Les marchés de prédiction, qui permettent aux participants de parier sur les résultats d'événements futurs, gagnent en popularité en tant qu'outils de prévision. Cependant, ils présentent d'importantes inefficacités structurelles qui limitent leur fiabilité. Les problèmes clés incluent l'absence de "dumb money" (argent naïf), les opportunités d'arbitrage persistantes, ainsi que l'influence des bots et du trading algorithmique, qui peuvent fausser les prix et les signaux du marché. Ces marchés souffrent également de boucles de rétroaction auto-renforçantes, de désinformation, de délit d'initié et d'une faible liquidité dans les marchés de niche. De telles inefficacités peuvent conduire à des probabilités trompeuses et à des résultats injustes, remettant en question l'efficacité de ces marchés en tant qu'outils de prévision. Pour résoudre ces problèmes, il est nécessaire de repenser l'architecture sous-jacente afin d'améliorer la précision et la confiance dans les marchés de prédiction.