Ma thèse de doctorat traite de la sélection de projets d'innovation en entreprises, en utilisant les marchés de prédiction comme mécanisme de sélection alternatif. Le processus d'innovation et son évaluation sont des activités ayant des répercussions sur la croissance et le développement. L’évidence montre que les méthodes habituelles d'évaluation et de sélection de projets d’innovation, comme le processus en entonnoir, ne sont pas rentables. Proposer une méthode plus efficace contribuera de manière significative à une meilleure allocation des ressources. Dans la première partie de ma thèse, je teste les prévisions du marché de prédiction contre celles des experts. Dans la deuxième, j'examine les aspects comportementaux de la prise de décision sur le marché de prédiction entrepreneurial, notamment comment le biais d’optimisme influence les décisions des traders. J’ai mené pour ces parties des expériences avec des sujets humains. Dans la troisième partie, j'examine les propriétés et éléments clés des marchés de prédiction et fourni une chronique et une classification d’articles sur les contributions les plus importantes de la littérature dans ce sujet. / My PhD thesis deals with selection of corporate and entrepreneurial innovation projects, using prediction markets as an alternative selection mechanism. Innovation process and its evaluation are two very important economic activities with repercussions for growth and development. Available evidence strongly suggests that conventional evaluation and selection methods, such as development funnel in corporate setting or decisions of Venture Capital firms in entrepreneurial one, do not yield cost-effective results. Coming up with an efficient and cost-effective method would contribute significantly to better resource allocation and social welfare. In the first part of the thesis, I test the prediction market predictions against experts’. In the second part, I examine behavioral aspects of decision-making in entrepreneurial prediction market setting, particularly how optimism bias influences traders’ decisions in prediction market. I conducted experiments with human subjects for the first two parts. In the third part of the thesis, I examine the most important elements and properties of prediction markets and provide a survey of most important contributions to prediction market literature, together with the classification and list of articles in major categories.