Cet article a été compilé et organisé par BlockWeeks
Depuis son lancement en 2020, la plateforme internationale Polymarket a apparié 1,27 milliard d'ordres, couvrant 3,07 millions de portefeuilles, avec un volume notionnel atteignant 82,8 milliards de dollars. Comme toutes les transactions sont réglées on-chain, chaque position, prix d'entrée, durée de détention et paiement final sont intégralement enregistrés, ce qui permet pour la première fois à l'extérieur d'observer, sans échantillonnage ni questionnaire, mais avec des données exhaustives, comment les utilisateurs agissent réellement sur le marché de prédiction — et les enregistrements livrent un bilan assez peu flatteur.
Une étude approfondie de ces enregistrements de règlement publics a restreint le périmètre à 2,9 millions de comptes « se comportant comme des humains » et a constaté que 69,2 % des comptes de détail finissent sous le seuil de rentabilité, l'ensemble du groupe accusant une perte nette de 338,9 millions de dollars. L'indexation et la livraison des données ont été réalisées par le réseau d'oracles de marchés de prédiction et de contrats perpétuels Stork.
Le rapport tente de répondre à cinq questions : les gagnants encaissent-ils leurs gains ou remettent-ils en jeu ? Le profit rend-il les traders plus audacieux, et la perte les rend-elle plus prudents ? Comment les profits et pertes sont-ils distribués ? Les traders se spécialisent-ils dans un type de thème, et la spécialisation est-elle rentable ? Et enfin, quelle est la différence entre ceux qui gagnent et ceux qui perdent.
Éliminons d'abord les bots : 4,1 % des comptes ont absorbé 80,8 % des ordres
Pour demander comment les « humains » tradent, il faut d'abord exclure les comptes scriptés. L'étude utilise le « nombre d'ordres passés par jour de trading actif » comme critère, mais cette distribution est une courbe continue sans point de rupture naturel, de sorte que le seuil de coupure est un jugement subjectif. L'étude a finalement retenu 50 ordres par jour actif comme seuil, excluant 125 429 comptes, soit 4,1 % du total.
Le point clé est que ces « modestes » 4,1 % de comptes ont contribué à 80,8 % de tous les ordres et à 41 % du volume notionnel. Ce filtre vise précisément à capturer le fait que « très peu de comptes réalisent une très grande proportion des transactions ».
Il convient de préciser que « détail » est ici défini par la fréquence de trading et non par la taille du capital : un trader à plein temps bien capitalisé qui clique manuellement pour passer des ordres est également compté comme détail. Les conclusions du rapport reposent sur le groupe « tradant à un rythme humain », et non sur une quelconque notion économique de « détail ».
Profits et pertes : la majorité perd de l'argent, les perdants ont plus tendance à ne pas revenir
Le critère de rentabilité est le suivant : la valeur de la position au règlement est supérieure à son coût, que le détenteur ait déjà racheté ou non.
Le résultat n'est pas optimiste : 69,2 % des comptes terminent sous le seuil de rentabilité, avec une perte nette de groupe de 338,9 millions de dollars.
L'effet de sortie induit par les pertes est particulièrement marqué. Après une perte, 15,2 % des comptes n'ont pas ouvert de nouvelle position dans les 30 jours ; après un gain, cette proportion n'est que de 6,1 %. Autrement dit, la probabilité qu'un compte en perte « raccroche » est environ 2,5 fois supérieure à celle d'un compte en profit.
Il est à noter que la plateforme ne compte pas seulement des détaillants. Si Polymarket n'était composé que d'experts, personne ne traderait. Cela pointe aussi vers une structure intrinsèque du marché de prédiction : c'est une « machine à vérité », et elle peut aussi être une machine à perdre pour la majorité des participants.
Les gagnants augmentent-ils leurs mises ? La réponse dépend du prix
« Gagner incite à miser plus gros » semble intuitif, mais les données brutes disent exactement le contraire : après un gain, 46,6 % des positions sont plus grandes que la précédente, contre 50,2 % après une perte. Cependant, cette comparaison comporte une variable de confusion évidente.
Le prix d'entrée des positions perdantes est généralement bien inférieur à celui des positions gagnantes — médiane de 0,43 dollar contre 0,86 dollar. Comme chaque action paie 1 dollar si la prédiction se réalise et zéro sinon, un prix de 0,43 dollar signifie que le marché estime la probabilité de l'événement à 43 %, et ceux qui sont prêts à acheter à ce prix estiment évidemment que la probabilité réelle est plus élevée. À bas prix, « augmenter la position en dollars » est naturellement plus fréquent.
En fixant le prix d'entrée, la conclusion s'inverse : dans une même tranche de prix, les gagnants augmentent leur position plus fréquemment que les perdants, et cet effet est le plus concentré lorsque le prix est supérieur à 0,50. En dessous de 0,50, les réactions après gain et après perte sont presque identiques — peut-être parce que les traders considèrent déjà ces contrats à bas prix comme un pari, se souciant peu du résultat d'une transaction individuelle.
Appétit pour le risque : on se retire qu'on gagne ou qu'on perde, mais les gagnants se retirent moins
Ici, le « risque » est défini comme la perte potentielle à la baisse, et non le capital investi. En achetant t tokens à un prix moyen p, la perte attendue de l'acheteur est t × p × (1 − p). Cela signifie qu'une position de 100 000 dollars avec un taux de réussite de 99 % n'est pas considérée comme à haut risque, malgré son montant important.
Que l'on gagne ou que l'on perde, le risque diminue — les traders reviennent généralement avec une taille légèrement inférieure à celle de la position qui vient d'être réglée. Mais la contraction après un gain est nettement moindre : après un gain, 48,4 % des positions présentent un risque plus élevé que la précédente, contre 44,7 % après une perte. La variation médiane des deux groupes est nulle, ce qui indique que la plupart des gens reviennent simplement à leur niveau de risque habituel.
L'étude a également réparti les traders en cinq quintiles selon le risque typique de leurs positions, Q1 étant le plus faible et Q5 le plus élevé, et a comparé les gains et pertes à l'intérieur de chaque groupe, afin que chaque trader ne soit comparé qu'à lui-même.
La spécialisation est-elle rentable ? Le sport est le plus mal loti, la technologie et la science les plus rentables
44,1 % des traders concentrent plus de 60 % de leur activité sur un seul thème. Le rendement de la spécialisation est très hétérogène.
Les spécialistes du sport ont la rentabilité la plus faible, probablement parce que ce groupe est rempli de joueurs amateurs et de dilettantes, plutôt que de teneurs de marché ou d'arbitragistes. À l'inverse, les spécialistes de la technologie et de la science sont les plus rentables — certains sont peut-être des initiés, d'autres de véritables experts du domaine. En d'autres termes, la spécialisation ne rapporte que lorsque le trader possède réellement un avantage informationnel ou cognitif.
Un autre détail concerne la taille des positions : la position médiane des traders gagnants est de 13,96 dollars, contre 10 dollars pour les traders perdants.
Pourquoi la plateforme ne se soucie pas de savoir si les utilisateurs gagnent de l'argent
Le rapport précise que son périmètre couvre la plateforme internationale de Polymarket, totalement distincte de la place américaine indépendante (avec son propre carnet d'ordres). Polymarket est récemment revenu sur le marché américain via une filiale titulaire d'une licence CFTC, et a introduit pour la première fois au début de 2026 des frais de preneur — comme les données du rapport couvrent tout l'historique de la plateforme, certaines transactions de comptes ont entièrement eu lieu avant l'existence des frais.
C'est aussi la première saison NFL complète depuis que Polymarket et son concurrent Kalshi se sont tous deux implantés aux États-Unis, et les deux dépensent beaucoup. Polymarket a lancé la saison avec LeBron James, Eli Manning et Derek Jeter comme « partenaires promotionnels », un marketing qui a suscité la controverse. Selon Front Office Sports, Polymarket paie James 15 millions de dollars par an, soit environ 4 fois son salaire annuel en NBA ; pour contourner les règles de la NBA, son contenu est limité à la promotion du marché du football américain. Ce marketing a été lancé en même temps que la fonctionnalité Squads — des communautés privées dans l'application américaine, où les utilisateurs peuvent discuter des cours et suivre les choix des autres pour passer directement des ordres, dans le but de déplacer les conversations de groupe à l'intérieur de la plateforme. Les fonctionnalités de trading social deviennent la norme des plateformes de prédiction.
Il est intéressant de noter que ces investissements marketing ciblent précisément le groupe le moins performant de cet ensemble de données. D'un point de vue commercial, cela se tient parfaitement : Polymarket ne se soucie probablement pas de savoir si les utilisateurs sont rentables. Au moins à court terme, son incitation est d'attirer davantage de preneurs passant des ordres sans discernement, plutôt que des teneurs de marché plus avisés. À mesure que le volume potentiel augmente, les deux grandes plateformes dépensent pour élargir ce groupe « le moins rentable » ; il sera intéressant d'observer comment la composition des traders évoluera au cours de l'année à venir.
Controverse Kalshi : les données on-chain rendent possible un audit externe
Le rapport mentionne également une récente controverse autour de Kalshi. Le 20 septembre, un trader quantitatif sous le pseudonyme beniduboss a accusé sur X cette bourse de gonfler les volumes de contrats perpétuels crypto, affirmant que son volume ETH-PERP sur 24 heures était d'environ 538,6 millions de dollars, tandis que les contrats ouverts n'étaient que d'environ 3,1 millions de dollars — ce qui est très inhabituel pour un marché perpétuel. À titre de référence, l'ETH-PERP de Hyperliquid affiche généralement environ 1,3 milliard de dollars de volume quotidien pour environ 3,1 milliards de dollars de contrats ouverts. Kalshi a officiellement nié ces accusations, affirmant qu'il y avait une confusion entre le comptage des contrats de marché de prédiction et la valeur notionnelle des contrats perpétuels ; à la date de rédaction du rapport, aucune autorité de régulation n'était intervenue.
Le plus intéressant est que personne en dehors de la bourse ne peut vraiment distinguer la vérité. Les cotations publiques de Kalshi n'identifient pas qui sont les contreparties, de sorte que la question de savoir « si une même entité contrôle les deux jambes » ne peut pas être tranchée à partir des données.
Polymarket, en revanche, est différent — chaque contrepartie d'une transaction est une adresse publique, et toute personne en désaccord avec les conclusions de l'analyse peut vérifier par elle-même. À mesure que les marchés de prédiction se développent en places réglementées dotées de leur propre carnet d'ordres, auditer de l'extérieur un chiffre de volume ne sera plus une évidence.
Pour revenir au point le plus fondamental : ce rapport n'affaiblit pas la valeur du marché de prédiction en tant que « machine à vérité ». Polymarket peut être à la fois un lieu de perte pour la majorité des participants et un outil de prédiction entre les mains des non-participants. Le trading bruyant est précisément la part qui paie pour la prédiction.
