Ce trader de Polymarket a gagné 2,2 millions de dollars en 60 jours en utilisant l'IA – Voici ce que cela signifie pour les marchés de prédiction

Voici comment un trader alimenté par l’IA a gagné 2,2 millions de dollars sur Polymarket en utilisant des modèles de données, l’automatisation et des stratégies de trading basées sur la probabilité.

Un trader a utilisé l’intelligence artificielle pour secouer Polymarket après avoir gagné 2,2 millions de dollars en environ deux mois.

Le compte porte le pseudonyme ilovecircle et aurait utilisé des modèles de données plutôt que l’instinct pour effectuer ses trades.

L’histoire montre désormais comment les marchés de prédiction récompensent l’automatisation et la rapidité, plutôt que la capacité à « deviner » les résultats futurs.

Comment la stratégie de trading IA a fonctionné sur Polymarket

Pour contextualiser, Polymarket permet aux utilisateurs de trader sur des résultats futurs, chaque marché représentant une question avec une réponse oui ou non.

Les parts paient un dollar si le résultat se réalise et zéro si elle échoue. De cette façon, les prix reflètent la croyance du marché.

Le trader en question considérait Polymarket comme une plateforme de trading quantitatif et utilisait peu ou pas de jugement humain. À la place, des algorithmes géraient presque chaque étape.

L’IA va tuer Polymarket. 2,2 M$ en 2 mois en utilisant des modèles de probabilité.

Cette nouvelle va faire exploser Internet.

Un trader de Polymarket a gagné 2,2 M$ en seulement 2 mois grâce à l’IA. Son compte est entièrement géré par un bot.

J’ai déjà entendu beaucoup d’histoires sur des bots de trading IA, et… pic.twitter.com/1213DeoiFz

— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 décembre 2025

Le trader a utilisé l’intelligence artificielle pour écrire du code, suivre les données et passer des trades afin de repérer des événements où les prix du marché ne reflétaient pas les vraies probabilités.

Le système se concentrait sur les marchés mal évalués. Lorsque les prix s’éloignaient de la réalité, le bot agissait et exploitait ces écarts.

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Claude a aidé à construire le système de trading

Le trader a utilisé Claude AI d’Anthropic comme partenaire de codage, et ce choix a changé l’échelle de l’opération.

Claude a aidé à générer des scripts Python connectés à l’API de Polymarket. Ces scripts géraient l’authentification, les données de tarification et l’exécution des trades.

Le débogage était plus rapide car l’IA aidait à corriger les erreurs en temps réel. Le modèle améliorait également sa logique d’exécution par une itération constante.

Construire un tel système nécessitait autrefois une équipe d’ingénieurs complète. Cependant, une seule personne peut désormais le gérer avec des outils d’IA.

Le trader a aussi créé un tableau de bord pour surveiller les grands comptes. Cela lui permettait de réagir rapidement à l’activité des baleines.

Les sources de données alimentaient le moteur de décision

Le bot s’appuyait sur plus que les cotes de Polymarket et puisait dans de nombreux canaux.

Le trader utilisait des flux d’actualités et le sentiment sur les réseaux sociaux pour mettre à jour le système au fur et à mesure que les événements se déroulaient, et l’activité on-chain montrait comment les grands traders se comportaient.

L’IA va tuer Polymarket. 2,2 M$ en 2 mois en utilisant des modèles de probabilité.

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Un trader de Polymarket a gagné 2,2 M$ en seulement 2 mois grâce à l’IA. Son compte est entièrement géré par un bot.

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— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 décembre 2025

Ils utilisaient aussi des trackers législatifs pour suivre l’avancement des projets de loi, ainsi que des flux de données sportives fournissant des scores actualisés et des informations sur les blessures.

Chaque source alimentait un seul modèle, qui comparait les signaux du monde réel aux prix du marché.

La modélisation par probabilité a remplacé l’intuition

Le trader s’appuyait aussi sur des mathématiques de probabilité comparant deux chiffres.

Le premier chiffre provenait des prix de Polymarket, avec une part à 0,60 impliquant une probabilité de 60%.

Le second chiffre venait du modèle IA, qui calculait la probabilité en se basant sur des données en direct.

Si le modèle estimait une chance à 75% alors que le marché affichait 60%, le trade était logique et probablement positif.

Cette logique était répétée des milliers de fois, et les pertes individuelles comptaient moins que les résultats globaux.

Les rapports indiquent également que le système atteignait environ 74% de précision sur l’ensemble des trades dans des marchés comme le sport, les événements crypto et les résultats politiques.

Dans l’ensemble, l’histoire montre comment des outils autrefois réservés aux institutions sont désormais accessibles aux particuliers. L’IA réduit les barrières à l’entrée, et les compétences en codage peuvent désormais compter plus que l’intuition.