
Le sénateur démocrate Chris Murphy a accusé mercredi que, la veille d’une attaque iranienne, certains avaient placé des paris précis sur le marché de prédiction Polymarket concernant le moment exact de l’attaque, ce qui pourrait très probablement impliquer des personnes proches de Donald Trump. Murphy, ainsi que le député démocrate Mike Levin, ont rapidement rédigé un projet de loi visant à renforcer la régulation des plateformes de marché de prédiction telles que Polymarket et Kalshi.

(Source : Polymarket)
Avant l’attaque iranienne, un comportement de trading très suspect a été observé sur Polymarket. Samedi, six nouveaux comptes ont concentré leurs paris quelques heures avant la première explosion à Téhéran, en misant précisément sur le moment de l’attaque aérienne menée par les forces américaines et israéliennes contre l’Iran, remportant au total environ 1 million de dollars. Murphy a déclaré : « Il est évident que des personnes proches de Donald Trump savaient ce qui allait se passer samedi dès vendredi — ceux qui ont parié sont très probablement des initiés. »
Les contrats de Polymarket concernant une attaque des États-Unis et d’Israël contre l’Iran ont déjà dépassé 529 millions de dollars en volume de transactions. Le mois dernier, un autre trader a parié avec précision sur le moment de l’arrestation du président vénézuélien Maduro, réalisant un profit d’environ 400 000 dollars. Murphy pense que ces deux événements révèlent un schéma inquiétant : des informations non publiques du monde politique sont transformées en profits financiers via les marchés de prédiction.

(Source : Chris Murphy X)
Le député Levin a clairement déclaré : « Si quelqu’un utilise des informations militaires non publiques pour en tirer un avantage économique, c’est absolument illégal. » Cependant, le cadre juridique actuel comporte plusieurs lacunes en matière d’application :
Le projet de loi est encore en cours d’élaboration, son objectif principal étant de préciser l’interdiction d’utiliser des informations militaires non publiques pour trader sur ces marchés.
Murphy a lancé un avertissement fondamental dépassant le cadre juridique : « Si des proches de Trump peuvent gagner des millions en pariant sur une attaque iranienne, ils ont une incitation à pousser à une action militaire — non pas pour des raisons stratégiques, mais pour des profits financiers. » Il souligne que la permissivité des paris de guerre pourrait, structurellement, déformer la motivation des décideurs politiques, créant une incitation systémique à « entraîner le pays dans la guerre pour en tirer profit ».
Ce critique ne se limite pas à l’exemple précis de l’attaque iranienne, mais soulève également la question de la légitimité des marchés de prédiction dans des événements politiquement sensibles, ajoutant une dimension morale à la discussion en cours sur la régulation.
La législation actuelle ne définit pas clairement la notion d’initié dans le contexte des marchés de prédiction. Levin a déclaré que parier en utilisant des informations militaires non publiques « est absolument illégal », mais l’application de cette règle nécessite de prouver le caractère non public de l’information, la connaissance du trader, et la causalité, ce qui représente un défi élevé en pratique judiciaire.
Si adopté, le projet pourrait imposer des seuils d’engagement plus stricts pour les contrats liés à des opérations militaires, instaurer des mécanismes de vérification d’identité plus transparents, et exiger des rapports sur les paris suspects aux autorités de régulation. Kalshi a déjà été fortement critiqué pour la liquidation de contrats liés à Khamenei, et cette nouvelle législation pourrait accroître la pression réglementaire sur l’ensemble du secteur des marchés de prédiction.
La loi sur les produits interdit les contrats liés à la guerre, au terrorisme et à d’autres événements « contraires à l’intérêt public », mais Levin a souligné que ces règles laissent une grande marge d’interprétation. L’objectif principal du projet démocrate est de clarifier la portée de ces clauses et de mettre en place des mécanismes d’application plus efficaces pour combler les lacunes existantes.