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Marché de prédiction

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Précision des prévisions du marché Hypermind. Comparaison entre les probabilités prédites et les résultats effectivement observés à partir de 50 443 prévisions recueillies sur 27 mois. La taille des points reflète le nombre relatif de prévisions pour chaque niveau de probabilité.

Un marché prédictif, ou marché de prédiction, est un type de marché où des participants (traders) échangent des contrats dont la valeur dépend de la réalisation d'un événement futur, comme le résultat d'une élection ou d'une compétition sportive. Ces marchés reposent sur la finance comportementale et sur des modèles statistiques, utilisés pour estimer la probabilité qu'un événement se produise.

Ils fonctionnent comme des paris collectifs : chaque transaction reflète l'opinion d'un agent sur la probabilité d'un résultat, et l'ensemble des échanges est supposée produire une estimation globale de cette probabilité. Les marchés prédictifs sont supposés ainsi refléter (et donc mesurer) l'état de l'opinion publique sur différents sujets.

Cette méthode d'analyse prédictive est parfois considérée comme une alternative aux sondages et enquêtes, notamment lorsque ces derniers rencontrent des difficultés à prévoir des événements complexes. Bien que des limites théoriques et pratiques existent, certains États et entreprises utilisent les marchés prédictifs comme outil de prospective et d'aide à la décision.

Description

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Principe

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Un marché prédictif fonctionne à la manière d'un marché classique[1],[2]. La différence qui le caractérise porte sur les produits échangés : dans ce cas, les acteurs utilisent ce marché pour échanger des évènements futurs. L'évolution du cours de chaque évènement exprime ainsi les valeurs associées par les acteurs du marché à la probabilité qu'il survienne. Ainsi, l'état du marché permet une évaluation de la probabilité d'occurrence pour un ensemble d'évènements considérés.

Ce type de marchés peut servir deux objectifs[3] :

  1. Spéculatif : servir de marchés pour des produits spécifiques
  2. Prédicteur : estimer l'état de l'opinion sur la réalisation ou non d'un évènement

Fonctionnement

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Le fonctionnement de ce marché (essentiellement étatsunien), dépend pour partie de la plateforme utilisée, avec par exemple :

  • Kalshi, plateforme américaine fonctionnant comme une bourse de marché de prédiction, la première à être réglementée par la CFTC pour la négociation de « contrats événementiels »[4], lesquels permettent aux traders de spéculer sur des événements futurs tels que les décisions de la Fed ou l'évolution du Bitcoin[5]. Contrairement aux jeux d'argent, ces produits sont juridiquement considérés comme des instruments financiers, une distinction qui a été confirmée par les tribunaux américains[6]. Kalshi est depuis partenaire du Hub de marchés de prédiction créé par Robinhood (HOOD) ;
  • Polymarket, plateforme isue du monde des cryptomonnaies, lancée en 2020 à New York et nativement associée à une blockchain (Polygon) et utilisant l'USDC comme moyen d'échange[7]. Les utilisateurs peuvent spéculer sur des événements variés, allant des élections présidentielles aux lancements de SpaceX, en passant par les sorties de modèles d'intelligence artificielle[8]. La plateforme est parfois décrite comme un « Twitter avec un enjeu »[9] ;
  • Manifold (anciennement Manifold Markets), plateforme en ligne de marchés de prédiction fondée en 2021. Elle utilise une monnaie fictive appelée « Mana » (Ṁ), permettant aux utilisateurs de créer et d'échanger des marchés sans risque financier réel[10]. La plateforme intègre des fonctionnalités sociales et gamifiées, et ses données sont de plus en plus utilisées dans la recherche académique sur la prévision collective[11].

Concepts

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Comme tout marché, les marchés prédictifs reposent sur plusieurs concepts économiques.

  • La transparence du marché : Les différents agents connaissent les évènements qu'ils acquièrent ou cèdent et le prix des échanges. Leur degré d'information sur le comportement des autres agents est donc important.
  • Gain espéré : Les agents sont motivés par la perspective d'améliorer leur gain lorsque leurs estimations sont correctes.
  • La convergence des estimations : Tous les agents essaient de maximiser leur profit et font évoluer leurs positions à l'achat ou à la vente chaque fois qu'ils y trouvent un intérêt, ce qui tend à rendre leur pronostic équilibré. Ce mécanisme de convergence entre les différents acteurs est souvent imagé par celui de la « main invisible ».

À cela s'ajoutent des considérations issues des sciences cognitives.

  • L'engagement des différents agents sur le marché : Pour accéder à un marché, et donc espérer un bénéfice en cas d'estimation correcte, tous les acteurs doivent investir une somme préalable. Celle-ci garantit l'engagement de l'agent dans la validité de ses estimations.
  • Intelligence collective : Les différents acteurs du marché sont perçus comme un réseau d'individus aux caractéristiques équivalentes dont les interactions permettent l'émergence d'un comportement global, celui du marché. Ainsi, la convergence du réseau vers certaines solutions (ici des valeurs d'estimations) exprime une vision générale commune, bien que chaque agent pris individuellement n'en ait pas nécessairement conscience.

Historique

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La technique consistant à utiliser un marché (et sa représentation des paris) pour effectuer des prédictions sur des évènements futurs est ancienne. Dès la renaissance, les réflexions sur l'économie, le commerce et ses structures (les marchés et les échanges) ainsi que l'apparition et le développement du concept de probabilité mettent en avant les relations entre ces domaines[12]. Au XXe siècle, un marché prédictif existe d'ailleurs à Wall Street — le Wall Street Betting Odds — avant même l'apparition des premiers instituts de sondages[1].

En 1995, Le Hollywood Stock Exchange (HSX) est créé par Max Keiser et Michael R. Burns ; c'est un marché virtuel où les utilisateurs achètent et vendent (avec de la monnaie fictive) des “actions” de films, acteurs et réalisateurs, les prix servant de prédictions du box-office. HSX est rachetée par Cantor Fitzgerald qui tente de la transformer en marché réel de contrats à terme sur les recettes cinématographiques, mais le projet est bloqué par la CFTC[13].

En 1988, le marché électronique de l'Iowa est créé (Iowa Eletronic Market ou IEM) par l'université d'Iowa[1]. Conçu pour prévoir les résultats des élections, il est ouvert aux étudiants de l'université et ses performances sont souvent saluées[3].

En 2000, la plateforme française NewsFutures est créée par Emile Servan-Schreiber[14],[3]. Elle fonctionne avec une monnaie fictive, le dooblon, et est utilisé pour l'analyse prédictive.

En 2003, le département de la Défense des États-Unis lance IARPA avec pour but d'aider la prédiction d'attentats[1]. Cette plateforme est l'aboutissement d'un projet initial contesté.
La même année Tradesports est créé (et basé à New York) par Ron Bernstein, en tant que plateforme de marché de prédiction de résultats sportifs, dans le milieu déjà occupé par les fantasy sports (qui sont des jeux où les participants composent des équipes virtuelles de joueurs réels et gagnent des points en fonction des performances de ces joueurs dans les compétitions sportives réelles)[note 1] ; utilisant une technologie de trading propriétaire initialement développée pour Intrade, elle proposait des concours quotidiens couvrant les principaux sports américains (MLB, NFL, NHL, NBA, football et basketball universitaires), où les utilisateurs pouvaient miser de 2 à 1 000 dollars sur des prédictions « oui » ou « non » concernant des événements sportifs, avec des prix en argent réel ou des concours gratuits ; différente des fantasy leagues traditionnelles, la plateforme ne reposait pas sur des drafts (séances de sélection où les participants choisissent, tour par tour, les joueurs qui composeront leur équipe fictive) ou des rosters (composition complète d'une équipe, c'est-à-dire la liste des joueurs sélectionnés et alignés par un participant dans sa ligue de fantasy.), mais sur la capacité des joueurs à anticiper les résultats ; bien que largement couverte par la presse économique et technologique, dont USA Today, Business Insider, The New York Times et Forbes, elle a annoncé sa faillite et fermeture définitive le .

En 2010, la plateforme NewsFutures cesse ses activités, remplacée par Lumenogic[15], puis par Hypermind[16] depuis 2014.

En 2025, l'industrie du marché de prédiction entre dans les stratégies de rapide diversification des bourses de cryptomonnaies vers les marchés de prédiction. Ces derniers s'étendent fortement aux États-Unis, notamment autour de Kalshi et de Polymarket (qui après avoir réglé un litige de conformité a relancé son application de spéculation en ligne, qui avait été interdite dans le pays, dans un premier temps, il s'agit de paris sur le sport, mais l'entreprise souhaite élargir son offre ensuite). Cette spéculation financière est favorisée et encouragée par le recul réglementaire voulu par l'administration Trump II et par la présidence intérimaire de Caroline Pham. Une nouvelle plateforme (Gemini Space Station, Inc, sans aucun rapport avec l'IA de google) est autorisée par la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) à exploiter un marché de contrats désignés (DCM)[note 2] et lancer une nouvelle plateforme de marché de prédiction (Gemini Titan, d'abord centrée sur des options binaires sur événements, avant une extension prévue à divers produits dérivés réglementés, dont les contrats à terme et des options sur cryptomonnaies). Cette plateforme pourrait être suivie par une autre Truth Predict qui serait lancée par Crypto.com Derivatives North America. Les fondateurs de Gemini Space Station (Cameron et Tyler Winklevoss) se sont inquiétés de possibles conflits d'intérêts au sein de la CFTC, alors que Coinbase et Crypto.com explorent aussi ce secteur.

Efficience

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L'efficience des marchés prédictifs, c'est-à-dire leur capacité à prédire correctement la survenue ou non d'évènements, est généralement décrite comme bonne. Par exemple, le marché prédictif Wall Street Betting Odds est réputé avoir prédit correctement 13 élections présidentielles américaines sur 14.

Défauts et limites de l'analyse prédictive

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Les marchés prédictifs sont soumis aux mêmes limites que les marchés plus classiques puisqu'elles découlent des principes économiques sous-jacents. Les informations et impressions dont disposent les agents sont le fondement de leurs prédictions. Aussi, lorsqu'un marché est utilisé par des acteurs ne possédant pas des informations de qualité ou en quantité suffisante, les estimations qui pourront en être extraites peuvent être erronées[17].

Comme l'a montré Daniel Kahneman par ses recherches sur le raisonnement humain, plusieurs axiomes et principes à la base des théories économiques modélisant les choix ne sont pas respectés par les êtres humains. Ainsi, les biais qui en résultent (par exemple dans l'estimation des évènements dont la probabilité est faible ou lorsque l'échéance de l'évènement est lointaine) affectent la qualité des résultats du marché[17].

Asymétrie du niveau d'information des agents

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Le concept économique de transparence du marché n'est pas nécessairement réel dans les faits. Ainsi, une personne disposant de davantage d'information sur un sujet (de par sa profession, son influence, etc.) qu'une autre bénéficiera d'une position avantageuse sur le marché. Dans d'autres marchés, cette asymétrie est combattu par, notamment, des dispositifs légaux comme le délit d'initié. Or, les plateformes n'intègrent pas ce type de mesures protectrices (le délit d'initié est donc autorisé) et certaines encouragent même cette asymétrie[3]. En effet, à intelligence égale, la symétrie des niveaux d'informations entraîne un paradoxe : avec des informations similaires, les agents infèrent la même estimation, rendant alors impossible tout gain[17].

Prophétie autoréalisatrice

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Dans les marchés prédictifs, l'un des principaux problèmes — dans une perspective d'analyse prédictive — est l'existence de nombreux délits d'initiés. En effet, à travers leurs actions sur le marché, ces agents peuvent avoir un impact majeur sur le résultat final. Cette problématique de prophétie auto-réalisatrice touche également les sondages et enquêtes d'opinions.

Conflits d'intérêts

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Très proches dans leur structure des sites de paris, les plateformes de marchés prédictifs peuvent provoquer des conflits d'intérêts. Par exemple, une personne peut parier sur un évènement qui concerne directement sa situation personnelle (son entreprise, son parti politique, etc.).

Analyse prédictive : enquête d'opinion vs marché prédictif

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Les marchés prédictifs et les sondages sont deux types d'analyse prédictive fondée sur des méthodes différentes mais des principes relativement similaires. Les différences conduisent ainsi à des écarts dans les prédictions des deux outils. Evaluer l'efficacité de chacune de ces méthodes est alors aisé : pour un ensemble d'évènements considérés, il faut comparer la distance entre les prédictions et la survenue ou non des évènements.

Similarité

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Tout comme un sondage, un marché prédictif repose sur le principe de la loi des grands nombres. C'est par un nombre élevé d'observation que les variations locales (individuelles) sont progressivement "gommées". Dans le cas du marché prédictif, le fonctionnement du système permet de dégager un indice de centralité (la convergence des estimations)[15]. À l'opposé, les sondages font appel aux techniques statistiques pour définir cet indice de centralité (une moyenne par exemple).

Supériorité dans l'efficience des prévisions

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L'efficience du marché prédictif est régulièrement supérieure à celle des sondages. Par exemple, les prédictions issues de l'IEM pour les élections présidentielles américaines (entre 1988 et 2013) sont meilleures que celles des sondages dans 73 % des cas[1].

Explications

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Taille de l'échantillon

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Par souci d'économie et de temps, un sondage consiste par définition à circonscrire l'analyse à une petite partie de la population cible puis, à l'aide de techniques statistiques, de généraliser les conclusions obtenues (statistiques inférentielles). Plus l'échantillon observé est de petite taille, plus la confiance qui peut être mise dans les techniques statistiques qui permettent la généralisation des conclusions est faible. Ainsi, parce qu'un marché représentatif ne limite pas son nombre d'agents, il arrive que la taille de l'échantillon soit supérieure à celle d'un sondage. Cette taille permet ainsi de croiser les estimations de davantage d'individus et donc d'améliorer la qualité de l'agrégation[18].

Composition de l'échantillon

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La méthodologie d'un sondage repose sur la constitution d'un échantillon représentatif. À l'inverse, un marché prédictif n'influence pas la composition de son échantillon. Celui-ci est strictement hasardeux. Les marchés prédictifs ne sont pas susceptibles d'être influencés par un choix (vu comme arbitraire) concernant les critères de sélection de l'échantillon. Toutefois, sur des problématiques spécifiques et d'autant plus que la taille de l'échantillon est faible, un marché prédictif peut être plus vulnérable à la composition de son échantillon. Effectivement, n'ayant aucune prise sur la constitution de celui-ci, il n'est pas possible d'effectuer des mesures correctives comme pour un sondage.

Instantanéité de la mesure

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Contrairement à une enquête d'opinion qui est réalisée à un instant précis, et ne sera donc valable que pour cet instant précis, les marchés prédictifs permettent de suivre en temps réel l'évolution de l'opinion sur des évènements précis[3].

Sensibilité à l'actualité

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La focalisation des agents d'un marché prédictif sur un seul instant temporel précis (par exemple : le jour de l'élection) limite les effets de diffusion qui peuvent être constatés pour les sondages. De plus, les marchés prédictifs sont moins sensibles à l'évolution de l'actualité que les sondages[3],[15].

Engagement cognitif des participants

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Lors d'une enquête d'opinion, les participants sont généralement sollicités pour quelques minutes et n'en sont pas prévenus auparavant. Leurs réponses sont donc relativement intuitives, basées aussi bien sur des considérations analytiques qu'émotionnelles. À l'inverse, le comportement des agents sur un marché prédictif est davantage réfléchi et anticipé. Certaines analyses estiment donc que les réponses issues d'un sondage sont davantage le résultat de processus cognitifs émotionnels plutôt que rationnels, comparé aux estimations sur un marché prédictif[18].

Influence non réciproque

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Tandis que les acteurs du marché prédictif ont la possibilité d'utiliser les sondages comme sources d'informations pour leurs estimations, il est peu probable que les personnes répondant à une enquête d'opinion agissent de même en consultant d'autres sondages et les cours des marchés prédictifs. Du fait des différences méthodologiques, les agents des marchés prédictifs disposent de plus d'informations que ceux des enquêtes d'opinions. Ce constat traduit donc une position avantageuse du marché prédictif contre le sondage : il devrait présenter une efficience supérieure à celle des sondages[17].

Applications

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Les applications pour ces outils sont nombreuses et en plein développement. Les marchés prédictifs peuvent effectivement être utilisés pour des prévisions (probabilité de réalisation d'évènements futurs), des estimations d'indicateurs clés ou encore la gestion de projet. Ces applications concernent des acteurs d'une grande diversité, allant d'instances étatiques à des entreprises privées.

Applications étatiques

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Le département de la Défense des États-Unis utilise ce type d'outil dans la lutte contre le terrorisme. Issu de programmes de recherches[19], IARPA est utilisé pour prédire la survenue d'attentats.

Applications en entreprise

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Depuis quelques années, des entreprises (majoritairement actives dans les nouvelles technologies) comme Hewlett-Packard, Dentsu, Google, Lilly et Yahoo utilisent les marchés prédictifs comme outil interne d'aide à la décision[1].

En France, Arcelor-Mittal et Renault utilisent un marché prédictif, Lumenogic, pour anticiper l'évolution des cours de métaux[1].

Les types

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Sur la base de la réputation

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Certains sites web de prédiction, parfois classés comme marchés de prédiction, n'impliquent pas de paris avec de l'argent réel, mais ajoutent ou soustraient des points de réputation au prédicateur en fonction de l'exactitude de la prédiction. Ce système d'incitation peut être mieux adapté que les marchés de prédiction traditionnels pour les questions de niche ou à long terme[20],[21]. Il s'agit notamment de Manifold[22], Heelbone et Good Judgment Open.

Marchés des prévisions combinatoires

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Un marché de prédiction combinatoire est un type de marché de prédiction où les participants peuvent parier sur des combinaisons de résultats[23]. L'avantage de parier sur des combinaisons de résultats est que les informations théoriquement conditionnelles peuvent être mieux intégrées dans le prix du marché.

Liste des marchés prévisionnels

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Il existe un certain nombre de marchés commerciaux et universitaires de prévisions qui opèrent publiquement.

Marchés publics de prévisions

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  • Iowa Electronic Markets est une place de marché universitaire qui étudie les élections, où les postes sont limités à 500 $[24]. Elle a été fondée en 1988[25].
  • PredictIt est une place de marché pour prédire les événements politiques et financiers.
  • SciCast était une place de marché de prédiction combinatoire basée sur la réputation et spécialisée dans les prévisions scientifiques et technologiques[26].
  • iPredict était une place de marché de prédiction en Nouvelle-Zélande.
  • Metaculus est un site web de prédiction basé sur la réputation, qui permet de faire des prédictions dans une fourchette numérique ou dans une fourchette de dates, inspiré de SciCast[27],[28].
  • Le bon sens permet de découvrir un site de prédiction basé sur la réputation.
  • Augur (logiciel) est une plateforme de marché prédictif décentralisée construite sur la blockchain Ethereum[29].

Notes et Références

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Notes

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(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Prediction market » (voir la liste des auteurs).
  1. ↑ Bernstein est également créateur d'Intrade.
  2. ↑ Un marché de contrats désignés (DCM) est une plateforme de négociation enregistrée auprès de la CFTC aux États-Unis, autorisée à proposer et échanger des produits dérivés réglementés tels que contrats à terme et options.

Références

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  1. 1 2 3 4 5 6 7 Jacques Tiberi, « Si les sondages ne marchent pas, les marchés prédictifs peuvent-ils être la solution? », Slate.fr,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  2. ↑ (en-US) « Connaissez-vous les marchés prédictifs ? - Management de l'intelligence collective », Management de l'intelligence collective,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  3. 1 2 3 4 5 6 « Sur Newsfutures.com, on spécule sur l'avenir », Libération.fr,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  4. ↑ (en) « About Kalshi », sur Kalshi (consulté le ).
  5. ↑ (en) « Kalshi v. CFTC: Effect on the CFTC's Rulemaking and a New Era for Event Contracts », sur Dentons, (consulté le ).
  6. ↑ (en) « Kalshi's Prediction Contracts Spark Wide-Ranging Legal Battle », sur Bloomberg Law, (consulté le ).
  7. ↑ (en) « Polymarket : l'avenir des marchés de prédiction », sur Phemex, (consulté le ).
  8. ↑ (en) « Polymarket », sur Polymarket (consulté le ).
  9. ↑ (en) « What is Polymarket ? », sur Polygon Labs, (consulté le ).
  10. ↑ (en) « About - Manifold », sur Manifold (consulté le ).
  11. ↑ (en) « Manifold Review », sur Prediction News (consulté le ).
  12. ↑ (en-US) « Les marchés prédictifs comme technique de prévision », Freakonometrics,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  13. ↑ (en-US) « History of the Hollywood Stock Exchange (and why it matters today) – MickBransfield.com » (consulté le )
  14. ↑ (en-US) Sara Robinson, « Play Money? Not to These News Investors », The New York Times,‎ (ISSN 0362-4331, lire en ligne, consulté le ).
  15. 1 2 3 « La force de l'intelligence collective : ce que les marchés prédictifs annoncent du résultat des départementales », Atlantico.fr,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  16. ↑ Jérôme Béglé, « "Le Point" lance la révolution des marchés prédictifs », sur Le Point, (consulté le ).
  17. 1 2 3 4 Renaud Coulomb, « Les marchés prédictifs : nouveaux devins ou superordinateurs ? », Regards croisés sur l'économie, no 3,‎ , p. 118–119 (ISSN 1956-7413, DOI 10.3917/rce.003.0118, lire en ligne, consulté le ).
  18. 1 2 « Les marchés prédictifs, une innovation intelligente », sur Le Monde.fr, .
  19. ↑ « CCC - DARPA's Policy Analysis Market (The "Terrorism Market") », sur au.af.mil (consulté le ).
  20. ↑ (en) « The power of prediction markets », sur nature.com (consulté le ).
  21. ↑ (en) « Predictions are hard, especially about the coronavirus », sur vox.com (consulté le ).
  22. ↑ (en) « How to spend a million dollars, by Sam Bankman-Fried », sur ft.com (consulté le ).
  23. ↑ (en) « Combinatorial Information Market Design », sur link.springer.com (consulté le ).
  24. ↑ (en) « Welcome To The Iem », sur iem.uiowa.edu (consulté le ).
  25. ↑ (en) « s66 », sur s66.boo (consulté le ).
  26. ↑ (en) « Combinatorial prediction markets for fusing information from distributed experts and models », sur ieeexplore.ieee.org (consulté le ).
  27. ↑ (en) « Forecasting for a complex world », sur metaculus.com (consulté le ).
  28. ↑ (en) « Metaculus: a prediction website with an eye on science and technology », sur news.yale.edu (consulté le ).
  29. ↑ (en) « Define: Augur Protocol », sur augur.net (consulté le ).

Liens externes

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