Comment éviter le « surveillance pricing » par l’IA lorsque vous faites des achats en ligne grâce à un arbre de décision en 3 onglets

Author Marco

Marco

Publié le

Résumé en un écran

  • Pour qui : Toute personne qui achète en ligne et veut une méthode peu stressante pour vérifier si un prix (ou une remise) peut changer en fonction de données personnelles, du comportement ou du contexte.
  • Décision aidée : Acheter maintenant vs continuer à comparer vs passer à un vendeur plus transparent.
  • Mode d’emploi : Ouvrez trois contextes d’achat parallèles (trois onglets/fenêtres), comparez le même article et le total tout compris au paiement, puis suivez l’arbre de décision.

Cette méthode vise la réduction des risques et la vérification, pas la preuve d’une intention. Les autorités et les organismes de surveillance soulignent régulièrement le même problème : la tarification peut être opaque, et en tant qu’acheteur vous ne pouvez souvent pas savoir si un changement est dynamique (contexte/demande), une expérimentation aléatoire, ou un « surveillance pricing » individualisé. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer) (https://www.consumerreports.org/money/questionable-business-practices/instacart-ai-pricing-experiment-inflating-grocery-bills-a1142182490/) (https://www.reuters.com/business/delta-air-assures-us-lawmakers-it-will-not-personalize-fares-using-ai-2025-08-01/)

Ce que signifie le « surveillance pricing » (et pourquoi les intermédiaires comptent)

La Federal Trade Commission (FTC) des États‑Unis enquête activement sur le « surveillance pricing » et, point important, ce n’est pas présenté comme « un seul site web qui change un chiffre ». Dans son annonce de juillet 2024, la FTC a décrit la pratique qu’elle examine comme l’utilisation, par des intermédiaires tiers, de l’IA et de données consommateurs—y compris des facteurs comme la localisation, les données démographiques et l’historique de navigation/achats—pour aider à fixer des prix ciblés. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing)

Ce point sur « l’intermédiaire » compte pour votre stratégie d’achat. Si la logique derrière un prix est influencée hors plateforme, vous ne verrez peut‑être jamais d’explication claire sur la page—seulement le chiffre final et une incitation à payer vite. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing)

Début 2025, la FTC a publié des constats initiaux de ses équipes indiquant qu’un large éventail de données personnelles peut être utilisé pour fixer des prix individualisés, y compris des signaux comportementaux très fins comme les mouvements de la souris et le comportement du panier. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)

En combinant tout cela, on obtient une conclusion claire, utile pour les acheteurs :

À noter aussi : les régulateurs enquêtent, mais cela ne signifie pas que chaque différence de prix observée est un comportement illégal confirmé. La couverture de Reuters sur l’enquête de la FTC insiste sur le fait qu’il s’agit d’une investigation sur une tarification ciblée basée sur des données personnelles—un cadrage utile pour comprendre pourquoi les acheteurs peuvent vouloir faire de la vérification par eux‑mêmes, le temps que la politique publique rattrape le sujet. (https://www.reuters.com/world/us/us-ftc-looking-into-targeted-pricing-based-personal-data-2024-07-23/)

L’anti‑anxiété : un flux de travail en 3 onglets que vous pouvez répéter

Si les entrées d’un système de tarification peuvent inclure qui vous êtes (ou qui vous semblez être), où vous êtes, et comment vous vous comportez pendant l’achat, alors le geste le plus serein est de créer trois « mondes » suffisamment similaires pour comparer—mais suffisamment différents pour faire ressortir une tarification instable.

Les constats 2025 des équipes de la FTC sont une bonne raison de considérer le « contexte de session » comme important : si les interactions comportementales peuvent être des signaux, comparer entre contextes est une tactique de détection raisonnable. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)

Le travail de plaidoyer de Consumer Reports, qui soutient l’interdiction proposée en Californie du surveillance pricing (AB 446), ajoute un point pratique, en langage clair : la détectabilité est difficile, et de simples essais comme changer de navigateur/cookies/localisation relèvent souvent du « essayez et voyez » qui met en évidence des différences. (https://advocacy.consumerreports.org/research/consumer-reports-supports-california-prohibition-on-surveillance-pricing-ab-446/)

Et la mise à jour « work ahead » de la FTC explicite le volet comportemental : les préjudices sont les plus importants quand la tarification est opaque et que faire le tour est rendu difficile, notamment via des frictions et des tactiques d’urgence qui découragent la comparaison. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

L’objectif des trois onglets est donc simple :

  1. Voir le prix dans votre contexte normal.
  2. Retirer ou réduire les signaux d’identité.
  3. Changer un autre signal de contexte à fort impact (souvent la localisation ou le navigateur/profil).
  4. Ne décider qu’ensuite—et seulement après avoir confirmé le total tout compris au paiement, car les frais supplémentaires et la vente sous pression sont un problème de transparence bien connu en ligne. (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

L’arbre de décision en 3 onglets (facile à copier/coller)

VÉRIFICATION DU PRIX EN 3 ONGLETS (ARBRE DE DÉCISION)

DÉBUT
  |
  v
Choisissez UN article précis (même magasin, même article/variante, même panier).
  |
  v
ONGLET 1 (Référence) : votre session habituelle.
Notez : prix sur la page produit + éventuelle remise + total tout compris au paiement.
  |
  v
ONGLET 2 (Désidentifié) : déconnecté OU fenêtre de navigation privée.
Ouvrez le même article. Notez les mêmes trois chiffres.
  |
  v
ONGLET 3 (Contexte différent) : navigateur/profil différent et/ou contexte de localisation différent.
Ouvrez le même article. Notez les mêmes trois chiffres.
  |
  v
Les onglets 1 / 2 / 3 correspondent-ils ?
  |
  +--> OUI
  |      |
  |      v
  |   Le total tout compris au paiement est-il clair (pas de frais surprises ajoutés tardivement) ?
  |      |
  |      +--> OUI -> Achetez en confiance.
  |      |
  |      +--> NON -> Considérez cela comme un signal d’alerte de transparence ; continuez à comparer / changez de vendeur.
  |
  +--> NON
         |
         v
L’écart est-il transparent et facile à comparer (sans frictions ni urgence pour vous en empêcher) ?
         |
         +--> OUI -> Décidez selon des conditions que vous acceptez, puis revérifiez le total tout compris.
         |
         +--> NON -> Supposez un risque plus élevé (tarification individualisée ou expérimentations) ;
                     comparez ailleurs ou choisissez une alternative plus transparente.

Pourquoi ce cadrage est prudent : l’enquête de Consumer Reports sur Instacart note l’incertitude quant au fait que des données personnelles ou démographiques pilotent des tests de prix spécifiques, tout en soulignant l’opacité et l’expérimentation. Du point de vue de l’acheteur, le risque pratique est similaire—vous pouvez payer plus que quelqu’un d’autre sans raison évidente—donc la vérification entre contextes reste utile. (https://www.consumerreports.org/money/questionable-business-practices/instacart-ai-pricing-experiment-inflating-grocery-bills-a1142182490/)

Comment utiliser les 3 onglets sans en faire un projet

Vous n’avez pas besoin d’un dispositif « scientifique » parfait. Les sources convergent vers la même réalité : le système peut être opaque, les entrées peuvent être très larges, et le meilleur réflexe consommateur est de comparer et d’éviter l’urgence. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Étape 1 : verrouiller la comparaison sur le « même panier »

Les enquêtes sur Instacart décrivent plusieurs niveaux de prix simultanés pour des articles identiques, dans le même magasin/au même moment, selon les acheteurs—c’est le problème « même panier, prix différent ». Gardez votre comparaison alignée sur un produit et un panier, afin de tester la stabilité du prix, pas des articles différents. (https://www.consumerreports.org/media-room/press-releases/2025/12/new-report-exposes-instacarts-hidden-price-games/) (https://groundworkcollaborative.org/work/instacart/)

Étape 2 : Onglet 1 = la réalité de référence

Utilisez la session dans laquelle vous étiez déjà en train d’acheter. Cela capture les signaux potentiellement déjà présents—état de connexion, historique de navigation/achats, et contexte comportemental que la FTC indique comme pouvant compter. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)

Notez trois champs :

  • Prix de l’article affiché
  • Remise affichée (le cas échéant)
  • Total tout compris au paiement (une fois arrivé à cet écran)

Étape 3 : Onglet 2 = retirer les signaux d’identité que vous pouvez retirer facilement

Utilisez une vue déconnectée ou une fenêtre privée comme contexte de comparaison « moins rattaché à vous »—une approche directement alignée avec les expériences de détectabilité du type « changer navigateur/cookies » évoquées par le plaidoyer de Consumer Reports. (https://advocacy.consumerreports.org/research/consumer-reports-supports-california-prohibition-on-surveillance-pricing-ab-446/)

Encore : prix de l’article, remise, total tout compris.

Étape 4 : Onglet 3 = changer un autre signal de contexte majeur

La description de juillet 2024 de la FTC sur le surveillance pricing inclut explicitement des signaux comme la localisation, et son cadrage souligne que des données peuvent être utilisées via des intermédiaires tiers. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing) Le plaidoyer de Consumer Reports cite aussi « changer… la localisation » parmi les expériences d’achat susceptibles de révéler des problèmes de détectabilité. (https://advocacy.consumerreports.org/research/consumer-reports-supports-california-prohibition-on-surveillance-pricing-ab-446/)

La version la plus simple : utilisez un navigateur/profil différent et, si possible, un contexte de localisation différent. Vous n’essayez pas d’identifier la cause exacte—vous vérifiez seulement si le prix est stable entre contextes.

La vérification du « prix tout compris » : là où la transparence des prix casse souvent

La Competition and Markets Authority (CMA) du Royaume‑Uni a lancé une grande action de protection des consommateurs centrée sur les pratiques de tarification en ligne, incluant des problèmes de transparence des prix tels que des frais supplémentaires et la vente sous pression. (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

C’est important parce que, même si le prix de l’article semble cohérent entre onglets, le total final peut encore changer tard dans le processus. Votre vérification en trois onglets doit donc inclure une confirmation finale « même écran, même total ».

Une manière axée sur la clarté :

  • Comparez le prix sur la page produit entre onglets.
  • Comparez le total au paiement entre onglets.
  • Si l’un ou l’autre est instable—et que le site rend la comparaison difficile—considérez‑le comme une raison de continuer à comparer. La FTC souligne explicitement que les préjudices augmentent quand l’opacité se combine à des frictions et des tactiques d’urgence qui empêchent la comparaison. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Si vous constatez un écart : ce que vous pouvez (et ne pouvez pas) conclure

Un écart est un signal, pas un diagnostic.

Ce que les sources étayent :

Ce que les sources ne vous donnent pas :

  • Un « opt‑out » consommateur fiable et universel qui fonctionne partout.
  • Une manière simple de distinguer, depuis l’extérieur, entre tarification dynamique, tests aléatoires et surveillance pricing individualisé, en temps réel.

Cet écart mérite d’être dit clairement. Même la mise à jour de la FTC destinée au grand public met l’accent sur la comparaison des prix et la résistance à l’urgence, plutôt que de promettre un bouton simple à actionner pour éviter entièrement le surveillance pricing. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Votre règle de décision peut donc rester simple :

  • Si les prix convergent et que le total tout compris est clair, continuez.
  • Si les prix divergent et que la transparence se dégrade, comparez ailleurs ou changez.

Un rapide « test de réalité » : la contestation de l’industrie existe

Il est aussi vrai que certaines entreprises tracent publiquement une ligne entre tarification dynamique et tarification personnalisée. Reuters a rapporté que Delta a assuré aux législateurs américains qu’elle ne personnaliserait pas les tarifs en utilisant l’IA—un exemple de la façon dont des entreprises peuvent nier une personnalisation fondée sur l’identité tout en reconnaissant des débats sur l’optimisation des prix. (https://www.reuters.com/business/delta-air-assures-us-lawmakers-it-will-not-personalize-fares-using-ai-2025-08-01/)

C’est une autre raison pour laquelle la méthode en 3 onglets est cadrée comme une vérification, pas une accusation. Vous vérifiez si le prix que vous êtes sur le point de payer est stable entre contextes—puis vous décidez quel niveau d’opacité vous êtes prêt à accepter.

Optionnel : garder votre propre « trace de reçu » sans en faire de la surveillance

Quand la tarification semble opaque, le plus utile est souvent d’avoir votre propre trace : ce que vous avez vu, ce que vous avez payé, et si le total tout compris a changé entre contextes.

Si vous suivez déjà vos dépenses, un outil de suivi orienté confidentialité comme Monee peut vous aider à enregistrer rapidement une catégorie et une note pour le total final tout compris—sans publicités ni traqueurs, et avec des données sous votre contrôle. (Informations produit fournies)

Ce qui arrive ensuite (signaux politiques, pas des prédictions)

Plusieurs sources portent sur des enquêtes et des politiques publiques—utile pour comprendre pourquoi ce sujet ne va pas disparaître :

La conclusion pratique pour les acheteurs reste la même, quel que soit le calendrier politique : vérifiez entre contextes, résistez à l’urgence et privilégiez un prix tout compris transparent. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead) (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

Aide à la décision imprimable : la carte de vérification des prix en 3 onglets

Imprimez cette section ou copiez‑la dans une application de notes. L’objectif est de garder la vérification courte, sereine et reproductible.

LA CARTE DE VÉRIFICATION DES PRIX EN 3 ONGLETS (IMPRIMABLE)

Nom de l’article / lien :
______________________________________________________________

Magasin / plateforme :
______________________________________________________________

Panier identique dans les trois onglets ?   [ ] Oui   [ ] Non (corriger et revérifier)

ONGLET 1 — Session de référence (navigation normale)
- Prix de l’article affiché : ______________________
- Remise affichée (le cas échéant) : _______________
- Total tout compris au paiement : __________________
- Friction/urgence qui bloque la comparaison ? [ ] Oui [ ] Non

ONGLET 2 — Déconnecté OU fenêtre privée
- Prix de l’article affiché : ______________________
- Remise affichée (le cas échéant) : _______________
- Total tout compris au paiement : __________________

ONGLET 3 — Navigateur/profil différent et/ou contexte de localisation différent
- Prix de l’article affiché : ______________________
- Remise affichée (le cas échéant) : _______________
- Total tout compris au paiement : __________________

DÉCISION
1) Les trois onglets correspondent-ils sur le prix/la remise ?
   [ ] Oui -> Aller à (2)
   [ ] Non -> Considérer une opacité à risque plus élevé ; comparez ailleurs ou changez de vendeur

2) Le total tout compris au paiement est-il clair et stable (pas de frais supplémentaires ajoutés tardivement) ?
   [ ] Oui -> Achetez en confiance
   [ ] Non -> Considérez cela comme un signal d’alerte de transparence ; continuez à comparer

Notes (captures d’écran prises, ce qui a changé, tout point flou) :
______________________________________________________________
______________________________________________________________

Cette aide à la décision s’aligne avec la défense consommateur centrale soulignée dans l’ensemble des sources : quand la tarification est opaque et que la comparaison est découragée, vous vous protégez en rendant la comparaison plus facile—entre contextes indépendants—et en confirmant le prix final, tout compris, avant de vous engager. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead) (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

Sources :

Découvrez Monee - Suivi Budget & Dépenses

Bientôt disponible sur Google Play
Télécharger dans l'App Store