Thèse Trois Essais sur l'Organisation Industrielle Comportementale des Marchés Numériques H/F - 75

Établissement : Institut Polytechnique de Paris Télécom Paris
École doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris
Laboratoire de recherche : CREST - Centre de recherche en économie et statistique
Direction de la thèse : Marc BOURREAU ORCID 0003000339133014
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-15T23:59:59Ce projet de thèse étudie comment les plateformes numériques peuvent exploiter les biais comportementaux et comment ces pratiques influencent les marchés et la régulation. Il contribue au champ émergent de l'organisation industrielle comportementale (Behavioural Industrial Organization, BIO) en développant des analyses théoriques et expérimentales adaptées aux marchés numériques.

Au cours des deux dernières décennies, la BIO a intégré des régularités psychologiques dans les modèles d'économie industrielle, apportant de nouveaux éclairages sur la conception des produits et les stratégies d'entreprise. Dans les marchés numériques, les grandes entreprises structurent de plus en plus les interactions économiques et sociales, à travers la conception des interfaces et la personnalisation des contenus. Pourtant, la BIO des marchés numériques demeure encore peu développée.

Les environnements numériques offrent de nombreuses possibilités d'exploiter les biais cognitifs. Les interfaces des plateformes structurent l'attention, les choix et l'influence sociale à travers des stratégies de conception qualifiées de « dark patterns ». Ces pratiques reposent principalement sur trois mécanismes : la manipulation de l'attention via les classements et les flux de contenus ; l'exploitation de biais dynamiques, tels que le biais de présent, à travers les notifications et les boucles d'engagement ; et l'exploitation de biais sociaux via des indicateurs comme les notes ou les « likes », qui génèrent des phénomènes d'imitation et de preuve sociale. Compte tenu du pouvoir de marché des grandes plateformes, ces stratégies soulèvent des enjeux importants pour le bien-être des consommateurs et la politique de concurrence.

Les régulateurs ont commencé à répondre à ces enjeux. L'Union européenne a mis en place un cadre réglementaire comprenant notamment le Digital Services Act (DSA), le Digital Markets Act (DMA) et le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Ces dispositifs visent à limiter les pratiques de conception manipulatrices et à protéger les consommateurs. Toutefois, d'importantes lacunes conceptuelles et empiriques subsistent quant à la façon dont la manipulation comportementale affecte les marchés numériques.

Cette thèse vise à développer une économie industrielle comportementale des marchés numériques en combinant modélisation théorique et méthodes expérimentales. Elle répond à deux lacunes majeures de la littérature : la rareté des modèles de BIO appliqués aux marchés numériques et le manque de preuves expérimentales sur la manipulation comportementale dans ces environnements.

Le chapitre 1 analysera comment les entreprises peuvent exploiter les biais comportementaux dans le contexte de la collecte de données. En s'appuyant sur les modèles d'« attributs dissimulés », il introduira des consommateurs naïfs et sophistiqués dans un cadre où une plateforme collecte des données tout en fournissant des services numériques. Le modèle étudiera comment la dissimulation des coûts ou de l'ampleur de la collecte de données affecte les incitations des firmes, le niveau d'extraction de données et la participation des consommateurs.

Le chapitre 2 développera un modèle comportemental de plateformes à deux versants dans lequel les agents des deux côtés présentent des biais cognitifs. Il examinera comment ces biais interagissent entre les deux versants et comment ils influencent les effets de réseau, les stratégies de tarification et les choix d'intermédiation des plateformes.

Le chapitre 3 apportera des preuves expérimentales sur la manipulation comportementale dans les marchés numériques en étudiant la manière dont les plateformes structurent l'environnement informationnel à travers les systèmes de notation.

En conclusion, cette thèse vise à mieux comprendre la manipulation comportementale dans les marchés numériques et à éclairer les politiques publiques pour la concurrence et la protection des consommateurs dans ce secteur.

L'économie industrielle comportementale (Behavioral Industrial Organization, BIO) a intégré des régularités psychologiques dans les modèles d'économie industrielle, apportant de nouveaux éclairages sur la conception des produits et les stratégies d'entreprise. Les possibilités de manipulation sont particulièrement fortes pour les services numériques, notamment au travers de ce qu'on appelle les 'dark patterns'. Le pouvoir de marché des grandes entreprises du numérique (les 'big-tech') peut aussi faire craindre des effets particulièrement néfastes pour les consommateurs et la concurrence. Pourtant, la littérature en BIO sur les marchés numériques restent peu développée. L'objectif est combler ce manque en introduisant des éléments comportementaux dans l'économie des marchés numériques et des plateformes multi-faces.

L'objectif est de fournir trois contributions originales à la littérature en économie industrielle comportementale appliquée aux marchés numériques.

Le doctorant utilisera les outils de l'économie industrielle théorique et empirique, de l'économie comportementale et de l'économie expérimentale