La loi CLARITY pourrait ne pas être adoptée avant avril, selon le leader du Sénat John Thune

TheNewsCryptoPublié le 2026-03-13Dernière mise à jour le 2026-03-13

Résumé

Le leader de la majorité au Sénat américain, John Thune, a indiqué que l'examen de la législation sur la structure du marché des cryptomonnaies pourrait être reporté jusqu'en avril. Le Comité bancaire du Sénat traiterait d'abord d'autres priorités législatives, dont le SAVE America Act. Le CLARITY Act vise à clarifier les règles régissant les actifs numériques et les rôles des régulateurs comme la SEC et la CFTC. Donald Trump met en garde contre les retards qui pourraient favoriser d'autres pays comme la Chine dans l'innovation cryptographique. Les analystes estiment que le texte pourrait être adopté d'ici 2026 si les négociations progressent favorablement, afin de réduire les incertitudes et soutenir l'innovation dans ce marché.

John Thune, le chef de la majorité au Sénat américain, a déclaré que les législateurs pourraient envisager de retarder la législation sur la structure du marché des crypto-monnaies jusqu'en avril. Il a indiqué que la commission bancaire du Sénat pourrait l'examiner ultérieurement, car les législateurs sont actuellement occupés à travailler sur d'autres questions pressantes. La législation proposée, connue sous le nom de loi CLARITY, vise à aider les législateurs à clarifier les règles régissant les actifs numériques et les crypto-monnaies aux États-Unis.
Les législateurs ont proposé cette législation pour clarifier les rôles que jouent les différents régulateurs dans la gestion des actifs numériques et du marché financier global.

Dans un message X d'Eleanor Terret, il est indiqué que le Sénat se concentrera d'abord sur la loi SAVE America avant le projet de loi sur la structure du marché des crypto-monnaies. Thune a déclaré : "La structure du marché est un projet de loi qui, je l'espère, sera bientôt publié." Il a ajouté que la législation avancera "probablement pas avant, je dirais, la période d'avril".

Les législateurs ont discuté de diverses questions politiques liées à la régulation des stablecoins et à la surveillance financière lorsqu'ils ont partagé ces commentaires. Les observateurs de l'industrie suivent de près ces développements car ils pourraient influencer considérablement les futures régulations des crypto-monnaies. Les législateurs avaient déjà fait passer des versions antérieures de ces projets de loi par les commissions de la Chambre lors de discussions précédentes. Cependant, les leaders du Sénat indiquent maintenant qu'ils traiteront d'autres priorités législatives avant d'examiner les projets de loi sur les crypto-monnaies.

Le débat sur la régulation des crypto-monnaies se poursuit

Donald Trump a indiqué que des retards continus dans la régulation du marché des crypto-monnaies pourraient affecter le marché américain des actifs numériques. Selon Trump, des retards continus pourraient permettre à d'autres pays, comme la Chine, d'avoir une meilleure position sur le marché mondial des crypto-monnaies. Il a déclaré que des retards continus dans la législation pourraient permettre à l'innovation et au développement de se produire en dehors des États-Unis.

Les régulateurs travaillent à clarifier les responsabilités des différents organismes, comme la SEC et la CFTC aux États-Unis, dans la régulation des actifs numériques. Cela dans le but de réduire l'incertitude qui existe sur le marché des actifs numériques et les investissements qui y ont lieu. Il y a un optimisme parmi les législateurs concernant la législation malgré les ajustements proposés qui sont attendus au Sénat. Il est probable que la législation puisse être adoptée plus tard en 2026 si tout se passe bien dans les négociations.

Selon différents analystes politiques, la législation pourrait être adoptée plus tard en 2026 si tout se passe bien dans les négociations. Il y a des appels continus de différentes organisations pour que les législateurs établissent des régulations claires qui soutiennent l'innovation sur le marché des actifs numériques.

Actualité crypto en vedette :

Les mineurs de crypto se tournent vers des stratégies d'actifs alors que les pressions sur les profits s'intensifient

TagsBitcoinBitcoin (BTC)BlockchainLoi CLARITYSénat américainSénat des États-Unis

Questions liées

QQuand le leader de la majorité du Sénat américain, John Thune, a-t-il déclaré que la législation sur la structure du marché des crypto-monnaies pourrait être examinée ?

AJohn Thune a déclaré que la législation pourrait être examinée vers le mois d'avril, mais probablement pas avant cette période.

QQuel est l'objectif principal de la loi CLARITY Act proposée ?

ALa loi CLARITY Act vise à clarifier les règles régissant les actifs numériques et les crypto-monnaies aux États-Unis, en précisant les rôles des différents régulateurs.

QQuelle autre loi le Sénat doit-il examiner en priorité avant le projet de loi sur la structure du marché des crypto-monnaies ?

ALe Sénat doit d'abord se concentrer sur le SAVE America Act avant le projet de loi sur la structure du marché des crypto-monnaies.

QSelon Donald Trump, quelle pourrait être la conséquence d'un retard dans la régulation du marché des crypto-monnaies aux États-Unis ?

ADonald Trump estime que des retards pourraient permettre à d'autres pays, comme la Chine, de prendre une meilleure position sur le marché mondial des crypto-monnaies et que l'innovation pourrait se développer en dehors des États-Unis.

QQuelle est l'estimation temporelle avancée par les analystes pour l'adoption potentielle de cette législation ?

ASelon les analystes, la législation pourrait être adoptée plus tard en 2026 si les négociations se déroulent sans accroc.

Lectures associées

Les modèles génératifs peuvent aussi être entraînés de bout en bout ? Le noyau est en fait une boucle for

En 2012, AlexNet a révolutionné l'apprentissage profond en introduisant l'entraînement de bout en bout, où le modèle apprend une tâche complète en une seule fois, surpassant les approches par étapes conçues par l'homme. Cependant, les modèles génératifs actuels, comme les modèles autorégressifs ou de diffusion, font exception : ils sont entraînés à prédire une seule petite étape, puis doivent dérouler cette étape des centaines de fois lors de l'inférence. Cet écart entre l'entraînement et l'inférence entraîne un biais d'exposition (exposure bias), où les erreurs s'accumulent. Un récent article de l'Université de l'Illinois et de Harvard propose un nouveau paradigme, appelé Modélisation Exploratoire (Explorative Modeling, ou XM), pour résoudre ce problème. L'idée centrale est simple : au lieu de générer un seul échantillon par étape d'entraînement, le modèle en génère K, puis ne garde que le plus proche des données réelles pour calculer la perte et mettre à jour les paramètres. Cette boucle d'exploration, implémentée en quelques lignes de code, permet au modèle de capturer plusieurs modes de la distribution de données, évitant ainsi le flou modal (mode blurring) où le modèle converge vers une moyenne peu réaliste. Les auteurs démontrent que cette "expressivité générative" agit comme un troisième axe d'optimisation, indépendant de la taille du modèle ou des données. Les résultats montrent des gains croissants avec l'échelle : l'exploration améliore l'efficacité des FLOPs d'un facteur 4,1, l'efficacité des échantillons de 6,2 et l'efficacité des paramètres de 47%. Sur ImageNet, XM atteint un FID de 1,43 sans guidage. Appliqué de bout en bout, XM permet une inférence en une seule passe, rivalisant avec des modèles de diffusion nécessitant des centaines d'étapes, notamment dans des tâches de contrôle robotique. Bien que le concept de sélection du meilleur parmi K (best-of-K) ne soit pas nouveau, cette formalisation clarifie son rôle pour amplifier l'expressivité générative. Alors que les modèles continuent de grandir, cette troisième "molette" pourrait devenir déterminante.

marsbitIl y a 3 mins

Les modèles génératifs peuvent aussi être entraînés de bout en bout ? Le noyau est en fait une boucle for

marsbitIl y a 3 mins

OpenAI ne compte plus sur son modèle le plus cher pour gagner de l'argent

OpenAI réduit considérablement ses prix : le modèle GPT-5.6 Luna baisse de 80 % et Terra de 20 %. Ce mouvement, accompagné par Anthropic qui propose aussi des alternatives moins chères, marque un tournant stratégique. Les géants de l'IA ne misent plus seulement sur leurs modèles "phares" les plus performants et chers (comme Sol ou Fable) pour générer des revenus, mais encouragent désormais l'utilisation de modèles intermédiaires (Luna, Terra, Opus) pour les tâches courantes et à grande échelle. L'idée est de créer un écosystème où les modèles se spécialisent : les plus intelligents conçoivent et planifient, tandis que les plus abordables exécutent. Cette approche, similaire à l'industrie automobile où les modèles grand public assurent les volumes, vise à verrouiller les flux de traitement à bas coût. Un point clé est l'optimisation automatique : OpenAI révèle que ses modèles avancés participent désormais à l'optimisation de leur propre code et de leur efficacité, créant une boucle vertueuse de réduction des coûts. L'objectif final n'est plus de vendre l'intelligence la plus pointue, mais de devenir la plateforme par défaut, avec une rentabilité basée sur le volume massif d'appels d'API à très faible coût. Le débat se déplace ainsi de "quel modèle est le plus intelligent ?" vers "quel écosystème offre le meilleur ROI ?". L'ambition est que l'IA, comme l'électricité, devienne une utilité omniprésente et peu coûteuse, intégrée silencieusement dans tous les processus.

marsbitIl y a 1 h

OpenAI ne compte plus sur son modèle le plus cher pour gagner de l'argent

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
活动图片