Les Utilisateurs de Coinbase Bloqués : Incapables d'Acheter, de Vendre ou de Transférer des Cryptos

bitcoinistPublié le 2026-02-12Dernière mise à jour le 2026-02-12

Résumé

L'échange de cryptomonnaies Coinbase a connu une perturbation de service inattendue mercredi, quelques heures avant la publication de ses résultats du quatrième trimestre 2025. Cette panne a temporairement empêché les utilisateurs d'acheter, de vendre ou de transférer des actifs numériques sur la plateforme, suscitant l'inquiétude des clients et exerçant une pression sur le cours de l'action de l'entreprise. Coinbase a reconnu le problème sur X et a assuré que les fonds des clients restaient sécurisés. Un correctif a été déployé peu après, bien que la cause racine de l'incident n'ait pas été divulguée. L'action COIN a chuté de 8% pour s'établir à 140 dollars durant la séance. Prévision pessimiste de Monness Crespi qui a rétrogradé l'action de "acheter" à "vendre". L'analyste Gus Gala a qualifié les attentes d'une reprise stable en 2026 de "folles", citant la persistance du marché baissier des cryptos. La firme a fixé un objectif de prix de 120 dollars pour COIN, anticipant une faiblesse persistante au premier semestre.

La plateforme d'échange de cryptomonnaies Coinbase (COIN) a connu une interruption de service inattendue mercredi, quelques heures seulement avant la publication prévue des résultats du quatrième trimestre 2025 de l'entreprise.

Cette panne a temporairement empêché les utilisateurs d'acheter, de vendre ou de transférer des actifs numériques sur la plateforme, suscitant l'inquiétude des clients et augmentant la pression sur l'action de l'entreprise.

Une perturbation de la plateforme frappe Coinbase

Dans un publication sur X (anciennement Twitter), Coinbase a reconnu le problème, indiquant que certains clients ne pouvaient pas effectuer de transactions sur la plateforme. La société a assuré aux utilisateurs qu'elle enquêtait sur le problème et a souligné que les fonds des clients restaient sécurisés.

Peu de temps après, le support de Coinbase a annoncé qu'une solution avait été déployée et que les équipes surveillaient la plateforme pour s'assurer que les services étaient entièrement rétablis. Cependant, la société n'a pas fourni de détails sur la cause première de la perturbation ni expliqué ce qui avait conduit à l'interruption de l'activité de trading.

L'action Coinbase (COIN) a chuté brusquement pendant la séance de trading de mercredi. Au moment de la rédaction, le titre s'échange à 140 dollars, marquant une baisse de 8 % au cours des dernières heures. Cette chute intervient alors que les analystes se préparent pour ce que beaucoup anticipent comme un rapport du quatrième trimestre difficile.

Le graphique quotidien montre la baisse de valorisation de COIN. Source : COIN sur TradingView.com

Un objectif de prix de 120 $ fixé pour COIN

Le cabinet de recherche Monness Crespi a adopté une position particulièrement prudente avant l'annonce des résultats. La firme a procédé à une double rétrogradation de l'action Coinbase, faisant passer sa recommandation d'achat à vente.

L'analyste Gus Gala a qualifié les attentes antérieures d'une reprise régulière jusqu'en 6 de « naïves », citant la profondeur historique et la durée des marchés baissiers des cryptos.

Monness Crespi anticipe désormais une faiblesse persistante au cours du premier semestre de l'année et a révisé ses projections pour 2026 et 2027 à des niveaux inférieurs aux estimations consensuelles de Wall Street. Gala a également fixé un objectif de prix de 120 dollars pour l'action, suggérant que des points d'entrée plus attractifs pourraient apparaître plus tard.

Image en vedette de OpenArt, graphique de TradingView.com

Questions liées

QQuel événement a provoqué l'indisponibilité des services de Coinbase ?

ACoinbase a subi une interruption de service inattendue mercredi, empêchant temporairement les utilisateurs d'acheter, de vendre ou de transférer des actifs numériques.

QComment Coinbase a-t-elle communiqué sur ce problème et quelles assurances a-t-elle données ?

ACoinbase a reconnu le problème dans un post sur X (anciennement Twitter), a assuré qu'elle enquêtait et a souligné que les fonds des clients restaient sécurisés.

QQuel a été l'impact de cette panne sur le cours de l'action COIN ?

AL'action COIN a chuté de 8% pour s'échanger à 140 dollars lors de la séance de négociation de mercredi.

QQuelle firme de recherche a émis un avis de vente sur l'action et quel est son prix cible ?

ALa firme de recherche Monness Crespi a rétrogradé l'action de 'acheter' à 'vendre' et a fixé un prix cible de 120 dollars.

QQuelle raison l'analyste Gus Gala a-t-il invoquée pour justifier son pessimisme quant à la reprise de Coinbase ?

AGus Gala a qualifié les attentes d'une reprise régulière d'« insensées », citant la profondeur historique et la durée des marchés baissiers (bear markets) des cryptomonnaies.

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

Upbit Rééquilibre 864 Milliards de SHIB lors d'un Transfert Interne entre Portefeuilles

Le courtier sud-coréen Upbit a réorganisé 864 milliards de SHIB entre ses propres portefeuilles internes, un mouvement significatif sur la blockchain mais qui correspond à un rééquilibrage de routine plutôt qu'à une vente. Les transferts, d'une valeur d'environ 4 millions de dollars, ont suivi une hausse de 36% du SHIB, ce qui a attiré l'attention. Cependant, l'analyse des adresses labellisées confirme qu'il s'agit de mouvements entre des portefeuilles chauds et d'autres adresses internes de la plateforme, et non d'un retrait de fonds ou d'une préparation à une vente. Cet événement souligne l'importance de contextualiser les gros mouvements on-chain. La transparence des blockchains peut prêter à confusion si les transferts ne sont pas correctement interprétés. Les échanges rééquilibrent régulièrement leurs actifs entre portefeuilles chauds (pour la liquidité) et froids (pour la sécurité) dans le cadre de leurs opérations normales. Pour les traders, un tel mouvement interne n'a pas d'impact direct sur l'offre disponible sur le marché. L'article conclut que, bien que notable par son ampleur et son timing, ce transfert ne doit pas être considéré comme un signal de vente ou de panique. Il rappelle que la puissance des données on-chain réside dans leur analyse croisée avec un étiquetage fiable des portefeuilles.

bitcoinistIl y a 5 mins

Upbit Rééquilibre 864 Milliards de SHIB lors d'un Transfert Interne entre Portefeuilles

bitcoinistIl y a 5 mins

Chacun limité à 20 articles ? La nouvelle règle de l'ICLR fait l'objet d'une « pétition ironique » d'un chercheur de DeepMind

L'ICLR 2027 a instauré une nouvelle règle limitant chaque auteur à un maximum de 20 soumissions, au-delà desquelles des articles seront rejetés aléatoirement. Cette mesure vise à soulager la pression sur un système d'évaluation en crise, après une augmentation de 68% des soumissions pour ICLR 2026 (19 525 articles). En réaction, Dan Roy, chercheur chez Google DeepMind, a lancé une pétition sarcastique sur X, dénonçant cette limite comme « arbitraire » et « ralentissant le progrès de l'IA ». Son texte, ironique, suggère qu'il faudrait au contraire encourager la production massive de papiers par des agents IA, puisque l'évaluation par des modèles de langage serait déjà une réalité. Il fait ainsi allusion au scandale de ICLR 2026, où environ 21% des commentaires d'évaluation avaient été suspectés d'être entièrement générés par IA. À travers cette satire, Roy questionne l'efficacité d'une simple limitation quantitative face à un paysage académique où la génération automatisée de publications et d'évaluations se généralise, appelant à une réflexion plus profonde sur les défis posés par l'IA à l'intégrité scientifique.

marsbitIl y a 10 mins

Chacun limité à 20 articles ? La nouvelle règle de l'ICLR fait l'objet d'une « pétition ironique » d'un chercheur de DeepMind

marsbitIl y a 10 mins

Une vulnérabilité sur Coldcard entraîne le vol de 89 millions de dollars, déclenchant la plus grande migration en chaîne depuis FTX

L'incident de sécurité concernant le portefeuille matériel Coldcard a conduit au vol d'environ 8900 millions de dollars en Bitcoin, déclenchant une importante migration de fonds sur la chaîne. Suite à un avertissement de la société Coinkite le 30 juillet concernant une vulnérabilité liée à la génération de phrases de récupération, les utilisateurs concernés ont dû transférer massivement leurs actifs vers de nouvelles adresses sécurisées. Cette migration a entraîné une flambée anormale de l'activité des petites transactions et des adresses actives, brouillant les indicateurs traditionnels du marché et faisant baisser le sentiment des investisseurs. Parallèlement, les enquêteurs se heurtent à des difficultés pour tracer les fonds volés, en partie à cause des restrictions des modèles d'IA commerciaux américains qui entravent l'analyse des données malveillantes, un problème déjà rencontré par d'autres équipes de sécurité. La situation souligne la vulnérabilité perçue du stockage à froid et les défis posés par l'IA dans la course contre la montre pour le suivi des cryptomonnaies volées.

marsbitIl y a 55 mins

Une vulnérabilité sur Coldcard entraîne le vol de 89 millions de dollars, déclenchant la plus grande migration en chaîne depuis FTX

marsbitIl y a 55 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

Catégories populairesright-arrow

Tags tendancesright-arrow