Couverture : ADGP
ISBN : 978-2-213-71881-1
Dépôt légal : mars 2022

© Librairie Arthème Fayard, 2022

De la même auteure

Le libéralisme contre le capitalisme, Fayard, 2006 ; nouvelle édition Folio Essais, 2021.

Et si les chiffres ne disaient pas toute la vérité ?, Fayard, 2008.

Philosophie de l’écran, Fayard, 2013.

Les qualités de l’homme, Fayard, 2016.

Nous sommes, pour ainsi dire, empêtrés dans nos propres règles.

Cet enchevêtrement dans nos règles est ce que nous voulons comprendre (c’est-à-dire ce dont nous voulons avoir une vision d’ensemble).

Ludwig Wittgenstein,
Investigations philosophiques, p. 168.

Introduction

Les chiffres sont devenus notre grille de lecture privilégiée du monde. Tant de degrés sur l’échelle de Richter pour un tremblement de terre, tant de personnes déplacées à la suite d’incendies, tant de femmes ayant dénoncé des abus liés à leur sexe : accoler une quantité à un fait lui donne un statut. Il prend consistance, aux côtés de l’image qui l’accompagne désormais le plus souvent sur nos écrans ; il acquiert poids et vérité. Cela vaut dans tous les domaines, la délinquance, le chômage, l’échec scolaire ou encore le réchauffement de la planète. Ce faisant, les chiffres ne nous permettent pas seulement de décrire la réalité, ils lui donnent sens et orientent notre façon de voir et d’agir. Les chiffres s’imposent aussi comme l’argument le plus solide pour asseoir une décision, donnant lieu à de multiples querelles lorsqu’il en existe plusieurs.

Aristote avait retenu dix catégories pour rendre compte de ce qui se produit : la substance, la quantité, la qualité, la relation, le lieu, le temps, la position, la possession, l’action, la passion. La civilisation contemporaine a fait le choix d’en privilégier une. Elle entend retracer toutes les autres à partir de la quantité et prétend y parvenir avec de plus en plus de succès. À ramasser toutes les catégories sous une seule, nous risquons de perdre en matière de compréhension, mais aussi de maîtrise sur nos actions individuelles et collectives. C’est en tout cas une situation nouvelle qu’il nous faut savoir décrypter et affronter avec les outils adéquats.

Les premiers vestiges d’écriture découverts chez les Sumériens il y a 8 000 ans servaient à garder trace des possessions et des échanges. Écrire a d’abord permis de graver les propriétés dans le temps, de comptabiliser. Le chiffre est ainsi en rapport avec le réel, ancré dans des faits dont il ambitionne de donner une vision objective à laquelle se raccrocher : il n’est dès le départ pas le nombre, qui figure n’importe quelle entité.

Depuis l’époque sumérienne, le chiffre a étendu son emprise, d’abord lentement, puis, à partir du xviiie siècle, à une vitesse accélérée. L’essor de l’économie de marché a fait entrer l’argent au cœur de la vie quotidienne et rendu l’échange monétaire progressivement nécessaire pour tous. Au xixe siècle, la quantification a gagné de nouvelles contrées dans le sillage de la pensée positiviste de l’époque ; grâce au calcul des probabilités inventé par Blaise Pascal et formalisé par Legendre, Laplace et Gauss, elle est devenue statistique sur les faits humains, décompte des populations et de leurs caractéristiques, moyennes et modèles.

Le xxe siècle marque à cet égard l’apogée d’un certain style, avec la part croissante prise par l’économie dans l’action publique, jusqu’à donner l’impression que la responsabilité première de la démocratie était d’assurer la prospérité de la sphère marchande sous la forme d’un taux de croissance élevé. Dans le même temps, le chiffre s’est déployé bien au-delà de l’économie, notamment dans la gestion des politiques publiques, avec des classements de plus en plus sophistiqués concernant notamment l’éducation, la recherche, la santé. Le chiffre s’est aussi fait prévision des résultats électoraux, et s’est ainsi invité de façon inédite dans le débat démocratique, dont sondages et enquêtes d’opinion forment le paysage quasi quotidien. Avec les capacités de calcul des ordinateurs, il est devenu très aisé à établir, plus opaque pour les profanes aussi, les méthodes et hypothèses qui permettent de l’obtenir étant masquées à l’intérieur de la machine.

Fort du déploiement et de la puissance de l’informatique, le xxie siècle s’est ouvert sous sa bannière1. La quantification s’y déploie autour d’objectifs de performance et de résultats d’algorithmes de plus en plus fins et personnalisés dont le spectre va de la spéculation financière à l’affectation des étudiants. Omniprésents, les chiffres sont aujourd’hui le moyen réputé le plus objectif de décrire et de choisir.

L’une des questions majeures traitée en philosophie jusqu’à la seconde moitié du xxe siècle a porté sur le rapport entre les mots et les choses. Le problème s’est déplacé. C’est le rapport entre les chiffres et les faits qui mérite aujourd’hui toute notre attention : les chiffres, car ils ont largement pris la place auparavant dévolue aux mots pour nous orienter ; et les faits, car ce n’est pas seulement sur des choses inanimées que porte notre appareil de quantification. Comment les chiffres adhèrent-ils au réel ? Peuvent-ils en rendre toutes les facettes ? Savons-nous les interpréter, communiquer et échanger par leur entremise ? Avons-nous des motifs suffisants pour nous en remettre à eux ? Ce sont là autant de questions qui engagent notre vision de la réalité, mais aussi notre capacité à agir et, partant, notre avenir. Face à ces questions, nous sommes le plus souvent démunis.

Pour la très grande majorité d’entre nous, les chiffres ne sont pas une langue naturelle et nous nous trouvons comme des illettrés auxquels la société n’aurait pas le projet d’apprendre à lire. C’est là une faute majeure ; elle est encore plus inexcusable lorsque l’on prétend être une civilisation démocratique avancée. Car c’est condamner la démocratie à être formelle et non pas réelle : si tout peut être ramassé sous forme de chiffres, si toute la vérité est faite de chiffres que l’on ne peut pas discuter, il ne reste plus de place ni pour la liberté, ni pour la décision collective. Plus précisément, la liberté et la démocratie peuvent continuer à habiter nos imaginaires, mais leur capacité à agir s’évapore au profit d’un Léviathan fait de calculs.

Si les chiffres se sont imposés comme un langage universel, c’est que leur précision conduit à leur accorder un lien immédiat et objectif avec la réalité. C’est sur ce terreau que repose la puissance invocatrice de la quantification. Or cette immédiateté et cette objectivité sont des illusions. Tenaces, néfastes, ces illusions ne résistent pas à l’examen.

En pratique en effet, les chiffres dont la publication jalonne notre quotidien reposent tous sur des instruments de mesure et des conventions de décompte ; il ne peut en aller autrement. Calcul du PIB, prévisions de taux de croissance, sondages électoraux, algorithmes utilisés par les marchés financiers, l’Éducation nationale ou les réseaux sociaux, méthodes comptables permettant de dire ce qui a de la valeur dans l’entreprise : à l’examen, tous ces chiffres reposent sur un ensemble de conventions. Ces conventions portent à la fois sur la définition de ce que l’on mesure et sur la méthode de calcul retenue, déterminant le résultat qui sera obtenu, à l’image, par exemple, du référentiel européen pour le taux de chômage. Le résultat qui apparaîtra dépend également des instruments de mesure disponibles – le sondage d’un échantillon de la population en matière de taux de chômage. Il n’y a donc ni immédiateté, ni objectivité des chiffres qui résulterait d’une essence dépassant le réalité.

Les méthodes de décompte s’avèrent plus ou moins adaptées à une réalité qui change, à l’instar de la façon dont est établie la croissance. Elles peuvent même être biaisées, telles les normes comptables des entreprises lorsqu’elles font du travail une charge et jamais une valeur. Or les chiffres obtenus ont un effet sur la manière dont nous agissons : nous adaptons nos comportements à la stylisation des faits qui nous est présentée, renforçant ses biais quand elle en recèle.

La façon dont on s’en rapporte à la croissance comme boussole en termes de santé des différents pays en est l’illustration la plus criante. Croissance et augmentation des inégalités peuvent parfaitement aller de pair. Nous ne voyons pas non plus que, étant donné les inégalités de niveau de vie, 1,7 % de croissance en 2019 en France équivaut à une richesse supplémentaire par habitant plus importante que les 6,6 % obtenus par la Chine la même année. Les taux de croissance ne s’additionnant pas, mais se composant dans le temps, nous ne sommes pas conscients que 5 % de croissance annuelle, c’est vouloir que le produit intérieur brut double en quinze ans, triple en vingt-deux. À 2,5 %, il double déjà en moins de trente ans et triple en quarante-cinq. À 1 %, il double en soixante-dix ans.

Ce faisant, les chiffres nous plongent dans une vision souvent apocalyptique. Elle fait le lit des prêcheurs de mauvaise fortune, à qui les réseaux sociaux offrent l’opportunité de disposer d’une audience aussi large que des institutions éprouvées pour leur sérieux en matière de production d’informations de qualité. Elle nourrit un relativisme délétère que l’on voit à l’œuvre dans les querelles de chiffres qui pavent le débat politique. Mais, aussi, elle trouve racine dans une lecture trop étroite de la réalité et de ses potentialités.

Le fait que nous ne soyons pas suffisamment lettrés en matière de chiffres est une source majeure de malentendus, de raisonnements trompeurs et, finalement, de comportements inadaptés. Sur le plan économique, il induit une course au toujours plus dont les conséquences dans le temps et l’espace ne sont pas comprises. Le recours incessant au raisonnement en pourcentage y est pour beaucoup. Le maniement constant de moyennes sans égard pour le faisceau de mesures ainsi recouvert en est un autre trait dirimant pour les non-initiés. Confondant largement moyenne et normale selon un usage abusif de la « loi normale » de Laplace et Gauss, tout ce qui s’écarte de cette moyenne apparaît comme anormal. Nous avons pourtant très peu de chances un jour X de nous situer à la moyenne des températures observées ce même jour sur les trente dernières années.

Les écarts par rapport à ce qui est attendu y sont fortement sanctionnés, comme il en va pour les prévisions des entreprises ou sur les marchés financiers. En l’espace de quelques années, les placements décidés et opérés directement par ordinateur sont devenus majoritaires sur les marchés des actions. Les cours semblent s’y organiser d’eux-mêmes, s’emballant dans un sens ou dans l’autre jusqu’à ce qu’un automate mette les machines hors circuit. Et c’est bien cela qui domine le temps présent et qui constitue une invite encore plus puissante à s’interroger sur les chiffres : l’impression qu’ils s’organisent d’eux-mêmes, sans nous, même s’ils portent sur nous. Le big data, pour user du terme en vogue, ou encore la mal dénommée intelligence artificielle en sont le nouvel avatar.

Utiliser nos capacités d’agir pour construire des chiffres différents suppose de sortir du sommeil dogmatique dans lequel Kant nous a plongés malgré lui en séparant radicalement l’homme et le calcul. N’ayant pas prévu l’immense déploiement de l’appareil calculatoire sur les activités humaines auquel nous avons finalement assisté, il nous laisse démunis, empêtrés dans des filets dont nous ne savons pas comment nous extraire.

Sortir de ce sommeil dogmatique et apocalyptique ne veut pas dire faire un trait sur les chiffres : ce serait nier la réalité et se priver d’un outil fort utile. Cela n’emporte pas non plus de tirer un trait sur le travail que les grandes institutions statistiques font de par le monde depuis des décennies pour établir leurs indicateurs. Mais c’est comprendre que les chiffres dépendent de nous lorsqu’ils portent sur nos comportements et nous replacer ainsi en leur cœur. Quel que soit le sujet sur lequel ils portent, c’est aussi savoir les lire et les interpréter, y compris dans le temps long. C’est les investir et les produire en raison, selon un discours de la méthode adapté.

Voir en quoi les chiffres sont construits permet de jeter un œil nouveau sur le type de vérité auquel la quantification nous donne accès et sur les marges de manœuvre dont nous disposons. Ces marges de manœuvre se situent dans la recherche de conventions recelant le moins de biais possible et dans le choix de champs de mesure les plus pertinents possible. Savoir à quoi s’en tenir avec les chiffres, c’est ainsi, dans le même mouvement, se mettre en situation d’établir des boussoles dont les échelles seraient adaptées et qui ne reposeraient pas sur une carte du monde déformée. C’est en tout cas montrer que cette possibilité existe et qu’elle est défendable en raison.

Ce discours de la méthode sur la manière de concevoir et d’utiliser les chiffres, nous le voulons accessible. Pour savoir de quoi les chiffres sont faits, il faut entrer dans leurs modes de construction. C’est le moyen d’arrêter son jugement sur le type de vérité en jeu. Il faut aussi comprendre comment nous nous sommes laissé prendre dans des visions trompeuses qui obstruent trop souvent notre regard. On pourra alors agencer à nouveaux frais les chiffres et nos actions, l’homme et le calcul.

Il s’agit d’apprendre à domestiquer les chiffres au lieu de nous laisser domestiquer par eux.

Comment sont construits les chiffres qui nous gouvernent

Chapitre 1

Définir ce que l’on va mesurer

Notre premier cercle se concentre sur les chiffres qui visent à décrire ce qui se produit. Ne serait-ce qu’avec la pandémie de Covid, il y a déjà beaucoup à dire sur ce plan.

Les journalistes ont en effet commencé par égrener tous les soirs au journal télévisé le « nombre » de morts de la Covid de la journée comme un fait parfaitement établi et sur lequel il n’y avait pas de discussion possible. Les semaines passant, il s’est avéré que ce que l’on nous présentait ainsi était le décompte des décès en hôpital attribués à la Covid. Il n’y figurait pas les morts liées au virus dans les autres lieux, en particulier les établissements spécialisés dans l’accueil des personnes âgées, faute d’informations les concernant. Lorsque des remontées partielles des maisons de retraite ont été organisées en France, les décès des suites de la maladie ont fait un bond de 500 personnes par jour. À ce stade, il n’était plus question dans les médias du « nombre » de morts de la Covid, mais « des chiffres » des décès liés à la Covid ou simplement des « morts de la Covid », avec parfois la mention de la source et des limites de l’information. L’immanence d’un décompte parfait et immédiat des effets du virus avait disparu, même si le premier réflexe avait bien été celui de présenter les informations initiales comme des vérités absolues en complète adéquation avec la réalité.

De même, nous avons tendance à considérer les grands indicateurs économiques comme objectifs et pensons qu’ils délivrent une vérité qui n’est pas liée à un point de vue particulier, dépassant ainsi la subjectivité. Cette idée ne correspond pourtant que très imparfaitement à la réalité. Passer en revue les trois chiffres phares que sont l’inflation, la croissance et le chômage et faire incursion dans les statistiques sur les activités publiques permet de montrer les formes de vérités, et de malentendus, associées aux chiffres.

Des polémiques régulières sur la hausse des prix

Avec l’inflation, ou, pour être plus précis, l’indice des prix à la consommation, il ne s’agit pas simplement d’additionner des unités, mais d’établir un chiffre synthétisant l’évolution de l’ensemble des prix. Cette opération apparaît d’emblée délicate à réaliser et suscite d’ailleurs régulièrement discussion. Deux polémiques ont en particulier fait le tour de la planète, la question étant de savoir si les taux d’inflation produits étaient fiables.

Aux États-Unis, après de nombreuses années de débats, le Sénat a chargé en 1996 une commission d’économistes de produire un rapport sur une possible surestimation de l’inflation. Ce rapport, dit « rapport Boskin », a conclu que les statistiques officielles américaines étaient supérieures à la réalité, et ce dans des proportions importantes : 1,3 point par an jusqu’en 1996 et 1,1 point après. Cela signifie que, pour une inflation affichée à 3 % avant 1996 aux États-Unis, l’inflation réelle n’était que de 1,7 %1.

En 2002, au moment du passage à la monnaie unique, une polémique a également été ouverte dans la zone euro, en particulier en Allemagne et en France. L’enjeu en était inversé par rapport aux États-Unis, puisque les interrogations portaient cette fois sur une sous-estimation de l’inflation dans les taux affichés, avec un net décrochage entre la chronique des hausses des prix officielles et l’inflation ressentie par les populations2.

Pour comprendre comment de tels écarts sont possibles, il faut en revenir à la définition de ce qu’est l’indice des prix à la consommation. Il s’appuie sur la mesure mensuelle de l’évolution de dizaines de milliers de prix pour en déduire un chiffre synthétique. Cet indice unique est obtenu en pondérant le prix de chaque bien retenu par la part que ce bien occupe dans la consommation. Son mode de calcul est désormais harmonisé en Europe afin de s’assurer que le suivi des indicateurs de Maastricht ne puisse être biaisé par des méthodes statistiques nationales différentes. Cet indice harmonisé est disponible dans chaque pays de l’Union européenne. En France, il diffère légèrement de l’indice des prix à la consommation présenté au niveau national (1,61 % d’inflation sur un an selon le calcul européen en décembre 2019, contre 1,46 % selon le calcul national).

Pour établir cet indice, l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) distingue en France 1 600 familles de produits. Elles font l’objet, chaque mois, de 190 000 relevés par ses agents, 200 000 tarifs étant par ailleurs obtenus de manière centralisée, essentiellement à partir du relevé des caisses de la grande distribution. Ces données nourrissent les 21 000 indices élémentaires qui entrent dans le calcul de l’inflation3. L’informatique, ses avancées et les capacités de transfert de données ont rendu ces calculs bien plus aisés à établir que durant l’époque, finalement peu lointaine, où les enquêteurs devaient se rendre systématiquement en magasin pour obtenir des informations sur les prix pratiqués.

Ces chiffres sont déterminés avec une grande minutie, car ils sont abondamment utilisés dans la sphère économique et sociale. Ils servent souvent à déterminer l’évolution des prestations sociales, comme c’est le cas en France et aux États-Unis. C’est d’ailleurs ce qui a conduit la commission Boskin à considérer que l’inflation avait été le quatrième poste budgétaire le plus important du budget fédéral américain : sa surestimation avait eu pour effet d’augmenter les prestations sociales largement plus que nécessaire. L’inflation est aussi mobilisée pour établir l’évolution du salaire minimum lorsqu’il existe et constitue un élément majeur pris en compte dans les négociations salariales. Au-delà, elle est une référence dans de très nombreux contrats privés pour déterminer l’évolution de leurs tarifs, en général avec des indices spécifiques au secteur concerné, le plus connu étant l’indice des prix à la construction.

Sur le plan économique général, l’inflation sert également dans le calcul de la croissance. Ce que l’on appelle la croissance, c’est-à-dire l’évolution du produit intérieur brut (PIB) en volume, n’est en effet pas mesuré directement, mais établi en déduisant l’inflation de l’évolution du PIB en valeur, seul chiffre que les statisticiens obtiennent4. Enfin, le calcul de l’inflation a un impact direct sur les politiques des banques centrales, puisque les tensions inflationnistes sont un élément fondamental qu’elles prennent en compte pour déterminer les taux d’intérêt. Pour toutes ces raisons, l’inflation est un indicateur particulièrement suivi.

Or, l’obtention de ce chiffre suppose des choix de nature diverse. Il faut d’abord définir ce qu’est un bien – ou un service – dont on va suivre le prix. On doit ensuite déterminer quelle part donner à chaque bien – ou à chaque catégorie de biens – dans l’indice synthétique. Le statisticien va enfin choisir entre différentes méthodes de calcul pour mettre ces informations en relation. Aucune de ces étapes n’est neutre.

Définir l’élément de base à mesurer

Le choix fondateur est de savoir ce qu’est un bien ou un service. À cet égard, les conventions retenues par les statisticiens sont à première vue surprenantes, même si elles ont leur justification. Ainsi, la même barre chocolatée de la même marque apparaîtra comme deux produits distincts selon qu’elle sera achetée dans un magasin de quartier ou en grande surface. La raison en est que les services associés à ces différents modes de distribution sont réputés différents. La conséquence en est que les prix plus bas de la grande distribution ne sont en pratique jamais comparés aux prix du petit commerce dans le calcul de l’inflation : il y a deux chroniques de prix qui ne sont jamais reliées entre elles. C’est une des raisons pour lesquelles l’inflation mesurée par les statistiques est réputée plus élevée que l’inflation réelle. Dans des sociétés marquées depuis des décennies par l’apparition de nouveaux types de distribution avec des politiques de prix souvent agressives (hypermarché, hard discount, vente sur Internet), l’effet de cette convention est loin d’être négligeable si l’indice des prix ne reflète pas les parts respectives de ces différents circuits.

Toujours en matière de choix des biens dont on va mesurer les prix, certains types de produits posent des questions redoutables auxquelles il n’existe pas de réponse pleinement satisfaisante. Il s’agit de biens comme les automobiles, les micro-ordinateurs et, d’une façon générale, de tous les équipements technologiques, dont la gamme se renouvelle rapidement. Le système de prix utilisé par les distributeurs est souvent celui d’un tarif qui reste inchangé et fixé à un certain « seuil psychologique », mais qui permet d’acquérir des modèles de plus en plus sophistiqués (de nouveaux équipements pour les automobiles ou une meilleure résolution d’image pour les téléphones mobiles). Que fait le statisticien dans ce cas ? Par le passé, il avait tendance à considérer soit que les deux biens étaient identiques, soit qu’ils étaient radicalement différents. Dans les deux cas, il ne constatait aucune évolution de prix. Pourtant, la réalité était différente : le prix du produit initial devait avoir baissé pour pouvoir proposer au même tarif un produit plus sophistiqué. Il y avait donc dans le même temps baisse de prix du produit initial et augmentation de la qualité du produit final.

Tout le problème est que les statisticiens ne disposaient pas de méthode simple, peu coûteuse et fiable pour mesurer ces deux mouvements contraires et ne les calculaient donc pas. Ainsi, au lieu de voir baisser les prix et augmenter la croissance dans le secteur informatique, on y voyait surtout les prix stagner. Avec le développement des nouvelles technologies, ce genre de phénomènes a pris une telle importance que les statisticiens ont dû mettre en place des méthodes spécifiques pour distinguer évolutions de prix et de qualité. Ces méthodes dites « hédoniques » s’appuient par exemple sur la vitesse du processeur et la taille du disque dur pour déterminer si des ordinateurs représentent ou non des montées en gamme. Mais elles sont chères à mettre en œuvre et parfois sujettes à caution, même si elles s’améliorent au fil du temps. Ainsi, l’ajustement opéré par l’Insee en 2013 à l’occasion de la révision de ses bases statistiques d’inflation a conduit à réduire de 0,3 point l’inflation sur l’année 2013 (2,2 % contre 2,5 % avec l’ancienne méthode de calcul) en raison d’une meilleure prise en compte des effets liés à la montée en gamme des produits.

On pourrait multiplier les exemples de questions de fond qui se posent pour mesurer l’évolution du prix d’un bien : quand fait-on entrer les nouveaux produits dans l’indice, notamment les produits technologiques ? En tout début de commercialisation, lorsqu’ils sont très chers et vendus à peu d’exemplaires, ou lorsqu’ils sont plus matures avec des prix plus bas et une diffusion plus large ? Ces sujets occupent une part importante dans la littérature statistique et y trouvent des réponses qui tiennent à la pondération que l’on donne aux différents biens dans l’indice synthétique. Les produits biologiques ont ainsi fait leur entrée en 2017 au sein de la chronique des prix des produits frais en France alors que leur usage était déjà courant.

La question se pose aussi de savoir comment traiter les « soldes, rabais et ristournes ». Ces formes de vente prennent une place grandissante dans les politiques des enseignes et dans la consommation effective des ménages. Là encore, des choix sont opérés : avant 1998, les soldes, rabais et ristournes n’étaient pas pris en compte dans les relevés de prix français. Ils le sont depuis pour les offres ouvertes à tous les consommateurs, mais celles réservées à certains clients ne le sont toujours pas (ventes privées, cartes de fidélité). À un moment où ce type de ventes, ouvertes à tous ou réservées à certains, se multiplient, il est clair que le ménage qui devra acheter une voiture ou un ordinateur en urgence hors période de rabais se verra appliquer des tarifs qui auront un effet plus important sur son pouvoir d’achat qu’un consommateur libre de décider du moment de son acquisition.

Établir la part de chaque produit dans l’évolution globale

Une fois choisis les biens et services dont on va mesurer l’évolution, la deuxième série de problèmes à régler concerne leur pondération dans l’indice synthétique. Cette question est cruciale puisque l’indice synthétique est en fait la somme de l’évolution des prix de différentes catégories de produits qui, pour certains, augmentent et, pour d’autres, baissent. Ainsi, selon la part que l’on réserve à chacune des catégories, le profil d’inflation obtenu pourra être très différent. La réponse semble a priori simple : on prend la part que chaque type de produits représente dans la consommation moyenne des ménages. Sans entrer pour l’instant dans le débat sur l’intérêt que représente pour un consommateur n’étant par définition jamais moyen une inflation établie en fonction d’une consommation moyenne, il faut déterminer à quel moment on établit cette pondération.

En effet, si l’on calcule l’inflation du mois d’avril de l’année n avec un indice des prix mesuré de la façon la plus exacte possible, mais avec une pondération qui repose sur les profils de consommation de dix ans antérieurs, on sera très loin d’avoir établi l’inflation du moment : on aura, par exemple pour la période 2005‑2015, sous-estimé la part des dépenses de téléphonie mobile ou encore négligé la télévision haute définition. On aura ainsi mis de côté tous les effets de substitution qui se déploient au fur et à mesure que de nouveaux produits apparaissent. Au total, on aura surestimé l’inflation, en conférant une part trop faible aux biens nouveaux dont les prix baissent rapidement.

Aux États-Unis, le décalage relevé par la commission Boskin entre l’inflation mesurée et l’inflation réelle tenait pour une part importante à des bases de pondération trop peu souvent mises à jour. Ce genre de difficulté a été désormais identifié et les bases sont régulièrement révisées. Cette plus grande précision se traduit par une plus forte variabilité de l’inflation : entre 2010 et 2019, les taux d’inflation annuelle de l’Union européenne ont oscillé entre 2,9 % et 0,2 %5. Dans la génération actuelle d’indice des prix à la consommation établie par l’Insee6, tant la liste des produits suivis que leur pondération évoluent chaque année. Il n’est pas insensé de se demander dans quelle mesure une part de la bonne tenue de l’inflation dans les deux dernières décennies n’est pas à rapporter à la correction progressive de ces problèmes méthodologiques.

Mettre les mesures en relation

Enfin, une fois apportée une réponse aux problèmes de fond que pose le choix des produits dont on va mesurer les prix, une fois disponible une pondération mise à jour de façon régulière pour chacun de ces produits, il reste à décider de la méthode de calcul que l’on va retenir pour mettre tous ces chiffres en relation. Là encore, différentes options sont possibles qui ne donneront pas le même résultat.

Sans trop entrer dans le détail de la technique statistique, pour calculer l’évolution des prix entre une période et la suivante, on dispose de trois solutions : rapporter l’évolution des prix de chacun des biens à sa place dans le panier de biens de la première période, de la seconde ou de la moyenne des deux périodes. Selon les cas, on aura établi un indice de Laspeyres, de Paasche ou de Fisher. En pratique, l’Europe utilise des indices de Laspeyres. Reposant sur la pondération de début de période, la méthode retenue par l’Europe a pour effet de légèrement surestimer l’inflation, celles pratiquées en Amérique du Nord présentent le défaut inverse7. L’indice de Fisher se situe entre les deux et se révèle intéressant, mais il peut aboutir à des résultats contre-intuitifs. On constatera par exemple une baisse des prix même si tous les prix augmentent dès lors que la pondération respective des produits aux prix élevés et moins élevés évoluera au bénéfice des produits les moins chers.

De même, lorsqu’on veut comparer les prix sur plusieurs années, il faut choisir ce que l’on appelle la base : est-ce le panier de départ, d’arrivée, ou chaque panier annuel rapporté au suivant ? Cette dernière option est désormais largement pratiquée. Elle consiste à « chaîner » les évolutions pour obtenir des chiffres qui tiennent compte de la modification de la structure de production et de consommation dans le temps ; cette technique a toutefois l’inconvénient de ne plus permettre de retrouver un résultat global par la simple addition des résultats détaillés. Toujours en matière de choix de méthode, il faut définir la place donnée aux indices intermédiaires, par secteurs d’activité notamment, et la précision qui en est attendue.

Il existe enfin plusieurs manières de présenter l’inflation : selon que l’on souhaite mettre en avant la situation moyenne de l’année ou l’évolution qui a existé entre son début et sa fin, on effectuera une présentation en moyenne ou en glissement, ce qui conduit très naturellement à des chiffres différents (par exemple, 1,11 % en moyenne et 1,61 % en glissement pour l’évolution de l’indice des prix à la consommation en France en 2019 et respectivement 1,44 % et 1,54 % en Allemagne).

Bref, établir quelque chose d’aussi commun que l’inflation pose des problèmes statistiques multiples. À tous niveaux, le calcul de l’indice des prix suppose des choix qui aboutissent à des chiffres différents, ces différences étant d’autant plus grandes que la période considérée sera longue.

Notes

Introduction

1. En 2008, j’ai déjà consacré un livre aux chiffres (Et si les chiffres ne disaient pas toute la vérité ?, Fayard). Il traitait de leur vérité et suivait, au fil des dix-huit mois ayant précédé la crise financière, les prévisions et résultats économiques, leurs écarts, leurs incertitudes, la manière plus ou moins adaptée dont ils étaient conçus et présentés. Reprenant la tâche douze ans après, c’est un nouveau type d’emballement des chiffres qui s’est invité dans l’écriture de ce livre, celui de la pandémie de Covid. Le décompte de ses cas et de ses morts a marqué nos journées, donnant son rythme à ce qu’il nous était permis ou interdit de faire, un décompte imparfait, dépendant des moyens de collecte disponibles dans les différents pays, des méthodes de recensement utilisées, mais aussi du fait que l’on ne peut pas tester chaque jour toute la population et qu’il n’est donc pas possible d’avoir une image totalement fidèle de la réalité.

1. Définir ce que l’on va mesurer

1. Advisory Commission to Study the Consumer Price Index, 1996.

2. Cela est notamment apparent sur les graphiques présents dans « Inflation perçue, inflation mesurée : des différences par catégories de ménages », Arion, G., Beatriz, M., Sueur, E., Leclair, M., Morer, N., Note de conjoncture, Insee, 19/03/2019.

3. Données pour la campagne de mesure 2019. Les relevés physiques de prix sont effectués dans un échantillon de 30 000 points de vente. Les éléments obtenus de manière centralisée concernent également des prix collectés sur des sites Internet. On trouvera sur le site de l’Insee pour la France la méthodologie de calcul de cet indicateur (https://www.Insee.fr/fr/metadonnees/source/indicateur/p1653/documentation-methodologique).

L’OCDE, Eurostat et le FMI offrent également des panoramas sur les méthodes statistiques mobilisées. Pour un rapport sur les problèmes conceptuels soulevés par la mesure de l’inflation au début des années 2000, on pourra se reporter à National Research Council (2002).

4. C’est ce qu’on appelle le « déflateur » du PIB.

5. Taux d’inflation harmonisé ; Union à 27 ; 2,9 % en 2011, 0,2 % en 2015 et 2016. Cette variabilité se retrouve au niveau national avec des résultats allant, pour l’année 2019, de 0,5 % en Grèce à 2,7 % aux Pays-Bas, la France occupant une position intermédiaire avec 1,3 %.

6. Il s’agit de la huitième génération d’indice des prix à la consommation, dite « base 2015 », car l’année 2015 lui sert de référence. La première génération date de 1914.

7. Les méthodes utilisées ont varié dans le temps aux États-Unis et au Canada.