Quand l’intelligence artificielle brouille les règles de la concurrence

Les cartels ont toujours joué un rôle majeur dans l’histoire économique. De l’OPEP, l’organisation des pays exportateurs de pétrole, qui coordonne les volumes de production de ses membres afin d’influencer les prix mondiaux du pétrole, aux fromagers suisses réunis sous « L’Union suisse du commerce de fromage » au XXᵉ siècle. Les exemples d’ententes visant à contrôler les prix et à limiter la concurrence ne manquent pas.

Derrière ces ententes se cache généralement une collusion : une coordination souterraine entre entreprises pour fixer les prix ou répartir les marchés. Mais aujourd’hui, avec l’essor de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données, une nouvelle forme de coordination anticoncurrentielle commence à émerger : la collusion algorithmique.

La collusion algorithmique, c’est quoi ?

Les ententes discrètes entre humains deviennent plus rares : elles sont désormais automatisées, confiées à des algorithmes qui peuvent coordonner les prix et limiter la concurrence sans échange explicite entre membres. Il existe plusieurs formes de collusion algorithmique, mais le schéma de base reste souvent le même.

Tout commence dans un marché très concentré, où quelques entreprises contrôlent l’essentiel de l’offre. Dans un tel contexte, la moindre variation de prix ou de production par les producteurs suffit à impacter l’ensemble du secteur. Ensuite, les entreprises souhaitant faire collusion mettent en place un outil centralisé leur permettant d’aligner automatiquement leurs prix. C’est à ce stade que deux caractéristiques clés définissent la collusion algorithmique :

Les entreprises partagent des données internes avec la plateforme, telles que les niveaux de stock, les volumes de production ou les coûts de fabrication.
Il n’y a aucune coordination humaine directe sur les prix : les décisions sont prises par les algorithmes eux-mêmes, sans échanges explicites entre les acteurs.

C’est ensuite l’algorithme lui-même qui optimise les prix ou les niveaux de production pour maximiser les bénéfices des membres du cartel, et cela de manière plus flexible et dynamique que la collusion classique. Dans la plupart des cas, les algorithmes sont développés et maintenus par des entreprises tierces, extérieures aux membres du cartel. Ce choix n’est pas anodin : il vise à éviter qu’une entreprise, ayant accès aux données de ses concurrents, soit tentée de rompre la coordination pour prendre un avantage unilatéral, par exemple en cassant les prix pour gagner des parts de marché.

Le procès en cours des « Big Potatoes » aux États-Unis offre un cas d’école de collusion algorithmique

Alors que le prix des pommes de terre s’est stabilisé après une hausse en 2022, celui des frites (et autres patates surgelées) a continué à grimper, atteignant une hausse de 47 % en 2024. Si rien n’a encore officiellement été prononcé par un tribunal dans cette affaire, le marché des frites surgelée, présente toutes les conditions propices à une collusion algorithmique.

Quatre entreprises dominent le secteur : Lamb Weston, McCain Foods, J.R. Simplot Company et Cavendish Farms. Ensemble, elles contrôlent 97 % du marché, un marché qui consomme 40 % des pommes de terre produites aux États-Unis. Un tel niveau de concentration leur confère un pouvoir de négociation massif, tant vis-à-vis des agriculteurs que des distributeurs et des consommateurs. Ainsi, les frites ont subi des hausses, de l’ordre de 6 %, appliquées de manière quasiment simultanée par les quatre producteurs, sans qu’aucun ne cherche à casser les prix pour gagner des parts de marché. Un comportement, qui ressemble fortement à une coordination implicite.

Le problème, c’est que rien ne prouve l’existence d’un accord direct entre les producteurs de frites américains. Chacun semble s’appuyer sur une plateforme tierce appelée « PotatoTrac », qui leur fournit des recommandations de prix en fonction des données du marché, sans contact entre eux. En apparence, il n’y a ni entente explicite ni contact entre les firmes, mais le résultat est le même : des prix élevés et une concurrence affaiblie.

Face à ce problème que peuvent faire les régulateurs ?

La collusion algorithmique renforce l’efficacité des cartels tout en rendant leurs pratiques plus difficiles à détecter. En reproduisant le comportement d’un monopole, ces formes de coordination font monter les prix et réduisent les incitations à innover, puisque les entreprises ne subissent plus la pression de la concurrence.

Pour les régulateurs, la situation est paradoxale. D’un côté, les mêmes types d’algorithmes utilisés par les cartels peuvent aussi servir aux commissions de régulation à repérer plus facilement des comportements suspects. Mais à l’inverse, légalement, la collusion algorithmique est bien plus difficile à prouver, car elle repose sur des mécanismes ambigus et souvent indirects. En Suisse, l’article 5 de la Loi sur les cartels (LCart) interdit tout accord visant à réduire la concurrence, notamment par la fixation des prix, la limitation de la production ou la répartition des marchés. Or, la fixation des prix est précisément ce que peuvent faire certains algorithmes. Mais contrairement à un cartel classique, où les entreprises communiquent entre elles, ces systèmes fonctionnent de manière décentralisée, sans contact direct entre les acteurs. L’absence d’interaction explicite rend donc l’accord tacite, nécessaire à une condamnation, beaucoup plus difficile à démontrer. Le problème est d’autant plus délicat qu’un producteur peut participer à une collusion algorithmique sans même en avoir conscience. C’est le cas, par exemple, lorsqu’il vend ses produits via une plateforme, elle-même dominante qui ajuste automatiquement les prix de manière à reproduire le comportement d’un monopole, sans consultation explicite entre les vendeurs.

Une vieille logique, un nouveau masque

La collusion algorithmique ne constitue pas une rupture totale avec les pratiques anticoncurrentielles traditionnelles, mais elle renforce leur efficacité tout en rendant leur sanction plus complexe. Plusieurs travaux académiques alertent sur le risque de banalisation de ces mécanismes, qui pourraient à terme déstabiliser l’équilibre de nombreux marchés, en sapant les fondements mêmes de la concurrence. La solution ne réside pas nécessairement dans l’interdiction des algorithmes de tarification, utilisé un algorithme pour optimiser ses prix n’est pas illégale, mais plutôt dans une obligation de transparences. Les régulateurs devraient pouvoir accéder aux paramètres et logiques de fonctionnement des algorithmes, afin de vérifier qu’aucun comportement anticoncurrentiel n’est dissimulé derrière des lignes de code.

Arno Bruderer