Une nouvelle tendance controversée émerge dans le monde de la finance et de la santé publique : les gens parient des millions de dollars sur la propagation de maladies infectieuses. Depuis le début de cette année, près de 9 millions de dollars ont été misés sur le nombre de cas de rougeole aux États-Unis via des marchés de prédiction tels que Kalshi et Polymarket.
Même si l’éthique de tirer profit d’une crise de santé publique est hautement discutable, ces marchés s’avèrent être bien plus qu’une simple nouveauté en matière de jeu : ils pourraient en fait fournir des données précieuses aux scientifiques.
Comment fonctionnent les marchés de prédiction
Les marchés de prédiction fonctionnent selon un principe simple : les participants achètent ou vendent des actions en fonction de la probabilité qu’un événement futur se produise.
- Le mécanisme : Si un marché demande si un certain nombre de cas de rougeole se produiront, le prix d’une action « oui » reflète la conviction collective de tous les commerçants. Si 86 % des traders croient que l’événement aura lieu, un partage « oui » coûtera 86 cents.
- Le paiement : Si l’événement se produit, les traders qui réussissent reçoivent 1 $ par action. Si ce n’est pas le cas, ils perdent la totalité de leur investissement.
- La logique : Le prix est essentiellement un pourcentage en temps réel représentant la probabilité perçue par le marché d’un résultat.
Ce concept est né en 1988 à l’Université de l’Iowa pour prévoir les élections américaines. En 2003, les chercheurs ont commencé à appliquer ce modèle aux maladies infectieuses, considérant ces marchés comme un outil pour le « bien public » et l’éducation scientifique.
La « sagesse de la foule » contre la modélisation scientifique
La précision soudaine de ces marchés a attiré l’attention de la communauté scientifique. Par exemple, en juin 2025, les marchés de prédiction prévoyaient environ 2 000 cas de rougeole d’ici la fin de l’année ; le chiffre réel était de 2 288.
Spencer J. Fox, chercheur à la Northern Arizona University, note que cette performance est étonnamment compétitive par rapport aux modèles scientifiques traditionnels. Ce phénomène est souvent attribué à la “sagesse de la foule”. Comme l’explique Emile Servan-Schreiber, PDG d’Hypermind, si les parieurs individuels peuvent manquer d’expertise formelle, la “diversité cognitive” collective de milliers d’amateurs peut souvent compenser ce manque de formation spécialisée.
Toutefois, les experts préviennent que les marchés de prédiction ne remplacent pas l’épidémiologie traditionnelle. Il existe des limites importantes à la dépendance aux joueurs pour les données de santé publique :
- Manque de granularité : Les modèles scientifiques examinent des milliers de variables spécifiques, tandis que les marchés de prédiction se concentrent sur quelques résultats généraux.
- Variables manquantes : Les épidémiologistes utilisent des flux de données complexes, tels que les taux de vaccination, les modèles climatiques et le séquençage génomique, que les joueurs ne prennent pas en compte.
- Le problème des « événements rares » : Même si les foules savent prédire les tendances générales, elles ont souvent du mal à faire face à des événements rares et à fort impact qui nécessitent une expertise approfondie et spécialisée.
Zones grises éthiques et réglementaires
La montée de ces marchés a suscité d’intenses débats sur la moralité et la légalité. Des plateformes comme Kalshi et Polymarket sont réglementées par la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) aux États-Unis, mais elles font l’objet d’un examen minutieux.
Les critiques ont tiré la sonnette d’alarme sur les marchés impliqués dans des conflits géopolitiques, tels que les guerres en Ukraine et en Iran. Il y a aussi la question imminente des informations privilégiées. Par exemple, un commerçant a récemment gagné plus de 550 000 dollars en prédisant correctement un changement politique majeur en Iran, ce qui a amené les législateurs américains à se demander si les commerçants profitaient des fuites de secrets d’État.
Alors que les cas de rougeole continuent d’augmenter aux États-Unis, la relation entre profit et pathologie reste une question controversée.
“Si nous n’investissons pas dès maintenant dans l’expertise nécessaire à la prévision des maladies infectieuses, nous allons être pris au dépourvu face au prochain COVID-19.” — Spencer J. Fox
Conclusion
Même si les marchés de prédiction offrent un flux de données unique et à haut débit qui peut compléter les prévisions scientifiques, ils restent un outil controversé. Ils mettent en évidence une tension croissante entre l’efficacité de la « intelligence collective » décentralisée et la nécessité d’une modélisation rigoureuse et dirigée par des experts en matière de santé publique.
