abonnés Le Washington Post J’ai récemment reçu une notification de routine : le prix de leur abonnement augmentait. Enfouie dans les petits caractères se trouvait une révélation inhabituelle :
“Ce prix a été déterminé par un algorithme qui utilise vos données personnelles.”
Une ligne, mise en évidence pour la première fois dans une enquête à Washington, a levé le voile sur une stratégie de prix dont de nombreux consommateurs ne comprennent pas qu’elle détermine déjà ce qu’ils paient sur leurs factures d’épicerie (1).
La tarification dynamique n’est pas nouvelle.
Les compagnies aériennes ajustent depuis longtemps les prix des billets en fonction de la demande. Les applications de covoiturage augmentent également les tarifs pendant les périodes de pointe. Pendant ce temps, les hôtels facturent davantage pendant les hautes saisons de voyage.
La tarification dynamique traditionnelle répond à des facteurs de marché tels que le calendrier, les stocks et la demande.
Grâce aux progrès de l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent fixer leurs prix en fonction de votre comportement en ligne. Les régulateurs appellent de plus en plus cela le « prix de la surveillance ».
Selon une étude de la Federal Trade Commission (FTC) de janvier 2025, les entreprises utilisent déjà des données personnelles, notamment l’historique de navigation, la localisation et même les mouvements de la souris, pour ajuster les prix des consommateurs individuels (2). Dans certains cas, deux personnes peuvent voir des prix différents pour le même produit, selon qui elles sont et comment elles se comportent en ligne.
“Les détaillants utilisent souvent les informations personnelles des gens pour fixer des prix ciblés et personnalisés”, a déclaré la présidente de la FTC, Lina Khan, dans le rapport.
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Le Washington Post Il n’a pas expliqué publiquement son algorithme de tarification. Cependant, Luca Tsian, professeur de commerce à l’Université de Virginie, a déclaré au Washingtonian que de tels systèmes s’appuient généralement sur des signaux démographiques, des données comportementales et des revenus déduits (1).
Ces facteurs peuvent inclure :
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Type d’appareil : L’utilisation d’un iPhone peut indiquer des revenus plus élevés que l’utilisation d’un appareil Android
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Données de localisation : Les adresses IP peuvent être croisées avec les valeurs des maisons via Zillow pour estimer la richesse
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Comportement de lecture : Les clients fréquents paient plus parce qu’ils semblent apprécier davantage le service
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Historique des abonnements : Allez-vous mettre à jour, annuler ou vous engager de manière incohérente ?
En d’autres termes, l’algorithme estime combien vous êtes personnellement prêt à payer.
La divulgation du Post se démarque parce que la plupart des entreprises n’informent pas explicitement les consommateurs sur la tarification dynamique, mais la pratique est répandue.
Amazon modifie ses prix plusieurs fois par jour en fonction de la demande du marché (3). Delta Air Lines a déclaré qu’elle visait à ce que 20 % de ses tarifs intérieurs soient définis à l’aide de systèmes de gestion d’intelligence artificielle. Instacart a déjà expérimenté des modèles de tarification qui obligeaient certains clients à payer plus que d’autres pour des produits d’épicerie identiques (4,5).
Les conclusions de la FTC suggèrent que ces différences ne sont pas accidentelles. Les entreprises peuvent suivre le comportement des clients, comme ce que vous laissez dans votre panier, la durée pendant laquelle votre curseur reste sur un produit ou si vous avez recherché des articles similaires ailleurs (2).
En théorie, oui, mais c’est difficile.
Le Washingtonian rapporte que la plupart des consommateurs transmettent volontiers de grandes quantités de données lorsqu’ils acceptent un contrat d’utilisation. Éviter la tarification personnalisée nécessite de limiter ce chemin de données (1).
Voici quelques tactiques qui peuvent aider :
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Utiliser un VPN pour masquer votre emplacement
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Naviguez en mode privé ou incognito
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Changer d’appareil ou empêcher les sessions connectées
Les systèmes de tarification modernes s’appuient sur un vaste réseau de signaux, et il peut être peu pratique ou peu pratique de les éviter.
Comme Kian l’a expliqué au Washingtonian, parvenir à une véritable confidentialité nécessiterait « beaucoup d’efforts », ce que très peu d’utilisateurs sont susceptibles de faire (1).
Les gouvernements commencent à réagir, mais la réglementation reste fragmentée.
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New York a adopté une loi obligeant les entreprises à divulguer leurs pratiques de tarification algorithmique (6).
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La Californie cible également la tarification algorithmique chez ses concurrents (7) .
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Le Maryland envisage de légiférer pour limiter les prix basés sur les données dans les épiceries (8).
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Le Royaume-Uni a proposé le Digital Markets, Competition and Consumer Act (DMCCA) pour renforcer la surveillance de la manière dont les entreprises utilisent les données des clients dans leurs décisions de tarification (9).
Parallèlement, la FTC affirme que son enquête sur la surveillance des prix est en cours (10).
Pendant des décennies, on a supposé que tout le monde payait à peu près le même montant pour le même produit.
L’essor de l’intelligence artificielle et du suivi des données signifie que la tarification devient de plus en plus fluide en fonction de qui vous êtes, de votre lieu de résidence et de votre comportement en ligne.
Et pour de nombreux consommateurs, cette nouvelle réalité est troublante.
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Washingtonien (1); FTC (2); Institut pragmatique (3); Radio Nationale Publique (4); Institut pragmatique (5); Scadden (6); clairement Gottlieb (7) ; Maryland.gov (8); Legislation.gov.uk (9); Reuters (10)
Cet article contient uniquement des informations et ne doit pas être considéré comme un conseil. Il est fourni sans garantie d’aucune sorte.
