L’IA utilise vos données pour définir des prix personnalisés en ligne : cela pourrait sérieusement se retourner contre vous.

Vous consultez aujourd’hui les prix en ligne pour un vol à destination de Melbourne. C'est 300 $. Vous laissez votre navigateur ouvert. Deux heures plus tard, c'est 320 $. Une demi-journée plus tard, 280 $. Bienvenue dans le monde de la tarification algorithmique, où la technologie tente de déterminer le prix que vous êtes prêt à payer.

L’intelligence artificielle (IA) remodèle discrètement la manière dont les entreprises fixent leurs prix. Non seulement les prix évoluent en fonction de la demande (tarification dynamique), mais les entreprises adaptent de plus en plus leurs prix aux clients individuels (tarification personnalisée).

Ce changement n'est pas seulement technique : il soulève de grandes questions en matière d'équité, de transparence et de réglementation.

Comment fonctionnent les différents modèles de tarification

La tarification dynamique réagit au marché et est utilisée depuis des années sur les sites Web de voyages et de vente au détail.

Les algorithmes suivent l'offre, la demande, le calendrier et les prix des concurrents. Lorsque la demande atteint son maximum, les prix augmentent pour tout le monde. Quand ça s'apaise, ils tombent. Pensez à la hausse des tarifs d'Uber, à la hausse des billets d'avion pendant les vacances scolaires ou aux tarifs des hôtels lors d'événements majeurs. Ce type de tarification variable est désormais monnaie courante.

La tarification personnalisée va plus loin. L'IA utilise des données personnelles (votre historique de navigation, vos habitudes d'achat, votre appareil et même votre code postal) pour prédire votre volonté de payer. Le prix varie selon les individus. Certains appellent cela la « tarification de la surveillance ».

Deux personnes regardant le même produit en même temps peuvent voir des prix différents. Une personne qui abandonne toujours son panier peut bénéficier d'une réduction, tandis qu'une personne qui fait rarement ses achats peut bénéficier d'un prix plus élevé.

Une étude du Parlement européen définit la tarification personnalisée comme « une différenciation des prix pour des produits ou services identiques en même temps, sur la base des informations qu'un commerçant détient sur un client potentiel ».

Alors que la tarification dynamique dépend du marché, la tarification personnalisée dépend du consommateur individuel.

Tout a commencé avec les tarifs aériens

Ce changement a commencé avec l’industrie aérienne. Depuis la déréglementation dans les années 1990, les compagnies aériennes ont eu recours à la « gestion du rendement » pour modifier les tarifs en fonction du nombre de sièges restants ou de la proximité de la date de départ d'une réservation.

Plus récemment, les compagnies aériennes combinent cela avec la personnalisation. Ils s'appuient sur le comportement d'achat, le contexte des médias sociaux, le type d'appareil, l'historique de navigation, le tout pour créer des offres tarifaires uniques pour vous.

Les hôtels ont suivi. Un hôtel peut augmenter son tarif de base, mais offrir une réduction spéciale « réservée aux membres » à quelqu'un qui a déjà séjourné, ou offrir une baisse de prix à quelqu'un qui s'attarde sur une page de réservation. Dans la gestion des revenus hôteliers, les stratégies de tarification permettent aux entreprises de cibler des segments de clientèle distincts offrant différents avantages (tels que les voyageurs de loisirs par rapport aux voyageurs d'affaires).

L'IA améliore ce processus en permettant l'intégration automatisée de grandes quantités de données clients dans la tarification individuelle.

Aujourd’hui, la tendance se propage. Les plateformes de commerce électronique telles que Booking.com testent régulièrement des remises personnalisées, en fonction de votre profil. Applications de covoiturage, promotions d'épicerie, plans d'abonnement numérique : la portée peut être large.

Comment fonctionne la tarification personnalisée basée sur l'IA

À la base, ces systèmes exploitent une grande partie des données. Chaque clic, le temps passé sur une page Web, les achats antérieurs, les paniers abandonnés, l'emplacement, le type d'appareil, le chemin de navigation, tout cela alimente un profil. Les modèles d'apprentissage automatique prédisent votre « volonté à payer ». À l’aide de ces prédictions, le système choisit un prix qui maximise les revenus tout en espérant ne pas perdre la vente.

Certaines plateformes vont plus loin. Chez Booking.com, les équipes ont utilisé la modélisation pour sélectionner les utilisateurs devant bénéficier d'une offre spéciale, tout en respectant les contraintes budgétaires. Cela a permis une augmentation des ventes de 162 %, tout en limitant le coût des promotions pour la plateforme.

Il se peut donc que vous ne voyiez pas de prix standard ; vous voyez peut-être un prix conçu pour vous.

Le risque est la réaction des consommateurs

La stratégie de tarification personnalisée comporte bien entendu des risques.

• Premièrement, l’équité. Si deux ménages d’une même banlieue paient un loyer ou des taux hypothécaires différents, cela semble arbitraire. Une tarification utilisant des indicateurs de revenu (tels que le type d’appareil ou le code postal) pourrait renforcer les inégalités. Les algorithmes peuvent discriminer (même involontairement) certaines données démographiques.
• Deuxièmement, l'aliénation. Les consommateurs se sentent souvent trompés lorsqu’ils découvrent plus tard un prix inférieur. Une fois la confiance perdue, les clients peuvent se détourner ou chercher à jouer avec le système (effacer les cookies, naviguer en mode navigation privée, changer d'appareil).
• Troisièmement, la responsabilité. Actuellement, la transparence est faible ; les entreprises divulguent rarement l’utilisation de tarifs personnalisés. Si l’IA fixe un prix qui enfreint le droit de la consommation en étant trompeur ou discriminatoire, qui est responsable : l’entreprise ou le concepteur de l’algorithme ?

Ce que disent les régulateurs

En Australie, la Commission australienne de la concurrence et de la consommation (ACCC) en prend note. Une enquête quinquennale publiée en juin 2025 a identifié la transparence algorithmique, les pratiques commerciales déloyales et les préjudices causés aux consommateurs comme des problèmes centraux.

La commission a déclaré : « Les lois actuelles sont insuffisantes et une réforme de la réglementation est nécessaire de toute urgence. Elle a recommandé une surveillance plus stricte des plateformes numériques, des règles commerciales déloyales à l'échelle de l'économie et des mécanismes pour forcer la divulgation algorithmique. »

Est-ce efficace ou effrayant ?

Nous entrons dans un monde où votre prix peut différer du mien, même en temps réel. Cela peut débloquer l’efficacité, de nouvelles formes de tarification de fidélité ou des remises ciblées. Mais cela peut aussi sembler orwellien, injuste ou exploiteur.

Le défi pour les entreprises est de déployer la tarification de l’IA de manière éthique et transparente, de manière à ce que les clients puissent avoir confiance. Le défi pour les régulateurs est de rattraper leur retard. Les actions de l'ACCC suggèrent que l'Australie s'oriente dans cette direction, mais de nombreuses questions juridiques, techniques et philosophiques demeurent.