Les marchés de prédiction agrègent le jugement humain en théorie, mais certaines de leurs opportunités de trading cohérentes pourraient finir capturées par des systèmes qui vont plus vite que n’importe quelle personne.
Les opportunités d’arbitrage peuvent apparaître sous forme de brèves erreurs d’évaluation, depuis des résultats qui, temporairement, ne totalisent pas 100%, jusqu’à de courts délais dans la manière dont les marchés réagissent aux nouvelles informations.
Rodrigo Coelho, PDG d’Edge & Node, a déclaré que des bots scannaient déjà des centaines de marchés par seconde, un rôle qui se chevauche de plus en plus avec des agents plus avancés pilotés par l’IA.
« Pour capturer ces opportunités, il faut surveiller des milliers de marchés et exécuter des transactions presque instantanément, c’est pourquoi elles sont largement dominées par des systèmes automatisés », a déclaré Coelho à Cointelegraph.
Cela fait des marchés de prédiction une étape naturelle pour des systèmes pilotés par l’IA conçus pour exploiter des écarts de prix de courte durée, sans intervention humaine.
_Les agents IA peuvent cibler de brèves lacunes sur les marchés de prédiction. Source : _Rohan Paul
Mécanismes d’arbitrage dans les marchés de prédiction
Les prix du Bitcoin et des crypto-monnaies ne se comportent pas bien récemment, Tom Lee de BitMine qualifiant le sentiment actuel de « mini-hiver des crypto ». Pendant ce temps, les marchés de prédiction ont émergé comme des espaces où les utilisateurs peuvent parier pour réaliser un profit indépendamment des conditions économiques plus larges.
L’essor des marchés de prédiction a aussi fait apparaître des opportunités telles que ce que Coelho appelle le « latency arbitrage », qui s’appuient sur des fenêtres si courtes qu’elles sont trop étroites pour que les humains puissent les cibler manuellement. Il a déclaré à Cointelegraph :
S’il y a ne serait-ce qu’un léger délai de quelques secondes entre le moment où un événement se produit et la mise à jour du marché, les bots scannent cela et placent des paris sur le bon résultat. Pour cette fenêtre, ils ont une victoire garantie à 100%.
Une étude récente a révélé que Polymarket présente des incohérences de prix fréquentes, permettant aux traders de construire des positions d’arbitrage. Ces opportunités naissent à la fois au sein de marchés individuels, où les probabilités ne totalisent pas 100%, et entre des marchés liés avec des prix incohérents. Les chercheurs ont estimé qu’environ 40 millions de dollars ont été extraits de ces inefficiences.
_Des chercheurs académiques présentent leurs résultats à la Conférence internationale sur les avancées en technologies financières. Source : _CyLab/YouTube
Les marchés de prédiction en sont encore à leurs débuts, mais leur technologie s’améliore également. Par exemple, Polymarket a récemment introduit des frais à la charge de l’acheteur (taker fees) pour augmenter les coûts de trading. Les résultats ne sont pas finalisés immédiatement, ce qui rend ces stratégies moins fiables et pas toujours rentables.
Les agents IA pourraient amplifier les risques de manipulation du marché
En dehors de l’arbitrage, les agents IA pourraient de plus en plus prendre le contrôle de l’activité sur les marchés de prédiction, suscitant des inquiétudes quant au fait que des systèmes automatisés pourraient reproduire les mêmes comportements observés chez les humains. Ils sont, après tout, entraînés sur l’activité humaine.
Coelho a souligné que de gros acteurs peuvent influencer les résultats en plaçant des paris importants d’un côté, et que des agents plus avancés pourraient exploiter des dynamiques similaires à grande échelle.
« Si vous disposez d’un grand pool d’argent et que le marché est peu liquide, vous pouvez parier d’un côté et faire bouger le marché, comme nous l’avons vu à l’occasion de l’élection, quand un certain Français a investi environ [45 millions de dollars] pour que Donald Trump gagne », a-t-il déclaré.
Le nombre d’open interest de Polymarket était le plus élevé autour d’octobre et du début novembre 2024, pendant les élections américaines, selon les données de Dune Analytics. Après une forte baisse initiale, il a continué à gagner en popularité, la politique étant le sujet le plus populaire, suivi par le sport et la crypto.
_L’open interest de Polymarket approche les niveaux des élections de 2024. Source : _datadashboards/Dune Analytics
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Pranav Maheshwari, ingénieur chez Edge & Node, a déclaré que l’amélioration rapide des agents IA aux côtés des marchés de prédiction rend ces risques plus urgents et a appelé à la mise en place de garde-fous.
« Jusqu’à présent, les agents IA ont une capacité moyenne et nous leur accordons beaucoup d’autorisations. Avec cette capacité moyenne, ils ont déjà commencé à agir de manière autonome », a déclaré Maheshwari à Cointelegraph.
Mais à l’avenir, les agents IA auront vraiment des capacités très élevées. Quand ils auront des capacités vraiment élevées comme les humains, vous devrez restreindre leurs autorisations. »
Des bots d’exécution aux systèmes pilotés par l’IA
Le trading lui-même est en train de changer : tandis que l’automatisation passe de simples bots d’exécution à des systèmes plus avancés assistés par l’IA, capables d’identifier et d’agir sur des opportunités en temps réel.
Les systèmes actuellement utilisés pour exploiter les inefficiences du marché restent principalement basés sur des règles, mais les outils qui les sous-tendent évoluent.
Archie Chaudhury, PDG de LayerLens, a déclaré que la plupart des participants particuliers n’utilisent pas directement d’agents IA, s’appuyant plutôt sur des interfaces de chatbots comme ChatGPT ou Gemini pour la recherche, tandis que des utilisateurs plus avancés commencent à expérimenter l’automatisation.
« Certains d’entre nous utilisent simplement des agents de codage comme Claude Code pour créer des bots automatisés ou des algorithmes destinés à exécuter des transactions, tandis que d’autres vont plus loin, en utilisant des outils autonomes comme OpenClaw pour permettre l’exécution automatique des transactions et d’autres politiques », a-t-il déclaré à Cointelegraph.
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À mesure que l’alphabétisation en IA progresse chez les traders particuliers, les agents pourraient élargir l’accès à des stratégies qui étaient auparavant limitées aux institutions, selon Chaudhury. Cependant, cela n’élimine pas la concurrence, et les grandes institutions utilisent déjà l’IA, même si ce n’est pas toujours publiquement.
Il a ajouté que les architectures existantes de grands modèles de langage sont bien adaptées à l’interprétation de données financières structurées, ce qui pourrait réduire le seuil technique pour construire des systèmes de trading qui, auparavant, auraient requis une expertise quantitative spécialisée.
Les mêmes dynamiques sont déjà visibles sur les marchés de crypto, où l’arbitrage dépend de plus en plus de l’automatisation plutôt que du jugement humain. À mesure que ces systèmes évoluent, l’avantage se déplace vers la vitesse d’exécution. Ceux qui s’appuient sur l’IA et l’automatisation ont un avantage clair sur ceux qui ne le font pas.
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