{"id":214559,"date":"2025-10-20T07:00:44","date_gmt":"2025-10-20T05:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=214559"},"modified":"2025-12-08T14:56:46","modified_gmt":"2025-12-08T13:56:46","slug":"lorchestration-algorithmique-quand-les-plateformes-fixent-les-prix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2025\/10\/lorchestration-algorithmique-quand-les-plateformes-fixent-les-prix\/","title":{"rendered":"L\u2019orchestration algorithmique: quand les plateformes fixent les prix"},"content":{"rendered":"

Une concurrence saine fait baisser les prix et renforce l\u2019\u00e9conomie. Toutefois, si les entreprises d\u00e9l\u00e8guent la fixation des prix \u00e0 des algorithmes, il peut en r\u00e9sulter une hausse g\u00e9n\u00e9rale des prix, sans que les concurrents ne se soient concert\u00e9s. En termes \u00e9conomiques, on parle de collusion algorithmique (tacite), un ph\u00e9nom\u00e8ne connu depuis quelques ann\u00e9es[1]<\/a>.<\/p>\n

On parle d\u2019\u00aborchestration algorithmique\u00bb lorsque les algorithmes d\u2019une plateforme ajustent automatiquement et simultan\u00e9ment les prix de plusieurs prestataires afin que le profit de la plateforme elle-m\u00eame soit maximis\u00e9 lui aussi. Ce renforcement significatif du pouvoir algorithmique intervient notamment sur les plateformes de r\u00e9servation h\u00f4teli\u00e8re. Que dit le droit des cartels \u00e0 ce sujet\u00a0et comment \u00e9viter que les plateformes ne commettent des abus?<\/p>\n

De premiers algorithmes pour les prix de l\u2019essence<\/h2>\n

Imaginons une situation de concurrence id\u00e9ale: deux stations-service sont situ\u00e9es l\u2019une \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de l\u2019autre en bordure d\u2019une route. Chacune d\u2019entre elles peut proposer des prix inf\u00e9rieurs \u00e0 ceux de l\u2019autre \u00e0 tout moment pour attirer les automobilistes, entra\u00eenant une guerre des prix qui r\u00e9duit ses b\u00e9n\u00e9fices et ceux de sa concurrente \u00e0 un minimum concurrentiel. Comme l\u2019une et l\u2019autre ne r\u00e9alisent plus de b\u00e9n\u00e9fices, elles rel\u00e8vent leurs prix et la concurrence reprend. Ces cycles de sous-ench\u00e8re it\u00e9rative, suivie d\u2019un brusque retour \u00e0 des prix plus \u00e9lev\u00e9s, sont appel\u00e9s cycles d\u2019Edgeworth[2]<\/a>.<\/p>\n

Le comportement tarifaire des stations-service a fait l\u2019objet de nombreuses \u00e9tudes th\u00e9oriques et empiriques[3]<\/a> qui ont permis de documenter pr\u00e9cis\u00e9ment les cycles d\u2019Edgeworth. Les stations-service comptent parmi les premi\u00e8res utilisatrices d\u2019algorithmes qui adaptent les prix plusieurs fois par jour automatiquement, en fonction de la demande et des prix appliqu\u00e9s par la concurrence directe. On sait aujourd\u2019hui que ces algorithmes apprennent la collusion et les cycles tarifaires exempts d\u2019entente explicite[4]<\/a>. Il en r\u00e9sulte des prix volatils parfois \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n

Que dit le droit cartellaire?<\/h2>\n

S\u2019agit-il d\u00e9j\u00e0 d\u2019une collusion? Sous l\u2019angle de la politique de la concurrence, le cas est complexe. \u00c0 l\u2019origine, en droit des cartels, seules les constructions explicites sous forme d\u2019entente clairement ill\u00e9gales entre des entreprises \u00e9taient assimil\u00e9es \u00e0 la collusion. Citons comme exemple le cartel mondial du fret a\u00e9rien, d\u00e9couvert en 2005 \u00e0 la suite d\u2019une autod\u00e9nonciation et qui a notamment concern\u00e9 Swiss, ou le cartel de la construction d\u00e9voil\u00e9 en 2017 aux Grisons.<\/p>\n

La prolif\u00e9ration des algorithmes complique la donne: m\u00eame si ceux-ci peuvent induire des prix excessifs, la collusion dite tacite est exempte d\u2019entente humaine explicite, ce qui ne la rend pas l\u00e9gale pour autant. Selon le droit des cartels, le \u00abparall\u00e9lisme conscient\u00bb (un comportement d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment uniforme en l\u2019absence d\u2019entente explicite) peut constituer une atteinte au principe de concurrence.<\/p>\n

Le parall\u00e9lisme n\u2019est pas probl\u00e9matique en soi d\u2019un point de vue juridique. Les cycles d\u2019Edgeworth d\u00e9crits pr\u00e9c\u00e9demment dans le cas des stations-service en fournissent un exemple l\u00e9gal: la sous-ench\u00e8re r\u00e9ciproque (pour attirer la client\u00e8le) et les rel\u00e8vements tarifaires \u00e0 partir du minimum (lorsque les marges b\u00e9n\u00e9ficiaires deviennent insuffisantes) s\u2019expliquent par l\u2019int\u00e9r\u00eat \u00e9conomique propre aux deux stations-service. Pour que le parall\u00e9lisme soit ill\u00e9gal, d\u2019autres facteurs sont n\u00e9cessaires, tels que l\u2019absence d\u2019explication logique du comportement visant \u00e0 satisfaire l\u2019int\u00e9r\u00eat propre. Des hausses de prix coordonn\u00e9es au milieu d\u2019un cycle de sous-ench\u00e8re, soit avant qu\u2019un niveau minimum de prix n\u2019ait \u00e9t\u00e9 atteint, ne peuvent pas \u00eatre justifi\u00e9es par l\u2019int\u00e9r\u00eat propre. Le moment \u00e0 partir duquel un comportement parall\u00e8le devient illicite reste n\u00e9anmoins controvers\u00e9 et fait l\u2019objet d\u2019une \u00e9valuation au cas par cas.<\/p>\n

De la concurrence algorithmique \u00e0 l\u2019orchestration<\/h2>\n

En ce qui concerne les algorithmes des stations-service, on parle de concurrence algorithmique, caract\u00e9ris\u00e9e par le fait que les entreprises utilisent leurs propres algorithmes pour calculer les prix de mani\u00e8re \u00e0 maximiser leur profit. Or, depuis quelques ann\u00e9es, des plateformes en ligne utilisent les m\u00eames algorithmes afin d\u2019orchestrer les prix simultan\u00e9ment pour une multitude de concurrents: elles fournissent par exemple les prix des chambres d\u2019h\u00f4tel, des vols a\u00e9riens ou d\u2019autres produits.<\/p>\n

Ce qui caract\u00e9rise la concurrence sur ces plateformes, c\u2019est le fait que les prestataires utilisent de moins en moins leurs propres algorithmes de fixation des prix (comme le font encore les stations-service) et ont de plus en plus souvent recours \u00e0 un outil de tarification soumis \u00e0 une licence et fourni par la plateforme. Cette derni\u00e8re transmet les m\u00eames algorithmes \u00e0 plusieurs concurrents directs, influen\u00e7ant simultan\u00e9ment leurs d\u00e9cisions tarifaires: on parle d\u00e8s lors d\u2019orchestration algorithmique.<\/p>\n

\u00c0 qui profite l\u2019orchestration?<\/h2>\n

Pour bien comprendre les effets de l\u2019orchestration algorithmique et pr\u00e9parer le terrain \u00e0 une bonne r\u00e9glementation, il faut conna\u00eetre les motivations qui les sous-tendent.<\/p>\n

Les plateformes tirent souvent leurs revenus de commissions sur les ventes: elles gagnent donc davantage si les prix finaux augmentent. En d\u2019autres termes, la plateforme comme les prestataires concurrents ont int\u00e9r\u00eat \u00e0 ce que les prix soient \u00e9lev\u00e9s. C\u2019est la raison pour laquelle une orchestration peut repr\u00e9senter un danger pour les consommatrices et consommateurs.<\/p>\n

Les plateformes collectent de pr\u00e9cieuses informations. Elles r\u00e9duisent le co\u00fbt des recherches, am\u00e9liorent la comparabilit\u00e9 des prix et optimisent les appariements, ce qui peut accro\u00eetre l\u2019efficacit\u00e9 du march\u00e9. Au d\u00e9part, les plateformes proposaient souvent les meilleures offres et de nombreuses alternatives aux clientes et clients. Si elles fournissent les informations correctement et si ces derni\u00e8res sont bien exploit\u00e9es par la client\u00e8le, alors les algorithmes concurrents peuvent favoriser le jeu de la concurrence: les consommatrices et consommateurs b\u00e9n\u00e9ficient de prix bas qui demeurent \u00e9quitables et viables pour les prestataires.<\/p>\n

L\u2019orchestration algorithmique constitue par cons\u00e9quent une arme \u00e0 double tranchant: elle peut favoriser la collusion et la maximisation des profits, et \u00eatre b\u00e9n\u00e9fique aux consommatrices et consommateurs et \u00e0 l\u2019efficacit\u00e9 du march\u00e9.<\/p>\n

Adapter la structure des commissions et r\u00e9glementer le march\u00e9<\/h2>\n

Se pose alors la question d\u00e9licate de savoir comment r\u00e9glementer efficacement l\u2019orchestration algorithmique, m\u00eame si, au sens traditionnel du droit des cartels, on ne rel\u00e8ve pas de pratique illicite. La question est d\u2019autant plus d\u00e9licate que la r\u00e9glementation peine \u00e0 suivre le rythme des innovations technologiques.<\/p>\n

Les r\u00e9glementations modernes tentent d\u2019accro\u00eetre la transparence des march\u00e9s afin de r\u00e9duire les risques encourus par les utilisatrices et utilisateurs. Aux \u00c9tats-Unis, un projet de loi pr\u00e9voit d\u2019interdire l\u2019utilisation et la transmission d\u2019algorithmes de fixation des prix utilisant ou int\u00e9grant des donn\u00e9es sur les concurrents qui ne sont pas publiques ou encore qui ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de ces donn\u00e9es. Si plusieurs prestataires utilisent un tel algorithme, la pr\u00e9somption d\u2019entente au sens du droit des cartels devra s\u2019appliquer[5]<\/a>. L\u2019objectif de cette loi est d\u2019emp\u00eacher une orchestration de la concurrence au moyen d\u2019algorithmes centralis\u00e9s. Toutefois, de r\u00e9cents travaux de recherche montrent d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 que les algorithmes sont capables d\u2019apprendre le comportement coop\u00e9ratif m\u00eame sans y \u00eatre entra\u00een\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es relatives aux concurrents[6]<\/a>.<\/p>\n

Une autre approche r\u00e9glementaire consisterait \u00e0 intervenir sur la structure du march\u00e9 environnant, en imposant un cadre l\u00e9gal pour les mod\u00e8les de commission. En effet, l\u2019un des probl\u00e8mes majeurs r\u00e9side dans les commissions bas\u00e9es sur le prix, qui incitent la plateforme et les vendeurs \u00e0 pratiquer des prix \u00e9lev\u00e9s. Un nouveau mod\u00e8le pr\u00e9voirait une commission fixe, dont la r\u00e9partition entre l\u2019acheteur et le vendeur varierait selon l\u2019\u00e9cart par rapport \u00e0 un prix de r\u00e9f\u00e9rence: lorsque le prix de transaction serait en dessous de ce seuil, l\u2019acheteur supporterait la majeure partie de la commission; quand il le d\u00e9passerait, ce serait au vendeur d\u2019assumer une part plus importante de la commission. La plateforme percevrait ainsi un montant fixe, ind\u00e9pendamment du niveau des prix, et fonctionnerait comme un interm\u00e9diaire neutre qui ne profiterait pas de prix \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n

Les algorithmes ne sont pas un ph\u00e9nom\u00e8ne passager; il serait vain de vouloir les interdire. Une r\u00e9glementation efficace doit donc cr\u00e9er les bonnes incitations tout en veillant \u00e0 ce que les plateformes ne deviennent par les complices des prestataires.<\/p>\n

  1. Voir Eschenbaum (2020). [<\/span>]<\/a><\/li>
  2. Voir Maskin und Tirole (1988). [<\/span>]<\/a><\/li>
  3. Voir Noel (2008). [<\/span>]<\/a><\/li>
  4. Voir Assad et al.<\/em> (2024). [<\/span>]<\/a><\/li>
  5. Voir S\u00e9nat des \u00c9tats-Unis (2025-2026). [<\/span>]<\/a><\/li>
  6. Voir Calvano et al.<\/em> (2020). [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Une concurrence saine fait baisser les prix et renforce l\u2019\u00e9conomie. Toutefois, si les entreprises d\u00e9l\u00e8guent la fixation des prix \u00e0 des algorithmes, il peut en r\u00e9sulter une hausse g\u00e9n\u00e9rale des prix, sans que les concurrents ne se soient concert\u00e9s. En termes \u00e9conomiques, on parle de collusion algorithmique (tacite), un ph\u00e9nom\u00e8ne connu depuis quelques ann\u00e9es. On […]<\/p>","protected":false},"author":13736,"featured_media":215545,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[83],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[105],"post_content_subject":[204,197,188],"acf":{"seco_author":13736,"seco_co_author":[13305,13261],"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"Doktorand, Computational Social Science, ETH Z\u00fcrich","seco_author_post_occupation_fr":"Doctorant en sciences sociales computationnelles, \u00c9cole polytechnique f\u00e9d\u00e9rale de Zurich ","seco_co_authors_post_ocupation":[{"seco_co_author":13305,"seco_co_author_post_occupation_year":"","seco_co_author_post_occupation_de":"PhD, Postdoc, Zurich Center for Market Design, Universit\u00e4t Z\u00fcrich","seco_co_author_post_occupation_fr":"Post-doctorant, Zurich Center for Market Design, Universit\u00e9 de Zurich"},{"seco_co_author":13261,"seco_co_author_post_occupation_year":"","seco_co_author_post_occupation_de":"Professor f\u00fcr Spieltheorie sowie Co-Direktor Zurich Center for Market Design, Universit\u00e4t Z\u00fcrich","seco_co_author_post_occupation_fr":"Professeur expert en th\u00e9orie des jeux, co-directeur du Zurich Center for Market Design, Universit\u00e9 de Zurich"}],"short_title":"","post_lead":"De plus en plus souvent, ce sont des algorithmes qui fixent les prix sur les plateformes en ligne. Si la concurrence peut s\u2019en trouver renforc\u00e9e, il y a \u00e9galement des risques d\u2019abus et de collusion orchestr\u00e9e.","post_hero_image_description":"Bienvenue dans l\u2019h\u00f4tel de vos r\u00eaves! Il est fort probable que le prix de votre nuit\u00e9e ait \u00e9t\u00e9 fix\u00e9 par un algorithme. ","post_hero_image_description_copyright_de":"","post_hero_image_description_copyright_fr":"Keystone","post_references_literature":"