I. Pourquoi la « couche technique » est plus déterminante que la couche de trading dans les marchés de prédiction

Pour la majorité des utilisateurs, les marchés de prédiction s’apparentent à un produit de « pari sur événement » ou de « trading de probabilités » : on achète une issue précise et, si la prédiction s’avère juste, on réalise un bénéfice. Pourtant, dans l’univers de la blockchain, le véritable enjeu des marchés de prédiction ne réside pas dans les transactions, mais dans la manière dont les résultats sont établis et réglés de façon crédible.

Contrairement au trading au comptant ou aux contrats perpétuels, les marchés de prédiction ne reposent pas sur des actifs on-chain, mais sur des événements réels. Ces événements se déroulent généralement hors chaîne, avec des délais, des asymétries d’information et parfois des interprétations subjectives. Si la détermination du résultat devient contestée, c’est la crédibilité de tout le marché qui s’effondre.

Ainsi, pour les marchés de prédiction on-chain, les principaux défis techniques ne portent pas sur la « gestion des transactions », mais sur trois questions fondamentales :

• Comment définir précisément les événements ?
• Comment intégrer de façon sécurisée les informations du monde réel sur la blockchain ?
• En cas de litige, comment le système peut-il s’auto-corriger sans recourir à un arbitrage centralisé ?

C’est pourquoi les marchés de prédiction sont souvent considérés comme des « oracles de prix pour le monde réel », plutôt que de simples applications financières.

II. Comment les événements sont définis : la plus petite unité technique des marchés de prédiction

Dans les marchés de prédiction on-chain, un événement est une structure de données. Un événement bien conçu doit être non ambigu et réglable, tant sur le plan technique qu’économique.

1. Trois éléments essentiels de la définition d’un événement

Un événement de prédiction valide doit généralement préciser trois points :

• Quoi (Ce qui se produit) : Spécifier les détails de l’événement, par exemple « Un actif donné atteindra-t-il une certaine valeur avant une date précise ? »
• Quand (Date de fin) : Définir une échéance ou une fenêtre d’observation claire pour éviter les règlements différés ou les révisions répétées.
• Issue (Résultats possibles) : Définir l’ensemble des issues, généralement : événements binaires (Oui / Non) ; événements à choix multiples (A / B / C) ; événements à plage numérique (dans quelle plage se situe le résultat).

Plus un événement est ambigu, plus le risque systémique est élevé. C’est l’une des raisons majeures de l’échec des premiers marchés de prédiction.

2. Pourquoi les événements ambigus sont le principal obstacle des marchés de prédiction

Par exemple, des questions comme « Une politique donnée a-t-elle réussi ? » ou « Un projet a-t-il été accepté par le marché ? » ont une portée réelle mais sont pratiquement impossibles à régler on-chain. Les marchés de prédiction on-chain privilégient les événements vérifiables, quantifiables et confirmables par des tiers.

Les plateformes de marchés de prédiction matures renoncent souvent à l’« attrait des grands récits » pour garantir la certitude du règlement. Ce choix n’est pas conservateur : il découle d’une logique technologique.

III. Systèmes d’oracle : connecter le monde réel à la blockchain

Une fois l’événement défini, la question suivante est cruciale : qui transmet à la blockchain ce qui s’est réellement produit ? C’est le rôle de l’oracle.

1. Le rôle des oracles dans les marchés de prédiction

Dans les marchés de prédiction, les oracles ne « prédisent » pas : ils fournissent les faits définitifs. Ils déterminent :

• Quelle issue est reconnue comme vraie
• Si le règlement est déclenché
• Si des contestations ou litiges sont autorisés

Les oracles sont à la fois le maillon le plus stratégique et le plus vulnérable des marchés de prédiction.

2. Comparaison des principaux types d’oracles

Oracles centralisés

Les résultats sont fournis directement par les plateformes, les équipes ou des sources de données désignées.

Avantages :

• Rapides et peu coûteux
• Expérience utilisateur optimale

Inconvénients :

• Hypothèses de confiance élevées
• Sensibles aux régulateurs ou aux parties prenantes

Ce modèle est fréquent dans les marchés de prédiction émergents ou semi-centralisés.

Oracles décentralisés

Le consensus est obtenu via plusieurs nœuds, sources de données ou mécanismes d’incitation économique.

Avantages :

• Résistance élevée à la censure
• Alignement avec les principes Web3

Inconvénients :

• Coûts plus importants
• Temps de réponse plus longs
• Mécanismes complexes

Ce modèle est mieux adapté aux événements de grande valeur avec un risque de litige élevé.

Oracles à consensus social

Les utilisateurs peuvent soumettre des résultats, la décision finale étant prise par staking, contestation et vote.

Caractéristiques :

• Transforme la « détermination de la vérité » en un problème de théorie des jeux
• S’appuie sur les incitations économiques plutôt que sur l’autorité

Ce modèle est largement utilisé dans les marchés de prédiction on-chain, notamment pour les événements réels difficiles à vérifier automatiquement.

Arbitrage et résolution des litiges : la soupape de sécurité des marchés de prédiction

Même avec des définitions d’événements claires et des oracles robustes, les litiges sont inévitables. C’est pourquoi un marché de prédiction mature doit intégrer un mécanisme de résolution des litiges.

Pourquoi une fenêtre de litige est-elle indispensable ?

La plupart des marchés de prédiction instaurent une fenêtre de litige après la publication des résultats :

• Pendant cette période, chacun peut contester l’issue déclarée
• Les contestations nécessitent généralement le staking de tokens
• Si la contestation aboutit, le challenger est récompensé ; en cas d’échec, les tokens stakés sont perdus

Ce dispositif repose sur le coût économique pour filtrer les litiges infondés et sur l’incitation économique pour encourager la correction des erreurs réelles.

La logique économique de l’arbitrage

Les marchés de prédiction ne cherchent pas la « vérité absolue » ; ils visent à ce que le coût de correction des erreurs dépasse les gains malveillants. Tant que le coût de manipulation des résultats est supérieur aux récompenses potentielles, le système reste sûr économiquement.

C’est aussi pourquoi les marchés de prédiction rappellent fortement les mécanismes de gouvernance : tous reposent sur des systèmes de consensus et la théorie des jeux.

Mécanismes de règlement et gestion des cas particuliers

Une fois l’issue de l’événement finalisée, le système passe à la phase de règlement. Ce processus, apparemment simple, implique souvent la gestion de nombreux cas limites.

Règlement automatique vs confirmation manuelle

• Règlement automatique : Adapté aux événements basés sur le prix ou les données on-chain, reposant sur des sources de données déterministes.
• Confirmation manuelle : Nécessaire pour les événements réels, requérant arbitrage ou consensus communautaire.

Selon le type d’événement, différents modes de règlement sont nécessaires.

Gestion des événements invalides et échoués

Les marchés de prédiction matures anticipent généralement des états particuliers tels que :

• Annulation de l’événement
• Panne de la source de données
• Résultats indéterminés

Dans ces cas, la solution la plus courante consiste à rembourser les fonds de façon proportionnelle ou à restituer les montants aux sources initiales, pour éviter une crise de confiance systémique.

Arbitrages techniques et évolution future des marchés de prédiction on-chain

Il n’existe pas d’« architecture parfaite » pour les marchés de prédiction — seulement des arbitrages d’ingénierie continus.

Décentralisation vs expérience utilisateur

• Fortement décentralisé : Sécurisé mais complexe
• Modérément centralisé : Efficace mais accroît le coût de la confiance

Chaque plateforme fait ses propres choix en fonction de son public cible.

Impact des architectures Layer 2 et modulaires

À mesure que les coûts Layer 2 diminuent, les marchés de prédiction peuvent :

• Créer davantage d’événements à faible coût et longue traîne
• Raccourcir les cycles de règlement et de litige
• Augmenter la fréquence globale des transactions

Impact potentiel de ZK et de l’IA

À l’avenir, les marchés de prédiction pourraient intégrer :

• La technologie ZK : pour des prédictions axées sur la confidentialité et une participation institutionnelle
• Des modèles d’IA : pour aider à la définition des événements, à la détection des anomalies et à la surveillance des marchés

Les marchés de prédiction pourraient devenir un point de convergence majeur entre l’IA, la finance et les signaux sociaux.