À l'ère du numérique, chaque clic et chaque transaction en ligne sont minutieusement suivis. Les sites et applications recueillent une multitude de données, allant des habitudes de consommation aux spécificités des appareils utilisés. Cette collecte d'informations alimente des algorithmes qui, sous couvert d'une vision personnalisée, précisent les prix que les consumers peuvent être amenés à payer, un phénomène connu sous le nom de "dynamic pricing".
Les algorithmes à la manœuvre
Les informations disponibles sur votre appareil, comme la marque, le modèle et même la localisation, peuvent influencer les prix affichés lors de vos achats. Cette impression d'adaptation des prix en fonction de votre téléphone se fait de plus en plus entendre sur les réseaux sociaux, notamment grâce à des influenceurs comme Estherium, une figure montante de la tech sur TikTok. Sur sa plateforme, elle affirme : "Si vous avez un iPhone 17, tout sera plus cher. Si vous avez un ancien Android, tout sera moins cher".
« Ces pratiques sont plus courantes aux États-Unis qu'en Europe », nuance l'expert en vente B2B et intelligence artificielle, Yannick Bouissière. En Europe, la réglementation RGPD limite l'utilisation de ces données pour le pricing, à moins d'un consentement explicite de l'utilisateur. Gwenaël Loussouarn, spécialiste en pricing chez Converteo, ajoute que cet environnement est plus protecteur, puisqu'il encadre strictement l'exploitation des données personnelles.
Une étude comparative
Néanmoins, de nombreux utilisateurs acceptent les termes des applications sans en lire les détails, ce qui ouvre la voie à l'utilisation de leurs données. A titre d'exemple, 20 Minutes a réalisé une expérience : en comparant les prix affichés sur différents appareils (Mac récent, Samsung S26 et iPhone 8), les résultats ont montré que les prix ne variaient pas selon le modèle utilisé. Toutefois, les offres publicitaires ciblées différaient nettement, mettant en avant des produits différents selon l'appareil.
Une nouvelle ère de personnalisation
« L’aspect dynamique existe depuis longtemps, mais il est rare de voir des données personnelles utilisées pour cela », précise Bouissière. Le vrai enjeu réside dans la capacité à croiser ces données avec d'autres, telles que les comportements d'achat et les tendances de consommation. Pour Loussouarn, un iPhone 17 ne doit pas être considéré isolément comme un signe de richesse; il doit être intégré dans une analyse plus globale qui tient compte de nombreux autres indicateurs.
La lutte pour la transparence reste au cœur des préoccupations. Le gouvernement a lancé des initiatives, via des plateformes comme "signal conso", pour dénoncer l'opacité des algorithmes utilisés pour le pricing. Ces derniers, selon leurs études, pourraient potentiellement renforcer des inégalités préexistantes, soulevant des questions éthiques sur leur utilisation dans la sphère commerciale.
