Référence émergeant dans le monde des cryptomonnaies, le Directed Acyclic Graph, ou DAG, est une structure de données qui, comme son nom l’indique, consiste en un graphe dirigé sans cycles.
Contrairement aux modèles traditionnels de blockchain, dans lesquels les informations sont ajoutées en blocs linéaires, les DAG permettent une approche plus distribuée. Résultat ? Les transactions peuvent se dérouler simultanément, ce qui aura tendance à augmenter la vitesse et l’efficacité du réseau.
En matière de cryptomonnaie, cela se traduit par une capacité à gérer un volume de transactions beaucoup plus important, et cela de manière à la fois plus rapide et moins coûteuse. Les DAG ont commencé à faire parler d’elles avec l’arrivée de cryptomonnaies comme IOTA et Nano, qui se sont détachées du modèle traditionnel de la blockchain.
Ces cryptomonnaies ont démontré comment les DAG peuvent résoudre certaines limitations inhérentes à la blockchain, comme les problèmes de scalabilité et de délais de transaction. Mais leur impact va en réalité bien au-delà de la crypto. En informatique, ces structures de données sont employées aussi bien dans la détection de cycle dans les graphes que dans les tâches de planification, sans oublier la modélisation des dépendances dans les systèmes complexes.
Découvrez ici le fonctionnement d’un DAG, mais aussi ses avantages et ses applications.
Qu’est-ce qu’un “directed acylic graph” (DAG) ?
Dag signification : un Directed Acyclic Graph, ou Graphe Orienté Acyclique en français, est une structure de données de forme graphique qui se caractérise par des propriétés bien précises. Ce concept, bien que mathématiquement ancien, a trouvé un nouvel élan avec l’essor des cryptomonnaies.
Un DAG se compose de nœuds et d’arêtes. Les nœuds, aussi appelés sommets, sont des entités représentant divers éléments, comme des tâches, des étapes, des individus ou encore des transactions. Ces nœuds sont reliés entre eux par des arêtes, qui représentent des relations ou des connexions entre ces éléments.
La caractéristique “dirigée” d’un DAG indique que les arêtes ont un sens unique, puisque chacune est un flux unidirectionnel. Ainsi sera-t-il possible de se déplacer d’un nœud à un autre dans une direction précise au sein d’un DAG. Quant à l’attribut “acyclique”, il précise qu’il n’y a pas de boucles ni de cycles dans le graphe.
Pour faire simple, si vous suivez les arêtes d’un nœud à un autre dans un DAG, impossible de revenir au même nœud. L’objectif : interdire les références circulaires et assurer l’absence de redondance, deux caractéristiques essentielles dans la gestion de données complexes.
Ces propriétés font des DAG des outils précieux pour modéliser divers types de flux, notamment en science des données, où ils aident à comprendre et à visualiser les relations complexes entre différentes variables. Mais ce qui distingue véritablement les DAG apparaît dans leur application aux réseaux de registres distribués, où ils représentent une solution pour obtenir un consensus dans un environnement décentralisé, comme celui des cryptomonnaies. Leur architecture permet de gérer un grand nombre de transactions simultanées, et augmente ainsi l’efficacité et la vitesse du réseau.
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Les avantages d’un DAG par rapport à une blockchain traditionnelle
Dans le domaine des cryptomonnaies, la structure de données des Directed Acyclic Graphs (DAG) offre de nombreux avantages par rapport à une blockchain traditionnelle :
- Scalabilité accrue : les DAG permettent un plus grand nombre de transactions simultanées, ce qui augmente ainsi la capacité du réseau à traiter les transactions de manière efficace et rapide. Cet avantage permet de surmonter l’un des problèmes les plus rencontrés dans les blockchains traditionnelles.
- Transactions plus rapides : contrairement aux blockchains, où les transactions sont traitées par blocs, dans un DAG chaque transaction est validée individuellement, ce qui permet des temps de transaction plus courts.
- Pas de minage : les DAG ne nécessitent pas de minage de cryptomonnaies, ce qui réduit considérablement le coût énergétique associé au processus de validation des transactions.
- Faibles frais de transaction : les directed acyclic graphs ont tendance à avoir des frais de transaction plus faibles, voire nuls, ce qui rend les transactions plus économiques.
- Résistance aux attaques : en raison de leur structure décentralisée et de leur mécanisme de validation des transactions, les DAG sont plus résistants aux attaques de type « 51% ».
Les différents types de DAG
Il existe plusieurs types de Directed Acyclic Graphs, chacun ayant des caractéristiques et des utilisations spécifiques :
- Le DAG à couches. Ce sont des graphes dans lesquels les nœuds sont organisés en couches distinctes, chaque couche représentant un niveau d’information différent. Parmi les DAG informatiques à couches les plus courants, l’on retrouve notamment le “graphe de tâches”, utilisé en informatique pour modéliser les dépendances entre les tâches dans un processus.
- Le DAG topologique. Ce DAG model est utilisé pour représenter des données où l’ordre des éléments se retrouve au centre. Il est notamment utilisé dans l’analyse des algorithmes et la programmation dynamique.
- Le DAG de Merkle est quant à lui utilisé dans le domaine de la cryptographie afin de vérifier l’intégrité des données dans les systèmes de fichiers, les bases de données et les communications réseau.
- Les dag crypto : en cryptomonnaies, des DAG spécifiques comme le Tangle de IOTA ou le Block-lattice de Nano sont développés pour surmonter certaines limitations des blockchains traditionnelles. Ces DAG offrent une plus grande scalabilité et des transactions plus rapides.
Comment fonctionne un DAG en crypto-monnaie ?
Les cryptos basées sur la technologie DAG offrent une approche révolutionnaire pour transférer les valeurs numériques. Dans un DAG, chaque nœud ou transaction est lié à plusieurs autres transactions, le tout formant une structure de graphe non linéaire. Cette approche permet de créer un environnement de traitement parallèle.
Pour bien comprendre comment fonctionne un DAG en crypto, il convient de se pencher sur le processus de création d’une nouvelle transaction. Lorsqu’un utilisateur initie une transaction, cette dernière doit confirmer au moins deux transactions précédentes avant d’être elle-même confirmée. Ce processus garantit la validation de chaque transaction sans avoir recours à une preuve de travail coûteuse ni à des mineurs pour valider les transactions.
Exemple : Thomas envoie 1 Bitcoin (BTC) à Jeanne. Cette transaction doit confirmer deux transactions précédentes. La transaction de Thomas reste non confirmée jusqu’à ce qu’une autre transaction la confirme.
Cette structure dynamique et auto-régulatrice offre une évolutivité et une vitesse supérieures à celle des blockchains traditionnelles. L’un des enjeux majeurs en crypto correspond à la double dépense, où une même unité de monnaie est dépensée plus d’une fois. Les DAG gèrent cette problématique grâce à un procédé de validation continu. Lorsqu’une transaction est confirmée, le chemin jusqu’à la première transaction du DAG est évalué pour s’assurer que l’expéditeur dispose de suffisamment de fonds. Si une transaction utilise un chemin invalide, elle risque d’être ignorée. Résultat : la double dépense devient pratiquement impossible.
Du côté de la sélection des transactions à confirmer, un algorithme de sélection favorise les transactions ayant un poids cumulé plus important, c’est-à-dire celles qui ont plus de confirmations accumulées. Avec le temps, une branche du graphe devient dominante, alors que les autres branches sont abandonnées. Le risque de prolifération de transactions non confirmées est ainsi largement diminué.
Les protocoles de crypto-monnaie basés sur DAG populaires
IOTA
IOTA (MIOTA) est sans conteste le protocole de cryptomonnaie basé sur DAG graph le plus connu. Il utilise sa propre variante de DAG, appelée “Tangle”. Il est conçu pour les transactions dans l’Internet des objets (IoT) et propose des transferts de valeur sans frais et une confirmation rapide des transactions. IOTA entend bien devenir l’infrastructure de paiement standard dans l’Internet du futur.
Nano
Nano (XNO) (anciennement RaiBlocks) est une cryptomonnaie qui utilise une structure DAG unique appelée “blocs de chaîne”. Chaque compte possède sa propre chaîne de blocs, ce qui permet des transactions asynchrones et une scalabilité accrue. Nano se distingue par ses transactions instantanées et sans frais, idéales pour des paiements de tous les jours.
Byteball
Byteball ne divise pas les unités en blocs, mais lie les transactions directement les unes aux autres, formant un “globe” de transactions. Byteball se distingue par ses contrats intelligents conditionnels, qui permettent des transferts sécurisés sans avoir besoin d’un tiers de confiance.
Hedera Hashgraph
Hedera Hashgraph (HBAR) est un réseau décentralisé basé sur DAG, unique grâce à ses contrats intelligents et son consensus d’horodatage. Il promet des vitesses de transaction élevées et une sécurité renforcée, grâce à un algorithme de consensus unique appelé “gossip about gossip”.
DAG VS. blockchain : comment choisir le bon protocole ?
Pour choisir entre un protocole basé sur la blockchain et un protocole basé sur le DAG, plusieurs facteurs clés doivent être pris en compte :
- Vitesse de transaction : les DAG ont généralement une vitesse de transaction plus rapide que la blockchain car ils n’ont pas besoin de miner des blocs pour vérifier les transactions. IOTA et Nano, par exemple, offrent des transactions quasi instantanées. Donc si votre application nécessite une grande capacité de traitement, mieux vaut vous diriger vers un DAG.
- Coût des transactions : les DAG permettent souvent des transactions à faible coût, voire gratuites, contrairement à la blockchain où les coûts de transaction peuvent être assez élevés, en particulier sur des réseaux comme Ethereum.
- La sécurité : contrairement au DAG, la blockchain dispose d’une sécurité éprouvée, soutenue par des années d’utilisation. Quant au DAG, il s’agit d’une technologie plus nouvelle, qui doit encore faire face à des défis de sécurité inconnus.
- La compatibilité et l’interopérabilité : la blockchain est plus largement adoptée et dispose d’un très grand nombre de plateformes compatibles et d’outils de développement. Si vous avez besoin d’intégrer votre système avec d’autres plateformes, mieux vaut vous diriger vers la blockchain.
Les applications du DAG dans différents domaines
DAG & Internet des Objets
La capacité du Direct Acyclic Graph à traiter de grandes quantités de transactions rapidement et efficacement le rend particulièrement utile dans l’IoT (Internet des Objets). Le IOTA, par exemple, a été spécialement conçu pour être utilisé dans les réseaux d’IoT. Avec sa capacité à gérer de multiples transactions simultanément, le DAG peut favoriser une communication rapide et fluide entre les appareils IoT, et faciliter ainsi les micro-transactions, les transmissions de données et les interactions en temps réel.
DAG & finance
Dans le domaine financier, le DAG a pour vocation d’améliorer considérablement l’efficacité des paiements numériques et des transactions interbancaires. La crypto Nano, par exemple, permet des transactions quasi-instantanées et sans frais. De quoi réduire les coûts et améliorer l’efficacité des transferts de fonds internationaux, du commerce électronique et des paiements peer-to-peer. En parallèle, le DAG peut également être utilisé dans la finance décentralisée (DeFi) pour faciliter les prêts, les échanges et d’autres services financiers décentralisés.
DAG & jeux
Pour les jeux basés sur la blockchain, la vitesse de transaction rapide et les faibles coûts de transaction du DAG permettent des interactions en temps réel et des micro-transactions. Le DAG vise également à faciliter la création et l’échange d’actifs de jeu numériques, comme par exemple les personnages, les équipements et les objets… De quoi littéralement transformer l’économie du jeu et permettre aux joueurs de posséder véritablement leurs actifs et de les échanger librement.
Comment interpréter un modèle DAG ?
Pour interpréter un modèle DAG, rappelons en premier lieu ses deux composants clés : les nœuds (ou les sommets), qui représentent les transactions ou les données, et les arêtes, qui symbolisent les liens entre ces nœuds. Un nœud est lié à un autre nœud précédent dans le système, ce qui permet de créer une référence. Chaque nouveau nœud confirme deux transactions précédentes afin d’assurer la validité des transactions précédentes.
Pour utiliser les informations fournies par un DAG, on examine le poids cumulé des nœuds. Le poids cumulé est une mesure du nombre de confirmations du chemin vers un certain nœud. Plus le poids cumulé est élevé, plus la transaction est considérée comme sécurisée. Étudier ces poids permet de se faire une idée de la probabilité qu’une transaction soit acceptée.
Les différentes représentations graphiques d’un DAG et leur signification
En général, un DAG est représenté par des nœuds reliés par des arêtes dirigées, les flèches indiquant le sens du lien. Les différentes représentations graphiques du DAG servent à illustrer des caractéristiques spécifiques de la structure de données ou du réseau.
- Représentation topologique : c’est la représentation la plus courante du DAG, dans laquelle les nœuds sont disposés de gauche à droite ou de haut en bas, et les arêtes sont dirigées de gauche à droite ou de haut en bas afin d’illustrer l’ordre des dépendances entre les nœuds.
- Représentation de causalité : dans ce type de graphique, les nœuds représentent des événements ou des états, et les arêtes représentent des relations de cause à effet entre ces événements ou états. Ce type de représentation est couramment utilisé dans l’analyse de causalité.
- Arborescence : parfois, le DAG est représenté sous forme d’arbre, avec un nœud “racine” en haut et les autres nœuds qui se ramifient en dessous. Cette représentation est souvent utilisée dans la programmation pour représenter des structures de données hiérarchiques.
Les avantages et les limites du DAG en tant que modèle de données
Le DAG présente un certain nombre d’avantages, mais aussi quelques limites qu’il convient de connaître avant de choisir ce protocole.
Avantages du DAG en tant que modèle de données
L’une des forces majeures du DAG réside dans sa flexibilité et sa capacité à représenter des relations complexes entre des entités. Contrairement aux modèles de données linéaires, les DAG illustrent des dépendances non séquentielles et proposent ainsi une représentation plus naturelle de nombreux systèmes du monde réel.
Autre avantage : sa performance optimale en matière de parallélisation. Cette caractéristique est particulièrement bénéfique dans le domaine du calcul distribué et du traitement de données à grande échelle. Par exemple, dans le cadre de la planification de tâches, l’utilisation d’un DAG permet d’identifier les tâches pouvant être exécutées simultanément, ce qui permet d’accélérer considérablement l’exécution globale.
En matière de cryptomonnaie, les DAG permettent un haut degré de scalabilité, une confirmation plus rapide des transactions et une efficacité énergétique supérieure par rapport à la blockchain traditionnelle. Ils sont également plus résistants aux attaques de spam car chaque transaction nécessite la validation d’autres transactions.
Limites du DAG en tant que modèle de données
L’un des principaux inconvénients du DAG : sa complexité. La gestion des dépendances entre les nœuds et la garantie de l’absence de cycles dans le graphe nécessitent une logique de programmation complexe et des opérations de contrôle régulières. Le DAG peut aussi être plus difficile à comprendre et à analyser par rapport aux modèles de données linéaires.
En matière de crypto, bien que le DAG offre des avantages en termes de scalabilité et d’efficacité, il implique également des défis liés à la sécurité. L’approbation des transactions, notamment, est moins bien définie que dans la blockchain. Résultat : il existe quelques incertitudes quant à la finalité des transactions. Et comme les DAG sont une technologie relativement nouvelle et encore en développement, leur utilisation implique des risques et des incertitudes technologiques non présents dans des modèles de données plus établis.
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