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[TRELLO-2814] Article Tarification dynamique (#992)
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85
website/src/components_feature/actualites/ArticleTarificationDynamique.tsx
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,85 @@ | ||
import imgLaptop from '@/img/actualites/laptop.png' | ||
import Image from 'next/image' | ||
import Link from 'next/link' | ||
|
||
export function ArticleTarificationDynamique() { | ||
return ( | ||
<div className="sc-article"> | ||
<Image | ||
src={imgLaptop} | ||
sizes="100vw" | ||
style={{ | ||
width: '100%', | ||
height: 'auto', | ||
}} | ||
alt="" | ||
/> | ||
|
||
<p> | ||
Acheter un billet de concert ou réserver un taxi en ligne peut parfois réserver de mauvaises surprises. Les prix changent | ||
constamment et très souvent à notre désavantage. Ce phénomène, lié aux algorithmes de tarification dynamique, transforme | ||
notre manière de consommer, mais soulève également de nombreuses questions quant à son impact réel. | ||
</p> | ||
<h2 className="fr-h2">Comment fonctionnent les algorithmes de tarification ?</h2> | ||
<p> | ||
Les algorithmes analysent d’énormes quantités de données, qu’elles soient publiques (études, données météorologiques), | ||
internes aux entreprises (données marketing, financières, stratégie de gestion) ou personnelles de masse (tendances | ||
globales d’un groupe d’utilisateurs) ou individuelles (localisation, recherche internet). | ||
</p> | ||
<p> | ||
Un modèle est calibré statistiquement sur cette masse de données pour déterminer les règles de tarification optimales en | ||
temps réel pour maximiser les profits des entreprises. | ||
</p> | ||
<h2 className="fr-h2">Les risques pour les consommateurs</h2> | ||
<p>Plusieurs types de risques ont d’ores et déjà été identifiés :</p> | ||
<ul> | ||
<li> | ||
<p> | ||
<strong>Discrimination :</strong> Les prix individualisés peuvent être basés sur des données sensibles telles que | ||
l’âge, le sexe ou l’ethnie. Par ailleurs, certaines données à priori non biaisées sont fortement corrélées avec des | ||
données sensibles, rendant la sélection des informations utilisables complexe. À termes, les algorithmes peuvent | ||
également renforcer des inégalités existantes. | ||
</p> | ||
</li> | ||
<li> | ||
<p> | ||
<strong>Opacité :</strong> Les algorithmes étant difficiles, voire impossibles à expliquer, leur utilisation réduit la | ||
transparence vis-à-vis des consommateurs et la possibilité de comparer efficacement des prix. | ||
</p> | ||
</li> | ||
<li> | ||
<p> | ||
<strong>Non-conformité réglementaire</strong> : Les entreprises peuvent développer des systèmes ne respectant pas les | ||
lois relatives à la concurrence, à la protection des données ou à la tarification équitable. La complexité de ces | ||
algorithmes rend difficile leur contrôle et leur mise en conformité. | ||
</p> | ||
</li> | ||
</ul> | ||
<h2 className="fr-h2">Comment vous protéger ?</h2> | ||
<ul> | ||
<li> | ||
<p> | ||
<strong>Comparez les prix</strong> : Utilisez plusieurs plateformes avant d’acheter ou de réserver. | ||
</p> | ||
</li> | ||
<li> | ||
<p> | ||
<strong>Désactivez les cookies</strong> : Supprimez régulièrement vos cookies et limitez le partage de vos données | ||
personnelles. | ||
</p> | ||
</li> | ||
<li> | ||
<p> | ||
<strong>Surveillez les tendances</strong> : Certaines périodes (jours fériés, événements) entraînent des augmentations | ||
tarifaires prévisibles. Achetez en avance si possible. | ||
</p> | ||
</li> | ||
</ul> | ||
<p> | ||
La tarification dynamique et personnalisée n’est pas une fatalité. Avec un peu de vigilance et une meilleure compréhension | ||
des mécanismes, vous pouvez limiter l’impact de ces pratiques sur votre budget. Restez informé et protégez vos droits en | ||
tant que consommateur. | ||
</p> | ||
</div> | ||
) | ||
} |
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