Les marchés prédictifs apportent-ils réellement de l'utilité ? – Tiger Research

Points clés

• Grâce à la structure "skin in the game" où de l'argent réel est en jeu, les marchés prédictifs fournissent une distribution de probabilité précise mise à jour en temps réel, dont l'exactitude est régulièrement comparable ou supérieure à celle des sondages d'opinion, des enquêtes d'experts et des prévisions économiques.
• Les marchés prédictifs ont évolué pour devenir une infrastructure de données essentielle traitant de la macroéconomie et de la géopolitique, au-delà des prévisions sportives et électorales, et sont largement adoptés par les principaux médias financiers, les chercheurs des banques centrales et les plateformes de marché institutionnelles.
• Pour que les données des marchés prédictifs s'établissent comme une infrastructure de prise de décision fiable dans le monde entier, les plateformes doivent augmenter leur liquidité pour résister à la manipulation, communiquer activement avec les régulateurs pour redéfinir les marchés prédictifs comme des outils de surveillance, et maintenir des données ouvertes et transparentes soutenues par des recherches indépendantes.

1. De paris à données précieuses

Le premier rapport a abordé la définition et le fonctionnement des marchés prédictifs, tandis que le deuxième rapport a traité des principales réglementations en vigueur. L'essentiel des deux rapports est que les marchés prédictifs agissent comme des données précieuses au-delà de simples paris.

On peut constater leur valeur dans le fait que les principaux médias financiers et les entreprises d'infrastructure de marché commencent à adopter les données des marchés prédictifs.

Google Finance, CNBC, CNN et le Wall Street Journal (WSJ) ont commencé à afficher les probabilités des marchés prédictifs à l'écran, et la société mère de la Bourse de New York, Intercontinental Exchange (ICE), ainsi que la plateforme de trading électronique Tradeweb, qui traite des obligations, fournissent également des données de marché prédictif à leurs clients institutionnels, en plus des données de marché existantes.

Un document de travail du Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale des États-Unis a également décrit les données des marchés prédictifs comme un point de référence pour les attentes macroéconomiques telles que les décisions de taux d'intérêt, l'inflation, le chômage et la croissance du PIB.

Les économistes du Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale et les co-auteurs ont évalué le marché de Kalshi comme "un point de référence précieux pour les chercheurs et les décideurs politiques, mis à jour fréquemment avec des informations de distribution riches" (Diercks, Katz et Wright, 2026). Ils ont commencé à considérer les marchés prédictifs non pas comme de simples sites de paris, mais comme des sources de données.

L'industrie reconnaît déjà les données des marchés prédictifs comme des données précieuses et les utilise. Dans ce dernier rapport de la série sur les marchés prédictifs, nous examinerons l'utilité des données des marchés prédictifs à travers trois questions.

1. Comment les prix des marchés prédictifs deviennent-ils des données précieuses ?
2. Où les données des marchés prédictifs sont-elles utilisées ?
3. Les marchés prédictifs actuels génèrent-ils de telles données ?

2. Comment les prix des marchés prédictifs deviennent-ils des données précieuses ?

Comme abordé dans le premier rapport, le mécanisme clé des marchés prédictifs, le contrat binaire, est structuré de manière à verser généralement 1 dollar ou 0 dollar en fonction de la survenance d'un événement spécifique. Par exemple, si un contrat stipule "Il va pleuvoir demain" et se négocie à 0,62 dollar, cela signifie que les participants au marché estiment la probabilité de cet événement à 62 %.

Ainsi, le prix du marché prédictif (0,62 dollar) fonctionne comme une donnée de probabilité intuitive pour une situation future (62 %). Cependant, le fait que les marchés prédictifs se soient établis comme des "données précieuses" adoptées par des institutions financières mondiales et des médias en tant qu'indicateurs de prise de décision réels, et non comme de simples probabilités de paris, repose sur quatre caractéristiques structurelles suivantes.

2.1. Obtention de la crédibilité grâce à "skin in the game"

Bien qu'il existe des points de vue qui considèrent les paris des marchés prédictifs comme de simples jeux de hasard, les paris impliquant des intérêts financiers créent un puissant mécanisme de "skin in the game" pour les participants.

Ici, "skin in the game" signifie une structure où l'on assume soi-même les risques et les responsabilités découlant de ses décisions. Contrairement à l'expression d'opinions subjectives ou à des opinions simples sans coût, les participants supportent le risque de perdre leur propre argent en cas d'erreur de prédiction, ce qui les pousse à ne refléter que des informations rigoureusement vérifiées et des croyances réelles dans les prix.

Ainsi, lorsque de nombreuses prévisions impliquant des intérêts économiques se regroupent, et sous l'hypothèse que le marché dispose d'une liquidité suffisante, le "prix" du marché prédictif devient une donnée de probabilité hautement fiable.

2.2. Obtention de la pertinence par des mises à jour continues en temps réel

Les sondages d'opinion traditionnels ou les enquêtes d'experts ne fournissent qu'une indication fragmentaire à un moment donné, ce qui rend difficile la capture des changements rapides de la réalité. Par exemple, avant l'annonce de la décision de taux d'intérêt de la banque centrale prévue pour demain, si un choc économique externe soudain ou une déclaration d'urgence survient aujourd'hui, ces changements en temps réel ne seront pas du tout reflétés dans les sondages d'opinion existants qui ont été réalisés plusieurs jours auparavant ou dans les enquêtes mensuelles d'experts.

En revanche, le prix du marché prédictif est immédiatement reflété par des fluctuations de prix dès qu'une nouvelle information pénètre sur le marché. Chaque fois que de nouvelles nouvelles, des variables imprévues ou des annonces réglementaires apparaissent, les participants ajustent à nouveau leurs positions, ce qui entraîne une mise à jour continue des prix.

Ainsi, le "prix" des marchés prédictifs devient une donnée hautement pertinente qui reflète immédiatement les changements de la situation actuelle, et non une simple probabilité passée.

2.3. Analyse multidimensionnelle grâce à la distribution des probabilités des résultats

Les indicateurs traditionnels basés sur une seule valeur moyenne ou un pic compressent de nombreuses opinions en un seul chiffre, ce qui entraîne une perte d'information. Par exemple, lorsqu'on anticipe une baisse des taux d'intérêt par la banque centrale, les enquêtes d'experts traditionnelles ne montrent qu'un seul chiffre moyen, tel que "baisse de 0,25 %", sans présenter les scénarios détaillés en fonction des variations des déclarations des membres.

En revanche, les marchés prédictifs produisent une "distribution de probabilité" pour tous les résultats possibles. Ici, "distribution de probabilité" signifie qu'elle montre non seulement un seul résultat spécifique, mais également les probabilités pour tous les scénarios possibles (par exemple, gel à 20 %, baisse de 0,25 % à 70 %, baisse de 0,5 % à 10 %). De plus, il s'agit de données en série chronologique continue.

Cela permet de mesurer non seulement la médiane la plus probable, mais aussi les risques extrêmes (tail risk) qui, bien que peu probables, peuvent avoir un impact énorme s'ils se produisent. Ainsi, les marchés prédictifs fournissent des données de distribution de probabilité multidimensionnelles qui permettent d'évaluer non seulement des chiffres à un moment donné, mais également la volatilité future du marché et les risques potentiels.

2.4. Obtention d'objectivité grâce à la vérifiabilité postérieure

La raison décisive pour laquelle la fiabilité des données des marchés prédictifs est reconnue dans le monde académique et financier mondial provient de la parfaite "vérifiabilité postérieure".

Bien que les prévisions d'experts ou les enquêtes puissent également être vérifiées après la publication des résultats pour savoir si elles étaient correctes ou non, cette évaluation est souvent sujette à interprétation et chaque institution peut facilement mettre en avant des résultats favorables. En revanche, les marchés prédictifs enregistrent les données elles-mêmes sous forme de "prix (probabilité)" qui sont des chiffres quantitatifs clairs, et à la fin, ils sont généralement réglés à 0 ou 1. Il n'y a pas de place pour l'interprétation subjective humaine, ce qui permet une notation mathématiquement parfaite.

Grâce à cela, quiconque peut comparer et analyser sans erreur l'écart entre les données de prix en série chronologique formées dans le passé et les résultats réels de manière transparente. Étant donné que personne ne peut manipuler un "bulletin de notes" objectif, le "prix" des marchés prédictifs devient la base la plus fiable pour que les experts en données et les institutions jugent rigoureusement la précision passée et l'adoptent comme indicateur clé de prise de décision.

3. Où les données des marchés prédictifs sont-elles utilisées ?

Les données des marchés prédictifs ont commencé à attirer l'attention du grand public récemment, mais leur histoire remonte au marché électronique de l'Iowa (IEM) des années 1980. Pendant longtemps, l'utilisation la plus connue était la prévision électorale, et avec l'application des marchés prédictifs à des domaines beaucoup plus larges récemment, leur valeur devient encore plus évidente.

3.1. Élections : Précision et capacité prédictive des marchés de prévision

Le premier exemple montrant le potentiel des marchés de prévision est le marché électronique de l'Iowa (IEM). L'IEM a été comparé à un total de 964 résultats d'enquêtes d'opinion menées lors des cinq élections présidentielles américaines de 1988 à 2004, et dans 74 % des cas, il a prédit les résultats des élections avec plus de précision que les enquêtes d'opinion (Berg, Nelson et Rietz, 2008).

Cet avantage ne s'est pas manifesté uniquement juste avant les élections. Selon l'analyse des élections de 1988 à 2000, l'erreur de prévision du taux de vote de l'IEM une semaine avant les élections (écart par rapport au taux de vote réel) était en moyenne de 1,5 points de pourcentage, inférieure à l'erreur de l'enquête finale de Gallup (2,1 points de pourcentage), et même 150 jours avant les élections, l'erreur moyenne n'était que de 5 points de pourcentage (Arrow et al., 2008).

Bien sûr, il est difficile de comparer ces deux chiffres de manière simple. Si l'enquête d'opinion pose la question "Si les élections avaient lieu aujourd'hui", le prix du marché de prévision est un indicateur futur qui évalue "le résultat final du jour des élections".

En réalité, des recherches ont montré que lorsque l'on corrige les résultats des enquêtes d'opinion en tenant compte des variables restantes jusqu'au jour des élections, leur précision était supérieure à celle des marchés de prévision (Erikson et Wlezien, 2008). Cependant, une autre étude analysant les élections de 2008 a révélé qu'après correction des biais connus des prix des marchés de prévision, ceux-ci étaient plus performants que les enquêtes d'opinion corrigées dans les phases initiales et les situations de concurrence (Rothschild, 2009).

En fin de compte, les prix des marchés de prévision sont plus précis que les enquêtes d'opinion générales sans correction, et montrent des performances comparables à celles des enquêtes d'opinion hautement corrigées. De plus, ils ajoutent de la valeur en fournissant des prévisions mises à jour quotidiennement à partir de quelques mois avant les élections.

3.2. Économie : Un outil pour lire en temps réel les attentes macroéconomiques

Il est très important de comprendre avec précision les attentes que le marché forme avant l'annonce des indicateurs macroéconomiques tels que les taux d'intérêt, les prix et l'emploi.

Auparavant, ces attentes étaient mesurées par des enquêtes auprès d'experts ou par les prix des produits financiers traditionnels. Cependant, les enquêtes sont mises à jour à des intervalles de plusieurs semaines, ce qui réduit leur pertinence, et les prix des contrats à terme ne fournissent qu'un chiffre unique, tandis que la distribution de probabilité dérivée des options n'existe que pour certaines variables comme les taux d'intérêt et l'inflation. En revanche, les marchés de prévision génèrent directement des données de distribution de probabilité en temps réel à travers les prix de chaque scénario de résultat.

Cette utilité quantitative a déjà été prouvée par le marché des dérivés économiques de 2002 à 2005. L'analyse des données de transactions d'options binaires liées aux valeurs annoncées des indicateurs tels que l'emploi non agricole, les ventes au détail et les demandes d'allocations de chômage a montré que les prévisions formées sur les marchés de prévision avaient une précision prédictive équivalente ou supérieure à celle de la moyenne des enquêtes d'experts, et que la distribution de probabilité agrégée par le marché correspondait étroitement à la fréquence réelle des événements (Gürkaynak et Wolfers, 2006).

Récemment, un document de travail du Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale des États-Unis (Diercks, Katz et Wright, 2026) a comparé les prévisions des marchés de prévision avec les indicateurs de référence existants. Selon les auteurs, les prévisions de la médiane et du mode du taux des fonds fédéraux la veille de la réunion du FOMC n'ont jamais été incorrectes et ont été significativement meilleures que celles des contrats à terme sur les taux des fonds fédéraux au même moment. Comparé au consensus Bloomberg, les prévisions de la médiane étaient significativement plus précises pour l'indice des prix à la consommation (IPC) global, et statistiquement similaires pour l'IPC de base et le taux de chômage. Cela signifie que les marchés de prévision ont montré de meilleures prévisions que certains indicateurs de référence, tout en étant équivalents pour d'autres.

Cette recherche attire également l'attention sur les possibilités d'application pratique plus larges, au-delà de la précision. Auparavant, il n'existait pas d'indicateurs basés sur des produits dérivés liquides pour des indicateurs macroéconomiques clés tels que le taux de croissance du PIB, l'inflation de base, le taux de chômage et l'emploi non agricole. Les marchés de prévision éliminent ces contraintes en fournissant en temps réel les attentes basées sur le marché et les distributions de probabilité détaillées, devenant ainsi un point de référence précieux pour les chercheurs et les autorités politiques.

En résumé, les marchés de prévision ont été plus précis que les indicateurs traditionnels pour l'IPC global et ont montré au moins une précision équivalente dans les décisions de taux d'intérêt, tout en présentant les attentes macroéconomiques en temps réel sous forme de distributions de probabilité, ce qui en fait une source d'information pratique.

3.3. Santé publique : Alerte précoce capturant les phases d'épidémie de grippe 2 à 4 semaines à l'avance

Les statistiques officielles sur la grippe, publiées par les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis sur une base hebdomadaire, présentent des limites temporelles pour comprendre rapidement la situation réelle de la propagation sur le terrain.

Pour surmonter ces limites, une équipe de recherche de l'Université de l'Iowa a expérimenté un marché de prévision dédié à la grippe, où les professionnels de la santé participent. Ce marché a prédit l'activité grippale dans l'ensemble de l'État de l'Iowa 2 à 4 semaines à l'avance en rassemblant des informations cliniques fournies volontairement par les professionnels de la santé (Polgreen, Nelson et Neumann, 2007).

Ces prévisions peuvent servir de référence pour le traitement, la prévention et la prise de décision politique. Cet exemple montre que les marchés de prévision peuvent être utilisés pour une réponse rapide dans le domaine de la santé. Cependant, il s'agit d'une étude pilote limitée à l'État de l'Iowa.

3.4. Entreprises et agences d'information : Collecte d'informations sur le terrain contournant les systèmes de rapport

Dans les organisations d'entreprise typiques, les nouvelles négatives ou les perspectives incertaines ont tendance à être atténuées ou réduites lors du processus de rapport à la direction. En revanche, un "marché de prévision interne" fonctionne en permettant aux employés de parier directement sur le succès d'enjeux internes tels que les ventes, les lancements de nouveaux produits et les recrutements, et en recevant des récompenses si leurs prévisions s'avèrent correctes. Cette structure contourne les systèmes de rapport rigides existants, permettant de rassembler rapidement des jugements et des informations honnêtes du terrain sous forme de données de prix.

Résumé

• HP : Parmi les 20 à 26 participants actifs ayant échangé sur le marché de prévision interne, 6 des 8 fois où les prévisions ont été comparées aux estimations officielles de la direction ont été plus précises, et dans les 8 cas, les prévisions officielles ont été dans la mauvaise direction (Chen et Plott, 2002).
• Intel : Plus de la moitié des 979 marchés de prévision internes opérés entre 2006 et 2013 ont enregistré une précision supérieure à celle des prévisions officielles de l'entreprise (Gillen, Plott et Shum, 2017).
• Ford : Sur la base des résultats des transactions sur le marché de prévision des nouvelles fonctionnalités de véhicules, Ford a annoncé en 2011 qu'il ne mettrait pas en œuvre de porte-vélos de marque Ford ni d'aspirateurs de voiture dans les futurs modèles (Cowgill et Zitzewitz, 2015).
• Google : Un cadre supérieur a déclaré lors d'une réunion de l'entreprise que l'objectif de pourvoir un poste de haut niveau n'avait pas été atteint pendant 6 trimestres consécutifs, et que le marché de prévision interne l'avait anticipé (Cowgill et Zitzewitz, 2015).
• Siemens : Pour un projet logiciel qui semblait encore réalisable dans les délais selon le plan de projet existant, le marché de prévision interne a averti d'un retard de 2 à 3 semaines, et le projet a effectivement été achevé avec 13 jours de retard (Ortner, 1998).

L'utilité des marchés de prévision a également été confirmée dans des questions de sécurité nationale et géopolitiques. Lors d'un concours de prévision géopolitique organisé par l'Office of Advanced Research Projects Agency (IARPA) entre 2011 et 2015, les chercheurs ont comparé les marchés de prévision et les enquêtes de prévision (enquêtes auprès des prévisionnistes) sur deux saisons.

Plus de 2 400 participants ont prédit 261 événements, et les prix des marchés de prévision étaient plus précis que la simple moyenne des réponses aux enquêtes dans les deux saisons. Bien qu'ils n'aient pas atteint les prévisions des enquêtes d'équipe corrigées statistiquement en fonction de la précision passée, cela montre que les marchés de prévision agrègent bien les informations sans traitement supplémentaire (Atanasov et al., 2017).

En résumé, des cas ont été rapportés où les marchés de prévision ont capté des informations que les prévisions officielles ou les systèmes de rapport avaient manquées. Dans les concours des agences de renseignement, les marchés de prévision étaient également plus précis que la simple moyenne des réponses aux enquêtes. Cependant, les prévisions des enquêtes d'équipe pondérées par la précision passée n'ont pas été atteintes, et comme dans les cas de HP et Siemens, certaines marchés avaient un nombre de participants de 20 à 60, ce qui constitue une limite.

4. Les marchés de prévision actuels produisent-ils des données précieuses ?

Alors, les marchés de prévision actuellement en fonctionnement produisent-ils également ces données précieuses ? Pour le vérifier, nous avons analysé les types de marchés et la précision des prévisions sur la base des données API publiques de Limitless, une plateforme de marché de prévision on-chain, à partir d'octobre 2026.

4.1. Diversité des types de marchés

Au moment de l'analyse, un total de 556 marchés étaient ouverts, couvrant non seulement des événements sportifs ou de divertissement simples, mais également des décisions de baisse ou d'augmentation des taux d'intérêt des banques centrales des principaux pays, des élections et des variables géopolitiques, ainsi que des introductions en bourse et des résultats trimestriels des entreprises technologiques, abordant ainsi un large éventail d'indicateurs politiques et macroéconomiques.

Ainsi, alors que les marchés de prévision étaient auparavant limités à des événements spécifiques, ils se sont diversifiés pour inclure des indicateurs macroéconomiques et des variables politiques, ce qui suggère que l'utilité des marchés de prévision (précision, opportunité, vérifiabilité postérieure) validée dans les chapitres précédents s'étend désormais au-delà de certains domaines pour englober l'économie mondiale et la prise de décision politique dans son ensemble.

En d'autres termes, diverses incertitudes et volatilités futures, qui étaient difficiles à capturer par les systèmes financiers traditionnels ou les enquêtes d'opinion, sont quantifiées sous forme de données probabilistes quantitatives fiables, servant de points de référence concrets pour les participants du marché et les autorités politiques.

4.2. Précision des prévisions

Pour vérifier à quel point les prix formés sur ces marchés reflètent précisément la probabilité d'occurrence des événements réels, nous avons comparé les prix d'un jour avant l'heure de jugement prévue avec les résultats réels pour 2 681 marchés d'événements (environ 85 % des marchés sportifs) parmi les échantillons collectés dont le jugement a été complété.

Les résultats de l'analyse montrent que dans 9 des 10 plages de prix, la différence entre le taux d'occurrence des résultats réels et le prix prévisionnel était dans une fourchette de 4 %p. Par exemple, parmi 165 contrats indiquant une probabilité de 70 à 80 % un jour avant le jugement, 74,5 % se sont effectivement réalisés, et parmi 113 contrats évalués à plus de 90 %, 97,3 % se sont concrétisés.

La seule plage où une erreur notable a été observée était celle de 50 à 60 % (taux de réalisation réel de 48,8 %), car environ un tiers des contrats dans cette plage étaient restés à 50 % (le prix d'inscription initial) jusqu'à la veille du jugement, et la plupart d'entre eux provenaient de marchés sportifs.

En d'autres termes, à l'exception de certains marchés sportifs peu populaires manquant de liquidité, les prix des marchés de prévision reflètent avec une grande précision la probabilité d'occurrence des événements réels.

4.3. Réaction à de nouvelles informations

Cette précision repose sur l'opportunité. Pour vérifier si les prix du marché reflètent immédiatement les nouvelles informations lorsqu'elles sont disponibles, nous avons suivi les changements de prix liés aux décisions de taux d'intérêt de la Réserve fédérale.

En effet, en suivant les changements de prix sur le marché des décisions de taux d'intérêt de la Réserve fédérale, nous avons pu constater une grande opportunité, car les probabilités du marché étaient immédiatement ajustées chaque fois que de nouveaux indicateurs économiques et variables politiques étaient publiés. La probabilité de maintien des taux d'intérêt, qui était d'environ 70 % à la mi-août, est tombée en dessous de 50 % à la fin août et au début septembre après l'annonce des principaux indicateurs,

et après l'annonce des indicateurs de prix le 11 septembre, elle est tombée à environ 20 %, avant de descendre dans les 10 % la veille de la décision. En revanche, la probabilité d'augmentation de 0,25 % a augmenté jusqu'à 86 à 89 % le jour de la décision, atteignant presque le niveau de probabilité basé sur les contrats à terme sur le taux des fonds fédéraux (CME FedWatch, environ 90 %) (Diercks, Katz et Wright, 2026 ; Daiwa Capital Markets, 2026). Cette opportunité en temps réel a également été confirmée dans les prix de Limitless formés juste avant les décisions des banques centrales des principaux pays.

En résumé, les plateformes de marché de prévision on-chain actuellement en fonctionnement prouvent également, dans la pratique, qu'elles répondent aux exigences clés des "données précieuses" en matière d'opportunité et de précision. En d'autres termes, les prix des marchés de prévision absorbent les informations en temps réel et fournissent constamment des données probabilistes de haute précision, comme le montrent les exemples concrets.

5. Les marchés de prévision apportent-ils réellement de l'utilité ?

Comme nous l'avons vu jusqu'à présent, la valeur intrinsèque des marchés de prévision ne se limite pas à des transactions spéculatives ou à la génération de profits. Les recherches académiques accumulées au fil du temps et les résultats de cette analyse empirique montrent que les marchés de prévision génèrent des données probabilistes avec une précision et une opportunité qui dépassent ou complètent celles des enquêtes traditionnelles ou des prévisions d'experts dans divers domaines tels que les élections, les indicateurs macroéconomiques et les prévisions d'entreprise. En particulier, la tendance des médias financiers mondiaux et des infrastructures de marché clés à adopter les données des marchés de prévision comme indicateurs clés en temps réel repose sur cette utilité pratique.

Cependant, dans certains pays asiatiques, les marchés de prévision sont encore perçus comme relevant du domaine des jeux. Cependant, comme confirmé par cette analyse, des marchés de prévision comme Limitless ont déjà ouvert des marchés traitant des décisions de taux d'intérêt de la Banque de Corée et de la Banque du Japon, bien qu'il n'y ait pas encore beaucoup de transactions.

Pour que ces données de marché de prévision s'établissent comme une infrastructure de prise de décision fiable dans la société mondiale, y compris en Asie, trois efforts doivent être soutenus.

Premièrement, il s'agit d'efforts structurels pour réduire la distorsion des prix et éradiquer la manipulation du marché. Il est nécessaire d'élargir activement la liquidité du marché face aux principaux événements macroéconomiques et politiques, et d'élargir le pool de participants sains, afin de bloquer fondamentalement la possibilité que les prix soient distordus par un petit nombre de capitaux ou de forces spéculatives.

Deuxièmement, il s'agit d'un travail actif de relations publiques (GR) et de communication pour induire un changement de perception politique concernant les marchés prédictifs. Les autorités politiques et les régulateurs des principaux pays asiatiques doivent établir un système de persuasion et de coopération continue pour accepter les marchés prédictifs non pas comme des cibles de réglementation et de blocage, mais comme des indicateurs auxiliaires de surveillance macroéconomique condensés par l'intelligence collective du secteur privé.

Troisièmement, il s'agit de la transparence des données et de la création d'un écosystème de recherche indépendant. Il est nécessaire d'ouvrir de manière transparente des indicateurs de vérification de précision réguliers et des ensembles de données chronologiques, et d'activer les activités de recherche d'entités d'analyse spécialisées telles que Limitless Research, afin que les institutions de recherche, les médias et les autorités politiques puissent facilement accéder aux données sur la base de preuves objectives et établir un environnement de confiance.

Actuellement, la plateforme de marché prédictif se trouve à un tournant où elle évolue au-delà d'une simple bourse vers une infrastructure de données de nouvelle génération. Si des données de probabilité en temps réel, capturant avec précision diverses questions politiques et économiques de la société mondiale, y compris l'Asie, peuvent être fournies et vérifiées de manière transparente, cela pourrait devenir un outil de décision objectif et utile pour faire face à l'incertitude future.

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