OpenClaw, qui parie contre des humains sur Polymarket, génère déjà plusieurs dizaines de milliers de dollars par mois.
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
OpenClaw, qui parie contre des humains sur Polymarket, génère déjà plusieurs dizaines de milliers de dollars par mois.
Chercher de l’or sur Polymarket devient-il la nouvelle tendance pour élever des crevettes ?
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Li Nan
Source : Guixingren Pro
Certains qualifient OpenClaw, cette homard, d’un simple jouet, tandis que d’autres cherchent à en faire une machine à générer des revenus. Envoyer ce homard sur Polymarket est devenu une nouvelle pratique explorée par de nombreux utilisateurs.
Sur la plateforme Xiaohongshu, certains proposent même 1 000 yuans pour engager quelqu’un capable de déployer OpenClaw pour leur compte. L’une des principales utilisations envisagées consiste précisément à exploiter OpenClaw pour réaliser des transactions quantitatives sur Polymarket — une idée qui n’est pas le fruit d’un coup de tête.
Le 13 février, un billet officiel d’OpenClaw signalait qu’un robot piloté par OpenClaw avait démontré le formidable potentiel des agents intelligents autonomes dans les marchés prédictifs : il aurait ainsi engrangé un bénéfice de 115 000 dollars américains en une seule semaine.
Début janvier, Polymarket avait également publié un message intrigant : « Des agents commencent à effectuer des transactions sur Polymarket afin de subventionner leurs coûts en jetons. »
Cela semble presque incroyable : certains homards épuisent sans cesse le portefeuille de leurs propriétaires, tandis que d’autres non seulement parviennent à s’entretenir eux-mêmes, mais peuvent aussi subvenir aux besoins de leurs maîtres.
Les robots prospectent l’or sur Polymarket
Alors que les traders humains restent encore soumis aux oscillations entre peur et avidité, un compte robot baptisé « 0x8dxd » a discrètement mené plus de 20 000 transactions sur Polymarket, réalisant un profit cumulé supérieur à 1,7 million de dollars américains.
Avant toute chose, présentons brièvement Polymarket : un lieu où tout peut devenir objet de transaction.
Il s’agit de la plus grande plateforme mondiale de marchés prédictifs décentralisés, permettant aux utilisateurs de parier sur des événements futurs vérifiables via des contrats « Oui » ou « Non ». Le prix de ces contrats oscille entre 0 et 1 dollar américain, reflétant directement la probabilité consensuelle du marché. Les utilisateurs peuvent ainsi tirer profit de la justesse de leurs prévisions.
Prenons un exemple.
Entre 2024 et 2025, fans du monde entier et investisseurs ont suivi avec attention la relation entre Taylor Swift et le joueur de football américain Travis Kelce. Polymarket a alors lancé une prédiction : « Les deux personnes annonceront-elles leurs fiançailles avant la fin de l’année 2025 ? » Lorsque le marché penchait majoritairement pour « Non », certains ont massivement acheté des contrats « Oui », réalisant ainsi d’importants gains.
Autrement dit, si vous disposez d’une compréhension plus fine et précise d’un événement donné, vous avez bel et bien la possibilité de gagner de l’argent sur Polymarket. Toutefois, pour des robots tels que 0x8dxd, la capacité de prédiction n’a guère d’importance. Ce qui leur permet de générer des revenus repose plutôt sur un mécanisme automatisé de détection de bogues et sur une réactivité hors de portée humaine.
En résumé, les robots s’appuient principalement sur trois tactiques clés.
Premièrement, l’arbitrage mathématique basé sur la parité. Cette méthode exploite un bogue inhérent aux marchés prédictifs. Dans les options binaires de Polymarket, quelle que soit l’issue (« Oui » ou « Non »), le contrat gagnant est systématiquement réglé à 1 dollar américain. Or, sous l’effet de fluctuations émotionnelles ou de changements soudains de liquidité, le coût total combiné des deux côtés du marché (« Oui » et « Non ») peut temporairement descendre en dessous de 1 dollar. À ce moment précis, le robot procède immédiatement à des achats simultanés des deux côtés, garantissant ainsi un arbitrage sans risque.
Deuxièmement, une concentration sur les marchés extrêmement courts des volatilités cryptomonnaies. Les marchés prédictifs à 5 ou 15 minutes pour le BTC ou l’ETH connaissent des fluctuations très fortes, notamment lors d’événements extrêmes comme des vagues de liquidations forcées sur les bourses — créant alors des écarts de prix particulièrement propices à l’intervention haute fréquence des robots.
Troisièmement, le rôle de « market maker » numérique, consistant à placer continuellement des ordres bidirectionnels afin de capturer la fourchette de prix. Par exemple, lorsque le prix juste d’un résultat se situe autour de 0,80 dollar, le robot achète à ce niveau puis revend aussitôt à 0,81 ou 0,82 dollar. Bien que le profit unitaire soit minime, l’accumulation de ces micro-opérations produit des résultats très substantiels.
Dans l’ensemble, grâce à leur vitesse exceptionnelle et à leur discipline mécanique infaillible, les robots exploitent sans pitié Polymarket — mettant ainsi en lumière les faiblesses structurelles des êtres humains, organismes carbonés caractérisés par une réactivité lente, une rationalité imparfaite et un besoin impérieux de sommeil. L’apparition d’OpenClaw abaisse considérablement le seuil technique requis pour déployer des robots de trading automatisés, accélérant ainsi l’essor de la « force silicique ».
Comparé aux robots traditionnels développés en Python, OpenClaw permet aux traders de configurer des agents de trading automatisés sans nécessiter de compétences approfondies en programmation. Ses fonctionnalités natives le rendent particulièrement adapté aux scénarios de trading : les « homards » surveillent en continu les prix du marché et les volumes de transactions, garantissant ainsi que les traders ne manquent aucune opportunité et soient alertés en temps réel des risques potentiels.
En réalité, de nombreux observateurs associent déjà le compte 0x8dxd mentionné plus haut à OpenClaw. Bien qu’aucune preuve directe ne confirme qu’il repose sur OpenClaw, son activité s’est précisément intensifiée depuis la sortie d’OpenClaw. Et dès que l’exploit de 0x8dxd — transformer Polymarket en véritable distributeur automatique d’argent — s’est répandu, la communauté OpenClaw a vu naître une vague enthousiaste de développement de « Skills » dédiés au trading sur Polymarket.
Récemment, OpenClaw est devenu un mot-clé récurrent dans les discussions autour du trading automatisé sur Polymarket. Toutefois, se fier uniquement à des stratégies génériques apparaît manifestement peu fiable.
Est-ce vraiment possible de gagner de l’argent ainsi ?
Une conclusion simple s’impose : dès lors qu’une formule d’arbitrage stable est rendue publique, elle cesse ipso facto d’être efficace. Si tous l’utilisent, la formule perd naturellement sa pertinence. Il convient donc de faire preuve de prudence face à toute publication divulguant ce type de méthodes.
En effet, Polymarket a déjà pris des mesures pour contrer les pratiques d’arbitrage automatisées. Parmi celles-ci figurent l’introduction de frais de transaction, augmentant ainsi les coûts de friction, ainsi que la modification du mécanisme fondamental de latence d’exécution des ordres, limitant ainsi les transactions automatisées spéculatives qui tirent profit exclusivement des écarts temporels.
Ces ajustements obligent les traders à explorer davantage le potentiel des IA afin de dénicher des opportunités plus subtiles. Certains traders avisés combinent ainsi des stratégies générales avec des contextes spécifiques, donnant naissance à des usages inattendus — comme le trading météorologique.
La prédiction météorologique constitue actuellement l’un des cas d’usage les plus répandus sur Polymarket, certains robots se spécialisant précisément dans les données climatiques.
Un compte baptisé « automatedAItradingbot » a rejoint Polymarket en janvier 2025. Passionné par les paris météorologiques, il a réalisé un bénéfice dépassant les 70 000 dollars américains. D’autres ont remarqué qu’un robot se concentrant uniquement sur le marché prédictif londonien de la météo a réussi, en moins d’un an, à transformer 1 000 dollars en 24 000 dollars.
Le principe central réside dans le fait que les marchés prédictifs réagissent souvent avec retard aux changements météorologiques soudains. En théorie, si vous disposez d’un agent IA sensible et fiable — par exemple, un OpenClaw équipé d’un plugin météo — vous pouvez saisir l’opportunité de parier sur les marchés dont les cotes n’ont pas encore été mises à jour suite à la diffusion d’un nouveau bulletin météorologique officiel.
Mais cela ne suffit pas encore à qualifier pleinement de « IA ». Avec l’évolution des modèles de langage à grande échelle (LLM), les robots ne devraient plus se contenter d’interpréter des signaux évidents tels que les bulletins météo ; ils devraient plutôt accomplir, dans au moins une dimension cognitive, des tâches que l’humain est incapable de réaliser.
Or, les IA démontrent effectivement des capacités encore plus séduisantes dans les marchés prédictifs.
Un article scientifique intitulé « LiveTradeBench » présente une étude de « trading simulé » fondée sur des données réelles en temps réel. Sur le marché prédictif de Polymarket consacré à la « cessation des hostilités entre la Russie et l’Ukraine en 2025 », un grand modèle a pu réaliser d’importants gains grâce à ses propres capacités de raisonnement et de prédiction.
Voici le scénario :
En octobre dernier, lors de la visite de Volodymyr Zelensky à la Maison Blanche, ce dernier proposa un échange de drones contre des missiles de croisière Tomahawk. Grok-3 appliqua alors un « raisonnement fondé sur les croyances » (belief-based reasoning), ajustant dynamiquement sa propre estimation de probabilité de cessation des hostilités de 0,15 à 0,22. Simultanément, il nota que le prix du contrat « Oui » avait fortement bondi à 0,18. Cette convergence de signaux constituait une validation croisée, conduisant Grok-3 à conclure que le contrat était sous-évalué et à adopter fermement une stratégie d’achat et de maintien de position. Le cours du contrat s’apprécia ensuite progressivement, lui offrant ainsi une opportunité concrète de gain.
Mais Grok n’était pas le meilleur performeur.
L’étude citée ci-dessus a testé 21 grands modèles linguistiques sur les marchés financiers, couvrant à la fois le marché boursier américain et les marchés prédictifs de Polymarket. Parmi eux, Claude-Sonnet-3.7 s’est distingué de façon remarquable sur Polymarket : sur une période de 50 jours de trading, il a atteint un rendement cumulé de 20,54 %, avec un maximum de drawdown de 10,65 %, largement supérieur à la moyenne du marché.
Derrière les récits de « ramassage d’argent »
Ces expérimentations sont plus dignes d’intérêt que les récits de richesse rapides liés aux robots d’arbitrage, car elles suggèrent au moins une nouvelle voie possible. Si les 0x8dxd s’appuient sur la vitesse et la capacité à devancer les autres, l’avènement des grands modèles expose une nouvelle carte maîtresse : le raisonnement lui-même peut désormais devenir une arme.
À l’avenir, la division du travail entre robots de trading automatisés pourrait se structurer ainsi : les grands modèles assument la fonction de jugement, synthétisant des informations disparates en conclusions probabilistes ; tandis que des outils tels qu’OpenClaw assurent l’exécution opérationnelle, transformant ces conclusions en ordres concrets et en gestion de positions. Ce genre d’activités, autrefois réservé aux fonds quantitatifs, devient désormais accessible aux développeurs individuels.
Cela signifie que les dimensions concurrentielles des marchés prédictifs sont en train de changer.
Dans les marchés prédictifs traditionnels, les humains misent sur l’expérience et l’intuition. À l’ère de l’arbitrage haute fréquence, les machines dominent grâce à leur vitesse et leur discipline. Aujourd’hui que la capacité de raisonnement est elle-même automatisée, le véritable seuil de compétitivité devient celui de la capacité à transformer des informations complexes en probabilités précises.
C’est ainsi qu’une nouvelle fantaisie refait surface : si l’on possède un homard suffisamment intelligent et fiable, on pourrait transformer Polymarket en une véritable machine à imprimer de l’argent.
Malheureusement, il existe encore un écart notable entre théorie et pratique. Prophet Arena, une plateforme dédiée à l’évaluation des capacités prédictives des IA, révèle, à travers ses recherches, des risques non négligeables.
Premièrement, la fiabilité prédictive des grands modèles n’est pas constante. Même les meilleurs modèles peuvent, dans des domaines ouverts, approcher, voire dépasser, le consensus du marché. Mais « deviner juste » et « gagner réellement » sont deux choses différentes : une amélioration de la précision prédictive ne se traduit pas automatiquement par des rendements excédentaires durables.
Deuxièmement, la fenêtre temporelle constitue un défi concret. Plus un événement approche de son issue, plus les informations imprévues affluent de façon dense. Or, à ce stade, les modèles tendent à adopter une attitude conservatrice, ajustant lentement leurs probabilités — la réactivité des marchés humains s’avérant alors supérieure.
Troisièmement, les grands modèles sont facilement influencés par le bruit. Une information médiatique chargée d’émotion ou une vague de réactions sur les réseaux sociaux peuvent provoquer des variations importantes dans leurs estimations probabilistes. En comparaison, les traders humains expérimentés possèdent une meilleure capacité d’ancrage, résistant mieux aux chocs bruyants à court terme.
En outre, les cadres tels qu’OpenClaw exigent généralement l’importation de clés privées et l’octroi de droits de transaction, exposant les utilisateurs à divers risques de sécurité pouvant conduire à un vidage discret de leurs comptes.
Plutôt que d’espérer une attaque « en profondeur » d’IA + OpenClaw sur les marchés prédictifs, il serait plus pertinent de s’intéresser à l’impact profond qu’ils y exercent. À mesure que les agents pilotés par l’IA se multiplieront, les prix réagiront de plus en plus vite à l’information — ce qui aura pour conséquence paradoxale d’éliminer progressivement l’illusion même de l’arbitrage automatique.
Dès lors que les robots, ou les « homards », proliféreront, les fenêtres d’arbitrage ne feront que se rétrécir. La question de la rentabilité durable ne dépendra plus alors de la possession d’un homard plus intelligent, mais de votre propre capacité à comprendre les risques que vous assumez.
L’IA peut passer les paris à la place des humains, mais ce sont les humains eux-mêmes qui devront en supporter les conséquences.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
