La lecture des données sur un réseau décentralisé est la véritable épreuve. Un système robuste doit rendre les opérations de lecture prévisibles, auditables et résistantes aux comportements anormaux.

Le processus commence par une phase de découverte prudente. Le client interroge la liste de preuves, obtenant une référence signée indiquant quels nœuds détiennent quelles données. Cela évite une recherche aveugle. Plutôt que de demander de grandes quantités de données à chaque nœud, une stratégie de récupération progressive est adoptée — d’abord obtenir des fragments petits et vérifiables, les valider, puis n’augmenter la demande que si nécessaire. Cela maintient une faible latence en temps normal et contrôle les coûts en cas de problème.

La conception à double niveau de fragments (concept de copie principale et de sauvegarde) offre de la flexibilité au système. Lorsqu’un nœud répond lentement ou se comporte de manière anormale, le client peut basculer sans interruption vers une copie de sauvegarde. Chaque fragment est accompagné d’une preuve cryptographique, permettant au client de rejeter immédiatement les données corrompues. Après avoir collecté suffisamment de fragments honnêtes, le client reconstruit le bloc de données et le compare à la promesse sur la chaîne. En cas de non-concordance, une alerte est immédiatement déclenchée.

La réparation est collaborative plutôt que brutale. Les nœuds manquant de données ne demandent que la partie nécessaire à quelques pairs, plutôt que l’intégralité du fichier. Cela réduit le volume de trafic de réparation et rend le changement dans le réseau plus contrôlable. De plus, toutes ces opérations sont enregistrées et liées à des enjeux de staking, ce qui introduit de véritables incitations économiques derrière la technologie.

En résumé, cette conception de lecture est pragmatique : découvrir intelligemment, récupérer de façon incrémentielle, vérifier rigoureusement, réparer efficacement. C’est ainsi que le stockage décentralisé peut passer de la théorie à la pratique.