Le temps est venu de moderniser les indicateurs de croissance

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Les évaluations des économies mondiales pourraient être erronées de plusieurs milliers de milliards de dollars en raison d’indicateurs qui ne suivent pas l’évolution de l’économie fondée sur les données.
Les indicateurs actuels du PIB, des prix à la consommation, de la productivité et d’autres paramètres peinent à suivre la rapidité des changements technologiques, des modèles économiques et du comportement des consommateurs.
L’absence d’informations précises compromet la capacité des responsables de la politique économique à décider quand stimuler l’économie ou freiner l’inflation.
De nombreuses entreprises investissent au moins autant dans des biens incorporels que dans des bâtiments et des usines, ce qui se chiffre « en centaines, et plus probablement en milliers, de milliards de dollars. »
Une « bonne moitié » des investissements immatériels dans les pays avancés se composerait essentiellement d’investissements en données, que les comptes économiques commencent seulement à intégrer dans la mise à jour du SCN en 2025.
Des estimations expérimentales au Royaume-Uni chiffrent la valeur nominale des services de loisirs numériques produits par les ménages à 8 % du PIB nominal.
Des travaux méthodologiques ont réduit d’un quart de point de pourcentage le ralentissement estimé de la croissance de la productivité britannique dans la décennie suivant la crise financière de 2008.

Les systèmes actuels de comptabilité nationale (SCN) et les méthodes de mesure de l’inflation deviennent inadéquats face à :
- la prépondérance d’actifs incorporels (logiciels, bases de données commerciales, capital organisationnel);
- la mondialisation des chaînes de valeur et les transferts de bénéfices entre juridictions;
- la consommation de services numériques gratuits qui n’apparaissent pas dans la consommation des ménages mais ont une valeur élevée estimée par expérimentation.
Les transferts internes aux multinationales peuvent faire en sorte que les facteurs de production soient comptabilisés dans un pays alors que les recettes sont enregistrées ailleurs, faussant PIB, soldes commerciaux et productivité.
La mesure de la qualité des produits numériques est particulièrement difficile, car la rapidité de l’innovation conduit à des remplacements fréquents et à des baisses de prix corrigées de la qualité difficiles à évaluer.

Les données issues des interactions numériques (données du secteur privé, codes-barres, données des points de vente, données administratives) offrent un potentiel pour rendre les statistiques :
- plus actuelles (haute fréquence);
- plus exactes;
- plus granulaires (par région et par niveau de revenu).
Exemples d’adoption :
- Les organismes de statistiques des Pays-Bas, de l’Australie et du Canada ont progressivement intégré des données des points de vente dans les indices des prix à la consommation au cours des dix dernières années.
- L’Office des statistiques nationales (ONS) du Royaume-Uni et des centres de recherche ont développé des méthodes pour corriger la qualité des produits numériques.
Limites et risques des nouvelles sources :
- bruit statistique, doubles comptages, échantillons insuffisants;
- coûts initiaux élevés pour le traitement et la gouvernance des données;
- nécessité d’accords de partage de données, d’investissements technologiques et d’institutions robustes.

Il faut investir dans la conception de méthodes économiques et statistiques novatrices, des validations de principe et des méthodes d’exploration des données pour que les nouvelles sources fournissent des statistiques fiables.
Approches combinées recommandées : association de données administratives, données du secteur privé et enquêtes traditionnelles—y compris des enquêtes assistées par l’intelligence artificielle—sous pilotage des organismes nationaux de statistique.

Renforcer les investissements dans l’infrastructure des statistiques économiques pour éviter que « des milliers de milliards de dollars » échappent à l’évaluation ou soient mal mesurés.
Mettre en œuvre massivement la révision du SCN en 2025 et les mises à jour du Manuel de la balance des paiements du FMI par les organismes de statistiques à travers le monde.
Favoriser la collaboration entre propriétaires de données publics et privés, organismes publics, organismes de statistiques nationaux, universitaires et entre agences internationales.
Établir des cadres juridiques et techniques pour le partage de données et garantir rigueur, responsabilité, transparence, impartialité et égalité d’accès aux nouvelles sources de données.
S’inspirer des initiatives existantes (centres d’excellence et chaires universitaires en statistiques économiques) pour promouvoir la recherche et la coordination internationale.

Article : Rebecca Riley, Décembre 2025. Publication : Finances & Développement.