Pendant des années, les discussions sur les milliers de milliards de dépenses des ménages qui découlent des achats quotidiens ont inclus ce que l’on appelle souvent la « taxe rose ». C’est un raccourci pour l’idée selon laquelle des produits similaires peuvent coûter plus cher lorsqu’ils sont commercialisés auprès des femmes : pensez aux articles de soins personnels (comme un rasoir rose ou bleu).
Mais historiquement, ces différences n’ont pas toujours été faciles à voir ou à comparer en temps réel pour les consommateurs. Ils ont généralement été identifiés grâce à des comparaisons ou à des études plus larges après coup.
Maintenant, comme Dépenses pour la fête des mères devrait atteindre 38 milliards de dollars cette année, un système de tarification différent modifie la façon dont ces disparités peuvent apparaître.
Alors que les détaillants utilisent de plus en plus la tarification dynamique, la question ne se pose plus de savoir si les prix varient, mais plutôt comment ils sont déterminés et dans quelle mesure ce processus est visible pour les acheteurs.
Au-delà de la taxe rose : comment les prix des produits évoluent
Pour commencer, il est utile de savoir ce qu’est la taxe rose.
La taxe rose signifie généralement des prix plus élevés sur les produits destinés aux femmes. Le terme est également utilisé pour désigner les taxes de vente sur les produits menstruels comme les tampons et les serviettes hygiéniques. Même s’ils sont essentiels, de nombreux États les taxent encore tout en exonérant des produits comme l’épicerie et les médicaments.
Et comme les hommes ne paient généralement pas les mêmes prix élevés pour les articles de soins personnels, le coût supplémentaire de certains produits simplement parce qu’ils sont traditionnellement commercialisés auprès des femmes a été surnommé « la taxe rose ».
Mais il est important de noter que la taxe rose et la tarification dynamique ne sont pas les mêmes. Ils soulèvent cependant un problème similaire : des différences de prix difficiles à constater ou à vérifier pour les consommateurs.
- Les deux impliquent des différences de prix difficiles à détecter, comparer et évaluer en temps réel pour les consommateurs, même si les mécanismes sous-jacents diffèrent.
- La taxe rose est ancrée dans la variation au niveau des produits entre les catégories, et la tarification dynamique émerge de systèmes basés sur des données qui ajustent les prix de manière algorithmique.
Comment fonctionnent les tarifications algorithmiques et de surveillance
La tarification dynamique peut ajuster les prix en fonction de facteurs tels que la demande, le calendrier et les niveaux de stocks. Un autre terme que vous avez peut-être entendu, « tarification de surveillance », intègre des données comportementales, par exemple les habitudes de navigation, la fréquence des achats ou l’emplacement.
- Les détaillants peuvent utiliser des signaux tels que si un acheteur est connecté, à quelle fréquence il achète, quel appareil il utilise, combien de temps il navigue et s’il abandonne un panier avant de passer à la caisse.
- Individuellement, ces problèmes peuvent paraître mineurs. Ensemble, ils peuvent aider à déterminer le prix que voit le consommateur à un moment donné.
Ces modèles basés sur l’IA seraient désormais utilisés dans les plateformes de livraison de courses, la vente au détail en ligne, les services pharmaceutiques et les produits par abonnement, catégories qui représentent une part croissante des dépenses des ménages.
Une étude de la Brookings Institution suggère que les entreprises utilisent de plus en plus l’apprentissage automatique pour ajuster les prix des achats quotidiens. Cela peut signifier que différents acheteurs voient des prix différents pour le même article.
Pourquoi cela est important pour les dépenses des ménages
Ce changement importe moins en raison de la destination de ces systèmes que de la façon dont les dépenses des ménages sont souvent structurées.
Les données du Bureau of Labor Statistics des États-Unis montrent que les femmes continuent de consacrer plus de temps que les hommes aux tâches ménagères non rémunérées et aux soins. Dans la pratique, cela se traduit souvent par une plus grande responsabilité dans les décisions d’achat courantes.
Une grande partie de ces dépenses concerne des articles du quotidien – produits d’épicerie, produits de première nécessité, soins personnels, produits pour enfants et abonnements – pour lesquels ces systèmes de tarification sont courants. En conséquence, les effets peuvent varier en fonction de la personne qui effectue la plupart des achats, même sans ciblage direct.
Les femmes sont-elles donc touchées de manière disproportionnée ?
Les systèmes de tarification dynamiques et de surveillance ne semblent pas cibler explicitement des groupes de consommateurs spécifiques, et il n’existe pas encore de preuve claire que ces systèmes fixent délibérément les prix différemment pour les hommes et pour les femmes.
La préoccupation est plus indirecte : étant donné que les femmes sont plus susceptibles d’effectuer des achats ménagers courants, elles peuvent être confrontées à ces systèmes de tarification plus fréquemment et dans un plus large éventail de catégories.
Cela a conduit certains décideurs politiques et défenseurs des consommateurs à se demander si une tarification basée sur les données pourrait, en pratique, reproduire des modèles similaires à la taxe rose.
Les législateurs et les régulateurs commencent à réagir
La Federal Trade Commission (FTC) a intensifié son examen de la manière dont les entreprises utilisent les données des consommateurs pour établir leurs prix, en se concentrant sur la question de savoir si les consommateurs sont clairement informés lorsque les données influencent les prix qu’ils voient.
Au niveau fédéral, certains législateurs ont présenté des propositions visant à limiter l’utilisation des données personnelles dans la tarification algorithmique ou individualisée, notamment la loi Stop aux prix abusifs dans les épiceries et la loi de 2025 sur la prévention de la collusion algorithmique.
Ces propositions reflètent des préoccupations concernant la transparence et le rôle des systèmes de tarification automatisés, même si la plupart en sont encore aux premiers stades législatifs.
Au niveau des États, certains législateurs commencent à explorer les limites de la manière dont les données des consommateurs peuvent être utilisées pour la tarification, en particulier pour les produits essentiels comme l’épicerie.
Le Maryland, comme l’a rapporté Kiplinger, a récemment promulgué une loi de surveillance des prix, la première du genre, limitant la manière dont les détaillants peuvent utiliser les données personnelles pour fixer des prix individualisés dans les épiceries.
Dans un communiqué de presse annonçant la loi sur la protection contre les prix d’éviction, le gouverneur Wes Moore a déclaré : « À une époque où les habitants du Maryland sont déjà mis à rude épreuve par la hausse du coût de l’épicerie, du logement et des produits de première nécessité, nous devons veiller à ce que les nouvelles technologies ne soient pas utilisées pour faire grimper la facture des familles qui travaillent.
Tarification dynamique : ce que vous pouvez faire
- Comparez les prix sur différents appareils ou sessions, car l’historique de navigation peut influencer ce qui est affiché.
- Suivez les prix au fil du temps. Les changements peuvent révéler des tendances non visibles lors d’une seule visite.
- Faites attention au coût total, y compris les frais et les modules complémentaires.
- Pensez aux détaillants qui savent clairement comment fonctionne la tarification sur leur site.
Et même si la taxe rose n’a pas disparu, plus de 25 États ont adopté des mesures visant à remédier aux différences de prix fondées sur le sexe.
Désormais, lorsque vous faites vos achats, peut-être pour la fête des mères, il y a encore plus à considérer puisque les systèmes de tarification peuvent s’ajuster en temps réel en fonction des données des consommateurs.
Ces petites différences, qui peuvent s’accumuler avec le temps, sont plus difficiles à détecter, expliquer et vérifier. Alors restez à l’écoute.
