Kalshi et Polymarket dominent 97,5 % du marché des prédictions en 2025

Auteur : MetaHub Research

Introduction : Redéfinir les limites des marchés de prévision

Les marchés prédictifs sont des marchés qui permettent aux participants de négocier sur les résultats d'événements futurs incertains, dont les prix des contrats reflètent le jugement collectif du marché sur la probabilité de survenance de ces événements. Ils démontrent une précision significativement supérieure aux prévisions d'experts et aux sondages dans des domaines tels que les élections politiques, l'économie macroéconomique, les événements sportifs, les actifs cryptographiques et les événements corporatifs.

Les marchés prédictifs sont essentiellement des outils de « financialisation de l'information » — le prix représente une probabilité. Dans les domaines à forte incertitude et jugement subjectif, les marchés prédictifs présentent un avantage significatif.

Le volume total des transactions sur les marchés de prévision mondiaux est estimé à environ 5,025 milliards de dollars en 2025. Si la maturité est définie par le volume des transactions plutôt que par les récits, les marchés de prévision réaliseront véritablement leur transition de « curiosité à court terme axée sur les événements » vers « marché persistant » en 2025.

Kalshi a démontré que le secteur ne se limite pas à « avoir un volume de transactions », mais commence à montrer une capacité de commercialisation — son rapport affirme avoir généré environ 260 millions de dollars de frais. Toutefois, les marchés de prévision n'ont pas encore véritablement entamé leur phase de croissance ; comparés aux marchés à terme mondiaux matures, dont le volume annuel s'élève à des centaines de trillions de dollars, ils ressemblent aujourd'hui davantage aux marchés à terme financiers de 1982 qu'à la cryptomonnaie de 2020.

Contrairement à la plupart des innovations financières, les marchés de prévision n'ont pas connu une concurrence à longue traîne, mais se sont rapidement réduits à deux plateformes : Kalshi et Polymarket, qui détiennent ensemble plus de 97,5 % du marché, tandis que tous les autres plateformes combinées ne représentent qu'environ 1,25 milliard de dollars de volume de transactions, constituant un écosystème marginal.

I. La nature des marchés de prévision : un mécanisme de production d'informations en dehors de l'économie de l'attention

Les marchés prédictifs ne sont plus simplement une innovation de forme de trading, mais évoluent vers un mécanisme de production d'information en dehors de l'économie de l'attention.

La différence fondamentale avec l'économie de l'attention traditionnelle réside dans :

• La valeur ne dépend pas des clics, du trafic ou de la popularité

• Les actifs fondamentaux sont la connaissance et la qualité de l'information

Les participants au marché recherchent des jugements vérifiables, négociables et référençables, et non une exposition à court terme à l'attention.

Dans ce cadre logique, les concurrents des marchés de prévision ont également changé :

• Système de recherche des courtiers

• Système d'évaluation des entreprises de conseil

• Le pouvoir narratif des médias

• Sortie de probabilité après l'entraînement de l'IA

In other words, this is a market that prices future awareness.

Le véritable point de rupture actuel dans l'industrie ne réside pas dans la technologie, mais dans trois éléments : la capacité à générer une fluidité informationnelle continue ; l'entrée dans une « zone de régulation faible tolérable » plutôt qu'une zone d'arbitrage grise ; et l'adoption par les institutions en tant qu'entrée décisionnelle, et non comme un outil de divertissement pour les particuliers. Dès lors que ces trois points sont réalisés, la forme du marché prédictif ressemblera davantage à un mélange de Bloomberg + une bourse + un institut de sondages, qu'à une application Web3.

Droit de définition du problème : actif fondamental sérieusement sous-estimé

La majorité des gens sous-estiment l'actif le plus fondamental des marchés prédictifs — ce n'est pas la liquidité, mais la capacité à définir les problèmes.

Celui qui définit le problème maîtrise : l'accès à l'information, le contexte de négociation et le droit d'interpréter les probabilités. Cela ressemble fortement à la structure de pouvoir des sociétés d'indices (comme MSCI). Une question de marché bien conçue est, en essence : un cadre cognitif négociable.

Deuxièmement, pourquoi la valeur des marchés de prévision a-t-elle été soudainement réévaluée pendant le cycle 2024–2026 ?

L'année 2025 n'est pas un point de bascule accidentel, mais le résultat de la combinaison de trois facteurs structurels.

2.1 Attentes de clarification réglementaire

• En 2024, plusieurs États américains et la CFTC ont adopté une position plus claire concernant la régulation des contrats d'événements.

Le chemin légal de Kalshi ouvre l'accès aux fonds des institutions traditionnelles, entraînant une augmentation soudaine du volume des transactions institutionnelles.

• Les investisseurs traditionnels commencent à considérer les marchés prédictifs comme des outils de trading d'événements générant de l'alpha, et non comme un jeu d'argent informel.

2.2 Concentration de la taille des transactions + offre continue d'événements

• Les marchés prédictifs passés se concentraient principalement sur des événements politiques ou des événements uniques, avec des cycles de négociation courts et une forte volatilité.

• En 2025, des événements fréquents (sportifs, KPI d'entreprises, événements du marché cryptographique) permettront au marché d'absorber continuellement des fonds

• Les événements continus créent une boucle d'auto-renforcement de la liquidité : la liquidité génère une profondeur d'information → attire davantage de traders → des signaux de prix plus précis

2.3 Marginal expansion of information demand

• Bien que l'ère de l'IA soit marquée par une surabondance de données, la « probabilité de fiabilité » devient un actif rare

• Les fonds quantitatifs, les fonds spéculatifs et les départements décisionnels des entreprises commencent à considérer la prédiction des prix du marché comme une source de signaux réels.

Logique fondamentale : ce n'est pas la croissance des utilisateurs par le trafic, mais la concentration de la liquidité déclenchée par la demande en capital et en informations — ceci constitue le véritable point de bascule du marché prédictif.

2.4 Superposition de trois forces structurelles

Force 1 : La limite d'inefficacité du système d'analyse traditionnel se manifeste désormais

Au cours de la dernière décennie, la recherche de vente a significativement retardé la prédiction des points de bascule macroéconomiques ; les investisseurs institutionnels considèrent de plus en plus la « vitesse de formation du consensus » comme une source d’alpha ; les modèles d’experts ressemblent de plus en plus à des ingénieries narratives qu’à des découvertes probabilistes.

Les marchés prédictifs offrent un paradigme différent : il ne s'agit pas de « qui est le plus intelligent », mais de « qui est prêt à payer pour son jugement ». L'exposition des fonds devient elle-même un filtre d'information.

Force 2 : Après l'émergence de l'IA, la société humaine a encore plus besoin de « sources de signaux réels »

Les grands modèles peuvent générer des jugements, mais ne peuvent pas assumer de risques. L'unicité des marchés de prévision réside dans leurs avantages mécaniques irremplaçables :

Il devient ainsi l'un des rares systèmes dotés d'un mécanisme d'ancrage factuel à l'ère de l'IA, ce qui explique pourquoi un nombre croissant de fonds quantitatifs commencent à considérer la prédiction des prix de marché comme une variable exogène.

Force 3 : Web3 résout une contrainte clé — la fiabilité des règlements

Le plus grand problème des marchés de prévision précoces n'était pas le manque de prédictions, mais : qui fait office de contrepartie ? Comment empêcher les impayés ? Comment permettre une participation mondiale ? Le règlement sur chaîne réduit la confiance de « faire confiance à l'opérateur » à « faire confiance à l'exécution du code », permettant aux marchés de prévision d'avoir pour la première fois la capacité de s'étendre au-delà des juridictions.

Troisième : Comparaison des tailles des principales plateformes (volume réel en 2025)

① Kalshi — Centre de liquidité actuel

• Volume de négociation nominal d'environ 23,8 milliards de dollars américains en 2025, en hausse de plus de 1100 % par rapport à l'année précédente

• A occupé jusqu'à 55 % à 60 % du volume hebdomadaire du secteur, devenant le marché le plus liquide

• Pendant une partie de la période de statistiques, la part de marché mondiale a atteint 62,2 %

• Le volume de trading mensuel a atteint un niveau de 1,3 milliard de dollars américains

• La croissance est principalement alimentée par l'ouverture de canaux réglementaires permettant l'entrée des capitaux traditionnels, et non par l'expansion de la base d'utilisateurs cryptos.

Kalshi a choisi une stratégie complètement différente : entrer activement dans le cadre réglementaire, en définissant les marchés de prévisions comme une « bourse de contrats d'événements », et en tentant de reproduire le chemin de légitimité des marchés à terme. La croissance à court terme est lente, mais en cas de succès, cela ouvrira la porte à l'allocation de fonds de retraite, de RIA et d'institutionnels.

② Polymarket — Hub de liquidité natif crypto

• Volume d'échanges annuel pour 2025 d'environ 22 milliards de dollars américains

• Maintient un volume mensuel de plusieurs centaines de millions de dollars pendant certains mois

Polymarket adopte une approche de liquidité mondiale sans autorisation : il crée rapidement une densité de couverture d'événements, utilise la chaîne pour réduire les frictions d'entrée et remplace la profondeur de conformité par une activité de trading élevée.

Sa véritable valeur ne réside pas dans le volume des transactions, mais dans la création de la première « courbe de probabilité politique en temps réel » au monde — un type de données qui n'existait pas dans les systèmes traditionnels.

③ Plateformes du deuxième échelon (participation totale très faible, mais qui représentent la future divergence)

Malgré une forte concentration du marché, plusieurs plateformes expérimentales telles qu’Azuro et TrendleFi ont émergé. Ces plateformes représentent ensemble un volume d’échanges d’environ 1,25 milliard de dollars, ce qui indique que le secteur n’est pas encore entré dans une phase de « floraison », mais reste à un stade de détermination des infrastructures.

Augur illustre les limites des premières expériences décentralisées : une suraccentuation sur le « sans confiance », une négligence de l'expérience des traders réels, et l'absence de solutions pour la distribution des paris et l'acquisition de liquidité. Cela démontre que les marchés de prévision ne sont pas un problème purement technique, mais un problème de conception de marché.

Conclusion logique : le cœur du marché prédictif n'est pas la technologie, mais un avantage concurrentiel composé de liquidité et de capacité à concevoir des événements. Les plateformes à faible liquidité ont du mal à réussir par la concurrence décentralisée.

Quatre : Pourquoi la plupart des marchés de prévision échouent-ils ?

Les plateformes ayant échoué dans l'histoire n'ont pas échoué à cause de la technologie, mais à cause de la microstructure du marché.

4.1 Considérez les marchés prédictifs comme un « casino d'événements »

Cette erreur entraîne : le bruit à haute fréquence qui étouffe les traders informationnels, empêchant les fonds de market making de rester à long terme, et une ratio de Sharpe non soutenable. Un marché prédictif réussi doit conférer un avantage structurel aux traders informationnels.

4.2 Déséquilibre des sources de liquidité

Les marchés prédictifs n'ont pas besoin de particuliers, mais de traders macroéconomiques, de chercheurs en politiques, d'experts du secteur et de couvreurs de risques. Ce qu'ils apportent, ce sont des flux de transactions guidés par l'information, et non des flux de transactions de type pari.

4.3 Erreur de conception de la fréquence de règlement

Si la période de règlement du marché est trop courte, elle se dégrade en jeu de hasard ; si elle est trop longue, elle perd en efficacité capital. La plage optimale correspond généralement à des événements ayant une demi-vie d'information de deux semaines à six mois, ce qui coïncide exactement avec la fenêtre temporelle du monde réel où des divergences peuvent émerger tout en restant vérifiables.

V. Analyse des segments verticaux : Quatre domaines spécialisés à forte croissance

Alors que la fenêtre des marchés prédictifs généraux se ferme progressivement, les opportunités du secteur se concentrent désormais sur des domaines verticaux. Le sport, l'économie des créateurs, les prédictions IA et les interactions avec des bots sociaux deviennent les quatre sous-secteurs à la croissance la plus rapide.

5.1 Secteur sportif

Logique clé

Les événements sportifs présentent naturellement un calendrier fréquent et des résultats clairs, facilitant la prévision quantifiable et créant une base d'utilisateurs fidèles. La plateforme peut rapidement mettre en place un marché de trading et un système de cotes grâce à des middleware comme Azuro Protocol, réduisant ainsi la barrière technique.

Projet représentatif

• Football.fun : TVL à court terme dépassant 10 millions de dollars, forte activité des utilisateurs

• Overtime : Intégrer l'interaction communautaire et le trading dérivé pour créer un écosystème fermé

• SX Network, Azuro Protocol : fournissent une chaîne publique et des middleware pour les prédictions sportives

Caractéristiques du comportement utilisateur

• Participation fréquente, paris en temps réel, échanges actifs autour des événements

• Les actions des utilisateurs sont facilement influencées par les recommandations de la communauté

• Préfère les outils de levier et les contrats à court terme pour obtenir un retour rapide

Tendances et opportunités

Au cours des 1 à 3 prochaines années, le secteur du sport se professionnalisera davantage : les produits dérivés à haute fréquence, le trading avec effet de levier et l'agrégation cross-chain deviendront des composantes standard, créant un modèle de croissance composite basé sur « prédictions sportives + économie communautaire » à travers des communautés et un écosystème de compétitions.

5.2 Secteur de l'économie des créateurs

Logique clé

La combinaison des marchés prédictifs et de l’économie des créateurs permet de donner directement aux KOL les moyens de générer des marchés et de répartir les revenus. En participant aux prédictions, les utilisateurs deviennent également des producteurs de contenu communautaire, créant ainsi une écosystème fermé stimulé par des incitations aux revenus créateurs, avec un effet de croissance virale marqué.

Projet représentatif

• Melee : Offre une rémunération de 20 % aux créateurs pour encourager les KOL à stimuler la création de marché

• Index.fun : 30 % de revenus pour les créateurs, en regroupant les prédictions sous forme d'« indice créateur » pour augmenter la revente et la participation communautaire

Tendances et opportunités

Le futur des créateurs sera axé sur l'indexation et la plateforme : les plateformes pourront transformer l'influence des créateurs en actifs négociables grâce à des indices prédictifs, des mécanismes d'incitation NFT et des systèmes de partage.

5.3 Piste de prévision IA

Logique clé

L’IA passe d’un outil d’assistance à un produit central, assumant les fonctions de génération de marché, d’analyse d’événements, de production de contenu et de règlement. Grâce à des agents intelligents et à des Copilots, la plateforme permet la création à coût nul, une offre illimitée et un règlement automatisé, réduisant considérablement les coûts opérationnels.

Projet représentatif

• OpinionLabs : Les agents IA génèrent des marchés d'événements et règlent automatiquement les résultats des prédictions

• BuzzingApp : Piloté par l'IA, sans intervention humaine, prend en charge des itérations et des règlements rapides d'événements

Tendances et opportunités

Au cours des 1 à 3 prochaines années, l'IA deviendra une norme pour la prévision des marchés : l'automatisation de la génération de marchés, le règlement intelligent, l'analyse des événements et la sécurisation des risques intégrés à l'IA créeront de nouveaux produits à haute fréquence et haute intelligence, tout en attirant des traders quantitatifs professionnels.

5.4 Piste d'interaction avec les bots sociaux

Logique clé

La simplification du frontend et l'intégration sociale réduisent la barrière à l'entrée pour les utilisateurs, en intégrant directement les transactions prédictives dans les tweets Telegram, X ou les portefeuilles de contenu, créant ainsi une boucle fermée « social comme transaction ».

Projet représentatif

• Flipr, Noise : Commande unique via bot Telegram pour simplifier les opérations de trading complexes

• XO Market : Agrège les commandes de plusieurs plateformes, offrant des fonctionnalités de levier et de prise de bénéfice/perte pour répondre aux besoins des utilisateurs professionnels

Tendances et opportunités

Le futur secteur des bots sociaux intégrera en profondeur les agrégateurs de plateformes et les outils de levier, réalisera une intégration de la liquidité cross-chain et élargira la couverture utilisateur grâce à l'incorporation sociale, devenant ainsi le « moteur de croissance » des marchés de prévision.

Résumé : L'émergence de créneaux verticaux illustre l'évolution des marchés de prévision vers une orientation « dérivatisée + services de données + intégration de l'IA + écosystème créateur/social ». Chaque créneau forme une chaîne logique complète : moteur du marché → comportement des utilisateurs → soutien technologique → opportunités d'investissement.

Six : La percée des petits marchés de prévision

Même si la concentration du secteur est très élevée, les petites plateformes disposent encore de plusieurs « océans bleus » possibles à exploiter :

6.1 Verticalisation / Marchés de niche

• Événements sportifs professionnels, e-sports, KPI du secteur

• Marchés prédictifs internes à l'entreprise, événements d'associations professionnelles

• Événements politiques spécifiques à un secteur ou une région

Logique : Les événements profonds ou spécialisés non couverts par les plateformes principales peuvent créer des marchés à haute valeur mais à faible volume de trading.

6.2 Produits de données + Intégration B2B

• Ne pas trader directement, mais transformer les signaux de prix en produits API ou indices à vendre à des fonds ou entreprises

• Avantage principal : faible risque réglementaire + modèle économique durable

6.3 Différenciation de l'expérience / Valeur ajoutée d'information

• Offre des outils d'analyse prédictive et un mécanisme de consensus communautaire

• Faites de la prédiction une « valeur ajoutée cognitive plutôt qu’un simple échange » pour augmenter la fidélisation des utilisateurs

Logique centrale : Les petites plateformes doivent éviter la concurrence directe sur la liquidité et se concentrer sur des scénarios à haute valeur ajoutée et faible volume, ainsi que sur un modèle économique axé sur la sortie de données.

Sept. Perspective d'investissement : Les infrastructures structurelles constituent le véritable axe de pari

Les directions à haute valeur potentielles à venir incluent :

• API de données de marché prédictif (vendu aux fonds de trading quantitatif)

• SaaS de marchés de décision d'entreprise

• Market making et intermédiation des risques

• Produit d'indice de probabilité (indice d'attente future similaire au VIX)

La véritable barrière compétitive appartiendra à celui qui contrôle la distribution des probabilités, et non à celui qui apparie les ordres.

7.1 Aperçu des orientations réelles d'investissement des VC

7.2 Interprétation des signaux de financement clés

The Clearing Company a levé environ 15 millions de dollars, avec des investisseurs tels que Union Square Ventures, Coinbase Ventures, Haun Ventures et Variant. C'est un signal très important : les capitaux commencent à considérer les marchés de prévision comme une catégorie d'actifs formelle nécessitant un clearinghouse.

L'évaluation de Kalshi a atteint 5 milliards de dollars ; FanDuel et CME préparent également des produits de marchés de prévisions pour entrer en concurrence ; d'ici 2025, les fonds institutionnels représenteront environ 55 % du capital des marchés de prévisions. Cela signifie qu'il traverse une évolution similaire à la trajectoire technologique : DEX en 2017 → DeFi en 2021 → marchés de prévisions en 2024.

Huit. Tendances et orientations d'évolution futures

8.1 Évolution du mécanisme : approfondissement de la dérivatisation

Le marché sera progressivement orienté vers le trading haute fréquence, les options structurées et les contrats à effet de levier à partir de la prédiction des résultats d'événements. Chemin typique :

• Contrats d'événements à court terme (comme le contrat Limitless de 30 minutes) → Outils de trading à haute volatilité

• Trading levier (Flipr 5x) → Intégration avec les protocoles de levier DeFi pour former un écosystème de dérivés sur chaîne

• Prévisions de fourchette, arbitrage de spread → évoluent progressivement vers des options structurées et des produits dérivés financiers

En parallèle, l'intégration de la liquidité cross-chain et cross-plateforme devient un avantage compétitif majeur. Les agrégateurs fusionnent les carnets d'ordres de différentes plateformes pour offrir les meilleurs prix et solutions de règlement, similaires à un « marché prédictif 1inch ».

8.2 Évolution du produit : Data as a Service + intégration de l'IA

Le prix du marché anticipé intègre déjà la « probabilité de l'événement » et deviendra une source de données essentielle pour la quantification institutionnelle, l'allocation d'actifs et la gestion des risques. Les formes de produit incluront :

• Abonnement aux données : fournit des probabilités de marché en temps réel, les comportements des comptes principaux et les opportunités d'arbitrage

• Indexation : combiner différents résultats de prévision en un « indice créateur » ou un « indice événement », facilitant la revente ou l'intégration dans DeFi

• Terminal visuel : « Terminal Bloomberg pour marchés prédictifs » au style Polysights, fournissant directement des signaux de stratégie

Dans le même temps, l'IA participera à la génération de marchés, au règlement automatique, à l'analyse de contenu et à la gestion des risques : génération automatique de marchés d'événements (aucune intervention humaine), règlement intelligent et ajustement des cotes, avec la participation d'agents/copilotes IA pour la prédiction des transactions.

8.3 Évolution de l'infrastructure : modularité et composable

Les marchés prédictifs ressembleront davantage à des Lego DeFi : des modules modulaires pour la génération de marché, le règlement, la liquidité, les oracles, les agents IA, etc., permettant aux projets d’être plug-and-play, réduisant la barrière technique et soutenant le déploiement multi-chaines.

• Gnosis CTF → Émission normalisée d'actifs

• Azuro Protocol → Middleware de paris

• Polymarket/Kalshi → Couche de règlement principale

Le déploiement multi-chaines et l'agrégation transversale des ordres deviennent des normes : des chaînes comme Base, Polygon et Solana servent de fondement à des segments verticaux.

8.4 Évolution de l'expérience utilisateur

L'interaction frontend évolue vers une approche socialisée, allégée et en temps réel : bots (Telegram/plates-formes sociales), commande unique, opérations de levier intégrées à l'écosystème de contenu. L'IA + oracles intelligents réduisent les opérations manuelles et les coûts, tandis que le règlement automatisé et l'analyse intelligente des événements améliorent l'évolutivité de la plate-forme.

Au cours des 1 à 3 prochaines années, le marché devrait connaître une croissance accélérée pilotée par quatre piliers : la dérivatisation, la transformation en service de données, l'intégration de l'IA et l'infrastructure composable. Il évoluera d'un simple outil d'agrégation d'informations vers un écosystème intégré combinant marché des produits dérivés, services de données, écosystème d'IA et intégration de créateurs/secteurs verticaux. La valeur d'investissement se concentrera sur les modules d'infrastructure, les services de données, les applications sectorielles et les innovations en IA et au niveau de l'interaction.

Conclusion : Une nouvelle infrastructure sociale

Les marchés prédictifs ne sont pas une innovation marginale en finance, mais une tentative de résoudre un problème extrêmement fondamental :

Comment les humains établissent un consensus exécutable face à l'incertitude.

L'importance de ce mécanisme commence à peine à se révéler lorsque surcharge d'informations, généralisation de l'IA et défaillance des experts se produisent simultanément.

It is more like a new social infrastructure than an asset class.