aide à réduire le bruit dans le processus d'analyse. Nous ne prenons en compte que les transactions de transfert, à l'exclusion des transactions de minting, de burning ou de bridging. Le tableau 1 résume les aspects clés de notre jeu de données analysé.

Table 1: Transaction Type Summary

3. Methodology and Results

Dans cette section, nous détaillons la méthodologie utilisée pour analyser l'utilisation des stablecoins, en mettant l'accent sur les transactions de paiement. Premièrement, nous filtrons les données en distinguant les transactions impliquant des interactions avec des smart contracts et les transactions représentant des transferts entre des comptes détenus par des utilisateurs (EOA), classant ces dernières comme des transactions de paiement. Ce processus est détaillé dans la section 3.1. Par la suite, la section 3.2 explique comment les données d'étiquettes de compte EOA fournies par Artemis sont utilisées pour classer davantage les transactions de paiement en P2P, B2B, B2P, P2B et transactions de classe B interne. Enfin, la section 3.3 analyse la concentration des transactions en stablecoin.

3.1 Stablecoin Payments (EOA) vs. Smart Contract Transactions

Dans l'espace Decentralized Finance, de nombreuses transactions impliquent des interactions avec des smart contracts, combinant plusieurs opérations financières en une seule transaction, comme l'échange d'un one token contre un autre à travers plusieurs pools de liquidité. Cette complexité rend l'analyse de l'utilisation des stablecoins spécifiquement à des fins de paiement plus difficile.

Pour simplifier l'analyse et améliorer la capacité à étiqueter les transactions blockchain en stablecoin comme des paiements, nous définissons les paiements en stablecoin comme toute transaction de stablecoin ERC-20 où les fonds sont transférés d'une adresse EOA à une autre adresse EOA (à l'exclusion des transactions de minting et de burning). Toute transaction non étiquetée comme un paiement est classée comme une transaction par smart contract, englobant toutes les transactions impliquant des interactions avec des smart contracts (par exemple, principalement les transactions DeFi).

La figure 1 illustre que la plupart des paiements d'utilisateur à utilisateur (EOA-EOA) sont effectués directement, chaque hash de transaction correspondant à un seul transfert. Certains transferts multi EOA-EOA au sein du même hash de transaction sont principalement facilités par des agrégateurs, ce qui indique une utilisation relativement mineure des agrégateurs dans les transferts simples. En revanche, la distribution des transactions par smart contract implique davantage de transactions de transfert en plusieurs étapes, ce qui suggère que dans les opérations DeFi, les stablecoins circulent souvent entre différentes applications et protocoles avant de retourner sur un compte EOA.

Figure 1 :

*L'échantillon de données analysé couvre les transactions du 4 juillet 2025 au 31 juillet 2025.

Les tableaux 2 et 2 montrent qu'en termes de nombre de transactions, le ratio de transactions de paiement (EOA-EOA) par rapport aux transactions par smart contract (DeFi) est d'environ 50:50, les transactions par smart contract représentant 53,2 % du volume de transactions. Cependant, la figure 2 montre que le volume de transactions (montant total du transfert) présente une plus grande volatilité que le nombre de transactions, indiquant que les grands transferts EOA-EOA, principalement provenant d'institutions, ont entraîné ces fluctuations.

Tableau 2 : Résumé du type de transaction

Figure 2 :

La figure 3 explore la distribution du montant des transactions entre les transactions de paiement (EOA-EOA) et les transactions par smart contract. La distribution des montants pour les transactions de paiement et par smart contract ressemble à une distribution normale à queue lourde, avec une valeur moyenne allant de 100 USD à 1000 USD.

Cependant, il y a un pic significatif dans les transactions avec des montants inférieurs à 0,1 USD, ce qui peut indiquer la présence d'activité de bots ou de comportement de front-running de transaction associé à de faux trading et à du wash trading, conformément aux descriptions de Halaburda et al. (2025) et Cong et al. (2023).

Étant donné que les gas fees d'Ethereum dépassent généralement 0,1 USD, les transactions en dessous de ce seuil doivent être examinées plus en détail et potentiellement exclues de l'analyse.

Figure 3 :

L'échantillon de données utilisé pour cette analyse couvre les enregistrements de transactions du 4 juillet 2025 au 31 juillet 2025.

3.2 Payment Types

En utilisant les informations d'étiquettes fournies par Artemis, une analyse plus approfondie des paiements entre deux adresses EOA peut être effectuée. Artemis fournit des informations d'étiquettes pour de nombreuses adresses de portefeuille Ethereum, capables d'identifier les portefeuilles détenus par des institutions (par exemple, Coinbase). Nous classons les transactions de paiement en cinq types : P2P, B2B, B2P, P2B et B interne. Vous trouverez ci-dessous des descriptions détaillées de chaque catégorie.

Paiement P2P :

Les paiements blockchain P2P font référence aux transactions où les fonds sont directement transférés entre deux utilisateurs sur un réseau blockchain. Dans une blockchain basée sur les comptes (telle qu'Ethereum), ces transactions P2P sont définies comme le processus de déplacement d'actifs numériques du portefeuille d'un utilisateur (compte EOA) vers le portefeuille EOA d'un autre utilisateur. Toutes les transactions sont enregistrées et validées sur la blockchain sans avoir besoin d'intermédiaires.

Défi principal :

L'un des principaux défis est d'identifier si une transaction entre deux portefeuilles dans le système de compte a effectivement eu lieu entre deux entités distinctes (c'est-à-dire des individus plutôt que des entités) et de la classer correctement comme une transaction P2P. Par exemple, les transferts entre les propres comptes d'un utilisateur (c'est-à-dire des comptes Sybil) ne doivent pas être comptés comme des transactions P2P. Cependant, si nous définissons simplement toutes les transactions entre EOA comme des transactions P2P, nous pourrions classer par erreur de tels transferts comme P2P.

Un autre problème survient lorsqu'un compte EOA appartient à une entreprise, telle qu'un centralized exchange (CEX, comme Coinbase), où le portefeuille EOA n'est pas réellement détenu par un véritable individu. Dans notre jeu de données, nous pouvons étiqueter de nombreux portefeuilles EOA institutionnels et d'entreprise ; cependant, en raison d'informations d'étiquettes incomplètes, certains EOA détenus par des entreprises mais non enregistrés dans notre jeu de données peuvent être incorrectement étiquetés comme des portefeuilles individuels.

Enfin, cette approche ne parvient pas à capturer les paiements blockchain P2P effectués par l'intermédiaire d'intermédiaires — un modèle connu sous le nom de "Stablecoin Sandwich". Dans ce modèle, les fonds sont transférés entre les utilisateurs par l'intermédiaire d'un intermédiaire qui règle on-chain. Plus précisément, la monnaie fiduciaire est d'abord envoyée à l'intermédiaire, qui la convertit en cryptomonnaie, puis les fonds sont transférés via le réseau blockchain, et enfin, l'intermédiaire du destinataire (qui peut être le même ou un autre) la reconvertit en monnaie fiduciaire. Le transfert blockchain agit comme la "couche intermédiaire" du "sandwich", tandis que la conversion fiduciaire forme les "couches extérieures". Le défi principal dans l'identification de ces transactions est qu'elles sont exécutées par des intermédiaires qui peuvent regrouper plusieurs transactions pour réduire les frais de gas. Par conséquent, certaines données clés (telles que les montants exacts des transactions et le nombre d'utilisateurs impliqués) ne sont disponibles que sur la plateforme de l'intermédiaire.

Paiement B2B :

Les transactions B2B font référence aux transferts électroniques d'une entreprise à une autre sur un réseau blockchain. Dans notre jeu de données, les paiements en stablecoin désignent des transferts entre deux portefeuilles EOA institutionnels connus, tels que de Coinbase à Binance.

Paiement B interne :

Les transactions entre deux portefeuilles EOA de la même institution sont étiquetées comme des transactions de type B interne.

Paiement P2B (ou B2P) :

La transaction P2B ou B2P fait référence à un transfert électronique de fonds entre un individu et une entreprise, et la transaction peut être bidirectionnelle.

Grâce à cette approche d'étiquetage, nous avons analysé les données de paiement (limitées aux transferts EOA-EOA uniquement), les principaux résultats étant résumés dans le tableau 3. Les données montrent que 67 % des transactions EOA-EOA entrent dans la catégorie P2P, mais elles ne représentent que 24 % du volume total des paiements. Ce résultat indique en outre que, par rapport aux institutions, les utilisateurs P2P transfèrent des montants plus faibles. De plus, l'une des catégories avec le volume de transactions de paiement le plus élevé est la catégorie B interne, ce qui suggère une part importante des transferts au sein de la même organisation. Explorer les implications spécifiques des transactions B internes et comment les comptabiliser dans l'analyse de l'activité de paiement reste une question de recherche intéressante.

Tableau 3 : Distribution des transactions par catégorie de paiement

Enfin, la figure 4 montre la fonction de distribution cumulative (CDF) des montants des transactions divisés par chaque catégorie de paiement. À partir de la CDF, il est évident qu'il existe des différences significatives dans la distribution des montants des transactions entre les catégories. La plupart des transactions au sein des comptes EOA-EOA avec des montants inférieurs à 0,1 USD appartiennent au type P2P, démontrant en outre que ces transactions sont probablement davantage motivées par des bots et des portefeuilles contrôlés plutôt qu'initiées par des institutions marquées dans notre jeu de données. De plus, la CDF des transactions P2P renforce le point de vue selon lequel la majorité des montants des transactions sont faibles, tandis que les transactions étiquetées comme B2B et B interne montrent des montants de transaction significativement plus élevés. Enfin, la CDF des transactions P2B et B2P se situe entre P2P et B2B.

Figure 4 :

Cet échantillon de données d'analyse couvre les enregistrements de transactions du 4 juillet 2025 au 31 juillet 2025.

Les figures 5 et 6 montrent la tendance de chaque catégorie de paiement au fil du temps.

La figure 5 se concentre sur les changements calculés chaque semaine, affichant une tendance d'adoption cohérente et une croissance du volume de transactions hebdomadaire dans toutes les catégories. Le tableau 4 résume en outre les changements globaux d'août 2024 à août 2025.

De plus, la figure 6 illustre les différences de paiement entre les jours de semaine et les week-ends, montrant clairement une réduction du volume de transactions de paiement pendant les week-ends. Dans l'ensemble, l'utilisation des transactions de paiement pour toutes les catégories montre une tendance à la hausse au fil du temps, tant en semaine que le week-end.

Figure 5 :

Figure 6 :

Tableau 4 : Volume de transactions de paiement, nombre de transactions et montant de transaction au fil du temps

3.3 Concentration of Stablecoin Transactions

Dans la figure 9, nous avons calculé la concentration des principaux portefeuilles émetteurs envoyant des stablecoins sur la blockchain Ethereum. Évidemment, la majorité du volume de transfert de stablecoins est concentrée dans quelques portefeuilles. Au cours de notre période d'échantillonnage, les 1 000 premiers portefeuilles représentaient environ 84 % du volume de transactions.

Cela suggère que malgré le fait que la DeFi et la blockchain visent à soutenir et à promouvoir la décentralisation, elles présentent toujours des caractéristiques hautement centralisées dans certains aspects.

Figure 9 :

L'échantillon de données utilisé dans cette analyse couvre les enregistrements de transactions du 4 juillet 2025 au 31 juillet 2025.

4. Discussion

Clairement, l'adoption des stablecoins augmente régulièrement au fil du temps, avec un volume et une fréquence de transactions ayant plus que doublé entre août 2024 et août 2025. Estimer l'utilisation des stablecoins dans les paiements est une tâche difficile, et davantage d'outils sont développés pour aider à améliorer cette estimation. Cette étude a utilisé les données d'étiquettes fournies par Artemis pour explorer et estimer l'utilisation des paiements en stablecoin enregistrés sur la blockchain (Ethereum).

Nos estimations indiquent que les paiements en stablecoin représentent 47 % du volume total de transactions (ou 35 % si l'on exclut les transactions de type B interne). Comme nous avons moins de restrictions sur la catégorisation des paiements (principalement basées sur les transferts EOA-EOA), cette estimation peut être considérée comme une limite supérieure. Cependant, les chercheurs peuvent appliquer d'autres méthodes de filtrage en fonction de leurs objectifs de recherche, tels que des seuils de montant de transaction. Par exemple, l'ajout d'une limite de montant minimum de 0,1 USD peut exclure les manipulations de transactions de faible valeur mentionnées dans la section 3.1.

Dans la section 3.2, en classant davantage les transactions de paiement en P2P, B2B, P2B, B2P et transactions de type B interne en utilisant les données d'étiquettes Artemis, nous avons constaté que les paiements P2P ne représentent que 23,7 % du volume total de transactions de paiement (toutes les données originales) ou 11,3 % (en excluant les transactions de type B interne). Les recherches précédentes indiquaient que les paiements P2P représentent environ 25 % des paiements en stablecoin, ce qui s'aligne étroitement avec nos résultats.

Enfin, dans la section 3.3, nous observons qu'en termes de volume de transactions, la majorité des transactions en stablecoin sont concentrées dans les 1 000 portefeuilles les mieux classés. Cela soulève une question intéressante : l'utilisation des stablecoins évolue-t-elle comme un outil de paiement piloté par des intermédiaires et de grandes entreprises, ou comme un outil de règlement de transactions P2P ? Seul le temps nous le dira.

Références

<1> Yaish, A., Chemaya, N., Cong, L. W., & Malkhi, D. (2025). Inequality in the Age of Pseudonymity. arXiv preprint arXiv:2508.04668.

<2> Awrey, D., Jackson, H. E., & Massad, T. G. (2025). Stable Foundations: Towards a Robust and Bipartisan Approach to Stablecoin Legislation. Available at SSRN 5197044.

<3> Halaburda, H., Livshits, B., & Yaish, A. (2025). Platform building with fake consumers: On double dippers and airdrop farmers. NYU Stern School of Business Research Paper Forthcoming.

<4> Cong, L. W., Li, X., Tang, K., & Yang, Y. (2023). Crypto wash trading. Management Science, 69(11), 6427-6454.

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