Jeu illégal et jeu agréé vivent sur le même compte bancaire

Ce que les relevés voient, et que les sondages ne voient pas

Presque tout ce que le débat public « sait » du marché illégal repose sur des estimations indirectes : trafic web des sites, enquêtes déclaratives, groupes de discussion. La Gambling Commission le dit elle-même en présentant son rapport, publié le 28 octobre 2026 : son étude change de matériau. Au lieu de demander aux joueurs ce qu'ils font, elle lit ce que leurs comptes ont fait — des transactions bancaires anonymisées, collectées avec le consentement des personnes, et reliées à leurs réponses d'enquête, dont leurs scores PGSI.⁠^[1]

Le responsable du programme, Steven Murphy, présente l'exercice comme une première : à sa connaissance, aucun régulateur ni aucune équipe de recherche n'avait encore relié, à cette échelle, des transactions observées à des profils de risque individuels.⁠^[2] Nous republions ici l'étude chiffre par chiffre, parce que c'est le type de source sur lequel un débat peut s'appuyer : des paiements observés, pas des récits.

Le panel : 38 000 personnes, 157,2 millions de transactions, huit ans de relevés

Les données ont été collectées par YouGov auprès de personnes qui ont explicitement consenti à ce que leurs transactions d'open banking soient utilisées, de façon anonymisée, pour la recherche ; la Commission a acheté le jeu de données après anonymisation. Le panel compte environ 38 000 personnes et couvre juillet 2018 à juillet 2026. Au total : 157,2 millions de transactions, dont 4,8 millions avec des sociétés de jeu agréées hors loterie.⁠^[1]

Deux précisions de méthode comptent pour lire la suite. Les transactions avec des opérateurs agréés ont été repérées par un algorithme de classification développé par Yaspa — données réglementaires, achats tests et apprentissage automatique — qui étiquette une transaction comme « jeu » lorsque sa probabilité dépasse 0,5. Et chaque personne du panel est reliée, par un identifiant anonymisé, aux informations que YouGov détenait déjà sur elle, dont son score PGSI lorsqu'il existe. L'analyse a été menée en Python et SQL, avec le soutien technique de la Warwick Business School.⁠^[1]

Retrouver le jeu illégal dans les relevés : le nom de l'opérateur ne suffit pas

La première difficulté est documentée par l'échec de la première méthode. La Commission a d'abord cherché les transactions illégales en comparant, par appariement flou, les libellés bancaires aux noms d'opérateurs illégaux connus : cela n'a rien donné. Son interprétation : contrairement à la plupart des entreprises légitimes, les opérateurs illégaux n'inscrivent que rarement, voire jamais, leur nom dans les informations transmises aux prestataires de paiement.⁠^[1]

Deux méthodes exactes ont ensuite fonctionné. L'appariement exact avec des libellés relevés sur des extraits bancaires dont on sait qu'ils correspondent à des opérateurs illégaux a identifié 821 transactions. L'appariement exact sur le champ « nom du commerçant », à partir de noms fortement suspectés, en a identifié 2 628, dont 23 déjà trouvées par la méthode précédente. Total : 3 426 transactions uniques, réalisées par 179 personnes — âge moyen 44 ans, 115 hommes — pour lesquelles un score PGSI est disponible dans 146 cas.⁠^[1]

Le résultat central : le jeu illégal se joue à côté du jeu agréé

Parmi les personnes chez qui plusieurs transactions illégales ont été détectées, 91 % jouent aussi chez des opérateurs agréés. Et l'ordre des événements contredit l'idée d'une bascule : la Commission a mesuré, mois par mois, l'activité agréée des 122 personnes ayant au moins deux transactions illégales détectées, autour de leur premier paiement illégal. Elle conclut qu'on n'observe pas de recul substantiel de l'engagement envers le marché agréé après ce premier paiement — le jeu illégal vient s'insérer dans une activité existante, et les transactions illégales arrivent souvent par grappes, dans des fenêtres de temps courtes, parfois mêlées aux transactions légales.⁠^[1]

Nos calculs sur cette série publiée : l'activité agréée moyenne passe de 25,4 transactions mensuelles sur les six mois précédents à 23,1 sur les six mois suivants, pendant que l'activité illégale détectée s'établit à 2,1 transactions mensuelles — soit environ 8 % des transactions de jeu de ces personnes après la première détection. Le recul de l'agréé (−2,3) est du même ordre que l'activité illégale détectée qui apparaît (+2,1) : nos chiffres seuls ne tranchent donc pas entre addition et substitution partielle. Ce que la série établit, c'est la co-utilisation — les mêmes personnes jouent des deux côtés — et la Commission, qui dispose des données individuelles complètes, conclut à l'absence de « recul substantiel » de l'engagement envers le marché agréé. Sa lecture est cohérente avec ses travaux Consumer Voice antérieurs, où l'activité illégale apparaissait déjà aux côtés de l'activité légale, chez les mêmes personnes. Notre analyse, plus bas, reprend la même série par ses totaux.⁠^[1]

Le risque se concentre : 45 % de scores PGSI de 8 et plus, contre 6 %

Le second résultat tient à la liaison entre transactions et enquêtes. Le score PGSI (Problem Gambling Severity Index) classe les joueurs de 0 — aucun risque mesuré — à 8 et plus, la catégorie de risque la plus élevée. Parmi les personnes détectées sur le marché illégal dont le score est connu — 146 des 179 personnes détectées —, 45 % se situent à 8 ou plus. Parmi les 12 543 joueurs agréés du panel (hors joueurs de loterie uniquement), c'est 6 %. L'écart est donc de 39 points de pourcentage ; le rapport entre les deux parts, 7,5, ne vient qu'en second, car les rapports de parts construits sur de petits échantillons sont fragiles : à n = 146, la marge d'incertitude à 95 % sur ce 45 % est d'environ ±8 points (notre calcul). La distribution entière est comme renversée : là où les joueurs agréés se concentrent à 0 (68 %), les personnes détectées sur le marché illégal ne sont que 26 % à 0.⁠^[1]

Par quel compte l'argent passe : 96 % de comptes courants, 4 % de cartes de crédit

Le jeu de données indique aussi le type de compte utilisé. Sur les 3 426 transactions illégales détectées, 3 288 (96 %) partent de comptes courants, et 138 (4 %) de comptes de cartes de crédit. En personnes : 172 des 179 (96 %) ont payé depuis un compte courant, et 15 (8 %) ont utilisé une carte de crédit au moins une fois. Les deux parts se recouvrent : 172 + 15 = 187 pour 179 personnes — environ 8 personnes ont utilisé les deux types de compte ; ce n'est pas un partage entre deux groupes. La Commission relève le fait sans en tirer de conclusion : le canal bancaire ordinaire porte l'essentiel de l'activité détectée, et la carte de crédit — absente du jeu agréé britannique — n'apparaît qu'à la marge, mais elle apparaît.⁠^[1]

Notre analyse : le marché illégal fonctionne comme un deuxième portefeuille

Tout ce qui précède est l'étude de la Commission. Ce qui suit est notre analyse, et elle mêle trois choses que nous distinguons à chaque pas : les constats de la Commission, que nous lui créditons et que nous citons ; nos calculs sur ses tableaux publiés, signalés comme nôtres, avec leurs marges ; et nos interprétations, signalées comme telles.

Un deuxième portefeuille — c'est le nom que nous donnons au constat de la Commission. Son chiffre : 91 % des personnes chez qui plusieurs transactions illégales ont été détectées jouent aussi chez des opérateurs agréés — 111 personnes sur 122. Sa conclusion, dans ses termes : le jeu illégal est « embedded within existing gambling behaviour rather than triggering a sustained shift away from the licensed market » — inséré dans le comportement de jeu existant, plutôt que déclencheur d'un recul durable du marché agréé ; son enquête Consumer Voice antérieure disait déjà l'activité illégale habituellement supplémentaire au jeu agréé, et non une substitution. Ce que nous ajoutons est une géométrie mesurée : l'intervalle de confiance à 95 % de ce 91 % court de 84,6 % à 94,9 % (notre calcul, méthode Wilson), et le côté illégal s'adosse aux mêmes comptes courants que le jeu agréé, dans les mêmes vies bancaires, souvent à l'intérieur des mêmes courtes fenêtres de temps — là où les deux types de transactions s'observent, note l'étude, ils surviennent souvent dans des délais rapprochés. Une précision de lecture s'impose : ces personnes ont été repérées par leurs traces bancaires, ce sont donc des joueurs bancarisés par construction — le 91 % décrit la géométrie du groupe détecté, pas une fréquence dans la population.⁠^[1]

L'écart de risque grimpe par paliers. Des deux distributions PGSI publiées, nous tirons les rapports de cotes cumulés : à seuil ≥ 1 (risque quelconque), la cote d'être au-dessus du seuil est 6,2 fois plus élevée chez les personnes détectées sur le marché illégal que chez les joueurs agréés ; à ≥ 3 (risque modéré et plus), 9,1 fois ; à ≥ 8 (la catégorie la plus élevée), 12,8 fois. La part des personnes détectées dépasse celle des joueurs agréés à chaque seuil — une dominance sur toute l'échelle — et l'excès se concentre au sommet : ce n'est pas « plus de risque de toute sorte », c'est d'abord plus de risque grave. Les limites tiennent en deux lignes : les effectifs sont reconstruits à partir de pourcentages arrondis (les parts agréées totalisent 99 %), et sur l'ensemble des effectifs entiers compatibles avec les pourcentages publiés, le rapport de cotes à ≥ 8 varie d'environ 11,8 à 14,1 — une fourchette à lire à côté de l'intervalle d'échantillonnage à 95 %, 9,2 à 17,9. Et il s'agit d'une association mesurée dans un échantillon, pas d'un effet : le dispositif ne dit pas dans quel sens court le lien.⁠^[1]

Compter le marché illégal dépend de la méthode qui compte. Les deux méthodes exactes de la Commission se recouvrent à peine : 821 transactions trouvées par les libellés, 2 628 par les noms de commerçants, et 23 seulement par les deux — 0,7 % des 3 426 transactions de l'union. Les libellés seuls auraient rapporté 76 % de transactions en moins ; les noms de commerçants en capturent 3,2 fois plus que les libellés. Tout total de « transactions illégales » est donc un artefact de la méthode qui le produit. Nous tirons la conséquence pour notre propre travail : nous ne convertissons pas ce faible recouvrement en estimation d'un volume caché. Les deux méthodes ne sont pas indépendantes — elles lisent le même relevé — et leur recouvrement porte sur des transactions, pas sur des personnes ; un calcul de type capture-recapture fabriquerait un chiffre de marché invisible que les données ne portent pas. Ce que les données portent, c'est l'observation elle-même : deux lectures du même relevé voient deux marchés presque disjoints.⁠^[1]

La série mensuelle, relue : remplacement en marge, pas empilement. La figure 1 est alignée sur le premier paiement illégal détecté : les zéros des mois négatifs sont construits par cet alignement, et l'activité se concentre mécaniquement autour du point d'ancrage. Le pic du mois +1 (4,9 transactions illégales en moyenne) et le repli qui suit ne peuvent donc pas être lus comme un comportement pur — toute série ancrée sur un événement dessine cette forme. Ce qui survit à cette précaution, c'est le test des totaux : additionnez les deux séries. Avant le premier paiement détecté, le total est de 25,4 transactions par mois ; le mois +1 monte à 28,6, mois d'ancrage gonflé par construction ; puis, de +2 à +6, le total retombe à 24,6 par mois — au niveau d'avant, pas au-dessus. Après le mois d'ancrage, le jeu illégal semble donc remplacer une partie du jeu agréé plutôt que s'y ajouter durablement — une lecture que nous présentons comme suggestive, pas comme une preuve, et qui rejoint, par nos propres totaux, la conclusion que la Commission tire elle-même de cette figure : aucun recul substantiel de l'activité agréée après le premier paiement illégal détecté.⁠^[1]

Une couche qui s'ajoute au sixième mois — et qui ne s'en va pas. Lisez la série illégale seule, mois par mois. Pendant les six mois qui précèdent le premier paiement détecté, elle est à zéro — par construction, puisque la série est alignée sur cette détection. Mais l'activité agréée, elle, tourne déjà à plein : entre 23,1 et 28,8 transactions par mois, sans tendance établie. La couche illégale n'apparaît donc pas dans un vide : elle s'ajoute, au bout d'au moins six mois d'observation, à une pratique agréée déjà installée — et elle ne remplace aucun jeu illégal antérieur, les relevés n'en montrent aucun dans la fenêtre observée. Surtout, une fois apparue, elle ne retombe pas à zéro : après le pic du mois d'ancrage (4,9), elle se stabilise à environ 1,5 transaction par mois — 1,8, puis 1,4, 1,9, 1,2 et 1,5 de +2 à +6 — et elle est toujours présente au sixième mois, pendant que l'activité agréée se poursuit à son niveau habituel. Les totaux, eux, restent au niveau d'avant (lecture ci-dessus) : la couche persiste sans gonfler l'ensemble. De cette figure, la Commission retient pour sa part que les transactions illégales forment une faible part du total de jeu dans les mois qui suivent le premier engagement, sans recul substantiel de l'agréé ; la persistance de la couche, mois après mois, est notre lecture de sa série publiée.⁠^[1] Le signal de cette série n'est donc pas seulement dans ses totaux — il est dans la durée de la couche : modeste en volume à côté de la base agréée, mais posée pour durer.

Notre interprétation — signalée comme telle. Ce motif — une habitude agréée installée, puis une couche illégale qui s'ajoute et persiste — est celui que prédit la littérature sur l'addiction au jeu. Dans le modèle des trajectoires de Blaszczynski et Nower, l'exposition répétée fait passer le joueur par le conditionnement, puis l'habituation, puis la poursuite des pertes⁠^[3] ; sa révision de 2022 précise les sous-types de joueurs et leurs voies d'entrée⁠^[4]. Le DSM-5 compte, parmi les critères du trouble du jeu, la tolérance : devoir miser des sommes croissantes pour obtenir l'excitation recherchée⁠^[5]. Or le marché illégal est l'endroit où une habitude installée ne rencontre aucune friction : pas de contrôles d'accessibilité financière, pas de limites imposées, et pas de GamStop pour qui s'est auto-exclu — contourner les mesures de protection, dont l'auto-exclusion, figure d'ailleurs parmi les motivations que la Commission a elle-même relevées dans son enquête de septembre 2025 sur les ressorts du jeu illégal en ligne⁠^[6]. Deux précautions ferment la lecture : « premier paiement détecté » est un plancher de détection, pas la preuve d'un premier paiement réel ; et cette série ne contient aucune trajectoire PGSI individuelle. Nous décrivons donc un motif compatible avec la littérature de l'escalade — un renforcement progressif de l'habitude —, pas sa démonstration.

La carte de crédit : fermée côté agréé, présente côté illégal. Depuis le 14 avril 2020, les opérateurs agréés en Grande-Bretagne ne peuvent plus accepter de paiement par carte de crédit pour le jeu — condition de licence 6.1.2 de la Commission, portefeuilles électroniques inclus.⁠^[7] Or, dans l'activité illégale détectée, 138 transactions (4 %) ont été payées par carte de crédit, par 15 personnes, soit 8 % des 179 personnes détectées (notre intervalle à 95 % : environ 5 % à 13 %). L'intensité par personne y est plus faible — 9,2 transactions illégales en moyenne par utilisateur de carte, contre 19,1 par utilisateur de compte courant : le canal est large mais peu profond. Notre lecture : l'interdiction n'a pas supprimé la dépense de jeu par carte ; elle a fermé le canal là où il était visible et régulé, et la dépense réapparaît, petite mais réelle, du côté illégal, hors de portée de la règle. Le volume, lui, n'y est pas : il reste sur les comptes courants.⁠^[1]

GamStop s'arrête à la frontière de l'agrément. Depuis le 31 mars 2020, participer à GamStop — le registre national d'auto-exclusion — est une condition de la licence britannique : une inscription bloque l'accès à l'ensemble des opérateurs agréés en ligne.⁠^[8] Les opérateurs illégaux de cette étude ne détiennent pas de licence britannique et ne sont pas dans le dispositif. Pour une personne en co-utilisation — le cas de 91 % du groupe répété — s'auto-exclure ferme donc le côté agréé de son jeu, pendant que le côté illégal, alimenté par les mêmes comptes, reste hors du blocage. Les outils de protection sont construits marché par marché ; la co-utilisation, elle, traverse les marchés.

Pourquoi les sondages ne voient pas cette géométrie. Un sondage demande aux personnes ce qu'elles font, marché par marché. La co-utilisation que montrent les relevés a exactement la forme que le déclaratif rate : deux marchés sur un même compte, des paiements illégaux en grappes courtes, et des opérateurs que le joueur peut lui-même croire agréés. La méthode bancaire voit la géométrie parce qu'elle lit des paiements, pas des déclarations — c'est, à nos yeux, l'apport durable de cette étude : elle déplace la question de « combien de personnes jouent illégalement » vers « comment le jeu illégal s'insère dans le jeu tout court ».⁠^[1]

Ce que cette étude ne permet pas de conclure

La Commission publie ses limites avec ses résultats ; nous les republions avec la même visibilité, parce qu'elles font partie du résultat.⁠^[1]

• L'échantillon n'est pas représentatif du pays. Les hommes y sont légèrement surreprésentés, les femmes sous-représentées — surtout après 55 ans — et le panel ne comprend que des personnes ayant accepté de partager leurs données bancaires contre une petite incitation. La comparaison PGSI vaut donc à l'intérieur de cet échantillon, et ne peut pas être confrontée aux chiffres de la grande enquête nationale (GSGB).⁠^[1]
• Une partie du marché reste invisible. Seules les transactions en espèces via des institutions compatibles open banking sont capturées : les paiements en cryptomonnaies vers des opérateurs illégaux échappent au dispositif. Et seule une partie des opérateurs illégaux est couverte — certains ne sont d'ailleurs plus actifs en Grande-Bretagne. Des transactions illégales non détectées subsistent donc dans les données, y compris chez des personnes déjà détectées.⁠^[1]
• La taille du marché illégal ne peut pas être estimée à partir de ces données, ni en valeur absolue ni en comparaison du marché agréé, dont la quasi-totalité des transactions, elle, est identifiable.⁠^[1]
• Aucune causalité n'est établie. Le dispositif ne permet pas de dire si le jeu illégal aggrave les scores de risque, si les joueurs les plus à risque sont attirés vers le marché illégal, ou les deux.⁠^[1]
• La méthode ne découvre pas de nouveaux opérateurs. Elle reconnaît des paiements vers des opérateurs déjà identifiés par d'autres moyens ; elle ne peut pas, à elle seule, révéler un opérateur inconnu.⁠^[1]

Méthode et données : les chiffres, figure par figure

Source unique de cet article : le rapport de la Gambling Commission, Illegal gambling: findings from an open banking data analysis, publié le 28 octobre 2026 (introduction, résultats, matériaux et méthodes, limites)⁠^[1], complété par le billet de présentation de son responsable scientifique, Steven Murphy.⁠^[2] Aucun chiffre ne vient d'une reprise de presse ; les seuls nombres qui ne sont pas ceux de la Commission sont les moyennes et rapports calculés par nos soins sur ses tableaux publiés, et ils sont signalés comme tels dans le texte. Dans les fichiers CSV ci-dessous, la colonne source_flag distingue les chiffres de la Commission (« UKGC ») de nos calculs (« our arithmetic ») ; la colonne « total » du fichier mensuel est également notre calcul.⁠^[9]

Deux précautions de lecture pour la figure 1, que nous ajoutons à celles de la Commission. Avant la première détection, les valeurs mensuelles de l'activité agréée oscillent entre 23,1 et 28,8 : une pente ajustée sur ces six points (−0,7 transaction par mois) n'est pas statistiquement distinguishable d'une série plate — c'est une dérive dans un bruit mensuel large, pas un recul établi, et nous ne lisons pas la période d'avant comme un déclin. La série est par ailleurs alignée sur le premier paiement illégal détecté : les zéros d'avant l'ancrage sont construits par cet alignement, l'activité se concentre mécaniquement autour du point d'ancrage, et les personnes qui y apparaissent sont celles que la méthode de détection a repérées — la détection sélectionne qui entre dans la figure.⁠^[1]

Nous republions ici les figures de l'étude sous forme exploitable : le fichier des chiffres clés — panel, détection, distribution PGSI, types de comptes, chacun rattaché à la section du rapport d'où il sort — et le fichier de la série mensuelle de la figure 1. Cette pièce prolonge notre éditorial « Nous mesurons ce que les autres racontent », dont elle était le premier élément annoncé ; l'ensemble de nos études, avec leurs données, est au catalogue Études publiées.⁠^[9]

• Les chiffres clés de l'étude (CSV) — panel, détection, PGSI, comptes.
• La série mensuelle de la figure 1 (CSV) — activité agréée et illégale autour du premier paiement détecté.

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Questions fréquentes

Références

1. Gambling Commission — Illegal gambling: findings from an open banking data analysis, rapport technique, 28 octobre 2026. gamblingcommission.gov.uk ↑
2. Gambling Commission — Steven Murphy, « Exploring the potential of banking transaction analysis to understand consumers' use of illegal gambling », billet, 28 octobre 2026. gamblingcommission.gov.uk ↑
3. Blaszczynski, A. & Nower, L. (2002). « A pathways model of problem and pathological gambling ». Addiction, 97(5), 487–499. doi.org ↑
4. Nower, L., Blaszczynski, A. & Anthony, W. L. (2022). « Clarifying gambling subtypes: the revised pathways model of problem gambling ». Addiction, 117(7), 2000–2008. doi.org ↑
5. American Psychiatric Association (2013). Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). American Psychiatric Publishing — trouble du jeu, critère de tolérance. ↑
6. Gambling Commission — Illegal online gambling: consumer awareness, drivers and motivations, rapport de recherche (avec Yonder Consulting), 18 septembre 2025. gamblingcommission.gov.uk ↑
7. Gambling Commission — « Preventing credit card use », guide des titulaires de licence : la condition de licence 6.1.2, en vigueur depuis le 14 avril 2020, interdit aux opérateurs agréés d'accepter les paiements par carte de crédit pour le jeu, y compris via un service de transfert d'argent. gamblingcommission.gov.uk ; et « Gambling on credit cards to be banned from April 2020 », article du 14 janvier 2020. gamblingcommission.gov.uk ↑
8. GamStop — Conditions d'utilisation : tous les opérateurs titulaires d'une licence britannique de jeu en ligne doivent participer au registre national d'auto-exclusion, comme condition de leur licence, depuis le 31 mars 2020. gamstop.co.uk ↑
9. Chicken Road Productions — les données de cet article (CSV, librement téléchargeables, colonne source_flag distinguant les chiffres de la Commission de nos calculs) : les chiffres clés de l'étude · la série mensuelle de la figure 1. ↑