Mieux prévoir l'avenir grâce à l'intelligence collective

Un marché prédictif est un concours de pronostics conçu pour prédire des événements ou des quantités futures en exploitant l’intelligence collective d’un grand groupe de participants.

Les marchés prédictifs combinent de nombreux points de vue divergents, exprimés sous forme de prévisions de probabilité, en une probabilité collective qui évolue en temps réel.

Les prévisionnistes individuels parient sur les résultats et encaissent des gains en fonction de leur réussite.

Entreprises et gouvernements ont utilisé les marchés prédictifs dans divers contextes :

• Intel, Hewlett Packard, Ford, Eli Lilly et EDF ont employé les marchés prédictifs pour anticiper les KPI, les évolutions du marché, les volumes de vente, les chances de succès d’un produit et les retards de projets.
  
  
• La communauté du renseignement américain a recouru aux marchés prédictifs dans le cadre de prévisions géopolitiques pour déterminer la probabilité de résultats électoraux, de guerres et d’événements diplomatiques.
  
  
• Dans le secteur de la santé publique, le Centre pour la sécurité sanitaire de Johns Hopkins a utilisé la prévision collective pour anticiper la propagation et la sévérité de maladies infectieuses comme la dengue, la malaria et le Covid-19.

Les marchés prédictifs sont particulièrement utiles pour prévoir des événements observables à court ou moyen terme (moins de 24 mois), notamment dans les cas suivants :

Quand le passé n’est plus pertinent :

Les méthodes de prévision traditionnelles, comme les prévisions de séries chronologiques, s’appuient sur le passé pour prédire l’avenir, l’hypothèse étant que le passé peut éclairer le futur.

Mais parfois, vous n’aurez que peu de données pertinentes ou fiables à disposition pour faire des projections utiles, et s’accrocher aux données historiques risque de fausser vos prévisions. Les marchés prédictifs agrègent toutes les données pertinentes disponibles en utilisant la sagesse des foules.

Quand le savoir est décentralisé :

Personne ne sait tout, mais tout le monde sait quelque chose. Habituellement, on résout les problèmes difficiles en demandant à un expert : un ingénieur, un médecin, un avocat.

Mais parfois, lorsqu’un problème est trop complexe, lorsque trop de variables sont en jeu pour qu’un seul expert puisse les gérer, ou lorsqu’il y a trop peu de données pour entraîner une intelligence artificielle, l’expertise individuelle est insuffisante.

Les marchés prédictifs (ou les sondages prédictifs comme notre plateforme Prescience) consolident les estimations avisées de la foule à partir de toutes les données disponibles.

Quand la situation est changeante:

Les prévisions doivent continuellement intégrer de nouvelles informations, vous avez besoin de prévisions en temps réel pour pouvoir réagir en conséquence.

Les prévisionnistes humains excellent dans l’intégration de nouvelles informations parce qu’ils repèrent des éléments qui échapperaient à l’IA, des informations disponibles sur le terrain mais pas encore dans les bases de données.

Les marchés prédictifs (ou sondages prédictifs) offrent 3 avantages principaux aux entreprises et aux gouvernements qui cherchent à avoir une vision plus claire de l’avenir :

• Remarquables dans un contexte d’incertitude. Ils excellent dans la prédiction précise là où d’autres méthodes échouent parce qu’ils ne reposent pas sur l’IA qui traite des données structurées, mais sur les estimations avisées d’une foule d’humains aux opinions diverses. (d’où l’expression « prévision collective »)
• Des prévisions précises, exprimées sous forme de probabilités. Dire qu’un événement est « probable » n’a pas la même signification pour tout le monde. « Probable » peut signifier 60% de chances pour une personne, mais 85% pour une autre. Les probabilités chiffrées clarifient les choses et vous permettent de prendre une décision éclairée.
• Une méthode de prévision solide et fiable. En recueillant les informations auprès de nombreux cerveaux grâce à un processus d’agrégation objectif, les marchés prédictifs sont plus fiables que les jugements individuels biaisés ou bruyants. Faire confiance à la foule permet de réduire le risque de se fier à la mauvaise personne, en faisant appel à un réseau décentralisé de points de vue indépendants et complémentaires.

Le premier marché prédictif moderne a vu le jour en 1988 sous la forme d’un projet de recherche universitaire au Tippie College of Business de l’université de l’Iowa et proposait des prévisions sur l’élection présidentielle américaine de cette année-là. Le Web a rapidement permis le lancement de marchés prédictifs plus ambitieux destinés au grand public, portant parfois d’autres noms, tels que bourses de paris ou contrats de futures.

Le marché prédictif précurseur d’Hypermind a d’abord vu le jour en 2000 sous le nom de NewsFutures.

Au fil des ans, cette forme de « sagesse des foules » a acquis un palmarès impressionnant de prévisions précises dans divers domaines, du sport au cinéma en passant par les affaires, les élections, la géopolitique et même la médecine.

Les prévisions de marchés prédictifs sont probabilistes. Elles répondent à la question : « Quelles sont les chances que tel ou tel événement se produise ? » La meilleure façon d’évaluer la précision de manière absolue est de la mesurer sur de nombreux événements, en comparant les estimations de probabilité aux fréquences d’événements observées.

Voici une comparaison à chaque niveau de probabilité de 1% à 99%, sur 5 ans, 400 questions et 1185 résultats possibles, portant sur des sujets internationaux allant des élections à la géopolitique, en passant par la géoéconomie et les affaires.

Le graphique ci-dessus permet de répondre à la question suivante : « Parmi tous les événements prédits par Hypermind comme ayant x% de probabilité, quel pourcentage s’est réellement produit ? »

Plus la réponse est proche de x%, c’est-à-dire plus les points de données sont proches de la diagonale du graphique (d’en bas à gauche jusqu’en haut à droite), plus les probabilités du marché sont précises.

Les marchés prédictifs permettent de prévoir quatre types de questions :

• binaires : « Jean Dupont gagnera-t-il l’élection ? » (oui/non)
• discrète : « qui gagnera l’élection ? » (Jean, , Jacques, Jeanne)
• ordonnée : « quelle sera la part de voix de Jean Dupont ? » (plus de 55% / 50 à 55% / 45 à 50% …)
• linéaire : « quelle sera la part de suffrages de Jean Dupont ? » (prix du marché = part de suffrages anticipée en %).

Les marchés prédictifs sont utilisés pour prédire des événements dans divers domaines d’application tels que le sport, les élections, la géopolitique, la médecine, la science et la technologie.