Des instruments de trading à l'infrastructure de validation du marché : 26 prévisions clés pour les marchés de prédiction en 2026

Les marchés de prédiction subissent une transformation fondamentale qui va bien au-delà de la spéculation sur les cryptomonnaies. Ce qui a commencé comme des outils de trading de niche évolue vers des systèmes essentiels de validation de marché et d’agrégation d’informations—reconfigurant la manière dont les institutions, les systèmes d’IA et les décideurs accèdent aux signaux de consensus en temps réel. Sur la base de l’analyse approfondie de CGV Research sur deux ans, ce rapport projette comment 26 développements majeurs dans cinq dimensions—structure, produits, intégration de l’IA, modèles économiques et régulation—positionneront les marchés de prédiction comme une infrastructure essentielle d’ici la fin 2026.

La mutation est déjà en cours. D’ici 2025, des plateformes comme Polymarket et Kalshi auront accumulé plus de 27 milliards de dollars de volume de trading combiné. Plus significatif encore, des médias grand public tels que CNN, Bloomberg et Google Finance ont commencé à intégrer directement leurs données de probabilité dans leurs reportages financiers et leurs systèmes de gestion des risques—traitant les signaux générés par le marché comme des indicateurs de consensus en temps réel plutôt que comme des cotes de pari spéculatives. Alors que de grandes institutions financières comme ICE ont investi des milliards dans ces plateformes et déployé leurs données à l’échelle mondiale, la narration a évolué, passant de « expérience de jeu » à « couche de validation de marché ».

I. Fondation structurelle : Redéfinir les marchés de prédiction par la validation de marché

La fin de l’étiquette « jeu d’argent »

Les marchés de prédiction ne seront plus considérés comme du jeu ou des dérivés spéculatifs. Au contraire, régulateurs, institutions et chercheurs les reconnaissent de plus en plus comme des systèmes décentralisés d’agrégation d’informations—la nouvelle infrastructure pour la validation de marché. Des recherches académiques de Vanderbilt University et de l’Université de Chicago démontrent que la précision des marchés de prédiction dépasse largement celle des sondages traditionnels dans la prévision des résultats politiques et des événements macroéconomiques. L’approbation réglementaire de la CFTC pour des plateformes comme Kalshi dans des catégories spécifiques, combinée à leur intégration profonde dans les terminaux Bloomberg et Google Finance, marque un changement de paradigme, passant du divertissement à une utilité informationnelle essentielle.

Du profit de pari à la valeur du signal

La principale prise de conscience qui bouleverse l’industrie : ce qui compte, ce ne sont pas tant les gagnants ou perdants, mais les signaux eux-mêmes. La véritable valeur d’un marché de prédiction réside dans son consensus pondéré par le capital—l’intelligence collective de milliers de participants dont l’engagement financier incite à la précision. En 2025, Polymarket et Kalshi ont démontré des scores de Brier de 0,0604 (contre une référence « bonne » à 0,125), prédisant systématiquement les décisions de la Réserve fédérale et les grands événements 1 à 2 semaines à l’avance du consensus traditionnel des économistes et médias. D’ici 2026, les institutions couvrant le risque macroéconomique valoriseront ces signaux bien plus que les profits du trading de détail—établissant ainsi les données des marchés de prédiction comme une entrée standard pour la gestion de portefeuille et la modélisation des risques.

Les marchés d’état persistants remplacent les événements ponctuels

Alors que les marchés de prédiction basés sur des événements (résultats sportifs, résultats électoraux) ont mûri en 2025, la frontière de la liquidité s’est déplacée vers des marchés « d’état » persistants. Ces marchés répondent à des questions structurelles : Quelle est la probabilité de récession ? Quelle fourchette Bitcoin occupera au T2 ? Quelle est la probabilité d’une escalade géopolitique ? L’intérêt ouvert dans ces marchés a explosé, passant de positions minimales début 2025 à plusieurs milliards de dollars en fin d’année. D’ici 2026, les prédictions à horizon long, allant de 6 mois à 3 ans, domineront la valeur totale du marché, attirant des capitaux institutionnels en quête d’une validation réelle du marché pour un positionnement stratégique.

Validation de la réalité externe pour les systèmes d’IA

Alors que des systèmes d’IA comme Claude, Gemini et d’autres modèles spécialisés génèrent des sorties probabilistes, les marchés de prédiction jouent un nouveau rôle : couche de vérification externe. Les systèmes d’IA entraînés sur des données du monde réel présentent souvent des « hallucinations»—des sorties confiantes mais factuellement incorrectes. Les marchés de prédiction, alimentés par des incitations pondérées par le capital, offrent une vérification empirique de la réalité. Des expérimentations précoces en 2025 ont montré que contraindre les prédictions de l’IA à des valeurs dans les distributions de probabilité du marché améliore considérablement la fiabilité des résultats. D’ici 2026, cette boucle de rétroaction sera standard : les sorties de l’IA divergeant fortement du marché seront automatiquement sous-pondérées, créant un système en boucle fermée où les marchés valident les machines et celles-ci apprennent des marchés.

Systèmes d’information intégrés

Contrairement aux plateformes de médias sociaux où les opinions n’ont pas de conséquence financière, les marchés de prédiction intègrent l’entrée d’informations, l’allocation de capital et la sortie de jugement dans un système incitatif unique. Cette architecture garantit que chaque signal est validé par le marché. D’ici 2026, cette structure en boucle fermée s’étendra des plateformes de trading aux départements de gestion des risques d’entreprises et aux unités d’évaluation des politiques publiques, générant une valeur d’externalité à l’échelle de l’économie.

La narration plus large : IA × Finance × Infrastructure

Les marchés de prédiction abandonnent leur identité de « niche crypto ». Avec les investissements de plusieurs milliards de dollars d’ICE, l’entrée d’acteurs traditionnels comme DraftKings et Robinhood, et l’intégration de protocoles d’infrastructure IA comme RSS3 MCP, le secteur se repositionne dans la narration plus large IA × Finance × Infrastructure décisionnelle—à l’image de la façon dont Chainlink a redéfini les oracles, passant d’un outil blockchain à une infrastructure financière essentielle.

II. Maturation des produits : Construction de marchés multidimensionnels

Les marchés à événement unique entrent en phase de stabilité

Les 27 milliards de dollars de volume de trading en 2025 étaient dominés par des marchés à événement unique (sport, économie, politique). Ceux-ci ont maintenant mûri. La croissance a ralenti à la fin 2025 alors que le marché absorbait les participants disponibles. L’innovation future ne viendra pas d’une extension du choix d’événements, mais d’une amélioration de l’infrastructure sous-jacente—des modèles de liquidité comme le protocole LiquidityTree d’Azuro optimisent l’efficacité du capital et la répartition des risques, réduisant le coût pour les créateurs de marché et améliorant la profondeur de prix. D’ici 2026, la participation institutionnelle dans ces marchés à événement unique s’approfondira plutôt que de s’élargir, avec une différenciation basée sur la qualité d’exécution plutôt que sur la variété d’événements.

Les combinaisons multi-événements et conditionnelles deviennent la norme

Les risques du monde réel surviennent rarement isolément. Une hausse des taux d’intérêt influence à la fois la volatilité boursière et les mouvements de devises ; une surprise sportive se répercute sur plusieurs marchés de pari. En 2025, la fonctionnalité « combos » de Kalshi—permettant le trading multi-jambes qui évalue les corrélations entre événements apparemment sans lien—a attiré un volume significatif de couverture institutionnelle. Les expérimentations de marchés conditionnels sur des plateformes comme Gnosis ont montré que des structures de tarification complexes améliorent la précision tout en permettant une gestion sophistiquée des risques.

D’ici 2026, les stratégies de combinaison multi-événements passeront du domaine de niche à la pratique courante. Les institutions utiliseront des marchés conditionnels pour exprimer des scénarios macroéconomiques nuancés : « Si l’inflation reste au-dessus de 3 % ET que la Fed baisse ses taux, quelle est la probabilité de récession ? » Ces mécanismes de validation de marché fourniront des réponses quantitatives à des questions stratégiques.

Les marchés à horizon long accumulent des capitaux importants

L’expansion de 2025 des marchés sur plusieurs mois ou années a révélé une demande institutionnelle pour une validation de marché à long terme authentique. Les fourchettes de prix du Bitcoin pour la fin 2026, la probabilité de récession jusqu’en 2027, et les cartes de risques géopolitiques sur 18 mois ont tous attiré un intérêt croissant. Les mécanismes de prêt de positions introduits en 2025—permettant aux traders d’éviter le blocage de capital sur des positions de plusieurs mois—ont considérablement amélioré la participation. D’ici 2026, ces marchés à horizon long capteront d’importants pools de liquidités, offrant aux institutions une opportunité rare d’obtenir un consensus crowdsourcé sur des résultats structurels.

Les données de prédiction intégrées dans les outils d’entreprise et d’institution

Le véritable point d’inflexion pour les marchés de prédiction ne sera pas le front-end du trading, mais l’intégration en back-end. En novembre 2025, Google Finance a intégré directement dans son interface les données de probabilité de Kalshi et Polymarket, permettant à Gemini IA de générer des analyses de probabilité et des graphiques visuels. Bloomberg et d’autres plateformes ont suivi. D’ici 2026, cet embedding s’approfondira : les signaux de probabilité deviendront des entrées standard dans les outils de recherche macroéconomique, les systèmes de gestion des risques d’entreprise et les plateformes de simulation de politiques publiques.

CNN et CNBC ont officialisé cette évolution via des partenariats de plusieurs années avec des plateformes de prédiction, intégrant des signaux de probabilité en direct dans des programmes financiers comme « Squawk Box » et « Fast Money ». D’ici 2026, toute institution financière ou politique sans signaux de marché de prédiction intégrés sera désavantagée—devant se contenter de sondages obsolètes et d’opinions d’experts plutôt que du consensus validé par le marché en temps réel.

La domination B2B dépasse le retail pour la première fois

En 2025, la valeur créée pour les entreprises et institutions a commencé à dépasser les profits du trading de détail. Des entreprises ont optimisé leurs chaînes d’approvisionnement grâce aux données de marché de prédiction ; des institutions ont couvert leurs risques macroéconomiques à l’aide de signaux de probabilité ; des gouvernements ont exploré des simulations de politiques. Le marché de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement seul a atteint 9,62 milliards de dollars en 2025, avec une croissance annuelle prévue de 16,5 % jusqu’en 2035—et les marchés de prédiction sont positionnés comme un outil central de tarification par consensus dans ces systèmes.

D’ici 2026, les revenus B2B dépasseront pour la première fois ceux du B2C. Les institutions reconnaîtront les marchés de prédiction non plus comme des plateformes de trading pour particuliers, mais comme une infrastructure stratégique de décision, allouant le capital en conséquence.

Les plateformes à conception limitée et à faible spéculation gagnent un avantage réglementaire

Dans une tendance contre-intuitive, les plateformes sans tokens natifs ont surpassé celles avec une tokenomique. Kalshi, opérant sans spéculation cryptographique, a capturé plus de 60 % de parts de marché à son apogée en 2025, avec plus de 500 millions de dollars de volume mensuel. Polymarket, malgré ses plans de lancement du token POLY en 2026, a constaté que la mécanique à faible spéculation a alimenté la majorité de sa croissance tout au long de 2025.

D’ici 2026, ce schéma se consolidera. Les régulateurs favoriseront les plateformes à conception restreinte (pas de tokens natifs, peu d’incitations à la spéculation). La confiance institutionnelle se concentrera sur des opérations démontrant une validation de marché authentique plutôt que sur le potentiel d’appréciation du token. Cela conférera un avantage de durabilité : les plateformes conçues pour la précision survivront à celles optimisées pour la spéculation.

III. Les agents IA comme validateurs et acteurs de l’écosystème

Les agents IA deviennent des acteurs majeurs—pas des spéculateurs

Fin 2025, des infrastructures comme le MCP Server de RSS3 et Olas Predict ont permis à des agents IA d’automatiser la surveillance d’événements, la récupération de flux de données et le placement de trades sur des plateformes comme Polymarket et Gnosis. Leur vitesse de traitement dépasse largement celle des humains. Plus important encore, la calibration continue—les agents ajustant automatiquement leurs positions à mesure que de nouvelles informations arrivent—a créé une nouvelle classe d’acteurs de marché. Les benchmarks de Prophet Arena ont montré que la participation des agents améliore significativement l’efficacité du marché.

D’ici 2026, les agents IA représenteront plus de 30 % du volume de trading—non pas par du day-trading algorithmique, mais par une participation continue et une recalibration à faible latence. Plutôt que des spéculateurs, ils joueront le rôle de validateurs permanents du consensus, réévaluant immédiatement les marchés à mesure que l’état du monde évolue.

Les prédictions humaines se transforment en données d’entraînement

La relation entre marchés de prédiction et modèles d’IA s’inverse. Là où les marchés existaient principalement pour générer des signaux de trading humains, ils servent désormais de jeux de données d’entraînement de haute qualité pour l’apprentissage machine. Les benchmarks de Prophet Arena et SIGMA Lab ont montré que les probabilités de marché—affinées par des milliers de prédictions pondérées par le capital—accélèrent la précision des modèles d’IA et réduisent les hallucinations. La masse de données d’entraînement, pondérée par l’argent, générée par ces marchés dépasse la qualité des autres jeux de données.

D’ici 2026, la conception des plateformes privilégiera l’optimisation des modèles d’IA plutôt que l’expérience utilisateur humaine. Les paris humains seront davantage une entrée de signal qu’un moteur principal de la dynamique du marché. Cela ne supprime pas la participation humaine—cela la reconfigure en une prédiction collaborative machine-apprentissage plutôt qu’en pari compétitif.

La théorie des jeux multi-agents comme source d’alpha

Lorsque plusieurs agents IA, avec des informations et objectifs différents, s’affrontent dans des marchés de prédiction, la dynamique qui en résulte révèle de nouveaux schémas. Des projets comme Talus Network avec Idol.fun ou Olas positionnent explicitement ces marchés comme des champs de bataille multi-agents où l’intelligence collective dépasse les modèles individuels. Les tokens conditionnels de Gnosis supportent des interactions stratégiques complexes.

D’ici 2026, la théorie des jeux multi-agents deviendra le principal mécanisme de génération d’alpha. Les développeurs construiront des stratégies d’agents personnalisés pour des domaines spécifiques (prédiction macroéconomique, risque géopolitique, anticipation technologique), et le marché deviendra une arène d’intelligence adaptative—générant en continu des prédictions affinées qu’aucun modèle unique ne pourrait atteindre.

Les probabilités de marché contraignent les hallucinations de l’IA

Une boucle de rétroaction émerge : les prédictions qui « ne peuvent pas être placées » dans un marché de prédiction seront automatiquement sous-pondérées par les systèmes d’IA. En 2025, des expérimentations comme Grok et Prophet Arena ont montré que des affirmations divergeant fortement des probabilités validées par le marché étaient généralement incorrectes ou insuffisamment étayées. D’ici 2026, ce mécanisme de contrainte sera standardisé. Les systèmes d’IA ne rejetteront pas totalement ces affirmations divergentes, mais les signaleront comme peu fiables, nécessitant une vérification humaine.

Cela crée une validation puissante par le marché : les affirmations soutenues par le consensus du marché gagnent en crédibilité ; celles qui ne le sont pas seront sujettes à scepticisme. Plutôt que de supprimer le jugement de l’IA, ce mécanisme l’oblige à s’appuyer sur une information du monde réel validée par le marché.

De probabilités à distributions de résultats

Les premiers marchés de prédiction produisaient des probabilités simples : « 40 % de chance de récession ». Les marchés avancés produisent des distributions de probabilité montrant « 20 % de chance de ralentissement léger, 25 % de chance de récession modérée, 12 % de chance de contraction sévère ». Des plateformes comme Opinion ou Presagio ont introduit des oracles pilotés par IA générant des courbes de résultats complètes plutôt que des estimations ponctuelles.

D’ici 2026, la tarification basée sur des distributions deviendra la norme. Cette granularité accrue améliore considérablement la précision pour les événements extrêmes et la gestion du risque de queue—là où la couverture institutionnelle apporte la plus grande valeur. Les interfaces et API des plateformes supporteront par défaut la visualisation de distributions, permettant aux institutions de gérer non seulement la probabilité centrale, mais toute la courbe de résultats.

Les marchés de prédiction comme interface au modèle du monde externe

Pour les systèmes d’IA avancés, les marchés de prédiction seront la principale interface externe pour la mise à jour des modèles du monde. Événements du monde réel → réévaluation rapide dans les marchés → mise à jour du modèle IA crée une boucle de rétroaction serrée. Des protocoles comme RSS3 MCP Server l’illustrent déjà en 2025 : les agents s’abonnent aux flux de prix du marché, les événements modifient les probabilités, et les agents mettent à jour leurs représentations internes. D’ici 2026, cette boucle sera mature et standardisée. Les marchés de prédiction deviendront le mécanisme de référence en temps réel permettant aux IA de s’adapter en permanence à un monde en évolution.

IV. Évolution des revenus : Au-delà des frais de transaction

Licences de données et abonnements aux signaux dominent les revenus

Le vrai enjeu pour les marchés de prédiction n’est pas les frais de transaction, mais la propriété des données. En 2025, Kalshi a généré des revenus significatifs via les commissions de trading, mais Polymarket—opérant avec des frais minimes—a capté une valeur institutionnelle bien plus grande grâce à sa puissance de distribution de données. Son volume de trading de plus de 20 milliards de dollars a attiré l’investissement d’ICE, non pour ses flux de commissions, mais pour ses droits exclusifs sur les données.

D’ici 2026, la licence de données et les revenus issus des abonnements aux signaux dépasseront ceux issus des frais de transaction. Une seule institution payant 100 000 $ par an pour des signaux de probabilité en temps réel sur tous les marchés aura un ROI bien supérieur à celui d’un trader particulier payant de petites commissions. Les institutions seront prêtes à payer des prix premium pour la fiabilité, la portée et la qualité des signaux.

APIs de signaux prédictifs comme produits commerciaux clés

Les APIs fournissant des signaux de probabilité en temps réel deviendront indispensables pour les institutions financières, de gestion des risques et de politique. En novembre 2025, Google Finance a intégré officiellement ces APIs de Kalshi et Polymarket, permettant à Gemini IA de générer des analyses de probabilité et des graphiques. D’autres plateformes ont suivi. D’ici 2026, ces APIs évolueront en produits standards—des flux de données de niveau institutionnel, similaires au rôle du Bloomberg Terminal dans la finance traditionnelle.

Un desk macro d’une grande banque d’investissement s’abonnera à des APIs fournissant la probabilité en temps réel des mouvements de taux de la Fed, de récession, d’escalade géopolitique et de volatilité des devises. Un trésorier d’entreprise intégrera directement ces signaux dans ses systèmes de gestion de trésorerie. Une équipe de politique d’une banque centrale intégrera les distributions de prévisions dans ses modèles de simulation. La taille du marché passera de milliards à dizaines de milliards de dollars, avec des plateformes leaders pratiquant des prix premium via des licences exclusives.

Création de contenu et autorité narrative comme avantage concurrentiel

Expliquer les prédictions est plus important que de les générer. D’ici décembre 2025, le partenariat de CNN avec Kalshi dépassera la simple distribution de données pour devenir une production narrative : expliquer pourquoi les probabilités du marché évoluent, ce que le consensus indique sur le positionnement institutionnel, et quels risques extrêmes sont pris en compte. La capacité à produire des narratifs financiers convaincants, étayés par des données de probabilité, deviendra le différenciateur clé.

Les fournisseurs de probabilités pures seront marginalisés. Les plateformes avec de fortes capacités de contenu et d’explication—offrant des analyses approfondies de la dynamique du consensus, des insights longue traîne et des narrations visuelles—seront privilégiées par l’IA, les think tanks et les institutions. La monétisation de l’influence et de l’autorité surpassera les revenus de transaction, à l’image de la construction de bastions concurrentiels par les médias financiers traditionnels via leur autorité narrative plutôt que par la propriété des données.

Les marchés de prédiction comme infrastructure de recherche

D’ici 2026, les marchés de prédiction seront institutionnalisés comme une infrastructure de recherche, à l’image des terminaux de données financières. Le SIGMA Lab de l’Université de Chicago utilise déjà ces données pour le benchmarking macroéconomique. Vanguard, Morgan Stanley et d’autres grandes institutions migrent de modèles de prévision propriétaires vers des approches hybrides : combiner analyse interne et signaux validés par le marché.

Les marchés de prédiction deviendront la colonne vertébrale de nouveaux cadres de recherche—moteurs de décision pour l’évaluation des risques d’entreprise, systèmes d’alerte précoce pour la politique publique, et plateformes de validation des modèles d’IA. Une banque centrale disposera d’une équipe dédiée à la surveillance des signaux de marché dans le cadre de la formulation de politique. Une entreprise intégrera directement ces probabilités dans ses processus de planification et de fusions-acquisitions. Les institutions de recherche évolueront d’un rôle de simple éditeur de contenu à celui d’agrégateur de signaux—traduisant les probabilités du marché en insights exploitables.

V. Régulation et positionnement infrastructurel

Changement réglementaire : du « si » au « comment »

En 2025, la régulation était une question existentielle : faut-il autoriser les marchés de prédiction ? D’ici 2026, cette question est tranchée positivement. La CFTC a approuvé des catégories spécifiques ; le cadre MiCA de l’UE a créé des sandbox réglementaires. La question régulatoire se transforme : pas « si » mais « comment »—comment prévenir la manipulation, quelles exigences de divulgation, où se situent les frontières juridiques.

Ce changement reflète la maturation du marché des dérivés. Les débats initiaux sur l’interdiction ont laissé place à des régulations structurantes garantissant intégrité et transparence. D’ici 2026, on peut s’attendre à une surveillance accrue sur le délit d’initié, la manipulation des prix et l’abus de marché—mais dans un cadre qui considère les marchés de prédiction comme une infrastructure d’information légitime.

Expansion conforme à partir d’usages non financiers

Des plateformes intelligentes entrent sur le marché sous des angles non traditionnels. Kalshi a contourné les restrictions politiques en insistant sur les indicateurs sportifs et économiques, atteignant plus de 17 milliards de dollars de volume cumulé. Google et Microsoft ont montré que les marchés de prédiction excellent dans la prévision des risques de chaîne d’approvisionnement. Les marchés de probabilité d’événements climatiques, de distribution de médailles olympiques ou d’impact sur la politique publique rencontrent peu de friction réglementaire tout en attirant des clients institutionnels et gouvernementaux.

D’ici 2026, cette stratégie s’accélérera. Les plateformes privilégieront les cas d’usage non financiers—évaluations politiques (« Quelle est la probabilité de nouvelles réglementations climatiques d’ici 2027 ? »), avertissements de risque d’entreprise, événements publics—comme points d’entrée conformes vers les marchés institutionnels. La réussite dans ces domaines créera des effets de réseau permettant une expansion future vers des cas financiers.

Concurrence basée sur la fréquence de citation, pas sur le trafic

Les leaders du marché ne seront pas déterminés par le nombre d’utilisateurs retail ou par les indicateurs d’activité quotidienne—des métriques qui dominaient les débats en 2025. La mesure clé sera la fréquence de citation des signaux de probabilité : à quelle fréquence ces signaux sont-ils référencés par des modèles d’IA ? À quelle fréquence les institutions intègrent-elles ces signaux dans leurs décisions ? Quelle plateforme est citée dans les médias mainstream pour ses données ?

D’ici 2026, Polymarket et Kalshi rivaliseront non pas sur l’expérience utilisateur, mais sur leur rôle d’infrastructure essentielle—utilisées comme sources de validation externe par Gemini et Claude, intégrées dans les systèmes de gestion des risques de Morgan Stanley et Vanguard, citées dans les rapports Bloomberg et les analyses CNBC. L’effet de réseau de l’invocation déterminera les gagnants ; les plateformes atteignant un statut d’infrastructure critique bénéficieront d’avantages exponentiels.

Positionnement ultime : infrastructure ou marginalisation

Les 26 prédictions convergent vers un point fondamental : d’ici la fin 2026, les marchés de prédiction deviendront aussi indispensables que l’eau, l’électricité ou le gaz—ou disparaîtront dans l’ombre de la crypto. Il n’y a pas de terrain intermédiaire.

La réussite ressemblera à ceci : les marchés de prédiction fonctionneront comme l’interface externe en temps réel pour les modèles du monde IA. Les probabilités du marché seront des entrées standard dans les terminaux financiers. La prise de décision d’entreprise intégrera des signaux validés par le marché. L’évaluation des politiques publiques s’appuiera sur le consensus probabiliste. Le gagnant de l’infrastructure atteindra un statut comparable à celui de Bloomberg ou Chainlink—tellement essentiel qu’un remplacement serait économiquement invraisemblable.

L’échec ressemblera à ceci : les marchés de prédiction resteront une plateforme de trading spécialisée—précieuse mais de niche—progressivement marginalisée par des systèmes d’IA générant des probabilités en interne, des institutions développant des prévisions propriétaires, et des restrictions réglementaires limitant leur expansion. Les plateformes purement axées sur le trading seront désavantagées structurellement, la valeur économique se déplaçant des frais de transaction vers les données et signaux.

Note : Cette analyse synthétise le suivi de deux ans de CGV Research sur les marchés de prédiction, l’intégration de l’IA et le développement infrastructurel. Les projections représentent des trajectoires anticipées de développement du marché ; les résultats réels peuvent varier en fonction des dynamiques réglementaires, techniques et concurrentielles.