Pour un transfert, combien de temps faut-il pour effectuer le calcul si le solde du compte et le montant de la transaction sont tous deux chiffrés ?
La réponse de Primus est plutôt surprenante : environ 90 millisecondes.
C’est aussi pourquoi je pense que certains des récents progrès techniques de Primus méritent qu’on s’y intéresse de plus près.
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Commençons par AutoHoG, le moteur FHE développé par Primus pour la finance confidentielle on-chain.
D’après les résultats de tests publiés officiellement, le calcul d’un transfert confidentiel avec un solde chiffré sur 64 bits ne prend qu’environ 90 ms, et une opération de bootstrapping environ 5 ms.
Plus intéressant encore, avec 8 cartes graphiques grand public NVIDIA RTX 5090, le système peut traiter plus de 210 calculs de transferts confidentiels par seconde et atteint une évolutivité presque linéaire, multipliée par 8.
Bien sûr, il s’agit de performances de calcul mesurées dans un environnement de test spécifique : on ne peut pas les assimiler directement au TPS réel d’une blockchain publique.
Mais, pour le FHE, parvenir à une telle vitesse de calcul sur des données chiffrées est déjà très important.
Parallèlement, les recherches HasteBoots auxquelles l’équipe de Primus a contribué ont été retenues par USENIX Security 2026. Elles ont ramené de plusieurs heures, voire de plusieurs jours, à quelques secondes le temps de génération des preuves pour le bootstrapping programmable de TFHE.
Il s’agit en fait de deux questions distinctes : le calcul chiffré peut-il être suffisamment rapide, et le processus de calcul peut-il être vérifié efficacement ?
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Prenons un peu de recul.
Primus construit actuellement une infrastructure de confidentialité modulaire autour de zkTLS et du FHE.
zkTLS vérifie l’authenticité des données hors chaîne. Le FHE permet d’utiliser des données sensibles pour effectuer des calculs tout en les maintenant chiffrées. À cela s’ajoute un mécanisme de divulgation sélective propre à chaque application, afin que les audits et les vérifications n’accèdent qu’aux informations nécessaires.
De plus, Primus peut s’intégrer directement aux écosystèmes existants, sans avoir à reconstruire une blockchain publique.
C’est important pour la finance institutionnelle : aucune institution ne souhaite déplacer l’ensemble de ses activités et de ses liquidités simplement pour bénéficier de fonctionnalités de confidentialité.
À mon avis, le principal intérêt d’AutoHoG est qu’il contribue à faire passer le FHE de la recherche technique à des applications financières plus concrètes.
Bien sûr, l’amélioration des performances n’est qu’un aspect du sujet. La sécurité, les coûts d’exploitation et les résultats en conditions réelles méritent eux aussi d’être suivis de près.
La réponse de Primus est plutôt surprenante : environ 90 millisecondes.
C’est aussi pourquoi je pense que certains des récents progrès techniques de Primus méritent qu’on s’y intéresse de plus près.
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Commençons par AutoHoG, le moteur FHE développé par Primus pour la finance confidentielle on-chain.
D’après les résultats de tests publiés officiellement, le calcul d’un transfert confidentiel avec un solde chiffré sur 64 bits ne prend qu’environ 90 ms, et une opération de bootstrapping environ 5 ms.
Plus intéressant encore, avec 8 cartes graphiques grand public NVIDIA RTX 5090, le système peut traiter plus de 210 calculs de transferts confidentiels par seconde et atteint une évolutivité presque linéaire, multipliée par 8.
Bien sûr, il s’agit de performances de calcul mesurées dans un environnement de test spécifique : on ne peut pas les assimiler directement au TPS réel d’une blockchain publique.
Mais, pour le FHE, parvenir à une telle vitesse de calcul sur des données chiffrées est déjà très important.
Parallèlement, les recherches HasteBoots auxquelles l’équipe de Primus a contribué ont été retenues par USENIX Security 2026. Elles ont ramené de plusieurs heures, voire de plusieurs jours, à quelques secondes le temps de génération des preuves pour le bootstrapping programmable de TFHE.
Il s’agit en fait de deux questions distinctes : le calcul chiffré peut-il être suffisamment rapide, et le processus de calcul peut-il être vérifié efficacement ?
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Prenons un peu de recul.
Primus construit actuellement une infrastructure de confidentialité modulaire autour de zkTLS et du FHE.
zkTLS vérifie l’authenticité des données hors chaîne. Le FHE permet d’utiliser des données sensibles pour effectuer des calculs tout en les maintenant chiffrées. À cela s’ajoute un mécanisme de divulgation sélective propre à chaque application, afin que les audits et les vérifications n’accèdent qu’aux informations nécessaires.
De plus, Primus peut s’intégrer directement aux écosystèmes existants, sans avoir à reconstruire une blockchain publique.
C’est important pour la finance institutionnelle : aucune institution ne souhaite déplacer l’ensemble de ses activités et de ses liquidités simplement pour bénéficier de fonctionnalités de confidentialité.
À mon avis, le principal intérêt d’AutoHoG est qu’il contribue à faire passer le FHE de la recherche technique à des applications financières plus concrètes.
Bien sûr, l’amélioration des performances n’est qu’un aspect du sujet. La sécurité, les coûts d’exploitation et les résultats en conditions réelles méritent eux aussi d’être suivis de près.
