I. La qualification juridique des coordinations algorithmiques au regard du droit des ententes
A. Le cadre juridique classique confronté à l’automatisation de la coordination
L’essor des algorithmes de tarification automatisée dans les secteurs du commerce électronique, du transport ou encore de l’hôtellerie soulève une question fondamentale pour le droit de la concurrence : celle de la possibilité d’une coordination anticoncurrentielle facilitée, voire produite, par des systèmes d’intelligence artificielle. Le phénomène de collusion algorithmique, théorisé par la littérature économique sous le vocable d’algorithmic collusion, interroge directement les fondements de l’article 101 du Traité sur le fonctionnement de l’Union européenne et de son pendant national, l’article L. 420-1 du code de commerce, qui prohibent les accords, décisions d’associations d’entreprises et pratiques concertées ayant pour objet ou pour effet de restreindre le jeu de la concurrence.
La chambre commerciale de la Cour de cassation a rappelé, dans un arrêt du 24 septembre 2025, que la notion de restriction de concurrence par objet doit être interprétée de manière stricte et ne peut être appliquée qu’à certains types de coordination entre entreprises révélant un degré suffisant de nocivité à l’égard de la concurrence pour qu’il puisse être considéré que l’examen de leurs effets n’est pas nécessaire (Cass. com., 24 sept. 2025, n° 23-13.733). Cette formulation, directement inspirée de la jurisprudence de la Cour de justice de l’Union européenne, consacre le principe selon lequel certaines formes de coordination peuvent être considérées, par leur nature même, comme nuisibles au bon fonctionnement du jeu normal de la concurrence.
Par ailleurs, la Cour de cassation a précisé que l’exigence d’autonomie des opérateurs économiques constitue le principe cardinal du droit des ententes. Ainsi qu’elle l’énonce dans ce même arrêt, « cette exigence d’autonomie s’oppose à toute prise de contact direct ou indirect entre opérateurs économiques de nature soit à influencer le comportement sur le marché d’un concurrent actuel ou potentiel, soit à dévoiler à un tel concurrent le comportement que l’on est décidé à tenir soi-même sur ce marché ou que l’on envisage d’adopter sur celui-ci, lorsque ces contacts ont pour objet ou pour effet d’aboutir à des conditions de concurrence qui ne correspondraient pas aux conditions normales du marché en cause » (points 27 et 28, se référant aux arrêts de la CJUE du 4 juin 2009, T-Mobile Netherlands, C-8/08, et du 19 mars 2015, Dole Food, C-286/13 P).
L’utilisation d’algorithmes de tarification par des entreprises concurrentes peut revêtir plusieurs configurations qu’il importe de distinguer. La première correspond au modèle dit du messager, dans lequel l’algorithme n’est que l’instrument d’exécution d’un accord anticoncurrentiel préexistant entre les parties. La qualification d’entente ne soulève alors aucune difficulté particulière, dès lors que la volonté humaine de colluder est antérieure à l’intervention de l’outil algorithmique. La deuxième configuration, plus délicate, est celle de l’utilisation d’un algorithme commun par plusieurs concurrents. Dans ce schéma, qualifié de hub and spoke, le prestataire de services algorithmiques joue le rôle de plaque tournante et peut faciliter une coordination indirecte entre les entreprises utilisatrices. La troisième configuration, la plus problématique sur le plan juridique, est celle de la collusion émergente entre algorithmes auto-apprenants, dans laquelle des systèmes d’intelligence artificielle convergeraient spontanément vers des équilibres de prix supraconcurrentiels sans communication explicite entre les entreprises.
L’Autorité de la concurrence, dans une étude conjointe avec le Bundeskartellamt publiée en 2019, avait dès cette époque identifié les risques concurrentiels liés aux algorithmes de prix, distinguant notamment l’utilisation parallèle d’algorithmes individuels distincts du recours à des algorithmes d’apprentissage automatique susceptibles de favoriser des comportements collusifs. Dans son avis du 28 juin 2024 relatif au fonctionnement concurrentiel du secteur de l’intelligence artificielle générative, l’Autorité a réitéré ces préoccupations en relevant que l’utilisation de l’IA générative pourrait potentiellement favoriser les pratiques concertées.
B. La distinction entre restriction par objet et par effet à l’ère algorithmique
La qualification d’une pratique algorithmique comme restriction par objet ou par effet revêt une importance déterminante pour l’administration de la preuve et l’étendue du contrôle juridictionnel. Dans l’arrêt du 24 septembre 2025 précité, la Cour de cassation a rappelé que l’examen de la restriction par objet suppose l’analyse de trois éléments : premièrement, la teneur de l’accord ou de la pratique en cause ; deuxièmement, le contexte économique et juridique dans lequel ils s’insèrent ; troisièmement, les buts qu’ils visent à atteindre (Cass. com., 24 sept. 2025, n° 23-13.733, point 23, se référant à CJUE, 21 décembre 2023, European Superleague Company, C-333/21, point 165).
En matière d’échanges d’informations entre concurrents, la Cour de cassation a précisé que « l’échange d’informations entre concurrents est susceptible d’être contraire aux règles de la concurrence lorsqu’il atténue ou supprime le degré d’incertitude sur le fonctionnement du marché en cause avec comme conséquence une restriction de la concurrence entre entreprises » (point 29). Or, précisément, les algorithmes de tarification, en augmentant la transparence des marchés et en réduisant les délais de réaction aux variations de prix, sont de nature à atténuer significativement ce degré d’incertitude qui constitue le ressort même de la concurrence.
La Cour de cassation a également jugé, dans l’arrêt Apple du 13 mai 2026, que le degré suffisant de nocivité à l’égard de la concurrence constitue le critère juridique essentiel de la restriction par objet et que son appréciation relève de l’analyse de la teneur des dispositions de l’accord, de ses objectifs et de son contexte économique et juridique (Cass. com., 13 mai 2026, n° 22-22.623). La cour d’appel de Paris, dont la décision a été confirmée, avait retenu dans cette affaire que les pratiques de restriction de clientèle et de produits mises en œuvre par Apple et ses grossistes constituaient des restrictions par objet.
Dans l’hypothèse d’une collusion algorithmique, la qualification de restriction par objet pourrait être retenue lorsque l’algorithme est explicitement programmé pour coordonner les comportements sur le marché. En revanche, lorsque la coordination résulte de l’apprentissage autonome des algorithmes sans intervention humaine délibérée, la qualification de restriction par objet se heurte à l’absence d’élément intentionnel ou de communication entre les opérateurs, laquelle est traditionnellement requise pour caractériser une pratique concertée. Dans ce dernier cas, c’est vers la qualification de restriction par effet que l’analyse devrait s’orienter, ce qui imposerait aux autorités de concurrence de démontrer empiriquement que le fonctionnement des algorithmes a effectivement produit des effets restrictifs sur le marché pertinent.
Cette distinction entre restriction par objet et par effet présente des conséquences pratiques considérables. La Cour de cassation a rappelé, dans un arrêt du 26 février 2025, que le droit des pratiques anticoncurrentielles a pour objet la protection du libre jeu de la concurrence sur le marché et que la caractérisation d’une telle pratique n’induit pas nécessairement qu’un préjudice ait été causé aux opérateurs actifs directement ou indirectement sur ce marché (Cass. com., 26 fév. 2025, n° 23-18.599). Cette précision illustre la dissociation fondamentale entre la qualification de la pratique anticoncurrentielle et l’établissement du préjudice individuel, dissociation qui conserve toute sa pertinence dans l’environnement algorithmique.
II. L’adaptation du cadre probatoire et les réponses institutionnelles face aux algorithmes
A. La preuve de la pratique concertée à l’épreuve de l’automatisation
La preuve des pratiques anticoncurrentielles algorithmiques constitue l’un des enjeux les plus complexes pour les autorités de concurrence. En droit interne comme en droit de l’Union, la preuve d’une entente peut être rapportée par tout moyen, notamment par un faisceau d’indices graves, précis et concordants. La chambre commerciale de la Cour de cassation a validé cette méthode probatoire dans de nombreuses décisions récentes, notamment dans l’arrêt du 13 mai 2026, dans lequel elle a jugé que la cour d’appel avait souverainement apprécié l’existence d’un faisceau d’indices graves, précis et concordants constitué de preuves directes et comportementales pour caractériser les pratiques reprochées à Apple (Cass. com., 13 mai 2026, n° 22-22.623).
L’arrêt du 24 juin 2026 relatif à la nullité d’une clause d’exclusivité de plus de cinq ans dans un accord vertical fournit une illustration supplémentaire de la méthode d’analyse requise en présence de restrictions verticales. La Cour de cassation y a censuré une cour d’appel qui avait annulé un contrat au seul motif que sa durée excédait le plafond de cinq ans fixé par le règlement d’exemption n° 330/2010, sans rechercher si l’accord avait effectivement pour objet ou pour effet de restreindre la concurrence (Cass. com., 24 juin 2026, n° 25-14.358). La Cour a ainsi rappelé que le dépassement du seuil de cinq ans ne fait que priver l’accord du bénéfice automatique de l’exemption catégorielle, sans entraîner sa nullité automatique. Cette solution souligne la rigueur de l’analyse concurrentielle requise, qui ne saurait céder le pas à des automatismes, fût-ce en présence d’outils algorithmiques.
La difficulté probatoire est particulièrement aiguë dans l’hypothèse de la collusion algorithmique autonome, où aucun échange direct, aucune réunion, aucune communication ne peut être identifié entre les concurrents. L’absence de preuve matérielle d’une concertation constitue alors le principal obstacle à la qualification d’entente. La Cour de cassation a rappelé, dans son arrêt du 24 septembre 2025, que « l’échange d’informations entre concurrents est susceptible d’être contraire aux règles de la concurrence lorsqu’il atténue ou supprime le degré d’incertitude sur le fonctionnement du marché en cause » (Cass. com., 24 sept. 2025, n° 23-13.733, point 29). Lorsque cette atténuation de l’incertitude résulte non d’un échange volontaire d’informations entre concurrents mais du seul fonctionnement des algorithmes, la qualification de pratique concertée au sens de l’article 101 TFUE se heurte à une difficulté conceptuelle majeure : celle de l’absence de l’élément de concertation.
L’approche traditionnelle du droit des ententes repose en effet sur la prémisse selon laquelle tout opérateur économique doit déterminer de manière autonome la politique qu’il entend suivre sur le marché intérieur. Or, dans le cas d’une collusion purement algorithmique, l’autonomie formelle des entreprises est préservée, aucune instruction de collusion n’ayant été donnée, mais le résultat économique aboutit néanmoins à une coordination tacite des prix. Cette situation interroge la capacité des catégories juridiques existantes à appréhender des comportements qui, sans relever d’une volonté humaine de collusion, produisent des effets économiques identiques à ceux d’une entente caractérisée.
La Cour de cassation a également eu l’occasion de préciser, dans un arrêt du 1er mars 2023, que l’évaluation du préjudice concurrentiel peut être effectuée de manière globale lorsque différentes pratiques anticoncurrentielles se sont cumulées dans le temps et se sont mutuellement renforcées (Cass. com., 1er mars 2023, n° 20-18.356). Cette approche globale du préjudice, qui procède d’une reconstitution contrefactuelle du fonctionnement normal du marché, pourrait trouver à s’appliquer dans les hypothèses de collusion algorithmique où la preuve de l’effet restrictif global sur le marché serait plus aisée à établir que celle de chaque acte de concertation individuel.
B. Les réponses des autorités de concurrence et les perspectives d’adaptation du cadre juridique
Les autorités de concurrence françaises et européennes ont pris la mesure du défi que représentent les algorithmes pour l’effectivité du droit des pratiques anticoncurrentielles. L’Autorité de la concurrence a développé des capacités techniques d’investigation renforcées, notamment par la création d’une direction du numérique et le recrutement de data scientists au sein de ses services d’instruction. La compréhension des systèmes algorithmiques constitue désormais une priorité pour l’application effective du droit de la concurrence.
En juin 2024, l’Autorité de la concurrence a publié un avis sur le fonctionnement concurrentiel de l’intelligence artificielle générative dont la section consacrée aux risques de collusion retient que l’utilisation de l’IA générative pourrait potentiellement favoriser les pratiques concertées qui ont fait l’objet de l’étude commune de l’Autorité et du Bundeskartellamt en 2019, telles que l’utilisation parallèle d’algorithmes individuels distincts ou le recours à des algorithmes d’apprentissage automatique. L’avis recommande aux autorités de concurrence de demeurer vigilantes dans le secteur de l’IA générative et de mobiliser l’ensemble des outils à leur disposition pour agir de manière rapide et efficace.
À l’échelle européenne, la Commission européenne a pris des initiatives convergentes. Le règlement sur les marchés numériques (Digital Markets Act) et le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) fournissent des cadres normatifs complémentaires au droit de la concurrence, même si ces instruments relèvent davantage de la régulation ex ante que du contrôle ex post des pratiques anticoncurrentielles. La Commission a en outre annoncé qu’elle examinait les pratiques de collusion facilitées par des algorithmes, y compris celles impliquant des consultants en tarification.
L’approche européenne se caractérise par une conception extensive de la notion d’accord au sens de l’article 101 TFUE. La CJUE a en effet jugé de manière constante que les critères de coordination et de coopération constitutifs d’une pratique concertée doivent être compris à la lumière de la conception inhérente aux dispositions du Traité relatives à la concurrence, selon laquelle tout opérateur économique doit déterminer de manière autonome la politique qu’il entend suivre sur le marché intérieur. Dans son arrêt du 24 septembre 2025, la chambre commerciale de la Cour de cassation a repris cette exigence en citant expressément les arrêts T-Mobile Netherlands (CJUE, 4 juin 2009, C-8/08) et Dole Food (CJUE, 19 mars 2015, C-286/13 P).
L’arrêt du 8 janvier 2025 relatif à l’entente dans le secteur des fruits en coupelles illustre la rigueur avec laquelle la Cour de cassation contrôle la proportionnalité des sanctions infligées par l’Autorité de la concurrence dans les affaires d’ententes horizontales impliquant des échanges d’informations tarifaires (Cass. com., 8 janv. 2025, n° 22-22.610). La Cour y a confirmé que lorsque la réglementation de l’Union laisse aux États membres un choix entre plusieurs modalités d’application, ces derniers sont tenus d’exercer leur pouvoir discrétionnaire dans le respect des principes généraux du droit de l’Union, parmi lesquels figure le principe d’égalité de traitement. Cette exigence de proportionnalité trouve un écho particulier dans le contentieux des ententes algorithmiques, où la détermination du quantum des sanctions devra tenir compte du degré d’automatisation de la coordination et de l’implication humaine dans la conception des algorithmes litigieux.
L’arrêt du 3 décembre 2025 relatif à la pratique de prix excessif dans le secteur des télécommunications en Polynésie française apporte une précision utile pour l’analyse des abus de position dominante pouvant résulter de l’utilisation d’algorithmes de tarification (Cass. com., 3 déc. 2025, n° 23-19.490). La Cour de cassation y a jugé que le caractère excessif ou inéquitable du prix facturé par l’entreprise en position dominante, résultant de l’absence de rapport raisonnable avec la valeur économique de la prestation fournie à l’entreprise cliente, s’apprécie au regard non seulement des coûts supportés par la première pour proposer cette prestation, mais aussi de l’avantage qu’en retire la seconde. Cette solution, qui combine une approche par les coûts et une approche par la valeur, pourrait fournir une grille d’analyse pertinente pour apprécier le caractère abusif de prix algorithmiques dans les marchés numériques où la transparence tarifaire est exacerbée par le recours à des algorithmes de surveillance des prix.
Cette exigence d’autonomie prohibe non seulement les ententes explicites mais également toute forme de coopération substituant sciemment aux risques de la concurrence une coordination pratique entre opérateurs. Or, l’utilisation d’algorithmes de tarification qui, par leur conception même, réduisent l’indépendance des décisions commerciales des entreprises utilisatrices pourrait être analysée comme une renonciation à cette autonomie exigée par le droit des ententes. Toutefois, cette analyse suppose d’établir un lien entre la conception de l’algorithme et l’atteinte à l’autonomie décisionnelle, lien qui peut faire défaut dans l’hypothèse d’algorithmes auto-apprenants.
Sur le plan probatoire, la Cour de cassation a rappelé dans l’arrêt Apple du 13 mai 2026 que les pièces annexées à la notification des griefs ou au rapport sont portées à la connaissance des entreprises mises en cause, lesquelles sont en mesure de les discuter dans des conditions ne les plaçant pas dans une situation de net désavantage par rapport à leurs adversaires (Cass. com., 13 mai 2026, n° 22-22.623). Cette solution, rendue à propos de pièces volumineuses annexées au rapport de l’Autorité de la concurrence dans l’affaire Apple, pourrait trouver une application analogue dans les contentieux mettant en cause des algorithmes, où la masse de données techniques à analyser est souvent considérable.
Dès lors, plusieurs pistes d’adaptation du cadre juridique se dessinent. La première consiste à renforcer les capacités d’investigation des autorités de concurrence en leur permettant d’accéder non seulement aux algorithmes eux-mêmes mais également aux données d’entraînement et aux historiques de décisions algorithmiques. La deuxième piste réside dans l’imposition d’obligations de conformité algorithmique par conception (compliance by design), imposant aux entreprises de documenter leurs algorithmes de tarification et de démontrer qu’ils ne sont pas conçus pour faciliter une coordination anticoncurrentielle. La troisième piste, plus ambitieuse, consisterait à adapter la notion même de pratique concertée pour y englober les comportements parallèles résultant de l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, sous réserve que soit démontré un lien de causalité entre la conception algorithmique et l’atteinte à la concurrence.
Cette évolution du cadre probatoire et institutionnel ne remet pas en cause les principes fondamentaux du droit des ententes. L’indépendance des comportements sur le marché, l’interdiction de la coordination anticoncurrentielle et le standard du faisceau d’indices graves, précis et concordants demeurent les piliers de l’analyse concurrentielle. La Cour de cassation a d’ailleurs réaffirmé, dans l’arrêt du 15 octobre 2025, que la question de savoir si le comportement d’organisations professionnelles ou syndicales est susceptible de constituer une pratique anticoncurrentielle s’apprécie au regard des seuls critères posés par l’article 101 TFUE (Cass. com., 15 oct. 2025, n° 23-21.370). Ces critères, inchangés dans leur substance, continuent de fournir un cadre d’analyse opérant pour les nouvelles formes de coordination facilitées par les technologies algorithmiques.
Conclusion
Les ententes algorithmiques ne constituent pas tant une rupture qu’une nouvelle manifestation des risques de coordination anticoncurrentielle que le droit des pratiques anticoncurrentielles a vocation à prévenir. Les principes fondamentaux du droit des ententes, tels qu’ils résultent de l’article 101 TFUE et de l’article L. 420-1 du code de commerce, demeurent pertinents dans l’environnement algorithmique et fournissent un cadre d’analyse adapté à l’appréhension des comportements de collusion facilités par les technologies numériques. L’enjeu principal réside désormais dans la capacité des autorités de concurrence à détecter, analyser et prouver ces nouvelles formes de coordination, ce qui suppose le développement d’une expertise technique associant juristes, économistes et spécialistes de l’intelligence artificielle. À cet égard, l’adaptation du cadre probatoire, qu’elle emprunte la voie jurisprudentielle ou législative, constitue un impératif pour garantir l’effectivité du droit de la concurrence dans l’économie numérique.
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