Datanomics

Les entreprises ont un recours croissant à l’utilisation de données et d’algorithmes pour définir leur stratégie et en particulier pour fixer leur prix. Ces pratiques, connues sous le nom de « tarification algorithmique » (algorithmic pricing) se traduisent donc par l’utilisation d’algorithmes basés ou non sur de l’apprentissage-machine et combinant différents ensembles de données. Ces algorithmes de fixation de prix peuvent être utilisés pour « conseiller » un décisionnaire final. Ils peuvent aussi se substituer totalement à sa décision. Sans que ces pratiques soient spécifiques à un secteur, par ses caractéristiques propres, le secteur du e-commerce permet de déployer plus facilement ces outils et le cours sera centré sur ce secteur.

L’objectif du cours sera de collecter un ensemble de données de prix, puis à partir de ces données, de mettre en place une analyse permettant d’identifier si une entreprise a recours à ce type d’outils et quelles sont les incidence de ce recours sur le niveau des prix fixés.

Pour ce faire, le cours alternera entre des séances dédiées à une présentation des enjeux et problématiques économiques (caractérisation des marchés numériques, des stratégies de prix déployables sur ces marchés, des algorithmes de fixation de prix) et des séances encadrées. Le cours s’appuie également sur des travaux de recherche récents ou en cours et il est attendu que vous soyez capable de faire le lien entre cette recherche en cours et le travail demandé.

• Comprendre la particularité des marchés numériques et les principes de tarification sur ces marchés ;
• Savoir mettre en place une stratégie de collecte des données par butinage (webscrapping) et mettre en place un dispositif de collecte permettant de reproduire cette collecte ;
• Mettre en place une stratégie permettant d’identifier un comportement économique (adoption de la tarification algorithmique) et de ses effets ;
• Être capable d’utiliser de redéployer les méthodes et les résultats d’un article de recherche à un travail empirique.
  

Modalités : CC
SESSION 1 :
Contrôle Continu
• Type : Oral, Dossier
• Durée : 1h00

Régime Dérogatoire
• Type : Oral, Dossier
• Durée : 1h00

SESSION 2 :
• Type : Oral
• Durée : 1h00

Utilisation de l'intelligence artificielle : 
Dans le cadre de cet EC, l’usage de l’IA pour aider à la réalisation des travaux soumis à évaluation est autorisé. Tous les usages doivent être documentés dans une section dédiée à la fin de votre travail, à l’exception des usages de recherche web augmentée, de correction orthographique et syntaxique. Cette section doit permettre à votre lecteur d’évaluer la manière dont vous avez travaillé avec l’IA et mobilisé cette ressource au service d’un travail personnel.
L’intégration directe de contenus engendrés par l’IA doit être faite sous le régime de la citation.

• Cours d’Economie et Droit des Données et du Numérique (M1)
• Webscrapping et programmation Python
• Econométrie linéaire et non linéaire