Pourquoi les marchés prédictifs sont-ils encore en phase d’exploration ?

Titre de l’article original : Pourquoi les marchés prédictifs sont-ils encore en bêta ?
Auteur original : Nick Ruzicka
Traduction originale : SpecialistXBT, BlockBeats

Les marchés prédictifs sont sous le feu des projecteurs. La couverture de l’élection présidentielle par Polymarket a fait les gros titres, la victoire réglementaire de Kalshi a ouvert de nouvelles perspectives et, soudain, tout le monde veut parler de cette « machine à connaître la vérité du monde ». Pourtant, derrière cette vague d’enthousiasme se cache une question plus intrigante : si les marchés prédictifs sont vraiment si performants pour prévoir l’avenir, pourquoi ne sont-ils pas encore entrés dans les usages courants ?

La réponse n’est pas très séduisante. Le problème tient aux infrastructures — aux États-Unis, il est d’ordre réglementaire (par exemple, Kalshi a obtenu l’approbation de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine, tandis que Polymarket a mis en place une structure offshore) — mais les problèmes d’infrastructure restent généralisés. Même dans les régions où les marchés prédictifs sont légaux, les mêmes difficultés fondamentales persistent.

Les plateformes bien placées pour dominer en 2024 s’attaquent à ces problèmes en dépensant sans compter. Selon l’analyse de Neel Daftary, chercheur chez Delphi Digital, Polymarket a investi environ 10 M $ dans des incitations destinées aux teneurs de marché, allant jusqu’à payer plus de 50 000 $ par jour pour maintenir la liquidité de son carnet d’ordres. Aujourd’hui, ces incitations sont tombées à seulement 0,025 $ pour chaque 100 $ échangé. Kalshi a dépensé plus de 9 M $ pour des initiatives similaires. Ce ne sont pas des solutions durables : elles ne font que poser des pansements sur des blessures structurelles.

Il est intéressant de noter que les obstacles au développement des marchés prédictifs n’ont rien de mystérieux. Ils sont bien identifiés, interconnectés et — pour les entrepreneurs qui ont les bonnes idées — faciles à résoudre. Après avoir échangé avec des équipes du secteur et analysé la situation actuelle, nous avons relevé cinq problèmes récurrents. Considérons-les comme un cadre, un ensemble de termes communs, qui nous aidera à comprendre pourquoi les marchés prédictifs, malgré leurs promesses théoriques, sont encore en phase de test.

Ce ne sont pas seulement des problèmes : ce sont des feuilles de route.

Problème n° 1 : le paradoxe de la liquidité

Le problème le plus fondamental concerne la liquidité. Ou, plus précisément, le cercle vicieux de l’œuf et de la poule, qui transforme la plupart des marchés prédictifs en villes fantômes.

Le mécanisme est simple. Lorsqu’un nouveau marché est lancé, la liquidité est faible. Les traders subissent une exécution médiocre — un slippage élevé et un impact sur les prix qui rendent les échanges non rentables. Ils commencent à partir. Le faible volume trading dissuade les teneurs de marché professionnels, qui ont besoin de frais stables pour compenser les risques. Sans fournisseurs de liquidité, la liquidité reste faible. Et le cycle se poursuit.

Les données le confirment. Sur des plateformes comme Polymarket et Kalshi, la majorité des marchés affichent un volume trading inférieur à 10 000 $. Même sur les marchés les plus importants, la profondeur reste insuffisante pour attirer les investisseurs institutionnels et permettre une participation significative. Toute position importante entraînerait des fluctuations de prix à deux chiffres.

La cause profonde est structurelle. Dans un pool de liquidité classique de cryptomonnaies (par exemple, ETH/USDC), vous déposez deux actifs et percevez des frais à mesure que les traders effectuent des transactions — même si le prix évolue en votre défaveur, la valeur des deux côtés est préservée. Les marchés prédictifs fonctionnent différemment : vous détenez des contrats qui ne valent plus rien en cas d’échec. Il n’y a ni mécanisme de rééquilibrage ni valeur résiduelle — seulement deux résultats possibles : la moitié de vos actifs tombe à zéro.

Et ce n’est pas tout : vous vous faites « devancer ». À mesure que le marché approche de son règlement et que l’issue se précise, les traders informés en savent plus que vous. Ils vous achètent les positions gagnantes à des prix avantageux, alors que vous continuez à fixer vos prix en fonction de probabilités dépassées. Ce « flux d’ordres toxique » fait constamment perdre de l’argent aux teneurs de marché.

En 2024, Polymarket est passé d’un modèle d’Automated Market Maker (AMM) à un carnet d’ordres à cours limité centralisé pour cette raison précise : le carnet d’ordres permet aux teneurs de marché d’annuler immédiatement leurs cotations lorsqu’ils se rendent compte qu’ils risquent d’être piégés. Toutefois, cela ne résout pas le problème fondamental — cela leur fournit seulement quelques outils défensifs pour limiter leurs pertes.

Ces plateformes contournent le problème en rémunérant directement les teneurs de marché. Mais les subventions ne sont pas évolutives. Ce modèle fonctionne bien pour les marchés phares — comme les élections présidentielles, les grands événements sportifs et les cryptomonnaies populaires. Les marchés électoraux de Polymarket disposent d’une liquidité abondante. Les marchés NFL de Kalshi rivalisent avec les bookmakers traditionnels. Le véritable défi concerne tout le reste : le très grand nombre de marchés que les plateformes prédictives pourraient servir, mais dont le volume est insuffisant pour justifier des subventions de plusieurs millions de dollars.

Le modèle économique actuel n’est pas viable. Les teneurs de marché ne tirent pas leurs bénéfices des spreads : ils reçoivent des récompenses de la plateforme. Même pour les fournisseurs de liquidité protégés dont les pertes sont plafonnées (perte maximale de 4-5 % par marché), des subventions de l’écosystème sont nécessaires pour atteindre l’équilibre. La question est donc la suivante : comment rendre la fourniture de liquidité rentable sans épuiser les fonds ?

Le modèle qui a fait ses preuves chez Kalshi se met progressivement en place. En 04/2024, l’entreprise a accueilli Susquehanna International Group, géant de Wall Street et teneur de marché, qui est devenu son premier fournisseur institutionnel. Résultat : la liquidité a été multipliée par 30, la profondeur des contrats a atteint 100,000 contrats et le spread est passé sous les 3 cents. Mais cela nécessite des ressources hors de portée des teneurs de marché particuliers : une plateforme de trading dédiée, une infrastructure personnalisée et des capitaux de niveau institutionnel. La clé n’est pas d’offrir des remises plus importantes, mais de susciter l’intérêt réel de la première institution pour les marchés prédictifs en tant que classe d’actifs légitime. Dès qu’une institution participe, d’autres suivent : le risque diminue, les prix de référence s’établissent et le volume trading augmente naturellement.

Il y a toutefois un hic : les teneurs de marché institutionnels doivent répondre à des exigences spécifiques. Pour Kalshi, cela signifie obtenir l’approbation de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine et bénéficier de directives réglementaires claires. Mais pour les plateformes décentralisées natives des cryptomonnaies — qui ne disposent ni d’un bouclier réglementaire ni de l’envergure de plateformes comme Kalshi — cette voie est inaccessible. Elles font face à d’autres difficultés : comment amorcer la liquidité sans pouvoir offrir de légitimité réglementaire ni garantir un volume trading ? Pour les plateformes autres que Kalshi et Polymarket, le problème d’infrastructure reste entier.

Les pistes explorées par les entrepreneurs

Les récompenses sous forme de remises sur les ordres pondérées par leur qualité encouragent la liquidité afin d’améliorer le trading — par exemple en réduisant les délais d’exécution, en augmentant la taille des cotations et en resserrant les spreads. Cette approche est pratique, mais ne règle pas le problème fondamental : ces remises nécessitent toujours des capitaux. Les tokens de protocole offrent une autre possibilité : subventionner les fournisseurs de liquidité (LP) par l’émission de tokens plutôt que de puiser dans les fonds de capital-risque, à l’image du modèle de lancement d’Uniswap et de Compound. Reste à savoir si les tokens des marchés prédictifs pourront prendre suffisamment de valeur pour soutenir les émissions à long terme.

Les incitations inter-marchés fondées sur un classement permettent de répartir la liquidité entre plusieurs marchés, de diversifier les risques et d’encourager une participation plus durable.

La liquidité Just-in-Time (JIT) fournit des fonds uniquement lorsque les utilisateurs en ont besoin. Des bots surveillent les transactions importantes dans le pool de liquidité, injectent des liquidités concentrées, perçoivent des frais, puis se retirent immédiatement. Cette méthode est efficace en capital, mais elle nécessite une infrastructure complexe et ne résout pas le problème fondamental : le risque repose toujours sur d’autres acteurs. Les stratégies JIT ont généré plus de 750 Md $ de volume trading sur Uniswap V3, mais l’activité de trading est principalement portée par des participants bien capitalisés, avec des rendements minimes.

Les marchés combinatoires continus remettent eux-mêmes en question la structure binaire. Les traders ne sont plus limités à des options distinctes « oui/non » : ils peuvent exprimer leur opinion dans une fourchette continue. Cela regroupe les liquidités auparavant dispersées entre des marchés connexes (Bitcoin atteindra-t-il 60 000 $ ? 65 000 $ ? 70 000 $ ?). Des projets comme functionSPACE développent cette infrastructure, qui n’a toutefois pas encore été testée à grande échelle.

Les expériences les plus radicales abandonnent entièrement le carnet d’ordres. Melee Markets applique une courbe de bonding à un marché prédictif : chaque résultat possède sa propre courbe, les premiers participants bénéficiant d’un prix plus avantageux et les plus fervents convaincus recevant des récompenses. Aucun teneur de marché professionnel n’est nécessaire. XO Market oblige les créateurs à injecter des liquidités à l’aide de l’AMM LS-LMSR, où la profondeur du marché augmente continuellement avec les apports de capitaux. Les créateurs perçoivent des frais, ce qui aligne les incitations sur la qualité du marché.

Ces deux modèles résolvent le problème du démarrage à froid sans avoir besoin de teneurs de marché professionnels. L’inconvénient de Melee est son manque de flexibilité (les positions sont bloquées jusqu’au règlement). XO Market permet des échanges continus, mais exige un financement initial de la part des créateurs.

Problème n° 2 : la découverte des marchés et l’expérience utilisateur

Même si le problème de liquidité est résolu, une difficulté plus concrète subsiste : la plupart des gens ne trouvent pas les marchés qui les intéressent et, même lorsqu’ils les trouvent, l’expérience est maladroite.

Il ne s’agit pas seulement d’un « problème d’expérience utilisateur », mais d’un problème structurel. La difficulté à découvrir les marchés aggrave directement le problème de liquidité. Polymarket compte des milliers de marchés en ligne à tout moment, mais le volume trading se concentre sur quelques domaines : les élections, les grands événements sportifs et les sujets brûlants liés aux cryptomonnaies. Les autres marchés passent inaperçus. Même si un marché de niche présente une certaine profondeur, son volume trading reste faible si les utilisateurs ne le trouvent pas naturellement, ce qui pousse les teneurs de marché à partir. Cercle vicieux : sans découverte des marchés, pas de volume trading, et sans celui-ci, pas de liquidité durable.

La concentration de la liquidité des marchés est extrêmement forte. Pendant le cycle électoral de 2024, les principaux marchés de Polymarket ont capté la majeure partie de l’activité de trading. Après l’élection, la plateforme continue d’enregistrer des volumes trading mensuels de 6,5 Md $-8 Md $, répartis entre le sport, les cryptomonnaies et les marchés viraux. Les milliers d’autres marchés — sur des sujets locaux, des communautés de niche ou des curiosités — ne suscitent presque aucun intérêt.

Les obstacles liés à l’expérience utilisateur aggravent la situation. Les interfaces de Polymarket et de Kalshi sont conçues pour les personnes qui connaissent déjà les marchés prédictifs. Les utilisateurs ordinaires doivent faire face à une courbe d’apprentissage abrupte : des termes inconnus, la conversion des cotes en probabilités, le sens de « acheter un OUI », etc. Pour les utilisateurs natifs des cryptomonnaies, cela reste acceptable. Pour les autres, ces frictions font chuter les taux de conversion.

De meilleurs algorithmes sont utiles, mais le problème central est celui de la distribution : comment associer des milliers de marchés aux bons utilisateurs, au bon moment, sans provoquer de paralysie décisionnelle ?

Les pistes explorées par les entrepreneurs

L’approche la plus prometteuse consiste à proposer le service directement sur les plateformes que les utilisateurs connaissent déjà, plutôt que de leur demander d’en apprendre de nouvelles. Flipr permet aux utilisateurs de trader sur des marchés comme ceux de Polymarket ou de Kalshi directement depuis leur fil Twitter, en identifiant le bot. Par exemple, lorsqu’un utilisateur voit un marché mentionné dans un tweet, il lui suffit d’identifier @Flipr pour trader sans quitter l’application. Le service intègre les marchés prédictifs à la couche conversationnelle d’Internet et transforme les flux d’information sociale en interfaces de trading. Flipr propose également un effet de levier pouvant atteindre 10x et développe des fonctionnalités comme le copy trading et l’analyse par IA — en somme, l’entreprise cherche à devenir un terminal de trading complet qui se trouve simplement sur Twitter.

Une idée plus profonde est que, pour les entreprises en phase de démarrage, la distribution est plus importante que l’infrastructure. Plutôt que de dépenser des millions de dollars pour amorcer la liquidité comme Polymarket, mieux vaut intégrer la liquidité existante et se démarquer par la distribution. Des plateformes comme TradeFox, Stand et Verso Trading créent des interfaces unifiées capables d’agréger les cotes de plusieurs plateformes, d’acheminer les ordres vers les lieux d’exécution les plus avantageux et d’intégrer des flux d’actualités en temps réel. Si vous êtes un trader sérieux, pourquoi passer d’une plateforme à l’autre quand une interface unique vous permet d’exécuter vos transactions plus efficacement ?

L’approche la plus expérimentale consiste à considérer la découverte des marchés comme un enjeu social plutôt qu’un problème algorithmique. Hébergé sous l’égide de Polymarket, Fireplace privilégie l’investissement entre amis — recréant l’animation des paris collectifs plutôt que de laisser chacun jouer seul. Poll.fun, lancé par AllianceDAO, va plus loin : il crée des marchés P2P entre petits groupes d’amis, où les utilisateurs peuvent créer des marchés sur n’importe quel sujet, parier directement les uns contre les autres et laisser le créateur ou le groupe décider du résultat. Ce modèle est très localisé et très social ; en privilégiant les communautés plutôt que l’échelle, il contourne complètement le problème de la longue traîne.

Il ne s’agit pas seulement d’améliorer l’expérience utilisateur, mais aussi de repenser la stratégie de distribution. La plateforme qui finira par l’emporter ne sera pas nécessairement celle qui offre la meilleure liquidité ou le plus grand nombre de marchés, mais celle qui répondra le mieux à la question suivante : « Comment proposer des marchés prédictifs aux bons utilisateurs, au bon moment ? »

Problème n° 3 : l’expression des opinions des utilisateurs

Les données suivantes devraient inquiéter tous les passionnés de marchés prédictifs : 85 % des traders de Polymarket ont un solde de compte négatif.

Dans une certaine mesure, c’est inévitable — prévoir l’avenir est par nature difficile. Mais une partie du problème tient aux défauts fondamentaux des plateformes. Comme les traders ne peuvent pas exprimer efficacement leurs opinions, la plateforme les contraint à prendre des positions sous-optimales. Vous avez une théorie nuancée ? Tant pis. Vous ne pouvez faire que des paris binaires : acheter, ne pas acheter ou choisir la taille de votre position. Impossible d’amplifier vos convictions avec un effet de levier, de réunir plusieurs opinions au sein d’une même position ou de miser sur des résultats conditionnels. Incapables d’exprimer efficacement leurs convictions, les traders immobilisent soit trop de capitaux, soit prennent une position trop petite. Dans les deux cas, la plateforme capte moins d’activité.

Ce problème recouvre deux besoins très différents : les traders qui veulent utiliser l’effet de levier pour amplifier un pari unique et ceux qui souhaitent combiner plusieurs opinions dans un même pari.

Effet de levier : une solution fondée sur le règlement continu

Les stratégies traditionnelles à effet de levier ne conviennent pas aux marchés prédictifs binaires. Même si votre prévision est juste, la volatilité du marché peut vous liquider avant le règlement. Par exemple, une position à effet de levier sur une « victoire de Trump » pourrait être liquidée après une semaine de mauvais résultats des sondages, alors que Trump finirait par l’emporter en novembre.

Mais il existe une meilleure solution : des contrats perpétuels à règlement continu fondés sur des flux de données en temps réel. Seda développe une véritable fonctionnalité de contrats perpétuels basée sur les données de Polymarket et de Kalshi, qui permet de régler les positions en continu au lieu d’attendre le règlement d’événements distincts. En 09/2025, Seda a activé sur son testnet des contrats perpétuels (initialement avec un effet de levier de 1x) basés sur les cotes en temps réel du match Canelo contre Crawford, démontrant la viabilité de ce modèle pour les paris sportifs.

Les options binaires à court terme constituent une autre méthode de trading de plus en plus populaire. En 09/2025, le volume trading de Limitless a dépassé 10 M $ grâce à ses options binaires sur les tendances des prix des cryptomonnaies. Ces marchés offrent un effet de levier implicite grâce à leur structure de paiement, tout en évitant aux traders le risque de liquidation pendant la durée du contrat. Contrairement aux options à revenu fixe, les options binaires sont réglées à des échéances précises, mais leur règlement rapide — en quelques heures ou quelques jours, et non en plusieurs semaines — peut apporter aux traders particuliers le retour rapide qu’ils recherchent.

L’infrastructure arrive rapidement à maturité. En 09/2025, Polymarket s’est associé à Chainlink pour lancer un marché sur le prix des cryptomonnaies à 15 minutes. Perp.city et Narrative expérimentent le trading à flux d’information continu basé sur les moyennes des sondages et le sentiment sur les réseaux sociaux : un véritable contrat perpétuel qui n’arrive jamais à un résultat binaire définitif.

Le contrat perpétuel d’événement HIP-4 de Hyperliquid est une technologie révolutionnaire : il s’échange en fonction de probabilités évolutives, et pas seulement du résultat final. Par exemple, si la probabilité de victoire de Trump passe de 50 % à 65 % après un débat, vous pouvez réaliser un bénéfice sans attendre le jour de l’élection. Cela répond au problème clé du trading avec effet de levier sur les marchés prédictifs : même si votre prévision finale est juste, les fluctuations du marché peuvent vous liquider. Des plateformes comme Limitless et Seda attirent également de plus en plus l’attention avec des modèles similaires, ce qui témoigne du besoin du marché pour un trading continu plutôt que pour des paris binaires opposés.

Paris de portefeuille : un défi toujours sans solution

Les paris de portefeuille répondent à une autre logique. Ils expriment des hypothèses complexes et à plusieurs facettes, comme « victoire de Trump, le prix du Bitcoin dépasse 100 000 $, la Fed réduit ses taux deux fois ». Les bookmakers peuvent facilement proposer ce type de pari, car ils fonctionnent comme une entité centralisée qui gère des risques répartis. Les positions opposées se compensent ; ils n’ont donc besoin de garantir que la perte nette maximale, et non chaque paiement individuel.

Les marchés prédictifs ne peuvent pas faire de même. Ils jouent le rôle d’agents dépositaires : une fois la transaction exécutée, la totalité de la garantie doit être déposée. Les coûts grimpent donc rapidement : même pour des paris de portefeuille de faible ampleur, les teneurs de marché doivent immobiliser des fonds plusieurs ordres de grandeur supérieurs à ceux qu’un bookmaker aurait besoin d’engager pour prendre un risque équivalent.

Les solutions théoriques reposent sur un système de marge nette qui ne garantirait que la perte nette maximale. Cela nécessite toutefois un moteur de gestion des risques complexe, une modélisation en temps réel des corrélations entre événements sans lien apparent et éventuellement des contreparties de trading centralisées. Le chercheur Neel Daftary suggère de demander d’abord à des teneurs de marché professionnels de garantir un portefeuille de marché limité, puis d’augmenter progressivement son ampleur. Kalshi a adopté cette approche : la plateforme a d’abord proposé des paris combinés sur des événements organisés dans le même lieu, car il est plus facile d’en modéliser les corrélations et de gérer les risques dans le contexte d’un événement unique. Cette approche est instructive, mais elle reconnaît également qu’il pourrait être difficile de créer un véritable marché combinatoire — une expérience « à la carte » — sans supervision centralisée.

La plupart des entrepreneurs des marchés prédictifs considèrent ces nouvelles formes de paris comme limitées : restrictions de l’effet de levier sur les marchés à court terme, combinaisons d’événements préalablement auditées ou version simplifiée du « trading avec effet de levier » permettant de couvrir les risques. L’expression des opinions des utilisateurs pourrait résoudre certains problèmes, comme le règlement continu, mais d’autres, comme les marchés combinatoires sans restriction, restent largement hors de portée des plateformes décentralisées.

Problème n° 4 : la création de marchés sans permission

Résoudre le problème de l’expression des opinions sur les marchés est une chose, mais une question structurelle plus profonde se pose : qui a le droit de créer des marchés ?

Il existe un consensus sur le fait que les marchés prédictifs ont besoin de diversité : des événements importants propres à certaines régions, des sujets intéressant des communautés de niche, des événements ponctuels insolites auxquels les plateformes traditionnelles ne s’intéresseraient jamais, etc. Pourtant, la création de marchés sans permission a toujours été un défi.

Le problème central est que les sujets d’actualité brûlants ont une durée de vie limitée. Les occasions de trading les plus explosives surviennent souvent lors de nouvelles de dernière minute et d’événements culturels. Par exemple, un marché comme « Le comité va-t-il retirer son Oscar à Will Smith pour avoir giflé Chris Rock ? » enregistrerait un volume important dans les heures suivant l’événement. Mais lorsque les plateformes centralisées l’examinent et le mettent en ligne, l’intérêt est déjà retombé.

Pourtant, la création entièrement sans permission présente trois problèmes : la fragmentation sémantique (dix versions d’un même sujet fragmentent la liquidité en pools inutiles), le démarrage à froid de la liquidité (l’absence de liquidité initiale pose un problème majeur de l’œuf et de la poule) et le contrôle qualité (les plateformes sont inondées de marchés de faible qualité ou, pire encore, de paris sur des assassinats qui présentent des risques juridiques).

Polymarket et Kalshi ont toutes deux opté pour un modèle de plateforme organisée. Leurs équipes examinent tous les marchés afin d’en garantir la qualité et de définir des règles de résolution claires. Cela contribue à instaurer la confiance, mais ralentit le processus : la plateforme elle-même devient un goulot d’étranglement.

Les pistes explorées par les entrepreneurs

Melee adopte une stratégie similaire à celle de pump.fun pour répondre au problème du démarrage à froid. Les créateurs de marchés reçoivent 100 parts, tandis que le nombre de parts attribuées aux premiers acheteurs diminue (3 parts, 2 parts, 1 part...). Si le marché est adopté, les premiers participants obtiennent un rendement exceptionnel — pouvant atteindre 1000x, voire plus. Il s’agit d’un « marché de marchés », où les traders prédisent lesquels se développeront en se positionnant tôt. L’idée centrale est que seuls les marchés de la meilleure qualité — créés par des créateurs de premier plan ou des produits répondant réellement à la demande — peuvent attirer un volume trading suffisant. À terme, les marchés de qualité remonteront naturellement dans le classement.

XO Market demande aux créateurs de contenu de fournir des liquidités à l’aide de l’AMM LS-LMSR. Les créateurs perçoivent des revenus grâce aux frais, ce qui aligne les incitations sur la qualité du marché. Des plateformes de marchés d’opinion comme Fact Machine et Opinions.fun permettent aux personnalités influentes de monétiser leur capital culturel en créant des marchés viraux autour de sujets subjectifs.

La formule théoriquement idéale serait un modèle hybride porté par la communauté : les utilisateurs engagent leur réputation et leur liquidité lorsqu’ils créent des marchés, lesquels sont ensuite examinés par des modérateurs de la communauté. Ce modèle permet une création rapide et sans permission tout en assurant la qualité du contenu. Aucune plateforme majeure n’a toutefois réussi à mettre en œuvre ce modèle. La contradiction fondamentale demeure : l’absence de permission favorise la diversité, tandis que la modération garantit la qualité. Trouver un équilibre permettrait de libérer le potentiel des marchés locaux et de niche indispensables à l’écosystème.

Problème n° 5 : les oracles et le règlement

Même si vous résolvez les problèmes de liquidité, de découverte, d’expression et de création, une question fondamentale demeure : qui détermine ce qui s’est passé ?

Les plateformes centralisées confient les décisions à des équipes. C’est efficace, mais cela comporte un risque de point de défaillance unique. Les plateformes décentralisées s’appuient sur des systèmes d’oracles pour traiter tous les problèmes sans intervention manuelle permanente. Pourtant, déterminer les résultats de ces marchés reste le défi le plus difficile.

Comme l’a expliqué le chercheur Neel Daftary pour Delphi Digital, les nouvelles solutions reposent sur une architecture multicouche capable d’orienter chaque problème vers le mécanisme approprié :

Pour les résultats objectifs, on utilise des flux de données automatisés. En 09/2025, Polymarket a intégré Chainlink, permettant le règlement en temps réel des marchés sur le prix des cryptomonnaies. Une méthode rapide et très déterministe.

Un agent d’IA est utilisé pour répondre aux questions complexes. Chainlink a testé un oracle d’IA sur 1660 marchés Polymarket, avec un taux de précision de 89 % (et une précision de 99,7 % pour les événements sportifs). L’oracle Threshold AI de Supra utilise un comité multi-agents pour vérifier les faits et détecter les manipulations, avant de fournir un résultat signé.

Les oracles omniscients comme UMA conviennent aux questions ambiguës : ils proposent certains résultats, que les parties contestataires peuvent ensuite remettre en cause en engageant des fonds. Fondée sur la théorie des jeux, cette méthode fonctionne bien pour les questions clairement formulées.

Pour les litiges à forts enjeux, on fait appel à des jurys fondés sur la réputation, où le pouvoir de vote dépend des performances enregistrées on-chain, et pas seulement du capital.

L’infrastructure arrive rapidement à maturité, mais le règlement des marchés reste le problème le plus difficile. Si le mécanisme de règlement échoue, la confiance s’effondre ; s’il fonctionne, il peut s’adapter à des millions de marchés.

Pourquoi ces problèmes sont importants

La liquidité, la découverte des prix, l’expression des opinions des traders, la création de marchés et leur règlement sont étroitement liés. Résoudre le problème de liquidité rend les marchés plus attrayants et améliore ainsi les mécanismes de découverte des prix. Une meilleure découverte des prix attire davantage d’utilisateurs et rend possible la création de marchés sans permission. Plus de marchés impliquent une demande accrue d’oracles robustes. Il s’agit d’un système, et ce système est actuellement confronté à des goulets d’étranglement.

Mais des possibilités se présentent : les projets existants restent enfermés dans des modèles établis. Les succès de Polymarket et de Kalshi reposent sur certaines hypothèses quant au fonctionnement des marchés prédictifs. Ces plateformes optimisent leurs activités dans les limites existantes. La nouvelle génération de développeurs a toutefois l’avantage de pouvoir ignorer complètement ces contraintes.

Melee peut explorer différentes courbes de bonding puisqu’il ne cherche pas à devenir Polymarket. Flipr peut intégrer des mécanismes d’effet de levier aux flux sociaux, car il n’a pas besoin d’une approbation réglementaire aux États-Unis. Seda peut générer des contrats perpétuels à partir de flux de données continus, car elle n’est pas limitée par une résolution binaire.

C’est là que réside le véritable avantage des fondateurs de start-up spécialisées dans les marchés prédictifs. Non pas dans la reproduction des modèles existants, mais dans la résolution directe des problèmes fondamentaux. Ces cinq problèmes clés constituent les exigences de base. Les plateformes capables de les résoudre pourront non seulement gagner des parts de marché, mais aussi libérer tout le potentiel des marchés prédictifs en tant que mécanisme de coordination.

2024 a prouvé que les marchés prédictifs pouvaient être largement adoptés. 2026 prouvera qu’ils peuvent fonctionner partout.

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