Lyft et Uber : des prix qui varient (grandement) grâce à l’IA

Le prix qui vous est proposé par Uber ou Lyft pour un trajet n’est peut-être pas le même que celui de votre voisin, même si celui-ci se dirige exactement au même endroit que vous, et exactement au même moment. C’est ce que révèle une enquête du magazine américain Consumer Reports, qui lève le voile sur certaines pratiques douteuses de ces deux entreprises de transport à la demande.

Les différences de prix d’un trajet à l’autre sont élevées, a découvert Consumer Reports dans le cadre de l’enquête, réalisée en mars et avril dans 17 États américains. Pour chacun des trajets analysés par le magazine, au moins deux ensembles de prix différents étaient proposés aux clients, et souvent plus. L’écart médian entre les groupes de prix les plus élevés et les plus bas pour les trajets était de 50 %. Le prix d’un trajet au Missouri recherché par 55 volontaires qui ont participé à l’enquête variait par exemple de 28 à 64,91 $ (tous les prix sont en dollars américains).

Les applications de transport offrent aussi parfois des rabais aux utilisateurs, et ces rabais soulèvent également des questions. Près de la moitié des prix proposés par Uber et Lyft lors de l’enquête présentaient une promotion ou une économie.

Or, selon Consumer Reports, près de 11 % de ces rabais semblaient être de faux rabais : le prix « normal » donné aux clients était en fait un prix gonflé par rapport à celui offert à d’autres utilisateurs sans aucune promotion. Dans un exemple cité par le magazine, un trajet Uber était présenté comme réduit de 82,08 à 65,95 $, alors que 40 autres personnes obtenaient pour le même trajet un prix variant de 65,93 à 65,99 $ sans rabais.

Dans une autre partie de l’enquête, Consumer Reports a comparé les sommes payées par les utilisateurs aux montants reçus par les conducteurs d’Uber et de Lyft, et a découvert que les applications retiennent entre 43 et 49,5 % de chaque transaction.

Au-delà de la tarification dynamique

Contrairement aux taxis qui font payer un tarif établi uniquement en fonction de la durée du trajet et de la distance parcourue, les services comme Lyft et Uber appliquent en plus une tarification dynamique en fonction de l’offre et de la demande. S’il y a beaucoup d’utilisateurs à un endroit et peu de conducteurs, les prix seront plus élevés que si les conducteurs se tournent les pouces en attendant des clients. Ce n’est pas de cette tarification dynamique qu’il est question dans l’enquête de Consumer Reports.

« Les gens s’attendent à ce que les prix changent lorsque la demande explose. Ce à quoi ils ne s’attendent pas, c’est que deux clients effectuant le même trajet au même moment se voient facturer des montants très différents, ou qu’on leur présente des rabais qui n’en sont peut-être pas du tout », explique Phil Radford, président-directeur général de Consumer Reports.

Des données de toutes sortes utilisées pour définir les prix

L’IA et les données personnelles semblent plutôt être au cœur des variations de prix observées.

Ces variations ressemblent à de la « tarification de surveillance », un mode de tarification qui consiste à utiliser les données recueillies sur un consommateur pour déterminer combien il est prêt à payer.

Tant Uber que Lyft affirment ne pas utiliser de données personnelles pour fixer les tarifs de base des trajets, mais les entreprises ont reconnu par le passé s’en servir pour personnaliser les rabais et les promotions.

Les politiques de confidentialité des deux entreprises leur permettent d’ailleurs d’avoir les coudées franches pour une vaste collecte de données, montre Consumer Reports dans son enquête. Et bien que Lyft et Uber n’expliquent pas comment ces données sont utilisées exactement, les brevets détenus par les deux entreprises donnent un aperçu des avantages qu’elles pourraient en retirer.

Lyft peut, par exemple, tirer des conclusions des habitudes de déplacement d’un utilisateur, comme savoir qu’il s’agit d’un grand voyageur s’il se rend souvent à l’aéroport. Les informations analysées par des outils d’intelligence artificielle peuvent aussi permettre de prévoir l’importance d’un trajet pour un utilisateur, ainsi que sa volonté à payer un prix plus cher que la normale.

Des algorithmes opaques

Il est impossible de savoir si ces informations sont utilisées de cette façon ou non, mais c’est justement l’opacité des algorithmes qui est décriée par Consumer Reports. « Les deux entreprises utilisent des algorithmes complexes et l’intelligence artificielle pour fixer rapidement les prix. Ces systèmes créent un effet de boîte noire, qui empêche les consommateurs de comprendre ce qui détermine les prix et complique les comparaisons », résume le communiqué de presse qui annonce la publication de l’article.

Notons que le sujet est particulièrement d’actualité au Canada. Plus tôt cette semaine, Ottawa a déposé le projet de loi C-36, qui vise à moderniser les règles canadiennes sur la protection de la vie privée dans le secteur privé, afin qu’elles soient mieux adaptées à l’ère des applications mobiles, des plateformes numériques et de l’intelligence artificielle.

Le gouvernement présente notamment C-36 comme une façon de s’attaquer aux usages abusifs ou inappropriés des renseignements personnels, « tels que la tarification fondée sur une surveillance intrusive ».

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