a16z : Le moment « Super Bowl » des marchés de prédiction
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a16z : Le moment « Super Bowl » des marchés de prédiction
Les fans de la NFL suivent simultanément le Super Bowl et l’activité des marchés prédictifs.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Scott Duke Kominers, a16z
Traduction : Saoirse, Foresight News
Le 8 février (heure des États-Unis), soit le 9 février à 7 h 30 heure de Pékin, des centaines de millions de fans de la National Football League (NFL) américaine ont suivi attentivement le Super Bowl devant leurs écrans. Beaucoup d’entre eux surveillaient simultanément un second écran — les marchés prédictifs — où les paris couvraient une vaste gamme de résultats : vainqueur du match, score final, voire nombre de yards au passage effectués par les quarterbacks des équipes.
Au cours de l’année écoulée, le volume des transactions sur les marchés prédictifs aux États-Unis s’est élevé à au moins 27,9 milliards de dollars, portant sur des événements aussi variés que les résultats sportifs, les décisions en matière de politique économique ou encore le lancement de nouveaux produits. Pourtant, la nature même de ces marchés demeure controversée : s’agit-il d’activités de trading ou de jeux de hasard ? Sont-ils un outil journalistique permettant de synthétiser la sagesse collective, ou bien une méthode scientifiquement validée ? Et ce modèle actuel constitue-t-il réellement la solution optimale ?
En tant qu’économiste spécialisé depuis longtemps dans l’étude des marchés et des mécanismes d’incitation, ma réponse repose sur un postulat simple : les marchés prédictifs sont, fondamentalement, des marchés. Or les marchés constituent l’outil central pour allouer les ressources et intégrer l’information. Le principe de fonctionnement des marchés prédictifs consiste à émettre des actifs liés à des événements spécifiques : lorsque l’événement se produit, les détenteurs de ces actifs reçoivent un paiement. Les participants négocient alors ces actifs en fonction de leurs propres anticipations quant à la réalisation de l’événement, ce qui permet ainsi de dégager la valeur fondamentale du marché.
Du point de vue de la conception des marchés, les informations fournies par les marchés prédictifs sont nettement plus fiables que l’opinion d’un seul commentateur sportif — voire même que les cotes proposées par les bookmakers de Las Vegas. L’objectif principal des opérateurs traditionnels de paris sportifs n’est pas de prédire le résultat d’un match, mais d’ajuster les cotes afin d’« équilibrer les mises », c’est-à-dire d’attirer des fonds vers le camp qui reçoit initialement le moins de paris. À Las Vegas, on cherche à inciter les joueurs à miser sur les résultats improbables ; tandis que, sur un marché prédictif, les participants peuvent agir conformément à leurs véritables convictions.
Les marchés prédictifs permettent également d’extraire plus facilement des signaux pertinents à partir d’une masse d’informations considérable. Par exemple, si vous souhaitez anticiper la probabilité d’une nouvelle imposition de droits de douane, déduire cette probabilité à partir des cours des contrats à terme sur les graines de soja serait une démarche très indirecte — car ces cours sont influencés par de multiples facteurs. En revanche, poser directement la question sur un marché prédictif fournit une réponse bien plus immédiate.
Les origines de ce modèle remontent au XVIe siècle en Europe, où des paris étaient déjà conclus sur « le prochain pape ». Le développement moderne des marchés prédictifs s’appuie quant à lui sur les théories contemporaines issues de l’économie, des statistiques, de la conception des mécanismes et de l’informatique. Dans les années 1980, Charles Plott, du California Institute of Technology, et Shyam Sunder, de l’université Yale, ont établi le cadre académique formel de ces marchés. Peu après, le premier marché prédictif moderne vit le jour : l’Iowa Electronic Markets.
Le mécanisme de fonctionnement des marchés prédictifs est extrêmement simple. Prenons l’exemple du pari suivant : « Le quarterback des Seattle Seahawks, Sam Darnold, lancera-t-il une passe dans la zone d’en-but adverse, à un yard de la ligne de but ? ». Le marché émettrait alors un contrat correspondant à cet événement : si celui-ci se produit, chaque contrat rapporte 1 dollar à son détenteur. Au fur et à mesure que les participants achètent et vendent ce contrat, son prix de marché devient une estimation directe de la probabilité de réalisation de l’événement, reflétant ainsi le jugement collectif des intervenants. Ainsi, si le contrat est coté 0,50 dollar, cela signifie que le marché évalue à 50 % la probabilité de réalisation de l’événement.
Si vous jugez que cette probabilité dépasse 50 % (par exemple, 67 %), vous pouvez acheter le contrat. Si l’événement se produit effectivement, votre contrat acheté 0,50 dollar vous rapportera 1 dollar, soit un bénéfice brut de 0,67 dollar. Votre achat fait monter le prix du contrat, augmentant ainsi l’estimation de probabilité affichée par le marché — ce qui transmet au marché un signal clair : quelqu’un pense que le marché sous-estime la probabilité de réalisation de l’événement. Inversement, si un participant estime que le marché surestime cette probabilité, sa décision de vente fera baisser le prix et l’estimation de probabilité associée.
Lorsqu’ils fonctionnent correctement, les marchés prédictifs présentent des avantages manifestes par rapport à d’autres méthodes de prévision. Les sondages d’opinion ou les questionnaires ne fournissent qu’une répartition des avis ; pour en tirer une estimation probabiliste, il faut recourir à des méthodes statistiques permettant de relier l’échantillon interrogé à la population globale. De plus, ces enquêtes ne donnent qu’un instantané statique, tandis que l’information fournie par un marché prédictif évolue continuellement avec l’arrivée de nouveaux participants et l’émergence de nouvelles données.
Plus important encore, les marchés prédictifs reposent sur des incitations clairement définies : les participants sont véritablement « engagés » dans le processus. Ils doivent examiner soigneusement les informations dont ils disposent et n’investir leur capital et assumer des risques que dans les domaines qu’ils connaissent le mieux. Sur un marché prédictif, les individus peuvent transformer leurs informations et leurs compétences spécialisées en gains financiers, ce qui les motive à approfondir activement leur connaissance des sujets concernés.
Enfin, la portée des marchés prédictifs dépasse largement celle des autres outils. Par exemple, une personne possédant des informations sur les facteurs influençant la demande pétrolière peut réaliser des profits en prenant des positions longues ou courtes sur les contrats à terme sur le pétrole brut. Toutefois, dans la pratique, de nombreux événements que nous souhaitons anticiper ne peuvent être couverts ni par les marchés de matières premières ni par les marchés actions. Récemment, des marchés prédictifs spécialisés ont ainsi vu le jour afin de rassembler les jugements des différents acteurs sur le délai probable de résolution d’un problème mathématique précis — une information cruciale pour la science et un indicateur clé du niveau de développement de l’intelligence artificielle.
Malgré leurs nombreux atouts, les marchés prédictifs doivent encore résoudre plusieurs défis majeurs pour pleinement réaliser leur potentiel. Le premier concerne les infrastructures du marché, notamment deux questions essentielles restées sans réponse claire : comment vérifier objectivement la survenue effective d’un événement et faire émerger un consensus à ce sujet ? Comment garantir la transparence et l’auditabilité du fonctionnement du marché ?
Le second défi relève de la conception même du marché. Il est indispensable que des participants détenant des informations pertinentes participent effectivement aux échanges. Si tous les intervenants sont totalement ignorants, le prix du marché ne transmettra aucun signal utile. À l’inverse, il faut que divers participants détenant des informations différentes soient disposés à intervenir ; sinon, les évaluations du marché seront biaisées — comme cela s’est produit avant le référendum britannique sur le Brexit, un exemple emblématique de ce type de défaillance.
Par ailleurs, la participation d’acteurs disposant d’informations privilégiées absolues soulève de nouveaux problèmes. Par exemple, si le coordinateur offensif des Seahawks connaît parfaitement la décision de Sam Darnold de lancer une passe à un yard de la ligne de but — voire peut même influencer directement ce choix —, sa participation au marché compromettrait gravement l’équité de celui-ci. Si les potentiels participants perçoivent la possibilité d’opérations basées sur des informations privilégiées, ils pourraient rationnellement choisir de s’en désengager, entraînant ainsi l’effondrement complet du marché.
En outre, les marchés prédictifs sont exposés à des risques de manipulation : certains acteurs pourraient transformer cet outil conçu initialement pour synthétiser le jugement collectif en un instrument de manipulation de l’opinion publique. Par exemple, l’équipe de campagne d’un candidat pourrait utiliser des fonds électoraux pour influencer l’évaluation d’un contrat sur un marché prédictif, dans le but de créer l’illusion d’une victoire imminente. Heureusement, les marchés prédictifs disposent d’une certaine capacité d’autocorrection : dès lors qu’une estimation de probabilité s’écarte sensiblement de sa valeur raisonnable, des intervenants auront tendance à prendre des positions inverses, ramenant ainsi le marché vers la rationalité.
Compte tenu de ces multiples risques, les plateformes de marchés prédictifs doivent impérativement renforcer leur transparence, en divulguant clairement les règles régissant la gestion des participants, la conception des contrats et le fonctionnement général du marché. Si ces défis peuvent être relevés avec succès, il est permis d’anticiper un rôle croissant des marchés prédictifs dans le domaine de la prévision future.
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