Signal épique ! La prévision du volume de trading du marché dépasse 279 milliards de dollars, cette vague de « smart money » va complètement bouleverser votre perception de $BTC, $ETH !

Imaginez cette scène : des centaines de millions de personnes regardent la retransmission du Super Bowl à la télévision, tandis que sur un autre écran, les transactions s’emballent. Les paris vont de la victoire du champion, jusqu’à la précision du nombre de yards lancés par un certain quarterback. L’année dernière, le volume total des transactions sur ce type de marchés prédictifs a atteint 2790 milliards de dollars.

Est-ce seulement du sport ? Non. La politique économique, le lancement de produits, voire la résolution de problèmes mathématiques complexes deviennent aussi des objets de transaction. Les observateurs du marché débattent depuis longtemps de sa nature : s’agit-il de jeu, de trading, ou d’un outil d’information plus avancé ? En tant que vétéran de l’étude des marchés depuis vingt ans, ma vision est simple : le marché prédictif, c’est le marché lui-même. Et le marché, c’est la machine ultime pour allouer des ressources et intégrer des informations.

Son fonctionnement est clair : émettre des actifs liés à des événements spécifiques, et payer un rendement lorsque l’événement se produit. Les gens misent leur argent réel sur leur jugement. Du point de vue de la conception du marché, cela se rapproche plus de la vérité que de faire confiance à un seul commentateur, ou même de regarder les cotes d’un casino à Las Vegas.

Le cœur du pari traditionnel est d’équilibrer les mises pour attirer les parieurs sur des outsiders. Le marché prédictif, lui, incite à trader sur la base d’informations réelles. Vous voulez connaître la probabilité qu’un nouveau tarif douanier soit adopté ? Vous pouvez la déduire du prix des contrats à terme sur le soja, mais le processus est tortueux et bruité. En revanche, poser directement la question sur un marché prédictif donne une réponse beaucoup plus intuitive.

Ce modèle a ses origines au XVIe siècle en Europe, où l’on pariait même sur le prochain pape élu. La version moderne s’enracine dans l’économie, la statistique et l’informatique. Dans les années 1980, Charles Plott et Shyam Sunder ont posé ses bases académiques, puis est née la bourse électronique de l’Iowa.

Le mécanisme est en réalité très simple. Prenons l’exemple : “Le quarterback des Seahawks, Sam Darnold, lancera-t-il une passe dans la zone d’en-but adverse ?” Le marché émet un contrat correspondant, et chaque contrat payé 1 dollar si l’événement se produit. Le prix du contrat, lui, indique directement la probabilité que l’événement se réalise. Un prix de 0,5 dollar signifie que le marché estime la probabilité à 50 %.

Si vous pensez qu’elle est de 67 %, vous achetez. Votre achat fait monter le prix, envoyant un signal au marché que la “possibilité est sous-estimée”. À l’inverse, vendre fait baisser le prix. Lorsqu’il fonctionne bien, le marché a un avantage écrasant.

Les sondages d’opinion ne sont que des parts d’opinion statiques, qu’il faut transformer en probabilités via des inférences statistiques complexes. Les marchés prédictifs, eux, évoluent en temps réel, se bonifiant avec de nouvelles informations et de nouveaux participants. Et surtout, ils ont une mécanique d’incitation claire : les traders “s’engagent personnellement”, ils doivent donc traiter l’information avec prudence, et n’assumer des risques que dans leur domaine de compétence.

Vos connaissances et votre expertise peuvent être directement monétisées. Cela incite à une exploration approfondie. La portée des marchés prédictifs dépasse largement celle des outils traditionnels. Quelqu’un qui détient des informations influençant la demande de pétrole peut en tirer profit via des contrats à terme sur le brut. Mais beaucoup de résultats que nous souhaitons anticiper sont difficiles à prévoir sur le marché des actions ou des matières premières.

Aujourd’hui, il existe déjà des marchés spécialisés pour agréger divers jugements afin de prédire le moment où un problème mathématique complexe sera résolu — ce qui est crucial pour mesurer le niveau de développement de l’intelligence artificielle.

Bien sûr, cela soulève aussi des enjeux importants. Sur le plan infrastructurel : comment vérifier les événements et faire consensus ? Comment garantir la transparence et la traçabilité ? Sur le plan de la conception du marché : il faut des participants qui détiennent l’information, sinon le prix n’a pas de signal. Le marché sur le référendum du Brexit en est un contre-exemple : les détenteurs d’informations n’ont pas suffisamment participé.

Ce qui est encore plus délicat, c’est l’information privilégiée. Si le coordinateur offensif des Seahawks sait et peut influencer la décision de lancer une passe, sa participation au marché fausse l’équité. Si des acteurs potentiels pensent qu’il y a des informations privilégiées, ils peuvent rationnellement se retirer, provoquant l’effondrement du marché.

Le risque de manipulation existe aussi. Certains pourraient transformer un outil d’intelligence collective en arme de manipulation de l’opinion publique. Par exemple, en utilisant des fonds de campagne pour gonfler la probabilité de victoire d’un candidat. Heureusement, les marchés ont une capacité d’auto-correction : toute valorisation déviant de la rationalité attire des opérateurs à l’inverse.

Ainsi, les plateformes de marchés prédictifs doivent renforcer leur transparence, en divulguant clairement leurs règles de gestion des participants, la conception des contrats, etc. Si ces enjeux sont résolus, le rôle futur des marchés prédictifs dans l’intégration de l’information sera illimité. Ils offrent une voie pour valoriser efficacement des connaissances dispersées, voire spécialisées, et les transformer en signaux publics.

Cela pourrait devenir un outil de paradigme pour comprendre le monde complexe — qu’il s’agisse de sport, de politique, de technologie, ou des sentiments et attentes fondamentales derrière le marché de $BTC et $ETH.

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