
Le throughput correspond au nombre de transactions ou d’unités de données qu’un système peut traiter sur une période donnée. Dans l’univers des blockchains, il est le plus souvent mesuré en Transactions Par Seconde (TPS).
On peut assimiler une blockchain à une autoroute à plusieurs voies, chaque voiture représentant une transaction. Le nombre de voies et la limitation de vitesse déterminent ensemble combien de voitures peuvent passer chaque seconde. Plus le throughput est élevé, plus de « voitures » circulent simultanément, ce qui réduit la congestion. Si le TPS demeure la mesure la plus répandue, d’autres indicateurs comme « données traitées par seconde » ou « transactions par bloc » sont parfois utilisés selon le contexte.
Le throughput se calcule généralement comme « le nombre de transactions incluses et confirmées dans les blocs sur une période donnée, divisé par la durée de cette période ».
Il existe des nuances de calcul : certaines méthodes comptabilisent l’instant où une transaction est intégrée à un bloc, d’autres celui où elle atteint la finalité. La finalité désigne le moment où une transaction est considérée comme irréversible sur le réseau. Selon la méthode retenue, le chiffre de throughput peut varier légèrement. Pour l’utilisateur, l’intérêt porte sur la rapidité d’ajout dans un bloc ; pour la sécurité, c’est la vitesse d’atteinte de la finalité qui prime.
Dans les discussions blockchain, throughput et TPS sont souvent assimilés, mais le TPS n’est qu’une unité : le throughput couvre aussi les volumes de données ou d’opérations traités.
La latence mesure le temps d’attente d’une transaction unique—comme le temps nécessaire à une voiture pour franchir un péage. La bande passante représente la capacité maximale de transmission de données par unité de temps, à l’image du nombre de voitures pouvant parcourir une autoroute en une heure. Un throughput élevé n’implique pas nécessairement une faible latence—en période de congestion, les files d’attente allongent la latence. Même avec une bande passante suffisante, des paramètres de bloc restrictifs peuvent limiter le throughput.
Un throughput élevé facilite l’inclusion des transactions dans les blocs, ce qui se traduit généralement par des délais d’attente plus courts et des frais plus prévisibles. Lorsque le throughput est limité, le mempool (file d’attente des transactions) se congestionne. Les utilisateurs sont alors amenés à augmenter leurs frais pour obtenir une priorité de traitement, ce qui renchérit les coûts lors des pics d’activité.
Dans les applications décentralisées (dApps), les événements à forte activité comme les airdrops ou les mint NFT populaires provoquent souvent des congestions. Un throughput insuffisant peut entraîner des échecs ou des expirations d’opérations. Pour les cas d’usage cross-chain et de paiement, le throughput impacte directement la rapidité de règlement pour les commerçants et les utilisateurs.
Les principaux déterminants du throughput sont le temps de bloc, la taille de bloc et les limites de gas, le mécanisme de consensus et l’efficacité de la propagation sur le réseau.
La limite de gas définit le « budget computationnel » par bloc—le gas étant l’unité de coût des opérations. Plus la limite de gas par bloc est élevée, plus il est possible d’inclure de transactions complexes simultanément. Des temps de bloc plus courts signifient davantage de blocs par unité de temps, ce qui accroît le throughput global. Le mécanisme de consensus (proof-of-work, proof-of-stake, etc.) détermine la rapidité de production et de synchronisation des blocs sur le réseau. Une propagation efficace permet aux blocs d’être validés plus rapidement par l’ensemble du réseau, réduisant ainsi les risques de rollback ou de conflit.
Les solutions Layer 2 sont des réseaux secondaires construits au-dessus des blockchains principales : elles traitent de nombreuses transactions hors chaîne avant de soumettre des lots ou des résumés sur la chaîne principale, ce qui augmente le throughput global. Le sharding segmente l’état ou les données du réseau, chaque nœud gérant une partie distincte, ce qui réduit la charge individuelle.
Depuis 2023, Ethereum a significativement accru le throughput des Layer 2 grâce au batching et à la compression des données. Le déploiement de l’EIP-4844 (« Proto-Danksharding ») en 2024 a introduit des canaux de disponibilité des données plus économiques pour les Layer 2, comme l’a souligné la communauté et la fondation Ethereum. Chaque approche cible une amélioration spécifique : le batching accroît le nombre d’inclusions par unité de temps, la compression réduit les coûts de données, et le sharding permet un traitement parallèle.
Obtenir des mesures fiables du throughput suppose des définitions claires et des protocoles reproductibles.
Lors d’un dépôt ou d’un retrait sur Gate, le throughput du réseau choisi influe sur la rapidité des transactions et les frais associés. Les réseaux à haut throughput sont moins sujets à la congestion durant les pics d’activité, ce qui se traduit généralement par des confirmations plus rapides. Sur des réseaux congestionnés ou à faible throughput, les transferts peuvent être plus longs et nécessiter davantage de confirmations.
Par exemple, lors d’événements à forte demande sur certains mainnets, des files d’attente peuvent apparaître. En optant pour une solution Layer 2 prise en charge (telle que les Rollups) sur Gate pour vos dépôts, vos transactions seront traitées plus rapidement on-chain. À l’inverse, choisir des mainnets congestionnés allonge les temps d’attente et peut majorer les frais. Lors de la sélection d’un réseau, prenez en compte le throughput, les confirmations requises et la structure des frais afin d’optimiser le rapport rapidité/coût.
Pour la sécurité des fonds : un faible nombre de confirmations ne garantit pas la finalité—les transferts cross-chain ou de montants importants doivent toujours attendre des confirmations supplémentaires. Évitez d’utiliser des réseaux ou des formats d’adresse incompatibles, au risque de perdre vos fonds.
Augmenter le throughput implique souvent des compromis. Accroître la taille des blocs ou réduire les intervalles entre blocs augmente les exigences matérielles et de bande passante pour les nœuds, ce qui peut réduire la décentralisation en limitant la participation. Réduire les marges de sécurité ou accélérer les confirmations accroît les risques de réorganisation ou de rollback de la chaîne.
Sur les Layer 2, le batching et la compression améliorent le throughput mais introduisent des risques opérationnels et de bridging : des canaux de données instables ou des erreurs d’opérateur peuvent affecter la soumission des lots et les délais de retrait. Lors du choix d’un réseau à haut throughput, évaluez son degré de décentralisation, ses mécanismes de finalité et sa résilience opérationnelle.
Ne vous fiez pas à un seul indicateur pour apprécier le throughput. Analysez-le en lien avec le TPS, la latence, les frais, les taux d’échec et la finalité—y compris en période de pic. Les utilisateurs doivent privilégier les réseaux offrant un équilibre entre rapidité, coût et fiabilité. Sur des plateformes comme Gate, choisissez le réseau de dépôt en fonction de la congestion et des confirmations requises ; réservez des fenêtres de confirmation plus longues pour les transferts importants ou critiques. Suivez les avancées du scaling (amélioration de la disponibilité des données Layer 2, sharding…) pour prendre des décisions éclairées sur les tendances futures du throughput et les stratégies opérationnelles.
Un throughput faible entraîne directement des files d’attente et de la congestion sur le réseau. Votre transaction peut subir de longs délais avant d’être traitée. En période de forte concurrence, il faudra payer des frais plus élevés pour obtenir la priorité—ce qui augmente sensiblement vos coûts de transaction. Dans les cas extrêmes, certaines transactions peuvent expirer ou échouer.
Le throughput d’une blockchain fluctue selon l’activité du réseau. Lors d’un afflux de transactions utilisateurs (par exemple, ICO populaires ou lancements de NFT), la congestion augmente—même si le throughput théorique reste constant—et la capacité réelle de traitement semble donc plus faible. Des facteurs temporaires comme des mises à jour de protocole ou des changements de statut des validateurs peuvent également impacter le throughput en temps réel.
Comparez trois indicateurs clés : le TPS moyen affiché par la chaîne, son TPS de pointe et la fréquence de transaction requise pour votre activité. Par exemple, le trading haute fréquence peut nécessiter un TPS >1 000, tandis que de simples transferts n’exigent que quelques dizaines de TPS. Vérifiez aussi les niveaux récents de congestion et les temps moyens de confirmation—ne vous fiez pas uniquement aux chiffres théoriques. Gate fournit des données en temps réel sur les principales chaînes à titre de référence.
Le throughput n’est qu’un facteur parmi d’autres de l’expérience utilisateur. Même avec un TPS élevé, des temps de confirmation finale longs, des délais sur les bridges cross-chain ou l’absence d’applications on-chain peuvent dégrader l’utilisabilité. Certains projets exagèrent aussi leurs chiffres : les performances réelles peuvent chuter fortement en période de congestion. Vérifiez toujours les performances en conditions réelles, pas seulement sur la base des whitepapers.
Un throughput limité signifie que davantage d’utilisateurs se disputent un espace de bloc restreint—ce qui oblige à payer des frais de gas plus élevés pour un traitement prioritaire. À l’inverse, les chaînes à haut throughput gèrent plus de transactions avec moins de concurrence pour les ressources, si bien que les frais sont généralement plus bas. C’est pourquoi les utilisateurs privilégient souvent les réseaux Layer 2 à haut throughput (comme Arbitrum ou Optimism) : sur Gate, ces réseaux offrent généralement des coûts de transaction nettement inférieurs à ceux des mainnets.


