Le futur de la compliance concurrence : Algorithmes et Blockchain (9 Novembre 2019)

LE FUTUR DE LA COMPLIANCE CONCURRENCE :
Algorithmes et Blockchain
MORGAN CARBONNEL
5 NOVEMBRE 2019

OBJECTIFS DE LA PRÉSENTATION:
Donner une vision des enjeux à venir en matière de conformité
concurrence liés aux algorithmes et à la blockchain
Apporter une photographie des pratiques concrètes mises en oeuvre
aujourd'hui (ou en cours de développement) en matière de conformité
concurrence
Vous donner des pistes de réflexion sur les sujets des algorithmes et de
la blockchain

PLAN DE LA PRÉSENTATION
I - LES PROBLÉMATIQUES DE CONCURRENCE SOULEVÉES PAR LES
ALGORITHMES ET LA BLOCKCHAIN
III - L'UTILISATION DES ALGORITHMES ET DE LA BLOCKCHAIN AU SERVICE
DE LA COMPLIANCE CONCURRENCE
II - ALGORITHMES ET COMPLIANCE BY DESIGN
AU DROIT DE LA CONCURRENCE
IV- LE RÔLE DES AUTORITÉS DE CONCURRENCE FACE
À CES NOUVEAUX DÉFIS

I - LES PROBLÉMATIQUES DE CONCURRENCE SOULEVÉES PAR
LES ALGORITHMES ET LA BLOCKCHAIN
Éléments de compréhension

Algorithmes et pratiques anticoncurrentielles
Fédéric Marty, CNRS, Algorithmes de prix et pratiques anticoncurrentielles - Une perspective d'économie du droit
de la concurrence, 19 septembre 2018.

Blockchain et pratiques anticoncurrentielles (Art. 101 TFUE)
- Distinction entre blockchain publique et blockchain privée
- Exemple de création d'une blockchain publique par deux entreprises, dans
le but de faciliter des échanges d'informations. Est-ce que cela peut être
condamné par le droit antitrust ?
La blockchain publique peut être considérée comme reflétant:
(1) Une communauté de volonté (un accord)
(2) Une décision d'association d'entreprises
(3) Une pratique concertée
Mais le caractère anticoncurrentiel dépendra des comportements réalisés au
sein de cette blockchain (échande d'informations sensibles ou non)

- Distinction entre blockchain publique et blockchain privée
- En présence d'une blockchain privée, le risque de pratiques
anticoncurrentielles est accru par la tentation liée au caractère privée de
celle-ci. Pratiques potentielles liées à la blockchain privée:
(1) Utilisation d'une blockchain privée pour traquer les prix de reventes pratiqués par ses
revendeurs
(2) Utilisation d'une blockchain privée pour se répartir le marché avec ses concurrents

- Exemples d'ententes anticoncurrentielles envisageables:
(1) Discrimination à l'encontre d'autres acteurs sur le marché
- Discrimination quant à l'accès à la blockchain:
Pour une blockchain publique, la question de la discrimination à l'accès ne se pose pas.
La situation est plus complexe pour une blockchain privée ou de consortium. Cette
dernière prend la forme d'un réseau fermé, mais ouvert aux participant seulement sur
invitation. La blockchain ne doit pas permettre d'exclure des concurrents potentiels
ou réels. Donc, les règles d'accès doivent être claires, objectives et non-
discriminantes (identique pour les associations professionnelles)
- Discrimination inscrite dans le code de la blockchain:
Les règles inscrites dans le code de la blockchain ne doivent pas avoir pour effet
d'avantager l'un des participants au détriment des autres.

- Exemples d'ententes anticoncurrentielles envisageables:
(2) Échanges d'informations sensibles
(3) Les pratiques de Resail Price Maintenance
La nature des informations échangées au sein d'une blockchain peut également aller à
l'encontre des règles de concurrence.
La blockchain pourrait aboutir au contrôle des prix de revente pratiqués par ses
distributeurs en permettant d'assurer la traçabilité et la visibilité des informations en
temps réel. La blockchain pourrait également faciliter la police des prix de revente au sein
de la chaine de distribution.

- En résumé, la blockchain est seulement un support qui pourrait
faciliter la création, le surveillance et le maintien d'une entente
anticoncurrentielles
- Les questionnements juridiques sont en revanche plus
intéressants en ce qui concerne les pratiques unilatérales (art. 102
TFUE)

Deux questionnements:
(1) Comment déterminer l'existence d'une position dominante ?
(2) Quels peuvent être les abus de position dominante liés à la blockchain ?
Problèmes lié à l'absence de personnalité juridique de la blockchain:
- Est-ce qu'une entité qui ne bénéficie pas de la PJ peut être en position
dominante ?
- Est-il possible d'avoir un monopole sans monopoleur ?
- Si la blockchain est considérée comme étant en situation de position
dominante, faut-il en déduire que tous les utilisateurs sont en positions
dominante ?

Proposition n°1: On considère que chaque blockchain représente un marché
pertinent distinct
Pratique pour les autorités : plus besoin de caractériser la position dominante
(reste à prouver l'abus). Les utilisateurs seraient alors considérés comme étant en
position dominante et pourraient, en cas d'abus, être solidairement tenus
responsables.
MAIS, risque de réduire les incitations à utiliser la blockchain (qui par ailleurs
peut être bénéfique pour l'économie ET risque de sanctionner des
utilisateurs pour des pratiques dont ils ne sont pas responsables. .

Proposition n°2: On évalue la position dominante en fonction du nombre
d'utilisateurs.
Dans ce scénario, la blockchain ayant le plus grand nombre d'utilisateurs serait en
position dominante. => Position dominante collective ?
En droit UE, pour qu'une position dominante collective soit retenue, il faut prouver
l'existence de liens économiques entre les entreprises qui leur permettent d'adopter une
ligne d'action commune => Ce n'est pas le cas ici!
Une grande partie des utilisateurs, sont uniquement là pour authentifier les transactions,
sans y être impliqués (Les miners).

Proposition n°3: On évalue le pouvoir de marché respectif des utilisateurs de
la blockchain.
Dans ce scénario, la blockchain serait alors dominante si elle héberge des utilisateurs
dominants.
Problèmes liées à: (1) l'incertitude juridique (2) complexité pour déterminer
le pouvoir de marché de chaque entreprises présente sur la blockchain.
En conclusion: les contours de l'appréhension de la blockchain par l'article 102
restent encore flous... d'autant plus que la blockchain évolue encore!

Éléments de compréhension(2) L'abus de la position dominante par la blockchain ?
Thibault Schrepel, "Is Blockchain the Death of Antitrust Law ? The Blockchain Antitrust paradox", 3 Go.L.Tech. Rev. 281
(2019).

II - ALGORITHMES ET COMPLIANCE BY DESIGN
AU DROIT DE LA CONCURRENCE
Si les algorithmes sont capables de s'entendre
entre eux, est-il possible de les rendre conformes
au droit de la concurrence ?

Pour la Commission Européenne la réponse est
OUI !
Discours devant la BUNDESKARTELLAMT du 16
mars 2017
Algorithms and Competition

OUI !
mars 2017
Évocation des risques liés au droit de la concurrence
dans l'utilisation des algorithmes

OUI !
mars 2017
Comparaison avec le RGPD et besoin d'anticiper les
problèmes liés à l'utilisation des algorihtmes

OUI !
mars 2017
Comparaison avec le RGPD et besoin d'anticiper les
problèmes liés à l'utilisation des algorihtmes
"What businesses can - and must - do is to ensure
antitrust compliance by design"

La Commissaire Vestager va même affirmer que
les algorithmes doivent étudier le droit avant de
pouvoir être mis en fonction:
"Algorithms will have to go to law school before
they are let out. You have to teach your
algorithm what it can do and what it cannot do,
because otherwise there is a risk that the
algorithm will learn the tricks..."

Le monitoring comme outil de vérification ex-post
2.1 Comment s'assurer que les algorithmes se
comportent en étudiants modèles ?

- Mais le monitoring ne permet pas de répondre au problème soulevé par
la compliance by design.
- Une première idée pourrait être d'analyser le comportement de l'algorithme
(Partiels)

- Mais le monitoring ne permet pas de répondre au problème soulevé par
la compliance by design.
Comment faire en sorte d'inscrire les règles de concurrence au sein
même des algorithmes ?
- Une première idée pourrait être d'analyser le comportement de l'algorithme
(Partiels)

La compliance by design

- Évolution du rapport entre le droit et le code
Pr. Lawrence Lessig
"Code is Law"
(1999)

Pr. Lawrence Lessig
"Code is Law"
(1999)
Livre dans lequel il explique que
sur internet, la régulation des
comportements passait moins par
les normes juridiques que par
l'architecture des plateformes

"Law is Code"
La loi aujourd'hui se machinise et
cherche à entrer dans le code
Pr. Lawrence Lessig

La compliance by design : L'automatisation de la Compliance
L'idée est ici d'inscrire les règles du droit de la concurrence dans le code!
Les programmateurs sont capables de développer et de mettre en oeuvre des
solutions, efficaces et spécifiques au droit (et donc au droit antitrust)
Pour faire cela, ils doivent articuler les objectifs de l'algorithme à travers une
liste d'instructions:
Cette liste doit être écrite dans un langage informatique compréhensible
pour l'ordinateur

Problème: Contrairement au langage des hommes, les langages
artificiels sont extrêmement restreints.
Les instructions doivent être précises et intangibles
Cela entre en conflit avec plusieurs aspects de notre droit:
- la flexibilité dans l'interprétation des normes
- les évolutions législtatives et jurisprudentielles

Dans quelle mesure le Droit de la Concurrence pourrait-il être
compatible avec l'automatisation de la Compliance by Design ?

En matière de Droit Européen: le droit de la concurrence n'apparait pas
comme suffisamment détaillé et précis pour permettre aux ingénieurs de
l'intégrer au sein d'un algorithme...

- TFUE
- Règlements d'exemption
- Guidelines
- Jurisprudence

- TFUE
- Règlements d'exemption
- Guidelines
- Jurisprudence
- Imprécis
- Volontairement vagues
- Sujets à interprétations

L'exeception des interdictions per se :
Exemples (Article 101 TFUE)
(1) Fixation des prix
(2) Répartition des marchés
(3) Échanges d'informations commercialement sensibles
(4) Retail Price Maintenance

UD
EXEMPLE
Affaire des vendeurs de posters en ligne
(Août 2016)
Des vendeurs de poster en ligne avaient mis
en oeuvre une entente illicite afin de
réduire la concurrence par les prix.
L'élément intéressant dans cette affaire,
c'est que pour y parvenir ils ont notamment
eu recours à des logiciels.

UD
EXEMPLE
- Le logiciel utilisé par le vendeur A (partie à l'entente) était configuré de la
manière suivante:
Ses prix devaient coincider avec les prix du vendeur B (ce dernier étant
repéré par son identifiant Amazon) à la condition que:

UD
EXEMPLE
- Le logiciel utilisé par le vendeur A (partie à l'entente) était configuré
comme de la manière suivante:
Ses prix devaient coincider avec les prix du vendeur B (ce dernier étant
repéré par son identifiant Amazon) à la condition que:
(1) Il n'y ait pas d'autre vendeur proposant des prix inférieurs sur Amazon
(2) Et que les prix pratiqués ne soient pas inférieurs au prix minimum
unilatéralement décidé par le vendeur A

UD
EXEMPLE
- En ce qui concerne les produits qui n'étaient pas compris dans l'accord
entre les deux vendeurs, l'algorithme était programmé pour faire jouer la
concurrence sur les prix.
- Le logiciel utilisé par le vendeur B était lui programmé pour que la
concurrence par les prix ne s'applique pas aux produits du vendeur A

UD
EXEMPLE
- Le résultat anticoncurrentiel a pu être obtenu parce que les algorithmes
analysaient différentes données disponibles sur le marché concerné: en
particulier les données liées aux prix pratiqués par les autre vendeurs de
posters sur Amazon.

UD
EXEMPLE
- Le résultat anticoncurrentiel a pu être obtenu parce que les algorithmes
analysaient différentes données disponibles sur le marché concerné: en
particulier les données liées aux prix pratiqués par les autre vendeurs de
posters sur Amazon.
- Solution 1
- Une première solution ici, serait de demander à l'algorithme de ne pas
analyser certaines données sensibles, comme les prix pratiqués par les
concurrents.

UD
EXEMPLE
- Solution 2
- Si les données sont analysées par l'algorithme, une autre solution serait de
lui apprendre à dire "NON"
- L'algorithme pourrait avoir été programmé de telle sorte qu'il refuse
d'utiliser les données collectées pour prendre la décision de ne pas
concurrencer tel ou tel vendeur.

2.2 Quelles restrictions programmer au sein des
algorithmes ?
UD
Afin de limiter le risque de collusion par le biais des algorithmes, nous
allons voir quelques solutions envisageables qui peuvent être incorporées
directement dans le code de l'algorithme.
AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1 2 3

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
Programmer l'algorithme de manière à ce qu'il ne puisse pas
communiquer avec d'autres algorithmes
UD
Une étude menée en 2019, a mis en place un système informatique
permettant une meilleure coordination entre les algorithmes de deux
concurrents (par l'analyse de données)
Néanmoins, les résultats montrent qu'une coordination encore plus efficace
est atteinte lorsque les algorithmes parviennent à communiquer entre eux.

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
Programmer l'algorithme de manière à ce qu'il ne puisse pas
communiquer avec d'autres algorithmes
UD
Une étude menée en 2019, a mis en place un système informatique
permettant une meilleure coordination entre les algorithmes de deux
concurrents (par l'analyse de données)
Néanmoins, les résultats montrent qu'une coordination encore plus efficace
est atteinte lorsque les algorithmes parviennent à communiquer entre eux.
Il est donc essentiel d'éviter que les algorithmes aient la possibilité
d'ouvrir un canal de communication entre eux. .

1
2
3
Ne pas créer d'algorithme ayant pour but de faciliter des
comportements collusifs
UD
Au contraire, il faut même prévoir des mécanismes de blocage pour éviter
d'entrer en coordination avec un algorithme concurrence (ex: refuser des
traiter certaines données, comme les prix pratiqués par les concurrents)
Questionnement: Si on demande à l'algorithme de maximiser le profit ?
A priori, ce n'est pas anticoncurrentiel mais cela ne pourrait-il pas le
devenir si aucune limite n'est fixée dans la recherche de la
maximisation du profit ?

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
Ne pas créer d'algorithme ayant pour but de faciliter des
comportements collusifs
UD
Au contraire, il faut même prévoir des mécanismes de blocage pour éviter
d'entrer en coordination avec un algorithme concurrence (ex: refuser des
traiter certaines données, comme les prix pratiqués par les concurrents)
Questionnement: Si on demande à l'algorithme de maximiser le profi ?

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
The Actor / Critic Approach
UD
Sur la base de listes d'instructions écrites en format intelligible pour
l'algorithme, l'objectif principal va donc souvent être de maximiser le profit.
Mais, dans tous les cas les entreprises doivent intégrer des contraintes:
- Capital limité
- Capacités de production limitées
Le droit Antitrust pourrait alors être intégré comme l'une de ces
contraintes.

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
UD
Sur la base de listes d'instructions écrites en format intelligible pour
l'algorithme, l'objectif principal va donc souvent être de maximiser le profit.
Mais, dans tous les cas les entreprises doivent intégrer des contraintes:
- Capital limité
- Capacité de production limitées
Le droit Antitrust pourrait alors être intégré comme l'une de ces
contraintes.
C'est le principe de l" "Actor / Critic Approach"

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
L'acteur, est l'algorithme initial :
Son rôle est de chercher la
stratégie pour maximiser les
profits.

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
profits.
Opérationnel

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
profits.
La critique, est un second algorithme:
Son rôle est d'examiner la
désirabilité de l'opération
envisagée par l'acteur, au regard
du droit Antitrust, en fonction
des circonstances et elle va
donner un feedback à l'acteur
pour qu'il s'ajuste.
Opérationnel

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
profits.
La critique, est un second algorithme:
Son rôle est d'examiner la
désirabilité de l'opération
envisagée par l'acteur, au regard
du droit Antitrust, en fonction
des circonstances et elle va
donner un feedback à l'acteur
pour qu'il s'ajuste.
Opérationnel
Compliance
officer

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
Plus précisémment, la critique pourrait établir un score de compliance

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
De 1 à 10 et utiliser le résultat pour adapter son feedback:

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
De 1 à 10 et utiliser le résultat pour adapter son feedback:
De 1 à 5 = Interdiction
De 5 à 7 = Demande d'instructions complémentaires
De 7 à 10 = Validation
Le score de compliance est alors traité comme une contrainte par
l'algorithme

AMONT
LE COEUR DU
PROGRAMME
1
2
3
L'avantage de cette approche, c'est que la compliance est
intégrée dans le code et les deux algorithmes fonctionnent en
tandem !

III - L'UTILISATION DES ALGORITHMES ET DE LA BLOCKCHAIN
AU SERVICE DE LA COMPLIANCE CONCURRENCE
Si les nouvelles technologies telles que les algorithmes et la
blockchain soulèvent de nombreuses interrogations légitimes au
regard du droit de la concurrence, leur développement pourrait
également être la promesse de programmes de conformité plus
éfficaces à l'avenir.

Alors même que ces technologies sont encore sujettes à de
nombreuses évolutions - notamment pour la Blockchain - l'objet de
cette partie est d'étudier de quelle manière ces technologies peuvent
être utilisées comme des outils au services de la conformité
concurrence.

3.1 Les algorithmes comme outils de la
compliance concurrence
3.2 La blockchain comme outil de la compliance
concurrence

- Au lieu d'intégrer directement la compliance au sein même de l'algorithme,
il est ici question d'analyser son comportement (de la même manière dont
on pourrait analyser le comportement d'une personne physique).
- Avantage de cette approche ?
3.1 Les algorithmes comme outils de la compliance concurrence
La prévention des accords anticoncurrentiels

- Au lieu d'intégrer directement la compliance au sein même de l'algorithme,
il est ici question d'analyser son comportement (de la même manière dont
on pourrait analyser le comportement d'une personne physique).
- Avantage de cette approche ?
La simplicité, puisqu'il n'y a pas besoin de s'intéresser au fonctionnement
même des algorithmes, on se contente d'analyser leurs pratiques...

- Comment fonctionne ce monitoring ?

- Comment fonctionne ce monitoring ?
On va analyser les symptômes caractéristiques d'une violation du droit de la
concurrence
Des résultats économiques "suspects" sur un marché donné, qui ne seraient
pas cohérents avec des comportements unilatéraux, mais qui seraient
cohérents avec des pratiques concertées (Plus factor - Droit Antitrust)
Exemples: Des hausses de prix inexpliquées ou des restrictions de quantité

- Le monitoring via des algorithmes "nourris" par ces différents symptômes
permet aux entreprises de répondre aux attentes des autorités de
concurrence.
- Ils vont permettre de signaler des comportements suspects et de lancer
l'alerte auprès des équipes en charge de la conformité au sein de l'entreprise.

- L'exemple du Resale Price Maintenance :
- Les pratiques de RPM pourraient être traquées par les entreprises, en
interne, grace à la mise en place d'algorithmes.
- Un tel algorithme pourrait utiliser les données historiques des prix de
revente pour détecter des tendances qui seraient suspectes et
représentraient un marqueur de pratiques de RPM.

- Lorsque le signal est donné par l'algorithme de l'existence de tendances
suspectes :
- Le Compliance Officer pourrait alors demander la réalisation d'un audit
interne ciblé à partir des informations reçues par l'algorithme, afin de vérifier
ll'existence ou non de pratiques anticoncurrentielles

- Lorsque le signal est donné par l'algorithme de l'existence de tendances
suspectes :
- Le Compliance Officer pourrait alors demander la réalisation d'un audit
interne ciblé à partir des informations reçues par l'algorithme, afin de vérifier
l'existence ou non de pratiques anticoncurrentielles
- À l'évidence, l'accès à ce type d'algorithme doit être strictement limité au
département Compliance, puisqu'il pourrait se transformer en un parfait
outil pour contrôler les prix de revente.

La prévention des abus de position dominante

L'analyse, en temps réel, du pouvoir de marché de l'entreprise

- La création d'algorithmes capables de prendre en compte, en temps réel,
les parts de marché dont dispose une entreprise (pour chaque marché
pertinent sur lesquels elle est active) assurerait une prise de conscience des
risques liés à un possible abus de position dominante.

- L'algorithme pourrait être programmé pour lancer une alerte (Red Flags) à
chaque fois qu'une position importante est atteinte sur l'un des marchés
pertinents sur lequel l'entreprise est active.

- L'algorithme pourrait être programmé pour lancer une alerte (Red Flags) à
chaque fois qu'une position importante est atteinte sur l'un des marchés
pertinents sur lequel l'entreprise est active.
En fonction de la structure des différents marchés, l'alerte pourrait, à titre
d'exemple, être lancée à partir de 35% ou 40% de parts de marché.

- Une fois que l'alerte a été lancée, le Compliance Officer peut alors analyser
les autres critères de la position dominante (telles que l'existence de
barrières à l'entrée ou la taille des concurrents) afin d'établir si l'entreprise
est bel et bien en situation de position dominante.

- Une fois que l'alerte a été lancée, le Compliance Officer peut alors analyser
les autres critères de la position dominante (telles que l'existence de
barrières à l'entrée ou la taille des concurrents) afin d'établir si l'entreprise
est bel et bien en situation de position dominante.
- Dans l'hypothèse où une position dominante serait caractérisée, l'entreprise
pourrait alors s'assurer que ses comportements ne sont pas contraires au
règles du droit de la concurrence.

L'amélioration des procédures de whistleblowing
- Les procédures de whistleblowing permettent
aux lanceurs d'alerte, témoins de pratiques
illicites au sein de l'entreprise, de prévenir leur
hiérarchie afin de les déceler et d'y mettre un
terme.
3.2 La blockchain comme outil de la compliance concurrence

- La technologie blockchain, permet d'améliorer
l'éfficacité de ces procédures:
(1) Anonymat du lanceur d'alerte assuré par la blockchain
(réputée inviolable). Ce dernier est ainsi protégé de toute
tentative de représailles.

- La technologie blockchain, permet d'améliorer
l'éfficacité de ces procédures:
(1) Anonymat du lanceur d'alerte assuré par la blockchain
(réputée inviolable). Ce dernier est ainsi protégé de toute
tentative de représailles.
(2) Traitement des alertes en temps réel.
Ce qui permettrait une prise en charge plus efficace par le Compliance Officer.

Assurer le suivi des activités de conformité juridique
au sein de l'entreprise

- Assurer le suivi des activités de compliance est devenu essentiel afin
d'éviter la survenance de pratiques anticoncurrentielles.
- Cependant, maintenir un suivi effectif de l'ensemble des activités peut
s'avérer complexe (ie. Holding comprenant diverses filiales autour du
monde)

- La mise en place d'une blockchain privée, intégrant l'ensemble des filiales
du groupe, permettrait au Compliance Officer de bénéficier d'un accès, en
temps réel, à l'ensemble des formations et des opérations de conformité
menées simultanément au sein du groupe.

- La création d'une telle blockchain pourrait toutefois contribuer,
au sein d'un faisceau d'indices, à confirmer l'existence d'une
unité économique entre les filiales et la société mère.

- La création d'une telle blockchain pourrait toutefois contribuer,
au sein d'un faisceau d'indices, à confirmer l'existence d'une
unité économique entre les filiales et la société mère.
- De la même manière que la mise en place d'un programme de
conformité au niveau du groupe.

Limiter le risque lié aux échanges d'informations au
sein des associations professionnelles

- Risque élevé d'échanges d'informations sensibles au sein
des associations professionnelles, fédérations, etc.
- Les membres de ces associations ont parfois accès aux
informations sensibles (prix, informations sur la clientèle,
etc.) de leurs concurrents.

- Risque élevé d'échanges d'informations sensibles au sein
des associations professionnelles, fédérations, etc.
- Les membres de ces associations ont parfois accès aux
informations sensibles (prix, informations sur la clientèle,
etc.) de leurs concurrents.
- Le recours à une blockchain privée pourrait être utilisé pour limiter la
circulation des informations sensibles !

- Un smart contract pourrait collecter les données des
membres de l'association, les anonymiser et en générer des
statistiques.
- Les données, une fois agrégées, pourraient être transmises
aux différents membres sans crainte.

- Un smart contract pourrait collecter les données des
membres de l'association, les anonymiser et en générer des
statistiques.
- Les données, une fois agrégées, pourraient être transmises
aux différents membres sans crainte.
- L'accès à ce smart contract pourrait être uniquement
autorisé aux conseils extérieurs des membres de l'association
(ie. avocats) ou aux membres de leurs équipes compliance.

- Ne pas seulement envisager ces technologies comme un
danger pour la concurrence, mais avoir une attitude
proactive:
Favoriser un dialogue Juristes/Économistes/Informaticiens
Développer des départements informatiques au sein des
autorités pour mieux appréhender ces technologies.

(1) Se servir de ces outils au service de la détection des
pratiques anticoncurrentielles

(2) Utilisation de la blockchain
dans les procédures de
clémence:
Les demandeurs à la clémence
pourraient permettre à
l'autorité d'accéder à la
blockchain; celle-ci pourrait
voir, en temps réel:

(2) Utilisation de la blockchain
dans les procédures de
clémence:
Les demandeurs à la clémence
pourraient permettre à
l'autorité d'accéder à la
blockchain; celle-ci pourrait
voir, en temps réel:
a) La liste des membres b) Les preuves du cartel

MORGAN CARBONNEL
morgan.carbonnel@consultantitrust.com
Associate
2 9 , R u e B a s s a n o 7 5 0 0 8 P a r i s
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MERCI DE
VOTRE
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