Algorithmes de prix, intelligence artificielle et équilibres collusifs

Frédéric Marty (2017)

Sciences Po OFCE. Working Paper, n°14, 2017-05-01.

Résumé. Les algorithmes de prix mis en oeuvre par des firmes concurrentes peuvent constituer le support de collusions. Les ressources offertes par le Big Data, les possibilités d’ajustement des prix en temps réel et l’analyse prédictive peuvent permettre d’atteindre rapidement et de maintenir durablement des équilibres de collusion tacite. Le recours à l’intelligence artificielle pose un enjeu spécifique en ce sens que l’algorithme peut découvrir de lui-même l’intérêt d’un accord tacite de non-agression et que l’analyse de son processus décisionnel est particulièrement difficile. Ce faisant la sanction de l’entente sur la base du droit des pratiques anticoncurrentielles ne va pas de soi. L’article explore donc les voies de régulation possibles, que celles-ci passent par des audits ou par l’activation de règles de responsabilité.

Abstract. Algorithmic pricing may help competitors to collude. Big Data, real time pricing and predictive analysis may favour a quick reach to tacit collusion agreement and a durable equilibrium. Artificial Intelligence induces a specific issue as the algorithm may autonomously discover the possible gains associated to this kind of non-aggression equilibrium and as it is difficult to make its decisional process accountable. Hence sanctioning this on the ground of anticompetitive practices prohibition is not obvious. This paper explores the alternative ways of regulation as experimentations or implementation of liability rules.

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