Tendances futures et concurrence dans l’écosystème des marchés de prédiction

I. Pourquoi les marchés de prédiction entrent-ils dans une nouvelle phase en 2024–2025 ?

Les marchés de prédiction ne sont pas une nouveauté, mais ils sont longtemps demeurés des expérimentations de niche. Le véritable changement s’est produit après 2024, lorsque trois conditions essentielles ont été réunies simultanément : utilisabilité, nécessité et évolutivité.

Premièrement, l’utilisabilité : la maturité des solutions Layer 2 et la baisse des coûts de transaction on-chain ont considérablement réduit le coût de création et d’échange d’événements de prédiction. Deuxièmement, la nécessité : dans un contexte mondial de plus en plus incertain, les acteurs du marché ont davantage besoin de « jugement probabiliste » que de « narratifs de certitude ». Enfin, l’évolutivité : les marchés de prédiction ne se limitent plus à la politique ou au divertissement, ils s’étendent désormais à la finance, à la technologie et aux comportements on-chain.

La combinaison de ces facteurs a transformé les marchés de prédiction, qui passent d’« expériences intéressantes » à des modules financiers à potentiel d’infrastructure.

II. EventFi : de la « prédiction » à la « financiarisation de l’événement »

1. Du marché de prédiction à EventFi

À la base, un marché de prédiction répond à la question : Quelle est la probabilité qu’un événement ait lieu ? EventFi vise à répondre : Combien de formes financières peuvent être construites autour d’un événement ?

Du point de vue EventFi, les marchés de prédiction constituent la couche fondamentale : ils fournissent des repères probabilistes, mais ne sont pas le produit final.

2. Structures avancées dans EventFi

À partir des marchés de prédiction, plusieurs nouvelles formes peuvent émerger :

• Marchés d’événements conditionnels : par exemple, « Si A se produit, B surviendra-t-il ? »
• Marchés d’événements composites : regroupement et dissociation des probabilités de plusieurs événements
• Indices d’événements : probabilités pondérées pour un ensemble d’événements liés
• Outils de couverture d’événements : reliés au spot, aux options et aux contrats perpétuels

Cela suggère que les marchés de prédiction ne sont plus destinés à exister comme produits autonomes, mais deviennent la couche probabiliste d’un écosystème de dérivés plus vaste.

III. IA × marchés de prédiction : du jugement humain au consensus homme-machine

1. Le véritable rôle de l’IA dans les marchés de prédiction

Une idée reçue courante est la suivante : « Si l’IA devient suffisamment performante, les marchés de prédiction ont-ils encore une utilité ? » En réalité, l’IA et les marchés de prédiction gèrent des incertitudes de nature différente.

• L’IA excelle dans le traitement des données historiques et des informations structurées.
• Les marchés de prédiction excellent dans l’agrégation de la cognition dispersée, du jugement subjectif et des signaux non structurés.

L’IA semble donc davantage agir comme amplificateur des marchés de prédiction que comme substitut.

2. Domaines clés d’intégration de l’IA

En pratique, l’IA peut intervenir dans :

• Sélection des événements : identifier ceux qui méritent d’être « marketisés »
• Détection d’anomalies : repérer manipulation, wash trading ou opérations irrationnelles
• Comparaison de probabilités : analyser les écarts entre les prévisions des modèles et les prix du marché

Lorsque les prédictions de l’IA et les probabilités du marché divergent durablement, cela constitue en soi un signal de trading ou de recherche.

IV. Confidentialité et conformité : perspectives pour les marchés de prédiction ZK

1. Le « plafond de conformité » des marchés de prédiction

Les marchés de prédiction touchent intrinsèquement à plusieurs frontières sensibles :

• Événements futurs
• Incitations monétaires
• Asymétrie d’information

Ils occupent donc souvent une zone grise juridique dans la plupart des juridictions. Pour les institutions, l’obstacle principal n’est pas technologique, mais l’impossibilité de concilier conformité et confidentialité.

2. Percées structurelles possibles grâce au ZK

Les preuves à divulgation nulle de connaissance offrent une nouvelle voie d’équilibre pour les marchés de prédiction :

• L’identité utilisateur peut être vérifiée sans divulgation publique.
• L’activité de trading peut être auditée sans exposer les stratégies.
• Le règlement des résultats est fiable tout en préservant la confidentialité des processus.

Avec ce modèle, les marchés de prédiction pourraient évoluer d’applications à haut risque vers des outils institutionnels contrôlables et auditables.

V. Concurrence des plateformes et différenciation des modèles économiques

1. Marchés de prédiction orientés trafic

• Utilisent des événements populaires pour stimuler la croissance utilisateur
• Mettent l’accent sur la facilité d’utilisation et l’engagement
• Fonctionnent comme des plateformes de contenu et d’information

Risques :

• La courte durée de vie des événements rend la fidélisation difficile.

2. Marchés de prédiction professionnels

• Axés sur l’efficacité du capital et la profondeur
• S’adressent aux traders professionnels et instituts de recherche
• Mécanismes complexes mais signaux de haute qualité

Ces plateformes sont les plus susceptibles de devenir le « Bloomberg de la probabilité ».

3. Marchés de prédiction axés outils

• Ne considèrent pas le volume de trading comme KPI principal
• Fournissent un support décisionnel pour DAO, fonds et équipes de recherche
• Servent d’outils internes plutôt que de produits grand public

À l’avenir, ces trois modèles pourraient coexister plutôt que se remplacer.

VI. Défis structurels des marchés de prédiction

Même à long terme, les marchés de prédiction font face à des défis persistants :

• Liquidité très concentrée : la majorité des fonds se concentre sur très peu d’événements.
• Coûts élevés de création d’événements : les événements de qualité sont bien plus rares que les interfaces de trading de qualité.
• Courbe d’apprentissage utilisateur abrupte : la pensée probabiliste n’est pas intuitive.
• Incertitude réglementaire persistante

Ces contraintes expliquent pourquoi les marchés de prédiction ne devraient pas connaître une croissance explosive comme les Meme coins ou la DeFi, mais s’imposent comme un secteur évoluant lentement.

VII. Forme ultime des marchés de prédiction : la probabilité comme infrastructure

D’un point de vue macro, la valeur ultime des marchés de prédiction pourrait résider non pas dans les revenus de trading, mais dans l’information qu’ils apportent à l’ensemble du système.

Lorsque les prix des marchés de prédiction sont :

• Cités par des instituts de recherche
• Utilisés comme référence pour la gouvernance des protocoles
• Intégrés comme données d’entrée dans les modèles IA
• Servent de signaux pour la prise de décision macroéconomique

Ils cessent d’être de simples applications et deviennent une infrastructure probabiliste.