OmniPact lève 50 millions de dollars pour faire progresser l'infrastructure de confiance

TheNewsCryptoPublié le 2026-03-07Dernière mise à jour le 2026-03-07

Résumé

OmniPact, un protocole décentralisé construisant une couche de confiance pour les transactions pair-à-pair d'actifs physiques et numériques, a levé 50 millions de dollars lors d'un tour de financement privé. Ce financement accélérera le développement de son mainnet, l'intégration de fonctionnalités cross-chain et le déploiement de son module d'arbitrage décentralisé. L'investissement, soutenu par un consortium d'investisseurs institutionnels et de family offices anonymes, valide la feuille de route technique d'OmniPact. Les fonds serviront aux audits de sécurité, au lancement de la testnet prévu pour le premier trimestre 2026, et à l'expansion de l'équipe d'ingénierie. Fondé en 2024, OmniPact résout le "problème de confiance" en utilisant des smart contracts comme garants on-chain, combinant la garde algorithmique, l'arbitrage décentralisé et des systèmes de réputation. Le protocole permet des transactions sans intermédiaires, rendant le pouvoir aux utilisateurs.

New York, États-Unis, 7 mars 2026, Chainwire

OmniPact, un protocole décentralisé construisant une couche de confiance pour les transactions pair-à-pair d'actifs physiques et numériques, a annoncé aujourd'hui avoir levé 50 millions de dollars lors d'un tour de table privé. Cet investissement accélérera le développement de son mainnet, l'intégration de fonctionnalités cross-chain et le déploiement de son module d'arbitrage décentralisé.

Ce tour de financement a été soutenu par un consortium d'investisseurs institutionnels et de family offices ayant requis l'anonymat. Les investisseurs ont exprimé leur confiance dans la feuille de route technique d'OmniPact et sa capacité à établir de nouvelles normes pour des transactions sécurisées et sans intermédiaire à travers le Web4 et le commerce traditionnel.

Une part significative des fonds financera le développement final et les audits de sécurité des contrats de base et de l'infrastructure multi-chaîne d'OmniPact. Les fonds soutiendront également le lancement du testnet du protocole, prévu pour le premier trimestre 2026, et permettront d'étendre l'équipe d'ingénierie pour accélérer l'intégration des capacités de transaction d'actifs réels (RWA) et d'agents IA.

« Ce financement valide notre thèse selon laquelle l'avenir du commerce nécessite une base neutre, transparente et sans confiance (trustless) », a déclaré Alex Johnson, co-fondateur et PDG d'OmniPact. « Notre infrastructure élimine entièrement les intermédiaires, rendant le pouvoir aux utilisateurs. La confiance de ces investisseurs nous permet d'exécuter notre feuille de route et d'offrir une garde décentralisée et sécurisée à un public mondial. »

Le protocole OmniPact résout le « problème de confiance » dans les transactions pair-à-pair en utilisant des contrats intelligents (smart contracts) comme garants on-chain. En combinant la garde algorithmique avec l'arbitrage décentralisé et des systèmes de réputation, il permet des échanges sécurisés sans plateformes centralisées — ce nouveau financement étant destiné à concrétiser cette vision sur le marché.

À propos d'OmniPact

OmniPact est un protocole décentralisé fondé en 2024 avec pour mission de créer une base neutre, transparente et sans confiance (trustless) pour le commerce pair-à-pair. En tirant parti des contrats intelligents comme garants on-chain, OmniPact permet des transactions sécurisées d'actifs physiques et numériques sans intermédiaires. Le protocole combine la garde algorithmique, l'arbitrage décentralisé et des systèmes de réputation pour résoudre le « problème de confiance » à la fois dans le Web4 et le commerce traditionnel. En se concentrant sur l'interopérabilité cross-chain et l'intégration d'actifs réels, OmniPact s'engage à redonner le contrôle et la sécurité aux utilisateurs du monde entier. Pour plus d'informations, visitez [www.omnipact.io].

Contact

OmniPact lève 50 millions de dollars pour faire progresser l'infrastructure de confiance
Alex Johnson
OmniPact
omni@omnipact.io

Questions liées

QQuel est le montant de financement qu'OmniPact a levé et quel est l'objectif principal de ces fonds ?

AOmniPact a levé 50 millions de dollars pour accélérer le développement de son mainnet, l'intégration de fonctionnalités cross-chain et le déploiement de son module d'arbitrage décentralisé.

QQuelle est la solution proposée par OmniPact pour résoudre le problème de confiance dans les transactions peer-to-peer ?

AOmniPact utilise des smart contracts comme garants on-chain, combinant la garde algorithmique avec des systèmes d'arbitrage décentralisé et de réputation pour permettre des échanges sécurisés sans plateformes centralisées.

QQuand est prévu le lancement du testnet d'OmniPact et quelles capacités seront développées avec le nouveau financement ?

ALe lancement du testnet est prévu pour le premier trimestre 2026, et les fonds serviront également à accélérer l'intégration des capacités de transaction d'actifs réels (RWA) et d'agents IA.

QQui a dirigé le tour de table et quelle était leur motivation selon les déclarations ?

ALe tour de table a été soutenu par un consortium d'investisseurs institutionnels et de family offices anonymes, qui ont exprimé leur confiance dans la feuille de route technique d'OmniPact et sa capacité à établir de nouvelles normes pour les transactions sécurisées sans intermédiaires.

QQuelle est la vision fondamentale d'OmniPact selon son co-fondateur et PDG Alex Johnson ?

AAlex Johnson déclare que leur vision est que l'avenir du commerce nécessite une fondation neutre, transparente et sans confiance (trustless), éliminant entièrement les intermédiaires pour rendre le pouvoir aux utilisateurs.

Lectures associées

Claude lance une fonctionnalité majeure : Capture d'écran + Voix, distillez vos compétences en Skill pour automatiser votre travail

Anthropic a introduit une nouvelle fonctionnalité « Record a Skill » dans Claude sur desktop, permettant aux utilisateurs Pro, Max et Team de créer des compétences réutilisables simplement en enregistrant leur écran et en commentant vocalement leurs actions. Le processus élimine le besoin d'écrire manuellement des instructions techniques. Après l'enregistrement, Claude analyse et génère automatiquement une Skill utilisable via une commande slash (/). Cette innovation réduit considérablement la barrière à l'entrée pour capturer et formaliser des savoir-faire implicites, transformant des workflows complexes en automatisations. Elle représente une avancée majeure pour la gestion des connaissances en entreprise, où la documentation traditionnelle est souvent négligée. Cependant, cette facilité d'automatisation soulève des questions sur l'évolution des rôles professionnels. Un cas est cité où un travailleur indépendant a vu sa relation client remplacée par un Skill qu'il avait configuré. La fonctionnalité accélère le déplacement de la valeur professionnelle : la compétence clé n'est plus d'exécuter une tâche, mais de maîtriser des activités complexes que l'IA ne peut pas encore reproduire seule.

marsbitIl y a 5 mins

Claude lance une fonctionnalité majeure : Capture d'écran + Voix, distillez vos compétences en Skill pour automatiser votre travail

marsbitIl y a 5 mins

Nourrir le "bruit" à l'IA peut aussi augmenter les scores, ce travail rend la migration positive du bruit possible

**Résumé en français :** La méthode SSNA (Semi-Supervised Noise Adaptation) propose d’utiliser du bruit synthétique généré aléatoirement (par exemple, à partir d’une distribution gaussienne) comme « domaine source » pour améliorer l’apprentissage semi-supervisé. Plutôt que de transférer des sémantiques réelles, le cadre NAF (Noise Adaptation Framework) construit une **structure discriminante** dans l’espace de représentation en regroupant les bruits par « classes » artificielles, puis aligne cette structure avec les données cibles réelles à l’aide de quelques échantillons étiquetés. Sur des jeux de données comme CIFAR-10 ou CIFAR-100, avec seulement 4 annotations par classe, NAF dépasse significativement l’apprentissage supervisé classique (gains allant jusqu’à +12,35 points). Les expériences montrent que l’efficacité dépend de la séparabilité des classes de bruit, et non de la quantité ou du contenu sémantique. Cette approche offre une alternative légère et respectueuse de la confidentialité lorsque les données source réelles sont indisponibles. *Source : ICML 2026, article « Semi-Supervised Noise Adaptation: Transferring Knowledge from Noise Domain ».*

marsbitIl y a 5 mins

Nourrir le "bruit" à l'IA peut aussi augmenter les scores, ce travail rend la migration positive du bruit possible

marsbitIl y a 5 mins

Le présentateur « attitré » de la Maison Blanche a gagné plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

La Maison Blanche est une fois de plus secouée par un scandale d'initié. Gabriel Perez, opérateur du téléprompteur pour les discours de Donald Trump et proche collaborateur depuis 2016, a utilisé des informations privilégiées pour parier sur les mots que le président mentionnerait lors de ses allocutions. Sur la plateforme de marché prédictif Kalshi, il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars en quelques mois. Perez, qui avait accès aux discours en avance, pariait sur des mots spécifiques. Cependant, les improvisations fréquentes de Trump l'ont parfois contraint à vendre ses positions pour limiter les pertes. Kalshi a détecté ces transactions suspectes, a gelé ses fonds et a signalé l'affaire à la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Bien qu'il ait été suspendu sans salaire par Trump, Perez a échappé à des poursuites pénales. Les procureurs n'ont pas retenu de crime, estimant que ses actes ne menaçaient pas la sécurité nationale. La CFTC devrait conclure un règlement lui demandant de rembourser les gains et de cesser ce type d'activité. Ce cas met en lumière la vulnérabilité des marchés prédictifs sur les "mots mentionnés", facilement manipulables par des initiés ou même les orateurs eux-mêmes, comme l'ont montré des exemples lors des Grammy Awards ou d'un appel aux résultats de Coinbase. Face à cela, Kalshi renforce sa conformité en exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Ce scandale s'inscrit dans une série de récentes affaires d'initiés sur les marchés prédictifs, soulignant un processus de nettoyage qui, tout en visant une plus grande intégrité, interroge sur la nature de ces plateformes.

marsbitIl y a 1 h

Le présentateur « attitré » de la Maison Blanche a gagné plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

marsbitIl y a 1 h

Le téléprompteur "officiel" de la Maison Blanche amasse plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

Un employé de la Maison Blanche, Gabriel Perez, opérateur du téléprompteur des discours de Trump, a utilisé des informations privilégiées pour parier sur les mots que le président prononcerait lors de ses allocutions, réalisant un profit de plus de 100 000 dollars sur le marché de prédiction Kalshi. Découvert grâce au système de surveillance de la plateforme, son compte a été gelé et l'affaire transmise à la CFTC. Bien que suspendu sans salaire par Trump, Perez a échappé à des poursuites pénales, les procureurs estimant que ses actes ne constituaient pas un crime. Il devrait se contenter de restituer ses gains et de cesser ce type de transactions. Cet incident met en lumière la vulnérabilité des marchés de prédiction dits "de mention" à la manipulation par des initiés, un problème déjà observé avec d'autres personnalités publiques. Pour y remédier, Kalshi a renforcé ses règles de conformité en exigeant désormais que les utilisateurs divulguent leur employeur.

Odaily星球日报Il y a 1 h

Le téléprompteur "officiel" de la Maison Blanche amasse plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

Odaily星球日报Il y a 1 h

Les fermes de minage de Bitcoin se transforment en usines d'IA

Les fermes de minage de Bitcoin se transforment progressivement en infrastructures de calcul pour l'IA, redéployant les ressources accumulées durant le cycle précédent de la cryptomonnaie. Des entreprises comme Crusoe, initialement spécialisées dans le minage utilisant du gaz torché, convertissent désormais leurs centres de données pour alimenter des projets d'IA comme le "Stargate" d'OpenAI. La valeur clé réside moins dans les matériels que dans l'accès à l'électricité, aux terrains et aux autorisations de raccordement au réseau, des atouts maîtrisés par les mineurs. Parallèlement, des acteurs issus de la cryptosphère, tels qu'Alex Atallah (co-fondateur d'OpenSea) avec OpenRouter, réutilisent leur expertise en agrégation de marchés pour créer des plateformes d'API unifiées pour les modèles d'IA. Les capitaux générés par le boom des cryptomonnaies sont réinvestis dans l'IA, comme l'illustrent l'investissement de Jed McCaleb dans Voltage Park ou les participations initiales de FTX dans Anthropic et Cursor. Ce transfert de ressources couvre trois domaines : les infrastructures physiques (électricité, data centers), les compétences humaines (ingénieurs, entrepreneurs) et les capitaux. Il alimente à la fois la course aux calculs et favorise des expérimentations organisationnelles, comme le réseau de formation distribué Psyche de Nous Research. La cryptomonnaie ne se mute pas en IA, mais elle en nourrit l'expansion en recyclant ses actifs stratégiques.

链捕手Il y a 1 h

Les fermes de minage de Bitcoin se transforment en usines d'IA

链捕手Il y a 1 h

Trading

Spot
活动图片

Catégories populairesright-arrow

Tags tendancesright-arrow