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IA, l’individualisation des tarifs

Le commerce du vin s’est mondialisé à concurrence du développement de la technologie des transports. L’usage de l’intelligence artificielle (IA) modifiera sensiblement les circuits de distribution, capables de proposer des prix personnalisés par marchés, par acteur de distribution du vin.

Le premier article explicite les grands enjeux économiques et sociétaux de l’intelligence artificielle (IA) dans la filière viti-vinicole. Nous nous concentrerons, dans un second temps, sur les répercussions probables de l’IA dans la transformation de valeur, plus communément appelée disruption. David examinera ensuite les apports de l’intelligence artificielle sur les tarifs professionnels dans la distribution de vin. Enfin, nous réfléchirons aux impacts de la personnalisation du prix du vin pour les consommateurs à l’aube de la tarification dynamique gérée par l’IA.

Nouvelles pratiques anticoncurrentielles peuvent émerger

L’intelligence artificielle (IA) offre un moyen de produire des prévisions, des recommandations ou des décisions plus fiables à moindre coût. Elle promet de générer des gains de productivité et d’aider à relever des défis complexes. La fixation des tarifs par les producteurs de vin permet d’expliciter en quoi la diversité de leurs procédures de décisions est liée aux relations économiques et sociologiques.
Une étude en 2015 montre que les méthodes d’apprentissage automatique peuvent être appliquées à tous les vins du Liv-ex 100 avec une amélioration de la précision prédictive moyenne de 15% par rapport à la plus efficace des méthodes traditionnelles.

L’IA permet de prédire le prix plafond qu’un acteur est prêt à payer

L’intelligence artificielle a pour effet premier de permettre une individualisation de l’expérience en ligne de la clientèle. Il en résulte un processus de vente beaucoup plus organisé qui garantit que les informations reflètent fidèlement les informations personnelles des prospects, ainsi que la sélection des produits et les règles de tarification.
Les progrès de l’IA pourraient impacter les pratiques commerciales avec l’individualisation des tarifs professionnels. Grâce aux technologies de l’IA, les entreprises peuvent réagir en fonction des lois de l’offre et de la demande, de l’exigence de profit et des externalités.
Le prix du vin et la marge bénéficiaire dépendent de l’endroit où il est vendu. Aux Etats-Unis par exemple, les restaurants et bars ont une marge bénéficiaire d’environ 70% sur le vin, tandis que les détaillants ont généralement une marge de 30 à 50%. Les distributeurs et les grossistes, quant à eux, ont une marge bénéficiaire sur le vin d’environ 30%, et les producteurs et les vignobles réalisent approximativement 50% de marge brute.

intelligence artificielle

Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent de prédire le prix plafond qu’un acteur est prêt à payer pour un produit. Les prix sont ainsi calculés en fonction de chaque acteur au point d’engagement. Le traitement du langage naturel (TLN) permet d’adapter les campagnes aux contextes linguistique et culturelle.

L’OCDE considère que « la pratique consistant pour une entreprise à utiliser l’information fournie volontairement, recueillie par observation ou obtenue par inférence au sujet du comportement des individus ou de leurs caractéristiques personnelles pour différencier les prix entre consommateurs en fonction de ce que l’entreprise estime être leur consentement à payer ». Appliquée par les vendeurs, cette pratique pourrait conduire certains clients à payer moins pour un vin, quand d’autres payerait plus que ce qu’ils auraient dû payer si le prix proposé avait été le même pour tous.

Les modèles d’intelligence artificielle pourraient s’entendre sur les prix

Les sociétés peuvent s’entendre pour que des algorithmes créent une situation de collusion, comme cela a été observé pour la vente de posters sur Amazon.
Une deuxième configuration problématique serait que deux entreprises achètent un modèle de tarification au même fournisseur. Ce dernier pourrait alors avoir un intérêt à produire un modèle qui ne menace aucun des deux acheteurs.
La troisième configuration serait la situation où des entreprises utiliseraient un algorithme, similaire ou différent, qui estimerait que la concurrence coûte plus que cela ne rapporte. Les modèles pourraient s’entendre sur les prix sans qu’il y ait eu cette intention chez les acteurs.

Pour sa dernière chronique, David parlera de la tarification dynamique gérée par l’intelligence artificielle en magasin. N’hésitez pas à partager avec nous dans les commentaires.