- Au cours des 20 dernières années, Google a exploité deux plateformes internes de prédiction distinctes (Prediction Platform)
- La première plateforme a échoué, mais la seconde pourra-t-elle durer ?
L’âge d’or de Google
- En juillet 2005, Google était le chouchou de la Silicon Valley. Google Maps venait d’être lancé et Gmail était encore en version bêta
- À cette époque, Google était une entreprise atypique, à contre-courant des pratiques de la Silicon Valley
- Les fondateurs de Google disaient : « Google n’est pas une entreprise typique »
Prophit - le premier marché prédictif interne de Google
- En 2005, Google a lancé Prophit, un marché prédictif interne
- 20 % des employés de Google y ont participé, et il a fonctionné pendant 3 ans
- Prophit fournissait des prévisions précises et a également attiré l’attention des médias
L’échec de Prophit et les leçons à en tirer
- Prophit a finalement été fermé en 2011
- Le principal obstacle était l’illégalité des jeux d’argent en ligne
- Une tentative de lancement externe a également échoué pour des raisons juridiques. Il était difficile d’obtenir les ressources nécessaires
- Avec le recul, certains ont estimé que « cela aurait dû rester réservé à un usage interne »
Gleangen - le deuxième marché prédictif de Google
- En avril 2020, Dan Schwartz, employé de Google, a lancé Gleangen
- 8 % des employés de Google (environ 15 000 personnes) y ont participé, avec plus de 1 000 utilisateurs actifs par mois
- En s’appuyant sur les leçons de Prophit, l’outil a été conçu comme un support à la prise de décision interne
L’importance des marchés prédictifs et leurs défis
- Les avantages des marchés prédictifs
- Les marchés prédictifs peuvent fournir des prévisions précises en mobilisant l’intelligence collective
- Les entreprises peuvent s’en servir pour anticiper les mouvements de leurs concurrents ou améliorer leurs décisions internes
- Les causes de l’échec
- Les contraintes réglementaires et la difficulté de partager des données internes constituent les principaux obstacles
- Dans le cas de Prophit, l’échec est venu de l’impossibilité d’obtenir les autorisations juridiques nécessaires à un lancement externe
- Les défis liés à l’exploitation d’un marché prédictif
- La réticence au partage des données et le désir de conserver des marges d’excuse en cas d’échec d’un projet sont des freins
- Le désir de la direction de contrôler l’information peut entrer en conflit avec l’exploitation de la sagesse des foules
- La transparence et la responsabilité du processus de prévision sont parfois jugées plus importantes que l’exactitude des prévisions elles-mêmes
Waymo et l’usage des marchés prédictifs
- Application chez Waymo
- L’équipe de systems engineering de Waymo a tenté d’améliorer les indicateurs de mesure de la sécurité grâce à un marché prédictif
- Mais l’initiative n’a pas abouti, en raison des limites d’accès aux données et du manque de soutien de la direction
L’évolution de Gleangen et le rôle de l’IA
- Les succès et les limites de Gleangen
- Gleangen soutient la prise de décision dans différents départements de Google grâce aux prévisions
- Mais l’outil n’a pas pleinement réussi, en raison des limites liées aux données internes et du manque d’intérêt de la direction
- L’avenir des marchés prédictifs et de l’IA
- L’IA peut contribuer à réduire le coût des marchés prédictifs et à en améliorer la précision
- La combinaison de l’IA et de l’intelligence collective humaine peut permettre de fournir de meilleures prévisions
- Comparaison entre prévisions de l’IA et prévisions humaines
- Selon des recherches récentes, les prévisions de l’IA sont bien meilleures que le hasard, mais moins précises qu’un collectif humain
- Cependant, à mesure que les prévisions humaines servent à entraîner l’IA, la valeur des marchés prédictifs d’entreprise augmente
L’avenir des marchés prédictifs en entreprise
- L’enjeu est de fournir à la direction des informations plus utiles tout en réduisant le coût des prévisions grâce à l’IA
- L’intérêt pour les marchés prédictifs d’entreprise augmente, certaines sociétés comme Anthropic adoptant elles aussi des marchés prédictifs internes
- Des marchés prédictifs performants peuvent accroître la valeur de l’information et contribuer aux décisions stratégiques des entreprises
- Avec les progrès de l’IA, l’efficacité des marchés prédictifs pourrait encore s’améliorer
1 commentaires
Commentaires sur Hacker News
Google a popularisé plusieurs pratiques techniques en interne, comme les cafés d’entreprise, les tests A/B et le "dogfooding". Cependant, Microsoft et d’autres faisaient déjà du dogfooding depuis des décennies
J’espérais que l’article aborde les problèmes des marchés prédictifs, mais il ne présente qu’un historique assez sec
Le succès de Google s’explique non seulement par sa culture, mais aussi par la croissance rapide du marché
Le prix de marché fournit un nombre entre 0 et 1, qui augmente à mesure qu’un événement devient plus probable
Je me demande comment les marchés prédictifs ont résolu ces problèmes
Les marchés prédictifs trouveront une vraie percée non seulement via le jugement collectif, mais aussi en exploitant les super-prévisionnistes
Google exploitait en interne plusieurs plateformes de paris, et les équipes RH ainsi que conformité l’autorisaient
Polymarket est considéré comme le marché prédictif le plus performant