L'Etat de New York oblige les entreprises à divulguer l'utilisation d'algorithmes pour fixer leurs prix
New York est devenu l'État américain qui a promulgué une loi obligeant les détaillants à divulguer quand l'IA et les données personnelles sont utilisées pour fixer des prix individualisés
L'État de New York a promulgué une loi révolutionnaire obligeant les détaillants à divulguer l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et des données personnelles pour fixer des prix individualisés. La nouvelle loi new-yorkaise oblige les entreprises à afficher un avertissement clair chaque fois qu'elles appliquent une tarification algorithmique ou lorsque les prix sont influencés par les empreintes numériques des clients. Cette mesure pourrait remodeler les attentes des consommateurs et entraîner de futurs changements réglementaires.
Cette évolution législative survient alors que les pratiques de tarification algorithmique suscitent une attention croissante aux États-Unis. En juillet dernier, Delta Air Lines s'est orientée vers la suppression des prix fixes au profit d'un modèle d'IA capable d'ajuster le coût des billets en fonction du profil individuel des voyageurs. Bien que la compagnie juge le programme pilote prometteur, il a déclenché de vives critiques de la part des défenseurs de la vie privée et des législateurs.
New York vient de lever le voile sur l'un des secrets les mieux gardés du commerce de détail. Les entreprises qui utilisent les données personnelles de leurs clients pour fixer des prix personnalisés doivent désormais le reconnaître ouvertement, grâce aux obligations d'information prévues dans le dernier budget de l'État, qui ont provoqué une onde de choc dans les secteurs de la technologie et du commerce de détail.
Désormais, les entreprises qui utilisent des données personnelles pour fixer des prix différents selon les clients doivent afficher un avertissement clair : « Ce prix a été fixé par un algorithme utilisant vos données personnelles. » Cette loi révolutionnaire en matière de transparence vise le monde obscur de la tarification personnalisée, où l'historique d'achat d'un client peut lui faire payer plus cher que son voisin.
La loi oblige les entreprises à afficher un message sans ambiguïté lorsque la tarification algorithmique entre en jeu : « Ce prix a été fixé par un algorithme utilisant vos données personnelles. » Il s'agit d'une obligation de transparence qui, selon le New York Times, vise la pratique consistant à facturer des prix différents à différents clients en fonction de leur empreinte numérique et de leurs habitudes de consommation.
Uber est devenue la première grande plateforme à se conformer à cette loi, en communiquant cette information à ses utilisateurs new-yorkais cette semaine de début décembre. Mais le géant du transport à la demande n'est pas satisfait de cette situation. Un porte-parole d'Uber a déclaré au Times que l'entreprise considérait cette loi comme « mal rédigée et ambigüe », tout en insistant sur le fait que sa tarification dynamique ne tenait compte que de la géographie et de la demande des clients, et non du comportement d'achat personnel.
Cette réaction montre à quel point les entreprises sont réticentes à discuter de leurs algorithmes de tarification. Il n'est même pas clair dans quelle mesure la tarification personnalisée est répandue parmi les détaillants en ligne, ce qui rend la transparence imposée par New York d'autant plus importante. Sans obligation de divulgation, les consommateurs n'avaient aucun moyen de savoir s'ils bénéficiaient de tarifs personnalisés ou de prix standard.
Le secteur de la vente au détail s'est battu avec acharnement pour faire échouer cette loi avant même son entrée en vigueur. La National Retail Federation a intenté une action en justice au niveau fédéral pour tenter de bloquer ces exigences, arguant qu'elles créeraient une confusion et alourdiraient les obligations de conformité. Un juge fédéral a rejeté leur recours et a autorisé la mise en œuvre de la loi, faisant de New York un terrain d'essai pour la transparence des prix algorithmiques à l'échelle nationale.
L'ancienne présidente de la FTC, Lina Khan, aujourd'hui coprésidente de l'équipe de transition du maire Zohran Mamdani, a qualifié cette loi d'outil réglementaire « absolument essentiel ». Mais elle a également averti qu'il restait « encore beaucoup à faire » pour réglementer correctement les pratiques de tarification personnalisée.
L'implication de Lina Khan indique que ce n'est que le début. Son bilan en matière de réglementation technologique agressive à la FTC suggère que New York pourrait devenir un laboratoire pour une surveillance algorithmique encore plus stricte. La loi crée essentiellement une piste d'audit en temps réel lorsque les entreprises déploient une tarification basée sur les données, donnant aux régulateurs une visibilité sans précédent sur ces systèmes opaques.
Le moment ne pourrait être plus critique. À mesure que les algorithmes de tarification basés sur l'IA deviennent plus sophistiqués, ils deviennent également plus opaques. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent désormais prendre en compte des centaines de points de données (de l'historique de navigation d'un consommateur, à son type d'appareil, en passant par ses habitudes de localisation) pour calculer ce que le client est prêt à payer. Cette pratique, parfois appelée « tarification de surveillance », transforme chaque interaction numérique en une source potentielle d'informations sur les prix.
Pour les consommateurs, cela crée une économie numérique où des produits identiques peuvent avoir des prix très différents en fonction de l'évaluation de leur pouvoir d'achat par l'algorithme. Un article de luxe peut coûter plus cher si le système estime qu'un consommateur peut se le permettre, tandis que les acheteurs soucieux de leur budget peuvent voir des prix plus bas destinés à les convertir en acheteurs.
La loi new-yorkaise n'interdit pas la tarification personnalisée, elle oblige simplement les entreprises à reconnaître qu'elles l'utilisent. Cette transparence pourrait modifier la façon dont les consommateurs perçoivent les achats en ligne et potentiellement stimuler la demande pour des modèles de tarification plus standardisés. Si les gens commencent à voir régulièrement ces informations, cela pourrait créer une pression publique en faveur de pratiques de tarification plus équitables à tous les niveaux.
La loi new-yorkaise sur la divulgation des prix algorithmiques marque un tournant décisif vers la transparence dans l'économie numérique. Alors que des entreprises comme Uber se plaignent des contraintes liées à la mise en conformité et que le secteur de la vente au détail conteste ces exigences devant les tribunaux, les consommateurs ont enfin accès à des informations sur les pratiques tarifaires qui opéraient dans l'ombre depuis des années. Avec Lina Khan qui défend cette initiative et laisse entrevoir l'arrivée de nouvelles réglementations, cette modeste obligation de divulgation pourrait être la première étape d'un mouvement beaucoup plus large visant à remettre en question les prix algorithmiques dans l'ensemble du secteur technologique.
Cette initiative est d'autant plus cruciale que d'autres plateformes ont déjà démontré les dérives possibles. Une enquête de Mozilla et de l'organisation de consommateurs Consumers International, publiée en 2022, a révélé que Tinder pouvait proposer jusqu’à 31 prix différents pour un même abonnement dans un seul pays, et facturer jusqu’à cinq fois plus aux utilisateurs en fonction de leur âge. L’opacité de ces pratiques souligne les risques pour les droits des consommateurs et renforce la nécessité d'un cadre réglementaire strict.
Source : Le New York Times
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Envoyé par Matthieu Vergne
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