Tu as sûrement déjà vécu ça : retourner un produit sur une plateforme e-commerce en suivant une procédure, se faire voler sa carte de crédit et devoir se battre avec la banque, ou encore recevoir une commande à la mauvaise adresse et devoir argumenter avec le service client. Ces situations ont un point commun — elles prennent du temps, demandent beaucoup d’efforts, et au final, on ne sait même pas si la réponse vient d’un nouvel employé ou d’un robot IA.

Comment gérer les litiges de paiement traditionnels ? Le processus est fixe : tu soumets des preuves, ils examinent manuellement, négocient avec plusieurs parties, puis la commission d’arbitrage tranche. En quelques jours si c’est rapide, plusieurs mois si c’est lent. Chaque étape nécessite la participation de quelqu’un, ce qui coûte une fortune, tout en étant incroyablement inefficace. De plus, la plateforme centralisée détient le pouvoir d’interprétation final, laissant peu de voix aux utilisateurs.

Les paiements sur blockchain visaient justement à résoudre ce problème — transactions entièrement transparentes, données immuables, en théorie, les litiges devraient diminuer considérablement. Mais en réalité ? Lorsqu’une erreur se produit (transfert vers une mauvaise adresse, escroquerie par phishing), c’est encore plus désespérant que le système traditionnel. Pas de hotline, pas d’organisme d’arbitrage, le code s’exécute et se termine comme il peut, froidement, sans aucune marge de manœuvre.

Vanar Chain cherche à trouver une solution à cette impasse. Mais ils ne comptent pas créer un « comité d’arbitrage sur la chaîne », plutôt une idée plus audacieuse : faire de l’IA un « juge intégré » dans le contrat de paiement, capable d’identifier les risques avant même qu’un litige ne survienne, et de rendre une décision automatique dès qu’un problème apparaît.

Parlons d’abord du nœud gordien des litiges de paiement traditionnels.

Les réseaux de paiement classiques comme Visa ou PayPal, comment gèrent-ils les litiges ? Grâce à une base de règles centralisée et à une vérification manuelle. Le système effectue d’abord un tri préliminaire selon des règles prédéfinies, par exemple en évaluant le montant de la transaction, le lieu, ou les anomalies du compte.