Partie 1 : premier coup d’œil

Dans ce premier exercice, j’ai utilisé Arkham Intelligence pour me familiariser avec l’analyse on-chain à travers un cas concret : identifier une whale (un très gros détenteur de cryptomonnaie) et comprendre son comportement transactionnel.

Je suis parti de la page Bitcoin (BTC) sur Arkham, où j’ai repéré une adresse détenant environ 86 200 BTC, soit plus de 9,6 milliards de dollars.

Sur la fiche de cette adresse, j’ai ouvert l’onglet Transfers, qui présente l’historique des mouvements entrants et sortants.
J’y ai observé des inflows massifs et réguliers en provenance de hot wallets Bitfinex — par exemple +5 500 BTC, +3 200 BTC ou +1 200 BTC — et très peu, voire aucune sortie de fonds.

Ces éléments m’ont permis de tirer une première conclusion : il ne s’agit pas d’une baleine privée, mais plutôt d’un cold wallet d’exchange, c’est-à-dire un portefeuille de stockage à long terme utilisé par la plateforme Bitfinex pour sécuriser ses fonds hors ligne.

Ce premier coup d’œil m’a permis de : - Me familiariser avec les interfaces d’analyse d’Arkham (balances, flux, labels, contreparties).
- Comprendre comment lire le comportement d’une adresse on-chain à travers ses flux.
- Distinguer deux grands types de baleines : - Les whales institutionnelles (exchange) : flux réguliers, montants énormes, contreparties connues.
- Les whales privées : transferts plus irréguliers, interactions variées, parfois liées à la DeFi ou aux OTC.

Partie 2 : Traçage et hiérarchie des flux

Dans cette deuxième étape, j’ai approfondi l’analyse en utilisant l’outil Tracer d’Arkham Intelligence.
L’objectif était de comprendre comment circulent les fonds entre les différents portefeuilles liés à l’adresse identifiée précédemment et de cartographier la hiérarchie interne du réseau Bitfinex.

1. Mise en place du traçage

En lançant un premier traçage sur l’adresse principale (≈ 86 200 BTC), j’ai découvert qu’elle recevait plusieurs transactions massives en provenance d’une autre adresse non labellisée, détenant plus de 3 milliards de dollars en BTC.
Deux transferts majeurs (30 000 BTC et 3 500 BTC) avaient été effectués à plusieurs mois d’intervalle, suggérant une utilisation périodique de stockage à long terme.

Ces observations m’ont conduit à qualifier cette seconde adresse comme un wallet agrégateur — une entité intermédiaire entre les portefeuilles actifs (“hot wallets”) et le stockage principal (“cold wallet”).

2. Exploration du second niveau

En retraçant les flux du wallet agrégateur, j’ai identifié une transaction notable :

4 000 BTC (~476 M$) envoyés depuis le wallet agrégateur vers un wallet Bitfinex labellisé.

Cette connexion directe a confirmé que le flux provenait bien d’un écosystème interne et non d’une entité externe.
Le modèle commençait à se dessiner :
Hot Wallet → Agrégateur → Cold Storage

3. Cartographie complète

En poursuivant le traçage vers un troisième niveau, j’ai mis en évidence une structure plus large et organisée : une constellation de portefeuilles autour du wallet agrégateur, dont la plupart sont labellisés Bitfinex.
Cette configuration forme une topologie en étoile, typique des infrastructures institutionnelles d’échange.

• Les hot wallets périphériques reçoivent les dépôts et gèrent les retraits quotidiens.
• Le wallet agrégateur centralise périodiquement les excédents.
• Le cold wallet principal conserve les réserves à long terme, sans activité sortante visible.

4. Lecture comportementale

La timeline d’Arkham montre plusieurs pics d’activité entre mars et juillet, correspondant probablement à des périodes de consolidation de liquidités après des volumes élevés de trading.
Les mouvements sont rares mais massifs — un signe clair de gestion de trésorerie automatisée et sécurisée.

Ce traçage m’a permis de : - visualiser concrètement la circulation interne des fonds d’un exchange,
- comprendre la logique de séparation des couches de sécurité,
- et surtout, confirmer qu’une “whale” peut en réalité être un nœud structurel d’une institution, non un investisseur individuel.

5. Conclusion intermédiaire

Grâce à ce travail, j’ai franchi une étape clé dans ma compréhension de l’analyse on-chain :
l’observation des flux permet non seulement de repérer les gros détenteurs, mais aussi de comprendre les dynamiques internes d’un acteur du marché.