CGV publie 26 prévisions clés sur l'évolution des marchés de prédiction en 2026

En Bref

Le rapport de CGV pour 2026 prévoit que les marchés de prédiction évolueront de plateformes de trading vers une infrastructure de soutien à la décision intégrant l’IA, favorisant l’adoption par les entreprises, la prévision à long terme et le consensus en temps réel.

La société d’investissement en cryptomonnaies Cryptogram Venture (CGV) a publié un rapport examinant le développement anticipé des marchés de prédiction en 2026, en mettant en avant leur potentiel d’évolution vers une nouvelle forme d’infrastructure informationnelle. Forts de deux années de recherche continue sur les marchés de prédiction, les agents IA, la finance crypto et les tendances réglementaires, l’équipe de recherche de CGV présente 26 projections clés pour l’année à venir.

Le rapport met en lumière plusieurs tendances structurelles attendues pour les marchés de prédiction en 2026. Ces marchés devraient dépasser leur classification actuelle de « jeu de hasard » ou « dérivés » pour être reconnus comme des systèmes décentralisés d’agrégation d’informations et de fixation des prix. D’ici 2025, des plateformes telles que Polymarket et Kalshi ont enregistré des volumes de trading cumulés dépassant $27 milliard, et les médias grand public ainsi que la recherche académique citaient leurs données comme indicateurs de consensus en temps réel, démontrant une précision de prévision supérieure à celle des sondages traditionnels. Avec l’augmentation des investissements institutionnels et la reconnaissance réglementaire, il est prévu que ces marchés passent d’une « étiquette de jeu de hasard » à des mécanismes de fixation des prix décentralisés largement acceptés.

La valeur centrale de ces marchés réside dans leur capacité à fournir des signaux précoces plutôt que simplement « avoir raison ». En 2025, les mouvements de probabilité sur les principales plateformes anticipaient les décisions de la Réserve fédérale et les grands événements avec une avance d’une à deux semaines, et la précision s’améliorait avec l’augmentation du volume de trading. D’ici 2026, la demande institutionnelle pour la couverture à l’aide de signaux de probabilité devrait intégrer ces données dans les terminaux financiers, positionnant ces marchés comme des indicateurs de consensus en temps réel.

Les marchés de prédiction devraient également évoluer, passant de la focalisation sur des événements individuels à des résultats plus larges « à l’échelle de l’état », tels que les conditions économiques ou les plages de prix d’actifs, avec des marchés d’état à cycle long dominant la liquidité et fournissant une tarification continue de l’état mondial.

Les systèmes d’IA devraient de plus en plus s’appuyer sur ces marchés comme une couche externe de validation de la réalité. Les probabilités pondérées par le capital aideront à améliorer la précision des prévisions, à réduire les hallucinations de l’IA, et à créer une boucle fermée reliant événements réels, données de marché et modèles d’IA.

D’ici 2026, il est prévu que les marchés de prédiction intègrent l’information, le capital et le jugement dans un système unique, les différenciant des médias sociaux ou des plateformes d’actualités et étendant leur utilisation à la gestion des risques d’entreprise et à l’évaluation des politiques.

Enfin, ces marchés devraient dépasser leur niche dans la cryptomonnaie pour devenir un élément central de la convergence entre IA, finance et infrastructure décisionnelle, soutenus par l’adoption institutionnelle, l’intégration de l’IA et l’incorporation des données de marché dans les plateformes financières grand public.

Les marchés de prédiction pour progresser dans leur structure, la prévision à long terme et les applications en entreprise

Le rapport examine également l’évolution attendue des produits de marché de prédiction en 2026. Les marchés à événement unique devraient atteindre leur maturité, avec une innovation passant des améliorations de l’interface utilisateur à des améliorations structurelles, telles que des modèles efficaces de liquidité et de répartition des profits, favorisant une participation institutionnelle accrue. Les marchés de portefeuille multi-événements devraient devenir la forme dominante, permettant la tarification conjointe d’issues corrélées dans le sport, les événements macroéconomiques et autres variables, tandis que la clarté réglementaire et le capital institutionnel devraient renforcer la liquidité.

Les marchés à horizon long, prévoyant des résultats sur six mois à plusieurs années, devraient s’étendre, offrant un consensus structurel robuste et un intérêt ouvert accru. Les marchés de prédiction devraient également s’intégrer dans des applications non commerciales, telles que des outils de recherche, des systèmes de gestion des risques et des backends de décision d’entreprise, suite à leur intégration par des plateformes comme Google Finance, Bloomberg et des services d’analyse IA.

Les applications en entreprise devraient dépasser pour la première fois l’usage pour le grand public, avec des institutions utilisant la tarification de consensus pour l’analyse de la chaîne d’approvisionnement, la gestion de projets et la couverture, positionnant les marchés de prédiction comme une infrastructure essentielle pour l’entreprise. Les marchés conçus sans jetons natifs ou avec une faible spéculation devraient surpasser, offrant conformité réglementaire, liquidité réelle et une confiance accrue des institutions, consolidant leur durabilité et leur valeur à long terme.

Convergence de l’IA et des marchés de prédiction : favoriser la liquidité autonome, l’optimisation des modèles et le consensus en temps réel

Le rapport examine également le rôle croissant de l’intelligence artificielle dans les marchés de prédiction. Les agents IA devraient devenir des participants importants, non pas pour la spéculation à court terme, mais pour un engagement continu et la calibration du marché. Fin 2025, des plateformes telles que RSS3 MCP Server et Olas Predict ont permis à des agents IA de scanner de manière autonome les événements, de collecter des données et d’exécuter des trades, améliorant ainsi l’efficacité globale du marché. D’ici 2026, l’IA devrait représenter plus de 30 % du volume de trading, agissant comme des fournisseurs de liquidité persistants plutôt que comme des spéculateurs transitoires.

La participation humaine devrait de plus en plus servir de données d’entraînement plutôt que de moteur principal de l’activité du marché. Les benchmarks réalisés par Prophet Arena et SIGMA Lab en 2025 ont montré que les probabilités générées par l’humain amélioraient la formation des modèles, et d’ici 2026, il est probable que les marchés privilégient l’optimisation par l’IA, avec une contribution humaine principalement sous forme de signaux.

Les jeux de prédiction multi-agents devraient émerger comme une source clé d’alpha, avec des plateformes telles que Talus Network’s Idol.fun démontrant comment des stratégies IA compétitives peuvent générer des insights et des rendements. Les marchés de prédiction devraient également limiter les hallucinations de l’IA, en traitant comme faibles en confiance les résultats qui ne peuvent pas être mis en jeu, améliorant ainsi leur fiabilité.

Le rapport prévoit un passage d’outputs de probabilité à point unique à des distributions complètes de résultats, améliorant la tarification du risque extrême, et positionnant les marchés de prédiction comme des interfaces externes standard pour les modèles mondiaux d’IA. D’ici 2026, cette intégration devrait créer une boucle fermée reliant événements réels, tarification de marché et mises à jour des modèles d’IA, transformant fondamentalement la dynamique de l’IA et du marché.

Les marchés de prédiction pour passer des plateformes de trading à une infrastructure essentielle de soutien à la décision d’ici 2026

L’étude souligne que la valeur future des marchés de prédiction dépassera les frais de trading, avec les données, signaux et influence devant alimenter les revenus des plateformes. D’ici 2026, la licence de données et les abonnements aux signaux devraient représenter plus de la moitié des revenus, faisant passer la valorisation des marchés de la simple volumétrie de trading à celle des actifs de données. Les API de signaux devraient devenir des produits centraux, notamment dans la finance, la gestion des risques, la politique et l’analyse macroéconomique, pouvant créer un marché dépassant 10 milliards USD. Les plateformes offrant une interprétation robuste et des capacités explicatives devraient développer des effets de réseau, monétisant leur influence au-delà de simples prévisions.

Les marchés de prédiction devraient également évoluer en infrastructure de recherche, servant de moteurs de décision en temps réel pour les entreprises, gouvernements et systèmes d’IA plutôt que comme médias. La réglementation devrait se concentrer de plus en plus sur l’usage plutôt que sur l’existence des marchés, en insistant sur des cas d’usage appropriés, des limites et des mesures anti-manipulation, à l’image de la maturation des marchés de dérivés. Les plateformes conformes devraient entrer via des applications non financières, telles que l’évaluation de politiques, les chaînes d’approvisionnement et les alertes de risque, attirant des clients institutionnels et gouvernementaux.

Le succès sera de plus en plus déterminé par la fréquence de citations par les systèmes d’IA, les institutions et les réseaux de recherche, plutôt que par le trafic ou le battage spéculatif. D’ici 2026, la compétition ultime portera sur la stabilité des signaux, leur crédibilité et leur intégration dans les processus de décision. Les plateformes qui s’établissent comme des infrastructures essentielles pourraient devenir aussi indispensables que Bloomberg ou Chainlink, tandis que d’autres, restant transactionnelles, pourraient perdre en pertinence. Les marchés de prédiction devraient ainsi passer du stade de la faisabilité à celui de systèmes de soutien à la décision reconnus et durables à long terme.