Marchés de prédiction : des plateformes sélectionnées aux protocoles ouverts

Auteur : Noveleader ; Source : Castle Labs ; Compilé par : Shaw, Jinse Finance

Au cours des 18 derniers mois, le volume mensuel des transactions sur les marchés prédictifs est passé d'environ 2 milliards de dollars à plus de 30 milliards de dollars, passant rapidement d'un créneau à un écosystème industriel mature.

Les marchés prédictifs intègrent progressivement de multiples attributs : à la fois marchés d'échange d'informations et outils de couverture spécialisés, tout en permettant aux utilisateurs de trader et de prédire les résultats d'événements sportifs, politiques, macroéconomiques, etc.

Les actifs négociables sont extrêmement vastes, allant de sujets de niche comme « quelles déclarations seront faites dans tel podcast » à des décisions majeures comme « la décision de la Fed sur les taux d'intérêt », permettant aux utilisateurs de trader pratiquement n'importe quel résultat d'événement.

La croissance actuelle du secteur repose presque entièrement sur un modèle de contrôle de plateforme : la plateforme désigne un petit nombre d'entités pour décider quels marchés seront lancés. Les leaders du secteur, Polymarket et Kalshi, adoptent tous deux ce modèle, contrôlant strictement les actifs négociables, et le marché a répondu par un volume de transactions positif.

Bien que le modèle de contrôle de plateforme soit viable, il s'écarte de la conception initiale des premiers produits de ce secteur. L'objectif initial des marchés prédictifs était de permettre la création de marchés sans permission – que n'importe qui puisse ouvrir un marché de trading sur n'importe quel sujet. Cependant, la plupart des produits basés sur cette idée (Augur, Omen, Zeitgeist, etc.) ont échoué, confrontés en permanence à des problèmes de liquidité insuffisante, de détermination des résultats, d'incitation des créateurs et de conformité réglementaire.

Le secteur en a conclu qu'un modèle entièrement ouvert sans permission ne peut pas être mis à l'échelle, mais cette affirmation est actuellement soumise à une nouvelle vérification. Une nouvelle génération de produits entre en jeu, tentant de résoudre les divers problèmes hérités des premiers produits en optimisant l'infrastructure des oracles, en mettant en place des mécanismes de liquidité évolutifs et en affinant la conception des produits.

Ce rapport examine l'évolution des marchés prédictifs, analyse les causes de l'échec initial du modèle sans permission, les raisons du succès du modèle de contrôle de plateforme, et comment les produits actuels reviennent à la nature native sans permission des marchés prédictifs. Il prend également Limitless comme étude de cas : la plateforme a récemment ouvert la fonction de création de marchés par les utilisateurs (UGM), et cet article détaillera les ajustements de produits effectués pour s'adapter à ces marchés auto-créés.

Premiers marchés prédictifs : la voie du développement sans permission

La précision des cotes données par Polymarket et Kalshi lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, bien supérieure à celle des autres canaux, a attiré pour la première fois une large attention sur la valeur des marchés prédictifs. Depuis lors, les frontières commerciales des marchés prédictifs se sont considérablement élargies, bien au-delà des seules prédictions électorales.

Depuis le début de l'année, le volume nominal des transactions sur les marchés prédictifs dépasse régulièrement les 20 milliards de dollars, dépassant même les 40 milliards de dollars le mois dernier ; le volume des transactions du secteur est principalement contribué par les deux grandes plateformes Polymarket et Kalshi, formant un duopole.

Les marchés prédictifs sont parmi les premiers composants expérimentaux du domaine crypto, reposant sur les principes fondamentaux de décentralisation et de participation sans permission. Les premiers produits ont tous adopté un modèle de construction sans permission.

Augur est l'un des premiers produits lancés dans ce secteur, officiellement mis en ligne en juillet 2018. L'équipe du projet a été fondée en 2014, et son offre initiale de pièces (ICO) a été la première du secteur, levant 5,5 millions de dollars.

Sur la plateforme Augur, n'importe qui pouvait créer un marché prédictif sans permission. Cette architecture sans permission a rapidement révélé de nombreux problèmes : quelques semaines seulement après son lancement, des marchés de trading touchant des lignes rouges légales, comme des assassinats politiques ou des crashs aériens, sont apparus sur le front-end de la plateforme. De plus, divers défauts techniques ont suivi, comme les frais de gaz élevés d'Ethereum, les retards de règlement et de détermination (en cas de litige, le processus de détermination pouvait prendre jusqu'à 90 jours).

Ce produit avait une fonctionnalité distinctive : le token natif REP, dont les détenteurs pouvaient staker pour signaler le résultat final d'un événement.

En 2026, la Fondation Lituus a relancé le projet Augur, le transformant en une infrastructure de détermination d'événements pouvant être utilisée par d'autres marchés prédictifs, déplaçant ainsi la concurrence du secteur vers l'infrastructure sous-jacente. Le nouveau moteur de détermination fonctionne comme suit : les participants stakent leurs propres fonds pour parier sur un résultat ; chaque fois qu'un litige survient, le seuil de staking nécessaire pour chaque partie augmente, rendant le fait de mentir délibérément ou de soutenir une conclusion fausse de plus en plus coûteux.

Gnosis est un autre participant précoce, lançant en 2017 le cadre des tokens conditionnels, permettant à quiconque de créer ses propres marchés et de convertir les résultats d'événements en tokens négociables, cadre que Polymarket a également adopté par la suite. Gnosis a finalement fermé son propre produit de marché prédictif, confronté à des difficultés très similaires à celles d'Augur : frais de gaz élevés sur Ethereum, évolutivité insuffisante et outils utilisateur rudimentaires.

En 2020, Omen a été lancé sur ce cadre de Gnosis, permettant la création de marchés sans permission et intégrant un mécanisme de teneur de marché automatisé (AMM). Cependant, son principal problème était la fragmentation de la liquidité : n'importe qui pouvait ouvrir un marché sur n'importe quel sujet de niche, ce qui a conduit à des centaines de pools de trading très similaires pour un même événement, la plupart étant complètement dépourvus de liquidité.

De plus, la plateforme était confrontée à des problèmes liés aux oracles. Omen utilisait l'oracle décentralisé externe Kleros pour la détermination des résultats : Kleros faisait appel à un jury participatif pour voter, incitant les jurés à suivre l'opinion majoritaire, mais la majorité ne correspondait pas nécessairement à la vérité objective ou au résultat réel de l'événement. Par ailleurs, le processus de détermination était lent et les coûts de gaz élevés.

Ce ne sont là que des problèmes techniques et de liquidité ; les défauts du modèle économique et de la conception du produit ont également eu un impact considérable.

Début 2018, Stox a lancé un marché prédictif sous permission, couvrant les événements sportifs, financiers et d'actualité, levant 33 millions de dollars lors de son ICO. La cause profonde de l'échec de Stox était l'absence de modèle de rentabilité et un mécanisme économique du token inadapté. Bien que la plateforme facture des frais de transaction, ceux-ci ne suffisaient pas à inciter les teneurs de marché ; les détenteurs du token natif STX auraient dû partager les revenus de la plateforme via une répartition des frais, mais il n'y avait pas de mécanisme contraignant en chaîne pour attirer durablement les utilisateurs et la liquidité. Sur le plan technique, l'oracle de détermination de Stox était hautement centralisé et entièrement dépendant de la société d'exploitation, remettant en question sa décentralisation.

Une autre plateforme sans permission, Hedgehog Markets, construite sur la blockchain Solana, permettait aux utilisateurs de créer leurs propres marchés. Le projet a introduit les « marchés prédictifs à capital garanti », où les utilisateurs déposaient 100 ou 1000 USDC en principal, échangeant contre des tokens de jeu pour trader les prédictions ; les intérêts générés par le pool de dépôts USDC étaient intégralement distribués aux traders gagnants. Bien que ce modèle paraisse innovant, il réduisait considérablement le potentiel de rendement pour les utilisateurs – ceux-ci ne gagnaient que les intérêts, leur principal étant préservé du risque. Pour les investisseurs prêts à prendre des risques et à trader en profondeur, le mécanisme présentait un déséquilibre évident des rendements, réduisant fortement leur volonté de participer.

Tous ces produits ont révélé des problèmes du secteur sous différents angles : assèchement de la liquidité, création de marchés désordonnée, mécanismes de détermination des résultats défaillants, risques de conformité, etc.

Problème de découvrabilité des marchés

Avec le déblocage de la création sans permission, les utilisateurs peuvent créer un nombre illimité de marchés, entraînant une multitude de pools redondants pour un même événement. Pour les événements majeurs, on trouve souvent des centaines de marchés à faible liquidité, avec des descriptions confuses et des fonctionnalités redondantes.

Cette profusion de marchés redondants nuit gravement à l'expérience utilisateur, les utilisateurs ordinaires ayant du mal à distinguer les actifs. Les traders expérimentés concentrent leurs flux vers les pools les plus liquides, mais ce problème ne peut être totalement résolu, soit en limitant la création de marchés similaires, soit en optimisant la page front-end pour masquer les marchés à faible liquidité, en ne les rendant accessibles que par recherche manuelle.

Litiges sur la détermination des événements

"La valeur d'un marché prédictif dépend entièrement de sa capacité à déterminer la vérité objective."

L'oracle basé sur le staking REP d'Augur et le mécanisme Kleros utilisé par Omen incitent tous deux les stakeurs à suivre le vote majoritaire. De même, l'oracle optimiste UMA utilisé par Polymarket présente un défaut de détermination similaire : les détenteurs de tokens UMA votent pour déterminer le résultat final, mais ces votants peuvent eux-mêmes trader sur Polymarket, ce qui les amène facilement à pencher délibérément vers un résultat pour favoriser leurs positions, introduisant un biais d'intérêt naturel.

Prenons l'exemple de Polymarket : le pouvoir de détermination des litiges est actuellement concentré entre les mains de 9 adresses baleines, dont les votes correspondent toujours au résultat final gagnant. Ces gros porteurs peuvent facilement manipuler la direction du marché pour profiter de leurs propres transactions.

Cas récent typique : le marché prédictif de la vente de Bitcoin par MicroStrategy. Du 26 au 31 mai 2026, la société a effectivement vendu 32 bitcoins, le marché aurait dû déterminer le résultat comme « oui » ; même après deux cycles de contestation, le résultat final a été déterminé comme « non ».

Fragmentation de la liquidité

Le mode de création de marchés sans permission entraîne une fragmentation de la liquidité : les utilisateurs créent plusieurs marchés concurrents sur un même thème, divisant ainsi les fonds globaux. Le plus grand défi d'Omen était précisément cette fragmentation de la liquidité, avec un grand nombre d'utilisateurs créant des actifs de marché très similaires.

Deux solutions existent : la première est de renforcer le mécanisme de vérification de la création de marchés, par exemple en limitant à un seul marché par événement ; la seconde est d'optimiser le front-end pour regrouper sur une même page tous les marchés liés à un même thème, la plateforme recommandant en priorité le pool le plus liquide, laissant l'utilisateur choisir son actif de trading.

Risques de manipulation

Les marchés prédictifs sont eux-mêmes très sensibles à la manipulation par les fonds ou l'information. Un utilisateur peut, par des positions importantes, faire fortement varier le prix du marché tout en détenant un grand nombre de droits de vote sur l'oracle, orientant ainsi le résultat de la détermination en faveur de ses positions.

Cette vulnérabilité existe à la fois dans les modèles sous permission et sans permission, mais dans le modèle sans permission, les utilisateurs peuvent créer un nombre illimité de marchés, ce qui augmente considérablement la surface d'attaque potentielle.

Récemment, un employé de Google a été poursuivi par la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine pour avoir tradé des actifs prédictifs liés aux recherches Google sur Polymarket. Cet employé a utilisé des informations privilégiées pour arbitrer, connaissant à l'avance le résultat final de l'événement, réalisant ainsi plusieurs millions de dollars de bénéfices.

Problèmes de conformité réglementaire

La Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine considère les contrats basés sur des événements comme des contrats à terme, et en vertu du Commodity Exchange Act, ces produits doivent être enregistrés auprès d'un marché de contrats désigné (DCM).

La plupart des premiers marchés prédictifs n'étaient pas en conformité, ce qui a constitué un obstacle majeur au développement à grande échelle du secteur. En 2022, Polymarket a été condamné à une amende de 1,4 million de dollars pour exploitation non conforme. La demande pour les paris sportifs et les transactions sur événements est forte sur le marché américain, avec un volume considérable. C'est pourquoi Kalshi a toujours suivi une stratégie de conformité prioritaire, tandis que Polymarket a également acquis QCEX en 2025 pour obtenir l'enregistrement réglementaire américain.

Absence d'incitations pour les créateurs de marchés

Les premiers produits de création de marchés sans permission n'ont pas conçu d'incitations économiques associées, sans prévoir que les créateurs de marchés puissent tirer des revenus de l'exploitation de leurs actifs. Cela a entraîné un déséquilibre des intérêts entre la plateforme et les créateurs de marchés : même si la liquidité et l'enthousiasme pour un marché augmentaient, les créateurs manquaient de motivation et ne recevaient aucune récompense économique.

Les grandes plateformes établies ont pris conscience de ces problèmes et se sont tournées vers un modèle de création de marchés sous permission pour les résoudre.

Modèle de vérification des marchés sous permission : la voie de développement de Polymarket et Kalshi

Polymarket a été lancé en 2020, et Kalshi en 2021. Les deux plateformes ont suivi des chemins de développement initiaux différents, mais leurs stratégies en matière de conformité et de conquête du marché américain convergent de plus en plus.

Avec le développement du secteur, Kalshi et Polymarket sont devenus des concurrents acharnés.

Avant mi-2025, Polymarket détenait 80 % des parts de marché. Depuis, Kalshi a gagné un avantage concurrentiel grâce à des partenariats avec des plateformes comme Robinhood, représentant désormais la grande majorité du volume des transactions sur les marchés prédictifs.

En termes de revenus de frais, le revenu annualisé actuel des frais de Kalshi est d'environ 2 milliards de dollars, contre seulement 300 millions de dollars pour Polymarket. De plus, lors des récentes levées de fonds, Kalshi était valorisé à 22 milliards de dollars (objectif actuel de 40 milliards de dollars), tandis que Polymarket était valorisé à 15 milliards de dollars ; en termes de ratio cours/chiffre d'affaires (P/S), Polymarket semble surévalué par rapport à son concurrent.

Ces deux plateformes ont atteint leur échelle actuelle car elles ont essentiellement résolu les divers problèmes rencontrés par les premiers marchés prédictifs évoqués précédemment.

D'abord sur le plan de la conformité, la stratégie prioritaire de conformité de Kalshi a porté ses fruits, contribuant à sa croissance rapide sur le marché américain. Polymarket a également lancé Polymarket U.S., sa version conforme aux États-Unis, déployée progressivement.

En ce qui concerne la gestion des actifs de marché, les deux plateformes disposent d'équipes dédiées à la vérification des marchés, adoptant un modèle de gestion sous permission, ce qui évite efficacement les problèmes de fragmentation de la liquidité et de marchés redondants.

Malgré le succès actuel des plateformes sous permission, cela ne signifie pas que le modèle sans permission ne peut coexister dans le secteur. De nombreux utilisateurs ont encore le besoin de créer leurs propres marchés : ils souhaitent construire des marchés de niche qui les intéressent, partager les frais de création de marché et participer à l'apport de liquidité.

Les premiers marchés prédictifs sans permission ont révélé de nombreux défauts, que les grandes plateformes ont résolus grâce au modèle sous permission.

Même si les grandes plateformes fonctionnent depuis plusieurs années et ont considérablement élargi leur envergure, les utilisateurs ne peuvent toujours pas créer et trader librement des marchés sur n'importe quel sujet. Pourtant, la vision ultime des marchés prédictifs est de permettre à quiconque, en misant des fonds, d'obtenir une référence de prix objective et fiable pour tout événement.

Dans ce contexte, avec l'amélioration continue des solutions du secteur, le modèle de création de marchés sans permission connaît un fort renouveau.

La section suivante analysera l'état actuel du secteur des marchés auto-créés sans permission, ainsi que les voies possibles pour que les marchés créés par les utilisateurs (UGM) passent à l'échelle.

La transition sans permission : une nouvelle génération de marchés prédictifs

Au cours de l'année écoulée, le secteur de la création de marchés sans permission n'a cessé de se développer, avec l'arrivée de nombreux nouveaux projets, dont Melee, HIP-4, XO Market, etc. ; la plateforme établie Limitless a également étendu ses activités en lançant la création de marchés par les utilisateurs (UGM), s'engageant dans cette voie.

Limitless a récemment lancé sa fonction de marchés sans permission. La plateforme n'a pas encore totalement ouvert la création sans permission ; pour l'instant, seuls les marchés liés aux cryptomonnaies sont autorisés, avec une expansion progressive à d'autres catégories, afin de jauger la demande du marché et de synchroniser la croissance.

De plus, les créateurs de marchés sur la plateforme reçoivent 50 % des frais de leur marché, liant ainsi étroitement les intérêts de la plateforme et des créateurs.

HIP-4, ou Hyperliquid Restricted Market, impose un seuil de capital : les déployeurs de marchés doivent staker 1 million de tokens HYPE pour obtenir un créneau de déploiement. Les développeurs peuvent fixer un taux de commission maximal de 50 % au-dessus des frais de base d'Hyperliquid (cette fonctionnalité vient d'être lancée début mai, et tous les frais sont actuellement suspendus pour stimuler les transactions). Ce seuil élevé de déploiement élimine à la source les marchés redondants et de mauvaise qualité.

Les marchés HIP-4 présentent également un avantage architectural : ils fonctionnent nativement sur l'infrastructure sous-jacente Hypercore d'Hyperliquid, partageant le même carnet d'ordres, le même système de comptes et le même moteur de marge que les comptants et les contrats perpétuels de la plateforme. Les traders peuvent ainsi participer aux marchés prédictifs et couvrir leurs portefeuilles sans avoir à disperser leurs fonds sur plusieurs comptes.

Ces deux types de plateformes utilisent toutes deux un modèle de carnet d'ordres, la liquidité étant initialement fournie par des teneurs de marché (MM). Les autres plateformes adoptent des solutions de liquidité différenciées.

XO Market utilise un modèle de teneur de marché automatisé basé sur la règle de notation logarithmique sensible à la liquidité (LS-LMSR), une version améliorée du modèle LMSR standard, le plus courant dans les marchés prédictifs.

La différence principale réside dans la gestion de la liquidité : dans le modèle LMSR standard, le créateur du marché doit prédéfinir un paramètre de liquidité fixe, ce qui revient à estimer à l'avance le volume de transactions que le marché pourra attirer. Un paramètre trop bas rend le prix trop sensible à chaque transaction ; un paramètre trop élevé nécessite un capital important. Le LS-LMSR rend le paramètre de liquidité dynamique et ajustable, l'épaisseur du marché s'adaptant automatiquement à l'activité de trading, évitant ainsi la configuration manuelle fastidieuse.

Lors de la création d'un marché, l'utilisateur doit également fournir sa propre liquidité de démarrage initiale, ce qui permet de décourager les marchés de mauvaise qualité et d'atténuer le problème de liquidité. C'est pourquoi cette plateforme est également appelée « marché de conviction » – les participants doivent investir des fonds pour exprimer leur jugement.

Pour la détermination des résultats, XO utilise un mécanisme de jugement à trois niveaux unique. Le premier niveau est un canal IA prioritaire, utilisant MODRA (Market Outcome and Dispute Resolution Agent) pour déterminer automatiquement et rapidement les événements simples dont les faits sont clairs ; en cas de litige, on passe au second niveau, un jury sénatorial pour un examen manuel, avec possibilité de faire appel devant la Cour suprême. La plateforme a accumulé un volume de transactions de plus de 250 millions de dollars, avec plus de 2 800 marchés lancés et plus de 30 000 transactions effectuées.

Un autre projet de marché prédictif, Melee, a fait évoluer le modèle de paris mutuels, en nommant sa solution propriétaire PMM. Le mécanisme traditionnel de paris mutuels regroupe tous les fonds misés, et le montant final du gain est déterminé par le total des mises et le nombre de gagnants. Ce modèle est courant dans les courses de chevaux et présente une contrainte temporelle stricte : les traders ne peuvent pas entrer ou retirer des fonds après le début de l'événement.

Le modèle de paris mutuels présente de nombreux défauts inhérents : les utilisateurs doivent attendre la clôture du marché pour récupérer leurs fonds, sans possibilité de sortir en cours de route, ce qui limite la flexibilité des transactions et en dissuade beaucoup. Même si le marché est toujours ouvert, un trader souhaitant sortir d'une position doit acheter des tokens de résultat opposé ; or, les prix des marchés prédictifs fluctuent en temps réel, la valeur des positions changeant constamment. De plus, ce modèle exige que le marché ferme ses transactions avant le début de l'événement – pendant le déroulement de l'événement, les participants se concentreraient sur les positions déjà avantagées, exploitant ainsi une lacune du mécanisme pour arbitrer.

Melee optimise le modèle de paris mutuels en supprimant ces inconvénients grâce à un trading continu, mais n'a pas encore été officiellement lancé.

Des produits comme Xmarket utilisent un mécanisme de liquidité initiale unique : il suffit d'un minimum de 1 dollar pour créer un marché, mais celui-ci doit atteindre un seuil de liquidité « souple » de 100 dollars pour être officiellement lancé ; si ce seuil n'est jamais atteint, tous les fonds des participants sont remboursés. Ce mécanisme permet de filtrer les marchés insignifiants à la base, de sélectionner les actifs qui suscitent un réel intérêt et de jauger la demande réelle des utilisateurs. Cependant, le seuil est faible et peut être artificiellement atteint par des robots ; néanmoins, ce mécanisme permet de stimuler efficacement la liquidité initiale et l'activité de trading.

Le tableau ci-dessous compare visuellement les solutions de ces différents produits pour les divers problèmes rencontrés par la première génération de marchés prédictifs. Le secteur a développé plusieurs voies techniques pour résoudre les cinq grands défis que sont la création de marchés, la détermination des résultats, l'apport de liquidité, les incitations économiques et la conformité réglementaire, ce qui témoigne de l'innovation active et de la diversification des essais dans le secteur.

Les marchés créés par les utilisateurs (UGM) ont rencontré de nombreuses difficultés par le passé, et aucune solution ne s'est avérée clairement optimale à ce jour – aucun UGM n'a encore connu un déploiement à grande échelle.

Dans la section suivante, nous analyserons en profondeur un produit récemment lancé, Limitless, en nous concentrant sur son fonctionnement pour les marchés créés par les utilisateurs et sur la manière dont il résout les divers problèmes du secteur évoqués précédemment.

Marchés prédictifs financiers : mécanisme de fonctionnement des marchés créés par les utilisateurs de Limitless

Limitless est entré sur le marché prédictif en 2024 et a connu une croissance régulière de son activité. Ce développement a également bénéficié de l'utilisation par la plateforme de son token natif comme vecteur de distribution des incitations aux utilisateurs.

La plateforme Limitless utilisait auparavant un processus de création de marchés sous permission, où tous les actifs de trading étaient conçus en interne par l'équipe de la plateforme. La plateforme dispose d'un mécanisme standardisé de détermination des résultats : les marchés financiers tels que les cryptomonnaies, les actions, les matières premières et le forex s'appuient sur les oracles Pyth et Chainlink pour obtenir les données et effectuer le règlement ; les catégories sportives, politiques et autres sont déterminées manuellement par l'équipe Limitless. Si un marché ne peut pas déterminer le résultat final, les fonds des utilisateurs sont intégralement remboursés.

S'appuyant sur son infrastructure de base déjà bien établie, la plateforme étend ses activités en lançant une fonction de création de marchés sans permission.

Le 2 juin 2026, Limitless a lancé sa première catégorie de marchés sans permission. Pour assurer une mise à l'échelle prudente, la plateforme n'a pas totalement ouvert la création de marchés sur n'importe quel sujet, mais a adopté une stratégie d'exploitation utilisant des modèles standardisés et limitée aux catégories financières. Lors de la première phase d'ouverture, les créateurs de marchés ne pouvaient choisir que parmi un ensemble spécifique d'actifs cryptos (Bitcoin, Ethereum, Solana, XRP, Dogecoin), définir des objectifs de prix dans des limites de plage (variation de -5 % à +5 %) et choisir une période de trading allant de 15 minutes à 1 jour. L'objectif principal de ce mécanisme de modèle standardisé est d'éliminer les marchés redondants avec des descriptions floues et des formulations étranges.

Au cours du premier mois suivant le lancement de cette fonctionnalité, le volume cumulé des transactions sur ces marchés sans permission a atteint 2,2 millions de dollars.

Les marchés créés par les utilisateurs (UGM) coexistent avec les marchés créés officiellement par la plateforme, faisant de Limitless une plateforme de marché prédictif hybride. Pour l'instant, seuls les marchés auto-créés dans la catégorie des cryptomonnaies sont ouverts ; l'équipe prévoit d'ajouter progressivement d'autres catégories après avoir vérifié la demande du marché et stabilisé les normes d'exploitation de la plateforme.

À mesure que ces marchés auto-créés prendront de l'ampleur, les UGM pourront évoluer vers des outils de couverture personnalisés, permettant aux utilisateurs de créer des marchés de trading dédiés basés sur leurs positions en contrats perpétuels ou au comptant. Cette application sera encore élargie lorsque la plateforme ajoutera de nouvelles classes d'actifs et catégories de prédiction, telles que les actions, les matières premières, les sports, l'e-sport, etc.

Limitless a adopté un ensemble de solutions différenciées pour résoudre les divers problèmes typiques rencontrés par les premiers marchés prédictifs, détaillées ci-dessous par dimension :

• Création de marchés : Limitless a adopté une approche progressive, ouvrant initialement seulement une sélection d'actifs financiers, principalement les cinq cryptomonnaies Bitcoin, Ethereum, Solana, Ripple et Dogecoin. Les utilisateurs définissent des plages de prix et des périodes de trading via des modèles standardisés, ce qui réduit considérablement les marchés aux descriptions obscures ou formulations étranges, évitant ainsi les litiges lors de la phase de règlement.

• Détermination des résultats des événements : Étant donné que la première phase ne concerne que les marchés liés aux cryptomonnaies, la plateforme réutilise le même système d'oracle que celui utilisé pour les marchés sous permission, en se connectant à des sources de données telles que Chainlink et Pyth, garantissant une tarification uniforme et stable sur l'ensemble de la plateforme. L'oracle entièrement automatisé ne nécessite pas une surveillance humaine constante, ce qui rend le processus de création et de règlement des marchés plus fluide et flexible.

• Apport de liquidité : Limitless fournit uniformément une liquidité de démarrage initiale pour les marchés auto-créés. Tous les UGM sont construits sur une architecture de carnet d'ordres à limite centralisée (CLOB), l'infrastructure sous-jacente étant entièrement ouverte, permettant à tout teneur de marché d'entrer et de fournir des liquidités, assurant ainsi une découverte efficace des prix.

• Incitations pour les créateurs de marchés : La viabilité des marchés créés par les utilisateurs dépend crucialement du modèle de revenus économiques pour les créateurs, c'est-à-dire de la manière dont ils peuvent en tirer profit. Sans une part de revenus significative, les créateurs ne construiront pas de marchés correctement, mais créeront plutôt une multitude d'actifs aux informations floues, ce qui nuit à l'expérience de recherche sur le marché et ne parvient pas à attirer des volumes de transactions. Lier les intérêts de la plateforme et des créateurs est essentiel pour une exploitation stable à long terme. Sur Limitless, la création d'un marché nécessite le paiement de 100 à 1000 tokens de la plateforme LMTS (le coût augmente avec la durée de la période de trading) ; les frais générés par le marché sont répartis à 50 % pour le créateur. L'équipe collecte également les retours des utilisateurs pour explorer d'autres modèles de tarification flexibles.

• Recherche de marchés : Actuellement, les marchés auto-créés se limitent à l'évolution des prix de quelques actifs cryptos, avec des restrictions claires sur le type d'actif, la durée de trading et la plage de variation des prix, ce qui réduit à la source la fragmentation du marché et les actifs redondants très similaires.

• Conformité réglementaire : Début mai de cette année, Limitless a déposé une demande auprès de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine pour obtenir l'agrément en tant que bourse de produits dérivés réglementée au niveau fédéral aux États-Unis (la CFTC a jugé le dossier complet et l'a soumis à un examen officiel). Une fois approuvée, la plateforme disposera d'une voie de conformité claire pour se développer à grande échelle sur le marché américain des marchés prédictifs, en concurrence directe avec Kalshi, la version conforme de Polymarket et l'activité dérivée de Crypto.com.

Ce mécanisme de Limitless apporte des solutions complètes aux divers défauts des générations précédentes de marchés prédictifs : les modèles standardisés garantissent l'ordre de la plateforme, éliminant les marchés de mauvaise qualité aux informations floues ; le mécanisme de frais à la création filtre à la source les marchés redondants et de spam ; la répartition de 50 % des frais donne aux créateurs une motivation réelle pour exploiter activement et stimuler les transactions ; parallèlement, la plateforme attend l'approbation de la CFTC, disposant d'une feuille de route de conformité claire, ce qui lui confère un avantage différencié par rapport à ses concurrents.

Cependant, les frais de création introduisent également le classique dilemme de « l'œuf ou la poule » : l'utilisateur doit payer pour créer un marché, et doit donc peser le coût initial par rapport au gain potentiel des 50 % de frais. Le gain dépend d'un volume de transactions suffisant, tandis que le coût de création est fixe.

Dans le modèle actuel de Limitless, le coût de création d'un marché est fixe et ne peut être réglé qu'avec le token natif LMTS. Bien que ce mécanisme filtre efficacement les marchés de spam, la plateforme pourrait envisager d'introduire un mécanisme de frais dynamiques : réduire les frais lorsque la demande de création pour une certaine classe d'actifs ou un certain type de marché est faible, et les augmenter modérément lorsque la demande est forte, optimisant ainsi l'équilibre offre-demande.

Perspectives de développement futur

Le secteur des marchés prédictifs a démarré tôt, avec des produits de première génération comme Augur et Gnosis nés pendant la vague des ICO crypto. Ces premiers projets ont été confrontés à des problèmes de secteur très similaires, concentrés sur quatre points : fragmentation de la liquidité, détermination lente des règlements avec des litiges fréquents, absence d'incitations pour les créateurs de marchés et risques de conformité importants.

Aujourd'hui, les nouveaux projets émergents dans le secteur de la création de marchés sans permission sont clairement conscients de ces lacunes et adoptent des conceptions de produits différenciées pour résoudre les divers problèmes actuels des marchés prédictifs.

XO Market exige que les créateurs injectent eux-mêmes la liquidité initiale, associée à un mécanisme de jugement à plusieurs niveaux, visant à obtenir le résultat d'événement le plus objectif et précis ; Melee reconstruit le modèle traditionnel de paris mutuels pour permettre un trading continu ; Xmarket fixe un seuil de capital souple pour filtrer les marchés insignifiants ; HIP-4 impose un seuil de staking élevé pour ne permettre que les marchés de qualité ; Limitless propose une répartition de 50 % des frais et facture des frais de création de marché, améliorant le système de revenus des créateurs tout en empêchant la prolifération d'actifs de mauvaise qualité.

Mais la véritable différence fondamentale entre ces projets ne réside pas dans les solutions individuelles proposées, mais dans la perfection de l'ensemble des solutions sur différentes dimensions. Un produit qui ne résout que le problème de liquidité mais ne gère pas correctement la détermination, ou qui améliore uniquement le mécanisme de règlement mais manque d'incitations pour les créateurs, aura du mal à passer à l'échelle.

Dans ce contexte, le secteur des marchés auto-créés sans permission connaît une nouvelle opportunité de développement et mérite une attention continue.

À long terme, le marché sélectionnera la conception optimale adaptée à un déploiement à grande échelle, créant la meilleure plateforme de trading capable de couvrir tous les créneaux de niche et de restituer la vérité objective – ce qui est précisément l'intention fondamentale de la conception architecturale des marchés prédictifs.