Les grandes banques de Wall Street renforcent les règles concernant les marchés de prédiction pour leurs employés, alors que les inquiétudes grandissent quant à l'utilisation d'informations confidentielles sur des plateformes comme Polymarket et Kalshi.
Goldman Sachs, Morgan Stanley, JPMorgan Chase et Bank of America ont ajouté ou mis à jour des restrictions concernant les contrats événementiels, selon un rapport de Reuters. Ces politiques visent à réduire les risques de délit d'initié et de conflit d'intérêts.
Goldman Sachs a interdit à ses employés de négocier des contrats de prédiction liés aux marchés financiers, aux événements politiques et à d'autres sujets susceptibles de créer un conflit réel ou perçu avec la banque, ses clients ou le secteur financier.
La politique couvrirait les données macroéconomiques, les élections, la géopolitique et les événements impliquant Goldman Sachs. Cependant, les employés peuvent continuer à négocier des contrats liés aux sports et aux divertissements. Des violations répétées pourraient entraîner des mesures disciplinaires ou la perte des profits tirés des transactions interdites.
Morgan Stanley a également inclus des règles sur les marchés de prédiction dans son code de conduite des employés, bien que la banque n'ait pas divulgué l'étendue complète de ces restrictions.
Pendant ce temps, Bank of America a récemment fourni à ses employés des exemples plus clairs d'activités interdites. Sa politique restreint les contrats impliquant des développements spécifiques à l'entreprise, des données macroéconomiques et des services financiers. Les règles existantes de JPMorgan interdisent au personnel de négocier avec des informations confidentielles, y compris via les marchés de prédiction.
Les changements de politique font suite à une affaire fédérale impliquant Michele Spagnuolo, ingénieur logiciel chez Google. Les procureurs affirment qu'il a utilisé des données de recherche Google confidentielles pour gagner plus de 1,2 million de dollars sur Polymarket.
Selon la plainte du Département de la Justice, Spagnuolo aurait accédé à des informations internes sur les tendances avant de négocier sur des marchés liés aux résultats de recherche Google.
Les procureurs ont déclaré qu'il aurait risqué environ 2,75 millions de dollars via un compte nommé « AlphaRaccoon » entre octobre et décembre 2025. Ses transactions auraient généré 1,2 million de dollars après que Google a rendu publiques les informations pertinentes.
Les accusations restent des allégations, et Spagnuolo est présumé innocent jusqu'à preuve du contraire. Cependant, l'affaire a montré comment des employés pouvaient utiliser des informations n'affectant pas le cours de l'action d'une entreprise pour tirer profit de contrats événementiels.
Les législateurs ont également examiné si les plateformes de prédiction pouvaient détecter les utilisateurs qui négocient avec des informations classifiées ou non publiques.
Entre-temps, le House Oversight Committee a demandé des registres à Polymarket et Kalshi suite à des rapports de transactions suspectes liées à des événements militaires et politiques.
L'enquête comprenait des allégations selon lesquelles un sergent de l'armée américaine aurait gagné plus de 409 000 dollars en utilisant des informations classifiées liées à une opération militaire impliquant l'ancien président vénézuélien Nicolás Maduro. Ces allégations sont également toujours soumises à des procédures judiciaires.
Parallèlement, le Congrès a envisagé des restrictions sur la négociation de marchés de prédiction par les fonctionnaires. Les propositions visent à empêcher les fonctionnaires de parier sur des résultats politiques ou des questions de politique publique qu'ils pourraient influencer ou connaître avant le public.
Les opérateurs de marchés de prédiction ont réagi en étendant leurs systèmes de conformité. Kalshi a créé un comité de surveillance indépendant et s'est associé à Solidus Labs pour surveiller les transactions suspectes et les manipulations possibles.
Kalshi a également introduit des déclarations d'employeur pour les utilisateurs négociant sur des marchés sensibles. Ses systèmes attribuent des scores de risque aux contrats impliquant la performance d'entreprise, la sécurité nationale et d'autres sujets susceptibles d'attirer des traders disposant d'informations privées.
Néanmoins, les chercheurs ne s'accordent pas sur la rigueur que les règles devraient adopter. Une étude récente couverte par crypto.news a révélé que les interdictions générales de délit d'initié pourraient réduire la précision des marchés de prédiction en retirant des informations des prix.
L'étude a soutenu une application plus stricte lorsque les traders obtiennent des informations par des fuites, des documents volés ou un contrôle direct sur un résultat. Cependant, elle a distingué ces cas des traders qui obtiennent un avantage grâce à des recherches publiques.
