Le présentateur « attitré » de la Maison Blanche a gagné plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

marsbitPublié le 2026-07-22Dernière mise à jour le 2026-07-22

Résumé

La Maison Blanche est une fois de plus secouée par un scandale d'initié. Gabriel Perez, opérateur du téléprompteur pour les discours de Donald Trump et proche collaborateur depuis 2016, a utilisé des informations privilégiées pour parier sur les mots que le président mentionnerait lors de ses allocutions. Sur la plateforme de marché prédictif Kalshi, il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars en quelques mois. Perez, qui avait accès aux discours en avance, pariait sur des mots spécifiques. Cependant, les improvisations fréquentes de Trump l'ont parfois contraint à vendre ses positions pour limiter les pertes. Kalshi a détecté ces transactions suspectes, a gelé ses fonds et a signalé l'affaire à la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Bien qu'il ait été suspendu sans salaire par Trump, Perez a échappé à des poursuites pénales. Les procureurs n'ont pas retenu de crime, estimant que ses actes ne menaçaient pas la sécurité nationale. La CFTC devrait conclure un règlement lui demandant de rembourser les gains et de cesser ce type d'activité. Ce cas met en lumière la vulnérabilité des marchés prédictifs sur les "mots mentionnés", facilement manipulables par des initiés ou même les orateurs eux-mêmes, comme l'ont montré des exemples lors des Grammy Awards ou d'un appel aux résultats de Coinbase. Face à cela, Kalshi renforce sa conformité en exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Ce scandale s'inscrit dans une série de récentes affaires d'initiés s...

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Auteur | Golem (@web3_golem)

Récemment, un nouveau scandale de délit d'initié a éclaté à la Maison Blanche américaine.

Un membre du personnel de la Maison Blanche aurait réalisé des dizaines de milliers de dollars de profits en tradant sur des marchés de prédiction grâce à des informations privilégiées. L'initié en question n'était autre qu'un opérateur de téléprompteur de longue date responsable des discours de Trump. Cet employé a été suspendu et privé de salaire.

Cet opérateur de téléprompteur est ainsi devenu la troisième personne révélée par les autorités judiciaires américaines à avoir réalisé des profits substantiels sur des marchés de prédiction en utilisant des informations internes, après un soldat des forces spéciales impliqué dans l'opération de capture de Maduro et un ingénieur en sécurité de Google. (Lectures connexes : «Après 4 mois, Polymarket a aidé Trump à retrouver le divulgateur de l'opération militaire, mais à quel prix...» «Lire les réponses avant l'examen ? Un ingénieur de Google pris dans une affaire de délit d'initié sur Polymarket»)

Signalé par Kalshi, fonds gelés, mais aucune responsabilité pénale in fine

Le protagoniste s'appelle Gabriel Perez. Il est responsable de l'opération du téléprompteur lors des discours de Trump depuis 2016. Son recrutement pour ce poste est assez anecdotique : en 2016, l'équipe de campagne de Trump avait un besoin urgent d'un opérateur de téléprompteur. En cherchant « téléprompteur » sur Google, ils sont tombés sur l'entreprise de Perez, qui a ainsi été embauché par l'équipe de Trump.

Gabriel Perez

Bien qu'embauché par hasard, Perez est progressivement devenu l'un des assistants les plus proches de Trump au cours de cette décennie. Le média américain Politico est allé jusqu'à affirmer que « Perez est devenu la seule personne de confiance de Trump », recevant souvent les modifications de dernière minute de Trump lui-même sur ses discours publics.

Par conséquent, Perez faisait partie du petit nombre de personnes ayant accès aux discours complets de Trump à l'avance et avait pratiquement le dernier mot sur presque tous les textes préparés pour Trump. Ce pouvoir n'est pas négligeable. Son titre officiel à la Maison Blanche était Assistant adjoint du Président et Conseiller technique, avec un salaire annuel de 175 000 dollars, seulement 20 000 dollars de moins que des cadres supérieurs comme la Chef de cabinet Susie Wiles ou la Porte-parole Carolyn Leavitt.

Une telle rémunération le plaçait déjà dans la catégorie des hauts revenus aux États-Unis, mais l'avidité de Perez n'était pas assouvie.

Avec la popularité des marchés de prédiction, où d'innombrables joueurs parient sur les mots spécifiques que Trump « mentionnerait » lors d'un discours donné, Perez a réalisé que son « privilège » pouvait lui rapporter encore plus d'argent.

Les enquêteurs de la CFTC ont découvert que Perez avait parié sur plus d'une douzaine de discours de Trump sur une période d'environ trois mois, réalisant un profit total dépassant 100 000 dollars. Cela incluait le discours de Trump en prime time en décembre dernier, son discours en janvier au Forum économique mondial de Davos en Suisse, le discours sur l'état de l'Union en février et les remarques de Trump en mars lors de la cérémonie de remise de la Médaille d'honneur.

Le salaire annuel officiel du président américain est de 400 000 dollars, auxquels s'ajoutent diverses indemnités, portant le total à environ 569 000 dollars par an. Si Perez n'avait pas été pris, avec son rythme de 100 000 dollars en 3 mois, bien que moins puissant que le président, son revenu annuel aurait dépassé le salaire présidentiel.

Cependant, même en connaissant à l'avance le contenu des discours, Perez ne parvenait pas toujours à prédire avec succès quels mots Trump allait mentionner, car ce dernier s'écartait souvent du texte pour « improviser ». Lorsque Trump sautait un mot sur lequel Perez avait parié, ce dernier vendait immédiatement pour limiter ses pertes. Trump lui-même a reconnu lors d'un discours au Detroit Economic Club en janvier qu'il ne regardait pas le téléprompteur 80 % du temps.

Comme pour le soldat des forces spéciales et l'ingénieur de Google, l'exposition de Perez est également due à une dénonciation proactive de la plateforme de marché de prédiction. Perez utilisait souvent Kalshi pour ses délits d'initiés. À partir de mars de cette année, le système de surveillance de Kalshi a détecté des transactions anormales liées à la mention de mots spécifiques dans les discours de Trump, attirant ainsi l'attention sur Perez.

Après une enquête interne, Kalshi a rapidement gelé plus de 90 000 dollars sur le compte de Perez et a transmis l'affaire à la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine. Apprenant cela, Trump a qualifié l'acte de « méprisable » et a personnellement décidé de suspendre Perez, sans salaire pendant la suspension.

Par cupidité, Perez a finalement tout perdu. Non seulement il ne récupérera pas ses profits sur le marché de prédiction, mais il a également perdu son emploi d'origine. Cependant, comparé au soldat des forces spéciales et à l'ingénieur de Google, Perez a eu de la chance, car les autorités judiciaires américaines ne l'ont pas poursuivi pénalement ; il n'ira pas en prison.

Lors de l'enquête, la CFTC avait informé les procureurs fédéraux de Manhattan, mais ceux-ci ont refusé d'ouvrir une enquête pénale. Selon des sources informées, les régulateurs de la CFTC se sont dits prêts à conclure un règlement avec Perez et ont discuté des conditions avec lui, aboutissant à exiger que Perez restitue les profits et cesse ce type de transactions à l'avenir.

Perez n'est que le début de l'épuration des initiés sur le marché des « mentions »

La raison pour laquelle Perez n'ira pas en prison est que les procureurs estiment qu'il n'a pas commis de crime. Il n'a ni divulgué au préalable des informations gouvernementales importantes, ni porté atteinte à la sécurité nationale. Comme l'a dit Trump, « c'est juste méprisable », portant atteinte à l'image d'intégrité des fonctionnaires gouvernementaux.

En mars de cette année, la Maison Blanche avait mis en garde son personnel contre l'utilisation d'informations non publiques pour parier sur les marchés de prédiction. Le porte-parole de la Maison Blanche, Davis Ingle, a déclaré : « La Maison Blanche a des règles d'éthique strictes, et nous attendons de tous les membres du personnel et des responsables qu'ils les respectent. »

Mais Perez est loin d'être le seul membre du personnel de la Maison Blanche à profiter d'informations privilégiées. Trump, qui vend ouvertement l'accès à des groupes payants, n'est pas en position de critiquer cet opérateur de téléprompteur (lecture connexe :100 000 dollars par mois, Trump commence à vendre de « l'Alpha »).

On ne peut donc pas blâmer Perez d'avoir cédé à la tentation. Le marché des « mentions » dans les marchés de prédiction est effectivement la catégorie de prédiction la plus facile à manipuler. Lorsque le coût de participation pour un initié est extrêmement faible et que le rendement potentiel est très élevé, ce n'est plus une question de morale, mais de conception du mécanisme. Face au profit, même les politiciens à l'apparence respectable et aux positions justes ne peuvent garantir qu'ils ne franchiront jamais cette ligne.

Le fonctionnement du marché des « mentions » est que les utilisateurs parient sur des mots, phrases ou sujets spécifiques qui seront mentionnés dans un discours public. Par rapport à d'autres événements (comme les élections politiques, les événements sportifs, etc.), le coût de la triche sur le marché des « mentions » est extrêmement faible. Cela ne se limite pas aux personnes comme Perez qui connaissent le contenu du discours à l'avance. Pour l'orateur lui-même, tricher est l'affaire d'une phrase, matérialisant l'expression « un mot vaut mille pièces d'or ».

Lors de la cérémonie des Grammy Awards en février dernier, alors que l'animateur Trevor Noah venait de dire « Bienvenue aux Grammy », il s'est soudain exclamé « Potato » (pomme de terre). Alors que tout le monde était perplexe, Trevor Noah a poursuivi en disant « Si vous avez parié sur ce mot sur Polymarket, vous avez fait fortune », et a félicité l'utilisateur « Noah 22 ». En réalité, l'option « potato » n'existait même pas dans le marché de prédiction « Que sera-t-il mentionné lors des Grammy Awards ? » sur Polymarket, et l'utilisateur « noah-22 » était purement fictif.

L'animateur des Grammy prononce « potato » pendant la cérémonie

Certaines analyses ont ensuite suggéré qu'il s'agissait d'une opération marketing de Polymarket, mais cela illustre déjà la capacité de manipulation d'un intervenant sur le marché des « mentions ».

Un exemple plus direct : en octobre 2025, lors de la conférence téléphonique sur les résultats du troisième trimestre de Coinbase, alors que la réunion touchait à sa fin, le PDG Brian Armstrong a déclaré qu'il avait remarqué que beaucoup de gens pariaient sur les marchés de prédiction sur ce qu'il allait mentionner pendant cet appel. Il a alors ouvert Polymarket et a lu tous les mots de la liste, un par un, entraînant finalement une probabilité de résultat de 100 % pour toutes les options sur ce marché, qui s'est soldé par un match nul.

Les exemples ci-dessus ne sont que deux illustrations du contrôle qu'un intervenant peut exercer sur le marché des « mentions ». Bien sûr, il y a certainement de nombreuses autres personnes sous l'eau qui en profitent réellement. Cependant, avec le renforcement progressif de la régulation des marchés de prédiction, peut-être que tous les initiés du marché des « mentions » seront purgés à l'avenir, et Perez n'est qu'un début.

Le mois dernier, Kalshi venait de mettre à jour sa politique, exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Bobby DeNault, responsable de l'application de la réglementation chez Kalshi, a expliqué la raison de cette mesure : « Si, en raison de votre travail ou de votre relation d'emploi, vous avez accès à certaines informations, et que vous avez des obligations légales à leur égard, alors vous avez le devoir de ne pas vous les approprier ni de les utiliser à des fins personnelles. » Polymarket n'a pas encore imposé d'exigences de divulgation aussi strictes à ses utilisateurs, mais dans le secteur des marchés de prédiction de plus en plus concurrentiel et conforme, il est probable que des exigences de conformité plus strictes arriveront bientôt chez Polymarket.

Du soldat des forces spéciales à l'ingénieur de Google, en passant par l'opérateur de téléprompteur de la Maison Blanche, les marchés de prédiction purgent progressivement les délits d'initiés. Simultanément, le marché subit également un désenchantement à l'égard des marchés de prédiction : on pensait qu'ils reflétaient la sagesse des foules, mais en réalité, ils n'étaient que des distributeurs automatiques pour une minorité d'initiés.

Bien que l'épuration des délits d'initiés rende les marchés de prédiction plus conformes, elle les éloigne aussi de la vérité et les rapproche du pur casino.

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Questions liées

QQui est Gabriel Perez et quel était son rôle à la Maison Blanche ?

AGabriel Perez était un opérateur de téléprompteur pour les discours de Donald Trump à la Maison Blanche. Son titre officiel était assistant adjoint du président et conseiller technique.

QComment Gabriel Perez a-t-il réalisé des profits sur les marchés de prédiction, et quel était le montant approximatif ?

AIl a utilisé des informations privilégiées, ayant un accès anticipé aux discours de Trump, pour parier sur les mots spécifiques que le président mentionnerait. Il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars sur une période d'environ trois mois.

QPourquoi Gabriel Perez n'a-t-il pas été poursuivi pénalement pour ses activités ?

ALes procureurs fédéraux ont estimé que ses actions ne constituaient pas un crime, car il n'avait pas divulgué d'informations gouvernementales sensibles ni menacé la sécurité nationale. La CFTC a plutôt choisi de négocier un règlement civil.

QQuelle a été la conséquence professionnelle pour Gabriel Perez après la découverte de ses transactions ?

AIl a été suspendu de ses fonctions à la Maison Blanche par décision de Donald Trump lui-même, et il ne percevait plus de salaire pendant sa suspension.

QQuelles mesures les plateformes de marchés de prédiction comme Kalshi prennent-elles pour lutter contre les délits d'initiés ?

AKalshi a récemment mis à jour sa politique pour exiger que les utilisateurs divulguent leur employeur. Cette mesure vise à identifier plus facilement les personnes pouvant avoir accès à des informations privilégiées en raison de leur travail.

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Ce manque de transparence peut découler de l'engagement du projet envers la décentralisation—une éthique que de nombreux projets web3 partagent, privilégiant les contributions collectives plutôt que la reconnaissance individuelle. En centrant les discussions autour de la communauté et de ses objectifs collectifs, SPERO,$$s$ incarne l'essence de l'autonomisation sans désigner des individus spécifiques. Ainsi, comprendre l'éthique et la mission de SPERO reste plus important que d'identifier un créateur unique. Qui sont les investisseurs de SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est soutenu par une diversité d'investisseurs allant des capital-risqueurs aux investisseurs providentiels dédiés à favoriser l'innovation dans le secteur crypto. L'objectif de ces investisseurs s'aligne généralement avec la mission de SPERO—priorisant les projets qui promettent des avancées technologiques sociétales, l'inclusivité financière et la gouvernance décentralisée. Ces fondations d'investisseurs s'intéressent généralement à des projets qui non seulement offrent des produits innovants, mais qui contribuent également positivement à la communauté blockchain et à ses écosystèmes. Le soutien de ces investisseurs renforce SPERO,$$s$ en tant que concurrent notable dans le domaine en rapide évolution des projets crypto. Comment fonctionne SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ utilise un cadre multifacette qui le distingue des projets de cryptomonnaie conventionnels. Voici quelques-unes des caractéristiques clés qui soulignent son unicité et son innovation : Gouvernance décentralisée : SPERO,$$s$ intègre des modèles de gouvernance décentralisée, permettant aux utilisateurs de participer activement aux processus de décision concernant l'avenir du projet. Cette approche favorise un sentiment de propriété et de responsabilité parmi les membres de la communauté. Utilité du token : SPERO,$$s$ utilise son propre token de cryptomonnaie, conçu pour servir diverses fonctions au sein de l'écosystème. Ces tokens permettent des transactions, des récompenses et la facilitation des services offerts sur la plateforme, améliorant ainsi l'engagement et l'utilité globaux. Architecture en couches : L'architecture technique de SPERO,$$s$ supporte la modularité et l'évolutivité, permettant une intégration fluide de fonctionnalités et d'applications supplémentaires à mesure que le projet évolue. Cette adaptabilité est primordiale pour maintenir la pertinence dans le paysage crypto en constante évolution. Engagement communautaire : Le projet met l'accent sur des initiatives dirigées par la communauté, utilisant des mécanismes qui incitent à la collaboration et aux retours d'expérience. En cultivant une communauté forte, SPERO,$$s$ peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et s'adapter aux tendances du marché. 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148 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

Qu'est ce que AGENT S

Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

919 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

Comment acheter S

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1.9k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2026.06.02

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