Lorsque Polymarket et d'autres passent en « coulisses » : la deuxième moitié du marché des prévisions, en dehors des bourses ?

La probabilité n’appartient plus à une seule plateforme, l’agrégation, les produits dérivés et l’infrastructure d’exécution intelligente qui l’entourent sont en train de se former.

Rédigé par : Frank le Fermier

Le marché des prévisions subit récemment un changement intéressant.

Des plateformes comme Binance, Coinbase, jusqu'à Interactive Brokers (IBKR) et Robinhood, les principaux acteurs déplacent leur attention, ne cherchant plus à reproduire un Polymarket.

Tout le monde cherche des moyens de faire en sorte que Polymarket et Kalshi « se retirent progressivement en coulisses », devenant une capacité sous-jacente que d'autres produits financiers peuvent utiliser directement.

C'est en fait très similaire au trading d'actions aujourd'hui, les utilisateurs achètent des TSLA via Futu, Tiger ou Robinhood, et la plupart d'entre eux ne se soucient pas de l'endroit où leur commande finit par aller, quel Market Maker elle atteint, ou quel système de règlement elle traverse.

Le marché des prévisions pourrait également évoluer de cette manière.

L'interface frontale pourrait être une plateforme de courtage, un portefeuille, une application d'actualités ou même un agent AI, tandis que les agrégateurs et les routeurs se situeraient entre eux, avec Polymarket et Kalshi fournissant réellement le marché, la liquidité et le règlement, devenant de plus en plus comme une infrastructure financière cachée.

En regardant DeFi, de l'AMM aux agrégateurs, produits dérivés, market making professionnel et exécution intelligente, ce chemin a déjà été parcouru.

Le marché des prévisions entre peut-être dans une seconde moitié similaire.

I. Le marché des prévisions commence à se diriger davantage vers les « coulisses »

Au cours des dernières années, le marché des prévisions a prouvé que l’« incertitude » du monde réel peut effectivement devenir un actif de trading avec un prix et une liquidité.

Des élections présidentielles américaines aux événements sportifs comme la Coupe du Monde, en passant par la crypto, l'économie macro et même la culture de divertissement, de nombreuses questions qui ne pouvaient auparavant être que discutées ont été compressées par des plateformes comme Polymarket et Kalshi en un Event Contract pouvant être acheté et vendu, générant des gains et des pertes.

C'est une étape très importante, et lorsque cette demande commence à être validée, les stratégies des principaux acteurs commencent également à changer de manière significative.

En avril de cette année, Binance a intégré Predict.fun, fournissant des capacités de marché via une infrastructure de marché de prévisions tierce, tout en offrant une interface frontale permettant aux utilisateurs de trader directement des événements probabilistes dans l'application ; deux mois plus tard, ils ont encore ouvert l'API des marchés de prévisions, permettant aux stratégies quantitatives, aux bots de trading et aux produits tiers d'accéder directement aux données de marché et aux capacités de trading.

Coinbase suit une voie similaire, intégrant les marchés de prévisions dans son « Everything Exchange », mais la liquidité du marché au lancement provenait entièrement de Kalshi, et a clairement indiqué qu'elle soutiendrait à l'avenir davantage de lieux de marché de prévisions.

Du côté de la finance traditionnelle, IBKR a déjà fait un pas de plus.

En mai de cette année, IBKR a directement intégré Kalshi, CME Group et ForecastEx dans une interface unifiée, permettant aux utilisateurs de rechercher des événements, de comparer les prix et la liquidité de différentes bourses, et de réaliser des transactions sans avoir à ouvrir des comptes séparés.

Robinhood a également commencé à s'étendre vers les couches de trading et de règlement, en collaborant avec Susquehanna pour opérer Rothera, qui a pris en charge l'infrastructure de trading et de règlement enregistrée par la CFTC de l'ancien MIAXdx/LedgerX, et a commencé en juin à router certains Event Contracts de la Coupe du Monde et de la Major League Baseball vers cette bourse associée.

Les actions de ces principaux acteurs pointent en réalité vers une même chose, à savoir que le marché des prévisions passe d'une « destination » que les utilisateurs doivent activement visiter, à une capacité financière pouvant être appelée par d'autres produits.

Auparavant, si nous voulions trader les prochaines élections de mi-mandat américaines, nous devions probablement d'abord ouvrir Polymarket, puis trouver le marché correspondant, mais à l'avenir, cela pourrait être une carte d'événement apparaissant sur la page d'accueil de Binance, ou une probabilité en temps réel clignotant à côté d'une actualité financière sur Robinhood.

Les utilisateurs pourraient même ne pas réaliser qu'ils sont en train de trader sur le marché des prévisions, et quant à savoir si la commande provient finalement de Predict.fun, Kalshi, CME, ou est routée vers plusieurs marchés par un routeur, cela devient moins important.

Cela signifie également que le marché des prévisions devient de plus en plus invisible, tandis que l'actif de prévision devient de plus en plus important.

Une fois que nous atteignons ce point, les questions réellement intéressantes pour l'industrie changent également : comment organiser cette liquidité dispersée entre Polymarket, Kalshi, Predict.fun et d'autres marchés ?

Par exemple, autour des élections de mi-mandat américaines, où sont les meilleurs prix ? Où est la plus grande profondeur ? Y a-t-il un biais de probabilité entre deux marchés ?

Ces questions ressemblent beaucoup à celles du début de DeFi. Uniswap a prouvé que les tokens pouvaient être échangés sur la chaîne, mais le marché n'a pas cessé de « recréer dix Uniswap », et ce qui a réellement émergé, ce sont des agrégateurs de liquidité comme 1inch, des réseaux d'exécution intelligente comme CoW Swap, des infrastructures de produits dérivés comme Hyperliquid, ainsi que des market makers et des systèmes de trading quantitatif qui ont poussé autour d'eux.

Le marché des prévisions est également en train d'atteindre une phase similaire.

Fortune est un exemple typique d'un cas précoce, ayant complété plusieurs tours de financement tels que Seed et Pre-A jusqu'en août de cette année, avec un montant total dépassant 4 millions de dollars, utilisé pour la mise à niveau de Fortune Agent, l'intégration de davantage de marchés de prévisions, ainsi que l'expansion de la liquidité et des infrastructures connexes.

Ce qu'il cherche à toucher, c'est « l'infrastructure de liquidité pour les marchés de prévisions », et il a récemment intégré la liquidité de Polymarket, en plus de Predict.fun, dans une entrée unifiée de Fortune Markets.

Les utilisateurs peuvent désormais consulter les marchés, volumes de transactions, liquidités et probabilités implicites provenant de différentes sources en un seul endroit, sans avoir à naviguer entre différents marchés de prévisions.

C'est juste une forme très précoce, mais cela révèle déjà ce que Fortune souhaite réaliser : abstraire progressivement les marchés de prévisions, qui étaient auparavant fragmentés, en une couche de liquidité unifiée.

II. Pas seulement un « 1inch des marchés de prévisions », que peut-on faire d'autre ?

Bien sûr, si l'on comprend simplement de manière simpliste des nouveaux acteurs comme Fortune comme un « 1inch des marchés de prévisions », cela serait un peu réducteur.

Le marché des prévisions ne va pas nécessairement reproduire intégralement le chemin de développement de DeFi, ces nouveaux acteurs comme Fortune tentent principalement de déplacer leur perspective du marché de prévisions vers l'actif de prévision.

Cela peut sembler ne différer que par un mot, mais la logique sous-jacente est complètement différente : le marché s'intéresse à « où trader », tandis que l'actif s'intéresse à « ce qui est réellement échangé, et ce qui peut être construit autour de cela ».

Tout comme le BTC n'appartient pas à Binance, Tesla ne peut pas être échangé uniquement sur Robinhood, le marché américain ne se limite pas à des transactions au comptant, et la crypto ne se limite pas à des transactions au comptant, une fois que les actifs de prévision peuvent être recherchés, évalués, combinés et échangés à travers différents marchés, l'infrastructure au-dessus du marché a réellement la possibilité de se former.

Prenons Fortune comme exemple, le système que ces nouveaux acteurs souhaitent construire peut être grossièrement décomposé en plusieurs niveaux interconnectés.

1. Rassembler les actifs de prévision dispersés

Comme tout le monde le sait, le marché des prévisions d'aujourd'hui reste hautement dispersé.

Le même type d'événements peut exister simultanément sur Polymarket, Predict.fun et d'autres plateformes, et chaque plateforme possède sa propre structure de marché, liquidité et tarification.

Dès avril de cette année, le marché de prévisions natif de Fortune a été lancé, et en août, il a intégré Polymarket CLOB v2, en plus de Predict.fun, dans l'entrée unifiée de Fortune Markets.

Les utilisateurs peuvent désormais parcourir directement les marchés d'événements provenant de différentes sources de liquidité sur Fortune Markets, et comparer la liquidité, le volume de transactions et les probabilités implicites avant de constituer une position.

Le nouveau processus de trading a également ajouté des fonctionnalités telles que la sélection des résultats, l'aperçu des positions et le portefeuille, reliant progressivement la découverte de marché, la constitution de position et la gestion ultérieure.

Auparavant, un utilisateur souhaitant trader le même type d'événements politiques, sportifs ou crypto devait naviguer sur plusieurs plateformes pour rechercher, puis comparer les prix et la profondeur, mais maintenant Fortune Markets a compressé ce processus en « découverte d'événements → comparaison entre différentes plateformes → choix des prix et de la liquidité → constitution de position → gestion unifiée ».

En théorie, l'agrégation des marchés prédictifs est en réalité beaucoup plus complexe qu'un simple agrégateur DEX.

1 ETH reste le même ETH sur Uniswap et Curve, mais deux marchés prédictifs qui semblent presque identiques peuvent devenir des actifs complètement différents simplement en raison de légères différences dans les délais, les définitions d'événements, les critères de jugement ou les règles de règlement.

Dans cette optique, ce que Fortune fait d'abord, ce n'est pas de créer plus de marchés, mais de transformer progressivement les actifs prédictifs éparpillés sur différentes plateformes en un pool d'actifs plus facile à rechercher, comparer et échanger.

2. De « acheter OUI / NON » à des produits financiers plus complets

Une fois que les actifs sont connectés, la question suivante change naturellement.

Aujourd'hui, la méthode de trading la plus courante sur les marchés prédictifs reste d'acheter OUI si l'on est optimiste sur un résultat ; si l'on n'est pas optimiste, on achète NON, puis on attend le règlement de l'événement.

C'est très similaire à l'époque où la crypto se limitait aux transactions au comptant.

Mais si les actifs prédictifs finissent par évoluer en une catégorie d'actifs suffisamment grande, la demande de trading ne restera théoriquement pas toujours limitée aux paris binaires. Lorsque la taille de l'actif sous-jacent est suffisamment grande, le marché tend généralement à développer des produits dérivés, des options, des portefeuilles, des couvertures et des produits structurés.

C'est aussi la raison pour laquelle Fortune intègre les dérivés prédictifs dans sa direction produit globale ; elle souhaite transformer le contrat d'événement d'un simple contrat binaire « attendant la réponse finale » en un actif prédictif pouvant être combiné, géré et utilisé de manière stratégique.

Cette étape est en fait cruciale.

Car la véritable maturité d'une catégorie d'actifs ne se mesure pas seulement à l'animation du marché au comptant, mais à la capacité de former une structure financière suffisamment riche autour d'elle.

Le BTC a progressivement formé le système de trading complet d'aujourd'hui après être passé du marché au comptant aux produits perpétuels, aux options et aux produits structurés ; le marché boursier possède également des contrats à terme, des options, des ETF et divers outils de portefeuille.

Ce sur quoi Fortune parie maintenant, c'est que l'actif prédictif connaîtra également un processus de financiarisation similaire.

Cependant, cela soulève une autre question : si à l'avenir un utilisateur est confronté non pas à quelques marchés, mais à des centaines, voire des milliers d'actifs prédictifs, voire à différentes combinaisons et stratégies, aura-t-il encore la capacité de mener toutes les recherches et exécutions lui-même ?

C'est là que l'agent AI de Fortune devrait vraiment intervenir.

3. Intégrer l'IA directement dans la chaîne de trading

Pour être réaliste, les marchés prédictifs pourraient être l'un des scénarios financiers les plus faciles à comprendre pour un agent AI.

Car il existe naturellement une chaîne de transmission très claire : changement dans le monde réel → apparition de nouvelles informations → changement de probabilité d'événement → revalorisation du marché → création d'opportunités de trading.

Cependant, le trading traditionnel nécessite de compléter manuellement tout le processus, depuis la consultation des nouvelles, le défilement des réseaux sociaux, l'analyse du sentiment du marché, jusqu'à évaluer si cette information va effectivement changer la probabilité d'un événement donné, puis trouver le marché correspondant, comparer les prix, déterminer la position et exécuter le trade.

Ce que Fortune Agent souhaite compresser, c'est précisément cette chaîne.

L'agent de trading déjà en ligne a été conçu comme un système multi-agents, cherchant continuellement des opportunités à partir de trois types de signaux : nouvelles, sentiment et arbitrage, puis validant les conditions. Une fois que l'utilisateur connecte son portefeuille, il peut définir le montant de chaque transaction, le niveau de risque et s'il souhaite activer le trading automatisé.

Si l'on approfondit la description de Fortune concernant les agents, on trouve également une intelligence de marché 24/7, une prise de décision structurée, une gestion des risques et une exécution, ce qui, combiné avec les marchés Fortune, relie complètement la logique produit.

Par exemple, si un événement macroéconomique voit soudainement apparaître un nouveau signal politique.

L'agent capture d'abord l'information et évalue si elle pourrait changer la probabilité réelle d'un événement ; ensuite, les marchés Fortune peuvent simultanément fournir des actifs prédictifs pertinents, des prix et de la liquidité provenant de différents lieux ; si les cotations du marché n'ont pas encore pleinement reflété les nouvelles informations, l'agent recherche alors des opportunités de trading et des chemins d'exécution plus appropriés.

À ce stade, ce que Fortune cherche à faire n'est plus seulement un « prédicteur AI », mais se rapproche davantage de la connexion des couches d'information, d'actifs, de liquidité et d'exécution.

Et à l'extérieur, il y a une couche responsable de l'activation de ce réseau, la couche d'incitation. Fortune a déjà établi un système d'incitation centré sur les F Points, comprenant des vérifications quotidiennes et un mécanisme d'invitation ; les utilisateurs qui invitent d'autres participants peuvent obtenir 10 % des bénéfices F de ces derniers.

Cela ressemble à des systèmes de points, NFT et de parrainage courants dans les projets Web3 traditionnels, mais dans l'ensemble de l'architecture produit, cela répond en réalité à une question très concrète : d'où proviennent la liquidité, les utilisateurs de trading et les participants à l'écosystème dans les premières étapes d'un nouveau réseau d'actifs prédictifs ?

Plus d'utilisateurs impliqués entraînent plus de trading et de liquidité ; une liquidité plus profonde améliore l'expérience de transaction, attirant encore plus de nouveaux utilisateurs et stratégies ; lorsque des agents et d'autres produits financiers sont ajoutés, la fréquence de trading et la complexité des stratégies peuvent également augmenter.

Ainsi, en reliant Fortune dans son ensemble, ce qu'elle essaie réellement de construire n'est pas une fonctionnalité isolée, mais une chaîne relativement complète :

• Les marchés prédictifs fournissent des actifs d'événements sous-jacents ;
• Les marchés Fortune relient les actifs et la liquidité ;
• Les dérivés prédictifs étendent les façons financières d'exprimer les actifs ;
• L'agent Fortune gère le traitement de l'information et l'exécution des transactions ;
• La couche d'incitation fournit la dynamique de croissance précoce pour l'ensemble du réseau ;

Ainsi, si l'on devait donner à Fortune une position, elle n'est pas seulement un marché prédictif, ni simplement un « 1inch des marchés prédictifs ».

Plus précisément, elle souhaite créer une infrastructure de trading et d'exécution autour des actifs prédictifs.

Trois, quand la « probabilité » devient réellement un actif

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Bien sûr, il est encore difficile de conclure si Fortune pourra réellement réaliser cette feuille de route.

C'est encore un projet précoce.

L'accès à la liquidité de Polymarket et l'agent sont déjà visibles dans des produits réels, mais un routage de commandes unifié, des dérivés prédictifs matures et un réseau de liquidité inter-marchés suffisamment profond n'ont pas encore atteint leur forme finale.

Mais si l'on élargit la perspective à l'ensemble de l'industrie, la direction dans laquelle Fortune parie n'est pas isolée. Apex a déjà commencé à intégrer les contrats d'événements de Kalshi via API dans les infrastructures des courtiers ; Paradigm développe également un terminal de marché prédictif destiné aux traders professionnels et étudie le market making interne et l'indice de marché prédictif.

Les marchés prédictifs ressemblent de plus en plus à un véritable marché financier, et un véritable marché financier ne se limite certainement pas à des bourses.

Il y a au moins trois niveaux de changements à observer.

1. De Bet à Portfolio, une financiarisation élevée

Aujourd'hui, beaucoup de gens découvrent les marchés prédictifs pour la première fois en pensant qu'il s'agit de « parier sur un événement ».

Mais pour les traders plus matures, il est en réalité possible de créer une série de portefeuilles d'actifs qui expriment des opinions complètes.

Par exemple, lorsqu'un trader juge que l'inflation américaine est en train de remonter et que la Fed devient plus hawkish, il ne se limite pas à trader « si la prochaine FOMC va augmenter les taux », mais peut également établir des positions autour de « si la Fed maintiendra des taux plus élevés », « si le BTC dépassera un certain niveau d'ici la fin de l'année », « si les États-Unis éviteront une récession », etc.

Chacune de ces positions est un contrat d'événement, mais combinées, elles peuvent exprimer une thèse macroéconomique complète de type Higher for Longer.

Si cette phase se concrétise, la gestion de portefeuille, la corrélation, la couverture et la gestion des risques suivront naturellement. À ce moment-là, si des projets comme Fortune peuvent réellement combler le vide des dérivés et des niveaux de portefeuille, leur valeur ne se limitera plus à aider les utilisateurs à « ouvrir moins d'onglets ».

2. Du trading sur un marché unique à l'exécution agrégée inter-marchés

C'est assez facile à comprendre, plus le marché est grand, moins l'importance d'une seule plateforme peut être élevée.

La crypto n'a finalement pas formé un schéma où « une bourse porte toute la liquidité », et il est très probable que le marché prédictif ne le fasse pas non plus.

Différents systèmes de régulation, groupes d'utilisateurs, teneurs de marché, catégories d'événements et régions vont créer une segmentation du marché à long terme, et la segmentation du marché est en soi une opportunité d'infrastructure, après tout, les arbitragistes ont besoin de prix, les teneurs de marché ont besoin de flux d'ordres, les institutions ont besoin de profondeur, et les utilisateurs ordinaires ont besoin des meilleurs prix d'exécution, tandis que les Agents ont besoin de suffisamment de lieux à scanner et à exécuter.

Ainsi, lorsque le marché prédictif atteindra sa véritable maturité, les points d'entrée de trading pourraient devenir de plus en plus « invisibles », par exemple, en voyant une nouvelle dans l'application d'un courtier : « Probabilité d'ajustement des taux par la Fed le mois prochain : 72 % »

À côté, un bouton permet d'acheter, peu importe si les ordres proviennent de Polymarket, Kalshi, ou sont répartis sur trois marchés, cela n'a pas d'importance.

C'est le véritable changement que l'API pourrait apporter.

3. De l'Homme Trader à l'IA Trader

Je crois fermement que les marchés prédictifs pourraient devenir l'un des scénarios d'application financière les plus naturels pour les Agents IA.

Car il s'agit d'une chaîne « information → probabilité → prix → transaction », et c'est précisément là où l'IA excelle.

Si l'on considère que la crypto a offert aux Agents IA un système financier sans besoin de compte bancaire, pouvant contrôler des actifs 24 heures sur 24, alors le marché prédictif leur offre un marché où ils peuvent directement échanger des « cognitions ».

L'une des capacités les plus essentielles de l'IA est de traiter l'information, et l'actif central du marché prédictif est en fait la probabilité formée après compression de l'information.

Les deux s'harmonisent naturellement.

Imaginons qu'à l'avenir, un Agent puisse écouter simultanément des nouvelles, des médias sociaux, des données macroéconomiques, des données on-chain, des annonces d'entreprises, des compétitions sportives, des documents politiques, etc., et recalculer en permanence son modèle de probabilité.

Dès que le prix du marché s'écarte suffisamment de ce modèle, il passe directement un ordre, et à ce moment-là, la vitesse du marché prédictif changera également.

Autrefois, l'Alpha pouvait provenir de voir une nouvelle avant les autres, mais cela pourrait devenir : mon Agent comprend plus rapidement que le vôtre ce que signifie cette nouvelle ; et même à une étape suivante, qui peut convertir plus rapidement son avantage cognitif en transactions entre plusieurs lieux.

Ainsi, l'avantage informationnel, l'avantage du modèle et l'avantage d'exécution deviendront progressivement une seule et même chose.

C'est peut-être là que réside le véritable intérêt de l'IA × marché prédictif, bien sûr, avant que toutes ces imaginations ne se réalisent, il y a plusieurs problèmes réels à surmonter.

• Tout d'abord, la liquidité, sans un carnet d'ordres suffisamment profond, même les routeurs et dérivés les plus avancés n'ont pas de sens ;
• Ensuite, la résolution, le marché prédictif a toujours besoin d'un mécanisme de règlement d'événements fiable, clair et le moins controversé possible ;
• Ensuite, la régulation, un contrat d'événement appartient-il à un dérivé, à un jeu, ou est-ce un nouvel instrument financier, les réponses varient encore considérablement d'une région à l'autre ;
• Enfin, il y a l'Agent lui-même, l'IA peut traiter une grande quantité d'informations, mais il y a encore une grande distance entre « pouvoir résumer des nouvelles » et « pouvoir générer de l'Alpha de manière stable » ;

Ces problèmes ne disparaîtront pas simplement parce que le marché est en croissance.

Au contraire, ce n'est qu'une fois que ces infrastructures seront progressivement complétées que les actifs prédictifs pourront véritablement passer d'une nouvelle catégorie de transaction à une catégorie d'actifs mature.

Écrit à la fin

Objectivement, depuis l'élection présidentielle américaine de 2024 jusqu'à la Coupe du Monde de 2026, Polymarket et Kalshi ont déjà accompli le premier tour d'éducation des utilisateurs le plus difficile pour les marchés prédictifs :

De nombreuses incertitudes du monde réel peuvent vraiment être échangées.

Mais cela ressemble plus à la première mi-temps, si l'on regarde l'histoire du développement de presque tous les marchés financiers, on constate que prouver qu'un actif peut être échangé n'est jamais la fin de l'histoire.

À mesure que le nombre de participants, d'actifs et de plateformes augmente, ce qui détermine la maturité du marché est souvent ces éléments moins sexy en dehors des bourses, tels que la liquidité, le market making, le routage, les dérivés, la gestion des risques, les stratégies de portefeuille, ainsi qu'une exécution plus libre et plus automatisée.

DeFi a déjà parcouru ce chemin, et le marché prédictif est probablement en train de suivre une voie similaire.

Ainsi, en regardant aujourd'hui des nouveaux acteurs comme Fortune, ce qui mérite vraiment d'être observé, c'est comment, après que de plus en plus de « probabilités » deviennent réellement des actifs, nous pouvons les échanger de manière plus efficace ?

Cela nécessite une liquidité plus profonde, des outils financiers plus riches, une exécution plus efficace, et un Agent IA capable de comprendre le monde réel 24 heures sur 24 et de recalculer continuellement les probabilités.

Et c'est peut-être là que réside la véritable seconde mi-temps du marché prédictif, passant de « marché » à actifs prédictifs.