Signaux et variations
Dans les pays où les données sont rares, par exemple les pays à faible revenu, les données sur les transactions comme celles qui alimentent le modèle kenyan « seront extrêmement utiles », analyse Giannone, et beaucoup plus informatives que dans les pays avancés, où des indicateurs sortent presque quotidiennement.
Ses derniers travaux se concentrent sur les liens entre les pays et sur la prévision immédiate de l’activité d’un pays à partir de données mesurées dans les pays voisins, chez ses partenaires commerciaux et dans l’économie mondiale grâce à un modèle intégrant le PIB de tous les pays.
« Chaque pays a une composante mondiale et une composante régionale à partir desquelles nous effectuons des interpolations pour les pays disposant de moins d’informations, en nous servant de ceux où les informations sont plus nombreuses, ajoute Giannone, expliquant comment les voisins et les principaux partenaires commerciaux d’un pays peuvent aider à voir la direction que prend son activité économique. Quand vous disposez du PIB pour les États-Unis, cela vous donne aussi une indication quant au Cambodge. Les corrélations sont fréquentes. »
Selon Giannone, les progrès récents des grands modèles de langage et de l’intelligence artificielle ouvrent des possibilités incroyables d’exploiter les données, notamment textuelles, et d’intégrer les données et les métadonnées.
La perspective de pouvoir estimer en temps réel les phases d’expansion et de contraction est encore plus prometteuse et il en fait une priorité de recherche. « Pour savoir s’il y a récession dans un pays où le PIB n’est pas disponible chaque trimestre, il faut attendre un an, indique‑t‑il. Dans l’intervalle, les dirigeants ne savent pas exactement où en est le pays. Il est donc extrêmement important de travailler dans cette direction. »
Source de données à haute fréquence
En Afrique du Sud, qui est le plus grand pays émergent du continent africain, les chercheurs de la Banque centrale veulent mieux comprendre les signaux économiques envoyés par les données en temps réel, y compris les nouvelles sources de données qui peuvent aider à évaluer les effets des facteurs de déstabilisation. Cette année, par exemple, le pays a connu une épidémie de fièvre aphteuse. À cause des ruptures d’approvisionnement, les prix du bœuf se sont envolés, contribuant à la plus forte hausse des prix à la consommation en glissement annuel depuis 10 mois.
Les économistes de la Banque de réserve sud-africaine ont pu s’appuyer très vite sur les données agricoles commerciales concernant la viande et d’autres produits pour évaluer l’inflation des prix alimentaires.
C’est une bonne illustration du fonctionnement pratique des prévisions immédiates et de l’intérêt qu’elles présentent. L’Office statistique sud-africain a publié l’indice des prix à la consommation pour septembre trois semaines après la fin du mois. Les données commerciales correspondantes, elles, étaient disponibles deux semaines plus tôt.
D’après Mpho Rapapali, une économiste du département des études qui travaille sur ces mesures, les données sous-jacentes proviennent de sources à haute fréquence comme les ventes de gros et de détail, les ventes aux enchères de bétail et les marchés de produits. Ces sources fournissent des informations extrêmement détaillées sur des produits alimentaires comme la viande, les fruits ou les légumes. L’analyse statistique montre que les indicateurs commerciaux précèdent l’indice des prix à la consommation de un à trois mois selon les produits considérés.
« Cela nous a été extrêmement utile pour établir nos prévisions, a confié Rapapali lors d’un entretien. Nous pouvons aussi faire un point hebdomadaire sur les évolutions observées dans ces catégories de produits alimentaires. »
S’occuper d’abord des données
Depuis quelques années, les modèles de prévision immédiate sont plus sophistiqués et les grands modèles de langage donnent accès à plus de données que par le passé. Ces nouveaux instruments de mesure prometteurs peuvent paraître très attrayants, mais quelques mises en garde s’imposent. Les spécialistes du domaine précisent bien que l’on ne peut pas faire l’économie d’un développement des indicateurs officiels ou d’une augmentation de la fréquence et de la granularité des mesures existantes. Les nouvelles méthodes peuvent contribuer à l’effort et seront appliquées en parallèle pour mieux éclairer la politique économique, mais elles ne sauraient se substituer à une collecte de données rigoureuse.
Reichlin estime que les techniques avancées ne sont généralement pas les plus indiquées pour les pays qui débutent avec des ressources très limitées. « La priorité est d’essayer de savoir si le pays produit des données de qualité ou s’il existe des données de substitution quand les données exactes font défaut, indique‑t‑elle. Il faut s’occuper en premier lieu des données, la question de la technique ne vient qu’après. C’est très important. » Les modèles simples sont souvent les plus efficaces, et la prévision immédiate consiste surtout à exploiter différentes séries publiées pour envoyer un signal opportun et à combiner des séries de fréquences différentes.
Les nouvelles données peuvent aussi être bruitées et ne pas être représentatives, et les modèles qui fonctionnent bien peuvent devenir inopérants quand le monde change, précise Joshua Blumenstock, qui a conseillé des pays africains et sud-asiatiques en tant que codirecteur du Global Opportunity Lab de l’Université de Californie à Berkeley et utilise ces nouvelles données tout en misant sur l’interdisciplinarité pour guider l’élaboration des politiques économiques. Selon lui, l’utilisation des nouveaux outils est associée à des problématiques plus générales comme la confidentialité, la transparence, la légitimité et la gouvernance.
Les pays en développement rencontrent aussi des difficultés en matière de capacités. Les banques centrales et les gouvernements n’ont pas nécessairement le budget ni les moyens requis pour se constituer des listes de réserve d’économistes, de statisticiens et d’experts en sciences des données, et les doter d’outils informatiques avancés.
Changement de point de vue
Nonobstant les difficultés à résoudre, la tendance dans les pays en développement est à l’augmentation du nombre de prévisions immédiates, pour disposer de données plus nombreuses en fonction des besoins, mais aussi au développement des indicateurs économiques officiels.
Au Rwanda, Kalisa étoffe son service et, à l’autre bout du monde, l’un de ses homologues en fait autant : Samoa, qui est un des pays les moins peuplés de la planète avec seulement 220 000 habitants, s’est équipé voilà deux ans d’un système de prévisions immédiates officielles pour lequel il bénéficie de l’assistance technique des services du FMI. À la Banque centrale, qui compte moins de 90 collaborateurs, le directeur du département économique, Karras Lui, prévoit d’augmenter ses effectifs, qui passeront de 8 à 10 personnes.
« Nos ressources vont augmenter progressivement, à mesure que nous développerons nos capacités de prévision immédiate, assure-t-il. Désormais, le Conseil apprécie non seulement les nouveaux outils, mais aussi notre travail d’analyse. »
Données et innovation en Afrique subsaharienne
Les études de cas sur l’aide au développement des capacités fournie par le FMI montrent comment de meilleures mesures de l’économie et l’innovation technologique peuvent contribuer à la formulation de politiques économiques avisées
RÉPUBLIQUE DÉMOCRATIQUE DU CONGO
Des décisions politiques plus pertinentes
La Banque centrale du Congo fait partie des établissements qui se dotent d’un système de prévision et d’analyse des politiques, avec l’appui du FMI. Ce système favorise une prise de décisions plus systématique et améliore la communication avec le public.
L’une de ses innovations essentielles est la prévision immédiate, qui est cruciale dans un pays où il est toujours difficile d’établir des statistiques fiables et où les chiffres du PIB officiels ne sont publiés qu’une fois par an, avec des délais importants. En disposant d’informations en temps opportun, les responsables de la politique économique sont plus à même d’identifier les points d’inflexion de la croissance et d’ajuster plus efficacement la politique en conséquence. Les décideurs font aussi face à des défis comme la dollarisation importante de l’économie, l’alternance de phases d’expansion et de contraction dans le secteur clé des industries extractives (qui contribue à environ un tiers du PIB) et l’effet inflationniste des taux de change et des prix des produits de base.
Les prévisions immédiates de la Banque centrale identifient les signaux économiques en temps réel en combinant les indicateurs à haute fréquence traditionnels (production et prix du cuivre et du cobalt, masse monétaire, etc.) et des données plus inhabituelles comme l’intensité des lumières nocturnes visibles sur les images satellites et les tendances de recherche sur Google. Les résultats sont intégrés dans un modèle de projection trimestrielle qui met en relation des évaluations à court terme avec des prévisions à moyen terme et des scénarios d’action publique. La banque centrale se sert de tous ces outils pour mener une politique monétaire prospective, transparente et fondée sur des données.
GUINÉE-BISSAU
Transparence de la chaîne de blocs
En 2020, la Guinée-Bissau faisait face à un défi budgétaire colossal : la masse salariale du secteur public consommait environ les quatre cinquièmes de ses recettes fiscales, ce qui constituait l’un des ratios les plus élevés en Afrique subsaharienne. La gestion des traitements et pensions des fonctionnaires était opaque et entachée d’erreur et le risque d’abus, élevé.
En mai 2024, en collaboration avec le FMI, le consultant EY et plusieurs donateurs, la Guinée-Bissau est devenue l’un des premiers pays de la région à se servir de la technologie des chaînes de blocs pour gérer la masse salariale dans ses ministères des Finances et de l’Administration publique.
La plateforme sécurisée crée un registre numérique inviolable des traitements et pensions versés aux fonctionnaires, qui détecte les anomalies liées aux transactions et permet de vérifier en temps quasi réel qui est payé, combien et si les paiements sont autorisés. Le travail de vérification s’en trouve allégé, les autorités disposent de données budgétaires exactes et ponctuelles, et toutes ces évolutions sont autant de jalons posés pour l’utilisation ultérieure d’outils fondés sur l’IA.
Ce projet axé sur la chaîne de blocs est un outil utile qui facilite plusieurs réformes visant à maîtriser les dépenses salariales ; il a été introduit dans le cadre d’un programme appuyé par le FMI, et ses résultats sont prometteurs : la masse salariale publique ne représentait plus que la moitié des recettes fiscales en 2024. Les progrès sont donc considérables, même si le ratio reste supérieur aux niveaux de référence régionaux. La plateforme sera étendue afin de couvrir la totalité des 26 000 agents et 8 100 retraités de la fonction publique du pays.
KENYA
Informations en temps réel
Par rapport à ses pairs, le Kenya dispose de données macroéconomiques de grande qualité. Néanmoins, les estimations officielles du PIB trimestriel paraissent souvent avec un décalage d’au moins trois mois et d’autres indicateurs à plus haute fréquence de l’activité économique sont également publiés avec retard. Dans ce contexte, la construction de modèles de prévision immédiate à partir des données disponibles permettrait aux décideurs de se faire rapidement une idée de l’activité économique avant la publication des chiffres officiels du PIB.
D’après les travaux en cours au FMI sur la prévision immédiate, il semble possible d’estimer la croissance économique kényane dans ses grandes lignes avant la publication des chiffres officiels du PIB en utilisant la covariation d’une série d’indicateurs (économiques, financiers et autres) tout au long des cycles économiques. Avec le concours de l’assistance technique du FMI, la Banque centrale du Kenya réfléchit aussi à la manière dont elle peut se faire une idée plus juste de la croissance économique en se servant des techniques de prévision immédiate et en extrayant le contenu informatif de ses enquêtes bimensuelles.
La prévision immédiate, quand elle s’accompagne de progrès en matière de disponibilité des données et de technologie informatique, aide les économistes, les investisseurs et les décideurs à évaluer les résultats économiques en temps réel. Les travaux de recherche du FMI montrent enfin que la prévision immédiate peut être utilisée dans les pays ne disposant pas d’estimations trimestrielles de leur PIB.
MADAGASCAR
L’IA au service de l’administration douanière
Comme de nombreux pays dans le monde, Madagascar rencontre des difficultés non négligeables liées à la complexité et au volume des opérations commerciales internationales qu’elle doit gérer, en particulier en ce qui concerne la détection des fraudes dans les déclarations en douane.
Les taxes sur le commerce international représentent une source de recettes essentielle pour l’État malgache. Or, bien que la plupart des procédures douanières soient déjà numérisées, l’automatisation de certaines composantes (l’analyse des risques de fraude par exemple) n’est pas encore effective, notamment parce que les données disponibles sont limitées, tout comme les méthodes d’analyse des données non structurées et textuelles.
En octobre, les agents douaniers ont introduit l’IA agentive, une forme d’intelligence artificielle capable de prises de décisions autonomes qui permet de détecter les incohérences signalant des fraudes grâce à une analyse croisée des déclarations en douane, des factures, des manifestes et des bases de données externes et internes. Grâce à l’automatisation d’une grande partie des tâches manuelles effectuées par les inspecteurs de première ligne, les experts peuvent se concentrer sur les dossiers complexes.
Bénéficiant des services d’assistance technique et de développement des capacités du FMI, cette initiative, qui s’appuie également sur le soutien que les services douaniers coréens lui ont fourni précédemment, améliore les capacités technologiques tout en permettant à l’administration douanière de s’approprier les outils d’IA et de les développer. Le travail accompli montre à quel point les nouvelles technologies peuvent renforcer l’intégrité et l’efficience des douanes, et moderniser le contrôle du commerce international.
SOURCE: services du FMI.
