# Les robots de trading vont-ils s'emparer de Polymarket ?
*Author: Bankless*
*Published: Dec 27, 2025*
*Source: https://www.bankless.com/fr/will-trading-bots-take-over-polymarket*
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Les robots de trading vont-ils s'emparer de Polymarket ?
Publié le 27 décembre 2025
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RALLONGE
L'IA prédictive s'attaque aux marchés prédictifs
Auteur sans banque :
[David Christopher](https://x.com/davewardonline)
[](https://www.bankless.com/read/testing-predictive-ai-in-prediction-markets)Il y a deux semaines, j'ai écrit sur la réduction de moitié de Bittensor (qui a été réalisée avec succès) et sur une série de sous-réseaux à surveiller pendant que le réseau s'organise dans l'après-coup.
L'un d'entre eux était ***Synthdata***, un sous-réseau construisant un réseau d'intelligence prédictive lancé par l'organisation ["lost-to-time" L2](https://defillama.com/chain/mode), [Mode](https://x.com/modenetwork).
Comme beaucoup d'autres, je suis fasciné par le potentiel prédictif de l'IA et j'ai tenté de tester différents produits qui prétendaient atteindre cet objectif. [Infinite Games](https://x.com/Playinfgames?s=20)Aeon, l'agent prédictif d'Infinite Games - j'ai perdu de l'argent. Taoshi's signals - J'ai gagné de l'argent, puis j'en ai perdu.
[Des robots d'IA pour guider vos transactions cryptographiques surBanklessUn outil d'IA vous apportera-t-il votre prochaine transaction 100x ?](https://www.bankless.com/ai-bots-to-guide-your-crypto-trades)[BanklessDavidChristopher Jun 14, 2024 - 3 min read](https://www.bankless.com/ai-bots-to-guide-your-crypto-trades)Je partage ces informations pour démontrer que de nombreuses équipes ont - et continueront à - s'orienter vers l'intelligence prédictive en utilisant l'IA décentralisée. Il est évident qu'atteindre cet objectif serait une mine d'or, mais cela nourrit également la faim que nous avons tous de regarder dans la boule de cristal.
Si ces motivations sont "égoïstes", j'en propose une plus "désintéressée", empruntée à l'article récent de [l'article récent de nof1](https://x.com/the_nof1/status/1995621991425212533?s=20)Ces environnements financiers "imprévisibles" constituent une meilleure référence pour tester l'IA. Les modèles d'IA obtiennent aujourd'hui des scores dans les premiers centiles des olympiades de codage, de raisonnement, d'écriture et de mathématiques - autant d'environnements contrôlés qui peuvent être mémorisés, mis en correspondance avec des modèles ou joués grâce à des données d'entraînement. Les environnements du monde réel, tels que les marchés, sont beaucoup plus difficiles pour les modèles.
[](https://x.com/the_nof1/article/1995621991425212533)C'est ce qui a poussé nof1 à créer Alpha Arena, un concours de négociation dans le cadre duquel des LLM ont reçu des portions de 320 000 dollars pour effectuer des transactions. (La plupart ont échoué lamentablement, [bien que Grok's ait affiché](https://nof1.ai/leaderboard) des rendements intéressants).
Et bien que de nombreuses équipes travaillent sur l'intelligence prédictive, très peu d'entre elles ont fait la preuve de leur réussite. Pourtant, jusqu'à présent, [Synthdata](https://x.com/SynthdataCo) l'a fait et continue de le faire, c'est pourquoi j'approfondis la question.
- Il convient de noter que d'autres sous-réseaux peuvent avoir fait leurs preuves, et étant donné l'inaccessibilité de la plupart de ces tableaux de bord de sous-réseaux pour quiconque ne s'y connaît pas, il se peut que je les aie manqués ! Mon véritable objectif ici est de **plaider pour** *que vos résultats soient lisibles et moins affichés sous forme de décharges de données en vrac. Cela semble intentionnellement opaque.*
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## **Ce que fait Synthdata**
Synthdata est un réseau décentralisé d'intelligence financière prédictive. Les mineurs rivalisent pour modéliser l'incertitude des mouvements de prix à court terme des actifs - BTC, ETH, SOL, XAU (or) - et cette modélisation alimente les applications en aval : tarification des options, probabilités de liquidation, stratégies de fourniture de liquidités.
Les validateurs envoient continuellement des requêtes aux mineurs, leur posant des questions telles que "Où pourrait se situer le BTC au cours de la prochaine heure ?" Chaque mineur génère indépendamment [1 000 trajectoires de prix possibles](https://x.com/SynthdataCo/status/1975625639417028908?s=20)minute par minute. Certaines montrent une hausse du prix, d'autres une baisse, la plupart se situant quelque part entre les deux.
Le mécanisme clé : les mineurs n'attribuent pas de probabilités aux trajectoires. Chaque trajectoire a le même poids. La probabilité dépend du nombre de chemins qui aboutissent à un résultat donné. Si 620 chemins sur 1 000 aboutissent à un résultat supérieur au point de départ, cela implique 62 % de chances d'aboutir à un résultat positif. Aucun mineur ne s'est déclaré "confiant à 62 %" - ce chiffre est sorti de la simulation. Cette conception empêche la manipulation de la confiance et oblige à une modélisation honnête de l'incertitude.
Il n'y a donc pas de "modèle Synth" unique. Il s'agit d'une compétition ouverte, les mineurs étant libres d'utiliser l'approche qui reflète le mieux le comportement réel des prix.
*via [Synthdata](https://www.synthdata.co/)*
### **Comment les mineurs sont jugés**
Les mineurs ne sont pas jugés immédiatement ou en fonction de leurs bénéfices. Ils sont jugés après que la réalité se soit produite, par des validateurs, en utilisant le [CRPS](https://mode-network.github.io/synth-subnet/Synth%20Whitepaper%20v1.pdf) (Continuous Ranked Probability Score), une méthode permettant d'évaluer la qualité de la modélisation de l'incertitude, et non la justesse de la supposition.
Le CRPS pénalise trois échecs : *se tromper* (la réalité est éloignée de la plupart des chemins), *être trop confiant *(les chemins sont trop étroits, la réalité est à l'extérieur) et *être vague* (les chemins s'étendent partout "juste au cas où"). Vous ne pouvez pas jouer en étant toujours confiant, en étant toujours vague ou en ayant de la chance une fois.
Les scores alimentent un tableau de classement où les performances récentes comptent plus que les anciennes. Les mineurs qui font preuve d'honnêteté quant à l'incertitude des résultats sont récompensés. La précision constante est un facteur aggravant.
### **La preuve par l'exemple sur Polymarket**
Pour démontrer que le système fonctionne, Synthdata gère un compte public Polymarket qui négocie le marché *BTC Hourly Up/Down*.
Synth dispose déjà de cotes implicites à partir de ses trajectoires.
Si 620 sur 1 000 se terminent à la hausse, la probabilité implicite de hausse est de 62 %. Supposons que Polymarket fixe le prix de la hausse à 55 cents (soit une probabilité implicite de 55 %). Synth voit un écart - ses modèles suggèrent 62 %, le marché 55 % - et achète donc Up. Non pas parce qu'elle sait que la BTC va augmenter, mais parce qu'elle sait que les probabilités sont mal évaluées.
Grâce à cette méthode, elle a transformé 3 000 dollars en 73 000 dollars.
[](https://polymarket.com/@SynthDataDotCo)*via Polymarket*
## **Ce que l'on peut en déduire**
Le compte Polymarket constitue une preuve de concept convaincante pour la vision plus large du réseau en matière d'intelligence financière prédictive.
Bien sûr, des questions subsistent. Passer de 3 000 à 73 000 dollars est incroyablement impressionnant, mais la taille de l'échantillon est limitée. Les marges s'érodent. Ce qui fonctionne dans un régime peut échouer dans un autre. Les marchés horaires de Polymarket s'avèrent beaucoup plus minces que des marchés plus importants tels que les options 0DTE que Synth semble soutenir (bien qu'il n'ait pas établi une preuve de concept similaire basée sur les comptes à ma connaissance).
Néanmoins, la conception du système est convaincante et, personnellement, elle semble plus durable que celles qui fournissent des signaux "long/short". Reste à savoir s'il se transformera en quelque chose de durable ou s'il s'éteindra comme d'autres. Mais Synthdata a des recettes, et rien que pour cela, il vaut la peine d'être observé.
[Signet sur Bankless](https://www.bankless.com/read/testing-predictive-ai-in-prediction-markets)
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