Rédigé par : Vaidik Mandloi, thetokendispatch
Compilé par : Blockchain Vernaculaire
En janvier 2026, un trader anonyme a placé une série de paris sur la plateforme de trading Polymarket, pariant que le président vénézuélien Nicolás Maduro serait capturé. Le montant total des paris s'élevait à environ 34 000 dollars. Quelques jours plus tard, les forces spéciales américaines ont mené une opération de capture, et le trader a encaissé plus de 400 000 dollars. Le secrétaire d'État a confirmé plus tard que l'opération était trop sensible pour être communiquée au Congrès. Imaginez : le Congrès américain, responsable d'autoriser les actions militaires, n'était même pas au courant. Le public américain non plus. Pourtant, quelqu'un derrière un écran de plateforme de paris cryptographiques avait suffisamment d'informations et y a mis de l'argent réel. Et sa prédiction s'est avérée vraie.
Ce récit est devenu courant dans l'industrie des marchés prédictifs aujourd'hui. Comme l'a déclaré Shane Copeland, PDG de Polymarket, on l'appelle la "machine à vérité". L'argument est que, puisque les traders ont un intérêt personnel en jeu, leurs paris collectifs reflètent plus fidèlement l'avenir du monde que tout sondage, expert ou commentateur (qui ne subit aucune conséquence s'il se trompe). On peut dire que les cotes de Polymarket sont ce qui se rapproche le plus de la vérité.
Ce récit semble fonctionner. Les marchés prédictifs ne sont plus un coin de niche sur Internet où quelques joueurs parient pour le frisson. Une analyse récente d'un ensemble de 364 vidéos TikTok mentionnant les marchés prédictifs a révélé que 68 % d'entre elles n'étaient pas liées au trading. Les gens ne parient pas ; ils citent les cotes de ces plateformes dans des débats politiques, comme ils citaient autrefois les sondages. Polymarket apparaît dans environ 70 % de ces vidéos. Un utilisateur de TikTok de 22 ans postant des vidéos politiques utilise les cotes d'une plateforme de paris cryptographiques pour prédire la réalité, et une partie non négligeable de personnes est d'accord.
C'est incroyable. Il y a deux ans, vous n'auriez jamais pu croire que cela arriverait. Mais une question que personne ne se pose sérieusement est : ces probabilités méritent-elles vraiment une telle confiance ?
Alors je demande : à quel point ces marchés sont-ils précis ? Que se passe-t-il lorsque les cotes commencent à influencer les événements qu'elles sont censées prédire ? Et à quoi ressemblera l'avenir lorsque le monde entier traitera les cotes de paris comme la vérité ?
Comment noter un marché prédictif ?
Avant d'analyser les données, nous devons d'abord comprendre comment mesurer l'efficacité d'un marché prédictif. Parce que la plupart des gens n'y ont jamais pensé, et ignorer cela revient à dire que toute la publicité autour de Polymarket et Kalshi n'est qu'un stratagème marketing.
Il existe une méthode de notation appelée score de Brier (Brier score). Le météorologue Glenn Brier l'a proposée en 1950 pour évaluer la qualité des prévisions météorologiques, car les prévisionnistes étaient (et sont toujours) parmi les premiers professionnels à devoir prendre au sérieux les prévisions probabilistes et à en vivre. La méthode est très simple. Supposons que vous prévoyiez une probabilité de 90 % de pluie demain, et qu'il pleuve effectivement. C'est une bonne prédiction, votre score de Brier est bas. Supposons maintenant que vous prévoyiez 90 % de probabilité de pluie demain, mais qu'il fasse grand soleil. C'est une mauvaise prédiction, votre score de Brier est élevé. Un score de Brier de 0 signifie que votre prédiction est parfaitement correcte. Un score de 0,25 signifie que votre prédiction est aussi bonne que pile ou face. Tout score supérieur à 0,25 signifie que vous feriez mieux de deviner au hasard.
Pourquoi est-ce important ? Parce que lorsque Polymarket vous dit que son marché prédit que Trump a 60 % de chances de gagner, et qu'il gagne effectivement, cela semble impressionnant dans les titres, mais d'un point de vue statistique, une seule prédiction correcte ne signifie presque rien. Vous devez évaluer l'historique complet du marché sur des milliers de questions. C'est là qu'intervient le score de Brier. C'est la seule méthode honnête pour évaluer si ces marchés sont vraiment bons pour prédire les résultats électoraux.
Un site appelé Brier.fyi fait exactement cela. Ils ont analysé plus de 84 000 questions sur les plateformes Polymarket, Kalshi, Manifold et Metaculus. Le score de Brier global de Polymarket est de 0,047. C'est en effet un très bon score. En termes simples, imaginez un prédicteur qui dit : "Je suis sûr à 90 % que cela va se produire" et qui réussit à prédire avec ce taux de précision à chaque fois.
Mais là où cela devient intéressant, c'est que le récit de la "machine à vérité" commence à se défaire.
Le score de 0,044 est la moyenne de tous les marchés listés sur Polymarket. Et dans ce cas, la moyenne est cruciale. Si l'on ventile le score en fonction de ce sur quoi les gens parient réellement, la notation fluctue énormément.
Sciences et économie ? Polymarket obtient un A. Le marché se base sur les données de l'IPC, les décisions de taux de la Fed et les données du PIB. Ces marchés fonctionnent bien parce que les traders ont tendance à avoir des connaissances financières, les données sont vérifiables et des investisseurs institutionnels qui comprennent le domaine y mettent de l'argent réel.
Politique ? B+. Passable, principalement soutenu par l'énorme marché des élections présidentielles, où des milliards de dollars affluent. Culture et technologie ? Pire. Bien pire.
Et puis le sport. Le score global des marchés prédictifs sportifs sur toutes les plateformes n'est que de 0,325, soit un D-. Rappelez-vous, pile ou face donne 0,25. Les marchés prédictifs sportifs, dans l'ensemble, sont pires que de lancer une pièce pour prédire chaque question. Méditez là-dessus.
La catégorie qui attire le plus de parieurs occasionnels, et que Kalshi a activement cherché à développer (à un moment, environ 90 % du volume de trading de Kalshi était concentré sur les paris sportifs), est celle où le marché s'est avéré peu fiable.
Maintenant, regardons les marchés individuels, c'est là que l'histoire devient encore plus intéressante.
Polymarket a proposé un marché sur whether Bitcoin atteindrait 100 000 $ avant janvier 2025. Le Bitcoin a effectivement atteint 100 000 $. Le marché a correctement prédit le résultat, mais il a mal évalué la probabilité pendant la majeure partie du temps, restant en faible confiance pendant des mois, pour finalement monter en flèche vers une quasi-certitude à la fin. Son score de Brier était de 0,4909, soit un F. Rappelez-vous, après 0,25 (équivalent à pile ou face), vous feriez mieux de deviner au hasard. Et ce marché a un score de Brier presque double de cela.
Le marché pour Kamala Harris remportant l'investiture démocrate à la présidentielle de 2024 était encore plus fou. Elle a finalement remporté l'investiture, et ironiquement, le marché a encore une fois prédit le bon résultat. Mais le score de Brier était de 0,9098. Ce nombre est si mauvais qu'on ne peut trop insister. Le marché a eu tort avec confiance pendant si longtemps que même le bon résultat final ne pouvait le sauver. Si vous vous fiiez à ce marché pour prendre des décisions, vous auriez été induit en erreur pendant tout le cycle électoral, jusqu'au moment où le résultat final est devenu certain.
Maintenant, parlons de l'autre côté des choses, car ce n'est pas une histoire simple. L'élection présidentielle américaine de 2024 a été une vraie victoire pour les marchés prédictifs. Alors que tous les grands sondages grand public parlaient d'une course serrée, Polymarket prédisait environ 60 % de chances pour Trump. Une recherche de l'Université Vanderbilt utilisant un modèle bayésien de séries chronologiques a comparé les prix prédictifs de Polymarket avec les résultats des sondages nationaux dans sept États swing. Les résultats ont montré que Polymarket était plus précis sur tous les aspects.
Alors, qu'est-ce que cela nous dit ? Les marchés prédictifs excellent dans la prédiction des élections. Surtout dans les plus grandes élections, très liquides, où des milliards de dollars, des dizaines de milliers de traders et l'attention du public se concentrent sur une seule question, ils surpassent souvent les sondages.
Mais le problème est que la prédiction électorale ne représente peut-être que 2 % du volume de trading listé sur ces plateformes. Le seul marché de l'élection présidentielle 2024 de Polymarket a généré plus de 3,6 milliards de dollars de volume, avec 63 000 traders uniques par mois. Si vous regardez les élections au Congrès, les référendums d'État, ou n'importe quelle question culturelle, technologique ou sportive, l'écart entre les prix d'achat et de vente des contrats monte en flèche à 20 % voire 100 % du prix médian. Les marchés liés à la législation et aux crises ont des écarts approchant les 100 %. Un écart aussi large signifie que le marché ne sait presque rien. Ce n'est que deux personnes faisant des suppositions radicalement différentes sur la même question, avec très peu d'argent derrière chaque côté.
Lorsque le destin commence à écrire l'histoire
Si le problème de précision restait confiné à l'écosystème des marchés prédictifs, il pourrait être contenu. Les traders qui parient sur de mauvais marchés perdent de l'argent, apprennent leur leçon, et le système s'améliore avec le temps. C'est ainsi que fonctionnent tous les marchés financiers depuis cent ans. Mais le problème est que les cotes ne sont plus un signal interne aux traders ; elles sont devenues une information publique pour tous.
Au cours des 18 derniers mois, les grands médias américains ont intégré les données des marchés prédictifs dans leur couverture politique. Le Wall Street Journal a signé un accord formel avec Polymarket pour inclure ses données de paris dans ses reportages. CNN a commencé à afficher les cotes de Kalshi à l'écran lors de sa couverture de la nuit électorale. CNBC a fait de même. En décembre 2024, même Substack a annoncé un partenariat direct avec Polymarket pour permettre aux rédacteurs de newsletters d'intégrer directement les données de marché en temps réel dans leurs articles.
C'est pourquoi les cotes se sont retrouvées sur TikTok. Les chiffres passent de Polymarket au Wall Street Journal, puis aux journaux télévisés, puis à Twitter, et enfin à TikTok. Lorsque l'utilisateur moyen voit ces cotes, elles ont été diffusées par suffisamment de sources faisant autorité pour que les gens aient l'impression qu'il s'agit de faits. Les gens acceptent des chiffres qui ont été prélavés ("pre-washed") par les médias grand public.
C'est là que réside le problème fondamental des marchés prédictifs : une fois que les cotes sont diffusées comme des nouvelles, elles commencent à influencer la chose même qu'elles sont censées prédire. Ce phénomène a un nom spécifique, les économistes l'appellent l'endogénéité. En termes simples, la mesure change l'objet mesuré.
Je vais un exemple concret. Le PDG de Coinbase, Brian Armstrong, participe à une conférence téléphonique sur les résultats. Il apprend que Polymarket exécute un contrat basé sur whether il mentionnera certaines phrases spécifiques lors de l'appel. Il modifie donc son langage prévu. Le marché était censé prédire ce qu'il allait dire. Mais sa connaissance des mouvements du marché a changé ce qu'il a finalement dit.
Maintenant, amplifions cette dynamique au niveau d'une élection. Lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, un trader français utilisant le pseudonyme "Theo" (les médias l'ont appelé la "baleine de Polymarket") a parié sur la victoire de Trump et a finalement gagné plus de 85 millions de dollars. Ce n'était pas un simple joueur chanceux. Il a commandé un sondage privé, indépendant de tous les sondages publics nationaux, qui montrait que Trump performait bien mieux que ne le suggéraient les sondages publics.
C'est pourquoi ses paris ont fait monter les prix de trading sur plusieurs plateformes, qui ont ensuite été rapportés par les médias que j'ai mentionnés, y compris le Wall Street Journal, CNN et des commentateurs politiques sur toutes les plateformes. Malgré des sondages indiquant une course serrée, la prédiction du marché penchait vers Trump. Ce récit unique a influencé la perception de millions de personnes sur la course pendant les dernières semaines. Les commentateurs ont débattu whether "l'argent intelligent" avait des informations que les sondages n'avaient pas. Les électeurs ont adopté ce récit, et Trump a finalement gagné.
Je ne prétends pas que Theo a changé le résultat de l'élection. Cette affirmation est trop exagérée et je ne peux la prouver. Ce que je dis vraiment, c'est que quiconque suit cela devrait être inquiet : un trader avec des données de sondage privées auxquelles personne d'autre n'avait accès a pu influencer les prix sur Polymarket, et le Wall Street Journal et CNN ont ensuite emballé ce prix et l'ont diffusé comme la sagesse collective du marché. Un bon marché prédictif est censé agréger une multitude d'informations de nombreux participants en un signal clair. Ce qui s'est passé en 2024, c'est que les données de sondage exclusives d'une personne ont été blanchies via Polymarket et retransmises comme si elles représentaient le consensus de milliers de traders.
Si un trader avec 85 millions de dollars peut faire cela, imaginez ce que des personnes ayant vraiment de l'argent et du pouvoir pourraient faire ?
En février 2026, les autorités israéliennes ont poursuivi au moins deux personnes, les accusant d'avoir utilisé des renseignements militaires classifiés pour parier sur la plateforme Polymarket. Ils ont parié sur des contrats liés à des actions militaires israéliennes avant qu'elles ne soient rendues publiques, pour des gains potentiels d'environ 100 000 dollars. Ces personnes avaient des autorisations de sécurité et utilisaient des informations que le public ne pourrait obtenir avant des jours pour parier sur la guerre. C'était le premier procès de ce type au monde, confirmant que les marchés prédictifs sont suffisamment rapides, liquides et anonymes pour être utilisés pour monétiser des informations classifiées en temps réel.
Le trade Maduro mentionné au début de cet article ? Le modèle est le même. Quelqu'un a parié avant une opération militaire secrète et a gagné plus de 400 000 dollars. Qui que ce soit, soit il avait des informations privilégiées, soit c'était le devineur le plus chanceux de l'histoire des paris politiques. Nous ne le saurons jamais.
Que se passe-t-il lorsque tout le monde croit aux cotes ?
La médiane des questions sur Polymarket est résolue en quatre jours. Le temps moyen de résolution est de 19 jours, mais quelques marchés à long terme tirent la moyenne vers le haut. La plupart des questions sur la plateforme concernent les mouvements de la semaine à venir.
Cela indique que ces marchés ne font aucune prédiction à long terme significative sur l'avenir. Ils fixent simplement le prix de ce qui est sur le point de se produire. Le vote de vendredi passera-t-il ? Cette personne dira-t-elle quelque chose demain ? Le chiffre publié mercredi sera-t-il supérieur ou inférieur aux attentes ? Ces informations sont utiles. Mais c'est très différent de ce que les gens entendent généralement par "machine à vérité" des marchés prédictifs. "Machine à vérité" implique généralement que le marché peut vous dire à quoi ressemblera le monde dans six mois, un an ou même cinq ans. Mais les données montrent qu'il ne peut tout simplement pas le faire. Loin de là.
99 % du volume de trading des marchés prédictifs se concentre dans les dernières heures précédant la résolution d'un événement. L'argent afflue dans les dernières heures, lorsque le résultat est presque certain. De plus, ces marchés ont des lacunes de liquidité plus importantes. Fin 2025, le volume hebdomadaire total combiné des deux plus grandes plateformes, Polymarket et Kalshi, devrait atteindre environ 2,5 milliards de dollars. Cela semble impressionnant, non ? Mais le marché américain des options à lui seul liquide environ 760 milliards de dollars par jour.
Les marchés prédictifs ne représentent que 0,05 % de cela. L'ensemble de l'industrie des marchés prédictifs, quelle que soit la plateforme, le contrat ou la catégorie, est minuscule par rapport aux marchés que les institutions utilisent réellement pour prendre des décisions.
Voici la situation : les marchés prédictifs ne fonctionnent que pour un type de question très spécifique : les événements binaires, à fort enjeu, à court terme, impliquant des millions de dollars. Mais ce n'est qu'une petite fraction des questions que ces plateformes proposent réellement. Pour les 98 % de questions restantes, les prix ne sont pas fiables, la liquidité est presque nulle, et leurs résultats ressemblent plus à un sondage Twitter qu'à un instrument financier.
Ils sont en train de construire la source par défaut de probabilités pour toute chose. Tout comme vous ouvrez un terminal Bloomberg pour consulter le prix d'une action, leur vision est que vous ouvriez Polymarket pour consulter une probabilité. Leur stratégie est qu'une fois qu'assez de médias, de salles de rédaction, d'analystes financiers et de chercheurs gouvernementaux dépendront de cette source de données, que ses données soient exactes ou non, le produit deviendra irremplaçable.
Je pense que cela fonctionnera. Et je pense que cela devrait inquiéter tout le monde.
Parce que la question n'est pas de savoir si les marchés prédictifs sont utiles. La réponse est oui. Pour les élections, les grandes annonces économiques et quelques événements très médiatisés, ils surpassent constamment les alternatives. C'est un fait, et c'est crucial. La question est : que se passe-t-il lorsque l'écosystème informationnel entier commence à traiter la sortie de ces marchés comme la vérité, même pour les 98 % de questions que le marché ne peut tout simplement pas prédire ?
L'économiste Robin Hanson, qui préconise les marchés prédictifs depuis des décennies, les décrit comme un système qui force les gens à mettre de l'argent sur leurs convictions. Dans son modèle, le prix final sera la meilleure estimation actuelle de la vérité. Mais ce modèle suppose un marché liquide, avec des participants diversifiés et difficiles à manipuler. Le marché que nous avons est dominé par quelques "baleines", concentrées dans deux domaines (élections et sport), représentant environ 80 % du volume de trading. Les 20 % restants sont répartis sur des milliers de contrats, où quelques milliers de dollars d'investissement peuvent faire fluctuer le prix de deux chiffres.
Ce sont des outils pour générer de l'attention. Ils fonctionnent lorsque le monde regarde, et ils échouent lorsque personne ne regarde. Plus les gens croient qu'ils sont des machines à vérité, plus ceux qui peuvent influencer les prix acquièrent de pouvoir. Et ceux qui peuvent influencer les prix ne sont pas une foule de gens ordinaires bien informés, mais une poignée de traders riches, avec des sondages privés, et dans au moins deux cas avérés, avec des renseignements classifiés.
Le plus dangereux avec les marchés prédictifs n'est pas qu'ils se trompent, mais qu'ils aient souvent raison sur les questions cruciales, gagnant ainsi une confiance qu'ils ne méritent pas pleinement. Et cette confiance s'intègre progressivement dans les mécanismes de traitement de l'information du monde. Le Wall Street Journal imprime les données prédictives, CNN les diffuse, TikTok les relaie. Et finalement, un trader avec suffisamment de capitaux décide de ce que signifie le chiffre.
Telle est la réalité de la machine à vérité. Un système qui produit des chiffres, et que le monde décide d'appeler vérité.
