L'avantage des investisseurs particuliers s'estompe, les marchés de prédiction entrent dans une course aux armements en IA

Rédaction : Gino Matos

Compilation : Saoirse, Foresight News

Du 28 au 29 juillet, la Réserve fédérale tiendra une réunion pour finaliser une nouvelle décision de taux. Les traders utiliseront des obligations, des devises, des cryptomonnaies, ainsi que des contrats sur événements réglés directement sur les résultats de la décision de la banque centrale, pour spéculer sur les mouvements de prix résultant de la décision.

Reuters a mené une enquête auprès de 104 économistes le 21 juillet, tous les répondants s'attendant à ce que la Réserve fédérale maintienne la fourchette de taux entre 3,50 %–3,75 %. La probabilité que le contrat de juillet de Kalshi parie sur ce résultat atteint 87 %, le volume de transactions des contrats connexes étant d'environ 29,7 millions de dollars, tandis que le marché a encore besoin de contreparties pour coter les 13 % restants de probabilité.

Aujourd'hui, ces contreparties incluent des teneurs de marché, des institutions quantitatives, des équipes de trading pour compte propre de gestion d'actifs et des agents IA. Ces programmes surveillent les prix 24h/24 et 7j/7, comparent des contrats similaires sur plusieurs plateformes et mettent continuellement à jour la probabilité d'occurrence des événements.

Diverses institutions testent des contrats sur événements, et les courtiers continuent d'introduire des fournisseurs de liquidité. Les institutions de trading pour compte propre de gestion d'actifs commencent à utiliser des contrats réglés comme une échelle pour sélectionner les traders — qu'il s'agisse d'humains ou d'algorithmes, tant qu'ils peuvent tarifer l'incertitude plus précisément que le public du marché, ils seront étroitement surveillés.

La superposition de multiples forces peut épaissir le carnet d'ordres et accélérer la découverte des prix, mais l'avantage commercial se concentrera également sur les institutions ayant l'infrastructure la plus rapide.

Le volume total de transactions mensuel des deux plateformes Kalshi et Polymarket a atteint un pic de 13,7 milliards de dollars en juin, et le volume de transactions de juillet a maintenant dépassé 11 milliards de dollars. Les données prouvent que l'échelle de trading du marché de prédiction a atteint le niveau des institutions professionnelles.

Le graphique montre que le volume de transactions mensuel de Kalshi et Polymarket a atteint un sommet de 13,7 milliards de dollars en juin, dont le volume de transactions annualisé de Kalshi a atteint 178 milliards de dollars

Kalshi a indiqué que le volume de transactions annualisé de la plateforme a plus que doublé en six mois pour atteindre 178 milliards de dollars, le volume de transactions institutionnelles ayant augmenté de jusqu'à 800 %, et la plateforme a complété la première transaction de bloc personnalisée.

Clear Street, Marex, Jump Trading ont tous mis en place des canaux d'accès pour suivre cette tendance de croissance : Clear Street aide les clients institutionnels à se connecter à Kalshi ; Marex connecte simultanément les deux plateformes Kalshi et Polymarket ; Jump Trading aide les institutions à participer directement au trading sur le marché des événements. De plus, AQR, Susquehanna, OKX ont publié des offres d'emploi pour des postes de trading professionnel sur le marché de prédiction.

Les départements financiers des entreprises testent également ce type de contrats pour couvrir les risques tarifaires et les expositions liées aux politiques réglementaires. Mais la condition préalable à la validité de ce besoin de couverture est que le marché dispose de contreparties capables de continuer à accepter des cotations de positions inverses à grande échelle.

Pour construire un marché fonctionnant bien, le côté offre doit être disposé à coter dans les deux sens, à comparer des contrats similaires sur plusieurs plateformes, et à corriger immédiatement la tarification lorsque des écarts de prix évidents apparaissent.

Mesurer l'avantage commercial

Louis Régis, fondateur de la société de trading pour compte propre sur chaîne Propr et ancien trader quantitatif chez Credit Suisse, a proposé : par rapport aux marchés financiers traditionnels, les contrats sur événements ont des critères de sélection plus stricts pour les traders. Ce type de contrat peut refléter clairement la capacité de jugement du trader, tandis que les limites de risque sont clairement contrôlables.

Un contrat est finalement réglé sur un résultat clair, et la partie finançante peut juger intuitivement : si le trader peut continuellement donner une tarification de probabilité supérieure au consensus du marché. Identifier la capacité de trading grâce aux contrats sur événements est beaucoup plus pur que de simplement consulter les records de profits et pertes de trading directionnel — les profits et pertes ordinaires sont facilement influencés par des facteurs tels que les tendances du marché et les fluctuations de marge.

Le benchmarking de Foresight Arena montre : pour confirmer un avantage de trading stable de 2 points de pourcentage avec une confiance statistique raisonnable, environ 350 contrats de prédiction binaires réglés sont nécessaires ; si l'on veut vérifier un avantage de 1 point de pourcentage, la taille de l'échantillon requise est environ quatre fois celle-ci.

Réaliser des profits à court terme en s'appuyant uniquement sur quelques contrats de décision de la Réserve fédérale ou liés aux élections est probablement simplement dû au choix de sous-jacents de trading favorables, à une coïncidence de corrélation de position, ou à avoir simplement parié sur un événement fortuit, et ne représente pas une capacité à long terme.

Propr prévoit d'étendre ce système d'évaluation à Polymarket. Les traders et agents IA qui réussissent l'évaluation peuvent obtenir un quota de trading jusqu'à 100 000 dollars par compte unique, avec une limite combinée de plusieurs comptes de 300 000 dollars, et le ratio de partage des profits peut atteindre 80 %.

La company considère chaque transaction comme un signal valide, une partie des signaux est copiée sur la plateforme de trading réelle comme position Livre A, le reste est simulé en interne dans le système, classé dans le Livre B. Quelle que soit la méthode, les traders recevront une comptabilisation des profits et pertes selon les mêmes normes.

Actuellement, Propr ne place qu'environ 5 % des signaux de trading sur le marché de trading réel, les signaux restants étant conservés en simulation interne. Louis Régis a déclaré que l'adoption de ce mode vise à accumuler suffisamment de données et à allouer prudemment ses propres fonds. Que ce soit le Livre A ou le Livre B, les revenus sont finalement réglés sur chaîne en USDC.

Défis au niveau de l'exécution

Louis Régis pense que le marché de prédiction est naturellement adapté aux agents IA : chaque structure de contrat est standardisée, les prix peuvent être observés en temps réel, et le règlement est effectué selon des règles fixes.

Les agents peuvent surveiller le marché continuellement et mettre à jour la tarification chaque minute. Louis Régis a indiqué qu'un environnement de marché standardisé combiné à une capacité de retarification ininterrompue peut théoriquement former un avantage de trading solide.

Prediction Arena a mené des tests de référence : six modèles IA de pointe se sont vu attribuer 10 000 dollars de fonds chacun pour trader automatiquement sur Kalshi, Polymarket entre le 12 janvier et le 9 mars. Les résultats ont montré que la perte des modèles sur Kalshi variait entre 16 %–30,8 % ; sur Polymarket, la perte moyenne était plus faible, mais toujours négative, avec un drawdown moyen de 1,1 %. Une autre étude a souligné : pour transformer la précision de la prédiction en profits stables, il faut combiner une stratégie de pari raisonnable et disposer d'une liquidité suffisante pour mettre en œuvre la stratégie.

Le marché de prédiction peut devenir un excellent terrain d'essai pour tester si les modèles de trading IA peuvent transformer les vues de prédiction en transactions profitables.

Perspectives d'évolution future du marché

Dans un scénario optimiste, les traders, teneurs de marché et agents IA soutenus par des fonds apporteront des fonds de trading réels suffisants, réduiront les écarts acheteur-vendeur, épaissiront le carnet d'ordres et rapprocheront les niveaux de prix entre Kalshi et Polymarket.

Une étude de janvier 2026 a analysé des contrats similaires sur les plateformes Polymarket, Kalshi, PredictIt et Robinhood. L'étude a trouvé que lorsque la liquidité et l'activité de trading sont élevées, Polymarket domine souvent la découverte des prix, et les flux d'ordres unidirectionnels à grande échelle détermineront quelle plateforme ajuste les prix en premier. L'entrée de plus de fonds de trading réels pourrait élargir davantage l'avance des plateformes leaders sur plus de contrats et réduire les écarts de prix entre les grandes plateformes.

Dans un scénario pessimiste, l'avantage de trading se concentrera entre les mains de quelques institutions disposant d'une infrastructure de pointe. Les investisseurs particuliers ordinaires continueront à perdre contre des contreparties mieux informées ; lorsque le marché aura du mal à tarifer les événements, la liquidité se contractera rapidement.

Louis Régis a déclaré : « Je suis confiant dans la direction du développement, mais je ne peux pas prédire l'échelle finale. » Même si une institution de trading pour compte propre se développe rapidement, par rapport à un marché dont le volume de transactions mensuel a déjà atteint des dizaines de milliards de dollars, le volume de transactions qu'une seule institution peut fournir reste très limité.

Le marché a déjà spéculé à l'avance sur l'attente que la Réserve fédérale maintienne les taux inchangés du 28 au 29 juillet, et avant la publication de la déclaration officielle, l'attente principale est essentiellement fixée. La vraie spéculation existe dans la queue de distribution, c'est-à-dire la zone de probabilité s'écartant de ce consensus ; et lorsque les données IPC, PIB et emplois non agricoles seront publiées, tous les contrats accueilleront une fenêtre de retarification concentrée.

Le Bureau of Economic Analysis des États-Unis publiera l'estimation préliminaire du PIB le 30 juillet, et le rapport sur l'emploi de juillet sera publié le 7 août. Chaque publication de données verra se dérouler la même compétition : celui qui peut prédire le premier les surprises de données, ou corriger le plus rapidement la tarification obsolète, pourra maîtriser le flux d'ordres de trading.

Pouvoir tarifer continuellement et avec précision ce type de mouvements liés aux données est la clé pour qu'un trader ou un modèle puisse obtenir un soutien de fonds de trading réel de la part d'institutions de trading pour compte propre.