analyse technico-économique de la concurrence dans le marché des télécommunications : approche par la théorie des jeux

Abstract

Récemment, il y a eu un intérêt de recherche croissant pour l’analyse des réseaux de télécommunications et de la concurrence entre les fournisseurs de services (SPs) de télécommu-nications, ce qui conduit à de nombreuses propositions de nouveaux systèmes de tarification motivés par différents objectifs, à savoir : maximiser les revenus des SPs, garantir l’équité entre les utilisateurs et satisfaire aux exigences de qualité de service (QoS) pour des services réseau différenciés. Les SPs qui partagent le même marché sont en concurrence pour attirer plus de clients, et chaque SP est censé chercher à maximiser ses revenus, qui dépendent des stratégies des concurrents. Plusieurs travaux présents dans la littérature étaient basés sur le prix comme seul paramètre de décision, tandis que d’autres paramètres tels que la QoS ont un impact décisif sur la souscription aux services d’un opérateur plutôt que les autres. Ainsi, les clients migrent entre les SPs en raison d’un meilleur prix, d’une meilleure QoS ou d’une meilleure réputation. En considérant la divergence des intérêts des SPs, nous formulons leurs comportements dynamiques d’interactions en tant que jeu non coopératif de prix et de QoS. Premièrement, chaque SP choisit la QoS à garantir et le prix correspondant. Deuxièmement, chaque client choisit son SP et peut migrer vers un autre ou basculer vers un état –sans abonnement- en fonction de prix / QoS observés. Pour modéliser les comportements des clients, nous suivons deux méthodes : tout d’abord, nous utilisons la notion de fonction de demande, qui est une fonction linéaire des prix et des QoS décidés par les SPs, et ensuite, nous utilisons le modèle de Markov pour modéliser les décisions des utilisateurs. Dans l’objectif de dériver des modèles plus réalistes, nous supposons que les clients sont rationnellement limités, ce qui signifie qu’ils n’ont pas suffisamment de capacités et d’infor-mations pour choisir des stratégies efficaces et rationnelles afin de maximiser leurs propres profits. Nous supposons que les clients prennent leurs décisions d’abonnement de manière probabiliste selon des probabilités de choix de Luce. Pour étendre notre étude à d’autres types d’acteurs, nous analysons la concurrence entre les fournisseurs de contenu (CPs) dans le marché de l’internet. La concurrence dans ce domaine devient de plus en plus féroce, les clients recherchent des fournisseurs qui leur offrent un bon contenu (crédibilité du contenu et QoS) avec un prix raisonnable. À travers une analyse théorique détaillée, nous démontrons l’existence et l’unicité de l’équilibre de Nash (NE) pour chaque étude. Les algorithmes génétiques (GAs) et l’algo-rithme de meilleure réponse permettent de trouver et d’illustrer numériquement les stratégies de prix et de QoS correspondantes à la situation d’équilibre. Afin de quantifier la performance de cet équilibre, nous présentons une analyse numérique détaillée du prix de l’anarchie (PoA) induit par la solution de l’équilibre de Nash.