Points forts et inquiétudes : les cinq obstacles à la prospérité du marché de prévision

Rédigé par : Nick Ruzicka

Compilation : Yangz, Techub News

Les marchés de prédiction sont en train de connaître un moment de gloire. Polymarket fait la une des nouvelles avec ses reportages sur les élections présidentielles, et la victoire de Kalshi en matière de réglementation ouvre de nouveaux horizons. Soudain, tout le monde veut parler de cette “machine mondiale de la vérité”. Mais sous le battage médiatique se cache une question plus intéressante : si les marchés de prédiction sont si doués pour prédire l'avenir, pourquoi ne sont-ils pas omniprésents ?

La raison est en réalité très simple, elle est fondamentalement liée à des problèmes d'infrastructure, bien sûr, aux États-Unis, cela implique également des obstacles réglementaires. Bien que les barrières réglementaires soient en train de se desserrer progressivement (par exemple, Kalshi a obtenu l'autorisation de la Commodity Futures Trading Commission des États-Unis, Polymarket choisit un modèle d'exploitation offshore), les défauts d'infrastructure demeurent largement présents. Même dans les régions où les marchés de prévision sont légalement autorisés à fonctionner, ces goulets d'étranglement fondamentaux au développement restent difficiles à surmonter.

Les plateformes qui dominent en 2024 résolvent ces problèmes en dépensant de l'argent. Selon une analyse de Neel Daftary pour Delphi Digital, Polymarket a dépensé environ 10 millions de dollars en incitations pour les market makers, payant un moment plus de 50 000 dollars par jour pour maintenir la liquidité de son carnet de commandes. Aujourd'hui, ces incitations ont chuté à seulement 0,025 dollar par transaction de 100 dollars. De même, Kalshi a dépensé plus de 9 millions de dollars. Ce ne sont pas des solutions durables, mais simplement des pansements sur des cicatrices structurelles.

Il est intéressant de noter que les défis qui entravent le développement des marchés de prédiction ne sont pas mystérieux. Ils sont clairement définis, interconnectés et — pour les bons bâtisseurs — entièrement résolvables. En discutant avec des bâtisseurs dans ce domaine et en analysant la situation globale, cinq questions récurrentes émergent. Nous pouvons les considérer comme un cadre, un ensemble de langages communs pour comprendre pourquoi les marchés de prédiction, malgré leurs vastes perspectives théoriques, restent toujours en mode Beta.

Ces problèmes ne sont pas seulement des problèmes, mais aussi une feuille de route.

Problème 1 : paradoxe de la liquidité

Le problème fondamental réside dans la liquidité. Autrement dit, c'est le dilemme du poulet et de l'œuf qui transforme la plupart des marchés prédictifs en « villes fantômes ». Et le mécanisme derrière ce problème est très simple : d'abord, lorsque de nouveaux marchés sont lancés, la liquidité est insuffisante, ce qui entraîne une très mauvaise expérience pour les traders (glissement élevé, impact sur les prix rendant les transactions non lucratives) et les pousse à partir ; ensuite, le faible volume de transactions dissuade les teneurs de marché professionnels qui ont besoin de frais de transaction stables pour couvrir leurs risques ; sans teneurs de marché, la liquidité continue de s'éroder, formant ainsi un cercle vicieux.

Ce point peut être confirmé par les données : sur Polymarket et Kalshi, la plupart des marchés ont un volume de transactions inférieur à 10 000 $. Même sur des marchés plus importants, il manque la profondeur qui permettrait une véritable participation institutionnelle - toute position significative entraînerait des fluctuations à deux chiffres du prix. La racine du problème réside dans des questions structurelles. Dans une piscine de liquidité cryptographique ordinaire (comme ETH/USDC), vous déposez deux actifs et gagnez des frais grâce aux échanges des traders - même si le prix est défavorable pour vous, les deux actifs conservent toujours une valeur. Mais les marchés de prédiction sont différents : vous détenez un contrat qui pourrait valoir zéro. Il n'y a pas de rééquilibrage, pas de valeur résiduelle, seulement un résultat binaire.

Pire encore, vous serez « chassé avec précision ». Lorsque le marché approche de la liquidation et que les résultats deviennent de plus en plus clairs, les traders mieux informés en savent plus que vous. Ils achèteront les contrats gagnants à un prix avantageux alors que vous vous baserez encore sur des tarifs basés sur des probabilités obsolètes. Ce « flux de commandes toxiques » continue de faire perdre du sang aux teneurs de marché. Pour cela, Polymarket passe en 2024 d'AMM à un carnet d'ordres centralisé : le carnet d'ordres permet aux teneurs de marché de retirer immédiatement leurs ordres lorsqu'ils réalisent qu'ils vont être exploités. Mais cela n'a pas résolu le problème fondamental, cela a simplement donné aux teneurs de marché un outil de défense pour retarder leur perte de sang.

Les plateformes peuvent contourner ce problème en payant directement les créateurs de marché, mais le modèle de subvention ne peut pas être mis à l'échelle. Pour les marchés phares - élections présidentielles, grands événements sportifs, événements cryptographiques majeurs - ce modèle est efficace. Le marché électoral de Polymarket a une grande liquidité, et le marché NFL de Kalshi peut rivaliser avec les paris sportifs traditionnels. Le véritable défi réside dans tous les autres marchés : ceux qui peuvent rendre les marchés prédictifs utiles, mais dont le volume de transactions ne justifie pas des subventions de plusieurs millions de dollars.

Le modèle économique actuel n'est pas durable. Les teneurs de marché ne tirent pas profit des écarts de prix, mais sont rémunérés par la plateforme. Même les fournisseurs de liquidité protégés, avec des pertes limitées (4-5% par marché), ont besoin de subventions écologiques pour atteindre le seuil de rentabilité. La question est : comment rendre la fourniture de liquidité rentable sans brûler d'argent ?

La stratégie de Kalshi trace une voie : en avril 2024, ils ont introduit Susquehanna International Group, un teneur de marché de premier plan à Wall Street, en tant que premier fournisseur institutionnel. Quel en a été le résultat ? La liquidité a augmenté de 30 fois, la profondeur des contrats a atteint 100 000 contrats, et l'écart s'est maintenu en dessous de 3 cents. Mais cela nécessite des éléments que les teneurs de marché de détail ne peuvent pas fournir, tels que des salles de négociation exclusives, des infrastructures personnalisées et des engagements de capital de niveau institutionnel. Le point de rupture n'est pas un meilleur remboursement, mais plutôt d'amener le premier participant institutionnel sérieux à considérer le marché des prévisions comme une classe d'actifs légitime. Une fois que quelqu'un a pris l'initiative, les autres suivront : le risque est réduit, un prix de référence apparaît, et le volume des transactions en résulte.

Mais il y a un point clé ici : les teneurs de marché institutionnels ont besoin de conditions spécifiques. Pour Kalshi, cela signifie qu'une approbation de la CFTC et un cadre réglementaire clair sont nécessaires. En revanche, pour les plateformes de crypto-monnaie natifs et décentralisées - celles qui n'ont pas de protection réglementaire ou de grands bâtisseurs de longue traîne - cette voie n'est pas viable. Ces plateformes sont confrontées à un défi différent : comment initier la liquidité lorsque vous ne pouvez pas offrir de légitimité réglementaire ou de garanties de volume de transactions ? Pour tous les acteurs qui ne sont pas Kalshi ou Polymarket, la question des infrastructures reste en suspens.

Tentatives de rupture des bâtisseurs

Le mécanisme de remboursement des teneurs de marché basé sur la qualité commence à récompenser ceux qui améliorent réellement l'expérience de trading - par exemple, la durée de séjour des ordres, la taille des cotations et l'étroitesse des spreads. Cette approche est très pragmatique, mais elle ne résout pas le problème fondamental : il faut bien que quelqu'un paie pour ces remboursements.

Les tokens de protocole offrent une autre approche : subventionner les fournisseurs de liquidités par le biais de tokens libérés, remplaçant ainsi le modèle de consommation de fonds de capital-risque. Ce mécanisme a aidé Uniswap et Compound à réaliser un démarrage à froid avec succès. Cependant, il reste incertain si les tokens des marchés prévisionnels pourront capturer suffisamment de valeur pour maintenir un relâchement à long terme.

Le mécanisme de niveaux de récompense inter-marchés incite les teneurs de marché à fournir de la liquidité de manière dispersée sur plusieurs marchés, ce qui permet à la fois de répartir les risques et d'améliorer la durabilité de la participation.

Le modèle de liquidité instantanée injecte des fonds uniquement lorsque cela est nécessaire : les robots surveillent les transactions importantes dans le mempool, injectent instantanément une liquidité concentrée, capturent les frais de transaction et se retirent immédiatement. Ce modèle est très efficace en termes de capital, mais nécessite une infrastructure complexe, et il n'a pas résolu le problème fondamental : il faut que quelqu'un prenne le risque de trésorerie. Bien que la stratégie de liquidité instantanée ait généré plus de 750 milliards de dollars de volume de transactions sur Uniswap V3, ce marché est dominé par des acteurs disposant de fonds importants, et les rendements deviennent de plus en plus faibles.

Le marché des résultats continus remet directement en question la structure binaire elle-même. Les traders ne choisissent plus l'option simple « oui/non », mais expriment leurs opinions dans des intervalles continus. Cela peut rassembler la liquidité qui était auparavant dispersée sur les marchés connexes (par exemple, « BTC atteindra-t-il 60 000, 65 000 ou 70 000 dollars ? »). Des projets comme functionSPACE sont en train de construire ce type d'infrastructure, mais n'ont pas encore été soumis à des tests pratiques à grande échelle.

Les expériences les plus audacieuses ont complètement abandonné le modèle de carnet de commandes. Melee Markets a introduit la courbe de liaison dans les marchés de prévisions - chaque résultat a sa propre courbe de prix, les premiers participants obtiennent de meilleurs prix, et les croyants reçoivent des récompenses. Ce système ne nécessite pas du tout de teneurs de marché professionnels. Le marché XO exige que les créateurs de marché utilisent le teneur de marché automatique LS-LMSR pour injecter une liquidité initiale, et à mesure que des fonds entrent, la profondeur du marché s'améliore automatiquement. Les créateurs peuvent gagner des frais, ce qui lie les intérêts à la qualité du marché. Ces deux solutions ont résolu le problème du démarrage à froid sans teneurs de marché professionnels. Le coût de Melee est de sacrifier la flexibilité de sortie (les positions doivent être verrouillées jusqu'à l'annonce des résultats), tandis que le marché XO permet des transactions continues mais exige que les créateurs investissent des fonds initiaux.

Problème 2 : Découverte du marché et expérience utilisateur

Même si la liquidité est résolue, il y a un problème plus général : la plupart des gens ne peuvent tout simplement pas trouver le marché qui les intéresse, et même s'ils le trouvent, l'expérience d'utilisation est plutôt peu conviviale. Mais ce n'est pas seulement un « problème d'expérience utilisateur », c'est aussi un problème structurel. La difficulté à découvrir les marchés aggrave directement le dilemme de la liquidité.

Polymarket a des milliers de marchés en fonctionnement à tout moment, mais le volume des transactions est concentré dans très peu de domaines : marchés électoraux, grands événements sportifs, sujets de cryptomonnaie populaires. Tous les autres marchés sont laissés de côté. Même si un marché de niche a une bonne profondeur, si les utilisateurs ne peuvent pas le découvrir naturellement, le volume des transactions restera faible, et les teneurs de marché finiront par se retirer. Cela crée un cercle vicieux : sans mécanisme de découverte, il n'y a pas de volume de transactions, et donc pas de liquidité.

Au cours du cycle électoral de 2024, le marché principal de Polymarket a représenté la grande majorité des activités de trading. Après les élections, le volume mensuel des transactions sur la plateforme est resté entre 650 millions et 800 millions de dollars, mais ces transactions étaient dispersées dans des marchés sportifs, des cryptomonnaies et des sujets d'actualité. Des milliers d'autres marchés - des questions sur-localisées, des communautés de niche, des événements étranges - n'ont presque aucun enregistrement de transactions.

De plus, les obstacles à l'expérience utilisateur aggravent la situation. Les interfaces de Polymarket et Kalshi sont conçues pour des utilisateurs déjà familiarisés avec les marchés de prédiction. Les utilisateurs ordinaires font face à un défi d'apprentissage sévère : des termes inconnus, la conversion des cotes et des probabilités, et la signification de “acheter des actions YES”. Ces frictions sont gérables pour les utilisateurs natifs de la cryptographie, mais pour tous les autres, cela suffit à les dissuader.

De meilleurs algorithmes sont effectivement utiles, mais le problème central réside dans la distribution : comment faire correspondre des milliers de marchés aux bons utilisateurs au bon moment, tout en évitant la paralysie de choix.

Tentative de rupture des constructeurs

La stratégie la plus prometteuse est d'aller « là où se trouvent les utilisateurs », plutôt que de leur demander d'apprendre une nouvelle plateforme.

Flipr permet aux utilisateurs X de trader directement dans le fil d'informations en @robotisant sur les marchés de prévisions de Polymarket ou Kalshi - pour passer une commande, il suffit de @Flipr en voyant un marché discuté dans un tweet, sans jamais quitter l'application actuelle. Cela revient à intégrer les marchés de prévisions dans la couche de conversation d'Internet, transformant le flux d'informations sociales en interface de trading. De plus, Flipr offre un effet de levier allant jusqu'à 10x et développe des fonctionnalités telles que le copy trading et l'analyse IA - cherchant essentiellement à devenir un terminal de trading complet, parfaitement intégré à Twitter.

L'insight profond ici est que, pour les startups, la distribution est plus importante que l'infrastructure. Au lieu de dépenser des millions pour attirer la liquidité comme Polymarket, il vaut mieux agréger la liquidité existante et rivaliser sur les canaux de distribution.

TradeFox, Stand, Verso Trading et d'autres plateformes sont en train de construire une interface unifiée, agrégeant les cotes de plusieurs plateformes, redirigeant les ordres vers le meilleur lieu de transaction et intégrant un flux d'actualités en temps réel. Si vous êtes un trader professionnel, puisque vous pouvez obtenir de meilleurs prix d'exécution via une interface unique, pourquoi opérer sur plusieurs plateformes en même temps ?

De plus, la solution expérimentale la plus audacieuse considère le mécanisme de découverte comme un problème social plutôt que comme un problème algorithmique. Fireplace, associé à Polymarket, met l'accent sur « investir avec des amis », reproduisant l'ambiance des paris collectifs plutôt que des conjectures individuelles. Poll.fun d'AllianceDAO va encore plus loin : il établit un marché P2P entre petits groupes d'amis, permettant de créer des marchés sur n'importe quel sujet, de parier directement avec des pairs et de procéder au règlement par le biais de votes de créateurs ou de groupes.

Ce modèle ultra-localisé et ultra-social, en se concentrant sur la communauté plutôt que sur l'échelle, contourne complètement le problème de la longue traîne. Ce ne sont pas seulement des optimisations de l'expérience utilisateur, mais aussi des stratégies de distribution. La plateforme qui l'emporte n'aura pas nécessairement la meilleure liquidité ou le plus grand marché, mais elle donnera la meilleure réponse à la question “comment présenter le marché prédictif aux utilisateurs cibles au bon moment”.

Problème 3 : Dilemme des contraintes d'expression

Les données montrent que 85 % des traders sur Polymarket sont en perte, ce qui suffit à alerter tous ceux qui croient en le marché des prévisions. Une partie de cette donnée est inévitable, car il est difficile de faire des prévisions. Mais une autre partie est un problème structurel : la plateforme oblige les traders à se trouver dans des positions sous-optimales, car ils ne peuvent pas exprimer efficacement leurs points de vue.

Avez-vous un point de vue plus précis sur les prévisions ? Désolé. Vous ne pouvez faire que des paris binaires : acheter « oui », acheter « non », puis choisir la taille de la position. Il n'y a pas de levier pour amplifier la conviction, et vous ne pouvez pas combiner plusieurs points de vue en une seule position, et il n'y a pas de résultats conditionnels.

Lorsque les traders ne peuvent pas exprimer efficacement leurs convictions, ils bloquent soit trop de fonds, soit la taille de leur position est insuffisante. Dans les deux cas, le flux de fonds que la plateforme peut capter sera réduit.

Ce défi peut être divisé en deux demandes différentes : d'une part, une catégorie de traders souhaite amplifier un pari unique par le biais de l'effet de levier, tandis qu'une autre catégorie souhaite combiner plusieurs points de vue pour parier.

Effet de levier : Nouvelle idée de règlement continu

Les leviers traditionnels ne fonctionnent pas dans les marchés de prédiction binaires, le problème de dépendance au parcours est extrêmement cruel : même si votre jugement de direction est correct, la volatilité des prix peut vous liquider avant le règlement. Par exemple, une position “Trump gagnant” avec effet de levier pourrait être liquidée lors d'un sondage défavorable, alors que Trump finit par gagner en novembre.

Actuellement, une meilleure solution est apparue, à savoir des contrats perpétuels à règlement continu basés sur des flux de données en temps réel. Seda construit une véritable fonctionnalité de contrat perpétuel basée sur les données de Polymarket et Kalshi, permettant aux positions de se régler en continu, sans avoir à attendre le résultat final d'événements discrets. En septembre de cette année, Seda a ouvert des contrats perpétuels pour les cotes en temps réel du match de boxe Canelo contre Crawford sur le réseau de test (avec un effet de levier initial de 1x), prouvant la viabilité de ce modèle dans le domaine des paris sportifs.

De plus, les options binaires à court terme sont une autre direction qui attire progressivement l'attention. Le volume de transactions des options binaires sur la volatilité des prix des cryptomonnaies lancé par Limitless en septembre de cette année a dépassé 10 millions de dollars - ces marchés offrent un effet de levier implicite grâce à leur structure de revenus, tout en protégeant les traders du risque de liquidation pendant la durée du contrat. Contrairement aux contrats perpétuels, ils se règlent à un moment fixe, mais des cycles de règlement rapides (quelques heures ou quelques jours, et non quelques semaines) offrent aux traders de détail le retour d'information instantané qu'ils désirent.

Actuellement, l'infrastructure connexe mûrit rapidement. Polymarket a collaboré avec Chainlink en septembre pour lancer un marché de prix de cryptomonnaies avec des cycles de 15 minutes. Perp.city et Narrative expérimentent des contrats perpétuels à flux d'informations continus basés sur les moyennes des sondages d'opinion et des sentiments sociaux - ce sont de véritables contrats perpétuels qui ne se régleront jamais en résultats binaires. Les avancées révolutionnaires incluent également le contrat perpétuel d'événements HIP-4 de Hyperliquid - vous tradez des probabilités changeantes, et pas seulement le résultat final. Par exemple, si la probabilité de Trump augmente de 50% à 65% après le débat, vous pouvez réaliser des bénéfices avant même le jour de l'élection. Cela résout le plus grand problème lié à l'effet de levier sur les marchés prédictifs : même si votre jugement final est correct, vous pourriez être liquidé à cause des fluctuations en cours de route. Limitless et Seda attirent également l'attention du marché avec des modèles similaires, ce qui indique que le marché a besoin de transactions continues plutôt que de paris binaires.

Paris combiné : un problème non résolu

Les paris combinés concernent la manière d'exprimer des points de vue multiples et complexes, comme « Trump gagne et le Bitcoin atteint 100 000 dollars et la Réserve fédérale réduit les taux deux fois ». Les paris combinés sont relativement simples dans les jeux d'argent traditionnels, car les maisons de paris traditionnelles, en tant que courtiers centralisés, gèrent le risque diversifié. Les positions contradictoires s'annulent mutuellement, donc elles n'ont besoin de fournir une garantie que pour la plus grande perte nette, et non pour chaque paiement individuel.

Les marchés prédictifs ne peuvent pas le faire, car ils jouent le rôle de dépositaire, chaque position nécessitant un collatéral complet au moment de la transaction. Même les paris combinés modérés exigent que les teneurs de marché immobilisent des fonds plusieurs ordres de grandeur supérieurs à ceux requis par les bookmakers traditionnels pour un risque équivalent.

La solution théorique est un système de marge nette, c'est-à-dire qu'il ne nécessite une garantie que pour la perte nette maximale. Cela nécessite un moteur de risque complexe, une modélisation de la corrélation en temps réel entre des événements non corrélés et nécessitera probablement une contrepartie centralisée. Le chercheur Neel Daftary suggère de commencer par une souscription de paris combinés limités par des teneurs de marché professionnels, puis d'élargir progressivement. Kalshi adopte cette approche - au départ, elle ne propose que des paris combinés sur les mêmes événements, ce qui permet à la plateforme de modéliser plus facilement la corrélation et de gérer les risques dans le contexte d'un événement unique. Cette approche est prudente, mais reconnaît également que, sans mécanisme centralisé, un véritable marché combiné - celui qui offre l'expérience de “choisir librement des options de paris” - est très probablement irréalisable.

La plupart des constructeurs parient sur des contraintes créatives : un effet de levier limité sur le marché à court terme, des paris combinés pré-approuvés, ou des « cotes améliorées » simplifiées que la plateforme peut couvrir. Exprimer les dilemmes pourrait en partie résoudre (comme les contrats à terme perpétuels à règlement continu), mais d'autres aspects (comme les marchés combinés arbitraires) restent encore hors de portée pour les plateformes décentralisées.

Problème 4 : Création d'un marché sans autorisation

Résoudre les problèmes d'expression est une chose, mais la question plus profonde et structurelle est : qui a vraiment le droit de créer un marché ?

Tout le monde s'accorde à dire que les marchés de prévision ont besoin de diversité : des questions hyperlocales, des communautés de niche, des événements étranges et éphémères que les plateformes traditionnelles n'oseraient jamais toucher. Cependant, le mécanisme de création de marchés sans autorisation reste une catastrophe jusqu'à présent.

Le problème central réside dans la très courte demi-vie de l'enthousiasme du marché. Les opportunités de trading les plus explosifs proviennent souvent d'actualités inattendues et de sujets culturels à la mode. Un marché comme “Est-ce que l'Oscar de Will Smith sera annulé après avoir giflé Chris Rock ?” générerait un volume de transactions énorme s'il était lancé immédiatement après l'événement. Mais une fois que la plateforme centralisée a vérifié et mis en ligne, l'enthousiasme du marché s'est déjà estompé.

Cependant, un mécanisme de création totalement sans autorisation sera confronté à trois grands problèmes : la fragmentation sémantique (la même question apparaissant sous dix versions, ce qui divise la liquidité en des pools de fonds inutiles), le démarrage à froid de la liquidité (une liquidité initiale nulle exacerbe le problème du poulet et de l'œuf), et le contrôle de la qualité (la plateforme étant envahie par un marché de faible qualité, et pire encore, l'apparition de marchés d'assassinat et d'autres cauchemars légaux).

Polymarket et Kalshi ont choisi un modèle de curation de plateforme, avec une équipe qui vérifie tous les marchés, garantissant qualité et critères de règlement clairs. Cela a instauré la confiance, mais a sacrifié la vitesse - la plateforme elle-même est devenue un goulot d'étranglement.

Tentatives de rupture des bâtisseurs

Melee adopte une stratégie de type pump.fun pour résoudre le problème du démarrage à froid : les créateurs de marché obtiennent 100 parts, tandis que les premiers acheteurs reçoivent des allocations dégressives (3 parts, 2 parts, 1 part…). Si le marché attire l'attention, les premiers entrants captureront des rendements excédentaires - pouvant dépasser mille fois. Cela crée un métamarché : les traders parient sur quels marchés prospéreront en construisant leurs positions tôt. Le pari central est que seuls les marchés de la plus haute qualité - issus de créateurs de premier plan ou véritablement adaptés à la demande - peuvent attirer un volume de transactions suffisant pour réaliser une sélection naturelle où la bonne monnaie chasse la mauvaise.

XO Market exige que les créateurs utilisent LS-LMSR pour injecter une liquidité initiale de teneur automatique. Les créateurs lient leurs intérêts à la qualité du marché en gagnant des frais. Des plateformes de prévision comme Fact Machine et Opinions.fun permettent aux influenceurs de monétiser leur capital culturel en créant des marchés viraux sur des sujets subjectifs.

Le modèle idéal théorique est un mécanisme de gouvernance communautaire hybride : les utilisateurs doivent mettre en jeu leur réputation et injecter de la liquidité lors de la proposition sur le marché, puis les curateurs de la communauté effectuent une vérification. Cela permet de conserver la rapidité de création sans autorisation tout en ayant un contrôle de qualité par le biais d'un modèle de curation. Cependant, jusqu'à présent, aucun plateforme grand public n'a réussi à mettre en œuvre ce modèle. La contradiction fondamentale demeure : la création sans autorisation favorise la diversité, tandis que la curation humaine garantit la qualité. Celui qui pourra résoudre ce dilemme d'équilibre pourra libérer le potentiel de sur-localisation et de marchés de niche dont l'écosystème a désespérément besoin.

Problème 5 : Oracles et détermination des résultats

Même si tous les autres problèmes ci-dessus - liquidité, mécanisme de découverte, mode d'expression, création de marché - sont résolus, il reste la question fondamentale : qui décidera du résultat final ?

Les plateformes centralisées sont décidées par une équipe, ce qui, bien que très efficace, présente un risque de point de défaillance unique. Les plateformes décentralisées ont besoin d'un système d'oracles capable de traiter n'importe quel problème, sans intervention humaine continue, mais la détermination des résultats reste le problème le plus difficile à résoudre. Comme l'a expliqué le chercheur Neel Daftary pour Delphi Digital, la solution émergente est une architecture à plusieurs niveaux qui peut router les problèmes vers le mécanisme de décision approprié :

Les résultats objectifs utilisent des sources de données automatisées. Polymarket a intégré Chainlink en septembre pour permettre un règlement instantané sur le marché des prix des cryptomonnaies, rapide et certain.

Les problèmes complexes sont traités par des agents IA. La recherche de Chainlink a testé l'oracle IA sur 1 660 marchés Polymarket, atteignant un taux de précision de 89 % (99,7 % pour les événements sportifs). L'oracle Threshold IA de Supra utilise un comité multi-agents pour vérifier les faits et détecter la manipulation, fournissant des résultats signés numériquement.

Les situations ambiguës utilisent un oracle optimiste (comme UMA) - une fois le résultat proposé, les contestataires doivent déposer des fonds pour lancer un défi. Bien qu'il repose sur des mécanismes de théorie des jeux, il est efficace pour traiter des questions claires.

Des événements hautement controversés introduisent un jury basé sur la réputation - le droit de vote est lié aux enregistrements de réputation sur la chaîne, et ne dépend pas uniquement du montant de fonds.

Les infrastructures évoluent rapidement, mais cela reste le problème le plus délicat. Des erreurs dans les résultats porteront atteinte à la confiance, tandis qu'une fois résolu correctement, cela pourra soutenir l'exploitation à grande échelle de millions de marchés.

Pourquoi est-ce si important?

Ces cinq grands problèmes - liquidité, mécanismes de découverte, modes d'expression, création de marché, et détermination des résultats - sont interconnectés. Résoudre la liquidité rend le marché plus attrayant, améliorant ainsi le mécanisme de découverte ; un meilleur mécanisme de découverte attire plus d'utilisateurs, rendant la création sans autorisation possible ; plus de marchés signifie une demande plus urgente de puissants oracles. C'est un système, mais il existe actuellement de nombreux goulots d'étranglement.

L'opportunité réside dans le fait que les géants existants sont bloqués par leur propre modèle. Polymarket et Kalshi ont établi des entreprises prospères sur la base d'hypothèses spécifiques concernant le fonctionnement des marchés de prédiction, et elles n'optimisent que dans les contraintes établies. La nouvelle génération de bâtisseurs peut tout à fait ignorer ces contraintes.

Melee peut expérimenter des courbes de fusion, car elle n'a pas besoin de devenir un deuxième Polymarket ; Flipr peut intégrer l'effet de levier dans le flux d'informations, car il n'a pas besoin de l'approbation de la réglementation américaine ; Seda peut lancer des contrats perpétuels sur la base de flux de données continus, car elle n'est pas soumise à un mode de règlement binaire.

La véritable opportunité est ici - il ne s'agit pas de copier des modèles existants, mais de s'attaquer directement aux problèmes fondamentaux. Ces cinq grands défis sont les jetons d'entrée. Les plateformes capables de résoudre la liquidité, les mécanismes de découverte et les infrastructures d'arbitrage ne gagneront pas seulement des parts de marché, mais ouvriront également tout le potentiel des marchés prédictifs en tant que mécanisme de coordination.

L'année 2024 prouvera que les marchés de prévision peuvent fonctionner à grande échelle, et l'année 2026 prouvera qu'ils peuvent être omniprésents.

Note : Les données de cet article proviennent principalement du rapport sur les marchés de prévision publié par Delphi Digital en octobre 2025 et de l'analyse de Neel Daftary.