si vous avez suivi @SpaceandTimeDB, vous avez probablement entendu parler de proof of SQL (notre preuve zk novatrice). donc aujourd'hui, je vais vous présenter des cas d'utilisation concrets pour proof of SQL avec des exemples couvrant DeFi, oracles, infrastructures cross-chain, provision de liquidité, et même des institutions. premièrement - disons que vous voulez lancer un token : $XYZ. vous approchez donc un baleinier et concluez un accord... "hé, si tu ajoutes 1M $USDT à ma pool de liquidité sur uniswap, je te donnerai 1% de l'offre de $XYZ." cet accord est écrit dans un smart contract, n'est-ce pas ? mais ensuite, le défi est que ce contrat doit interroger et vérifier que cette baleine a réellement déposé ce qu'elle a promis pour pouvoir être récompensée. donc, vous avez besoin d'un smart contract qui : - vérifie que cette baleine a vraiment ajouté les 1M $USDT. - suit le portefeuille + l'horodatage. - applique la récompense de 1% en tokens. mais ces 1M $USDT vivent en dehors de la chaîne. probablement sur un sous-graphe dex ou l'api uniswap. c'est ici que nous voulons introduire la proof of SQL. donc, le dépôt de liquidité de la baleine est interrogé via sql, puis il est vérifié cryptographiquement et enfin intégré dans le smart contract avec des hypothèses de zéro confiance. deuxièmement, il y a la responsabilité des opérateurs de nœuds (slashing/récompense). dans des réseaux comme @chainlink, ou tout autre depin, plusieurs nœuds effectuent des tâches (récupérer des prix, vérifier des identités, exécuter des calculs, etc.) chaque nœud doit être récompensé équitablement et en conséquence. s'il triche ou se déconnecte, il doit être sanctionné. mais il y a un problème. comment le smart contract sait-il quel nœud a effectué quel travail ? notez que l'activité de l'opérateur est hors chaîne (souvent stockée dans des journaux ou des bases de données), donc ne voudriez-vous pas, en tant qu'opérateur de nœud, que les données soient précises ? si vous êtes sur le point d'être sanctionné, vous voulez être sûr que vous êtes sanctionné pour une vraie raison. encore une fois, la proof of SQL vient à la rescousse. avec Proof of SQL, le réseau peut : - interroger les journaux d'achèvement des tâches. - générer une preuve vérifiable de la performance des nœuds. - l'intégrer sur la chaîne pour automatiser la logique de récompense ou de sanction. donc, à la fin, si vous êtes sanctionné, vous savez pourquoi car vous pouvez voir un reçu cryptographique qui prouve que c'était pour une vraie raison. en ce qui concerne la vérification des garanties cross-chain, nous avons toujours besoin de la proof of SQL. supposons que vous construisiez un protocole de prêt sur base et ethereum où les utilisateurs déposent des garanties sur les deux chaînes. comment prouver le total tvl ? comment surveiller les garanties des utilisateurs sur les deux chaînes ? aussi, comment éviter le double comptage ou la fraude ? sans proof of SQL, vous devriez : - faire confiance à des APIs personnalisées. - compter sur des données de pont. - centraliser le backend. :/ mais avec proof of SQL, vous pouvez : - interroger l'état cross-chain à partir des données des deux chaînes. - le prouver cryptographiquement. - utiliser une vue unique pour alimenter le prêt, la liquidation et les taux d'intérêt. enfin. disons que vous êtes une grande banque tradfi cherchant à tokeniser vos actifs. vous voudriez : - lancer des RWAs. - prêter contre des actifs. - prouver la solvabilité ou la collatéralisation aux clients. mais vos données d'actifs sont stockées dans une base de données hors chaîne. plutôt que de déverser des informations sensibles sur la chaîne, vous pouvez utiliser proof of SQL pour interroger votre base de données interne, générer une preuve cryptographique des soldes et prouver la propriété ou le soutien des actifs sans révéler de données réelles. en essence, ZK + SQL = confidentialité et transparence de niveau institutionnel. si vous construisez un token avec des accords de liquidité ou si vous gérez un DePIN ou un réseau oracle, ou même si vous déployez un prêt multi-chaînes, vous aurez besoin de données hors chaîne vérifiables. et c'est ce que Proof of SQL par @SpaceandTimeDB vous offre.