Quelques réflexions tirées de Victoria Ticha, The rise of dynamic pricing: Should AI decide what you pay? Techxplore 8 septembre 2025 (https://techxplore.com/news/2025-09-dynamic-pricing-ai-pay.html):

L’article analyse la montée en puissance du recours à l’intelligence artificielle pour fixer les prix, en particulier dans les secteurs où le « yield management » et la tarification dynamique étaient déjà installés, comme l’aérien. La nouveauté n’est pas le principe, mais l’ampleur et la précision que permet l’IA grâce à l’exploitation massive de données personnelles et comportementales. Le texte met en évidence les avantages économiques attendus, mais aussi les risques juridiques, concurrentiels et sociétaux qui découlent de cette évolution.

L’auteur illustre d’abord la pratique par l’exemple des billets d’avion : un consommateur consulte un vol aller-retour Sydney–New York, compare brièvement les tarifs en classe affaires, revient ensuite pour acheter en économie et découvre que le prix initial a fortement augmenté. En utilisant un VPN, il constate que les tarifs montent encore. Ce scénario témoigne d’une logique où l’algorithme a détecté une disposition à payer plus, et ajuste le prix en conséquence. Dans ce système, le profil du client, sa localisation, ses recherches antérieures et la temporalité de sa demande deviennent des variables intégrées dans un calcul qui vise à maximiser le revenu de l’entreprise.

Cette logique conduit à un glissement du ciblage marketing classique vers une personnalisation tarifaire systématique. Si, historiquement, les prix évoluaient en fonction de critères agrégés de demande et d’offre, désormais ils peuvent être adaptés en temps réel à chaque individu. Des signaux sensibles tels que le code postal, le niveau de revenu ou même l’historique de crédit peuvent servir de base à la fixation d’un tarif différencié. Une telle granularité soulève immédiatement la question de l’équité. En effet, si deux consommateurs voient des prix distincts pour un produit identique, sans transparence ni justification claire, la perception d’injustice s’installe. Des études citées par l’article rappellent que les consommateurs rejettent massivement les offres perçues comme injustes, même lorsqu’elles leur sont favorables.

Les professeurs cités insistent sur ce risque : maximiser les profits à court terme en exploitant la disposition à payer d’un consommateur peut conduire à une perte durable de confiance. L’argument avancé est simple : si les clients comprennent que leurs données personnelles servent à leur imposer un prix plus élevé que celui offert à d’autres, la relation commerciale est compromise. À long terme, cela peut détruire la fidélité et déclencher des réactions politiques et réglementaires.

La pratique est déjà généralisée dans plusieurs secteurs. L’e-commerce, par exemple Amazon, ajuste ses prix toutes les quelques minutes. Les compagnies aériennes utilisent depuis longtemps le « yield management », et expérimentent aujourd’hui des modèles plus poussés basés sur l’IA, comme l’a montré l’initiative de Delta Airlines de tarification individualisée. Mais la perspective dépasse l’aérien : la distribution alimentaire pourrait aussi en être affectée. Si le prix du pain ou des bananes diffère selon le consommateur, il devient impossible de vérifier l’égalité de traitement. Les anomalies sont plus visibles sur des produits du quotidien, mais sur des achats occasionnels – billets d’avion, hôtels, locations de voitures – le consommateur n’a pas de repère solide, ce qui ouvre la voie à des pratiques discrètes et potentiellement abusives.

Du point de vue économique, la tarification dynamique s’inscrit dans une logique rationnelle. Toute entreprise cherche à capter la disposition maximale à payer. La tarification différenciée existe déjà dans les transports, la restauration ou les services de mobilité. L’exemple type est celui des plateformes de VTC : les prix baissent aux heures creuses et augmentent lors des pics, ce qui assure un équilibre entre l’offre et la demande. Beaucoup de consommateurs acceptent de payer plus cher pour disposer d’un service immédiatement disponible.

Là encore, la justification économique ne suffit pas à écarter les enjeux d’équité. Certains consommateurs ne peuvent supporter les prix de pointe et doivent attendre, avec un coût indirect lié au temps perdu. De plus, des études montrent que certaines catégories de population – personnes âgées, à faibles revenus ou à mobilité réduite – ont moins de capacité à arbitrer entre différents fournisseurs, ce qui peut conduire à des discriminations indirectes. L’IA amplifie ce phénomène en systématisant et en accélérant les ajustements de prix. Grâce aux données massives et à l’apprentissage automatique, il devient possible d’identifier en continu la valeur maximale qu’un individu est prêt à payer et de l’exploiter instantanément.

Cette capacité accentue la tension entre efficacité économique et protection du consommateur. Juridiquement, la situation varie selon les pays. En Australie, la discrimination tarifaire est admise dès lors qu’elle ne repose pas sur des critères prohibés comme la race, le sexe, l’âge ou le handicap, et qu’elle ne fausse pas la concurrence. Toutefois, les autorités de régulation, en particulier la Commission australienne de la concurrence et de la consommation (ACCC), s’inquiètent de l’opacité algorithmique. L’ACCC a d’ailleurs fait de la transparence des algorithmes une priorité en 2025, et le droit de la consommation australien est en cours de révision pour traiter spécifiquement ces questions.

La difficulté est que la régulation est en retard par rapport aux innovations. Les autorités disposent de certaines données, par exemple via l’Office australien de la statistique qui suit les transactions, mais elles manquent de moyens pour détecter en temps réel les abus ou les discriminations illégales. En pratique, l’utilisation des données personnelles repose encore sur un accord implicite : le consommateur accepte de les fournir pour obtenir un service, avec l’idée qu’elles ne seront pas utilisées à son détriment. Si cette confiance est trahie, le risque de contentieux et d’intervention réglementaire augmente.

L’article conclut que la tarification algorithmique assistée par l’IA se situe à la croisée de plusieurs logiques. D’un côté, elle accroît l’efficacité des marchés en ajustant les prix aux préférences et aux contraintes des consommateurs. Elle peut favoriser la fluidité, améliorer la disponibilité des biens et réduire certains coûts en période creuse. De l’autre, elle soulève des enjeux fondamentaux de justice, de transparence et de confiance. Le recours à des signaux personnels pour individualiser les tarifs peut accentuer les inégalités sociales, pénaliser les plus vulnérables et susciter un rejet massif.

Les experts cités s’accordent sur un point : sans encadrement juridique clair et sans garde-fous éthiques, les entreprises risquent de provoquer un retour de bâton. L’histoire des marchés montre que toute stratégie perçue comme abusive finit par se retourner contre son initiateur. L’IA appliquée à la tarification ne fait pas exception : utilisée à mauvais escient, elle peut déclencher une réaction réglementaire sévère, voire des restrictions qui limiteraient ses bénéfices potentiels.

En résumé, l’article met en évidence un dilemme central pour les praticiens: comment concilier l’usage légitime et potentiellement bénéfique des technologies de tarification dynamique avec la nécessité de préserver la confiance du consommateur, de garantir la transparence et d’assurer un cadre équitable et non discriminatoire ? L’expérience australienne, qui reflète des débats similaires aux États-Unis et en Europe, suggère que la régulation va devoir évoluer rapidement pour s’adapter aux réalités d’un marché où les prix ne sont plus seulement fonction de l’offre et de la demande globales, mais aussi du profil intime de chaque acheteur.

(On lira aussi les intéressants commentaires de Fabrizio Degni sur cet article : https://www.linkedin.com/posts/fdegni_artificialintelligence-ai-innovation-activity-7371354248657330176-0QOa?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAX2b5oB2W8RFgEb7aoRz8wscswBHlxf0Mg)

Me Philippe Ehrenström, avocat, LLM, CAS en Droit et Intelligence Artificielle