Jeu ou monétisation de la cognition ? Décryptage du chemin de l'argent intelligent dans les marchés de prédiction et des onze principales stratégies d'arbitrage

Auteur : Frank, PANews

Lorsque les bénéfices narratifs du marché de la cryptomonnaie s’estompent progressivement, les fonds cherchent la prochaine sortie sûre. Récemment, le marché des prédictions a émergé de manière inattendue, non seulement en raison de sa performance indépendante dans un contexte de volatilité, mais aussi grâce à une série de stratégies de « smart money » à haut rendement qui ont vu le jour derrière lui, ce qui en fait l’un des secteurs les plus prometteurs pour une explosion en 2026.

Cependant, pour la majorité des observateurs, le marché des prédictions reste comme une boîte noire enveloppée dans un vêtement blockchain. Bien qu’il soit construit sur des contrats intelligents, des oracles et des stablecoins, son mécanisme central diffère radicalement de la logique traditionnelle de « trading de tokens ». Ici, on ne regarde pas les chandeliers K, mais la probabilité ; on ne raconte pas d’histoires, mais on vérifie des faits.

Pour les nouveaux entrants, les questions fusent : comment ce marché fonctionne-t-il efficacement ? Quelle est la différence essentielle avec les méthodes traditionnelles de cryptomonnaie ? Que maîtrisent réellement ces fameux « smart money » et quels modèles d’arbitrage peu connus se cachent derrière ? Et, ce marché apparemment frénétique, a-t-il vraiment la capacité de supporter des milliards de dollars de fonds ?

Avec ces interrogations, PANews a mené une étude panoramique sur le marché actuel des prédictions. Nous allons dissiper l’illusion de « jeu de hasard », plonger dans ses mécanismes fondamentaux et ses données on-chain, décomposer cette guerre mathématique de la monétisation de la cognition, et révéler les risques et opportunités qui pourraient être négligés.

Vérité des données : La veille de l’explosion du marché des prédictions

D’un point de vue pratique, le marché des prédictions est effectivement l’un des rares secteurs en « marché haussier » en 2025 (au sein de la cryptosphère, comme pour les stablecoins). Malgré la morosité générale du marché crypto ces derniers mois, des plateformes comme Polymarket et Kalshi continuent de croître rapidement et de manière effrénée.

On peut clairement voir cette tendance dans le volume de transactions : en septembre dernier, le volume quotidien moyen de Polymarket se situait entre 20 et 30 millions de dollars, Kalshi était similaire. Mais lorsque le marché crypto a commencé à se replier à partir de la mi-octobre, le volume quotidien de ces deux leaders a fortement augmenté : le 11 octobre, Polymarket a atteint 94 millions de dollars, et Kalshi plus de 200 millions. Ces augmentations sont respectivement de 3 à 7 fois, et elles restent élevées et en forte hausse jusqu’à présent.

Cependant, en termes de volume total, le marché des prédictions reste à un stade précoce. Le volume cumulé de Polymarket et Kalshi n’atteint qu’environ 38,5 milliards de dollars. Ce total est inférieur au volume de transactions d’une seule journée sur Binance, et avec une moyenne quotidienne de 200 millions de dollars, il ne se classe qu’environ 50e parmi toutes les plateformes.

Néanmoins, avec la Coupe du Monde FIFA 2026, le marché devrait encore s’étendre. Selon Citizens Financial Group, d’ici 2030, la taille globale du marché des prédictions pourrait atteindre le niveau d’un billion de dollars. Le rapport d’Eilers & Krejcik ( prévoit qu’à la fin de cette décennie (vers 2030), le volume annuel pourrait atteindre 1 billion de dollars. Avec cette ampleur, le marché pourrait encore croître de dizaines de fois, et plusieurs rapports d’institutions mentionnent que la Coupe du Monde 2026 sera un catalyseur de croissance et un test de résistance pour ce secteur.

) Déconstruction du « smart money » : Analyse des onze stratégies d’arbitrage

Dans ce contexte, l’attractivité la plus forte du marché des prédictions récemment demeure ces « histoires de richesse » intemporelles. Après avoir vu ces histoires, beaucoup pensent à copier ou suivre. Cependant, explorer les principes fondamentaux de ces stratégies, leurs conditions de mise en œuvre et les risques potentiels semble plus fiable. PANews a résumé dix stratégies populaires actuellement discutées sur le marché des prédictions.

1. Arbitrage mathématique pur

Logique : Exploiter le déséquilibre mathématique où Yes + No < 1. Par exemple, si la probabilité de « Oui » pour un événement sur Polymarket est de 55 %, et la probabilité de « Non » sur Kalshi est de 40 %, la somme des probabilités est de 95 %. En plaçant des ordres séparés pour Yes et No des deux côtés, avec un coût total de 0,95, peu importe le résultat final, on obtient un gain de 1, ce qui offre une marge d’arbitrage de 5 %.

Conditions : Cela exige que le participant dispose de compétences techniques avancées pour repérer rapidement ces opportunités, car ce n’est pas une opération simple à réaliser.

Risques : Beaucoup de plateformes ont des critères de jugement différents pour un même événement. Ignorer ces différences peut entraîner des pertes des deux côtés. Par exemple, @linwanwan823 a souligné que lors de la fermeture du gouvernement américain en 2024, les arbitrageurs ont constaté que Polymarket jugeait « fermeture » (YES), tandis que Kalshi jugeait « pas de fermeture » (NO). La différence réside dans la norme de règlement : Polymarket se base sur l’annonce officielle de fermeture par OPM, alors que Kalshi exige que la fermeture réelle dépasse 24 heures.

2. Arbitrage croisé / cross-chain

Logique : Exploiter les divergences de prix pour un même événement entre différentes plateformes (îlots d’informations). Par exemple, Polymarket et Kalshi peuvent avoir des cotes différentes pour « Trump élu ». Si l’un affiche 40 % et l’autre 55 %, on peut acheter dans un sens sur une plateforme et vendre dans l’autre, constituant ainsi une couverture.

Conditions : Semblable au premier, cela nécessite des compétences techniques avancées pour détecter ces divergences.

Risques : Il faut aussi faire attention aux différences dans la façon dont chaque plateforme juge l’événement.

3. Stratégie de « bond » à haute probabilité

Logique : Considérer un événement très certain comme une « obligation à court terme ». Par exemple, avant une décision de la Fed, si le consensus du marché est à 99 %, mais que le prix sur le marché des prédictions reste à 0,95 ou 0,96, cela représente un « intérêt temporel » à saisir.

Conditions : De gros capitaux, car avec un faible rendement par transaction, il faut de grandes sommes pour réaliser un profit significatif.

Risques : Événements imprévus (cygnes noirs). Si un retournement improbable se produit, la perte peut être importante.

4. Sniping de liquidité initiale

Logique : Profiter du « vide » dans le carnet d’ordres lors de la création d’un nouveau marché. Lorsqu’un nouveau marché n’a pas d’ordres de vente, le premier à placer une offre a un pouvoir de fixation des prix absolu. En utilisant un script pour surveiller la blockchain, on peut placer rapidement de très faibles ordres d’achat (0,01-0,05). Ensuite, une fois la liquidité stabilisée, on revend à un prix plus élevé (0,5 ou plus).

Conditions : La forte concurrence nécessite que le serveur soit hébergé très près du nœud pour réduire la latence.

Risques : Similaire à la stratégie de « sniping » lors de l’ouverture d’un meme, si la vitesse n’est pas suffisante, on peut finir en tant que « pigeon ».

5. Trading basé sur la modélisation de probabilité par IA

Logique : Utiliser de grands modèles d’IA, après une analyse approfondie du marché, pour détecter des conclusions divergentes. Par exemple, si l’IA estime que la probabilité réelle de « Real Madrid gagnera » est de 70 %, mais que le marché ne valorise le prix qu’à 0,5, on peut acheter.

Conditions : Outils d’analyse de données complexes et modèles d’apprentissage automatique, avec un coût élevé pour la puissance de calcul IA.

Risques : Mauvaise prédiction de l’IA ou événements inattendus pouvant entraîner des pertes.

6. Modèle d’écart d’information IA

Logique : Exploiter la différence de vitesse de lecture entre machine et humain. Obtenir des informations plus rapides que la majorité, et acheter avant que le marché ne réagisse.

Conditions : Sources d’informations coûteuses, nécessitant souvent des API payantes et des algorithmes précis de reconnaissance IA.

Risques : Attaques de fausses nouvelles ou hallucinations de l’IA.

7. Arbitrage entre marchés liés

Logique : Exploiter le retard dans la transmission de l’effet causal entre événements. La variation de prix d’un événement principal est immédiate, mais la réaction d’un événement secondaire est plus lente. Par exemple, « Trump élu » et « Républicains gagnent le Sénat ».

Conditions : Compréhension approfondie des liens logiques entre événements politiques ou économiques, et capacité à surveiller des centaines de marchés simultanément.

Risques : Échec de la corrélation, comme une absence de lien entre Messi absent et défaite de l’équipe.

8. Market making automatisé et récompenses

Logique : Jouer le rôle de « vendeur de pelles » : ne pas parier sur la direction, mais fournir de la liquidité, en gagnant la différence de prix et des récompenses de plateforme.

Conditions : Stratégies de market making professionnelles et capitaux importants.

Risques : Frais de transaction et événements extrêmes (cygnes noirs).

9. Suivi on-chain et traçage des baleines

Logique : Croire que les « smart money » détiennent des informations privilégiées. Surveiller les adresses à haute réussite, et suivre immédiatement lorsqu’un gros investisseur ouvre une position.

Conditions : Outils d’analyse on-chain, nettoyage des données, élimination des « tests » ou « hedging » des baleines, réponse rapide.

Risques : Contre-attaques ou stratégies de couverture des baleines.

10. Arbitrage basé sur recherche exclusive d’« information »

Logique : Détenir des « informations privées » inconnues du marché, comme le trader français Théo lors de l’élection américaine 2024, qui a anticipé la tendance en découvrant des « électeurs invisibles » et a pris des positions contraires à la majorité.

Conditions : Plan de recherche exclusif et coûts élevés.

Risques : Mauvaise méthode de recherche, menant à des « informations » erronées et à des positions massives dans la mauvaise direction.

11. Manipulation des oracles

Logique : Concernant la détermination du « juge » pour certains événements. La complexité de certains événements ne peut pas être tranchée simplement par un algorithme. Il faut faire appel à un oracle externe, comme UMA avec son Optimistic Oracle. Après chaque événement, une décision humaine doit être soumise à l’UMA, et si plus de 98 % des votes dans deux heures sont en faveur, le résultat est considéré comme vrai. Sinon, une enquête communautaire est lancée.

Cependant, ce mécanisme comporte des vulnérabilités et des possibilités de manipulation. En juillet 2025, par exemple, la question « Zelensky portait-il un costume en juillet ? » a été tranchée négativement par des gros détenteurs de tokens UMA, entraînant une perte d’environ 2 millions de dollars pour les contreparties. D’autres événements comme « L’Ukraine a-t-elle signé un accord minier avec les États-Unis ? » ou « Le gouvernement Trump déclassifie-t-il des documents UFO en 2025 ? » ont aussi montré des traces de manipulation. Beaucoup estiment qu’il n’est pas fiable de laisser un token d’une valeur inférieure à 100 millions de dollars faire la justice dans un marché comme Polymarket.

Conditions : Grande quantité de tokens UMA en circulation ou conditions de jugement contestables.

Risques : La mise à jour des oracles pourrait réduire ces vulnérabilités, avec l’introduction de MOOV2 (Managed Optimistic Oracle V2), limitant les propositions à une liste blanche et réduisant les propositions malveillantes ou spam.

Globalement, ces stratégies se répartissent entre joueurs techniques, financiers et professionnels. Quelles que soient leurs formes, elles reposent toutes sur des avantages asymétriques exclusifs pour générer des profits. Cependant, ces stratégies ne sont probablement efficaces que durant la phase immature du marché (similaire aux arbitrages précoces en crypto). À mesure que le secret se dévoile et que le marché mûrit, la plupart des opportunités d’arbitrage diminueront.

Pourquoi le marché des prédictions peut-il devenir « le remède de l’ère de l’information »

Derrière la croissance du marché et la confiance des institutions, quelle est la véritable magie du marché des prédictions ? La majorité pense qu’il résout un problème central : à l’ère de l’explosion de l’information et de la désinformation, le coût de la vérité devient de plus en plus élevé.

Trois raisons principales peuvent expliquer cela :

1. La « vraie argent » en votes est plus fiable que la recherche. Les sondages traditionnels ou les prévisions d’experts n’ont souvent pas de coûts réels, et le pouvoir de prédiction repose sur des individus ou des institutions ayant une influence. Cela rend beaucoup de prévisions peu crédibles, alors que la structure du marché des prédictions repose sur le résultat d’un jeu d’argent entre plusieurs investisseurs. D’une part, cela permet de faire émerger une sagesse collective à partir de sources d’informations diverses ; d’autre part, le vote monétaire renforce la crédibilité de la prévision. Sur ce plan, le marché des prédictions répond à une « quête de vérité » sociétale, ce qui lui confère une valeur intrinsèque.

2. La capacité de transformer l’avantage professionnel ou informationnel individuel en argent. Cela se voit dans les adresses « smart money » performantes. Bien que leurs stratégies soient variées, leur succès repose souvent sur une maîtrise d’un avantage spécifique ou d’une information privilégiée. Par exemple, certains connaissent très bien un événement sportif, et leur expertise leur donne un avantage considérable dans la prévision de ses différents aspects. D’autres utilisent des techniques pour vérifier rapidement le résultat d’un événement, afin de réaliser des arbitrages en fin de marché. Contrairement à la finance traditionnelle ou au marché crypto, le capital n’est plus la principale force (parfois même un désavantage) ; la compétence et la technologie le sont. Cela attire de nombreux talents dans ce secteur, et ces cas exemplaires deviennent des références.

3. La simplicité du « pari binaire », avec des barrières d’entrée plus faibles que le trading de tokens. En essence, le marché des prédictions est une forme d’option binaire : on parie sur « oui » ou « non ». La barrière d’entrée est faible, sans avoir à gérer des indicateurs techniques ou des stratégies complexes. La plupart des sujets sont simples et compréhensibles : « Qui gagnera ? » plutôt que « Quelle est la technologie derrière ce projet ZKP ? ». Cela explique pourquoi le public cible est probablement beaucoup plus large que celui du marché crypto.

Bien sûr, le marché des prédictions comporte aussi ses inconvénients : cycles courts, faible liquidité sur certains marchés de niche, risques de manipulation ou d’initiés, questions de conformité, etc. La raison principale est que, dans le contexte actuel, le marché des prédictions semble combler le « vide narratif » ennuyeux du marché crypto.

Au fond, le marché des prédictions est une révolution dans la tarification du « futur ». Il assemble, par le jeu de l’argent, des fragments de cognition individuelle pour former la pièce la plus proche de la réalité.

Pour l’observateur, c’est une « machine à vérité » à l’ère de l’information. Pour le participant, c’est une guerre mathématique sans fusil. Avec l’approche de 2026, cette voie d’un billion de dollars ne fait que commencer à se déployer. Mais, peu importe l’évolution des algorithmes ou des stratégies, la vérité la plus simple du marché des prédictions n’a jamais changé : il n’y a pas de déjeuner gratuit, seulement une récompense extrême pour la monétisation de la cognition.