Ces marchés de prévision que nous voyons croître de façon exponentielle en 2025 et 2026 ne sont pas simplement une tendance passagère. Je les ai suivis de près et la transformation est réelle : nous passons d’environ $9 milliards en volume annuel en 2024 à plus de $40 milliards en 2025. Cela représente une croissance de plus de 400 %.

Mais ce qui m’a vraiment frappé, c’est que ces marchés ont cessé d’être de simples outils de pari. Ils ont évolué vers quelque chose de bien plus intéressant : une couche globale de vérité. Et voici l’asymétrie positive que peu perçoivent : lorsque vous agrégerez des informations dispersées via des transactions réelles avec de l’argent en jeu, le prix résultant porte beaucoup plus de sagesse collective que toute autre source isolée.

Je vois maintenant émerger des agents d’IA opérant sur ces marchés, et honnêtement, leur valeur ne réside pas dans « mieux prévoir que les humains ». Elle est dans leur capacité à traiter l’information plus rapidement, avec plus de discipline et sans émotion. L’asymétrie positive que ces agents exploitent est justement l’inefficacité temporelle : lorsqu’une nouvelle sort, il y a un décalage entre le moment où elle devrait être intégrée dans le prix et le moment où le marché l’incorpore réellement. Les agents comblent cet écart.

Polymarket et Kalshi dominent pratiquement l’espace maintenant. En février 2026, Kalshi avait déjà 25,9 milliards de dollars en volume hebdomadaire, dépassant Polymarket qui était à 18,3 milliards. La différence stratégique est claire : Polymarket a construit un marché mondial décentralisé, tandis que Kalshi s’est intégré au système financier traditionnel américain.

Ce qui m’intéresse le plus, c’est comment les agents sont structurés. J’ai vu plusieurs tentatives sur le marché, mais la majorité est encore loin d’être un produit mature. Olas Predict a été l’un des premiers à prendre cela au sérieux avec Omenstrat, et ils ont récemment lancé Polystrat pour Polymarket. UnifAI Network adopte une approche très spécifique : acheter des contrats proches de la liquidation avec une probabilité implicite supérieure à 95 %, en recherchant des spreads de 3-5 %.

Mais voici le point qui me fait réfléchir : la véritable asymétrie positive pour ces agents ne vient pas seulement de la vitesse. Elle vient de leur capacité à exécuter des stratégies déterministes dans des environnements aux règles claires. Arbitrage de liquidation, arbitrage Dutch Book, négociation entre plateformes — ce sont celles qui fonctionnent vraiment bien en automatisation.

Le défi que je vois, c’est qu’à mesure que plus d’agents entrent sur le marché, cette asymétrie positive va s’éroder. C’est pourquoi les modèles d’affaires les plus durables ne misent pas tout sur l’alpha. Ils créent des couches : infrastructure de données et d’exécution (revenu B2B stable), écosystème de stratégies tierces (monétisation par frais ou participation), et coffres avec agents autonomes (frais de gestion et de performance).

J’ai suivi des outils comme Polyseer, Oddpool et Verso. Ces plateformes créent la base d’analyse et de signaux dont les agents ont besoin. Mais il manque encore cette étape vers un produit vraiment intégré, avec une gestion des risques systématique, un backtesting robuste et une exécution fiable.

Le marché en est encore à ses débuts. Mais la direction est claire : les agents de marchés de prévision deviendront une forme de produit importante dans les années à venir, à condition de maintenir cette asymétrie positive par une exécution disciplinée, des coûts opérationnels faibles et une capacité à saisir les opportunités intermarchés. Ceux qui réussiront à combiner une infrastructure solide avec un contrôle réel du risque seront bien positionnés.