Avant la Coupe du Monde 2026, deux systèmes d'autorité ont publié leurs propres « probabilités de victoire » — et ils n'ont pas le même leader.
Les marchés prédictifs (agrégation des prix de Polymarket et Kalshi) placent la France en tête avec environ 17 %. Opta Supercomputer désigne l'Espagne, vainqueur de l'Euro, comme favori avec 16,1 %.
Ces deux chiffres semblent tous deux être des « probabilités ». Mais leur méthode de production est totalement différente : l'un est un prix déterminé par le marché à travers des volumes de négociation de plusieurs centaines de millions de dollars, l'autre est une fréquence issue de simulations d'un supercalculateur sur dix mille fois la Coupe du Monde entière.
Cet article ne prédit pas qui gagnera, n'évalue pas quel modèle est plus précis, et ne répond qu'à une seule question : lorsque vous voyez le chiffre « France 17 % », d'où provient-il exactement et à quel point peut-on lui faire confiance ?
C'est le niveau suivant de l'EP06 — le précédent article traitait des différences de structure de marché entre les marchés prédictifs et les paris traditionnels ; celui-ci explique comment la probabilité intégrée au prix est calculée. Les données sont au 31 mai 2026.
Premier acte · La probabilité dans les prix : comment le marché produit des probabilités
Le mécanisme des marchés prédictifs est simple : le prix de chaque contrat pour un résultat se situe entre 0 et 100 cents, et ce prix représente directement la probabilité implicite. Le contrat sur la France est coté à 17 cents, ce qui signifie que le marché estime qu'il y a environ 17 % de chances que la France remporte le titre — ceux qui ont bien parié reçoivent 1 dollar par contrat, tandis que ceux qui se sont trompés reçoivent 0.
Mais les prix sur une seule plateforme comportent du bruit. Les agrégateurs (comme DeFi Rate) agrègent les cotes de plusieurs marchés, tels que Kalshi, Polymarket, Polymarket US et Gemini, en utilisant le prix moyen pondéré par le volume (VWAP) par heure, afin d'obtenir une probabilité implicite transversale. Au 30 mai 2026, le contrat sur le champion du monde a cumulé un volume d'environ 523 millions de dollars américains, avec une date de règlement fixée au 20 juillet 2026 — le lendemain de la finale prévue le 19 juillet.
Ce prix n'apparaît pas de manière arbitraire. Il résulte des prix d'achat et de vente continuellement proposés par les market makers, ainsi que des transactions constantes des traders. Il est à noter que les entreprises de trading institutionnelles natives de la cryptomonnaie fournissent toute la liquidité aux marchés prédictifs : Wintermute (volume annuel supérieur à 3,5 billions de dollars, présent sur plus de 70 bourses) a commencé à proposer des cotes bid-ask pour Polymarket et Kalshi en 2026 ; Jump Trading et Susquehanna sont également actifs en tant que market makers.
Jake Ostrovskis, responsable des transactions OTC de Wintermute, a résumé la situation actuelle du marché en une phrase :
Les marchés de prévision présentent le profil de demande d'une grande classe d'actifs, mais le profil de liquidité d'un marché en phase initiale.
Les marchés prédictifs présentent une demande à l'échelle des actifs classiques, mais une profondeur de liquidité encore à un stade précoce. Autrement dit — la crédibilité de la « probabilité » intégrée au prix dépend du volume de liquidité réelle qui la soutient. Nous reviendrons sur ce point dans la troisième scène.
Deuxième acte · La probabilité dans la simulation : comment les modèles produisent des probabilités
Opta utilise une approche différente. Il commence par utiliser les données des équipes — état, historique des performances, classement mondial et résultats récents en matchs internationaux — pour estimer les probabilités de victoire, de match nul et de défaite pour chaque match à l'aide de Power Rankings (un algorithme de notation dérivé de Elo). Ensuite, il simule l'ensemble de la Coupe du Monde 10 000 fois et compte combien de fois chaque équipe remporte le titre dans ces simulations ; cette fréquence constitue sa « probabilité de victoire ».
Résultats de 2026 (déclaration factuelle uniquement, sans prédiction des résultats) : Espagne 16,1 % (également la seule équipe ayant une probabilité supérieure à 50 % de se qualifier pour les huitièmes de finale, à 52,1 %), France 13,0 %, Angleterre au-delà de 10 %, championne en titre Argentine à la quatrième place également au-delà de 10 %, Portugal 7,0 %, Brésil 6,6 %.
Il y a un détail méthodologique contre-intuitif à souligner : l’un des entrées du modèle Opta est les cotes du marché des paris. Autrement dit, la comparaison « marché contre modèle » n’est pas entre deux systèmes entièrement indépendants — le modèle intègre déjà partiellement les informations du marché. Lorsque vous comparez les prix du marché aux probabilités d’Opta, les écarts que vous observez sont plus faibles que ceux que l’on attendrait entre deux sources indépendantes.
Il faut préciser un problème de pertinence temporelle : le modèle de football权威 de FiveThirtyEight (SPI), largement reconnu, a cessé d’être mis à jour après le départ de son fondateur Nate Silver en 2023 ; le site original a été fermé en septembre 2023, et l’ensemble de 538 a été arrêté par ABC en mars 2025. Cet article ne l’utilise que comme méthode historique et comme source comparative pour les éditions de 2018 et 2022, et non comme source de prévision active pour 2026.
Troisième acte · Qui est le plus précis ? Un blanc honnête
Le marché ou le modèle, lequel est le plus précis ?
La réponse honnête est qu’aucune étude académique rigoureuse et interdisciplinaire n’a directement comparé les scores Brier des marchés prédictifs avec ceux d’Opta/538 lors des Coupes du monde de 2018 et 2022 (mesure standard de la précision des prévisions). Les chiffres affichés par la plateforme, tels que « 90 % de précision », proviennent principalement de la plateforme elle-même ou de blogs non évalués par des pairs et ne peuvent pas être considérés comme des conclusions indépendantes. Ce document souligne ce vide sans inventer de réponse.
Mais il y a un cas souvent mal rapporté qui mérite d'être corrigé. Beaucoup disent que « la victoire de l'Argentine en 2022 était une grosse surprise » — ce qui est inexact. Avant le tournoi, l'Argentine était le deuxième ou troisième favori : Opta lui attribuait 13,1 % (deuxième), les bookmakers offraient une cote de +500 (environ 16,7 %, deuxième). La vraie histoire n'est pas « une victoire surprise », mais plutôt : presque tous les modèles et marchés主流 misaient sur le Brésil, et pourtant, le deuxième favori, l'Argentine, a remporté le titre ; tandis que le seul modèle à placer l'Argentine à environ 8 %, un outlier, était précisément FiveThirtyEight. C'est plus précis et plus révélateur que « victoire surprise » : les « probabilités officielles » peuvent varier du simple au double selon les sources.
Le prix lui-même n'est pas une probabilité parfaite. Un phénomène vérifié depuis près d'un siècle s'appelle le longshot bias (biais des outsiders) : sur les marchés de paris hippiques classiques, les parieurs surestiment systématiquement les outsiders et sous-estiment les favoris — la probabilité réelle de victoire des outsiders est plus faible que ce que les cotes indiquent, ce qui fait que parier sur les outsiders entraîne des pertes plus importantes à long terme (étude de Snowberg et Wolfers).
Le véritable aspect contre-intuitif est que ce biais ne disparaît pas dans les marchés prédictifs cryptographiques, supposés plus rationnels et plus efficaces. De nombreuses études basées sur de vastes jeux de données de Polymarket et Kalshi ont révélé le même type de biais : l’University College Dublin a analysé plus de 300 000 contrats Kalshi et constaté que les contrats à bas prix avaient un taux de réalisation effectif inférieur à leur probabilité implicite, tandis que les contrats à haut prix le dépassaient (c’est-à-dire que les issues peu populaires restent surévaluées) ; une étude de calibration fondée sur 292 millions de transactions (préimpression arXiv 2602.19520) a également révélé que les prix des contrats à long terme étaient systématiquement compressés vers 50 %, sous-estimant ainsi l’avantage réel des issues populaires. Une préimpression de microstructure fondée sur 30 milliards d’événements de livre d’ordres et 52 jours de données (arXiv 2604.24366) a quantifié le coût des issues peu populaires : la largeur de la spread des contrats à probabilité la plus faible atteint 1 300 à 1 800 points de base, soit un ordre de grandeur supérieur à celui des marchés traditionnels — une conséquence directe de la valorisation par les market makers du risque d’inventaire lié à une « limite supérieure bornée et une chute asymétrique ».
Autrement dit : un biais enregistré il y a cent ans sur les hippodromes reste valable aujourd'hui sur les marchés chainés, avec des volumes de plusieurs milliards de dollars — la « probabilité » intégrée au prix devient de moins en moins fiable à mesure qu'on s'éloigne des issues favorables.
Le registre est public
Il existe une chose que les paris traditionnels ne peuvent pas faire : Polymarket est construit sur des contrats intelligents Ethereum, et chaque transaction est enregistrée sur la chaîne et auditable par tous. Les deux études mentionnées ont pu être réalisées précisément parce que les chercheurs ont pu reconstituer la direction de chaque transaction à partir des enregistrements de transactions sur la chaîne — ce qui est impossible dans les paris traditionnels à registre fermé. Le règlement est également effectué sur la chaîne : en utilisant l’USDC comme garantie, le contrat intelligent règle automatiquement les transactions, sans avoir à faire confiance à un bookmaker centralisé pour gérer vos fonds.
Mais la transparence ne signifie pas qu'il soit impossible de manipuler. Une liste d'ordres peu profonde signifie que les petits marchés peuvent être déplacés par de faibles volumes de capitaux. Pendant l'événement (du 11 juin au 19 juillet), les prix des contrats pour chaque match dériveront en temps réel en fonction du score — ce sera le cas le plus vivant de « comment les prix sont formés ».
Quatrième acte · Les variables au-delà du prix : la réglementation
Le prix est également influencé par une variable non liée au marché : l'incertitude réglementaire.
Le 18 mai 2026, le gouverneur du Minnesota a signé la loi SF4760, devenant ainsi le premier État américain à classer l'exploitation et la publicité des marchés de prévision comme des délits graves (entrée en vigueur le 1er août 2026). La CFTC (Commission des marchés à terme des produits de base des États-Unis) a intenté une action en justice dans les 24 heures, et Kalshi a été poursuivi le 28 mai. La déclaration du président de la CFTC, Michael Selig, est la suivante :
Cette loi du Minnesota transforme en délinquants les opérateurs et participants légaux des marchés de prévision du jour au lendemain.
Cette loi du Minnesota transforme en délinquants graves les opérateurs et les participants légitimes des marchés de prévision.
Derrière cela se trouve un conflit de juridiction non résolu : le troisième circuit d'appel a statué en faveur de Kalshi le 7 avril (les contrats d'événements sont des dérivés et relèvent de la CFTC), tandis que le neuvième circuit d'appel a examiné le 16 avril l'appel du Nevada, en faveur du Nevada — ce conflit entre les deux circuits pourrait finir devant la Cour suprême. À ce jour, 17 États contestent les opérateurs de marchés prédictifs, et 14 États ont adopté des législations pertinentes ; l'Espagne a ordonné en 2026 aux FAI de bloquer Polymarket et Kalshi.
Il faut distinguer strictement deux choses : les marchés prédictifs suivent la voie de la régulation fédérale des contrats CFTC, tandis que les paris sportifs suivent la voie des licences délivrées par les États — un même contrat sur la Coupe du Monde peut avoir une légalité totalement différente selon les juridictions. L’incertitude réglementaire elle-même est une variable sous-jacente au prix.
Conclusion · Retour aux deux chiffres
Retour à l'introduction — « France 17 % » et « Espagne 16,1 % ».
Vous savez maintenant d’où viennent ces deux chiffres : l’un est le prix déterminé par le volume de plusieurs centaines de millions de dollars échangés sur le marché, influencé par un biais longshot et la profondeur de la liquidité ; l’autre est la fréquence issue de dix mille simulations de la Coupe du Monde effectuées par un supercalculateur, affectée par un retard du modèle et partiellement alimentée par les informations du marché.
Lequel est le plus précis ? Aucune comparaison rigoureuse entre les éditions ne peut répondre à cette question. Bebey publiera une analyse postérieure après la fin de la Coupe du Monde et le règlement des contrats le 20 juillet — pour examiner ce que le marché et le modèle ont correctement prédit et ce qu'ils ont mal prédit.
Avant cela, chaque fois que vous voyez un autre « pourcentage de victoire », il vaut la peine de demander : comment ce chiffre a-t-il été généré ?