Auteur : Mario Stefanidis, directeur de la recherche chez Artemis Analytics ; Source : Artemis ; Traduction : Shaw Finance au couleur or

Introduction

Selon les données de l’International Financial Association (IIF), fin 2025, l’encours mondial de la dette atteint un niveau historique record de 348 billions de dollars. Parmi lesquels, la dette des gouvernements représente environ 107 billions de dollars, la dette des entreprises 101 billions de dollars, la dette des ménages 65 billions de dollars, et la dette du secteur financier 76 billions de dollars. La part des plateformes numériques de prêts et de fintech dans l’encours total se situe entre 5900 milliards et 6800 milliards de dollars, soit moins de 0,2 %.

Ce plus grand marché du crédit de l’histoire de l’humanité, fonctionne encore aujourd’hui grâce à des infrastructures conçues il y a des dizaines d’années (FICO lancé en 1989, MERS activé en 1995). D’après les données de l’Association des banquiers hypothécaires américains, le coût moyen de l’origination d’un prêt hypothécaire individuel aux États-Unis s’élève à environ 1,1 milliard de dollars. Malgré les progrès technologiques énormes et la généralisation de l’intelligence artificielle, ce coût reste le double de celui du début des années 2010.

Source des données : Freddie Mac

Le règlement-compensation des virements standard nécessite encore environ 28 heures, tandis que la plupart des décisions d’approbation de crédit des banques passent toujours par un processus de comité, reposant sur des modèles de scoring « boîte noire » construits à partir de 20 à 30 variables. Tout cela est déjà un fait public, mais ce qui l’est moins, c’est la manière dont la solution se concrétise réellement.

L’industrie du crédit n’est pas remodelée selon un scénario romantique de disruption à la Silicon Valley — aucune startup ne peut remplacer d’un coup des banques systémiques importantes à l’échelle mondiale comme JPMorgan. La transformation réelle est plus subtile et plus structurelle : l’écosystème de crédit complet verticalement intégré — l’ensemble du processus de crédit, de l’initiation du prêt, la distribution, l’analyse de risque, l’apport de fonds et les infrastructures sous-jacentes, gérés par une même entité — se démonte pour devenir une architecture horizontalisée et modulaire, où chaque étape est contrôlée par des institutions spécialisées.

Cette transition d’architecture ressemble à celle qu’a connue le cloud computing : passage des systèmes monolithiques aux microservices ; et celle qu’a connue le secteur des médias : passage du modèle des studios de production à la vidéo en streaming et à l’écosystème des créateurs. Aujourd’hui, cette transformation arrive enfin dans le domaine du crédit.

Dans cette vague de reconfiguration, les gagnants ne sont pas les institutions dont le bilan est le plus grand, mais les entreprises qui occupent des goulots d’étranglement clés, des couches essentielles auxquelles les autres acteurs ne peuvent pas échapper. Deux positions sont bien plus importantes que les autres : d’abord, la couche de décision intelligente : l’IA pour l’analyse du risque et le scoring déterminent l’orientation des flux de capitaux et les conditions d’octroi ; ensuite, la couche des canaux de compensation : les infrastructures blockchain compressent fortement, à l’échelle d’un ordre de grandeur, les coûts d’initiation des prêts et la durée de règlement.

Tant que vous occupez ces deux positions « comme le vendeur d’eau », les autres prêteurs vous paieront des frais d’usage. Si l’un des deux n’existe pas, il ne reste alors que la guerre des prix sur un marché homogénéisé, tandis que 3,5 billions de dollars de capitaux privés en crédit sont déjà en quête de rendement.

Artemis y cartographie 40 entreprises couvrant 15 sous-secteurs, les répartit en cinq niveaux et analyse vers quelles étapes la valeur structurelle se concentre.

Les cinq niveaux de la nouvelle architecture de crédit

Premier niveau : Origination de prêts

Le niveau d’origination de prêts est la source des activités de crédit, couvrant des catégories telles que les prêts à la consommation, les prêts hypothécaires, les prêts aux PME et les prêts adossés à des actifs crypto, etc. Ce domaine tend aussi de plus en plus vers l’homogénéisation. Aujourd’hui, avoir la capacité d’initier des prêts ne constitue plus une barrière concurrentielle ; c’est seulement le seuil de base pour entrer. La différence entre les gagnants et les autres acteurs tient à deux éléments : le coût d’origination du prêt et le taux d’approbation.

SoFi, dont la valorisation est d’environ 24 milliards de dollars, et la société Rocket (Rocket Mortgage) avec une capitalisation de 48 milliards de dollars, disposent toutes deux d’une énorme échelle d’origination de prêts, mais la logique centrale de leur profit réside dans la manière de réaliser des prêts avec un coût plus faible. Figure (capitalisation de 6 milliards de dollars) s’appuie sur sa blockchain native Provenance pour émettre des lignes de crédit sur valeur domiciliaire (HELOC) ainsi que des prêts hypothécaires de premier rang, en éliminant les couches d’intermédiaires multiples qui ralentissent les processus d’origination hypothécaire traditionnels et augmentent les coûts.

Dans le secteur crypto, avec Aave (capitalisation de 2,7 milliards de dollars) et MakerDAO/Sky (capitalisation de 1,6 milliard de dollars), la frontière entre fintech et finance décentralisée (DeFi) est totalement brouillée au niveau de l’origination des prêts.

Deuxième niveau : Distribution des canaux

La couche de distribution est l’étape de consolidation de la demande ; la finance embarquée et le modèle « buy now, pay later » (BNPL) sont en train de remodeler ce domaine. Le marché de la finance embarquée devrait passer de 156 milliards de dollars en 2026 à 454 milliards de dollars en 2031, avec un taux de croissance annuel composé de 24 %. Le modèle BNPL devrait couvrir 13 % des transactions numériques, contre 6 % en 2021, soit une hausse significative.

Affirm (capitalisation de 15 milliards de dollars) et Klarna (capitalisation de 5 milliards de dollars) sont des entreprises bien connues du secteur, mais la tendance structurelle réelle réside dans le fait que le service de crédit est profondément intégré aux parcours de paiement, aux plateformes logicielles et à l’expérience de consommation des commerçants. Même si les cours de ces deux sociétés ont fortement reculé par rapport à leurs sommets historiques, elles ne sont pas des entreprises de type « vendeur d’eau » capables de gagner des parts de marché grand public. Les prêteurs que les emprunteurs ne perçoivent pas sont souvent les véritables gagnants.

À l’heure actuelle, les principales entreprises logicielles ajoutent toutes des produits financiers : Shopify, Amazon, Square et Stripe ont besoin d’une couche d’infrastructure API. Les entités qui fournissent ce type de services prélèveront des frais sur la taille de chaque nouvelle transaction générée.

Troisième niveau : Analyse du risque & tarification du risque

C’est le premier maillon central de toute l’architecture de crédit. L’entité qui contrôle le scoring de crédit des emprunteurs contrôle la répartition des revenus sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’industrie du crédit.

À l’heure actuelle, le domaine de la vérification du crédit (credit reporting / credit bureau) est dominé par un oligopole de trois géants : Experian, TransUnion et Equifax. À eux trois, ils génèrent environ 18 milliards de dollars de revenus par an en scorant les emprunteurs sur la base de 20 à 30 variables.

Les modèles d’IA de gestion du risque peuvent évaluer plus de 1600 variables (données issues d’Upstart). Les données publiées par Upstart montrent également qu’à taux de créances douteuses identique à celui des modèles traditionnels, leur volume d’approbation augmente de 44 %, le taux de défaut baisse de 53 % et le taux d’intérêt annualisé (APR) diminue de 36 %. Dans le contexte actuel où les taux hypothécaires montent près de 7 %, chaque point de base est crucial pour les emprunteurs accédant à leur première maison.

À l’heure actuelle, Upstart réalise une automatisation complète de 92 % des décisions de prêt, avec des approbations en quelques minutes, tandis que l’analyse traditionnelle de risque nécessite 3 à 5 jours. La Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) fait la promotion de solutions alternatives à FICO, avec moins de discriminations. Le règlement européen sur l’« intelligence artificielle » inclut aussi le scoring de crédit comme scénario à haut risque et exige de l’explicabilité. Ces évolutions réglementaires favorisent les modèles d’apprentissage automatique explicables, qui présentent un avantage par rapport aux agences de crédit traditionnelles utilisant des modèles « boîte noire ».

La valeur de ce niveau est extrêmement élevée : celui qui détient le moteur de scoring contrôle la courbe de revenus de bout en bout au-dessus. Mais en même temps, la profondeur de la barrière (les douves) dans ce domaine doit encore être validée en continu : les progrès rapides de la technologie IA signifient que, tant qu’il y a suffisamment de ressources et de temps, « n’importe quelle entité » peut construire un modèle de scoring.

Quatrième niveau : Capitaux & apport de fonds

En ère post-pandémie, les capitaux sont globalement abondants. Malgré un environnement actuel rempli de défis, la taille de la gestion du crédit privé s’est gonflée jusqu’à 3,5 billions de dollars, et Morgan Stanley estime qu’elle atteindra 5 billions de dollars d’ici 2029. La valeur totale verrouillée (TVL) des protocoles de prêt DeFi se situe entre 5 milliards et 78 milliards de dollars, soit environ la moitié de l’activité totale DeFi. La taille des actifs perpétuels non transactionnels (NPE) est passée d’une stagnation à 0 en 2021 à plus de 200 milliards de dollars.

À l’époque d’une abondance de capitaux, la capacité la plus essentielle est la configuration intelligente des flux de capitaux. Ainsi, même si la couche de financement est énorme en volume, sa position structurelle reste subordonnée à la couche de décision intelligente du niveau supérieur et à la couche d’infrastructure du niveau inférieur.

Des acteurs du crédit privé comme Ares, Blue Owl, Golub, etc. sont des pourvoyeurs importants de capitaux, mais ils dépendent fortement des systèmes de scoring en amont et des canaux de compensation en aval pour réaliser un décaissement efficace. Dans l’écosystème DeFi, Ape occupe une position dominante absolue en termes de liquidité, représentant plus de la moitié de la taille du marché des prêts ; et des protocoles comme Maker, Morpho, Maple, Kamino se disputent la part de marché restante.

Cinquième niveau : Infrastructure

L’infrastructure est le deuxième maillon central de toute l’architecture. Quiconque détient la licence financière ou le canal de compensation, tout le monde doit lui payer des « péages ». D’après les informations divulguées par la direction, la licence bancaire détenue par SoFi permet de réduire le coût des fonds de 170 points de base, et de diminuer la charge d’intérêts annualisée de plus de 500 millions de dollars. Figure, grâce à sa blockchain Provenance, a traité un volume total de transactions supérieur à 50 milliards de dollars ; le coût d’origination d’un prêt est inférieur à 1000 dollars, tandis que le coût moyen des canaux traditionnels est d’environ 11000 dollars. La confirmation finale de la compensation blockchain ne prend que quelques secondes, alors que les virements traditionnels nécessitent environ 28 heures.

Les systèmes techniques de SoFi, Galileo et Technisys, ainsi que des plateformes comme Blend Labs, constituent le support technologique de la couche restante de « Lending as a Service » (LaaS). Cross River Bank, en tant que banque partenaire « invisible » derrière des dizaines de sociétés fintech, a déjà procédé à l’octroi de plus de 96 millions de prêts, pour un montant total supérieur à 140 milliards de dollars.

Les entreprises capables de gagner sur le long terme occupent soit un goulot d’étranglement, deviennent une présence indispensable pour tous les acteurs, soit connectent verticalement plusieurs niveaux pour former un avantage concurrentiel composite. Et les entreprises qui perdent sont coincées dans des couches d’activité homogénéisées, manquent de pouvoir narratif structurel, et ne peuvent se battre que sur les prix jusqu’à ce que leurs profits tendent vers zéro.

Gagnants : maîtres des maillons clés & entreprises d’avantage composite multi-niveaux

SoFi : un outil composite « full-stack »

SoFi est la seule entreprise qui couvre quatre des cinq niveaux :

• Origination directe de prêts à la consommation et de prêts hypothécaires.

• Via la plateforme Galileo, sortie d’infrastructure de prêt vers des tiers, soutenant environ 160 millions de comptes activés.

• Réalisation de l’analyse de prêts grâce à des modèles internes de gestion du risque, avec comme dimensions d’évaluation clés la volonté de rembourser, la capacité de rembourser et la stabilité.

• Détention de licences bancaires, et au niveau de l’infrastructure possession de l’architecture technologique bancaire centrale Galileo et Technisys.

Les revenus de SoFi en 2025 ont atteint un record historique de 3,6 milliards de dollars, en hausse de 38 %, avec 13,7 millions de membres et un volume de produits financiers de 202 millions. La direction a guidé des revenus de 4,7 milliards de dollars en 2026, et un EBITDA de 1,6 milliard. Cette activité se distingue non seulement par une croissance solide des revenus, mais aussi par une excellente rentabilité, avec une marge bénéficiaire de 34 %. Rien que la licence bancaire : elle permet à SoFi de financer ses prêts via les dépôts plutôt que via le marché de gros, ce qui réduit directement le coût des fonds de 170 points de base.

SoFi est en train de construire l’« Amazon Cloud » (AWS) du domaine des prêts : une plateforme qui compétitionne à la fois avec d’autres prêteurs et qui leur fournit aussi de la puissance. Galileo, en lui-même, a déjà été conçu comme un moteur de revenus à l’échelle du milliard. Technisys, acquis pour 1,1 milliard de dollars en 2022, fournit des systèmes bancaires de base à des institutions tierces. Les licences bancaires constituent une barrière structurelle que la plupart des fintech prêteuses ne peuvent pas répliquer ; même si l’industrie s’y met à imiter : l’Office of the Comptroller of the Currency (OCC) aux États-Unis a reçu à lui seul 14 demandes de nouvelles licences bancaires en 2025, signalant que la bataille pour le niveau d’infrastructure s’accélère.

Upstart et Pagaya : couche de décision intelligente

Ironie du sort : pour gagner dans l’industrie des prêts, il n’est peut-être pas nécessaire de faire soi-même le lending. Upstart et Pagaya ont toutes deux comme cœur un moteur d’analyse du risque : leurs performances de gestion du risque sont supérieures aux modèles développés en interne par les prêteurs, et elles n’ont pas besoin d’appuyer leur activité sur un bilan propre. C’est précisément la mise en œuvre du raisonnement « vendeur d’eau » dans le domaine de la décision de crédit.

Par rapport aux modèles de gestion du risque traditionnels basés sur FICO, le modèle d’Upstart peut approuver 44 % de plus d’emprunteurs à taux de créances douteuses identique, avec un taux de défaut réduit de 53 %, tout en offrant aux emprunteurs un taux d’intérêt annualisé nettement plus bas. À l’heure actuelle, la quasi-totalité des nouveaux prêts originés sur la plateforme sont entièrement automatisés, ce qui réduit fortement l’intervention humaine. Il s’agit d’une différence fondamentale par rapport aux modèles traditionnels de gestion du risque de crédit à la consommation.

Pagaya évolue sur le même parcours, mais doit faire face à une réalité de marché plus difficile. La société n’accorde pas directement de prêts ; elle autorise des banques à utiliser son moteur de risk management IA. Depuis sa création en 2016, Pagaya a évalué au total des demandes de prêt d’environ 2,6 billions de dollars pour 31 banques partenaires. Sa position structurelle est très claire : elle n’a pas besoin d’être connue des emprunteurs ; il suffit que les banques dépendent de son système de scoring. Mais le marché actuel n’a pas reconnu cette logique. Au quatrième trimestre 2025, le volume d’activité net sur internet n’a augmenté que de 3 % en glissement annuel ; les revenus n’ont pas atteint les attentes consensuelles du marché ; les prévisions pour la performance ont aussi été inférieures aux attentes ; et le cours de l’action a chuté d’environ un quart en une seule journée. La valeur de la couche de décision intelligente dépend entièrement du cycle du crédit : quand les taux de créances douteuses au sein du réseau de partenaires augmentent, même une IA excellente ne peut pas résister à la pression de la dégradation de la qualité d’actifs.

Mais la logique centrale demeure : FICO construit un scoring de coupe unique à partir de quelques variables historiques ; à mesure que la situation financière des consommateurs devient de plus en plus complexe et diversifiée, le système de risk management par IA devient encore plus crucial. Contrairement à FICO, ce type de système apprend et s’optimise en continu à chaque scoring.

Figure : un nouveau type de canaux de compensation

Le coût d’origination d’un prêt via les canaux traditionnels et le système d’enregistrement électronique hypothécaire (MERS) est de 11000 dollars ; avec la pile technique de Figure, reposant sur la blockchain Provenance et le système DART, ce coût peut descendre à 717 dollars. Ces infrastructures de canaux de nouvelle génération font chuter les coûts d’emprunt à l’échelle d’un ordre de grandeur.

Figure a déjà émis via la blockchain Provenance plus de 21 milliards de dollars de produits de type valeur domiciliaire (principalement des lignes de crédit sur valeur domiciliaire) ; en cumul, elle a traité un volume de transactions supérieur à 50 milliards de dollars on-chain. Au quatrième trimestre 2025, le montant d’origination des prêts s’est élevé à 2,7 milliards de dollars, en hausse de 131 %. La société détient plus de 180 licences de lending et une qualification d’enregistrement de courtier-détaillant SEC américaine, fournissant une base réglementaire pour opérer à grande échelle. Elle dispose aussi de plus de 300 partenaires de lending en marque blanche : depuis le dépôt de son document S-1 en septembre dernier, elle ajoute des partenaires à un rythme d’environ 1 par jour en moyenne. Ses revenus sont passés d’une annualisation trimestrielle de 28,50 millions de dollars au premier trimestre 2023 à 146,8 millions de dollars aujourd’hui.

L’activité principale de Figure n’est pas très liée aux actifs crypto, mais la trajectoire de son cours de bourse est très similaire à celle de Bitcoin. Le système de compensation de la société illustre la logique de refonte de la structure des coûts : la confirmation de la compensation ne prend que quelques secondes, tandis qu’une méthode traditionnelle prend plus d’une journée ; le coût d’origination d’un prêt n’est qu’une fraction du coût du modèle traditionnel. Sur l’ensemble du cycle de vie du prêt, les coûts liés à la titrisation économisent plus de 100 points de base — sur un marché annuel de titrisation d’environ 3 000 milliards de dollars, cela signifie une réduction potentielle de coûts de plus de 30 milliards de dollars.

Aave : le contrôleur central dans l’univers DeFi

Aave détient plus de la moitié des parts du marché DeFi des prêts. La liquidité engendre davantage de liquidité : les emprunteurs continuent d’affluer vers la plateforme la plus profonde du pool (effet de réseau). Le montant cumulé des prêts émis a dépassé 1 000 milliards de dollars ; le protocole a franchi officiellement le cap des 1 000 milliards de dollars de prêts cumulés le mois dernier.

En plus de sa position dominante dans DeFi, le point structurel le plus intéressant d’Aave est sa ligne de prêt institutionnel Horizon. Horizon a attiré 580 millions de dollars de dépôts, et vise à dépasser 1 milliard de dollars en 2026. C’est le pont reliant la liquidité DeFi aux besoins de crédit traditionnels. Si Aave parvient à injecter des fonds on-chain dans des produits de prêt de niveau institutionnel, elle deviendra la couche d’apport de fonds pour les institutions de prêt traditionnelles, ouvrant un espace total potentiel (TAM) bien plus grand que celui du marché DeFi grand public.

Les prêts DeFi présentent aussi un avantage structurel de risque souvent sous-estimé. Les taux de surcollatéralisation dans DeFi se situent généralement entre 150 %–180 %, tandis que les prêts peer-to-peer traditionnels ne sont que de 50 %–70 %. Les créances douteuses dans DeFi proviennent principalement des oracles ou de pannes techniques, plutôt que de défauts liés à la qualité de crédit.

Affirm : verrouillage des canaux de distribution

Affirm occupe une position de tête dans le domaine BNPL en s’intégrant profondément dans les infrastructures de paiement et de règlement des marchands. Les critiques se focalisent sur son risque de crédit à la consommation, mais négligent la logique structurelle centrale : Affirm n’est pas une institution de prêt à la consommation au sens traditionnel, mais un canal de distribution de crédit pour les terminaux de vente. L’intégration aux systèmes des commerçants est ce qui constitue sa barrière. Dans la mesure où le BNPL devrait couvrir 13 % de toutes les transactions numériques, une plateforme intégrée à grande échelle aux parcours de paiement prélèvera des « frais de canal » structurels directement sur les transactions commerciales.

Le scénario de défaite : quatre modes d’échec structurels

Nous n’identifions volontairement pas des entreprises qui correspondent à ces modèles. Si vous êtes investisseur ou dirigeant dans le crédit, vous savez naturellement qui elles sont. Plus important que des noms précis, c’est de comprendre pourquoi ces positions structurelles sont vouées à l’échec : dans le cycle suivant, les mêmes modèles feront encore de nouvelles victimes.

Prêteurs qui ne regardent que le bilan

Le seul avantage concurrentiel de ce type d’entreprise est de pouvoir obtenir des fonds. Elles émettent des prêts avec des méthodes de risk management traditionnelles, fournissent les fonds via leur propre bilan, et ne disposent pas d’une couche technologique dédiée. Ce ne sont que des « pipelines idiots » pour les capitaux.

Dans un monde où la gestion du crédit privé a atteint 3,5 billions de dollars et se dirige vers 5 billions de dollars, le capital n’est pas rare ; ce qui est rare, ce sont la décision intelligente et l’infrastructure. Ces entreprises ne peuvent que se battre sur les prix, ce qui comprime leurs profits à zéro à chaque cycle de taux d’intérêt, et les contraint à prendre des risques excessifs. À la fin, ces prêteurs accorderont du crédit à des entreprises à haut risque, subissant des pertes lors du retournement du cycle.

Ces acteurs sont pour la plupart des institutions traditionnelles de crédit à la consommation, de petites banques, et des fintech de prêt qui n’ont jamais construit une barrière technologique au-delà de leurs produits initiaux. Quand le capital devient homogène, prêter uniquement avec son propre bilan sans avantage technologique revient à céder lentement les capitaux propres aux emprunteurs.

Les victimes des prêts CeFi

Les plateformes centralisées de prêt crypto (CeFi) qui se sont effondrées brutalement en 2022 ne sont pas des victimes du marché baissier. Elles ont péri sur le mode d’échec le plus ancien de l’industrie du crédit : inadéquation des échéances (maturity mismatch), détournement des fonds des clients, octroi de prêts adossés à des actifs illiquides et absence de gestion transparente et efficace des risques.

Les protocoles de prêt décentralisés (DeFi) qui appliquent automatiquement les règles de collatéral via smart contracts, avec des taux de collatéral on-chain visibles, n’ont pas explosé. Le vrai problème, ce sont les plateformes CeFi qui dépendent de jugements humains et dont le bilan n’est pas transparent. Toute plateforme de prêt — que ce soit dans le domaine crypto ou dans la finance traditionnelle — si elle ne vous demande que de croire en son bilan, sans vous montrer les collatéraux, elle emprunte la même route structurelle qui a déjà échoué.

Des « protocoles fantômes »

Il existe une catégorie de protocoles de prêt DeFi, encore vivants techniquement, mais déjà morts structurellement. Après leur lancement, ils attirent des capitaux de lock-in initiaux grâce à des incitations en tokens ; puis, une fois les incitations épuisées, ils stagnent. Le code peut fonctionner, la valeur verrouillée (TVL) n’est pas nulle, mais la courbe d’utilisation reste au niveau plat ou continue de baisser, et il n’y a pas de trajectoire claire de croissance de la demande naturelle.

La raison tient aux caractéristiques extrêmes de distribution en loi de puissance des prêts DeFi : la liquidité se concentre sur les plateformes dotées d’effets de réseau — le fait qu’Aave occupe une part de marché dominante absolue en est la preuve. Les protocoles incapables d’atteindre une taille critique tombent dans une « zone sans monde » structurelle : taille trop petite pour attirer la liquidité naturelle et les intégrations associées ; taille pas assez petite pour qu’ils puissent arrêter dignement leurs activités. À mesure que les capitaux motivés par le profit se dirigent vers les plateformes de tête, leur TVL se dégrade continuellement de manière lente mais irréversible. Ce sont des protocoles zombies maintenus à peine en vie grâce aux coûts de « burn » des tokens de gouvernance.

Institutions de prêt ayant raté la transformation vers une logique « plateforme »

Certaines entreprises ont construit une activité d’origination de prêts solide au cycle précédent, mais n’ont jamais développé de capacités de type plateforme. Elles n’ont pas de canaux de distribution via API, pas de partenariats de finance embarquée, et pas de modèle de licence technologique. Elles ont une capacité très forte d’origination, mais ne peuvent pas la convertir en capacité exportable.

À mesure que l’industrie du crédit avance vers la modularité, la question de savoir s’il est possible d’être un composant dans les systèmes d’autrui, tout comme l’origination directe, devient tout aussi importante. Une entreprise qui ne peut prêter qu’aux emprunteurs finaux via ses propres canaux verra sa croissance limitée par la portée de sa distribution ; en revanche, une entreprise capable de fournir une capacité de prêt à d’autres institutions a un espace de marché potentiel (TAM) sans limite. Un « pur originateur » a souvent un bon modèle économique par client, mais une courbe de croissance plus plate, car le marché accessible se limite à sa propre marque et à ses canaux. Dans une architecture modulaire, devenir un excellent prêteur est une condition nécessaire ; la position gagnante revient à devenir un prêteur excellent qui peut être intégré par d’autres prêteurs.

Actifs à surveiller

Les entreprises gagnantes mentionnées ci-dessus sont soit déjà devenues un consensus du marché, soit très proches du consensus, alors que les entreprises suivantes ne le sont pas. Elles possèdent des caractéristiques structurelles qui pourraient leur permettre de devenir des maîtres de maillons clés, mais n’ont pas encore été validées à l’échelle de la mise à l’échelle. Ce sont des cibles qui méritent un suivi continu.

Morpho

La valeur totale verrouillée (TVL) de Morpho atteint 6,6 milliards de dollars, en hausse de 164 %, et sa capitalisation dépasse 800 millions de dollars. Sa logique structurelle diffère radicalement de celle d’Aave : Aave est une banque commerciale dans la finance décentralisée (avec un modèle de pool de financement de prêt unifié), tandis que Morpho construit une couche de prêt modulaire, permettant aux participants institutionnels de personnaliser leurs marchés de prêt dédiés selon leurs paramètres de risque, le type de collatéral et le modèle de taux d’intérêt. Si le système de prêt évolue réellement vers la modularité, Morpho deviendra un protocole de « Lending as a Service » au niveau on-chain.

Maple Finance

En 2025, Maple a accordé un montant total de prêts de 11,3 milliards de dollars, au service de 65 emprunteurs actifs ; son volume d’actifs sous gestion (AUM) a fortement augmenté de 516 millions de dollars à 4,6 milliards de dollars, soit une hausse de 767 %. La société vise 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels (ARR) en 2026. Maple est l’un des rares protocoles qui s’engage réellement à déployer le crédit aux entreprises du monde réel dans des infrastructures de blockchain : en connectant la demande de crédit institutionnel aux fonds et aux systèmes de règlement on-chain. L’explosion de croissance de ses actifs sous gestion montre que l’intérêt des institutions pour le marché de crédit on-chain est en train de passer de la conception théorique à la mise en œuvre concrète.

Cross River Bank

Depuis 2008, Cross River a accordé plus de 96 millions de prêts en partenariat, pour un montant total supérieur à 140 milliards de dollars. C’est la banque partenaire derrière Affirm, Upstart et des dizaines d’autres fintech de prêt. Selon des informations, la banque prépare une IPO. Cross River est une « banque invisible » qui soutient le fonctionnement d’une grande partie des activités de prêts fintech au niveau d’infrastructure. À mesure que le modèle de banques partenaires devient mature, le pouvoir que lui confère sa position sur le marché ne peut être reproduit par aucune seule fintech prêteuse. La clé de la banque pour gagner consiste à rendre impossible pour les sociétés fintech de faire du lending sans son soutien.

Bataille des licences

L’Office of the Comptroller of the Currency (OCC) a reçu seulement en 2025 14 demandes de nouvelles licences bancaires — presque l’équivalent du total des quatre dernières années. Le nombre total de demandes de licences déposées par des entreprises fintech a atteint un sommet historique de 20. Affirm, Stripe et Nubank déposent tous activement des demandes. Ces entreprises considèrent les licences comme une compétitivité clé au cœur de la refonte finale du secteur du crédit.

Parties d’offres de services techniques, ces entreprises prennent désormais la valeur économique de l’ensemble de la chaîne de valeur grâce à l’obtention de qualifications réglementaires. La position des licences bancaires dans le crédit ressemble à celle de nœuds régionaux dans le cloud computing, pour la raison suivante :

• Les coûts de mise en place sont extrêmement élevés ;

• Les participants du secteur ne peuvent pas les contourner ;

• Une fois obtenues, elles créent un avantage structurel permanent.

La logique commerciale est très claire : si le coût des fonds s’améliore de 1 point de base, le rendement des capitaux propres net avant impôts augmente de quelques points de pourcentage. Pour les entreprises de grande taille, l’avantage apporté par les licences est extrêmement significatif. Mais pour les institutions de taille moyenne et petite, les licences peuvent au contraire devenir un piège : elles doivent supporter tous les coûts de conformité, la pression des inspections réglementaires et les exigences de capital, sans avoir une taille d’activité suffisante pour couvrir ces dépenses. Seules les entreprises disposant déjà d’un volume d’activité énorme peuvent faire de la licence un accélérateur de croissance.

L’architecture de crédit en 2030

Si vous devez retenir un cadre d’analyse central de cet article, ce sont les trois questions suivantes. Elles s’appliquent à toutes les entreprises de prêt, qu’elles soient cotées, non cotées ou des entités on-chain.

Première : à quel niveau l’entreprise se positionne-t-elle ? L’origination de prêts et l’offre de capitaux homogénéisée appartiennent à la « mer rouge » ; les marges bénéficiaires se compriment continuellement à mesure que le cycle de l’industrie évolue. En revanche, le risk management par IA, la compensation par blockchain et les licences bancaires relèvent des maillons goulots d’étranglement clés, où la valeur s’accumule en composition (intérêts composés) au fil du temps. Si une entreprise reste coincée dans la mer rouge et ne parvient pas à entrer dans les maillons clés, quelle que soit la qualité de son équipe, sa capacité bénéficiaire à long terme sera progressivement érodée.

Deuxième : s’agit-il d’une plateforme ou d’un produit unique ? Un produit unique sert les emprunteurs finaux : son échelle croît linéairement avec ses canaux propres ; une plateforme renforce d’autres prêteurs : sa croissance dépend de la taille de l’ensemble de l’écosystème, pas uniquement de l’activité propre. SoFi combine les deux attributs ; Pagaya est une entreprise purement « plateforme ». Les entreprises qui ne prêtent qu’à leurs propres clients voient leur croissance plafonner, tandis que les entreprises plateformes n’ont pas cette limite.

Troisième : existe-t-il une barrière réglementaire ? Qu’il s’agisse de licences bancaires, de 180 licences de prêts dans différents États, ou de la conformité procédurale réalisée via smart contracts, tout cela relève de la même catégorie. Dans l’industrie du prêt, la réglementation n’est pas un coût additionnel : c’est une infrastructure de base. Les entreprises qui comprennent cela tôt construiront un avantage que leurs concurrents devront passer des années et engager de gros capitaux pour rattraper.

D’ici 2030, l’industrie du crédit ne ressemblera plus à l’industrie bancaire traditionnelle, mais se rapprochera davantage du secteur du cloud computing. Quelques plateformes full-stack couvriront plusieurs niveaux, créant des avantages en intérêts composés à chaque étape : dans la finance traditionnelle, l’exemple le plus typique est SoFi ; dans l’écosystème on-chain, c’est Aave. Autour de ces plateformes clés, de nombreux prestataires spécialisés de couches de service se connecteront via API et via des canaux on-chain, chacun s’attachant à des fonctions spécifiques et facturant des frais de service.

Dans le marché mondial de la dette de 348 billions de dollars, le taux de pénétration fintech est encore inférieur à 0,2 %. Ce marché n’est pas destiné à être découpé par des centaines ou des milliers de prêteurs : il sera dominé par une douzaine de plateformes, et servira de dépendance de base à l’ensemble du secteur.