« Les marchés prévisionnels comme le nôtre, ont une étonnante liste de succès à leur actif » peut-on lire sur le site de Media Predict qui les applique à la littérature (voir le billet d’hier ). Et c’est vrai.

L’Iowa Electronic Markets qui anticipe sur certaines élections aux États-Unis et à l’étranger depuis 1988 a une marge d’erreur de 1,5%. C’est moins que celle de 2,1% enregistrée par les instituts de sondage.

Le plus proche de Media Predict est le Hollywood Stock Exchange qui prévoit les Oscars bien mieux que les critiques professionnels (voir aussi ce billet ): il ne s’est trompé qu’une fois en quatre ans pour les vainqueurs. Et comme ça sert aussi à prévoir les recettes on ne se surprendra pas que les participants inscrits dans la base de donnée se comptent en centaines de milliers et les paris quotidiens en dizaines de milliers.

Certaines entreprises (et pas des moindres) s’inspirent de ce modèle pour prendre des décisions importantes: Hewlett Packard, Microsoft, Google, Yahoo, etc.

Le cas apparemment le plus extravagant est la proposition formulée en 2003 par l’ex amiral John Poindexter qui avait proposé de créer un marché prévisionnel pour prévoir les attentats terroristes. La proposition a été rejetée par le Sénat des États-Unis, mais tous les spécialistes des marchés prévisionnels estiment que ça aurait été une bonne idée.

Limites et sources d’erreurs

Les marchés se trompent aux aussi. Assez régulièrement. Mais James Surowiecki, auteur de « La sagesse des foules » trouve que les foules en question se trompent quand elles sont: trop homogènes, trop centralisées ou, à l’inverse, trop divisées (comme l’étaient les services secrets américains avant le 11 septembre 2001) et trop moutonnières quand elles suivent des leaders visibles ou quand elles se laissent entraîner par leurs émotions.

« Pour qu’un marché prévisionnel fonctionne » ajoute la Harvard Business School , « l’évènement dont il est question doit être indépendant du vote. Faute de quoi on a une foule se récompensant quand elle agit comme un troupeau. »

Surowiecki souligne une variante de ce problème dans un article consacré à l’application des marchés prévisionnels à la sélection de manuscrits dont j’ai parlé hier : « demander au marché de prédire combien d’exemplaires d’un livre seront vendus, ce qui implique de prédire le comportement d’un large groupe, est mieux que de demander au marché de prédire quel manuscrit aura un contrat, ce qui équivaut à prédire les décisions d’un groupe restreint d’éditeurs. »

C’est hélas ce que fait Media Predict. Ça réduit ses chances de succès sans annuler la valeur de la proposition.

Qu’en pensez-vous?

P.S. – Allez donc faire un tour sur News Futures (en fran çais) pour vous faire une idée sur « les probabilités des grands évènements de demain ».

 

J’enquête, je suis et j’analyse les technologies de l’information et de la communication depuis la préhistoire (1994). Piqué par la curiosité et l’envie de comprendre ce que je sentais important,...