Nous avons vu que les plateformes numériques présentaient deux caractéristiques essentielles – des économies d’échelle et des effets de réseau — propices à un phénomène de « course au standard». Cette tendance à la sélection de quelques entreprises au cours du temps est renforcée par la présence d’économies d’expérience et de gamme.

Une économie d’expérience désigne le fait que plus une entreprise produit depuis longtemps, plus elle est efficace, dans la mesure où elle apprend de ses erreurs passées. Cette notion, très utilisée dans des industries traditionnelles telles que la construction aéronautique ou la fabrication de semi-conducteurs, peut également s’appliquer aux plateformes numériques. En effet, pour mettre en relation efficacement des offreurs et des demandeurs, les plateformes ont besoin d’accumuler des données sur les deux faces du marché : qui sont les clients ? qui sont les vendeurs ? comment se comportent-ils ? Cette accumulation d’informations va permettre d’améliorer en permanence la qualité de l’algorithme de « matching », au travers d’une boucle de rétroaction.

Par exemple, une plateforme qui vend plus de livres ou des livres depuis plus longtemps que sa concurrente disposera de plus de données sur les comportements de navigation et d’achat de ses visiteurs. Elle sera alors en mesure de faire de meilleures recommandations sur les livres qui pourraient les intéresser demain et anticiper ainsi la demande. De même, dans le cas d’une application de mise en relation de clients avec des chauffeurs, le nombre de connexions et de courses passées joue un rôle important : il permet à l’algorithme d’être plus pertinent pour fixer le prix d’une course, anticiper les pics de demande voir même privilégier certains profils de clients.

Comme le résume Peter Novig, patron de la recherche de Google, « nous n’avons pas de meilleurs algorithmes que les autres ; nous avons juste plus de données que les autres ». Cette accumulation de données génère pour le client des gains d’efficacité, en améliorant la qualité du service rendu. Mais d’un autre côté, elle rend plus difficile l’entrée d’un nouveau concurrent sur le marché.

Outre des économies d’expérience, l’accumulation de données permet de bénéficier d’économies de gamme. Une économie de gamme désigne le fait que produire deux biens ou services en même temps est moins coûteux que de les produire séparément, tout simplement parce que l’intrant – ici la donnée — est le même. Ainsi, lorsqu’une plateforme a accumulé de nombreuses données sur ses clients sur un marché A, elle pourra pénétrer rapidement un marché B, si les données utiles sont similaires.

Par exemple, si un algorithme de transport de passagers avec chauffeur est performant, il pourra être aussi utilisé pour délivrer des repas à domicile ou au bureau. A nouveau, les économies de gamme ont un effet ambivalent : elles permettent aux clients de bénéficier immédiatement d’une qualité de service sur le marché B ; en contrepartie, une plateforme puissante sur le marché A risque de marginaliser très vite un nouvel opérateur qui serait uniquement présent sur le marché B. Avoir gagné une course sur un marché peut procurer un avantage décisif dans d’autres courses sur d’autres marchés… grâce à la force de la data.

Emmanuel Combe est professeur à Skema business school et vice-président de l’Autorité de la concurrence.