INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET COLLUSION ALGORITHMIQUE – AIAC

La montée de l'IA et des algorithmes de tarification automatisée soulève des questions quant à leur impact sur le marché. Il est soupçonné que ces algorithmes pourraient faciliter la collusion. Ce potentiel a été exploré dans des contextes tels que l'Acte sur les marchés numériques de l'Union européenne, et étudié par la CMA du Royaume-Uni et la FTC des États-Unis. Cette proposition vise à éclairer les déterminants de la collusion algorithmique grâce à des simulations détaillées et une analyse empirique, en se concentrant sur deux axes de recherche : "Quand les algorithmes colludent-ils ?" et "Les algorithmes dans la nature".

L'axe "Quand les algorithmes colludent-ils ?" combine l'économie et l'informatique pour explorer le comportement algorithmique. Bien que les algorithmes soient souvent supposés agir comme des agents rationnels, leur nature auto-optimisante et les influences externes remettent en question cette notion. La recherche se concentre sur l'analyse du potentiel de collusion des algorithmes, en particulier dans le contexte du dilemme du prisonnier, en explorant l'équilibre entre coopération et non-coopération. La collaboration avec le mathématicien appliqué Janucz Meylahn de l'Université de Twente offre une orientation théorique rigoureuse pour concevoir et mettre en œuvre des simulations. Par rapport à la proposition précédente, l'accent est désormais mis uniquement sur le comportement algorithmique, sans comparaison avec les actions humaines, en tirant parti de nouvelles collaborations et en optimisant les ressources pour la recherche postdoctorale.

L'axe "Les algorithmes dans la nature" examine les implications réelles des logiciels de tarification dans le commerce électronique. En créant des comptes vendeurs et en utilisant des logiciels de tarification automatique, il teste l'intelligence de ces logiciels et leur potentiel de comportement collusif. En s'appuyant sur un travail précédent substantiel, le projet est prêt à lancer sa première phase en utilisant des algorithmes simples. Le financement demandé facilitera la mise en œuvre d'algorithmes plus sophistiqués.

Les deux axes de recherche se complètent, les simulations renforçant la compréhension théorique et les études réelles fournissant des données empiriques. Cette interaction assure une approche complète fondée à la fois sur la théorie et la pratique. Depuis la proposition de l'année dernière, les avancées permettent une progression synchronisée vers des algorithmes plus complexes dans les deux projets. Un financement pour un chercheur postdoctoral soutiendra l'intégration d'algorithmes avancés, augmentant l'impact du projet. Cette synergie positionne la proposition pour contribuer de manière significative au développement de cadres réglementaires informés et de pratiques de gestion efficaces face aux défis du marché numérique.