A16z Crypto dernière publication : pourquoi avons-nous besoin de prévoir le marché ?

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Auteur : Scott Kominers

Traduction : Jiāhuān, ChainCatcher

Les marchés de prédiction permettent aux gens de trader sur le résultat d'événements. L'année dernière, ils ont été massivement introduits aux États-Unis, et sont aujourd'hui utilisés pour suivre une variété d'événements, allant de la géopolitique aux résultats de récompenses de divertissement. Mais qu'est-ce que c'est exactement ?

En tant qu'économiste spécialisé depuis longtemps dans l'étude des marchés et des mécanismes d'incitation, ma réponse est simple : un marché de prédiction est essentiellement un marché. Un marché est un outil fondamental pour l'allocation des ressources, garantissant que les biens et services circulent vers ceux qui les valorisent le plus.

Dans ce processus, le marché agrège également l'information : l'équilibre du marché (c'est-à-dire l'atteinte d'un équilibre entre l'offre et la demande) est en réalité un mécanisme de synthèse de la cognition de tous les participants, raffinée en signaux de prix.

Les plateformes et produits de marché de prédiction exploitent directement cette capacité d'agrégation pour prévoir des événements futurs spécifiques : ils conçoivent un type d'actif lié à l'événement, qui génère un rendement lorsque le résultat spécifique se produit, et les gens échangent ces actifs en fonction de leur jugement sur la probabilité que le résultat se réalise.

Une telle utilisation existe depuis longtemps.

Les entreprises utilisent depuis longtemps les marchés de prédiction pour obtenir des informations implicites de leurs employés, par exemple pour prévoir si un produit important sera lancé à temps ; les scientifiques s'en servent pour évaluer la probabilité de succès de la reproduction d'expériences ; aujourd'hui, plusieurs médias collaborent avec des marchés de prédiction, utilisant la "sagesse collective" pour compléter leurs sources d'information et leurs reportages.

Les marchés de prédiction collectent directement l'information auprès des participants, c'est-à-dire la perception de chacun sur l'avenir, puis rassemblent ces informations dans un marché pour répondre à la question de la probabilité qu'un événement se produise.

Les gens peuvent par exemple parier sur la valeur future d'une entreprise comme en bourse, ou sur le prix futur de matières premières comme le pétrole, en misant sur ces événements. La différence est que la demande pour des actifs comme le pétrole est influencée par de nombreux facteurs, alors que les actifs conçus par les marchés de prédiction ne génèrent un rendement que si un événement spécifique se produit.

Si le prix du pétrole augmente, on sait que la demande a augmenté par rapport à l'offre, mais pas nécessairement pourquoi : cela peut être dû à une anticipation d'une escalade du conflit au Moyen-Orient, ou à une nouvelle utilisation du pétrole découverte.

Grâce aux marchés de prédiction, on peut isoler et prévoir chaque possibilité séparément.

Par exemple, un marché de prédiction sur la question "Le détroit d'Hormuz restera-t-il ouvert à un moment précis ?" pourrait fonctionner avec un contrat : si l'événement se produit, chaque contrat vaut un dollar.

En achetant et vendant ces actifs à plusieurs reprises, le prix du marché devient un "indicateur de probabilité", reflétant la perception collective des traders quant à la probabilité que l'événement se réalise.

Comment cela fonctionne-t-il concrètement ? Supposons qu'un résultat ait un prix unitaire de 0,50 dollar, ce qui correspond à une probabilité de 50 %. Si vous pensez que la probabilité que le détroit reste ouvert est supérieure à 50 %, par exemple 67 %, vous achèterez ; si votre jugement est correct, vous recevrez 0,67 dollar pour un coût de 0,50 dollar, réalisant ainsi un profit.

Ce processus de trading tend à faire monter le prix du marché et l'estimation de la probabilité, comme si quelqu'un pensait que le marché sous-estimait cette probabilité. Inversement, si quelqu'un pense que le prix est trop élevé, il le vendra à un prix plus bas, ce qui fait baisser la probabilité estimée par le marché.

Lorsque le marché de prédiction fonctionne bien, il présente plusieurs avantages évidents par rapport à d'autres méthodes de prévision.

D'abord, il peut fournir directement une estimation probabiliste, ce qui est une "superpuissance" en soi.

Les sondages d'opinion et questionnaires donnent seulement des "opinions en pourcentage", mais pour les convertir en probabilités, il faut faire des analyses statistiques pour déterminer la relation entre cette proportion observée et la population totale. De plus, les sondages ne sont qu'une photographie à un moment donné, alors que le marché de prédiction peut se mettre à jour en temps réel avec l'arrivée de nouveaux participants et d'informations.

Plus important encore, les marchés de prédiction ont une incitation intégrée : acheteurs et vendeurs misent de l'argent réel, et en cas d'erreur, ils perdent. Cela pousse les participants à réfléchir sérieusement à l'information qu'ils détiennent, et à investir dans les questions où ils ont le plus de certitude.

Inversement, la possibilité de réaliser des profits grâce à l'information et au jugement professionnel dans ces marchés incite aussi à faire des recherches et à clarifier les questions.

(Un exemple bien connu est celui d’un participant à un marché de prédiction avant l’élection présidentielle américaine de 2024, qui a même mené une enquête par sondage de manière non conventionnelle pour obtenir des informations que les instituts de sondage traditionnels ne pouvaient pas fournir.)

Enfin, la couverture des marchés de prédiction est également un avantage considérable. Quelqu’un qui connaît les événements susceptibles d’affecter la demande de pétrole peut théoriquement prendre des positions longues ou courtes sur le pétrole ; mais beaucoup de résultats que l’on souhaite prévoir ne disposent pas de marchés de matières premières ou d’actions correspondants pour parier. Dans ce cas, le marché de prédiction devient une option idéale.

Par exemple, récemment, des marchés de prédiction ont été créés pour déterminer "Quel modèle d’IA performe le mieux dans diverses tâches", une question trop spécifique pour que les marchés de matières premières traditionnels puissent la refléter. Et n’importe qui peut créer et financer un marché de prédiction pour ces questions détaillées.

Ces idées ne sont pas nouvelles. Déjà au XVIe siècle en Europe, des pratiques similaires existaient pour prévoir le prochain pape.

Les bases modernes des marchés de prédiction reposent sur l’économie, la statistique, la conception de marchés et l’informatique. Charles Plott et Shyam Sunder ont proposé dans les années 1980 le premier cadre académique formel, et peu après, le premier marché de prédiction moderne, "Iowa Electronic Markets", a été lancé.

Grâce à Internet, ce modèle peut aujourd’hui rassembler des informations dispersées à l’échelle mondiale. Mais pour que le potentiel des marchés de prédiction soit pleinement réalisé, plusieurs conditions préalables doivent être réunies.

Une concerne l’infrastructure : comment vérifier et parvenir à un consensus sur le fait qu’un événement s’est produit, comment assurer la transparence et la traçabilité du fonctionnement du marché, et comment gérer à grande échelle des contrats qui pourraient faire l’objet de controverses ou de manipulations.

Une autre concerne la conception du marché. D’abord, il faut que ceux qui détiennent l’information pertinente soient disposés à participer. Si personne ne participe parce qu’il n’a pas l’information, les signaux de prix ne signifient rien ; inversement, si tous ceux qui détiennent l’information participent, l’estimation du marché ne sera pas biaisée.

J’avais déjà souligné en 2016 que les marchés de prédiction pouvaient sous-estimer la probabilité du Brexit ou de la victoire de Trump, car à l’époque, la compréhension de la montée du populisme était encore limitée.

Un autre problème survient si quelqu’un détient une "information parfaite", comme connaître à l’avance le résultat réel, ce qui pose aussi problème, surtout si cette personne peut influencer le résultat.

Imaginez : si un insider d’une réunion secrète pour élire le pape parie sur le prochain pape dans un marché de prédiction, avant l’annonce officielle de l’élection de François, ou tente de manipuler le résultat pour que son candidat préféré gagne, que se passerait-il ?

C’est pourquoi, si des participants potentiels anticipent la présence d’insiders, la décision rationnelle serait de s’abstenir, ce qui pourrait faire s’effondrer le marché.

Enfin, certains pourraient délibérément manipuler les prix pour influencer la perception publique de la probabilité d’un résultat, transformant l’outil d’agrégation de croyances en un outil de manipulation de croyances.

Par exemple, l’équipe de communication d’un candidat pourrait dépenser une partie de son budget de campagne pour influencer le marché de prédiction afin de donner une impression de certitude.

Cependant, dans ce domaine, les marchés de prédiction disposent d’un certain mécanisme d’autocorrection : si une probabilité est artificiellement poussée à un niveau déraisonnable, il y aura toujours quelqu’un prêt à prendre la contre-position.

Tout cela montre que pour que les marchés de prédiction soient efficaces, ils doivent atteindre un niveau élevé de transparence et de clarté dans la gestion, la conception et l’exploitation. Mais si les concepteurs peuvent relever ces défis, les marchés de prédiction pourraient devenir l’un des outils principaux pour anticiper l’avenir.