Prédiction algorithmique : enjeux en termes de protection du consommateur et de la concurrence. Les enseignements de la pratique décisionnelle de la Federal Trade Commission américaine

Frédéric Marty

Résumé :
National audience
Le développement de l’intelligence artificielle passe par la maîtrise de flux de données massives, renouvelées en temps réel, variées et susceptibles d’être croisées. L’avantage lié au contrôle de ces flux peut se traduire par un avantage algorithmique qui peut placer un opérateur économique en position de force vis-à-vis de ses concurrents mais également de ses utilisateurs. Le contrôle des données a donc un aspect déterminant dans la concurrence. Se basant sur l’analyse de la pratique décisionnelle de la Federal Trade Commission américaine notre contribution envisage deux dimensions de cette question. Premièrement, dans quelle mesure peut-on extraire indûment des données au détriment de ses utilisateurs et quels sont les risques qui en découlent pour ces derniers ? Secondement, ces stratégies peuvent-elles être à la source d’un avantage concurrentiel déloyal et le cas échéant comment y remédier ?
Mots-clés : données personnelles, intelligence artificielle, plateformes numériques, distorsions de concurrence
Date de publication : 2022-06-10
Type de document : Communication dans un congrès
Affiliation : Groupe de Recherche en Droit, Economie et Gestion (GREDEG) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
Source : hal-03760386

Citer ce document

Frédéric Marty, « Prédiction algorithmique : enjeux en termes de protection du consommateur et de la concurrence. Les enseignements de la pratique décisionnelle de la Federal Trade Commission américaine », Jecis, 2022-06-10. URL : https://hal.science/hal-03760386