Project Hammer : réduire la collusion dans l’épicerie au Canada

• Dans un contexte où la forte concentration du marché canadien de l’alimentation affaiblit la concurrence sur les prix, Project Hammer est un projet qui vise à publier les données historiques de prix des principaux acteurs afin de détecter les ententes et de stimuler la concurrence
• Le jeu de données couvre 8 enseignes — Voila, T&T, Loblaws, No Frills, Metro, Galleria, Walmart Canada et Save-On-Foods — sur la période allant du 28 février 2024 jusqu’au chargement le plus récent
• Les fichiers publics sont divisés entre product pour les métadonnées produit et raw pour les prix en série temporelle, et peuvent être analysés via 2 CSV ou un fichier SQLite
• Les prix sont collectés par screen scraping de l’interface des sites web, sur la base de l’option « in store pickup » dans un quartier de Toronto ; ils peuvent donc différer des données des API internes, et certaines dates ou certaines enseignes peuvent être absentes
• Pour que ces données débouchent plus facilement sur des analyses académiques et des actions en justice, il faut combiner analyse économique, normalisation des données, revue de bugs et usages politiques, médiatiques et juridiques

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Ce que Project Hammer cherche à faire

• L’objectif de Project Hammer est d’accroître la concurrence dans le secteur canadien de l’épicerie et de réduire les ententes
• Pour cela, le projet mène trois chantiers
  • construire une base de données historique des prix à partir des sites web des grandes enseignes d’alimentation
  • fournir les données dans un format adapté à l’analyse académique et aux actions en justice
  • faire connaître l’existence du jeu de données aux personnes capables de provoquer un changement et les aider à l’utiliser concrètement

Données de prix d’épicerie publiées

• Le jeu de données couvre 8 enseignes d’alimentation
  • Voila
  • T&T
  • Loblaws
  • No Frills
  • Metro
  • Galleria
  • Walmart Canada
  • Save-On-Foods
• La période disponible va du 28 février 2024 jusqu’au chargement le plus récent
• Les données peuvent être récupérées de deux façons
  • 2 CSV
    • le fichier product contient les métadonnées et les détails des produits
    • le fichier raw contient les données de prix en série temporelle
    • les deux fichiers se joignent via les colonnes id et product_id
  • Fichier SQLite
    • DB Browser est recommandé comme outil d’exploration des fichiers SQLite
    • il permet de filtrer et d’exporter en CSV
• Les champs de données et la méthode de collecte sont décrits dans la section FAQ du projet

Les profils recherchés

• Le projet est difficile à mener seul et a besoin d’une communauté pour l’analyse, la normalisation, la vérification et l’exploitation des données
• Il sollicite en particulier des personnes capables de jouer les rôles suivants
  • réaliser une analyse économique des interactions et corrélations entre différents flux de prix dans le temps
  • bien maîtriser le traitement et la normalisation des données
  • passer une journée à manipuler les données puis signaler bugs, problèmes et opportunités
  • mener des analyses de prix similaires dans d’autres pays, ou s’inspirer du travail de Mario Zechner
  • être des responsables politiques, assistants parlementaires, militants, journalistes ou avocats orientés données cherchant à améliorer le secteur canadien de l’épicerie très concentré

Questions que l’on peut poser avec ces données

• Il est possible de visualiser le prix d’un sandwich standard selon les enseignes
  • par exemple : 200 g de pain blanc, 20 g de jambon, 20 g de laitue, etc.
  • cela permet de comparer quelle enseigne est la moins chère
• On peut vérifier s’il y a eu un gel des prix du 1er novembre au 5 février sur certains produits
  • Metro a déclaré qu’un gel des prix du 1er novembre au 5 février était une pratique du secteur pour ses produits d’épicerie de marque propre et de marque nationale, et qu’il s’appliquait aussi aux magasins Metro
• Le sens réel d’un prix « en promotion » peut lui aussi être analysé
  • vérifier combien de temps s’est écoulé depuis la promotion précédente
  • si un produit est continuellement en promotion, voir si cela correspond en pratique à son prix normal
  • déterminer si le prix a été augmenté juste avant la promotion puis ramené à un niveau normal
• Les réactions de prix entre enseignes peuvent aussi être comparées
  • voir qui initie d’abord les variations de prix sur un produit ou une catégorie donnée
  • identifier quels détaillants ne font que réagir sans jamais initier de variation de prix
  • voir si les prix de certaines enseignes évoluent exactement ensemble
  • analyser si les prix évoluent aléatoirement sans interaction
  • vérifier si les prix ne font que monter ou que baisser
• À l’échelle de familles de produits comparables, on peut aussi voir quelle enseigne est généralement la moins chère, ou si des paniers de produits comme les œufs, le lait et le pain évoluent ensemble au sein d’une même enseigne

Méthode de collecte et limites des données

• Les données proviennent du screen scraping de l’interface web des enseignes d’alimentation
  • certaines informations disponibles via les API internes qui alimentent ces sites peuvent manquer
  • les prix sont basés sur l’option « in store pickup » configurée dans un quartier de Toronto
• Toutes les données de toutes les enseignes ne sont pas disponibles chaque jour
  • du 28 février 2024 au 10 ou 11 juillet, les prix collectés concernaient les produits du « small basket »
  • après cette date, le projet dispose de prix sur une gamme de produits bien plus large
  • il peut manquer des données lorsqu’une extraction échoue pour une enseigne donnée à une date donnée

Table product

• La table product contient les métadonnées des produits
  • nom du produit
  • enseigne
  • marque
  • taille d’unité
• Elle n’est mise à jour que lorsqu’un nouveau produit est découvert
  • par exemple lorsqu’une variante de taille d’unité jusque-là absente est détectée
• Les principales colonnes sont les suivantes
  • id : identifiant produit servant à joindre la table product et la table raw, mais il change chaque jour et n’est pas un identifiant unique stable
  • concatted : identifiant unique maison obtenu en concaténant enseigne, nom du produit, unité et marque, utilisé à l’étape intermédiaire
  • vendor : l’une des 8 enseignes d’alimentation
  • product_name : nom du produit, qui peut inclure la marque ou l’unité
  • units : unité telle que g, kg ou nombre d’articles dans le paquet ; ce champ peut être vide selon l’enseigne ou le produit
  • brand : marque du fabricant du produit ; peut être vide
  • detail_url : URL de la page produit détaillée, utilisée pour extraire SKU et UPC
  • sku : identifiant produit propre à chaque enseigne, extrait de detail_url
  • upc : identifiant produit universel transversal aux enseignes, mais difficile à trouver
• La fiabilité des UPC varie selon les enseignes
  • les UPC de Metro, Galleria et Save-On-Foods sont les plus fiables, car ils proviennent directement des sites des enseignes
  • pour Walmart, le SKU a été mis en correspondance avec l’UPC d’un site qui semble appartenir à Walmart, via une correspondance exacte et non un fuzzy matching
  • pour Loblaws, NoFrills, T&T et Voila, des UPC potentiels ont été trouvés via du fuzzy matching puis vérifiés manuellement, mais des erreurs restent possibles
  • pour les comparaisons inter-enseignes, il faut vérifier avec bon sens à partir de product_name

Table raw

• La table raw contient le prix d’un produit à un instant donné, avec ajout quotidien de nouvelles données
• Les principales colonnes sont les suivantes
  • nowtime : heure de collecte des données
  • current_price : prix au moment de l’extraction
  • old_price : ancien prix barré, indiquant qu’il s’agit d’une promotion
  • price_per_unit : prix unitaire affiché sur le site de l’enseigne, qui peut ne pas correspondre au calcul réel de current_price divisé par units
  • other : autres informations affichées, comme « Out of stock », « SALE », « Best seller », « $5.00 MIN 2 »
  • product_id : identifiant servant à joindre la table product, mais changeant chaque jour et non stable comme identifiant unique

Points d’attention avec les CSV et SQLite

• Les fichiers CSV sont pensés pour Excel
  • ils incluent au début un caractère BOM afin qu’Excel les traite en UTF-8
  • dans d’autres outils d’analyse, il peut être nécessaire de supprimer ce BOM à l’import
• La structure du fichier SQLite est simple
  • la table product inclut vendor, product_name, units, brand
  • la table raw inclut nowtime, current_price, old_price, price_per_unit
  • les deux tables se joignent via product.id et raw.product_id
  • un index existe sur raw.product_id pour des raisons de performance
• Des exemples de SQL sont fournis pour interroger certaines marques ou familles de produits
  • pour la marque Becel, le terme peut apparaître seulement dans product_name ou seulement dans brand selon l’enseigne, donc les deux colonnes sont recherchées
  • pour les produits Miss Vickie's, les enseignes mélangent des graphies comme Miss Vickies, Miss Vickie's ou des guillemets UTF-8 atypiques, donc la recherche se fait avec miss vick
  • les résultats pour Miss Vickie's Original Recipe chips peuvent inclure des produits de 59 g, 200 g et 275 g, ce qui oblige à affiner davantage le SQL ou à exporter en CSV pour filtrer avant une comparaison inter-enseignes
• Dans l’exemple d’analyse, le prix des Miss Vickies' Original Kettle Chips 200 g a été visualisé via un PivotChart Excel, montrant Walmart comme l’enseigne la moins chère et les enseignes centrées sur l’épicerie asiatique comme les plus chères

SQL de référence et exemples d’analyse

• Un SQL est fourni pour comparer les prix du 10 juin et du 17 septembre
  • même si l’explication indique que la première extraction complète date du 10 juin, la condition SQL utilise 2024-06-11% et 2024-09-17%
  • la requête pivote le prix initial et le prix final d’un même produit sur une seule ligne, puis exclut les produits absents à l’une des deux dates
• Un autre SQL calcule le maximum, le minimum, la moyenne et le nombre d’occurrences des prix
  • il construit d’abord dans raw des combinaisons uniques date-prix-ID produit, puis agrège par produit
  • les résultats sont ensuite joints à la table product pour être consultés avec l’enseigne, le nom du produit, l’unité et la marque
• Un retour est demandé sur l’intérêt éventuel de partager code, données et notes sous forme de notebook SQL

Problèmes connus dans les données

• Il existe des cas où plusieurs points de prix différents sont capturés le même jour pour un même produit
  • par exemple : « 100% Natural Origin Moisturizing Lip Balm, Cucumber Mint » chez Loblaws, ou « Melatonin » de Sisu
  • la cause est l’existence, sur le site de l’enseigne, de produits distincts ayant le même nom et la même taille d’unité
  • jusqu’au 30 septembre 2024, il n’y avait aucun moyen de les distinguer ; après cette date, detail_url et sku permettent de le faire
• Il existe aussi des cas où plusieurs entrées au même prix pour un même produit sont enregistrées dans une seule journée
  • au 2 novembre 2024, environ 6 500 produits par jour sont affectés
  • exemple : Daiya « Mexican 4 Cheeze Blend Gluten Free Shreds » chez Metro
  • cela peut venir du fait qu’un même produit figure dans plusieurs catégories, ou qu’un produit promu est répété dans une autre catégorie ou en haut d’une page
• Dans les extractions Save-On-Foods, certaines combinaisons nom de produit / marque ne correspondaient pas à la valeur de detail_url
  • l’impact est d’environ 9 produits par jour, sur quelque 10 000 produits au total
  • cela peut se produire chaque jour sur des familles de produits différentes
  • le problème a été corrigé à partir du jeu de données du 25 décembre 2024, sans application rétroactive aux données antérieures

Ressources liées aux prix de l’épicerie

• Outil permettant de consulter et comparer en une fois les prix de plusieurs enseignes canadiennes : utilise des API internes non documentées
• grocerytracker.ca
• Statcan : Monthly average retail prices for selected products : données mensuelles de prix de détail moyens pour 110 produits clés
• Podcast Statcan “Eh Sayers” Episode 18 - Why Food Inflation Is Such A Hard Nut To Crack
  • Statcan collecte à la fois ses propres données via web scraping et des données POS directes auprès des commerçants alimentaires
  • ces données ne sont pas publiques
• Retail Grocery Market Study Report du Competition Bureau
• Il est indiqué que l’accès au Competition Tribunal devrait devenir plus simple le 20 juin 2025
  • le plafonnement des amendes que doivent payer les parties reconnues coupables d’abus anticoncurrentiels est abordé de façon critique
• Une sélection d’articles liés et de cas externes est aussi proposée
  • The story of Canada's bread prices in 1 chart
  • The time my tiny broccoli went viral on Linkedin
  • Every year, I buy a new car
  • Pepsi allegedly colludes with Walmart in the USA
  • Sobeys and Dollarama make sure to not compete on Bread

[GN⁺]

Avis de Hacker News

• « L’analyse économique de données de prix, en particulier les interactions/corrélations entre plusieurs flux de prix au fil du temps », est bien plus difficile que ne le pense l’auteur
  Le Canada dispose d’une autorité de la concurrence et, dans le cadre d’une enquête, elle a presque certainement le pouvoir d’exiger des données des entreprises. Il est très probable que leurs données soient meilleures que celles-ci
  Ce genre d’affaire est presque impossible à prouver uniquement par l’analyse de données. Si c’était possible, les autorités antitrust du monde entier se contenteraient de surveiller ces données, et ceux qui s’entendent chercheraient aussi à contourner cette surveillance
  Les données d’épicerie mélangent les prix de milliers de produits, avec des fournisseurs, des structures de coûts et des chocs sur les matières premières différents ; l’idée est bonne, mais en pratique je pense que c’est proche d’une perte de temps — avis de quelqu’un qui travaille réellement dans l’antitrust

  • À l’inverse, je pense que vous surestimez beaucoup les capacités techniques des régulateurs fédéraux/provinciaux canadiens
    Les administrations publiques sont notoirement plombées par une dette technique importante : même si elles ont le pouvoir d’exiger des données, il est très douteux qu’elles les traitent avec quelque chose qui ressemble à de l’analyse de données moderne. Il y a de fortes chances que ce soit plutôt une vieille base SQL dont on extrait des feuilles de calcul, et non un vrai data lake, un cluster Spark ou un entrepôt de données cloud
    À l’exception de services très orientés tech comme StatsCan, les capacités de data science de l’État sont globalement médiocres
  • Moi, je ne fais que fabriquer un marteau. Libre à chacun de le jeter dans un lac, de construire une cabane dans un arbre pour son enfant ou de casser une fenêtre avec
  • S’il s’agit d’un jeu de données public, beaucoup plus de regards se poseront dessus, dont certains très passionnés. La différence, c’est qu’ils peuvent s’y plonger comme dans un hobby, sans les contraintes du travail quotidien en entreprise
  • Je ne pense pas qu’il faille nécessairement aller jusqu’à prouver quoi que ce soit. Un simple indicateur non biaisé montrant qui, à un moment donné, est le plus susceptible de s’entendre sur les prix pourrait suffire
    Cela peut servir de point de départ pour exercer une pression du type « faites preuve d’une concurrence plus explicite » afin d’éviter de se retrouver en haut de cette liste
  • L’entente sur le prix du pain, qui date d’avant la pandémie, est elle aussi toujours en cours de résolution
    L’autorité en question manque de budget et de personnel, et le problème est tellement répandu à l’échelle nationale qu’il semble presque devenu banal pour la plupart des gens, avec peu d’incitations à vraiment le corriger

• J’aime ce projet. Je viens de déménager de Toronto, et comparé aux États-Unis, il était frustrant de voir que la plupart des grands secteurs canadiens sont de fait des oligopoles
  Dans les télécoms, la banque, l’assurance, l’épicerie, l’aérien, etc., il n’y a que quelques grands concurrents. La réglementation rend difficile l’émergence de nouveaux acteurs, et les plus petits finissent souvent rachetés par les grands
  Résultat : l’expérience est catastrophique. Les télécoms, câble comme mobile, sont beaucoup trop chers ; les banques facturent toutes sortes de frais pour des fonctionnalités de base gratuites aux États-Unis ; et le support client est déplorable
  Au moins sur le marché des télécoms, l’entente sur les prix semble assez évidente, donc ce n’est pas surprenant. Pour le gouvernement, ces oligopoles/ententes ont sans doute l’avantage d’augmenter le PIB et les recettes fiscales, ce qui complique les choses ; mais au final, davantage de concurrence et de protection des consommateurs rendent un pays plus vivable

  • Le Canada a en partie été conçu intentionnellement pour favoriser les oligopoles, comme mécanisme de défense face aux grandes entreprises américaines
    « À bien des égards, le Canada s’est construit sur des monopoles. Pensez à la Hudson’s Bay Company ou au Canadian Pacific Rail. Le Canada a toujours craint que, s’il ne permettait pas à ses entreprises nationales de devenir très grandes, elles seraient balayées par des concurrents américains. D’où une tension entre les politiciens qui disent soutenir la concurrence et les lois qui encouragent la consolidation »
    Je pense que cette stratégie a fonctionné plus ou moins correctement jusqu’à il y a une vingtaine d’années. Ce n’était pas idéal pour les consommateurs, mais c’était assez acceptable pour la plupart des Canadiens. Désormais, les entreprises oligopolistiques sont devenues pratiquement prédatrices, avalant tout financement public et toute occasion de dominer le marché qui se présentent
    Par exemple, le programme Temporary Foreign Worker représente aujourd’hui 7 % de la population canadienne, a exercé une pression sur le logement, la santé et le marché du travail, et l’ONU l’a même qualifié de « terreau de l’esclavage » [1]
    [0] https://www.wealthsimple.com/en-ca/magazine/canada-monopolie...
    [1] https://documents.un.org/doc/undoc/gen/g24/120/97/pdf/g24120...
  • Le Canada a une histoire culturelle intéressante d’acceptation des cartels/oligopoles. J’ai aussi entendu dire que cela venait de l’attitude « nous contre le vaste Nord » qui s’est diffusée lorsque les Britanniques ont colonisé le Canada
    Et je crois que le droit des fusions canadien était assez différent de celui des États-Unis. À ma connaissance, au Canada, on évaluait une fusion selon qu’elle était favorable aux actionnaires plutôt qu’aux clients. Des réformes législatives récentes, ces un ou deux dernières années, sont en train de changer cela ; c’est lent, mais le changement arrive
  • Si cette description est juste, on dirait que nous sommes coincés dans un optimum local. Il est difficile d’en sortir, mais de grands changements technologiques à venir pourraient bousculer l’ordre établi
  • Ce n’est peut-être pas tant une question de recettes fiscales pour le gouvernement : quel que soit la couleur du logo du parti, il travaille peut-être pour les oligopoles plutôt que pour les gens
  • Vu de l’autre côté de l’océan, on dirait aussi une description des États-Unis
    Le fait qu’il y ait peu d’opérateurs télécoms et de banques, avec des frais absurdes, vaut aussi pour les États-Unis. Les infrastructures physiques et la banque ont des barrières à l’entrée élevées partout dans le monde, et il y a de bonnes raisons à cela. Ce n’est pas simplement ce seul problème

• Je ne sais pas si l’auteur est ici, mais la base de données SQLite téléchargeable gagnerait beaucoup à être compressée. Rien qu’avec gzip, on réduit la taille d’environ 75 %
  Je me demande aussi s’il existe un article expliquant comment les prix ont été collectés. J’ai voulu faire une analyse similaire il y a quelques années, mais j’ai abandonné aussitôt en comprenant que 95 % de l’effort passerait dans le scraping et la mise en correspondance des entités
  Les fabricants semblent généralement fournir délibérément des SKU uniques pour éviter les comparaisons

  • J’allais dire que le navigateur envoie presque certainement l’en-tête Accept-Encoding: gzip, mais le serveur ne semble pas avoir l’intention de répondre avec Content-Encoding: gzip
  • Avec 7z au niveau de compression 9, l’archive .sqlite descend à 61 Mio, soit une réduction d’environ 92 % de la taille du fichier

• Si le Canada ressemble aux États-Unis, lorsqu’on essaie de répondre à une question du type « combien coûte une livre de beurre dans la chaîne X », l’obstacle est que les supermarchés jouent désormais tellement avec les prix qu’il n’y a pas une seule bonne réponse.
  Les prix peuvent varier selon la région ou le quartier, apparemment pour refléter les besoins de gestion des stocks ou la disposition à payer locale.
  Il y a aussi beaucoup d’astuces tarifaires. Dans le supermarché du coin, un paquet de chips coûte normalement 6,99 $, mais à certaines périodes il passe à « 1,99 $ si vous en achetez 4 ». Certains produits emballés à 4,99 $ passent à 1,99 $ si vous achetez 5 articles participants sans rapport entre eux, comme des crackers, du Tide ou des biscuits Pillsbury. Il faut éplucher attentivement les prospectus, et les rayons n’indiquent pas toujours tous les produits concernés.
  Le pire, ce sont les « prix avec coupon numérique ». Il faut ouvrir une appli lente, dans un magasin où le signal est mauvais, se connecter, vérifier un code de sécurité par e-mail, puis trouver le coupon et le « clipper » pour obtenir le prix promo. Si on oublie, on paie le plein tarif.
  Dans ce contexte, le montant réellement payé varie selon les consommateurs, ce qui pose un problème d’intégrité des données. Par exemple, tout le monde n’a pas la place de rapporter 4 paquets de chips chez soi ; certains paieront donc 7 $ pour un paquet au lieu de 8 $ pour 4. Les chips valent donc simultanément 2 $ et 7 $.

• Il existe sûrement une théorie selon laquelle cela fait baisser les prix, et je me demande laquelle. Le marché immobilier est devenu ces dernières années presque infiniment plus transparent, au point de servir de données d’entraînement à des data scientists.
  Résultat : les spéculateurs sont entrés sur le marché et l’ont déréglé.

  • La spéculation est-elle vraiment une si grande préoccupation dans l’alimentaire ? L’immobilier est un actif que l’on peut conserver un certain temps, mais si l’on stocke des denrées alimentaires, dès qu’on ne trouve plus d’acheteur on se retrouve vite avec une montagne de nourriture périmée.
  • Ce n’est pas comme ça que cela a fonctionné. Les données immobilières étaient déjà assez publiques, et faciles à agréger si l’on avait assez d’argent.
    Le changement tient plutôt à la dernière crise du logement et à la politique de taux zéro qui a suivi, qui ont soutenu de grands intérêts tech et immobiliers et les ont poussés à se lancer dans l’achat de logements.
    Cela a combiné des personnes restées pendant des années avec un prêt supérieur à la valeur de leur logement, et un nouveau marché où, dans de nombreuses collectivités locales, les gens ont fini par payer des loyers supérieurs aux mensualités de crédit immobilier parce qu’ils ne pouvaient pas assumer des coûts fixes très élevés.
    Si l’on dispose de beaucoup de capital, il est parfaitement logique de placer son argent là où le rendement est garanti.
  • Bon point. Mais existe-t-il aussi un oligopole sur le marché immobilier canadien ?
    À mon sens, le postulat de Project Hammer est d’appliquer la transparence à l’industrie alimentaire pour faire apparaître la collusion, et déclencher un débat sur les lois à appliquer à ce type d’oligopole.
  • J’aimerais en entendre davantage de la part de l’OP sur ce point. J’exploite moi aussi un site de suivi des prix alimentaires au Canada (http://grocerytracker.ca/), mais l’objectif principal est d’aider les Canadiens ordinaires à prendre des décisions d’achat éclairées.
  • Dire que « les spéculateurs sont entrés et ont cassé le marché » me semble un peu excessif. Quel est le mécanisme causal par lequel un meilleur accès aux données ferait monter les prix ?
    Pour les actions, on pourrait au moins accuser les acteurs du trading haute fréquence d’être arrivés en masse, mais les prix de l’immobilier ont augmenté pour d’autres raisons, et il me semble beaucoup plus probable que l’amélioration de l’accès aux données soit simplement arrivée au même moment. Les causes possibles sont nombreuses : NIMBY, immigration, investisseurs étrangers, etc. Cela ressemble davantage à https://xkcd.com/925/.

• Les raisons du problème alimentaire au Canada sont assez simples.

  1. Le Canada est un territoire si vaste qu’il est difficile pour une startup de construire efficacement un réseau de distribution à grande échelle. Demandez donc à Target.
  2. Il existe des barrières commerciales entre provinces.
  3. Tous les produits doivent être étiquetés en français. Même si, depuis l’Alberta, le fournisseur le plus proche est au Montana, on ne peut pas simplement importer sans inspection et emballage séparés. Les importations canadiennes sont donc centralisées dans des endroits comme des centres logistiques à Toronto, et pour la plupart des aliments, les coûts augmentent à mesure que l’on s’éloigne de Toronto.
  4. De petites épiceries ont aussi essayé, mais en plus des raisons ci-dessus, le marché est déséquilibré et hostile à la concurrence à cause de l’énorme aide publique aux entreprises dont bénéficient des sociétés comme Sobeys et Loblaws.

• Si je fixe le prix de mes pommes 0,5 écart-type en dessous de la moyenne locale, est-ce que j’essaie de casser les prix du marché, ou est-ce que je collude avec lui ?
  Si je le fixe à la moyenne, est-ce de la collusion, ou est-ce que j’essaie simplement de maximiser la marge sur les pommes ?
  Si je le fixe au-dessus de la moyenne, est-ce de la collusion, ou est-ce que je signale au marché qu’il s’agit de pommes premium ?
  Comment passe-t-on de la corrélation à la collusion ? Ce projet semble reposer sur l’hypothèse que fixer ses prix en regardant les prix des autres acteurs du marché constitue une collusion. Sinon, comment pourrait-il être un marteau contre la collusion ? Pour qu’un régulateur puisse considérer la corrélation comme une preuve d’accord, faudrait-il ne pas connaître les prix du marché lorsqu’on fixe ses propres prix ?

  • Est-ce vraiment important autrement que comme question philosophique ? En pratique, l’objectif du libre marché est que le prix de vente soit corrélé au coût de production et en reste raisonnablement proche.
    Si le marché a l’apparence d’un libre marché mais que la concurrence ne produit pas ce résultat, c’est un problème de société. La société a alors le pouvoir de le corriger par des moyens appropriés : prêts et subventions aux nouveaux entrants, lois de régulation des prix, certaines politiques fiscales, voire rejet du libre marché et passage à un contrôle centralisé, selon son idéologie.
    Par analogie, une affaire mystérieuse de crime violent peut devoir être résolue pour que justice soit faite, mais la société n’a pas forcément besoin de résoudre cette affaire pour devenir globalement plus sûre.
  • As-tu lu sur le site que « ce projet repose sur l’hypothèse que fixer ses prix en regardant les prix du marché constitue une collusion », ou est-ce une supposition de ta part ?
    Ce n’est qu’un jeu de données, et il ne peut pas, à lui seul, révéler quelque chose comme une collusion. Mais si l’on étudie la collusion, on peut utiliser ces données pour comprendre le comportement des entreprises.
    Et la collusion n’a pas nécessairement besoin d’être liée aux prix.
  • La collusion est un accord clandestin ou une coopération secrète entre deux parties ou plus visant à limiter la concurrence ouverte en trompant, en induisant en erreur ou en portant atteinte à des droits légaux [1].
    Si vous décidez seul de vendre moins cher que vos concurrents, c’est exactement le comportement que le capitalisme attend dans un libre marché.
    Si vous appelez les magasins voisins pour leur dire : « augmentons tous le prix des pommes au double de son niveau actuel ; les consommateurs n’auront alors pas d’autre choix que de les acheter à ce prix », c’est de la collusion.
    Cela dit, le fond de votre remarque est juste. De l’extérieur, il est très difficile de distinguer collusion et absence de collusion à partir de simples corrélations. Les prix peuvent converger pour de nombreuses raisons légitimes, et sans connaissance interne il est difficile d’identifier de manière fiable une collusion.
    Le mieux que ce projet puisse faire serait sans doute de modéliser de manière exhaustive une catégorie de produits unique afin de montrer que les schémas de prix ne s’expliquent que par la collusion. Pour que cela aboutisse, il faudrait ensuite que des preuves directes apparaissent dans un procès, comme des communications révélant la culpabilité.
    [1] https://en.m.wikipedia.org/wiki/Collusion

• L’attitude du Canada vis-à-vis de la concurrence est différente de celle des États-Unis. Les produits agricoles — c’est-à-dire les produits laitiers, le blé, le sirop d’érable et, dans une moindre mesure, la bière et les spiritueux au détail — sont contrôlés par des monopoles d’État qui fixent les prix.
  Si l’alimentation est chère, c’est à cause des coûts du carburant ces dernières années, et la hausse de la taxe fédérale sur les carburants, ainsi que la politique semi-officielle consistant à maintenir le CAD faible face à l’USD pour soutenir les exportations, n’ont pas aidé le pouvoir d’achat.
  Ces efforts marchent auprès d’électeurs analphabètes en économie qui soutiennent le « contrôle des prix ».
  Si vous voulez savoir où en est le Canada dans la spirale de dékoulakisation, l’État impute ses échecs de politique publique aux « profiteurs ». Les prochains seront les accapareurs, les spéculateurs, et sans doute le cliché évident des « banquiers internationaux ».

  • Je suis d’accord pour dire que le Canada a une attitude très particulière envers la concurrence. C’est plutôt du genre : « Est-ce qu’on ne pourrait pas tous simplement bien s’entendre ? »
    Mais je vois les choses différemment pour l’alimentation. Les trois plus grands acteurs de l’épicerie se sont livrés à une entente sur le prix du pain [1], à une entente sur les salaires [2] et à des accords de non-concurrence à certains moments [3]. Ici, les prix alimentaires ne bougent pas seulement en fonction des coûts de base.
    1. https://www.cbc.ca/news/business/bread-price-fixing-loblaw-1...
    2. https://financialpost.com/news/economy/how-hero-pay-scandal-...
    3. https://www.cochranetimespost.ca/opinion/columnists/charlebo...
  • Tout gouvernement sain d’esprit dépense des impôts pour garantir l’autosuffisance alimentaire. Un pays a besoin de fermes avant tout.
    Les États-Unis utilisent une méthode qui soutient les prix en arrière-plan avec l’argent des impôts. L’un des moyens est le « fromage du gouvernement » : l’État fédéral achète d’énormes quantités de lait, en fait du fromage et le distribue aux bénéficiaires de l’aide sociale. Il achète les excédents pour maintenir le prix du lait.
    Le Canada, lui, réglemente le prix du lait au moyen de quotas. Les deux méthodes maintiennent artificiellement les prix à un niveau élevé. Les États-Unis font aussi des choses similaires sur d’autres marchés.
  • Les États-Unis ne sont pas non plus exempts d’influence gouvernementale sur les prix agricoles, mais mon impression est que le Canada va plusieurs crans plus loin, surtout l’Ontario, qui est très peuplé. Il faut en tenir compte pour comparer les deux.
    À première vue, en tant que non-spécialiste, les chaînes d’épicerie canadiennes ne semblent pas beaucoup plus concentrées que celles des États-Unis. Plusieurs chaînes appartiennent aux mêmes quelques marques, ce qui rend la comparaison difficile, mais ce graphique aide.
    https://www.howtocook.recipes/the-largest-grocery-stores-and...
    En regardant le top 10, j’exclurais Walgreens et CVS. On dirait que la plupart des 330 millions d’Américains sont servis par 8 conglomérats. Je ne sais pas trop s’il faut inclure Target. Je ne sais pas quelle part de son chiffre d’affaires correspond réellement à l’épicerie. Le post d’origine suggère que la grande majorité des 38 millions de Canadiens est servie par 5 conglomérats.
  • Au Canada, le blé n’est plus sous contrôle gouvernemental. Le Canadian Wheat Board a été vendu en 2015 et n’est plus l’acheteur unique.
  • En analysant la hausse des prix alimentaires « ces dernières années », vous laissez de côté la pire crise financière que le Canada ait connue depuis au moins 80 ans et ses effets inflationnistes. Vous omettez aussi les profits record des entreprises dans plusieurs secteurs.
    Par exemple, la marge bénéficiaire de la plus grande chaîne d’épicerie a effectivement augmenté de 50 % pendant le Covid.
    À la place, l’analyse se résume simplement à « gouvernement méchant ! ». Bien sûr, je ne nie pas que le gouvernement soit une grande partie du problème, à cause de l’augmentation de la masse monétaire et des diverses politiques mentionnées. Mais essayer d’expliquer les prix alimentaires sans mentionner le Covid ni les profits record des entreprises est très malhonnête.
    Mais j’imagine que le problème, ce sont ces serfs « analphabètes en économie » qui se plaignent des prix élevés ?

• Il y a quelques années, il existait un site web qui publiait les prix de Brewers Retail, l’acheteur unique de bière en Ontario, autrement dit The Beer Store, sous forme de tableur plus lisible, afin de pouvoir les trier par total, prix au mL, prix par taille de caisse, etc.
  C’était vraiment bien, transparent, et ce n’était que des données.
  Puis il a reçu des menaces de poursuites et a fermé. Apparemment, on ne peut pas faire ça au Canada. Il y avait dans les conditions générales, en petits caractères et complètement idiotes, une clause disant que les données leur appartenaient et qu’on ne pouvait pas les utiliser.
  Je me souviens qu’il y avait des mentions similaires en petits caractères sur les prospectus d’épicerie.

  • beerboss.ca a repris le flambeau.
  • Si le site a fermé à cause de menaces de poursuites, c’est bien que c’était la volonté du peuple. Le Canada est une démocratie, et les démocraties font ce genre de choses. Contrairement à ces horribles gouvernements communistes, bien sûr.
    Tout le monde devrait savoir ce qu’ils font, et à quel point notre aimable démocratie de quartier est meilleure. Après tout, on peut littéralement le lire tous les jours dans les journaux depuis ces dernières années/décennies.
    Ce genre de fil est un diamant brut, j’aime les collectionner.

• Les trois principales chaînes de distribution alimentaire, qui représentent la majeure partie du marché norvégien de l’alimentation, ont été condamnées à une amende[1] pour entente sur les prix.
  L’un des griefs était qu’elles auraient fait passer un signal en augmentant le prix de certains produits dans une catégorie donnée afin d’annoncer une hausse des prix dans cette catégorie. Le recours massif à des enquêteurs de prix y a aussi contribué.
  L’amende initiale était bien plus élevée, mais elle s’est finalement établie à environ 450 millions de dollars au total pour les trois entreprises.
  À titre de comparaison, le bénéfice avant impôts[2] de la plus grande entreprise en 2023 était à peu près de cet ordre.
  La forte inflation récente des prix alimentaires a été bien supérieure à l’augmentation des montants perçus par les agriculteurs pour les matières premières.
  Cela dit, la Norvège n’a pas une structure avec peu de grands magasins disséminés ici et là ; elle compte un nombre absurdement élevé de petites épiceries locales. Même en étant assis en périphérie d’Oslo, j’ai 8 magasins alimentaires appartenant aux trois plus grandes chaînes à moins de 15 minutes à pied.
  [1]: https://www.nrk.no/norge/daglegvare-etterforskinga_-4_9-mill...
  [2]: https://www.dn.no/handel/resultathopp-for-norgesgruppen-tjen...

  • Je me demande pendant combien d’années cette entente a duré. Quel pourcentage des bénéfices annuels provenait de l’entente sur les prix ?
    Si l’on regarde le rapport annuel 2005 de Norgesgruppen, sa marge bénéficiaire était de 2,2 %. En 2021, elle était passée à 3,8 %, soit une croissance de la marge de près de 75 %.
  • Je suis presque certain qu’il se passe quelque chose de très similaire en Autriche. Je dois rester ouvert à l’idée que je me l’imagine, mais parfois cela paraît vraiment trop suspect. Je ne l’ai toutefois pas encore vu dans l’actualité.