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Chainlink et Chainalysis s'associent pour faire progresser l'automatisation de la conformité inter-chaînes

Chainlink et Chainalysis s'associent pour faire progresser l'automatisation de la conformité inter-chaînes

DeFi PlanetDeFi Planet2025/11/04 14:39
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Par:DeFi Planet

Résumé rapide 

  • Chainlink et Chainalysis forment un partenariat stratégique pour faire progresser la conformité on-chain.
  • L’intégration combine l’intelligence de risque KYT de Chainalysis avec le moteur de conformité automatisé (ACE) de Chainlink.
  • Les institutions peuvent automatiser l’application des politiques à travers différentes blockchains, réduisant les vérifications manuelles et assurant une conformité prête pour l’audit.

Chainlink et Chainalysis ont annoncé un partenariat stratégique visant à intégrer l’intelligence de risque blockchain en temps réel avec des flux de travail de conformité automatisés et inter-chaînes. Cette collaboration combinera le système Know Your Transaction (KYT) de Chainalysis avec le moteur de conformité automatisé (ACE) de Chainlink, permettant aux institutions d’appliquer des contrôles basés sur des politiques à travers plusieurs blockchains sans intervention manuelle.

L’intégration, prévue pour être lancée au deuxième trimestre 2026, permettra aux émetteurs, plateformes d’échange et institutions réglementées d’automatiser les conditions entourant les transferts d’actifs, l’émission, le rachat et les retraits, le tout basé sur les alertes KYT. L’objectif est de créer une norme de conformité unifiée qui élimine les systèmes de surveillance fragmentés et spécifiques à chaque blockchain.

La principale plateforme d’intelligence et de conformité on-chain a conclu un partenariat stratégique avec Chainlink pour alimenter des flux de travail de conformité inter-chaînes avancés en utilisant le moteur de conformité automatisé (ACE) de Chainlink.

Cela permettra aux utilisateurs de…

— Chainlink (@chainlink) 3 novembre 2025

Automatiser la conformité grâce à Chainlink ACE

Le moteur de conformité automatisé (ACE) de Chainlink, construit sur l’environnement d’exécution Chainlink (CRE), permet aux institutions de définir et d’exécuter des politiques à la fois sur des blockchains publiques et privées. Grâce à ACE, les organisations peuvent convertir les règles de conformité en code programmable, appliquant des fonctions telles que des listes blanches, des limites de transaction et des contrôles d’accès avec des résultats déterministes.

Ce cadre prend également en charge des identifiants d’identité réutilisables et préservant la confidentialité via le système Cross-Chain Identity (CCID), compatible avec des standards tels que LEI/vLEI, ONCHAINID et DIDs. Les outils de surveillance et de reporting d’ACE fournissent des journaux prêts pour l’audit, des intégrations SOC et des alertes automatisées, renforçant la transparence opérationnelle et la supervision réglementaire.

Renforcer la confiance et l’adoption institutionnelles

Chainalysis KYT surveille les transactions crypto en temps réel, identifiant les activités suspectes et les fraudes potentielles à travers les réseaux. En connectant directement les signaux de risque KYT à Chainlink ACE, les institutions peuvent automatiser l’application de la conformité, assurant des opérations blockchain plus rapides et plus sûres.

Selon Jordan Bregman, directeur de la croissance stratégique chez Chainalysis, ce partenariat permet à « l’intelligence des risques de devenir une application concrète », réduisant les examens manuels et soutenant des contrôles cohérents entre les blockchains. Kostiantyn Dmitriiev, Senior Product Manager chez Chainlink Labs, a ajouté que cette collaboration représente « une étape majeure pour une infrastructure de conformité transparente et de niveau institutionnel ».

Pendant ce temps, 0G, une blockchain Layer 1 modulaire axée sur l’IA, a adopté Chainlink CCIP et Data Streams comme son infrastructure inter-chaînes canonique, permettant des transferts de tokens sécurisés, des données de marché à faible latence et des applications décentralisées alimentées par l’IA en temps réel.

 

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