Naviguer dans les risques antitrust dans la tarification algorithmique

19 mai 2025 –  À mesure que la tarification algorithmique devient de plus en plus répandue dans tous les secteurs, les entreprises doivent rester vigilantes face aux risques antitrust associés à ces technologies. Les actions récentes d’application et les évolutions juridiques soulignent l’importance de garantir que l’utilisation des algorithmes de tarification respecte les lois antitrust.

Risques clés de la concurrence

1. Collusion via des algorithmes partagés : L’utilisation d’algorithmes de tarification courants par les concurrents peut entraîner des allégations de collusion, explicitement ou tacitement. Par exemple, le ministère de la Justice a intenté une action civile en droit de la concurrence contre RealPage, alléguant que son logiciel permettait aux propriétaires de coordonner et d’augmenter les prix des loyers d’appartements en partageant des informations non publiques et sensibles sur le plan concurrentiel sur les loyers, éliminant ainsi ainsi la concurrence et les réductions. U.S. et al. c. RealPage, Inc. et al., 1:24-cv-00710 (M.D.N.C. 23 août 2024). En janvier, le DOJ a considérablement élargi l’affaire contre le fournisseur de logiciels en ajoutant six grands propriétaires comme défendeurs à l’affaire. Des recours collectifs privés ont également été intentés récemment contre des hôtels-casinos, 1 des sociétés de location de matériel lourd, 2 sociétés de maisonsmanufacturées, 3 et des assureurs de santé. 4
2. Préoccupations liées au partage d’informations : Les algorithmes qui agrégent et analysent des informations non publiques, sensibles sur le plan concurrentiel, provenant de plusieurs concurrents peuvent alerter les sujets d’alerte. La Federal Trade Commission (FTC) et le DOJ ont souligné que la fixation des prix via des algorithmes est illégale et que les accords d’utilisation de recommandations ou algorithmes de tarification partagée peuvent être illégaux même si les co-conspirateurs conservent une certaine discrétion en matière de tarification. 5
3. Responsabilité pénale et tendances en matière d’application de la loi : Bien qu’auparavant rares, les accusations pénales de concurrence liées à la tarification algorithmique deviennent de plus en plus courantes. L’enquête du DOJ sur RealPage comprenait l’exécution d’un mandat de perquisition dans le bureau d’un propriétaire d’entreprise, signalant une volonté de poursuivre des mesures pénales dans les affaires impliquant des algorithmes de tarification. 6

Stratégies d’atténuation des R isk

Pour réduire les risques antitrust liés à la tarification algorithmique, les entreprises devraient envisager les étapes suivantes :

• Décisions indépendantes de tarification : Assurez-vous que les décisions de tarification sont prises unilatéralement et non influencées par des algorithmes partagés ou des données de concurrents non publics. Les entreprises doivent éviter de s’entendre avec leurs concurrents pour utiliser des algorithmes de tarification, afin d’éviter l’apparence d’une intention de fixer les prix.
• Comprendre la fonctionnalité de l’algorithme : Acquérez une compréhension approfondie du fonctionnement des algorithmes de tarification, y compris les sources de données et les processus de prise de décision. Limitez les entrées de l’algorithme aux données publiques et aux données internes de l’entreprise afin de réduire le risque antitrust.
• Diligence raisonnable des fournisseurs : Lorsque vous utilisez des fournisseurs tiers pour les algorithmes de tarification, effectuez une diligence raisonnable approfondie pour évaluer leurs sources de données, leurs mesures de conformité et s’ils servent la concurrence. Soyez prudent avec les logiciels tiers qui utilisent les données confidentielles des concurrents pour orienter les recommandations de prix.
• Politiques de conformité et formations : Mettre à jour les politiques de conformité antitrust pour traiter les risques liés à la tarification algorithmique. Former les employés, en particulier ceux dans les domaines de la tarification et du développement informatique, afin de reconnaître et de réduire les risques antitrust.
• Surveiller et auditer les algorithmes : Évaluez régulièrement les performances et l’impact des algorithmes de tarification afin de s’assurer qu’ils ne facilitent pas un échange d’informations anticoncurrentiel entre concurrents. Mettez en place des mécanismes de surveillance, notamment pour les algorithmes d’auto-apprentissage, afin d’éviter toute collusion involontaire.

Conclusion

L’adoption d’outils de tarification algorithmique peut offrir des gains d’efficacité significatifs et des avantages concurrentiels, mais elle peut aussi entraîner des risques antitrust importants. Les entreprises doivent mettre en œuvre de manière proactive des mesures de conformité, effectuer des évaluations approfondies de leurs stratégies tarifaires et rester informées des évolutions juridiques pour naviguer dans ce paysage complexe. 

Pour des conseils personnalisés et une assistance dans l’évaluation de l’utilisation des algorithmes de tarification par votre entreprise, veuillez contacter notre groupe de pratique Antitrust et Concurrence.