Launchpads cryptos : Benchmark et focus sur MetaDAO

Introduction

Le problème des ICOs

Depuis le boom des ICO (2017-2018), l’industrie crypto fait face au même problème : lancer un token est facile, mais savoir quels projets méritent vraiment de l’attention et du capital est beaucoup plus difficile. Le cycle de 2017-2018 avait pourtant démontré la puissance du modèle ICO, avec plus de 2 100 opérations et 13,5 milliards de dollars levés.

Mais il a aussi brillamment illustré les failles du modèle. Plus de 57 % des tokens émis en 2017 étaient déjà considérés comme morts en 2022, rappelant l’ampleur du problème de sélection. À cela s’ajoute un problème de concentration puisqu’à cette époque 5% des ICO représentaient à elles seules plus de 60 % du capital levé.

Les vagues précédentes ont ainsi démontré qu’un marché “ouvert” engendre de la friction en grande partie à cause du manque d’encadrement : absence de transparence des équipes, faible qualité des fondamentaux, asymétrie d’information, distribution de tokens inéquitable etc. Le résultat est qu'une proportion significative des projets échouent, détruisant la valeur de leur token après le lancement ou pire, quittent simplement le navire sans rien délivrer.

Le problème des ICOs n’était donc pas réellement le mécanisme de financement des projets en tant que tel, ni le fait de lancer un token par ailleurs, mais plutôt la manière dont tout cela était encadré. En conséquence de quoi, au fur et à mesure des échecs, les participants n’ont plus souhaité assumer ce risque, qui s’apparentait de plus en plus à du gambling plutôt qu’à un véritable investissement.

L’émergence des launchpads

La multiplication des launchpads au cours des dernières années vise justement à résoudre cette crise de confiance envers les levées de fonds publiques, en répondant à une demande simple : appliquer un filtre sur la sélection des projets, clarifier l’exécution (allocation, vesting, distribution) et sécuriser le lancement du token.

Il faut aussi aborder la contrainte réglementaire, qui joue ici un rôle d’accélérateur. En Europe, MiCA impose un cadre opérationnel exigeant, avec un white-paper standardisé, des responsabilités renforcées et des obligations de transparence.

Aux États-Unis, la nouvelle direction de la SEC est plus favorable à l’innovation depuis 2025 et tente d’apporter une clarification du périmètre d’encadrement des tokens assimilables à des titres financiers. Cette recherche d’équilibre fait émerger un marché qui se professionnalise, où les logiques de conformité, d’atténuation du risque et de lisibilité opérationnelle deviennent déterminantes.

Tout cela a poussé le marché à se fragmenter en une série d’architectures qui attaquent chacune un point de friction différent: sélection des projets, qualité des participants, conformité réglementaire, transparence, accessibilité, liquidité, etc. C’est dans ce cadre que l’on peut analyser l’émergence de nouvelles plateformes et comprendre en quoi certaines d’entre elles, comme MetaDAO, cherchent à répondre différemment au problème central du marché : comment sélectionner les projets qui méritent réellement du capital.

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Classification fonctionnelle des launchpads

Contexte

La multiplication des plateformes de launchpad apparues depuis 2024 rend nécessaire une lecture unifiée du marché. Au lieu de les classer par technologie ou par protocole, il est plus pertinent de les analyser selon leur logique économique et opérationnelle.

On peut aujourd’hui distinguer cinq grands modèles. Chacun cherche à résoudre une dimension spécifique du problème de sélection, que cela soit la conformité réglementaire, la qualité des participants, l’agrégation de l’information ou encore la gestion de la liquidité.

Launchpads CEX régulés

La première famille regroupe les plateformes opérées par des exchanges centralisés. Ces acteurs ré-internalisent la distribution et rapprochent les ventes de tokens des standards de la finance traditionnelle : procédures KYC systématiques, due diligence structurée, documentation normalisée et coordination avec le listing sur l’exchange.

Dans ce modèle, la sélection est entièrement pilotée par l’opérateur. Coinbase et Kraken illustrent cette approche institutionnelle, où la priorité est donnée à la conformité réglementaire et à la sécurité juridique.

• Comparatif

• Données clés et limites

L’activité des launchpads opérés par des CEX reste encore limitée, mais offre un premier aperçu du modèle.

Du côté de Coinbase, la vente du token MON (Monad) constitue pour l’instant la seule opération réalisée à ce stade. L’opération a levé 187,5 M$, pour un ROI négatif sur 6 mois (environ 0,81X) et un ROI ATH sur la même période de 4,29X, mais l’historique reste trop court pour tirer des conclusions sur la performance moyenne du modèle.

À noter que le rachat d'Echo par Coinbase en octobre 2025 pour environ 375 M$ pourrait faire évoluer ce modèle à moyen terme. L'intégration prévue de Sonar, le produit de public sale d'Echo, directement dans Coinbase, introduirait une mécanique d'allocation plus ouverte au grand public, ce qui modifierait le positionnement décrit ici. Aucune timeline précise d'intégration n'a été communiquée à date.

Du côté de Kraken, le programme Launch a débuté avec la vente de Yield Basis (YB), un projet lié à l’écosystème Curve. Cette première opération a levé 2,5 M$ et affiche une performance historique d’environ 0,75X avec un ATH supérieur à 3X. Le modèle se distingue par l’intégration de l’infrastructure Legion, qui introduit une couche de scoring et de filtrage des participants. Comme pour Coinbase, l’échantillon reste encore trop réduit pour tirer des conclusions solides.

Le principal avantage de ces modèles réside dans leur crédibilité institutionnelle. La sélection des projets, la conformité réglementaire et la liquidité immédiate au moment du listing constituent des garanties que l’écosystème on-chain peine encore à reproduire. En contrepartie, cette architecture repose sur une centralisation complète du processus de sélection et reste fortement dépendante de l’environnement réglementaire et de la réputation de l’exchange qui l’opère.

Launchpads data-driven

La deuxième famille regroupe des plateformes où la distribution reste non-custodial et exécutée on-chain, mais où l’accès est filtré par des mécanismes de réputation et d’analyse de données. L’objectif est de corriger deux défauts historiques des launchpads : les attaques Sybil et la concentration des allocations entre quelques acteurs.

Ici, la sélection des participants repose sur des scores comportementaux et des signaux on-chain, qui cherchent à identifier les utilisateurs réellement actifs dans l’écosystème. Deux acteurs se positionnent sur cette approche : Legion, qui combine un launchpad direct et une infrastructure utilisée par des tiers, et Cookie, qui s’appuyait initialement sur l’engagement communautaire pour structurer l’accès aux allocations avant de réorienter son modèle vers des outils d’analytics et un système de multi-airdrop farming destiné aux stakers de $COOKIE.

• Comparatif

• Données clés et limites

Du côté de Legion, la plateforme a opéré depuis 2024 une quinzaine de ventes pour environ 36,3 M$ levés. Les performances observables restent similaires à celles des exchanges centralisés, un ROI ATH moyen proche de 3X, avec un ROI actuel plus modéré autour de 0,8 X.

L’intérêt du modèle tient surtout à sa double architecture : Legion agit à la fois comme launchpad et comme infrastructure de réputation exportable, utilisée notamment par Kraken pour son programme de ventes. Le filtrage par réputation vise à améliorer la qualité du capital participant et à limiter les comportements opportunistes. La limite principale reste le nombre encore réduit d’opérations, qui ne permet pas pour l’instant de juger du comportement du modèle sur plusieurs cycles.

Du côté de Cookie, le launchpad a été lancé fin 2025 avec Vooi comme première opération. À l’origine, la plateforme s’appuyait surtout sur sa communauté, avec des campagnes d’engagement et des programmes d’airdrops destinés à attirer les participants aux ventes. Depuis, le projet a changé d’orientation et s’est davantage concentré sur ses outils d’analytics et un système d’airdrops réservé aux stakers de $COOKIE.

Aujourd’hui, le launchpad occupe une place secondaire dans l’activité du protocole. L’évolution de Cookie illustre une limite de ce type d’approche : lorsque la distribution repose sur l’engagement communautaire et les dynamiques d’attention, la capacité à maintenir un flux régulier de ventes publiques devient mécaniquement incertaine.

Launchpads fondés sur les signaux

La troisième famille regroupe des plateformes qui remplacent la curation humaine traditionnelle par des mécanismes d’agrégation de signaux. Dans ces modèles, la sélection des projets ne repose plus uniquement sur une équipe d’analystes ou sur la réputation d’un acteur, mais sur des indicateurs issus du marché lui-même : réputation des investisseurs, données on-chain ou analyse automatisée de l’information.

Deux acteurs illustrent cette approche. Echo, désormais intégré à l’écosystème Coinbase, structure des tours d’investissement groupés autour de lead investors et les prolonge vers le marché public via Sonar, une infrastructure destinée à organiser les ventes ouvertes au public.

Kaito, de son côté, s’appuyait initialement sur ses outils d’analyse pour alimenter le Kaito Capital Launchpad, où les signaux informationnels issus de sa plateforme guidaient la sélection des projets. Le projet a fait évoluer ce modèle vers Kaito Studio, qui intègre davantage l’analyse automatisée et l’exploitation des signaux détectés par ses systèmes d’IA afin d’identifier plus rapidement les projets qui gagnent en traction dans l’écosystème.

• Comparatif

• Données clés et limites

La plateforme Echo a été acquise par Coinbase en 2025, devenant l’un des moteurs de formation du capital sur l’écosystème Base. Echo totalise 34 ventes pour environ 204 M$ levés, avec un ROI actuel moyen d’environ 2,14X et un ROI ATH proche de 5,21X.

Parmi les modèles abordés jusqu’à présent, Echo affiche historiquement les meilleurs retours pour les investisseurs. L'exemple le plus récent est le lancement de Plasma à l'été 2025 : le token offre encore aujourd'hui un retour supérieur à 2X malgré les conditions de marché actuelles, et représente le meilleur ROI ATH de toutes les ICOs proposées sur la plateforme, avec un 33X par rapport au prix d'émission.

Le modèle repose sur la structuration de SPV on-chain pilotés par des lead investors. L’infrastructure Sonar prolonge ce modèle en organisant le passage du financement privé vers des ventes publiques structurées.

Ces performances sont toutefois à tempérer. Une grande partie des projets n'a pas encore atteint son TGE, et parmi les tokens effectivement listés, 12 % sont en gain contre 88 % en perte par rapport au prix d'émission. Il faut néanmoins noter que la quasi-totalité a offert des retours significatifs entre le prix d'émission et leur ATH, sur les 10 projets lancés et listés, un seul affiche un retour historique négatif pour les investisseurs.

Pour ce qui est de Kaito, l’activité historique repose sur le Kaito Capital Launchpad, qui totalise 16 ventes pour environ 36,2 M$ levés. Les performances agrégées apparaissent plus modestes, avec un ROI actuel moyen autour de 0,60X et un ATH ROI proche de 2,72X.

La plateforme a depuis fait évoluer son modèle vers Kaito Studio, qui s’appuie sur les outils d’analyse développés par Kaito et sur l’exploitation de ses modèles d’IA pour repérer les projets qui gagnent en traction dans l’écosystème.

Contrairement au Capital Launchpad, qui utilisait déjà ces données pour filtrer les participants et structurer les allocations, Kaito Studio place l’analyse par IA au cœur du processus de sélection et de mise en visibilité des projets. L’objectif est d’identifier plus rapidement les signaux émergents dans un environnement où les narratifs et les flux d’attention évoluent très vite.

Cette approche introduit toutefois une limite : la sélection repose sur des modèles analytiques propriétaires dont les critères restent difficiles à auditer, ce qui réduit la transparence du processus de sélection et expose les utilisateurs aux erreurs d’interprétation.

AMM launchpads

La quatrième famille regroupe les infrastructures AMM entièrement permissionless. Contrairement aux launchpads traditionnels, ces protocoles ne cherchent pas à sélectionner ou à valider les projets avant leur lancement. Leur rôle est plus simple : fournir un cadre technique dans lequel un actif peut immédiatement trouver un prix sur le marché.

Ici, le prix et la liquidité initiale se forment directement à partir des échanges entre acheteurs, vendeurs et fournisseurs de liquidité. La sélection ne passe donc ni par une équipe, ni par un score, ni par un mécanisme d’analyse, mais par la réaction du marché lui-même.

Ces infrastructures sont conçues pour rester neutres. Elles fournissent les outils nécessaires à la formation du marché, sans filtrer les projets qui choisissent de les utiliser. Des protocoles comme Uniswap v4, PancakeSwap ou Aerodrome illustrent cette approche, chacun proposant sa propre variante d’un modèle centré sur la liquidité et la découverte du prix.

• Comparatif

L’enjeu n’est donc pas de sélectionner les projets en amont, mais de permettre au marché de fixer rapidement un prix et de créer de la liquidité.

Uniswap v4 pousse cette logique très loin avec une infrastructure entièrement permissionless, où les hooks permettent d’intégrer différentes mécaniques de lancement directement dans les pools. PancakeSwap, de son côté, adopte une approche plus encadrée avec les IFO et le module CAKE.PAD, qui introduisent un accès conditionné via le token CAKE. Aerodrome, enfin, suit une logique liquidity-first : les émissions et les incitations servent surtout à orienter la liquidité vers les nouveaux actifs afin de stabiliser leur marché après le lancement.

Launchpad memecoins

Ce segment pousse la logique permissionless à son extrême. La création d’un token ne passe plus par une sélection préalable ni par la validation d’une plateforme. Les protocoles fournissent simplement des outils qui permettent de transformer presque instantanément une idée, un meme ou une interaction sociale en un actif tradable.

Dans de nombreux cas, ces systèmes reposent sur des bonding curves qui permettent de créer un marché et d’apporter une première liquidité dès le lancement. La sélection des nouveaux actifs ne repose plus sur une analyse préalable ou sur une curation organisée. Ce sont surtout l’attention, la viralité et la dynamique communautaire qui déterminent si un token attire du capital. Le capital passe très vite d’un token à l’autre, et c’est finalement la réaction du marché qui décide lesquels survivent.

Le cas de launchpad memecoins le plus emblématique reste Pump.fun, devenu l’infrastructure dominante de ce segment. La plateforme revendique plus de 11 millions de tokens lancés et près de 470 millions de dollars de revenus annuels, ce qui donne une idée de l’ampleur prise par ce marché.

Cette ouverture totale a toutefois une contrepartie, la majorité des tokens lancés disparaissent rapidement ou finissent en rug pull. Pour tenter d’améliorer les incitations, la plateforme a progressivement introduit différents mécanismes de partage des revenus avec les créateurs.

À côté de ce modèle orienté retail, Clanker s’est développé sur un terrain plus spécifique : celui des tokens liés à l’économie des agents IA sur Base, notamment via l’écosystème Farcaster. L’activité y a rapidement pris de l’ampleur, certains agents générant plusieurs millions de dollars de frais en quelques jours. Une partie de ces revenus est captée par le token $CLANKER, notamment à travers des mécanismes de rachat sur le marché.

Flaunch adopte enfin une approche plus technique en s’appuyant sur les hooks d’Uniswap v4. Le protocole cherche à limiter la valeur captée par l’infrastructure elle-même en redirigeant l’ensemble des frais de trading vers les créateurs ou vers des mécanismes buyback. L’objectif est de mieux aligner les incitations entre la plateforme et les communautés qui lancent leurs actifs.

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Comparatif et limites des launchpads

Malgré leur diversité, ces modèles cherchent tous à résoudre le même problème : sélectionner les projets qui méritent réellement du capital. Or, chacune de ces approches introduit ses propres biais.

Finalement, malgré leurs différences, ces architectures partagent une limite commune : la sélection reste imparfaite. Les décisions reposent soit sur des équipes centralisées, soit sur des systèmes de réputation, soit sur des algorithmes d’analyse, soit sur la réaction brute du marché.

C’est dans ce contexte qu’a émergé une approche radicalement différente. Baptisée la “futarchie”, celle-ci propose de déléguer la sélection non plus à des opérateurs ou à des signaux d’attention, mais à des marchés prédictifs où les participants engagent directement leur capital pour exprimer leurs anticipations.

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MetaDAO ou la révolution futarchique

Positionnement

MetaDAO se distingue des autres acteurs du segment en introduisant un signal purement économique fondé sur la futarchie. Là où la plupart des plateformes reposent sur une curation interne, un filtrage réputationnel ou des signaux analytiques, MetaDAO délègue la décision de financement à des marchés prédictifs internes. La décision d’allouer du capital repose sur la “sagesse des foules” où les participants engagent directement du capital pour parier sur la performance future.

La plateforme ne se présente donc pas simplement comme un launchpad mais comme une DAO dont la fonction principale consiste à organiser ces marchés prédictifs et à transformer leur signal en décisions d’allocation de capital. Le principe est simple, lorsque les participants doivent engager leur propre capital, le signal agrégé du marché devient un mécanisme de sélection plus robuste que les systèmes classiques.

L’architecture du protocole est construite sur Solana, un choix cohérent avec la nature du modèle, puisque les marchés prédictifs nécessitent une exécution rapide et des coûts de transaction les plus faibles possible. En s’adossant à l’infrastructure de Solana, MetaDAO cherche à créer un environnement où les prix de marché peuvent évoluer rapidement et refléter les anticipations collectives de la manière la plus efficace possible.

Cela fait de MetaDAO l’un des modèles les plus originaux du benchmark, la plateforme ne sélectionne pas les projets, elle organise simplement les conditions permettant au marché de décider.

MetaDAO explore également un modèle de Futarchy-as-a-Service, permettant à d’autres protocoles de l’écosystème Solana d’expérimenter des marchés décisionnels basés sur la futarchie. Plusieurs projets, dont Sanctum, ORE ou encore Drift, ont déjà testé ce modèle pour certaines propositions de gouvernance. L’adoption reste toutefois expérimentale et coexiste pour l’instant avec des systèmes de gouvernance plus traditionnels.

Mécanique de vente

Le processus de lancement sur MetaDAO s’organise en trois phases : marché prédictif, signal économique, puis exécution de la vente. Lorsqu’un projet candidat souhaite lever des fonds, il n’est pas immédiatement proposé aux investisseurs. Il entre d’abord dans un système de marchés prédictifs où les participants parient sur l’impact économique que son acceptation aurait sur l’écosystème MetaDAO.

Deux marchés dérivés sont ouverts simultanément, le marché PASS, qui anticipe la valeur future du token de gouvernance $META si le projet est accepté, et le marché FAIL, qui anticipe cette même valeur si le projet est refusé. Les participants engagent du capital pour exprimer leurs anticipations. Le prix observé sur chacun de ces marchés reflète ainsi l’estimation collective de l’impact économique de la décision.

C’est la comparaison entre ces deux marchés qui produit le signal. Si, au terme de la période de pari, le prix moyen pondéré dans le temps du marché PASS dépasse celui du marché FAIL d’un certain seuil, généralement autour de 3 %, la proposition est automatiquement validée et la vente peut avoir lieu. Dans le cas contraire, elle est rejetée ou reportée.

Une fois ce filtrage effectué, la vente elle-même reste relativement classique. Les opérations se déroulent avec des paramètres pré-définis : ticket fixe, hard cap et distribution équitable. La spécificité de MetaDAO ne réside donc pas dans la structure de la vente mais dans la phase qui la précède. Le véritable mécanisme de sélection intervient avant la levée de fonds, au niveau des marchés prédictifs.

Curation

Contrairement aux solutions qui s’appuient sur des équipes internes, des scores réputationnels ou des signaux analytiques, MetaDAO délègue entièrement cette fonction aux marchés prédictifs internes. Les participants peuvent engager du capital pour exprimer leurs anticipations sur la trajectoire future d’un projet. Les positions prises sur les marchés PASS et FAIL se traduisent en prix qui représentent la probabilité agrégée que le lancement crée ou détruit de la valeur pour l’écosystème.

Ce mécanisme permet d’abord d’aligner les intérêts puisque ceux qui influencent le signal doivent assumer le risque financier associé.  Mais cela réduit aussi la capture décisionnelle en limitant l’influence des opinions non exposées au risque. Enfin, autre point important, cela permet un pricing dynamique, si de nouvelles informations apparaissent, les prix des marchés peuvent évoluer immédiatement.

Tokenomics & Incitations

Le token natif, $META, structure l’ensemble du système d’incitations du protocole. Il sert à la fois de mécanisme de pondération dans les marchés prédictifs et d’outil de captation de valeur pour la DAO.

Les détenteurs de $META peuvent engager leurs tokens dans les marchés prédictifs afin d’exprimer leurs anticipations sur les projets candidats. Plus l’engagement est important, plus l’influence sur le prix de marché est élevée. Le pouvoir décisionnel est ainsi directement corrélé au risque pris.

Par ailleurs, le protocole capture des revenus via plusieurs sources. Les marchés prédictifs génèrent des frais sur les transactions et sur la résolution des paris. Depuis la fin de l’année 2025, MetaDAO perçoit également des revenus provenant des pools de liquidité associés aux projets lancés, notamment via le Futarchy AMM et certaines pools déployées sur Meteora. Une partie des fonds levés lors des ICO ainsi que des tokens des projets sont désormais injectés dans ces pools, permettant au protocole de capter des frais sur les volumes d’échange générés après le lancement.

Une partie de ces revenus est redistribuée aux participants qui engagent leurs tokens, créant un système méritocratique, permettant à ceux qui anticipent correctement la trajectoire des projets d’être récompensés.

Gouvernance & Prise de décision

MetaDAO a mis en place une architecture de gouvernance hybride dans laquelle la futarchie intervient uniquement au niveau de la curation, tandis que les paramètres généraux du protocole restent soumis à une gouvernance plus classique.

La DAO ne vote pas directement pour accepter ou rejeter un projet. Ce rôle est délégué aux marchés prédictifs. En revanche, la gouvernance conserve la responsabilité de définir les règles du système, les paramètres des marchés, la structure des frais, les mécanismes de redistribution ou etc.

L’idée est donc de distinguer deux niveaux de décision. Le premier concerne les choix stratégiques du protocole et reste gouverné par la DAO. Le second concerne la sélection des projets individuels et repose sur les signaux économiques produits par les marchés prédictifs.

Données clés

L’activité de MetaDAO reste encore récente mais affiche une performance nettement supérieure à la moyenne du marché. Depuis son lancement en 2025, la plateforme a opéré 9 ventes, exclusivement sur Solana, pour un total cumulé de plus de 27 M$ levés.

Le ROI actuel sur 6 mois est dans la moyenne du marché, à 0,83X, en revanche, le ROI ATH sur la même période culmine à 6,49X, soit bien au-delà des autres compétiteurs, porté par des succès majeurs comme Avici, Umbra ou Omnipair.

Le dernier trimestre 2025 a également vu apparaître une nouvelle source de revenus pour le protocole avec le Futarchy AMM, qui a généré plus de 1 million de dollars de revenus pour le protocole, pour le seul Q4 2025.

L’écosystème futarchique construit autour de MetaDAO s’est également élargi. Le nombre de protocoles utilisant ce modèle est passé de deux à huit au cours de la même période, pour une capitalisation combinée dépassant 200 millions de dollars.

Avantages & Limites

Le principal avantage de MetaDAO tient à son mécanisme de sélection. En intégrant les marchés prédictifs, la plateforme introduit un système où le “skin in the game” devient la principale source d’influence, réduisant les biais classiques de la curation, à savoir les décisions arbitraires ou les conflits d'intérêt.

Le choix de Solana constitue également un avantage opérationnel non négligeable, les marchés prédictifs nécessitent une exécution rapide et des coûts de transaction faibles pour fonctionner efficacement, conditions que l’infrastructure du réseau permet de réunir.

Pour autant, ce modèle dépend fortement de la liquidité et de l’activité des participants. Lorsque les marchés sont profonds et actifs, le signal produit peut refléter une véritable probabilité agrégée. En revanche, lorsque la participation est faible, les prix peuvent devenir volatils ou manipulables. La futarchie ne supprime donc pas le problème de la curation, elle le transforme en un problème de qualité du marché.

Nous pouvons aussi aborder le biais sectoriel observé dans le dealflow. Une part importante des projets lancés appartient à la catégorie des infrastructures de marché, le fameux ”Internet Capital Markets”, ce qui crée une corrélation forte avec une niche spécifique de l’écosystème Solana, et donc un manque de diversification pour les participants.

Malgré ces limites, MetaDAO représente aujourd’hui l’une des expérimentations les plus ambitieuses pour ce qui est du lancement de token. Plutôt que de sélectionner les projets, le protocole organise un système dans lequel le marché décide. Si les marchés sont suffisamment liquides, ce modèle pourrait devenir l’une des formes les plus avancées de curation décentralisée.