Le professeur Sakai de Keio parle du "siècle des marchés prédictifs : mise en œuvre sociale de l'intelligence collective"｜WebX2026

Le 14 juillet 2026, lors de la scène Limitless de WebX 2026, le professeur Toyoki Sakai de l'Université de Keio a pris la parole lors d'une session intitulée "Le siècle des marchés prédictifs : mise en œuvre sociale de l'intelligence collective". Il a positionné le marché prédictif comme "une invention brillante dans l'histoire de l'humanité", expliquant les défauts structurels des sondages d'opinion, les deux formes d'implémentation, à savoir le modèle de trading à tableau et le modèle de market maker, ainsi que son application à la gouvernance d'entreprise grâce à une utilisation interne, le tout d'un point de vue économique pendant environ 30 minutes.

Le professeur Sakai a commencé sa présentation en énumérant les inventions en sciences sociales réalisées par l'humanité jusqu'à présent : la démocratie représentative, le concept des droits de l'homme, l'égalité devant la loi, les sociétés par actions, le marché, la monnaie non convertible et la création de crédit. Il a affirmé qu'une nouvelle invention avait récemment été ajoutée à cette liste.
"Je suis convaincu qu'une nouvelle chose a été ajoutée à cette liste ces dernières années : le marché prédictif."
Dans un marché prédictif, une question est posée dans un seul marché. Le professeur Sakai a cité l'exemple de Polymarket pour expliquer le mécanisme en utilisant la question : "Le trafic dans le détroit d'Ormuz sera-t-il normalisé cette année ?" Pour cette question, des tickets sont échangés, valant 1 dollar si la réponse est oui et 0 dollar si la réponse est non. Le prix des tickets est déterminé par l'offre et la demande, prenant nécessairement une valeur entre 0 et 1. Le professeur Sakai a souligné que le point central du marché prédictif est que ce prix P peut être interprété directement comme "la probabilité que cet événement se produise". Il est économiquement connu que ce prix est une valeur qui agrège extrêmement bien les prévisions des gens.
Note : Le précurseur du marché prédictif est le "Iowa Electronic Markets (IEM)" lancé par l'Université de l'Iowa en 1988. Polymarket a attiré l'attention en montrant une avance de Trump par rapport aux sondages d'opinion dès les premières étapes de l'élection présidentielle américaine de 2024.

Le professeur Sakai a posé une question paradoxale : "Il est étrange que les sondages d'opinion se trompent." Les grands journaux tirent un échantillon aléatoire d'électeurs et, en collectant un nombre suffisant, devraient obtenir presque certainement des résultats corrects selon la "loi des grands nombres" en statistique mathématique. Pourtant, pourquoi les sondages d'opinion se trompent-ils ? Le professeur Sakai a organisé les raisons en trois points.
Le premier point est la possibilité que les répondants "répondent sans vraiment réfléchir". Il est difficile d'attendre des réponses sérieuses de personnes qui ne pensent pas à la politique au quotidien lorsqu'on leur pose soudainement des questions. Le deuxième point est le problème de "mentir". Comme il est difficile pour les habitants de Californie de répondre qu'ils soutiennent Trump, il existe des cas où, sous pression sociale, ils donnent des réponses différentes de leur véritable opinion (ce qu'on appelle le biais de désirabilité sociale). Et le troisième point, que le professeur Sakai a souligné comme le plus important.
"Les personnes qui connaissent bien la question et celles qui ne la connaissent pas sont comptées comme une seule personne. Les réponses des personnes informées devraient avoir un poids plus élevé que celles des personnes moins informées, mais les sondages d'opinion sont extrêmement irrationnels à cet égard."
Le marché prédictif surmonte ces trois points. Si l'on achète et vend sans réfléchir, on perdra, ce qui incite nécessairement à prendre cela au sérieux. Les participants agissent fidèlement à leurs propres intérêts et ne mentent pas. Les personnes informées effectuent plus d'achats et de ventes, ce qui augmente naturellement leur impact (poids) sur le prix.

Le professeur Sakai a classé les marchés prédictifs en deux grandes catégories. La première est le "modèle de trading à tableau", dont Polymarket est l'exemple représentatif. Les participants achètent et vendent entre eux sur un tableau, et le prix est déterminé par l'offre et la demande. Ce format repose sur le fait de rassembler des participants du monde entier et de parier de l'argent.
La deuxième est le "modèle de market maker", avec "Signals" géré par IGS (coté sur le Tokyo Stock Exchange Growth) comme exemple représentatif. Les participants achètent et vendent des tickets avec le concepteur du marché (market maker) et ne traitent pas entre eux. Il est souvent supposé qu'il s'agit d'une opération interne limitée, utilisant des points à faible liquidité pour ne pas enfreindre les réglementations financières et de jeu.
"Dans le modèle de market maker, le prix est déterminé non pas par l'offre et la demande, mais par une fonction de détermination des prix. Des règles de scoring logarithmique et des règles de scoring secondaire sont utilisées, et il est caractéristique que l'opérateur puisse contrôler le montant maximum à payer."
Note : La recherche sur la fonction de détermination des prix du modèle de market maker a été accumulée en économie pendant plus de 20 ans, et il est connu que Google et Hewlett-Packard ont autrefois adopté des marchés prédictifs internes de type market maker.

En tant qu'application du marché prédictif, le professeur Sakai a particulièrement insisté sur son utilisation au sein des entreprises. Il a proposé que le marché prédictif puisse fonctionner comme une fonction d'alerte face au problème universel selon lequel "les mauvaises nouvelles ne remontent pas dans l'organisation".
Comme exemple d'utilisation concrète, il a illustré le cas de la vente d'un ticket au sein de l'entreprise pour la question "Le projet important A sera-t-il terminé cette année ?" Si un employé bien informé des circonstances sur le terrain juge que "cela ne sera pas terminé", le prix du ticket chutera. Si le prix indique un niveau extrêmement bas (par exemple : 0,15 point), le conseil d'administration pourra prendre conscience de la crise du projet. Cela peut également être utilisé pour le choix des mesures. En établissant des marchés prédictifs pour les options A et B, la décision peut être prise en adoptant celle dont le prix est le plus élevé.
"Les dirigeants veulent vraiment connaître les mauvaises nouvelles. Je pense que ces outils vont se répandre assez rapidement dans les entreprises japonaises."
Cependant, le professeur Sakai a averti que la conception des participants est cruciale. Il a déclaré qu'il était nécessaire d'avoir un savoir-faire opérationnel pour concevoir les critères d'admissibilité afin d'éviter que des participants parient massivement du côté "perdant" et provoquent réellement l'échec du projet.

Le marché prédictif de type trading à tableau est très susceptible de correspondre à des jeux d'argent en ligne selon la législation actuelle au Japon. Le professeur Sakai a reconnu ce point de manière franche, tout en déclarant que "c'est vraiment regrettable et dommage" et que l'utilisation de points à faible liquidité comme méthode d'implémentation légale est une option réaliste. Cependant, même dans ce cas, il a insisté sur le fait qu'une vérification légale est indispensable.
En tant que mécanismes de fonctionnement de l'intelligence collective, le professeur Sakai a cité deux facteurs. Le premier est la diversité du groupe : les biais des personnes optimistes et pessimistes s'annulent, produisant un effet de convergence vers un jugement neutre, semblable au théorème du jury de Condorcet. Le deuxième est le mécanisme par lequel un petit nombre de participants bien informés exercent une forte influence sur le prix à travers de nombreux échanges. Concernant le délit d'initié, il a mentionné la difficulté de tracer la ligne en disant que "plus les personnes informées participent, plus la précision des prévisions augmente, mais les initiés qui peuvent manipuler les résultats ne doivent pas participer."
"Les façons de développer l'industrie diffèrent entre les pays où il est facile de prévoir et ceux où il est difficile de le faire. Je pense qu'un cadre réglementaire qui facilite l'utilisation flexible des marchés prédictifs en tant que nouvelle invention est nécessaire."
Enfin, le professeur Sakai a également souligné que la résistance de la société japonaise au jeu pourrait constituer un obstacle à la diffusion des marchés prédictifs. "Si la société devient un peu plus familière avec le jeu comme activité, il sera plus facile d'introduire de tels mécanismes," a-t-il déclaré, exprimant ses attentes pour la mise en œuvre sociale et concluant la session.

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