À l'approche de la Coupe du monde 2026, deux autorités ont publié leur « probabilité de victoire » — et elles ne désignent pas le même favori.
Les marchés de prédiction (les cours agrégés de Polymarket et Kalshi) placent la France en tête, à environ 17 %. Le supercalculateur Opta place en tête la championne d'Europe, l'Espagne, à 16,1 %.
Les deux chiffres s'appellent « probabilité ». Mais ils sont produits de façons totalement différentes : l'un est un prix formé par des centaines de millions de dollars de volume de transactions ; l'autre est une fréquence obtenue en simulant dix mille fois le tournoi entier.
Cet article ne prédit pas le vainqueur et ne juge pas quelle méthode est la plus juste. Il répond à une seule question : quand vous voyez « France 17 % », d'où vient réellement ce chiffre — et quelle confiance lui accorder ?
C'est le niveau en dessous du numéro EP06. Ce texte-là expliquait en quoi la structure de marché des marchés de prédiction diffère de celle des bookmakers traditionnels. Celui-ci explique comment se calcule réellement la probabilité contenue dans le prix. Chiffres arrêtés au 31 mai 2026.
Acte 1 — La probabilité dans le prix : comment les marchés produisent de la probabilité
Le mécanisme du marché de prédiction est net : le contrat de chaque issue se négocie entre 0 et 100 cents, et le prix se lit directement comme une probabilité implicite. Une France cotée à 17 cents signifie que le marché voit environ 17 % de chances que la France gagne : les détenteurs du bon contrat touchent 1 dollar par contrat, les autres rien.
Mais le prix d'une seule plateforme est bruité. Des agrégateurs comme DeFi Rate utilisent le prix moyen pondéré par le volume (VWAP) pour réunir chaque heure les cotations de Kalshi, Polymarket, Polymarket US, Gemini et d'autres places, produisant une probabilité implicite multiplateforme. Au 30 mai 2026, le contrat sur le vainqueur de la Coupe du monde avait cumulé environ 523 millions de dollars de volume, avec un règlement le 20 juillet 2026 — le lendemain de la finale du 19 juillet.
Ce prix ne sort pas de nulle part. Il est le produit du fait que les market makers cotent en continu des prix à deux sens et que les traders transigent en continu. Et c'est notable : les maisons qui fournissent cette liquidité sont toutes des sociétés de trading crypto-natives. Wintermute (plus de 3,5 milliers de milliards de dollars de volume annuel, sur plus de 70 plateformes d'échange) a commencé à coter des marchés à deux sens sur Polymarket et Kalshi en 2026 ; Jump Trading et Susquehanna sont aussi des market makers actifs.
Le responsable du trading OTC de Wintermute, Jake Ostrovskis, a résumé l'état de ce marché en une phrase :
> « Prediction markets have the demand profile of a major asset class but the liquidity profile of an early-stage one. »
Les marchés de prédiction ont le profil de demande d'une grande classe d'actifs, mais la profondeur de liquidité d'un stade précoce. Autrement dit — la crédibilité de cette « probabilité » contenue dans le prix dépend de la quantité de liquidité réelle qui la soutient. Nous y reviendrons à l'Acte 3.
Acte 2 — La probabilité dans la simulation : comment les modèles produisent de la probabilité
Le supercalculateur Opta prend l'autre route. Il utilise d'abord des données d'équipe — forme, résultats historiques, rang mondial, dernières performances internationales — pour estimer les probabilités de victoire, de match nul et de défaite de chaque rencontre via les Power Rankings (un algorithme de notation dérivé de l'Elo), puis simule 10 000 fois le tournoi entier et compte à quelle fréquence chaque équipe gagne. Cette fréquence est sa « probabilité de victoire ».
Les résultats 2026 (donnés comme un fait, non comme une prédiction) : Espagne 16,1 % (également la seule équipe avec plus de 50 % de chances d'atteindre les quarts de finale, à 52,1 %), France 13,0 %, Angleterre au-dessus de 10 %, l'Argentine tenante du titre quatrième et également au-dessus de 10 %, Portugal 7,0 %, Brésil 6,6 %.
Un détail méthodologique contre-intuitif mérite d'être signalé : l'une des entrées du modèle Opta, ce sont les cotes des bookmakers. « Marché contre modèle » n'est donc pas un duel entre deux systèmes pleinement indépendants — le modèle a déjà partiellement absorbé l'information du marché. Quand vous comparez un prix de marché à une probabilité Opta, l'écart que vous voyez est plus faible que celui de deux sources vraiment indépendantes.
Une note de calendrier : le modèle football de FiveThirtyEight (SPI), que beaucoup gardent en mémoire comme une référence, a cessé d'être mis à jour après le départ de son fondateur Nate Silver en 2023 ; le site d'origine a fermé en septembre 2023, et 538 a été entièrement arrêté par ABC en mars 2025. Cet article ne le traite que comme une méthodologie historique et un matériau de comparaison pour 2018 et 2022 — pas comme une source vivante pour 2026.
Acte 3 — Laquelle est la plus juste ? Un vide assumé
Marché ou modèle — lequel est le plus juste ?
La réponse honnête : aucune étude académique rigoureuse couvrant plusieurs tournois n'a comparé directement les marchés de prédiction à Opta/538 sur les scores de Brier (la mesure standard de la qualité d'une prévision) pour les Coupes du monde 2018 et 2022 à la fois. Les chiffres mis en avant par les plateformes, comme « 90 % de justesse », viennent surtout des plateformes elles-mêmes ou de blogs non relus par des pairs et ne doivent pas être pris pour des conclusions indépendantes. Cet article énonce le vide franchement plutôt que de fabriquer une réponse.
Un cas souvent mal raconté mérite toutefois correction. Beaucoup disent que « la victoire de l'Argentine en 2022 a été une grosse surprise » — ce n'est pas exact. L'Argentine y allait en deuxième ou troisième favorite : Opta lui donnait 13,1 % (deuxième), et les bookmakers proposaient +500 (environ 16,7 %, deuxième). La vraie histoire n'est pas qu'« un outsider a gagné ». C'est que presque tous les grands modèles et marchés donnaient le Brésil favori, que la deuxième favorite, l'Argentine, a gagné, et que la seule source aberrante, celle qui rabaissait l'Argentine à environ 8 %, était FiveThirtyEight. C'est plus précis que « surprise » — et plus révélateur : les prétendues « probabilités qui font autorité » peuvent varier du double d'une source à l'autre.
Le prix lui-même n'est pas non plus une probabilité parfaite. Il existe un phénomène documenté depuis près d'un siècle, le biais favori-outsider : sur les marchés classiques des courses de chevaux, les parieurs misent systématiquement trop sur les outsiders et pas assez sur les favoris — le taux de victoire réel d'un outsider est plus bas que ce que sa cote implique, de sorte que jouer les outsiders fait perdre davantage sur la longue durée (les travaux de Snowberg and Wolfers).
Ce qui est véritablement contre-intuitif, c'est que ce biais ne disparaît pas sur les marchés de prédiction crypto, censément plus rationnels et plus efficients. Plusieurs études sur de grands jeux de données Polymarket et Kalshi trouvent la même direction de biais : des chercheurs de l'University College Dublin ont analysé plus de 300 000 contrats Kalshi et constaté que les contrats bon marché se dénouaient favorablement moins souvent que leur prix ne l'impliquait, tandis que les contrats chers le faisaient plus souvent (les outsiders restent donc surévalués) ; une étude de calibration portant sur 292 millions de transactions (prépublication arXiv 2602.19520) a également trouvé des prix comprimés vers 50 % sur les horizons longs, sous-estimant l'avantage réel des favoris. Une prépublication de microstructure portant sur 30 milliards d'événements de carnet d'ordres en 52 jours (arXiv 2604.24366) a chiffré le coût du côté outsider : les spreads affichés sur les contrats de plus faible probabilité vont de 1 300 à 1 800 points de base — un ordre de grandeur plus large que sur les marchés traditionnels — parce que les market makers font payer le risque de stock d'un potentiel de hausse borné et d'une baisse asymétrique.
Dit simplement : un biais relevé pour la première fois sur un hippodrome il y a un siècle tient toujours sur les marchés on-chain d'aujourd'hui, où circulent plusieurs milliards de dollars — plus la « probabilité » contenue dans un prix est proche du bord outsider, moins elle est fiable.
Le registre est public
Voici ce que les bookmakers traditionnels ne peuvent pas faire : Polymarket est bâti sur des contrats intelligents Ethereum, et chaque transaction est on-chain et vérifiable par n'importe qui. Ces deux études n'ont été possibles que parce que les chercheurs pouvaient reconstituer le sens de chaque transaction directement dans l'enregistrement on-chain — impossible dans le registre fermé d'un bookmaker. Le règlement est on-chain aussi : de l'USDC en garantie, des contrats intelligents qui règlent automatiquement, et nul besoin de confier ses fonds à une maison centralisée.
Mais transparence ne veut pas dire impossible à manipuler. Des carnets d'ordres minces signifient que de petits marchés peuvent être bougés avec un capital modeste. Pendant le tournoi (du 11 juin au 19 juillet), les prix des contrats par match dériveront en temps réel avec le score — le cas en direct le plus parlant de la formation d'un prix.
Acte 4 — La variable hors du prix : la réglementation
Le prix est aussi façonné par une variable non marchande : l'incertitude réglementaire.
Le 18 mai 2026, le gouverneur du Minnesota a signé la loi SF4760, faisant de son État le premier des États-Unis à traiter l'exploitation et la promotion des marchés de prédiction comme un crime (en vigueur au 1er août 2026). La CFTC a saisi la justice dans les 24 heures ; Kalshi a saisi la justice le 28 mai. La réaction du président de la CFTC, Michael Selig :
> « This Minnesota law turns lawful operators and participants in prediction markets into felons overnight. »
Cette loi du Minnesota transforme du jour au lendemain des opérateurs et des participants légaux des marchés de prédiction en criminels. Derrière cela se joue un conflit de compétence non résolu : le Third Circuit a tranché en faveur de Kalshi le 7 avril (les contrats sur événement sont des dérivés, relevant de la CFTC), tandis que le Ninth Circuit, examinant l'appel du Nevada le 16 avril, a penché du côté du Nevada — une divergence entre cours d'appel qui pourrait finir devant la Cour suprême. À ce jour, 17 États contestent les opérateurs de marchés de prédiction et 14 ont une législation en la matière ; l'Espagne a ordonné en 2026 aux fournisseurs d'accès de bloquer Polymarket et Kalshi.
La distinction compte : les marchés de prédiction empruntent la voie fédérale du contrat sur événement sous l'autorité de la CFTC, tandis que les paris sportifs empruntent la voie des licences d'État — et le même contrat de Coupe du monde a un statut juridique très différent selon la juridiction. L'incertitude réglementaire est elle-même l'une des variables derrière le prix.
Conclusion — Retour à ces deux chiffres
Retour au début — « France 17 % » et « Espagne 16,1 % ».
Vous savez maintenant comment ces chiffres se fabriquent : l'un est un prix formé par des centaines de millions de dollars de volume, soumis au biais favori-outsider et à la profondeur de liquidité ; l'autre est une fréquence obtenue en simulant dix mille fois le tournoi, soumise au retard du modèle — et absorbant en partie l'information du marché lui-même.
Lequel est le plus juste ? Aucune comparaison rigoureuse couvrant plusieurs tournois ne peut y répondre. Bitbase publiera un bilan après la fin de la Coupe du monde et le règlement des contrats le 20 juillet — en regardant ce que le marché et le modèle ont chacun bien vu et mal vu.
D'ici là, la prochaine fois que vous verrez une quelconque « probabilité de victoire », il vaut la peine de poser une question de plus : comment ce chiffre a-t-il été réellement produit ?
Ce qui est visible, ce qui est vérifiable, ce qui n'a pas encore été tranché — tout figure au registre public.
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Cet article est informatif et ne constitue ni un conseil en investissement, ni un conseil en paris, ni une recommandation d'utiliser une plateforme ou un contrat particuliers. Toutes les données proviennent de sources publiques au 31 mai 2026. Il s'agit d'une observation descriptive des mécanismes de formation des cotes et de la méthodologie de prévision ; elle ne prédit pas les résultats de la Coupe du monde 2026 et n'évalue ni l'exactitude, ni la légalité, ni la rentabilité d'un marché de prédiction, d'un modèle statistique ou d'un bookmaker quelconque.
La légalité des marchés de prédiction et des paris sportifs varie sensiblement selon les juridictions. Le Minnesota a adopté une loi qui érige l'exploitation de marchés de prédiction en crime (en vigueur au 1er août 2026 ; actuellement contestée devant la justice fédérale) ; le Nevada, le Massachusetts et d'autres États ont imposé des restrictions ; l'Espagne a ordonné aux fournisseurs d'accès de bloquer Polymarket et Kalshi ; la Chine continentale interdit toute activité de paris. Les lecteurs doivent vérifier eux-mêmes les exigences de conformité dans leur propre juridiction ; cet article n'assume aucune responsabilité pour les conséquences juridiques de la décision d'un lecteur de participer ou non à une activité quelconque.
Toutes les plateformes, institutions et personnes sont citées de manière factuelle comme participants à des événements publics ; cet article n'évalue ni leur conduite d'affaires, ni la méthodologie de leurs modèles, ni leur jugement personnel.
Références
[1] Polymarket, « World Cup Winner Predictions & Odds 2026 » (correspondance entre prix et probabilité implicite). polymarket.com
[2] DeFi Rate, « 2026 World Cup Odds | Kalshi vs Polymarket Prediction Markets » (agrégation VWAP, 523 millions de dollars de volume cumulé, règlement le 20 juillet). defirate.com
[3] The Defiant, « Wintermute Starts Quoting Prediction Markets as Event-Contract Volume Tops $60B in 2026 » (citation d'Ostrovskis). thedefiant.io
[4] Decrypt, « Wintermute Is Providing Liquidity on Kalshi and Polymarket, Linking Two Giants. » decrypt.co
[5] Opta Analyst, « Who Will Win the 2026 FIFA World Cup? The Opta Supercomputer Predictions » (Espagne 16,1 %, France 13,0 %, 10 000 simulations). theanalyst.com
[6] Opta Analyst, « Football Predictions » (méthodologie Power Rankings ; les entrées du modèle incluent les cotes des bookmakers). theanalyst.com
[7] FiveThirtyEight, « How Our Club Soccer Projections Work » (méthodologie SPI ; modèle plus mis à jour après 2023, arrêté en mars 2025 ; cité ici comme référence historique). fivethirtyeight.com
[8] arXiv 2604.24366, « The Anatomy of a Decentralized Prediction Market: Microstructure Evidence from the Polymarket Order Book » (30 milliards d'événements / 52 jours ; spread des outsiders de 1 300–1 800 points de base ; reconstitution du sens des transactions à partir de l'événement on-chain OrderFilled). arxiv.org
[9] arXiv preprint 2602.19520, Le (2026), « Decomposing Crowd Wisdom: Domain-Specific Calibration Dynamics in Prediction Markets » (292 millions de transactions ; prix comprimés vers 50 % sur les horizons longs) ; ainsi que l'analyse du biais favori-outsider portant sur plus de 300 000 contrats Kalshi par l'University College Dublin (d'après Prediction News). arxiv.org
[10] Sports Illustrated, « 2022 World Cup Odds » (Argentine +500, deuxième favorite avant le tournoi). si.com
[11] Polymarket, « FIFA World Cup Prediction Markets & Live Odds 2026 » (contrats par match pendant le tournoi). polymarket.com
[12] Minnesota Reformer, « Minnesota becomes first state to outlaw prediction markets, immediately sued by federal regulators » (SF4760 signée le 18 mai, plainte de la CFTC, citation de Selig). minnesotareformer.com
[13] Bitcoin.com, « Kalshi Sues Minnesota to Block First US Felony Ban on Prediction Markets » (plainte de Kalshi le 28 mai, entrée en vigueur au 1er août, divergence entre cours d'appel). news.bitcoin.com
[14] NPR, « Minnesota becomes first state to ban prediction markets » (compétence fédérale contre compétence d'État). npr.org
