Les périls de la tarification algorithmique

1. Cornish-Adebiyi c. Caesars Entertainment, Inc., n° 1:23-cv-02536 (D. N.J., déposé en 2023) ;

2. Gonzalez c.IDeaS Revenue Solutions, Inc., n° 1 :24-cv-08262 (ND Ill. déposé en 2024) ;

3. In re : RealPage, Inc., Rental Software Antitrust Litigation (No. II), No. 3:23-md-03071 (M.D. Tenn., déposé en 2023) ;

4. États-Unis c. RealPage, Inc., n° 1 :24-cv-00710 (M.D. N.C., déposé le 23 août 2024).

5. Segal c. Amadeus IT Group, S.A., n° 1 :24-cv-01783 (N.D. Ill., troisième plainte modifiée, 28 avril 2025) ;

6. Y. Cheng, « Déclaration d'intérêt des États-Unis (cas n° 1 :23-cv-02536) », Département de la Justice des États-Unis, 2022.

7. Loi de 2025 sur la prévention de la collusion algorithmique, S. 232, 119e Cong.

8. Un enjeu important est de rester continuellement à jour et de ne pas succomber à l’inertie algorithmique.Les modèles prédictifs peuvent perdre le terrain.», MIT Sloan Management Review 64, n° 4 (été 2023) : 20-25.

9. J. Birkinshaw, "L’IA va-t-elle perturber votre entreprise ?», MIT Sloan Management Review 66, n° 4 (été 2025) : 50-56.

10. Z. Brown et A. MacKay, «Les prix en ligne sont-ils plus élevés en raison des algorithmes de tarification ?» Brookings Institution, 7 juillet 2022, www
.brookings.edu.

11. J.M. Meylahn et A.V. https://doi.org/10.1287/msom.2021.1074.

12. Gibson c.Cendyn Grp., LLC, n° 24-3576, slip op.