Auteur : TechFlow Deep Tide
Introduction de Deep Tide : La dernière analyse de la chercheuse on-chain Andrey Sergeenkov, portant sur 2,5 millions d'adresses de portefeuille sur Polymarket, révèle que 84,1 % des traders sont en situation de perte. Seulement 2 % des adresses ont réalisé un bénéfice cumulé supérieur à 1000 dollars, et 840 adresses (0,033 %) ont gagné plus de 100 000 dollars. La publication de ce rapport intervient à un moment particulièrement stratégique – Polymarket vient juste d'obtenir le partenariat exclusif pour le marché des prédictions de la MLB (Ligue majeure de baseball) pour un montant pouvant atteindre 300 millions de dollars, et pousse activement à la croissance de sa clientèle de détail.
La répartition de la richesse sur les marchés de prédiction on-chain est plus brutale que ce que la plupart des gens imaginent.
Selon un rapport de The Defiant du 6 avril, la chercheuse indépendante on-chain Andrey Sergeenkov a publié une analyse des profits et pertes couvrant 2,5 millions d'adresses de portefeuille Polymarket, avec des données arrêtées au 1er avril 2026. Conclusion principale : 84,1 % des traders perdent de l'argent, et moins de 16 % des adresses ont réalisé un bénéfice, quel qu'en soit le montant.
Ce n'est pas la première étude de ce type. En décembre 2025, l'analyste blockchain DeFi Oasis avait analysé 1,7 million d'adresses et 124 millions de transactions, concluant alors que 70 % des traders n'étaient pas rentables. L'échantillon de données de Sergeenkov est plus large et sa méthodologie améliorée (elle capture les opérations de fractionnement et de fusion de jetons que les études précédentes avaient manquées), faisant passer le taux de perte de 70 % à 84 %.
Au sommet de la pyramide : Moins de 0,26 % de personnes gagnent plus de 5000 $ par mois
Sergeenkov a analysé exhaustivement les données de transaction de deux contrats intelligents CTF Exchange et NegRisk CTF Exchange en traçant tous les flux de USDC sur la blockchain Polygon (y compris les achats, les ventes, les rachats, les fractionnements et les fusions).
Les chiffres dans la tranche à haut profit sont assez frappants : les adresses avec un bénéfice mensuel moyen supérieur à 1000 $ représentent 1,25 % ; celles dépassant 5000 $ ne sont que 0,26 %, soit environ 6600 adresses ; et celles dépassant 10 000 $ ne sont plus que 3250, soit 0,13 % de l'ensemble des traders.
Le problème de la pérennité est encore plus crucial. Parmi ces 6600 adresses avec un bénéfice mensuel moyen supérieur à 5000 $, 53 % n'ont été actives qu'un seul mois avant de disparaître, et seulement 2,6 % ont tradé continuellement pendant plus d'un an. Sergeenkov résume dans son rapport : « La plupart des traders viennent, tradent pendant un moment, puis partent. »
Cela contraste avec la récolte stable des arbitragistes en bas de l'échelle. Un article académique de l'Institut IMDEA Networks en Espagne, analysant 86 millions de transactions on-chain entre avril 2024 et avril 2025, a révélé que les traders d'arbitrage ont extrait environ 40 millions de dollars de profit rien qu'avec les écarts de prix. Le portefeuille le plus performant a gagné jusqu'à 2 millions de dollars sur 4049 transactions, avec un gain moyen de 496 dollars par transaction.
L'opération manuelle des particuliers ne rivalise pas avec les robots, l'avantage informationnel est très concentré
La racine des pertes n'est pas compliquée. La recherche de l'IMDEA montre que les profits les plus importants sont concentrés entre les mains de portefeuilles utilisant des stratégies automatisées : robots d'arbitrage, algorithmes de market making et systèmes de trading à haute fréquence. Les particuliers tradant manuellement entrent généralement sur le marché une fois que l'ajustement des prix est déjà terminé.
C'est la différence fondamentale entre les marchés de prédiction et les paris traditionnels. Le carnet d'ordres de Polymarket est entièrement public, les données on-chain sont transparentes, mais cette transparence permet en réalité aux traders professionnels de construire plus facilement un avantage systématique. Un portefeuille quantitatif équipé d'une API à faible latence et de modèles probabilistes n'évolue tout simplement pas dans la même arène qu'un utilisateur ordinaire qui ouvre l'application pour parier seulement après avoir vu les nouvelles.
Selon les données de Token Terminal, le volume nominal des transactions de Polymarket sur les 30 derniers jours est d'environ 9,8 milliards de dollars, avec environ 462 600 traders actifs mensuels. La croissance de la plateforme elle-même ne pose pas de problème, mais la relation entre la croissance du nombre d'utilisateurs et leur rentabilité est inverse – les données de Sergeenkov montrent que la baisse de la proportion de traders rentables est directement liée aux pics de croissance des utilisateurs, en particulier après l'afflux survenu suite aux élections américaines de novembre 2024.
Outil d'agrégation d'information ou jeu à somme nulle ?
Ce rapport relance un vieux débat : à qui servent réellement les marchés de prédiction ?
L'argument central des partisans est l'agrégation d'information. Les données officielles de Polymarket indiquent que, un mois avant la fixation des résultats, la précision de ses prévisions de prix dépasse 94 %. Autrement dit, même si 84 % des traders perdent de l'argent, le marché dans son ensemble produit toujours des signaux probabilistes précieux. Les particuliers perdants paient essentiellement pour la tarification de l'information.
Les critiques soutiennent quant à eux que lorsqu'une plateforme compte 84 % de participants perdants et que les profits sont hautement concentrés entre les mains de traders automatisés, la différence avec un casino n'est qu'une question de sémantique réglementaire. Surtout dans le domaine des contrats sportifs, la frontière entre les marchés de prédiction et les paris sportifs est délibérément floue.
La valorisation de Polymarket a dépassé les 20 milliards de dollars, et l'Intercontinental Exchange (la maison mère du NYSE) y a investi 2 milliards de dollars en octobre 2025. Les marchés financiers parient visiblement sur l'histoire de croissance des marchés de prédiction.
Mais le rapport de Sergeenkov pose une question simple : lorsque les prochains 2,5 millions d'utilisateurs afflueront, en quoi leur sort sera-t-il différent de celui de la vague précédente ?
