Défis de l'Analyse des Données Blockchain

1. Introduction

En consultant un portefeuille, les mouvements de compte ne sont souvent pas immédiatement compressibles. Les entrées et sorties d'ETH ou de stablecoins comme l'USDC laissent place à l'interprétation : s'agit-il d'un trade, d'un virement ou d'une interaction avec un pool de liquidité ?

L'analyse des transactions on-chain révèle une grande complexité. Les explorateurs de blockchain fournissent des données brutes, mais sans le contexte nécessaire. Ils montrent les flux monétaires, les frais et les interactions de jetons, mais ne livrent aucune classification sémantique. Pour le suivi de portefeuille, le reporting et les déclarations fiscales, ces données non interprétées sont souvent insuffisantes.

Le défi de l'analyse on-chain concerne de nombreux acteurs du marché. Ce qui suit explique les limites des explorateurs de blockchain et les avantages des solutions automatisées.

2. Limites des Explorateurs de Blockchain

Les explorateurs comme Etherscan ou BscScan sont des outils essentiels, mais offrent principalement une vue technique des données. Les transactions sont présentées sous forme de données brutes, ce qui complique l'interprétation.

Les problèmes typiques incluent :

• Entrées : La distinction entre récompenses, trades ou transferts n'est pas immédiatement apparente.
• Sorties : Il est souvent peu clair s'il s'agit d'une vente, d'une sortie d'un pool de liquidité ou d'un transfert interne.
• Interactions DEX : Lors d'un swap sur Uniswap (par ex. ETH → USDC), les informations contextuelles concernant les frais, le slippage ou les jetons LP manquent souvent dans l'explorateur.

En particulier dans le secteur DeFi, la complexité augmente. Le retrait de liquidité d'un pool est classé par certains outils à tort comme une vente imposable. Les transferts internes entre propres portefeuilles peuvent également être interprétés par erreur comme des revenus.

Conclusion : Les explorateurs de blockchain documentent qu'une transaction a eu lieu, mais n'expliquent pas sa substance économique. Pour une gestion de portefeuille précise et un reporting fiscal, le contexte manquant est problématique.

3. Classification Fiscale des Transactions

Une source d'erreur fréquente dans le suivi crypto est la classification fiscale incorrecte des transactions. Chaque mouvement n'est pas imposable, et chaque mouvement n'est pas non plus exonéré d'impôt. La classification correcte est essentielle pour la conformité.

Aperçu des Types de Transactions :

✅ Trades (Trading Crypto)
→ Généralement imposable (Gain/Perte).
La vente contre fiat ou l'échange de crypto à crypto (par ex. BTC → ETH) est considéré comme une cession imposable dans de nombreuses juridictions.

✅ Swaps
→ Généralement imposable.
L'échange au sein de l'écosystème crypto (par ex. ETH → USDC) est aussi souvent évalué comme un événement de réalisation.

✅ Récompenses de Staking/Lending
→ Potentiellement imposable.
La fiscalité varie selon les pays ; les entrées sont souvent évaluées comme revenu à la réception.

❌ Transferts de Portefeuille (Transferts Propres)
→ Non imposable.
Les transferts entre propres portefeuilles (par ex. Ledger vers MetaMask) ne représentent pas un événement fiscal, mais sont souvent mal interprétés par des outils simples.

❌ Fourniture de Garanties (Collateral)
→ Non imposable.
Le dépôt de garanties (par ex. ETH sur Aave) est comparable à un dépôt de garantie. La pertinence fiscale ne survient souvent qu'à la liquidation.

⚠️ Fourniture de Liquidité & Retraits
→ Complexe.
L'apport dans des pools de liquidité peut être évalué comme un échange selon la conception. À la sortie, les utilisateurs reçoivent souvent une composition de jetons différente. Une documentation précise est ici indispensable.

Sans catégorisation correcte, il existe un risque d'erreur de calcul de la charge fiscale. Une préparation intelligente des données aide à une classification correcte.

4. Défis de la Saisie Manuelle

Avec une faible activité de trading, une saisie manuelle peut être possible. Cependant, avec des portefeuilles plus complexes, cette méthode atteint ses limites.

Facteurs qui augmentent la complexité :

• Utilisation de plusieurs portefeuilles (CEX, DEX, Cold & Hot Wallets)
• Trading régulier
• Fourniture de liquidité dans des pools DeFi
• Réinvestissement des récompenses

La documentation, l'évaluation et la catégorisation manuelles de ces processus sont chronophages et sujettes aux erreurs. Même des erreurs de saisie mineures peuvent fausser l'ensemble du reporting. Les systèmes automatisés offrent ici une solution nécessaire pour un traitement efficace des données.

5. Suivi Automatisé via API

Une solution efficace réside dans l'utilisation de systèmes de suivi assistés par API. Ceux-ci automatisent la collecte de données et assurent une classification correcte.

Notre API Analytics permet une préparation professionnelle des données sans effort manuel.

Fonctionnement :

• Synchro Automatique de Portefeuille : En connectant les portefeuilles, les transactions sont importées automatiquement et sans interruption.
• Catégorisation Intelligente : Trades, transferts, récompenses et interactions DeFi sont reconnus et attribués.
• Rapports Transparents : Les données structurées permettent des analyses pour les impôts, la performance du portefeuille et la conformité.
• Analyse en Temps Réel : Les événements fiscalement pertinents sont identifiés.

Les systèmes basés sur API remplacent l'incertitude par des données structurées et permettent un reporting efficace. L'accent est ainsi mis sur la gestion de patrimoine plutôt que sur la maintenance des données.

6. Conclusion : Structuration des Données On-Chain

Le suivi manuel ou l'utilisation unique des données d'explorateur est souvent insuffisant pour des exigences complexes. Les données on-chain nécessitent une catégorisation pour être utilisables à des fins de reporting et fiscales.

Résumé :

• Les explorateurs offrent des données de transaction, mais souvent sans le contexte nécessaire.
• La pertinence fiscale des transactions varie et nécessite une classification précise.
• Les solutions automatisées via API offrent efficacité et précision des données.

L'utilisation de systèmes de suivi assistés par API garantit une base de données propre et auditable pour les acteurs professionnels.