4/ L’intelligence artificielle en France

III – LES TES NUMÉRIQUES AU NIVEAU MONDIAL :

Les  comptes de l’économie numériques au niveau mondial  sont parfois sous forme de tableaux, parfois sous forme résultats concernant un point particulier de l’économie numérique.  Certains visent des tableaux détaillés sur les différents aspects de l’économie numérique en relation avec les tableaux de ressources-emplois (TRE – TES) numériques au sens du manuel de l’OCDE de 2019 (qui est encore en cours d’élaboration) , tandis que d’autres ne se concentrent que sur un ou deux indicateurs (parfois dans le cadre de publications sur des sujets connexes). On ne reprend ici que les premiers types de travaux.

Ce sont les Pays-Bas et la Finlande surtout, voire les États-Unis, le Canada, l’Australie et l’Irlande  qui ont développé le plus de comptes de l’économie numérique.  Mais les chiffres des Pays-Bas et de la Finlande  – qui sont les seuls pays au monde à faire un TES numérique avec le Canada –  datent de l’année 2018 et les comptes des États-Unis semblent ne pas être reconduits au-delà de 2022. La France a publié des résultats pour 2022 les entreprises du secteur marchand hors agriculture et secteurs financiers mais qui ne sont pas des TES numériques et donc peu comparables aux données des autres pays sauf si on met au dénominateur la valeur ajoutée de l’ensemble de l’économie (https://www.insee.fr/fr/statistiques/8616883).

Les différences de définition entraînent de grandes différences dans les estimations de la taille de l’économie numérique. La part de l’économie numérique varie très fortement dans les pays selon qu’ils retiennent une vision étroite  ou large. En pourcentage du PIB, l’Australie et les États-Unis affichaient des proportions similaires de 5,8 % et 7 %  en 2015. En revanche, l’estimation fournie par la Chine a montré qu’en 2017, l’économie numérique représentait 32,9 % du PIB. Ces trois pays ont appliqué des définitions différentes de l’économie numérique.C’est pourquoi le manuel de l’OCDE de 2019 a donné lieu à des estimations à peu près comparables entre quelques pays.

1/ Les données de l’OCDE

On s’intéresse d’abord aux données des agrégats (valeur ajoutée et FBCF) en valeur en % du total puis aux évolutions en prix courants et en prix chaînés. Les données des bases OCDE des comptes nationaux sont donc mises à jour en continu alors que la base STAN est mise à jour épisodiquement. En partant du diagramme précédent, on pouvait établir les tableaux suivants.

Part de la valeur ajoutée en prix courants  des TIC dans la valeur ajoutée totale en %

Part de la valeur ajoutée en prix courants  des TIC (Définition à 2 chiffres) dans la valeur ajoutée totale en %

b) La FBCF

Le graphique suivant est issu des données de l’OCDE, Il représente part de la FBCF des TIC en pourcentage de la FBCF totale . La FBCF des TIC se décompose en celle du matériel informatique, équipement de télécommunications et logiciels et bases de données. On y voit que le ratio est le plus élevée en Estonie et la Suisse où il atteint presque 20% de la FBCF totale. En France, cette part dépasse 14%, et est assez proche de la moyenne.

Part de la FBCF en TIC dans la FBCF globale de l’économie en prix courants en 2021 en %

D’après les données de la Base de données STAN, les prévisions immédiates calculées et les prévisions immédiates pour l’ensemble de l’économie issues de l’outil de suivi hebdomadaire de l’OCDE, le secteur des TIC a enregistré au cours de la dernière décennie (de janvier 2013 à avril 2023) une progression presque trois fois plus rapide que celle de l’ensemble de l’économie dans les pays de l’OCDE. Pendant cette période, sa croissance moyenne a dépassé 8 % dans trois pays : l’Islande, la Pologne et le Royaume-Uni. Les deux pays en tête de peloton – l’Islande et le Royaume-Uni – ont affiché des taux de croissance moyens supérieurs à 9 % pendant la période considérée. À l’autre extrémité du spectre, la Grèce, l’Italie et la République slovaque ont enregistré les taux moyens inférieurs à 3 %.

Taux de croissance annuels moyens du secteur des TIC (observés et prévus), 2013-23 en %

c) Les comparaisons internationales 

En Finlande, la part de l’économie numérique (7,4 %) dans la valeur ajoutée nationale était relativement similaire à celle d’autres pays produisant ces données selon des méthodes quasi identiques.

Aux Pays-Bas, la part de la valeur ajoutée était de 8 %, le pays ayant établi ses propres tableaux offre-emploi pour l’économie numérique en 2018 conformément aux mêmes instructions de l’OCDE (CBS, 2021).

Aux États-Unis, l’économie numérique représentait 9,4 % de la valeur ajoutée totale en 2018 (BEA, 2022a). Il n’est guère surprenant que la part de la numérisation soit plus importante aux États-Unis, étant donné que les plus grandes entreprises mondiales opérant dans les industries numériques y sont basées. L’économie numérique américaine a connu une croissance bien plus rapide que le reste de l’économie ces dernières années, représentant 10,3 % de la valeur ajoutée économique totale en 2021 (BEA, 2022b). Cette tendance ne devrait pas ralentir de sitôt, compte tenu des récents progrès en intelligence artificielle.

Au Canada et en Australie, la part de l’économie numérique dans la valeur ajoutée était respectivement de 5,9 % (Statistique Canada, 2025) et de 5,6 % (ABS, 2022). Ces deux organismes ont utilisé des TRE pour leurs calculs.

Les secteurs d’activité de l’économie numérique en France représentent10 % de la valeur ajoutée générée par l’ensemble des entreprises des secteurs marchands non agricoles et non financiers français selon une étude de l’Insee d’octobre 2025, soit autour de 6% de la VA totale de l’économie française en 2022. En sachant que les années sont différentes, ce ratio est quasiment égal à cleui du Canada (2020), un peu supérieur à l’Australie (2018) mais inférieur à la Finlande (7,4% en 2018) et aux Pays-Bas (8% en 2018).

En Finlande, le rôle de la production de services numériques est prépondérant : elle représente environ 81 % de la production de produits numériques. Cette situation contraste fortement avec celle des Pays-Bas, par exemple, où la part des services numériques s’élevait à 53 %, tandis que celle des biens TIC atteignait 28 % de la production de produits numériques (CBS, 2021). En Finlande, la part des biens TIC ne représentait que 7 % de la production de produits numériques. De plus, la demande de produits numériques y est moins fortement tirée par les exportations qu’aux Pays-Bas, où ces dernières représentaient clairement la part la plus importante de la demande.

Il convient de tirer des conclusions limitées de la comparaison entre pays, d’autant plus que leurs méthodes de calcul sont souvent expérimentales. Par ailleurs, les définitions de l’économie numérique varient légèrement d’un pays à l’autre.  Quoi qu’il en soit, ces comparaisons offrent un point de référence pour évaluer l’économie numérique française.

2/ les Pays-Bas

On reprend ici un manuel très détaillé des TRE numériques des Pays-Bas https://www.cbs.nl/en-gb/background/2021/49/research-on-supply-use-tables-for-the-digital-economy-in-the-netherlands [4].

Les TES numériques constituent une restructuration des TES standard en introduisant les sept nouvelles industries numériques ddu manaueld e l’OCDE.

Les TRE standard sont utilisés comme point de départ pour les TES numériques, au niveau le plus détaillé disponible pour l’usage interne de Statistics Netherlands (CBS dans la suite du texte). Le champ d’application du projet étant limité aux produits du SCN 2008, les lignes (produits numériques) et les colonnes (branches d’activités numériques, dans la suite du texte on les appellera « industries ») ajoutées aux tableaux sont remplies avec les activités économiques qui sont déjà incluses dans les TRE standards. Remplir les nouvelles lignes et colonnes pour les produits et les industries numériques signifie donc réaffecter exactement les mêmes valeurs des lignes et des colonnes déjà présentes dans les TRE standard. Ce processus commence par l’estimation des montants à transférer d’une cellule respective du TRE standard vers un produit numérique et/ou une industrie.

a) Les branches d’activité numériques

1 – Industries déterminantes (« habilitantes ») du numérique

Les entreprises appartenant aux industries numériques peuvent être identifiées par leur classe NACE dans le registre des entreprises. La liste complète des industries TIC pertinentes, telles que définies dans la classification CITI, est extraite des lignes directrices de l’OCDE. . Ces classes CITI peuvent être mises en correspondance avec les classes NACE3, qui est la classification utilisée dans le registre des entreprises de CBS. À des fins de compilation, une distinction supplémentaire est faite entre les « habilitants » dans l’industrie manufacturière, le commerce et les services. Certaines unités commerciales relevant des classes NACE des branches d’activité porteuses sont incluses dans d’autres industries numériques  (par exemple, les plateformes intermédiaires).

Certaines industries des TIC correspondent directement à une industrie/colonne dans les TRE détaillés compilés par CBS, ce qui signifie que la colonne entière peut être déplacée vers les industries favorables au numérique. C’est le cas du « commerce de gros d’ordinateurs, d’équipements périphériques et de logiciels » (NACE Rév. 2, 46.5.1), Industries des télécommunications » (NACE Rév. 2, 61) et « Industries des services informatiques » (NACE Rév. 2, 62).

Dans tous les autres cas, les industries des TIC ne représentent qu’une partie d’une industrie telle qu’elle est disponible dans les TRE standard compilés par CBS.

Pour ces industries, l’échantillon SSE est utilisé pour identifier les unités commerciales individuelles qui sont dans les classes NACE pertinentes, et leur part dans l’industrie pour laquelle les TRE sont compilés. Par exemple, l’industrie l’édition (NACE Rév. 2, 58) est facilement disponible dans le cadre du processus de compilation des TRE standard, mais la sous-classe correspondante « Édition de logiciels » (NACE Rév. 2, 58.2) ne l’est pas. Les données SSE sont utilisées pour calculer les parts de l’offre, de l’utilisation et de la valeur ajoutée à réaffecter de chaque industrie standard à l’industrie numérique. L’étude des Pays-Bas n’inclut pas les données ni les services gratuits en tant que produits numériques. Le graphique suivant présente la composition de la production de cette industrie numérique.

Composition de la production des industries numériques aux Pays-Bas en 2018

2 – Plateformes d’intermédiation numérique payantes ou axées sur la publicité

Étant donné que la classification NACE la plus récente ne spécifie pas de classes pour les plates-formes d’intermédiation numérique, les plates-formes individuelles sont enregistrées dans de nombreuses classes NACE différentes dans le registre des entreprises.

Dans les TRE numériques, toutes sortes de plateformes (par exemple, le commerce de détail, l’hébergement, le transport ou l’emploi) sont classées dans l’un des deux secteurs d’activité des plateformes en fonction de leur modèle d’entreprise, soit basé sur les frais, soit basé sur la publicité. Seules les entreprises dont l’exploitation d’une plate-forme est l’activité principale sont incluses dans le secteur des plates-formes d’intermédiaires numériques.

Pour déterminer les unités commerciales dont la principale source de revenus est l’exploitation d’une plate-forme, il y a une enquête de CBS sur les plateformes intermédiaires numériques résidentes. À partir de cette enquête, on peut récupérer la sous-section des entreprises pour lesquelles les réponses à l’enquête indiquent qu’elles exploitent une plateforme en ligne, et ont cinquante pour cent ou plus de leurs employés qui travaillent spécifiquement pour la plateforme. Étant donné que la population des d’entreprises participant à l’enquête est incomplète et ne tient pas compte de certaines plateformes qui jouent un rôle clé dans l’économie, il faut  étendre la sous-section résultante aux grandes plateformes sur la base de connaissances d’experts. La population résultante se compose de 430 entreprises dont l’activité principale est l’intermédiation de plateformes, dont 18 sont incluses sur la base de connaissances d’experts.

Il faut aussi faire la distinction entre les plateformes payantes et les plateformes publicitaires, Sur la population dérivée de 430 entreprises, 356 sont indiquées comme étant des plateformes payantes. De ce sous-échantillon de plateformes payantes, 34 entreprises sont présentes dans les données SBS. Bien qu’il ne s’agisse que d’une petite partie de la population, elle représente la grande majorité des recettes totales (sur la base des données relatives au chiffre d’affaires TVA) des plateformes payantes, soit environ 99 %.

Les secteurs d’origine dont la valeur est la plus réaffectée aux plateformes d’intermédiaires numériques payantes sont les suivants Activités des agences de voyage » (NACE Rév. 2, 79.1.1), « Programmation, conseil et activités connexes (NACE Rév. 2, 62) et « Services d’information » (NACE Rév. 2, 63). Pour les plates-formes axées sur la publicité, la majeure partie de la valeur est attribuée à partir de la catégorie « services d’information ».de la valeur provient du « Commerce de détail, à l’exception des automobiles et des motocycles » (NACE Rév. 2, 47), »Activités de services d’information » (NACE Rév. 2, 63) , et « Publicité et études de marché » (NACE Rév. 2, 73).

3 –  Entreprises dépendantes de plateformes intermédiaires

Indépendamment de l’activité économique, toute unité commerciale qui vend la majorité de ses produits par le biais de plateformes numériques intermédiaires doit être réaffectée de sa classe NACE dans le registre des entreprises à l’industrie numérique

L’enquête sur l’utilisation des TIC comprend une question complémentaire su les ventes réalisées par l’intermédiaire de plateformes numériques pour toutes les entreprises qui réalisent une partie de leurs ventes en ligne (site web ou application). Toutefois, l’échantillon sur l’utilisation des TIC pour 2018 couvre exclusivement les entreprises comptant deux employés ou plus. Cela pourrait être gênant si une grande partie des entreprises dépendant de plateformes intermédiaires sont des indépendants sans aucun employé. Pour faire face à cette limitation, des sources de données supplémentaires sont utilisées pour : les chauffeurs d’Uber et de plateformes similaires, les hôtes de locations de vacances sur Airbnb et des plateformes similaires, et les nettoyeurs à domicile sur Helpling ou des plateformes similaires.

Les estimations sur les locations de vacances sont basées sur des recherches menées par CBS. Les chiffres .sont estimés sur la base du nombre de nuits passées dans des logements loués et du prix moyen de la location.L’hypothèse est que ces logements sont loués par des ménages privés qui ne figurent pas dans le registre des entreprises, contrairement aux unités commerciales de la branche « Activités immobilières » (NACE Rév. 2, 68).

Les résultats de l’enquête sur l’utilisation des TIC montrent que la dépendance à l’égard des plates-formes pour les entreprises employant deux personnes ou plus n’existe que dans le secteur de l’hébergement (NACE Rév. 2, 55). Les entreprises du secteur « Hébergement » (NACE Rév. 2, 55) sont enregistrées au registre des entreprises. D’après les données sur l’utilisation des TIC. on n’observe pas de différence dans la part du chiffre d’affaires des entreprises dépendantes des plateformes (par exemple, les hôtels générant plus de 50 % de leur chiffre d’affaires par l’intermédiaire de platesformes) de différentes classes de taille. CBS calcule donc un pourcentage pondéré du chiffre d’affaires dépendant des plates-formes à 4,9% et l’appliquons à l’ensemble du secteur pour la production, la consommation intermédiaire et la valeur ajoutée,

Composition de la production des entreprises dépendantes des plates-formes intermédiaires aux Pays-Bas

4 – Détaillants électroniques

Dans les lignes directrices de l’OCDE, les entreprises commerciales qui génèrent plus de 50 % de leur chiffre d’affaires en ligne sont classées dans l’industrie  numérique des détaillants électroniques. Cette industrie numérique se compose à la fois d’entreprises de gros (commerce interentreprises) et d’entreprises de détail (commerce de détail). Les e-détaillants de gros et les e-détaillants de détail sont compilés séparément. Tailers de détail sont compilés séparément, car ils requièrent des sources de données différentes.

– S’ agissant du commerce de détail, tous les détaillants sont inclus dans branche d’activité du TRE. L’objectif est de diviser cette branche d’activité en entreprises qui réalisent la plupart de leurs ventes en ligne et en entreprises qui vendent principalement dans des magasins Les plateformes numériques intermédiaires qui sont classées comme détaillants dans le registre des entreprises sont affectées aux plateformes numériques, conformément à l’OCDE sur la hiérarchisation des priorités.

Les enquêtes SSE ne permettent pas de différencier les ventes en ligne réalisées directement par le biais de boutiques en ligne appartenant au détaillant et les ventes réalisées par le biais de plates-formes numériques intermédiaires. L’enquête sur l’utilisation des TIC permet cependant cette différenciation. L’enquête sur l’utilisation des TIC ne révèle aucune dépendance à l’égard d’une plateforme parmi les détaillants en 2018.

Pour obtenir les estimations des lignes et des colonnes des tableaux des  ressources et des emplois à partir de l’échantillon, les valeurs des « E- » présentes dans les SSE doivent être mises à l’échelle des totaux de la population nationale. Tailers présentes dans les SSE doivent être mises à l’échelle des totaux de la population nationale. Pour ce faire, plusieurs méthodes d’incrémentation. plusieurs méthodes d’incrémentation ont été testées :

• Les pondérations d’échelle basées sur le registre fiscal et la probabilité de sélection utilisée dans le SBS standard
• Pondération basée sur le chiffre d’affaires total de la population E-Tail dans l’enquête SSE par rapport au chiffre d’affaires total de la classe NACE du commerce de détail en ligne, en utilisant les données du registre de la TVA.par rapport au chiffre d’affaires total de la classe NACE du commerce de détail en ligne, en utilisant les données du registre de la TVA. Cette pondération a également été corrigée pour tenir compte de la proportion d’entreprises dans l’enquête SSE qui sont affectées au commerce de détail en ligne mais qui ne réalisent pas plus de 50 % de leurs ventes en ligne.
• Pondérations basées sur les marges commerciales de la sous-section de la population de l’enquête qui est E-Tail par rapport aux marges commerciales de l’ensemble du secteur de la vente au détail.

– S’agissant du  Commerce de gros, dans les TRE standard, la branche d’activité du commerce de gros est divisée en dix sous-classes, similaires aux classes à trois ou quatre chiffres de la classification NACE pour les industries économiques. En compilant les DTRE, l’objectif est de réaffecter les entreprises des industries du commerce de gros qui vendent la majorité de leurs biens en ligne de leur industrie d’origine à l’industrie numérique du commerce de détail électronique.

Deux classes spécifiques de la section du commerce de gros sont incluses dans l’industrie numérique, à savoir le « commerce de gros d’ordinateurs, d’équipements périphériques et de logiciels » (NACE Rév. 2, 46.5.1) et le « commerce de gros d’équipements et de pièces électroniques et de télécommunications » (NACE Rév. 2, 46.5.2). Selon l’arbre de décision des lignes directrices de l’OCDE, l’E-Tailing a la priorité sur l’Enabling. Par conséquent, toute unité commerciale relevant de la classe 46.5.1 ou 46.5.2 de la NACE mais générant plus de 50 % de son chiffre d’affaires en ligne est réaffectée à l’industrie de la vente au détail électronique plutôt qu’à l’industrie de l’habilitation numérique.

Le point de départ consiste à identifier les unités de l’échantillon de l’enquête sur l’utilisation des TIC qui réalisent la majorité de leurs ventes par voie numérique. L’enquête sur l’utilisation des TIC est réalisée sous la forme d’un échantillonnage aléatoire stratifié. Les plus grandes entreprises (sur la base du nombre d’employés) sont toutes incluses dans l’échantillon, et la probabilité de sélection diminue au fur et à mesure que les entreprises emploient moins de personnes. Les entreprises échantillonnées sont pondérées pour tenir compte des différences de probabilité d’inclusion et pour augmenter l’échantillon par rapport à la population totale de l’industrie. Une approche de base consiste à utiliser la part des entreprises de commerce électronique basée sur le nombre de personnes employées, ou le chiffre d’affaires après avoir appliqué des pondérations aux entreprises de l’échantillon, et à appliquer simplement cette part aux données des TRE dans les industries du commerce de gros. Cela suppose que les détaillants électroniques ont la même structure de production, de consommation intermédiaire et de valeur ajoutée que les non-détaillants dans la même industrie.

Les pondérations pour les recettes n’aboutissent pas à une estimation correcte des recettes totales de l’industrie. En appliquant les pondérations aux recettes du registre de la TVA des entreprises de l’échantillon, on obtient 82% du chiffre d’affaires total pour les entreprises de vente en gros (de deux personnes ou plus employées). Les pondérations de l’enquête sur l’utilisation des TIC pour les employés offrent une correspondance (98%) du nombre total de personnes employées dans l’industrie du commerce de gros. La part du nombre de personnes employées est donc préférée à la part du chiffre d’affaires. Les pondérations corrigent la probabilité de sélection par classe de taille, de sorte que les parts pondérées des détaillants électroniques pour chacune des dix sous-classes de grossistes sont appliquées à tous les chiffres de la production, de la consommation intermédiaire et de la valeur ajoutée.

Le niveau de compilation des TRE standard différencie 10 sous-classes de l’industrie du commerce de gros, ce qui conduit à un faible nombre de répondants pour chaque sous-classe. Ce problème est exacerbé lorsqu’on fusionne les échantillons SBS et d’utilisation des TIC, ce qui pourrait être une raison d’utiliser la méthode de base.

Pour l’industrie du commerce de gros dans son ensemble, la différence dans la part des détaillants électroniques dans la valeur ajoutée estimée entre l’approche affinée incluant une correction pour la surreprésentation des détaillants électroniques (16,2%) et la méthode de base (18%) est faible. Les sous-classes « Commerce de gros de combustibles solides, liquides et gazeux et de produits connexes » et « Commerce de gros de déchets et débris » ne contiennent aucune unité commerciale classée comme « E-Tailers ». La part des e-commerçants est la plus importante pour le commerce d’articles ménagers.

Les plateformes d’intermédiaires numériques comprennent 14 grossistes. Aucun d’entre eux n’est inclus dans l’échantillon de l’enquête sur l’utilisation des TIC. L’éventuel chevauchement entre ces deux industries numériques reste donc inconnu, car les unités commerciales concernées ne sont pas incluses dans l’échantillon.

5 – Entreprises fournissant des services financiers et d’assurance uniquement numériques

Selon les lignes directrices de l’OCDE, cette industrie « ne contiendrait que les unités qui opèrent exclusivement de manière numérique, sans interaction physique avec les consommateurs ».

Les sources de données sur l’interaction avec les consommateurs sont limitées aux questions concernant les ventes en ligne dans l’enquête sur l’utilisation des TIC. La plupart des sous-classes de la section « K – Activités financières et d’assurance » de la NACE sont incluses dans cette enquête, mais les « fiducies, fonds et entités financières similaires » (NACE Rév. 2, 64.3) ne le sont pas. Au total, six unités commerciales ont répondu que toutes les ventes étaient effectuées en ligne. La part pondérée de ces unités dans l’ensemble des unités de l’industrie financière est de 0,8 %. Pour des raisons pratiques, cette part entière de la section K a été attribuée à l’industrie « Assurance, réassurance et caisses de retraite, à l’exception de la sécurité sociale obligatoire » qui détient la majorité de la petite part.

De nombreuses marques d’assurance et de banque sont présentées comme des entreprises en ligne, mais les marques ou les labels sont détenus et exploités par un petit nombre de très grandes unités commerciales qui gèrent à la fois des marques en ligne et des modèles mixtes (en ligne, par téléphone et dans les bureaux). Les nombreux exemples de compagnies d’assurance en ligne connus du public ne remplissent pas le critère « pas d’interaction physique avec les consommateurs » au niveau de l’unité commerciale.

On peut également envisager d’inclure les producteurs spécialisés de services financiers numériques (Fintech) aux industries numériques. Les services concernés peuvent être des services de paiement numérique, des services de crypto-monnaie et des courtiers en ligne. Il est difficile de délimiter les unités concernées, car ces services numériques peuvent être fournis par des unités qui offrent également d’autres services (non) numériques.

Pour l’instant, cette branche numérique se limite à une petite part (0,8 %) de la section NACE « K – Activités financières et d’assurance », sur la base de l’enquête sur l’utilisation des TIC.

6 – Les autres producteurs n’opèrent que sous forme numérique

Cette catégorie doit inclure les producteurs qui vendent et fournissent des services exclusivement sous forme numérique. Les exemples fournis dans les lignes directrices sont les services de streaming et de jeux. Plusieurs approches ont été testées afin d’identifier les entreprises concernées.

Toutes les entreprises de ces classes, à l’exclusion des entreprises présentes dans d’autres industries numériques (sur la base de la classe NACE ou de l’identifiant des unités individuelles dans le registre des entreprises), ont été analysées. De nombreuses entreprises ne sont pas pertinentes pour les « autres producteurs opérant uniquement par voie numérique » , car un site web ne donne pas le poids d’un produit dans le portefeuille d’une entreprise, et une entreprise peut exploiter plusieurs noms de domaine. Par exemple, une fabrique de meubles qui vend ses meubles sur son propre site web peut être considérée comme un fabricant plutôt que comme un détaillant électronique.

Les lignes directrices suggèrent de « cibler les grands exemples connus du public comme indicateur de l’ensemble de l’industrie numérique ». Cette approche a été appliquée aux services de diffusion en continu, aux jeux et à d’autres sites web populaires aux Pays-Bas.

Le secteur de la diffusion en continu de films cinématographiques compte quelques acteurs importants. Cinq des services de streaming les plus populaires ont été étudiés. Sur ces cinq services, quatre sont des entreprises locales, tandis que le cinquième fournit des services aux consommateurs néerlandais depuis l’étranger. Parmi ceux qui ont une représentation nationale, un seul est un service de diffusion en continu spécialisé. Les autres sont des services de diffusion en continu exploités par des entreprises (dans une seule unité statistique) qui gèrent également des chaînes de télévision ou des cinémas. Il se peut donc qu’ils ne correspondent pas à la définition des producteurs exclusivement numériques. Une autre question concernant les services de diffusion en continu est celle de la production de contenu interne. La production de contenu est-elle une activité exclusivement numérique ou se limite-t-elle à la distribution numérique ?

Les sites web les plus populaires aux Pays-Bas comprennent les moteurs de recherche, d’autres plateformes intermédiaires en ligne, les détaillants électroniques et les médias en ligne. Certains médias en ligne sont uniquement des marques en ligne, tandis que beaucoup d’autres sont les jumeaux numériques de la presse écrite ou des chaînes de télévision. Même si la marque est uniquement en ligne, les marques les plus populaires sont toutes exploitées par de grandes entreprises médiatiques et les marques en ligne n’ont pas d’unité commerciale statistique distincte.

b) Les produits numériques

Les quatre produits numériques qui entrent dans le champ d’application du SCN 2008 sont inclus dans les DTRE. Les produits numériques « hors SCN », les données et les services gratuits, ne font pas partie de notre recherche. Deux produits numériques, les « biens TIC » et les « services numériques tarifés, à l’exception des services d’informatique en nuage et des services numériques intermédiaires », sont basés sur des codes de la classification des produits CPC 2.1 qui sont énumérés dans les lignes directrices de l’OCDE pour les TUS numériques.

Les « services d’informatique en nuage tarifés » sont définis comme des logiciels en tant que services (SaaS), des plateformes en tant que services (PaaS) et des infrastructures en tant que services (IaaS) dans les lignes directrices de l’OCDE. Une référence (Eurostat, 2018) aux classes de la classification des produits CPA 2.1 est fournie et contient les codes de produits suivants : CPA 58.2 (« Services d’édition de logiciels ») pour le SaaS ; CPA 62.01 (« Services de programmation informatique ») pour le PaaS et CPA 63.11.1 (« Traitement des données, hébergement, services d’application et autres services de mise à disposition d’infrastructures informatiques »).

Le quatrième produit numérique concerne les frais produits par les plateformes d’intermédiation numérique : « Services d’intermédiation numérique tarifés ». Ceux-ci ne sont pas spécifiés dans les classifications de produits existantes (CPA/CPC/BPM6). Nous avons donc utilisé la population des entreprises de plateformes utilisées pour remplir l’industrie numérique, et la part des activités de plateformes dans leur emploi total ou leur chiffre d’affaires.

Les emplois et les ressources des produits numériques sont compilées à l’aide de multiples sources de données et de méthodes qui diffèrent à la fois pour chaque produit numérique et pour les différentes colonnes d’offre et d’utilisation.

1 – Production nationale

• Biens TIC

Tous les biens TIC figurant sur la liste des produits TIC de l’OCDE qui coïncident individuellement avec un produit du niveau de travail des comptes nationaux néerlandais sont intégralement transférés vers les biens TIC. Cela signifie que chaque colonne de fourniture et d’utilisation de ce bien est transférée, y compris la production intérieure. Les produits sont identifiés en couplant les codes CPA 2.1 qui correspondent aux codes CPC 2.1 dans les lignes directrices de l’OCDE pour les TRE digitaux. Les ordinateurs, les commutateurs intégrés et les supports magnétiques et optiques sont des exemples de produits qui sont transférés dans leur intégralité.

Plusieurs codes de produits dans les TRE néerlandais standard se composent à la fois de biens TIC et d’autres biens. Dans ces cas, les codes de produits pertinents et leurs « parts de biens TIC » sont basés sur les données PRODCOM lorsque cela est possible. PRODCOM fournit des statistiques sur la production de biens manufacturés par les entreprises dans les sections B et C de la classification NACE. Les produits dans la classification CPC (des lignes directrices de l’OCDE) sont liés aux codes CPA, qui à leur tour sont liés aux codes PRODCOM à 6 chiffres. Comme les données PRODCOM concernent directement la production intérieure, leur utilisation est privilégiée. Cependant, sa classification n’est souvent pas assez détaillée pour distinguer les biens TIC des biens non-TIC au niveau de détail le plus élevé. Pour les produits pour lesquels la spécification PRODCOM manque de détails, la méthode alternative est donc d’utiliser les données sur les statistiques du commerce international des biens (ITGS).

• Services numériques tarifés, à l’exception des services d’informatique en nuage et des services d’intermédiaires numériques, services d’informatique en nuage tarifés.

Afin de spécifier les services numériques tarifés, nous utilisons à nouveau la liste CPC des lignes directrices de l’OCDE (2019). L’approche pour la production nationale est largement similaire à l’approche pour les biens TIC. Les lignes directrices sont indiquées dans la classification CPC 2.1. À partir de là, la classification CPC 2.1 peut être convertie en CPC 2.0. Cette dernière peut à son tour être convertie en CPA, qui peut ensuite être convertie en la classification requise utilisée dans les TRE néerlandais. Là encore, certains cas ont fait l’objet d’un jugement individuel.

Tout d’abord, tous les services figurant dans les lignes directrices de l’OCDE qui coïncident individuellement avec une classe de produits dans les TRE néerlandais sont transférés dans leur intégralité aux services numériques tarifés, ce qui signifie que la production nationale est également transférée. Pour les services qui ne constituent qu’une partie d’un code de produit dans les TRE néerlandais, les méthodes employées pour déterminer la fraction à transférer diffèrent en fonction de la disponibilité des données. Dans certains cas, l’enquête structurelle sur les entreprises contenait des informations supplémentaires sur les services fournis, ce qui nous a permis de déterminer la proportion d’un code de produit constituée de services numériques, à l’exception des services d’informatique en nuage et des services d’intermédiation numérique. Les services d’installation à considérer comme des services numériques pourraient être distingués des autres services de réparation/maintenance/installation grâce aux données PRODCOM. Enfin, pour les services industriels, les fractions de services numériques des codes de produits sous-jacents au niveau à deux chiffres sont prises et pondérées pour obtenir une fraction pondérée unique.

Composition de la production de « services numériques tarifés, à l’exception des services en nuage et des services d’intermédiaires numériques » (gauche) et de « services d’informatique en nuage tarifés » (droite)

2 – Commerce international

• Biens TIC

Dans le cadre de l’OCDE pour les DTRE, les biens de TIC sont définis dans la classification CPC 2.1 à 5 chiffres. Les statistiques du commerce international de biens sont classées de manière plus détaillée, mais légèrement différente, par la nomenclature combinée (NC) à 8 chiffres. Pour identifier les biens TIC dans les statistiques du commerce international des biens, une table de correspondance entre le SH 2017 et la CPC 2.1 d’Eurostat a été utilisée. Le SH 2017 est le système harmonisé de désignation et de codification des marchandises, qui correspond à la classification de la NC au niveau de 6 chiffres. Certains codes SH comprennent des biens TIC et des biens non TIC. Nous avons évalué manuellement ces cas et avons constaté qu’en général, les produits TIC représentaient une part importante du code SH. Nous avons donc décidé de classer l’ensemble du code SH en tant que produit informatique dans ces cas. Néanmoins, cela signifie que toute estimation de la taille des produits numériques lorsque cette situation se produit est susceptible d’être légèrement surestimée.

L’étape suivante consiste à calculer la part des biens TIC pour chaque bien dans les TRE standard. Cette part sera réattribuée du code produit standard au produit de biens TIC dans les TRE numériques. Pour ce faire, une table de correspondance entre les codes NC et les produits des TRE est disponible pour un usage interne au CBS.

Les statistiques du commerce international des biens sont alors mises en correspondance avec la classification des produits des TREs par une table de correspondance. Pour chaque code, la part des biens TIC dans la catégorie totale a été calculée. Cette part est multipliée par la valeur de la catégorie de biens dans les tableaux des ressources et des emplois existants et déplacée vers les biens TIC dans les tableaux numériques des ressources et des emplois.

• Services numériques tarifés à l’exception des services d’informatique en nuage et des services d’intermédiaires numériques

Afin de spécifier le commerce international des services numériques tarifés, nous utilisons à nouveau la liste de codes de services recommandée dans les lignes directrices, également indiquée dans la classification CPC 2.1. Ces codes sont mis en correspondance avec la classification pertinente pour les statistiques du commerce international des services (ITSS), après quoi les services pertinents sont retenus. Une fois de plus, les services qui coïncident individuellement avec un produit numérique sont transférés dans leur intégralité.

4 – Consommation intermédiaire et consommation finale des ménages

Tous les biens et services des lignes directrices de l’OCDE qui coïncident directement avec un produit de la classification des produits des comptes nationaux néerlandais sont transférés dans leur intégralité, de sorte que la consommation intermédiaire et la consommation finale des ménages de ces biens sont également transférées. Cependant, pour les produits qui sont partiellement transférés vers des produits numériques, aucune donnée n’est disponible sur la consommation intermédiaire, ni sur la consommation des ménages, de la part qui est numérique. Pour  ces produits, la consommation intermédiaire et la consommation finale des ménages sont estimées sur la base de la « méthode des équilibres-ressources-emplois« . Ainsi dans les équipements photo et cinématographiques, les parts sont réaffectées du produit standard au produit numérique. Ces parts sont estimées pour la production, les importations, les exportations et la FBCF en fonction des sources de données disponibles. Mais on a des DTRE où les ressources et les emplois pour les produits numériques et le produit standard partiellement affecté par les déplacements sont déséquilibrés. Cette différence entre les ressources et les emplois a deux causes :

– Les parts des produits standards déplacées vers un produit numérique sont déterminées indépendamment pour les colonnes des ressources et des emplois, lorsque les sources de données sont disponibles. Les parts des produits numériques appliquées diffèrent pour chacune des colonnes disponibles. Par exemple, la part des biens TIC dans les machines de bureau est de 13 % pour la production nationale, mais de 16 % pour les exportations.

– Les parts ne sont pas disponibles pour plusieurs colonnes d’emploi. Par exemple, la consommation intermédiaire des services de cloud computing n’est présente dans aucune source de données.

Afin d’équilibrer ressources et emplois des produits numériques et des produits standards qui ont été déplacés en partie vers les produits numériques, on calcule des déplacements supplémentaires des produits standards vers les produits numériques pour les colonnes du côté des emplois qui ne sont pas couvertes par les sources de données disponibles. Les déplacements supplémentaires sont calculés pour chaque combinaison de produits standards et numériques dans les déplacements du côté des ressources. Le tableau suivant  présente un exemple de produit numérique, qui est composé en partie des produits standards B et C. Ces déplacements donnent lieu à des DTRE déséquilibrés pour les produits individuels. L’objectif est de calculer des déplacements dans les colonnes d’emplois qui donnent lieu à des déplacements égaux du côté de l’offre et des emplois pour chaque paire de produits standard et numériques (B vers A et C vers A sont les paires). Les déplacements calculés pour la production, les importations, les exportations et la FBCF sont supposés corrects.

Exemple de passage d’un produit standard à un produit numérique pour les colonnes où les sources de données facilitent les estimations

Le calcul des déplacements supplémentaires nécessaires pour équilibrer les emplois et les ressources de chaque produit s’effectue en trois étapes :

1/ L’emploi totale à déplacer pour un équilibre entre les emplois et les ressources est calculée pour chaque combinaison de produit standard et numérique. Le tableau suivant montre qu’un équilibre entre les emplois et les ressources est obtenu par un déplacement supplémentaire de l’utilisation du produit standard B vers le produit numérique A de 230 millions d’euros.

L’emploi total à déplacer afin d’équilibrer les emplois et les ressources pour chaque paire de produits standard et numériques

2/ Afin de calculer les montants à transférer vers les produits numériques pour chaque colonne d’utilisation vacante, la part de chacune de ces colonnes dans le total de toutes les colonnes d’utilisation vacante pour le produit standard a été calculée (voir tableau suivant).

Les valeurs de la colonne d’utilisation individuelle non couvertes par les sources de données dans le total et les parts de chaque colonne dans le total des colonnes concernées pour chaque produit standard

L’emploi total à déplacer pour chaque paire produit standard-produit numérique (étape 1) est combinée avec les parts de colonne calculées à l’étape 2. Cela donne un déplacement pour chaque colonne. L’application de ces déplacements aux colonnes d’utilisation pertinentes dans les TRE standard donne des DTRE équilibrés, comme dans l’exemple du tableau 4.4. La consommation finale des ménages déplacée de B vers A est de 60 % * 230 millions d’euros = 138 millions d’euros. Le déplacement de C vers A est de 13,4 millions d’euros. Le total estimé de la consommation finale des ménages du produit numérique A est donc de 151,4 millions d’euros.

Utiliser les colonnes complétées pour les DTRE équilibrés

c) Résultats

Sont évalués ici les indicateurs clés sur la base des TRE (numériques). CBS évalue l’impact économique de chacune des industries numériques spécifiées séparément. La production, la valeur ajoutée brute et leurs parts respectives dans le total de toutes les industries combinées sont présentées pour toutes les industries numériques dans le tableau suivant. Les plus grands contributeurs à l’économie numérique néerlandaise sont les industries favorisant le numérique. Les industries favorisant le numérique contribuent à hauteur de 36 milliards d’euros au PIB, dont 29 milliards proviennent des industries de services. Les grossistes en ligne jouent également un rôle important dans l’économie numérique, contribuant à hauteur de 11 milliards au PIB. Enfin, les entreprises financières exclusivement numériques contribuent très peu à l’économie néerlandaise, en raison de la classification très stricte de cette industrie dans les lignes directrices DTRE. Cette mesure de l’économie numérique contribue à hauteur de 8 % à la valeur ajoutée brute de l’économie néerlandaise en 2018 et constitue la cinquième industrie la plus importante.

On note que la production des branches d’activités numériques est de 137,4 milliliards d’euros contre 127,3 Mds à la production des produits numériques. Ceci s’explique par le fait que le TRE des Pays-Bas est en secteur d’activité donc incluant des activités secondaires d’autres services et autres biens que ceux du numériques (voir page Tableau ressources emplois).

Production et valeur ajoutée brute par branche numérique aux Pays-Bas, 2018, en milliards d’euros

Le tableau suivant présente chaque catégorie les ressources et les emplois ainsi que les totaux, pour chaque produit numérique spécifié. En termes de production nationale, les services numériques tarifés autres que les services de cloud computing représentent une part substantielle des produits numériques, avec une production de 67 milliards par les entreprises néerlandaises. En termes d’offre et d’utilisation totales, les biens TIC sont toutefois plus importants que les services numériques susmentionnés. Cela est dû au nombre élevé d’importations et d’exportations, 52 et 60 milliardsrespectivement. Pour les services intermédiaires numériques, ni l’offre totale ni l’utilisation totale ne sont actuellement présentes dans les sources de données disponibles.

Total des produits numériques, aux Pays-Bas en 2018 en milliards d’euros

3/ La Finlande

Bien que la numérisation ait pris une importance croissante en Finlande, son analyse dans les statistiques économiques demeure imprécise et incomplète. Ceci s’explique notamment par l’impact généralisé de la numérisation sur l’économie, touchant tous les secteurs et complexifiant ainsi sa définition.

a) Les activités caractéristiques (branches d’activité) du numérique

Ainsi, la numérisation, en tant que phénomène, est intégrée aux statistiques économiques, mais son influence reste difficile à mettre en évidence. Au lieu d’une estimation unique de l’ampleur de l’économie numérique, les TRE visent à présenter de multiples perspectives sur l’impact de la numérisation sur l’économie. Le cadre élaboré permet d’analyser la production et l’utilisation des biens et services clés de la numérisation dans différents secteurs, ainsi que l’importance des fonctions essentielles de la numérisation dans le PIB  finlandais. Ce cadre illustre la numérisation en définissant de nouvelles catégories de secteurs et de produits numériques, ainsi que des méthodes numériques de commande et de livraison.

e TRE numérique finlandais est établi selon les normes internationales de l’OCDE (2019). De plus, leurs calculs reposent sur les concepts et définitions de la comptabilité nationale, ce qui rend les données plus comparables.  De nouvelles branches d’activité décrivent ainsi différents domaines de la numérisation. Les TRE pour l’économie numérique comprennent sept nouvelles catégories de branches : les industries facilitant la numérisation ; les plateformes numériques d’intermédiation payantes ; les plateformes numériques axées sur les données et la publicité ; les entreprises dépendantes des plateformes d’intermédiation ; les détaillants en ligne ; les entreprises 100 % numériques fournissant des services financiers et d’assurance ; et les autres producteurs opérant exclusivement en ligne. (Tableau suivant) Ces catégories d’industries permettent de décrire de manière exhaustive les principales activités économiques liées à la numérisation et d’illustrer les différentes connexions de l’économie numérique.

En Finlande, l’économie numérique représente environ 7%  de la valeur ajoutée nationale soit à peu près autant que la construction (graphique suivant). La production de services numériques est particulièrement marquée en Finlande (l’industrie manufacturière en représente un pau plus de 16% et la santé et l’action socoale 9,5%.

Part des industries dans la valeur ajoutée totale de l’économie finlandaise en 2018 en %

b) Décomposition des branches d’activité nulériques

Les industries facilitant le numérique constituent la plus grande catégorie des nouvelles industries numériques. Elles regroupent les entreprises qui rendent possibles les fonctions de l’économie numérique. Par exemple, cette catégorie inclut les éditeurs de logiciels, les fabricants d’équipements informatiques et les fournisseurs de services en ligne, filaires et sans fil. En 2018, les industries facilitant le numérique ont produit pour 27,4 milliards d’euros de biens et services pour l’économie finlandaise et ont généré 12,5 milliards d’euros de valeur ajoutée pour la Finlande. Elles représentaient 84 % de la valeur ajoutée totale des industries numériques, ce qui en fait un acteur majeur de la création de valeur au sein de ces dernières.

Le commerce électronique était le deuxième secteur numérique le plus important en 2018. Cette catégorie regroupe les grossistes et les détaillants qui vendent principalement leurs biens ou services en ligne. Les grossistes et les détaillants en ligne peuvent accepter des commandes hors ligne, mais au moins 50 % de leurs commandes doivent être passées en ligne pour que l’entreprise soit incluse dans cette catégorie. La production des détaillants en ligne s’est élevée à 4,3 milliards d’euros, générant 2,1 milliards d’euros de valeur ajoutée, soit 14 % de la valeur ajoutée créée par les industries numériques.

Le reste des nouvelles industries numériques a eu un impact plutôt marginal sur l’économie finlandaise. Bien qu’elles aient été largement médiatisées ces dernières années, les plateformes numériques n’ont généré qu’environ 70 millions d’euros de valeur ajoutée directe en 2018, selon nos calculs. Dans ce contexte, le terme « plateformes numériques » désigne à la fois les plateformes numériques axées sur les données et la publicité et les plateformes d’intermédiation numérique payantes. L’effet indirect de ces plateformes a probablement été plus important, comme le suggère la valeur ajoutée générée par les entreprises dépendantes des plateformes d’intermédiation, qui était deux fois supérieure à celle des plateformes numériques elles-mêmes. Une entreprise est considérée comme dépendante des plateformes d’intermédiation si la majorité de sa demande est transmise par des intermédiaires numériques.

Cette catégorie se divise en entreprises constituées en société et entreprises non constituées en société. Les opérateurs constitués en société comprennent, par exemple, les chaînes hôtelières qui utilisent des plateformes d’intermédiation numérique. Les opérateurs non constitués en société comprennent, par exemple, les services d’hébergement et de livraison de repas proposés par des particuliers. L’économie des plateformes n’a pas constitué un facteur significatif pour l’économie nationale en 2018.

L’une des explications de la part relativement faible des plateformes dans l’économie numérique réside dans le fait que certaines d’entre elles sont des entités étrangères et sont donc exclues de la valeur ajoutée en Finlande. Les paiements effectués à ces plateformes, y compris les frais, sont comptabilisés comme des services importés en Finlande.

En termes de valeur ajoutée, les entreprises entièrement numériques fournissant des services financiers et d’assurance représentaient un secteur légèrement plus important que les plateformes. Cette catégorie inclut uniquement les entreprises dont les opérations sont entièrement numériques, excluant les institutions financières et d’assurance traditionnelles, même si la finance et l’assurance sont fortement numérisées en Finlande.

Les autres producteurs opérant exclusivement en ligne ont été exclus de l’analyse, car ces entités sont difficiles à identifier. Certains services similaires étant intégrés aux activités principales non numériques des entreprises, ils ne peuvent être considérés comme des fonctions distinctes, ce qui exclut les opérateurs de cette catégorie. Par ailleurs, de nombreux opérateurs bien connus, tels que les services de streaming, sont des entités étrangères ; ils ne sont donc pas inclus dans la valeur ajoutée finlandaise, mais considérés comme des services importés.

Les branches d’activité numériques en inlande en 2018

c) Les produits numériques : les équilibres ressources-emplois

Les services numériques constituent la majorité des produits numériques. Les TRE décrivent les processus de production économique plus en détail que les autres comptes nationaux ; ils permettent d’analyser les flux de production de biens et de services. Autrement dit, les secteurs d’activité de l’économie représentent des méthodes de production distinctes qui produisent des biens ou des services à partir de différentes ressources. Aux fins de cette analyse matricielle, il a été nécessaire de créer de nouvelles catégories de produits essentiels liées à la numérisation, qui décrivent l’importance des produits numériques pour l’économie nationale dans son ensemble.

Quatre nouvelles classes de produits de l’économie numérique ont été créées : les biens TIC ; les services numériques payants ; les services d’informatique en nuage payants ; et les services d’intermédiation numérique payants.

Parmi celles-ci, la reclassification des biens TIC et des services numériques payants a été relativement simple. Il était possible d’utiliser presque directement les catégories de produits existantes des TRE des comptes nationaux pour nos calculs. En revanche, il n’existe pas de méthodes ni de jeux de données aussi précis pour calculer les services d’informatique en nuage payants et les services d’intermédiation numérique payants. Leurs calculs posent des défis spécifiques et nécessitent de nouvelles solutions méthodologiques.

En termes de ressources – emplois, le plus important des nouveaux produits numériques est constitué des services numériques payants, dont la production s’élevait à 20,7 milliards d’euros en Finlande en 2018 (graphique suivant). Cette catégorie de produits comprend notamment les services de fabrication de biens TIC, les services de logiciels et de licences, les services de conseil liés aux biens TIC, les services de transmission de données, la location de biens TIC et d’autres services TIC. Les importations de ces services ont atteint 3,7 milliards d’euros, pour une offre totale de 24,4 milliards d’euros.

Les biens TIC représentaient la deuxième part la plus importante de l’offre de produits numériques. Ce constat s’explique notamment par la valeur des importations, qui s’élevait à 6,3 milliards d’euros. La production nationale de biens TIC représentait 1,9 milliard d’euros, un montant inférieur à celui des services cloud.

Par définition, les « biens TIC » englobent les produits principalement utilisés pour le traitement et la communication de l’information numérique, tels que les technologies de l’information et les téléphones mobiles.

La valeur élevée des importations de biens TIC par rapport à la production finlandaise illustre la manière dont les chaînes de valeur mondiales ont délocalisé la production de ces biens vers des pays moins coûteux ou plus spécialisés. Ce phénomène a également accru l’importance de la production de services, notamment de produits numériques. Preuve en est : la production finlandaise de services de cloud computing payants avait déjà dépassé celle des biens TIC en 2018.

La production de services de cloud computing payants a été évaluée à 3 milliards d’euros, soit environ 0,7 % du PIB finlandais. Les importations de ces services se sont élevées à 500 millions d’euros. Il est probable que la valeur de la production nationale et des importations ait encore augmenté, compte tenu de l’essor considérable des entreprises et des ménages dans l’utilisation de ces services depuis 2018.

La production de services d’intermédiation numérique payants a été évaluée à environ 110 millions d’euros, ce qui correspond au chiffre d’affaires du secteur des plateformes d’intermédiation numérique payantes. Il convient de noter que ce chiffre exclut les importations et ne donne donc qu’une image partielle de la situation. Les importations de ces services pourraient être considérables, les principales entreprises du secteur étant des sociétés étrangères. Les sources de données à notre disposition ne nous ont pas permis d’estimer précisément la valeur des importations.

Ressources de produits numériques en Finlande en 2018 (en millions d’euros)

Source : Calculs expérimentaux de Statistics Finland, tableaux offre-utilisation de l’économie numérique 2018. *L’offre est valorisée aux prix de base, hors taxes sur les produits mais incluant les subventions.

La majorité des produits numériques ont été utilisés comme produits intermédiaires sur le marché intérieur, et la consommation intérieure de ces produits intermédiaires a représenté environ la moitié de la consommation totale de produits numériques.

Le secteur d’activité qui a le plus utilisé les services numériques comme produits intermédiaires était celui de la transformation numérique. Ces branches d’activité représentaient 30 % de la consommation totale de services numériques en tant que consommation. Venaient ensuite, en termes de taille, le secteur manufacturier (13 %), l’administration publique et la défense nationale (11 %) et les institutions financières et d’assurance (11 %).

La consommation intermédiaire de biens TIC était plus nettement répartie entre deux secteurs. Là encore, les industries de la transformation numérique utilisaient la majeure partie des biens TIC dans leur propre production, représentant 29 % de la consommation intermédiaire totale de ces biens. Le secteur manufacturier arrivait en deuxième position avec 25 %. La part des autres secteurs dans la consommation intermédiaire de biens TIC était bien inférieure à 10 % par secteur.

La consommation finale intérieure était évaluée à 10,9 milliards d’euros, dépassant les importations d’environ 0,8 milliard d’euros. Les services TIC constituaient le principal groupe de produits en consommation finale intérieure (6,5 milliards d’euros) et représentaient également le principal poste d’exportation parmi les produits numériques (6,6 milliards d’euros) (graphique suivant).

L’importance relativement faible des biens TIC, selon la définition utilisée, pour la production économique finlandaise se reflète dans la valeur des exportations, qui s’élevait à 2,5 milliards d’euros en 2018 – bien inférieure à celle des exportations de services numériques payants. Les services de cloud computing payants ont été exportés pour un montant d’1 milliard d’euros.

Emplois des produits numériques en Finlande 2018, (en millions d’euros)

Source : Calculs expérimentaux de Statistics Finland, tableaux offre-utilisation de l’économie numérique 2018. *L’offre est valorisée aux prix de base, hors taxes sur les produits mais incluant les subventions.

L’importance des produits numériques est mieux comprise lorsqu’on les analyse en fonction de leur part dans l’ensemble des produits ayant circulé dans l’économie finlandaise (graphique suivant). Au total, les produits numériques représentaient environ 6 % des biens et services produits en Finlande en 2018. Ce chiffre est remarquable, car la part des productions des industries forestière et papetière, par exemple, était plus faible.

La part des produits numériques dans la consommation intermédiaire de l’ensemble des produits s’élevait à 8,2 %. Leurs exportations représentaient 11,2 % de l’ensemble des exportations de biens et services, et leurs importations, 11,7 % de l’ensemble des importations.

Les nouvelles catégories de produits numériques ne rendent peut-être pas pleinement compte du rôle de la numérisation dans les produits physiques, car de nombreux produits dotés d’importantes propriétés numériques sont exclus de la définition des biens TIC utilisée ici.

Part des produits numériques dans l’ensemble des produits en Finlande en 2018 en %

Source : Calculs expérimentaux de Statistics Finland, tableaux offre-utilisation de l’économie numérique 2018. *L’offre est valorisée aux prix de base, hors taxes sur les produits mais incluant les subventions.

d) La numérisation a également modifié les modes de commande et de livraison des biens et services

Le commerce numérique s’est généralisé dans tous les secteurs. Afin de suivre cette évolution, les TRE  de l’économie numérique intègrent le type de transaction comme nouvelle dimension.Le type de transaction détermine si la commande ou la livraison d’un produit a été effectuée par voie numérique ou non. Le tableau 3 présente les différentes méthodes de commande utilisées dans les tableaux de l’offre et de la demande de l’économie numérique. Le problème réside dans le manque de données exhaustives et précises, ce qui empêche de calculer des chiffres au-delà des catégories principales A et B (tableau suivant).

Catégories de transactions

L’expression « commande numérique » désigne les commandes de biens et de services passées via un réseau informatique. Les modes de paiement et de livraison sont sans importance. Cette définition exclut les commandes passées par courriel ou téléphone, mais inclut les échanges de données informatisés (EDI) entre entreprises. Elle correspond à la définition du commerce numérique de l’OCDE (2011).

Selon nos estimations, en 2018, environ 14 % de la production économique finlandaise était constituée de commandes numériques. Cette estimation est probablement sous-estimée, car il nous a été impossible de distinguer les commandes de services numériques et non numériques, notamment pour les produits de l’administration publique. Les calculs ont été effectués au niveau des produits et des secteurs d’activité.

Pour les ménages, la part des biens et services commandés numériquement était d’environ 9 %. Au niveau des produits, les catégories liées au voyage, à la location et à la culture représentaient la part la plus importante des commandes numériques.

La distinction entre les modes de livraison numériques et non numériques pose problème. Seuls les services peuvent être fournis numériquement. Or, la livraison numérique s’applique non seulement aux produits numériques tels que les services cloud, mais aussi à l’éducation et aux jeux d’argent, par exemple.

En théorie, une analyse très poussée des données au niveau du produit est possible grâce à la classification des produits selon leur mode de commande et de livraison. En pratique, l’évaluation du mode de livraison, en particulier, est extrêmement difficile en raison de la rareté des données sources. Nous nous abstenons donc de fournir une estimation des modes de livraison dans ce cas précis.

4/ Les États-Unis

Le Bureau d’analyse économique (BEA)  inclut dans sa définition de l’économie numérique quatre grands types de biens et services :

• Infrastructure, ou les matériaux physiques de base et les dispositions organisationnelles qui soutiennent l’existence et l’utilisation des réseaux informatiques et de l’économie numérique, principalement les biens et services des technologies de l’information et de la communication (TIC).
• Le commerce électronique, ou vente à distance de biens et de services via des réseaux informatiques.
• Services numériques payants, ou services liés à l’informatique et à la communication, fournis moyennant des frais facturés au consommateur.
• Les services numériques fédéraux non liés à la défense représentent le budget annuel des agences gouvernementales fédérales non liées à la défense dont les services sont directement liés au soutien de l’économie numérique.

En 2022, l’économie numérique des États-Unis a atteint 2,6 trillions de dollars (second tableau suivant).. La valeur ajoutée, ajustée pour l’inflation, . Les services numériques incluant le matériel, les logiciels, les marges du commerce électronique et les services numériques, représentent 10 % de la valeur ajoutée totale de l’économie, avec une croissance de 7,1 % entre 2017 et 2022. L’économie numérique a contribué à la création de millions d’emplois, soulignant son importance croissante dans le paysage économique américain.

Les principaux chiffres (valeur ajoutée et e emplois) de l’économie numérique américaine en 2022

Parmi  les activités détaillées, les logiciels représentaient la plus grande part de la valeur ajoutée dans l’économie numérique, avec 24 %, suivis par les services de télécommunication (18 %) et le commerce électronique interentreprises (16 %). Alors que les logiciels ont connu la plus forte augmentation de la valeur ajoutée en dollars courants entre 2017 et 2022 (216 milliards de dollars), , les services en nuage ont connu la croissance la plus rapide, soit 232,1 % entre 2017 et 2022, avec un taux de croissance annuel moyen de 27,2 % (premier graphique suivant).

En 2017 comme en 2022, le secteur de l’information est celui qui contribue le plus à la valeur ajoutée de l’économie numérique, , passant de 717 milliards de dollars en 2017 à 1 024 milliards de dollars en 2022, soit un taux de croissance annuel moyen de 7,5 %. Les services professionnels et les services aux entreprises ont été le deuxième secteur contribuant le plus à la valeur ajoutée de l’économie numérique en 2017 et en 2022, suivis par le commerce de gros, l’industrie manufacturière et le commerce de détail. Plus de 80 % de la production brute est ainsi produit par 3 branches :- l’information (43,2 %), – Commerce de gros (21,4 %), – les services professionnels et commerciaux et les services aux entreprises (16,6 %) (second graphique suivant).

Production brute de l’économie numérique aux États-Unis par activité en millions de dollars

Valeur ajoutée de l’économie numérique aux États-Unis par activité en millions de dollars

Valeur ajoutée de l’économie numérique aux États-Unis par activité en millions de dollars

Valeur ajoutée de l’économie numérique aux États-Unis par les principales branches  en millions de dollars

Top 5 des secteurs d’activité contribuant à la valeur ajoutée de l’économie numérique en millions de dollars courants en 2017 et 2022

5/ Le Canada

Les données sur le rôle de l’économie numérique sont accessibles dans les TRE du secteur numérique canadien https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/230725/dq230725a-fra.htm. Ces tableaux représentent un outil important pour comprendre les répercussions de la numérisation sur l’activité économique. Les TRE du secteur numérique canadien présentent des renseignements détaillés sur l’infrastructure axée sur le numérique ainsi que sur l’approvisionnement et l’utilisation de produits numériques et de produits et services commandés et livrés par voie numérique. Les données sont fondées sur le cadre de mesure de l’économie numérique produit par l’Organisation de coopération et de développement économiques.

Le secteur des TIC a enregistré la production la plus élevée parmi les industries numériques, celle-ci ayant représenté 5,3 % du PIB total en 2020. Venaient ensuite les détaillants et les grossistes qui exercent leurs activités uniquement en ligne (0,27 % du PIB total), les entreprises exclusivement numériques qui offrent des services financiers et d’assurance (0,14 %) et les plateformes intermédiaires numériques (p. ex. les entreprises qui offrent des services de livraison pour les restaurants) (0,12 %).

Les industries des logiciels et des télécommunications ont contribué le plus à l’économie numérique. En 2020, l’industrie des logiciels a représenté 2,6 % du PIB et 2,4 % des emplois (422 000). L’industrie des télécommunications a été à l’origine de 1,9 % du PIB et de 0,7 % des emplois (121 000).

Parmi les industries numériques, un écart notable a été observé entre les contributions à l’emploi et les contributions au PIB. En 2020, le secteur de la TIC a représenté 89,4 % du PIB du secteur numérique, alors qu’il représentait un pourcentage nettement plus faible des emplois (77,4 %). Cet écart est principalement attribuable à l’industrie des télécommunications, qui a contribué de façon moins importante à l’emploi qu’au PIB et, inversement, aux plateformes intermédiaires numériques et aux plateformes numériques axées sur les données et les publicités, qui ont contribué de manière plus importante à l’emploi qu’au PIB. Ces contributions divergentes se reflètent dans les écarts substantiels au chapitre des ratios PIB-emplois de ces industries : 319 000 $ de valeur ajoutée par emploi dans l’industrie des télécommunications, 63 000 $ de valeur ajoutée par emploi pour les plateformes numériques axées sur les données et la publicité, et 33 000 $ de valeur ajoutée par emploi pour les plateformes intermédiaires numériques.

Évaluée à 5,9 % (123 milliards de dollars) du PIB canadien en 2020, l’économie numérique s’est classée au-dessous de la finance et des assurances (147 milliards de dollars) au chapitre de l’importance relative, et légèrement au-dessus des services d’enseignement (117 milliards de dollars).

Les industries numériques ont représenté 5,4 % (211 milliards de dollars) de la production brute totale en 2020. Les produits commandés en ligne ont représenté 7,6 % (361 milliards de dollars) dees ressources totales et les services offerts par voie numérique, 2,7 % (127 milliards de dollars).

La plupart (69,6 %) des produits commandés en ligne provenaient directement du fournisseur, alors que 29,2 % ont été achetés auprès de détaillants et de grossistes canadiens. Les plateformes intermédiaires numériques ont été à l’origine du 1,2 % restant, et les plateformes non résidentes ont affiché le double des activités des plateformes canadiennes.

Dans l’ensemble, 8,9 % des importations (62 milliards de dollars) ont été commandées par voie numérique, ce qui est légèrement supérieur à la part des importations de produits et de services commandés auprès de producteurs canadiens, qui s’est chiffrée à 7,5 % (291 milliards de dollars).

Les industries numériques ont représenté 78,2 % des ressources nationales de produits livrés par voie numérique. La part des produits livrés par voie numérique dans la production nationale (2,6 %) a été plus faible que celle des importations (2,9 %).

Tableau des ressources numériques, totaux des produits, 2020

6/ L’Irlande

l’INS irlandais s’intéresse d’abord aux commandes numériques.

a) En 2020, 41 % des biens et services produits dans l’économie ont fait l’objet de transactions numériques.

En 2020, 22 % de la production de l’économie a été commandée numériquement (154 milliards d’euros). Cela comprenait 21 milliards d’euros (3 % du total) de biens et 133 milliards d’euros (19 % du total) de services.

En 2020, environ 94 % des transactions dans le secteur des services financiers ont été réalisées par voie numérique. Ces transactions en ligne comprennent la fourniture d’assurances, de pensions, de gestion de fonds et de services bancaires en ligne.

Plus de 95 % des transactions dans le secteur des technologies de l’information et de la communication (TIC) ont été réalisées en ligne. Ce secteur comprend la programmation informatique, l’édition, le cinéma et la radiodiffusion ou les services de streaming numérique.

Dans le secteur de la distribution et du transport, 46 % des produits ont fait l’objet de transactions numériques, principalement sous forme de commandes en ligne. Parmi ces transactions, on peut citer les réservations d’hôtel, les applications de livraison de repas ou les billets d’avion.

En 2020, seulement 10 % des produits du secteur Industrie ont été négociés en ligne.

En ce qui concerne les produits numériques, 38 % de la production de l’économie est constituée de produits numériques. Ces types de biens ou de services comprennent des articles tels que des livres électroniques ou des systèmes d’exploitation.

En comparant l’Irlande avec les Pays-Bas, l’un des rares pays à produire des estimations comparables, 22,6 % de la valeur de la production de l’économie néerlandaise a été livrée numériquement en 2018, contre 29 % pour l’Irlande la même année.

b) Les dépenses totales des ménages en services numériques

Elles sont estimées à 896 millions d’euros en 2020. Les services de streaming vidéo, avec 211 millions d’euros (24 %), représentaient la plus grande catégorie de services numériques, suivis par les jeux en ligne à 137 millions d’euros (15 %) et les jeux d’argent en ligne à 130 millions d’euros (15 %). Les ménages irlandais ont dépensé 49 millions d’euros sur les réseaux sociaux et les sites de rencontre en 2020.  Sur les 896 millions d’euros dépensés par les ménages irlandais en services numériques, 138 millions d’euros (15 %) ont été versés à des entreprises résidentes irlandaisesLa part la plus importante de nos importations de services numériques provenait du Royaume-Uni, à hauteur de 302 millions d’euros, les jeux d’argent en ligne étant le type de service le plus importé du Royaume-Uni.

Dépenses des ménages en services numériques par région/pays, en Irlande 2020 en millions d’euros

7/ L’Australie

La valeur ajoutée de l’activité numérique intégrée en 2021-22 était concentrée dans quatre secteurs principaux : l’information, les médias et les télécommunications, les services professionnels, scientifiques et techniques, le commerce de gros et le commerce de détail, comme le montre le graphique 2. Ensemble, ces quatre secteurs ont contribué à 92,1 % de la valeur ajoutée totale de l’économie numérique.

Le tableau suivant montre également les parts de l’industrie basées sur les données précédentes de 2022 et la répartition actuelle de 2023. La collecte de données pour le commerce électronique – en gros a changé en 2021-22 afin de mieux correspondre à la définition du commerce électronique utilisée par l’OCDE. Ce changement a entraîné une augmentation des valeurs de la valeur ajoutée de l’activité numérique pour le commerce électronique – en gros de 2018-2019 à 2021-2022. Un examen ciblé des entreprises des secteurs de la conception et de l’édition de logiciels a entraîné un déplacement de l’activité économique entre les estimations de l’industrie et une réaffectation de l’activité numérique entre les services de soutien et les logiciels.

Contribution de l’industrie à l’activité numérique VAB (%), répartition précédente et actuelle 2020-21 et répartition actuelle 2021-22, prix courants

Source : https://www.abs.gov.au/articles/digital-activity-australian-economy-2021-22

Part dans la valeur ajoutée totale de l’activité numérique (%), 2019-20 – 2021-22

Source : https://www.abs.gov.au/articles/digital-activity-australian-economy-2021-22

8/ La France

L’Insee a rassemblé les données de la statistique publique rendant compte des transformations de l’économie et de la société par le numérique (https://www.insee.fr/fr/statistiques/8616883).

1/ Les ménages

3 – Évolutions de l’usage d’Internet par pays et par population

En 2022, les Pays-Bas, le Luxembourg et la Finlande ont enregistré la proportion la plus élevée de ménages ayant accès à Internet avec 98 %. L’Espagne (96 %) et le Danemark (95 %) figuraient également parmi les États membres de l’UE affichant le taux d’accès à Internet des ménages le plus élevé. La Grèce (85 %), la Croatie (86 %) et la Bulgarie (87 %) présentaient les taux d’accès à Internet des ménages les plus faibles parmi les États membres de l’UE. Néanmoins, alors qu’une saturation de l’accès à Internet des ménages est observée dans certains des principaux États membres, un rattrapage a été observé entre 2017 et 2022 avec des augmentations de 20 % pour la Bulgarie, 15 % pour Chypre et 13 % pour l’Espagne, la Lettonie, Roumanie et Lituanie. En 2022, la proportion de ménages ayant accès à Internet était de 99 % en Norvège, légèrement au-dessus des scores les plus élevés des États membres de l’UE de 98 % présentés par les Pays-Bas, le Luxembourg et la Finlande.

Accès à Internet des ménages, 2017 et 2022, (% de tous les ménages)

Le graphique suivant met en évidence la fracture urbaine-rurale au sein de l’UE en termes d’accès à Internet. En 2022, les villes présentaient un meilleur accès Internet des ménages avec 94 % contre 92 % pour les villes et banlieues et 90 % pour les zones rurales. La Belgique, la Slovénie et l’Estonie ont fait exception à cette tendance générale, les villes et les banlieues présentant l’accès Internet des ménages le plus élevé par rapport aux villes et aux zones rurales. Malte était le seul État membre de l’UE où l’accès à Internet des ménages était le plus élevé dans les zones rurales. En Allemagne, les villes et les zones rurales se partageaient le pourcentage le plus élevé d’accès à Internet des ménages. Parmi certains des États membres proches de la saturation, la différence d’accès à Internet des ménages entre les villes, les banlieues et les zones rurales était très faible en 2022. En Finlande, au Luxembourg et aux Pays-Bas, la différence était d’environ 1 ou 2 points de pourcentage entre les trois zones géographiques. La Norvège partageait une situation similaire. En Grèce et au Portugal, l’écart entre les villes et les zones rurales en matière d’accès à Internet des ménages a atteint 14 % (chacun) et 12 % en Roumanie.

Accès à Internet dans les ménages par degré d’urbanisation, 2022

En 2022, 90 % des citoyens de l’UE âgés de 16 à 74 ans ont utilisé Internet au moins une fois au cours des trois mois précédant la date de l’enquête. Quatorze États membres se situaient au-dessus de cette moyenne de l’UE en 2022. La proportion la plus élevée d’internautes se trouvait au Luxembourg et au Danemark avec 98 % des particuliers, suivis de la Finlande et de la Suède avec 97 %. En 2022, la Bulgarie (79 %), la Croatie (82 %) et la Grèce (83 %) ont enregistré les taux d’internautes les plus bas de l’UE.

La proportion de la population qui n’avait jamais utilisé Internet était de 7 % en 2022 dans l’UE, mais atteignait 14 % en Grèce et au Portugal, et 13 % en Croatie et en Bulgarie. En 2022, 84 % des personnes dans l’UE accédaient quotidiennement à Internet (graphique suivant), et 5 % supplémentaires l’utilisaient au moins une fois par semaine (mais pas quotidiennement).

En tant que tel, 89 % des citoyens de l’UE âgés de 16 à 74 ans étaient des utilisateurs réguliers d’internet (au moins une fois par semaine). La Norvège a signalé une part de 100 % d’individus ayant utilisé Internet au cours des trois derniers mois précédant l’enquête. La part chute à 96 % pour les utilisateurs quotidiens d’internet. Au Monténégro, la proportion d’individus ayant utilisé Internet au cours des trois derniers mois précédant l’enquête était de 88 %, proche de la moyenne de l’UE de 90 %. En Serbie et en Turquie, la part des internautes était de 84 % et 83 %, respectivement, en 2022. proche de la moyenne européenne de 90 %. En Serbie et en Turquie, la part des internautes était de 84 % et 83 %, respectivement, en 2022. proche de la moyenne européenne de 90 %. En Serbie et en Turquie, la part des internautes était de 84 % et 83 %, respectivement, en 2022.

Internet est essentiellement un moyen de communication. Pourtant, la communication est une activité indispensable dans tous les domaines de la vie quotidienne. En conséquence, Internet s’est répandu dans une grande variété de domaines. Les enquêtes TIC collectent des données sur la médiation d’internet pour un très grand nombre de finalités telles que la communication, l’accès à l’information, l’utilisation de divertissements, En 2022, la proportion d’individus dans l’UE ayant suivi un cours en ligne était de 16 %. Aux Pays-Bas et en Finlande, plus de 30 % des individus âgés de 16 à 74 ans avaient suivi un cours en ligne en 2022. En comparaison, la part des individus ayant suivi un cours en ligne était inférieure à 10 % en Roumanie (3 %), Pologne et Bulgarie (8 % chacun).

Individus ayant suivi un cours en ligne (toute matière confondue), 2022, (% des individus âgés de 16 à 74 ans)

La recherche d’informations sur la santé en ligne : en 2022, 52 % des citoyens de l’UE ont recherché des informations relatives à la santé en ligne (par exemple, blessures, maladies, nutrition, amélioration de la santé, etc.). En Finlande, la proportion atteignait 81 % et elle était supérieure à 70 % dans trois autres États membres : les Pays-Bas (78 %), Chypre (73 %) et le Danemark (71 %). La Roumanie (29 %) et l’Allemagne (37 %) ont enregistré la part la plus faible parmi les États membres en 2022

c/ Achat sur internet

Internet contribue aussi au commerce : un Européen sur deux l’a utilisé au cours des douze derniers mois pour réaliser des achats en ligne, avec de fortes disparités selon les pays : 91 % des Britanniques l’ont fait en 2019, contre 29 % des Bulgares ou des Roumains. Comparativement, la revente de biens via Internet (19 %) reste plutôt rare.

La proportion de personnes âgées de 16 à 74 ans dans l’UE qui ont commandé ou acheté des biens ou des services sur Internet pour un usage privé était de 68 % en 2022, contre 54 % en 2017. Avec 88 %, le Danemark et les Pays-Bas ont enregistré les pourcentages les plus élevés de personnes ayant commandé ou acheté des biens et services en ligne. Dans les États membres suivants, la part des particuliers ayant commandé ou acheté des biens et des services dépassait 75 % : Suède, Luxembourg, Finlande, Tchéquie, Slovaquie, Allemagne et France. En revanche, cette proportion était la plus faible en Roumanie (30 %) et en Bulgarie (23 %). La plus forte augmentation de la proportion d’individus ayant commandé ou acheté des biens ou des services sur Internet entre 2017 et 2022 a été observée en Hongrie (hausse de 31 points de pourcentage) et en Roumanie (hausse de 30 points de pourcentage).

Individus ayant commandé des biens ou des services sur Internet pour un usage privé au cours des 12 mois précédant l’enquête, 2016 et 2021, (% d’individus âgés de 16 à 74 ans)

Utilisation d’internet: pour leurs contacts avec les pouvoirs publics (12 derniers mois) : pourcentage des particuliers en %

Utilisation d’internet: pour obtenir des informations à partir de sites Web des pouvoirs publics : pourcentage des particuliers en %

2/ Les entreprises

a) L’usage en France

Utilisation des dispositifs interconnectés par secteur en fonction de la part des sociétés de 50 personnes ou plus en 2020

3 – L’impression 3D, encore principalement utilisée par les grandes sociétés

Utilisation de l’impression 3D en 2017 et 2019 selon la maîtrise d’œuvre et la taille des sociétés

4 – La robotique reste majoritairement utilisée dans l’industrie

En 2020, 8 % des sociétés de 10 personnes ou plus utilisent un robot. Elles utilisent deux fois plus souvent des robots industriels que des robots de service . Les premiers sont majoritairement utilisés dans l’industrie pour automatiser des tâches manuelles, où 22 % des sociétés en sont équipées. En effet, 63 % des sociétés dotées d’un robot industriel sont industrielles. Cette utilisation s’est malgré tout diversifiée, puisqu’elles étaient 68 % en 2018.

Tâches réalisées par les robots de service dans les sociétés en 2020

5 –  les sites web

Connexion internet, sites web et technologies des sociétés selon le secteur ou leur taille en 2018 en %

1 – Entreprises connectées à Internet via le haut débit fixe

En 2024, la grande majorité (95,36 %) des entreprises de l’UE comptant au moins 10 salariés et des travailleurs indépendants utilisaient une connexion fixe à haut débit pour accéder à l’internet (graphique suivant). La part était encore plus élevée pour les moyennes et grandes entreprises, où la quasi-totalité d’entre elles ont déclaré se connecter à l’internet par le haut débit fixe.

Avec presque toutes les entreprises connectées à Internet via le haut débit, la vitesse de ces connexions mérite toujours l’attention, car l’utilisation d’autres technologies plus avancées par les entreprises repose souvent sur le haut débit de l’Internet. En 2024, 6,53 % des entreprises de l’UE avaient une vitesse de connexion internet inférieure à < 30 Mb/s, les parts les plus élevées ayant une connexion comprise entre ≥ 30 Mb/s mais < 100 Mb/s (23,58%) et entre ≥ 100 Mb/s mais < 500 Mb/s (32,37 %). Plus d’un sixième (17,70 %) avaient une connexion de l’ordre de ≥ 500 Mb/s mais < 1 Gb/s, tandis que les connexions internet les plus rapides (au moins 1 Gb/s) étaient utilisées par 15,09 % des entreprises de l’UE. Comme le montre le graphique 1, la part des grandes entreprises utilisant les vitesses de connexion les plus rapides (≥ 1 Gb/s) était presque trois fois plus élevée (36,40 %) que celle enregistrée pour les petites entreprises (13,27 %).

Entreprises avec connexion fixe à large bande, par classe de taille et vitesse, UE, 2022, (% des entreprises)

Entreprises disposant d’un site web, par fonctionnalité et classe de taille, UE, 2021, (% des entreprises)

3 – Le Cloud Computing

Au lieu de construire ou d’étendre leur propre infrastructure informatique, les entreprises peuvent acheter des ressources informatiques hébergées par des tiers sur Internet. Ce pool de ressources est le plus communément appelé «informatique en nuage (cloud computing)» et comprend un accès flexible, à la demande, à des services tels que les logiciels, la puissance de calcul, la capacité de stockage, etc.

En 2021, 34 % des entreprises de l’UE ont déclaré avoir acheté des services de cloud computing sophistiqués ou intermédiaires (c’est-à-dire au moins l’un des éléments suivants : applications logicielles financières ou comptables ; applications logicielles de planification des ressources d’entreprise (ERP) ; gestion de la relation client (CRM) applications logicielles ; applications logicielles de sécurité ; hébergement de la ou des bases de données de l’entreprise ; plate-forme informatique fournissant un environnement hébergé pour le développement, les tests ou le déploiement d’applications). Les proportions les plus élevées d’utilisateurs de services cloud sophistiqués ou intermédiaires parmi les entreprises se trouvaient en Suède (69 %) et en Finlande (66 %), suivies du Danemark (62 %) et des Pays-Bas (60 %). Dans 14 États membres, la proportion d’entreprises utilisant le cloud computing sophistiqué ou intermédiaire était inférieure à la moyenne de l’UE.

Entreprises utilisant des services de cloud computing sophistiqués ou intermédiaires, 2021, (en % des entreprises)

4 –  L’intensité numérique

L’adoption des technologies numériques par les entreprises peut potentiellement améliorer les services et les produits et accroître la compétitivité. La crise provoquée par le COVID-19 a également montré que la numérisation est cruciale pour améliorer la résilience économique des entreprises.

Le niveau de numérisation des entreprises de l’UE est mesuré par l’indice d’intensité numérique (IDN). Le IDN mesure l’usage des différentes technologies numériques par les entreprises. Comme déjà dit, son score (0-12) est déterminé par le nombre d’entreprises parmi les 12 technologies numériques sélectionnées qui sont utilisées par les entreprises. Plus le score est élevé, plus l’intensité numérique de l’entreprise est élevée, allant de très faible (0-3 technologies utilisées), en passant par faible (4-6), élevée (7-9) et très élevée (10-12). L’indice d’intensité numérique permet de distinguer 4 niveaux d’intensité numérique pour chaque entreprise : très faible, faible, élevé et élevé. Les 12 variables concernent l’utilisation des technologies de l’information et de la communication (TIC), par exemple, l’utilisation de la planification des ressources de l’entreprise (ERP) pour partager des informations entre l’utilisation des médias sociaux et des technologies d’intelligence  artificielle (IA).

Selon l’un des objectifs de la vision de l’UE pour la décennie de la transformation numérique, plus de 90 % des petites et moyennes entreprises (PME) de l’UE devraient atteindre au moins un niveau de base d’intensité numérique d’ici 2030. Le niveau de base implique le utilisation d’au moins quatre des technologies sélectionnées, ce qui signifie qu’elle inclut les entreprises à IDN faible, élevé et très élevé.

En 2022, 69 % des PME de l’UE ont atteint un niveau de base d’intensité numérique, soit 21 % de moins que l’ambition fixée pour 2030. La majorité des PME avaient un faible niveau de numérisation, 31 % d’entre elles obtenant un très faible niveau de IDN. et 38 % un faible niveau de IDN.

Parmi toutes les entreprises de l’UE, 70 % ont atteint un niveau de base d’intensité numérique. Le niveau de IDN variait considérablement selon les entreprises de différentes classes de taille, avec 97 % parmi les grandes entreprises, contre 88 % parmi les moyennes entreprises et 66 % parmi les petites entreprises. Les grandes entreprises se distinguent par la part la plus élevée d’intensité numérique très élevée (30 %) par rapport aux entreprises d’autres classes de taille – 10 % parmi les entreprises de taille moyenne et 2 % parmi les petites. Les grandes entreprises représentaient également la plus faible proportion d’entreprises présentant un très faible niveau d’intensité numérique (3 %) (graphique suivant).

Intensité numérique des entreprises, par classe de taille, UE, 2022, (% d’entreprises)

En 2022, seules 4 % des PME ont atteint un niveau DII très élevé, tandis que 27 % ont atteint un niveau élevé. La plupart des entreprises de petite et moyenne taille ont enregistré des niveaux de DII faibles (38 %) ou très faibles (31 %). Les proportions les plus élevées de PME atteignant un niveau DII très élevé se trouvaient au Danemark (12 %), en Suède et en Finlande (9 % chacun). La Bulgarie et la Grèce étaient à la traîne, avec moins de 20 % de PME atteignant une intensité numérique élevée ou très élevée. Les niveaux d’intensité numérique parmi les PME ne différaient pas beaucoup des niveaux d’intensité numérique parmi les entreprises de toutes tailles, tant au niveau de l’UE qu’au niveau national (graphique suivant).

Intensité numérique des entreprises, par classe de taille, 2022, (% d’entreprises)

5 – Emploi et recrutement de spécialistes des TIC

En 2024, 20,05 % des entreprises de l’UE employaient des spécialistes des TIC. Le pourcentage de grandes entreprises employant des spécialistes des TIC (78,44 %) était plus de cinq fois supérieur au pourcentage de petites entreprises employant des spécialistes des TIC (14,04 %) (graphique suivant). En 2024, 9,55 % des entreprises de l’UE ont déclaré avoir recruté ou tenté de recruter des spécialistes des TIC en 2023 et 5,49 % ont eu des difficultés à pourvoir ces postes vacants.

Entreprises employant, recrutant et ayant des postes vacants difficiles à pourvoir pour les spécialistes des TIC, par classe de taille, UE, 2024 (% des entreprises)

La formation est essentielle pour améliorer ou doter les employés de nouvelles compétences en TIC. La formation aux TIC est pertinente pour l’ensemble du personnel, en particulier pour les spécialistes des TIC, mais aussi pour les autres employés, c’est-à-dire les non-spécialistes des TIC. En 2023, 22,29 % des entreprises de l’UE ont dispensé une formation à l’ensemble de leur personnel afin d’améliorer leurs compétences en matière de TIC. Le ratio a atteint 72,62 % parmi les grandes entreprises, soit plus de quatre fois plus que pour les petites entreprises (17,21 %)

Entreprises employant des spécialistes en TIC, 2024 (% des entreprises)

6 – Entreprises actives dans le commerce électronique

Le commerce électronique fait référence au commerce de biens ou de services sur des réseaux informatiques tels qu’Internet. Les ventes en ligne concernent la réception de commandes par des méthodes spécialement conçues pour la réception de commandes, soit via échange électronique de données ou par l’intermédiaire de sites web ou d’applications (ventes en ligne); les commandes reçues au moyen de messages électroniques saisis manuellement sont exclues.

Près d’une entreprise de l’UE sur quatre a réalisé des ventes en ligne en 2023.

En 2023, 23,83 % des entreprises de l’UE ont réalisé des ventes par voie électronique. Ces ventes en ligne représentaient 19,12 % du chiffre d’affaires total généré en 2023 (graphique suivant).

Entreprises réalisant des ventes électroniques et chiffre d’affaires provenant des ventes électroniques, par classe de taille, UE, 2023, (% d’entreprises / % du chiffre d’affaires

Les entreprises qui reçoivent des commandes de commerce électronique peuvent être divisées entre celles qui effectuent des ventes électroniques via un site Web ou des applications (ventes en ligne) et celles qui effectuent des ventes électroniques via l’échange de données informatisé (EDI). Bien qu’une proportion plus élevée (20,55 %) d’entreprises aient utilisé des sites web et des applications pour réaliser des ventes en ligne en 2023 que les ventes de type EDI (6,14 %), la part du chiffre d’affaires généré par les ventes en ligne dans le chiffre d’affaires total généré par les entreprises de l’UE était relativement faible, s’établissant à 7,32 %, contre 11,78 % pour le chiffre d’affaires généré par les ventes de type EDI (graphique suivant). En termes relatifs, la répartition du chiffre d’affaires entre celui généré par les ventes en ligne via des messages de type EDI et celui généré par les ventes en ligne a été la plus prononcée en Slovénie, au Danemark, en Italie et en Finlande, où les ventes de type EDI représentaient une part du chiffre d’affaires total au moins deux fois supérieure à celle enregistrée pour les ventes en ligne. En revanche, en Lettonie, en Irlande, en Lituanie, en Bulgarie, à Chypre et en Grèce, la part du chiffre d’affaires total générée par les ventes en ligne était supérieure à celle générée par les ventes de type EDI.

Chiffre d’affaires des ventes électroniques, par type de commande, 2023 (% du chiffre d’affaires total)

Dans l’ensemble de l’UE, les entreprises ont généré 7,32 % (La France venant en dernier avec  4,35 %) de leur chiffre d’affaires total grâce aux ventes en ligne en 2023, consistant en des ventes par l’intermédiaire d’un site web ou d’applications. La figure 18 présente une analyse de la répartition de ces ventes entre les différents types de clients. Le chiffre d’affaires total provenant des ventes Web à d’autres entreprises et au gouvernement (B2BG) était de 3,87 %, tandis que 3,42 % du chiffre d’affaires total provenait des ventes Web d’entreprise à consommateur (B2C).

En 2023, 85,77 % des entreprises de l’UE réalisant des ventes en ligne utilisaient leur propre site web ou application pour leurs ventes, tandis que 45,25 % utilisaient un marché du commerce électronique. En Estonie (98,11 %), en Tchéquie (95,12 %) et en Suède (95,04 %), plus de 95 % des entreprises réalisant des ventes en ligne ont vendu en ligne par l’intermédiaire de leur propre site web ou application. La part la plus faible a été enregistrée en Lituanie (46,87 %), où les entreprises réalisant des ventes en ligne préféraient vendre via des places de marché de commerce électronique (86,64 %). Des parts élevées d’entreprises réalisant des ventes en ligne par l’intermédiaire de places de marché de commerce électronique ont également été enregistrées en Pologne (63,46 %), en Grèce (63,37 %), à Chypre (62,49 %) et en Italie (60,40 %)

c)  Quelques données complémentaires au niveau mondial

L’OCDE publie aussi de nombreuses données sur son site. Il a ainsi identifié ci-dessous les cinq principales catégories qui sont importantes pour évaluer les marchés du haut débit. Par exemple l’Internet haut débit par fibre a dépassé pour la première fois  le câble pour devenir la principale technologie haut débit fixe dans les 38 pays membres de l’OCDE avec 34,9 % des abonnements haut débit fixe, selon les dernières données. Les abonnements à la fibre ont augmenté de 18,6 % sur l’année 2021 pour devancer le câble, qui représente désormais 32,4 % des abonnements haut débit fixes, tandis que le DSL à 27 % est en baisse. C’est une bonne nouvelle pour la fourniture de services et d’applications à forte intensité de données, compte tenu de la capacité symétrique offerte par la fibre. La plus forte croissance a été enregistrée au Costa Rica, en Israël, en Grèce et en Belgique, qui ont tous augmenté leurs connexions par fibre de plus de 80 % en 2021. La part de la fibre dans le haut débit total est désormais de 50 % ou plus dans 13 pays de l’OCDE, dépassant 50 % en 2021. au Chili, en Finlande, au Luxembourg, en Nouvelle-Zélande, en Norvège et au Portugal, et plus de 70 % en Islande, au Japon, en Corée, en Lettonie, en Lituanie, en Espagne et en Suède.

Abonnements au haut débit fixe pour 100 habitants, par technologie, décembre 2021

Abonnements au haut débit mobile pour 100 habitants, par technologie, décembre 2021

Utilisation des données mobiles par abonnement au haut débit mobile et par mois, 2021

Croissance annuelle des abonnements à la fibre optique, 2020-2021

Progression des abonnements au haut débit fixe par technologie (en millions)

VI – LE PARTAGE VOLUME-PRIX ET LES ÉVOLUTIONS DES PRIX

On ne s’intéresse ici qu’au partage volume-prix des produits du numérique, non à celui des branches d’activité qui utilisent ces produits pour en fabriquer d’autres.

Il convient de distinguer les biens et les services. On s’interroge ainsi sur la mesure de la croissance du PIB en volume [8]. Pour juger du partage volume-prix des activités numériques, mieux vaut se référer au prix de production ou de consommation des ménages qu’aux prix de valeur ajoutée. D’une part, les critiques sur la qualité du partage volume-prix portent sur les prix de production. Le manuel d’Eurostat des volumes et des prix de 2005 s’intéresse d’abord aux prix de production  D autre part la valeur ajoutée en volume résulte du calcul de la double déflation, donc est plus fragile. Or on dispose de la  production en volume de quelques pays sur longue période dans la base de données d’Eurostat, ce qui est relativement nouveau. Dans la page Partage Volume Prix et productivité , on s’est référé aux données de l’OCDE pour analyser les évolutions des prix en prenant en compte les États-Unis.

1/ Les évolutions de prix des biens du numérique

Le sens des biais pour chaque méthode est difficile à estimer. Pour illustrer l’impact des ajustements qualité, l’Insee a proposé une simulation sur l’IPC français de 2016 à 2018 en n’effec­tuant aucun ajustement pour la qualité pour les produits disparus et remplacés appartenant au champ du matériel de téléphonie et de télécopie et du matériel audiovisuel, photographique et de traitement de l’information, c’est‑à‑dire que en considérant que les nouveaux produits sont équivalents aux générations précédentes en termes de qualité. Sans ajustement qualité, l’indice d’ensemble aurait été plus dynamique de 0.1 point par an.

Les effets qualité de la production y seraient donc très mal pris en compte. La consommation de données aurait augmenté de près de 2300% entre 2010 et 2017 au Royaume‑Uni, et pourtant la valeur ajoutée brute réelle du secteur des services de télécommunications a diminué de 8% entre 2010 et 2016, affichant l’un des taux de croissance de la productivité les plus bas de son histoire [7]. Ce décalage entre l’amélioration rapide des technologies et la performance économique mesurée vient en grande partie des déflateurs appliqués à la production. Dans ce contexte, certains suggèrent que les déflateurs officiels sous estiment  la «vraie» baisse des prix de ces produits et, en conséquence, la croissance économique réelle.

En utilisant ces deux méthodes, ils concluent que les services de télécommunications ont enregistré une baisse de prix comprise entre 37% et 96% de2010 à 2017, bien au delà du déflateur actuel (+3%). Ces améliorations alternatives du calcul de l’indice des prix des services de télécommunications, qui permettent de prendre en compte des services de données haut débit, suggèrent que la production réelle du secteur des services de télécommunications a été largement sous‑estimée au Royaume‑Uni (et sans doute dans d’autres pays) ces dernières années.

Ces deux options illustrent une différence clé entre les approches des ingénieurs et des économistes : ceux-ci observent divers produits dont les prix et les poids sont différents au sein d’un panier de biens, fournis via la transmission de données, tandis que les ingénieurs observent le secteur des services de télécommunications ne produisant qu’un seul produit (les données transmises, qui sont utilisées de plusieurs façons pour fournir différents services), où le coût par bit de données a enregistré une baisse claire et significative au fil du temps.

c) La méthode en Australie

L’économie numérique comprend de nombreux produits apparemment gratuits, donc en principe hors du champ de la comptabilité nationale. des nouveaux services qui ne sont que partiellement ou faussement gratuits. L’encyclopédie en ligne Wikipedia, l’échange d’appartements ou l’hébergement temporaire et gratuit reposent sur un « modèle collaboratif à fonctionnement essentiellement non marchand » en sont des exemples.

Les services totalement gratuits ne sont comptés dans le PIB qu’à la hauteur des quelques emplois rémunérés qu’ils créent et des biens et services payants qu’ils consomment pour leur fonctionnement. Ils mettent en relation des particuliers sur internet moyennant perception d’une commission. C’est uniquement cette commission qui est enregistrée en comptabilité nationale. On pourrait penser que le partage volume-prix et la mesure du PIB en volume n’est pas affectée par cette mutation. Par exemple, la location d’un logement sur AirBnB ne devrait pas modifier vraiment le PIB car la comptabilité nationale considère que le service de logement (branche L68I) est produit quoi qu’il arrive, et évalué via les loyers imputés, que ce logement soit effectivement occupé par son propriétaire, temporairement vacant ou loué à des touristes de passage.

Mais le recours à AirBnB se fait au détriment de la demande de services hôteliers classiques. Leurs prix sont moins chers. Faut-il considérer que la location d’un logement coûtant deux fois moins cher qu’un hôtel (branche NAF55) se traduit par une baisse en volume de la consommation touristique (voir page Compte du tourisme) ? Un autre traitement serait : le locataire paie 100 au propriétaire qui reverse une commission de 10 à la plateforme dont le siège social se trouve par exemple en Irlande. Il paie aussi des charges de chauffage de gardiens d’immeubles, etc…. pour un montant de 30.  Sachant que les particuliers représenteraient de l’ordre de 85% des nuitées (15% pour les voyages d’affaire), la production de la NAF55 serait augmentée de 100. Mais on retire 30 à la production de la branche L68I (anciennement inclus dans cette branche). Le PIB en valeur est augmenté par rapport au traitement actuel.

Des équivalents monétaires de ces services gratuits peuvent être évalués. Cependant, il n’y a pas forcément lieu de les agréger au cadre central des comptes nationaux, d’une part en raison de leur fragilité, et d’autre part au vu de ce que sont les principaux usages des comptes nationaux. La fonction principale des comptes est en effet d’évaluer comment sont générés et répartis les revenus monétaires. Y rajouter l’équivalent monétaire de services qui échappent à la sphère de l’échange monétaire relève plutôt de comptes satellites.

Toutefois, l’émergence de substituts gratuits à des biens ou services payants ne serait qu’un cas extrême d’apparition de substituts meilleur marché que les produits d’origine : il n’y aurait pas de raison de la traiter différemment. Les indices de prix en tiennent d’ailleurs un peu compte. Dans le cas rare où c’est un bien existant qui devient gratuit, on enregistre bien une baisse de 100 % de son prix, pondérée par son poids initial dans le budget des ménages. Il y a aussi le fait que l’arrivée de nouveaux produits gratuits doit normalement tirer vers le bas les prix de leurs substituts payants, ce que les indices de prix prennent en compte.

Avec l’explosion du numérique, de nombreuses questions découlent ainsi pour la comptabilité nationale, dont celle de la prise en compte des nouvelles formes de gratuité. Trois solutions sont envisageables pour essayer de leur donner une valeur monétaire : en considérant les trois modes possibles de valorisation du gratuit qui sont actuellement en débat et qui ont parfois connu de premières tentatives de mise en œuvre. Il s’agit : (a) de la valorisation par les recettes publicitaires pour ceux de ces services dont c’est le mode  de financement indirect ; (b) d’évaluations directes du service rendu aux utilisateurs, via l’évaluation de leur consentement à payer ou par les méthodes usuelles de valorisation du temps domestique ; et enfin (c) de la valorisation des données générées par l’usage de ces services, qui sont une autre façon d’assurer leur rentabilité immédiate ou à terme [9].

Autre exemple de source statistique, l’enquête TIC 2022 est faite à partir d’in échantillon de près de 15 000 observations et 34 variables qui peuvent être découpées en deux catégories :

• Des variables explicatives qui décrivent les informations relatives aux individus enquêtés telles que leur âge, leur lieu de vie ou encore leur état matrimonial,
• les variables d’intérêt liées au module « services gratuit »: dans ce module, les questions sont portées autour de cinq ensembles de services gratuits :

— Les services de Global Positioning System (GPS) ou de cartes en ligne : Waze, GoogleMaps, Michelin, Citymapper, Mappy, …

— Les services de vidéos gratuites enstreaming : Youtube, Dailymotion, Twitch, …

— Les services de courriers électroniques : Gmail, Yahoo !, Outlook, …

— Les réseaux sociaux : Facebook, Twitter,TikTok, Instagram, Snapchat, …

— Les moteurs de recherche : Google, Bing,Yahoo !, …

Au final, il ne serait pas nécessaire de modifier fondamentalement le cadre de base du SNA pour tenir compte des produits gratuits… … Toutefois, la logique qui sous-tend le traitement des produits gratuits doit être documentée et le cadre de la mesure indirecte des produits gratuits dans le PIB doit être expliqué. L’explication devrait inclure le regroupement avec des produits tarifés qu’ils aident à vendre.

Il convient d’accroitre la visibilité du gratuit a l’aide d’un compte satellite. Plusieurs options de comptes ont été proposées, celle retenue augmente la visibilité :

• du rôle du ménage dans la consommation de produits numériques « gratuits » .
• de l’intersection entre les produits numériques « gratuits » et les données en tant qu’actif.
• du rôle du ménage dans la production de contenu numérique.
• évitent le double comptage de la production et de la valeur ajoutée.

VIII – LE PIB EN VOLUME EST IL MAL ESTIMÉ DU FAIT DU NUMÉRIQUE ?

1/ le débat sur la croissance du PIB

On s’appuie ici uniquement sur une étude de l’Insee [10]. Celle-ci ne pose pas vraiment la question précédente de la prise en compte ou non de servuces gratuits.

La croissance a ralenti depuis une vingtaine d’années, ce qui peut sembler paradoxal dans un contexte marqué par des innovations de grande ampleur. Selon une hypothèse assez répandue, les outils traditionnels de mesure de la croissance économique seraient inadaptés à la mesure des nouvelles formes de croissance permises par l’économie numérique. Cette question a plusieurs dimensions . Tout d’abord, la numérisation ou plus généralement les TIC conduisent à un renouvellement accéléré des biens et services marchands. La valeur monétaire de ces nouveaux biens et services reste bien enregistrée dans les comptes en valeur : le problème est d’y séparer l’effet de volume et l’effet de prix. Si la mesure des prix sous‑estime la façon dont la numérisation réduit le coût d’accès aux biens et aux services, ou si elle sous‑estime les gains en qualité associés aux nouveaux biens, alors la croissance en volume est sous‑estimée. Diverses tentatives ont été faites pour donner des majorants du biais sur la mesure de la croissance.

Ce problème n’est toutefois pas nouveau : une part substantielle de la croissance économique a toujours été portée par le renouvellement et la diversification des biens et services. Les techniques de mesure des prix prennent ce problème en compte. Elles ne peuvent le faire de manière absolument parfaite, mais diverses études estiment le risque d’erreur de mesure à quelques dixièmes de points, c’est‑à‑dire de l’ordre de celui qui aurait déjà existé avant la numérisation de l’économie, et cet écart ne se serait pas spécialement aggravé sur la période récente, car la problématique des nouveaux produits est ancienne : ceci écarterait l’hypothèse que le ralentissement actuel de la croissance serait un simple artefact lié à une détérioration de la qualité des partages volumes-prix. En outre, dans certains pays, le covoiturage, le partage de logements et les produits et services numériques ont récemment été introduits dans l’indice des prix à la consommation (IPC).

Ainsi la faible croissance économique mesurée au cours des deux dernières décennies heurterait la perception que l’on a d’une économie numérique et innovante. Est‑elle le reflet d’une inflation sur‑estimée ? On note au passage que l’inflation, déjà très basse juusqu’en 2018, est quant à elle régulièrement questionnée par les consommateurs qui la perçoivent, au contraire, comme sous‑estimée. Le partage volume‑prix repose sur un certain nombre d’hypothèses (notamment que les différences de prix entre produits reflètent des différentes d’utilité pour le consommateur) qui peuvent être questionnées. Mais l’incertitude qui entoure ces hypothèses ne semble pas de nature  à expliquer le ralentissement de l’économie française sur la période récente.

En outre, avec la numérisation, il n’y a plus d’interlocuteurs. Il y a certes des gains de productivité. Mais ne faut-il faut pas aussi tenir compte du temps passé sur internet par l’usager pour obtenir des services traditionnels ? La qualité des services est-elle toujours la même avec la numérisation ? Les changements constants de logiciels comme en France ne détériorent ils pas parfois cette qualité au lieu de l’améliorer (voir page Vers un Tableau entrées-sorties idéal et mondial) ?

Autre question non abordée ici, le numérique favorise la mobilité des actifs intangibles des grandes entreprises multinationales et des flux de revenus associés, ce qui est susceptible de fausser la mesure de la production locale. Ce problème, probablement le plus important pour le moment, peut prendre une ampleur particulièrement marquée dans les petits pays à fiscalité attractive, pour lesquels cela conduit à s’interroger sur la façon de continuer à suivre une notion pertinente de production « intérieure » (voir page PIB irlandais).

2/ Des conséquences assez limitées sur l’évolution de l’indice du prix à la consommation

Le sens des biais pour chaque méthode est difficile à estimer. Pour illustrer l’impact des ajustements qualité, L’Insee a  proposé une simulation sur l’IPC français de 2016 à 2018 en n’effectuant aucun ajustement pour la qualité pour lesproduits disparus et remplacés appartenant au champ du matériel de téléphonie et de télécopie et du matériel audiovisuel, photographique et de traitement de l’information, c’est‑à‑dire que l’on considère que les nouveaux produits sont équivalents aux générations précédentes en termes de qualité. Sans ajustement qualité, l’indice d’ensemble aurait été plus dynamique de 0.1 point par an (graphique suivant). Pour ce secteur,les nouveaux produits sont en effet plus onéreux en moyenne que ceux qu’ils remplacent. Les méthodes de recouvrement neutralisent toute la différence de prix liée à l’introduction d’un nouveau produit, comme une différence de qualité. Si le nouveau produit est proposé à un prix plus élevé que la nouvelle qualité qu’il incorpore, tablant sur l’attrait pour la nouveauté, le modèle par recouvrement sous‑estimera l’inflation. Les modèles hédoniques, quant à eux, ne neutralisent que la différence de prix liée aux variations de caractéristiques mais si le modèle économétrique omet une caractéristique (notamment une caractéristique nouvelle spécifique à la nouvelle génération de produits), il sous‑estime le changement de qualité incorporé dans le nouveau produit et surestime l’inflation. Il n’est donc pas surprenant que les ajustements par recouvrement débouchent sur des évolutions de prix moins dynamiques que les modèles hédoniques

Indice des prix à la consommation d’ensemble ajusté ou non pour la qualité des biens numériques (base 100 en 2015)

a) Des gains de productivité importants entre 1995 et 2007 puis très faibles ensuite

Les économistes s’interogent sur le lien entre révolution numérique et gains de productivité du travail. Or, malgré la montée en puissance du numérique, la croissance de la productivité du travail dans les pays de l’OCDE a fortement diminué au cours des dernières décennies (graphique suivant).Da,s de nombreux pays les gains passenr de +3% à +1,5% par an entre 1998 et 2007 voire +1% entre 2008 et 2017 comem aux États-Unis (de +2% à +0,5% en France).On note que le ralentissement est qasi-général mais que les gains restent plus élevés souvent des des petits pays  à forte croissance du PIB : Estionie, Pologne, Corée du Sud, Lituannie, Islande, Slovaquie,…  comme si les gains de productivité déoendaient d’abord de laplus ou moins forte  croissance du PIB (cas aussi des États-Unis et de l’Australie). En revanche les gaisn de productivité tendent vers 0 après 2007 au Royaume-Uni, Italie, France; Belgique mais aussi dans quelques petits pays.

Il y a donc eu des gains de productivité de productivité du travail dans la phase première de la révolution numérique des années mais qui s’essouflent très vite au moment de la crise finanière. Le ralentissement de la productivité a commencé avant la crise et, une décennie après celle-ci, la croissance de la productivité demeure atone malgré quelques améliorations récentes. Il semble donc que les facteurs structurels jouent un rôle important dans le fléchissement observé.

Cette évolution ne se résumerait pas à un problème de mesure. Des incertitudes croissantes pèsent sur la mesure de la productivité, notamment à cause de la progression du numérique et du rôle grandissant des actifs incorporels (algorithmes et données par exemple) et sur la mesure de la croissance du PIB en volume -du fait de la mauvaise prise en compte de l’effet -qualité (voir page Partage Volume Prix et productivité). Cependant, la plupart des chercheurs s’accordent à dire que les défauts de mesure ne sont pas la raison principale du ralentissement observé de la productivité.

Le passage au numérique n’a ainsi pas généré de gains de productivité globaux suffisants jusqu’à présent pour compenser les effets des facteurs structurels. Cette situation tranche avec la précédente vague de transformation numérique de la fin des années 1990, associée notamment à la diffusion des micro-ordinateurs, qui avait donné un coup de fouet à la productivité, tout au moins aux États-Unis. La dynamique de productivité décevante engendrée par la vague de transformation numérique actuelle s’impose comme l’une des grandes énigmes économiques de la croissance mondiale actuelle, au point que l’en emploie parfois à son propos l’expression de « nouveau paradoxe de la productivité » en référence au précédent paradoxe de la productivité formulé par Robert Solow en 1987 « Vous pouvez voir l’ère informatique partout, sauf dans les statistiques de la productivité.

Croissance de la productivité du travail en moyenne annuelle

En fait il y aurait deux catégorises d’entreprises pour schématiser. Une étude de l’Insee portant sur le secteur tertiaire  distingue les services de basse et moyenne technologies (commerces, transports, hébergements, activités de servies administratifs et de soutien,..) et ceux de haute technologie  (information, télécommunication, logiciels,…) (voir page Secteur tertiaire), . Les entreprises qui disposent d’un meilleur accès aux compétences techniques, de gestion et d’organisation clés ont mieux tiré leur épingle du jeu que les autres. Ces entreprises étaient déjà globalement plus productives que l’entreprise moyenne, et la transformation numérique leur a permis de creuser leur avance (graphique suivant). En outre, les faibles coûts marginaux et les effets de réseau élevés qui caractérisent certaines activités numériques ont tendance à profiter à un petit nombre d’entreprises « superstars » très productives, avec lesquelles les autres entreprises ont de plus en plus de mal à rivaliser.

Même dans les secteurs à contenu technologique relativement faible (services d’hôtellerie et de restauration par exemple, la généralisation de la notation et l’évaluation en ligne par les utilisateurs tend à orienter la demande vers les entreprises les plus productives.

À l’avenir, les nouvelles technologies qui requièrent des compétences complexes, telles que l’intelligence artificielle, et des investissements incorporels de grande ampleur (par exemple dans la R-D, les algorithmes et les données) risquent d’accentuer encore davantage l’avance des entreprises les plus productives sur les moins productives.

La dispersion des niveaux de productivité entre entreprises a augmenté, en particulier dans les secteurs à forte intensité numérique; productivité multifactorielle moyenne, indice de 2009 = 100

Comparaison avec l’analyse des pertes de productivité au deuxième trimestre 2023 de l’OFCE et de la Banque de France (contributions à l’écart à la tendance pré-crise Covid, en points de pourcentage)

b) La transformation numérique s’est accélérée mais demeure incomplète

La transformation numérique est un processus complexe et multidimensionnel, rendu possible par l’augmentation rapide de la puissance de calcul, des capacités de stockage de données et de la vitesse des communications. Ces facteurs ont favorisé l’émergence d’un vaste écosystème de technologies diversifiées, parmi lesquelles certaines sont utilisées avant la crise de 2009 (logiciels de gestion des services de guichet et d’arrière-guichet et informatique en nuage par exemple) tandis que d’autres sont d’adoption plus récente (intelligence artificielle par exemple). Cet écosystème en mutation rapide se caractérise par d’étroites complémentarités entre les technologies et par le rôle de plus en plus prépondérant des données en tant que source de valeur . Ces technologies transforment la façon dont les entreprises produisent biens et services, mais aussi la façon dont elles interagissent entre elles et avec les consommateurs, dans la mesure où une part croissante de ces interactions s’opère par le biais des plateformes électroniques.

L’internet est un instrument clé des technologies numériques. De nos jours, l’internet de base est accessible pratiquement partout dans les pays de l’OCDE. Cependant, l’accès à l’internet à haut débit, incontournable pour l’utilisation des technologies récentes à haute intensité de données, reste parfois coûteux et difficile, en particulier dans les zones rurales et reculées.

Le rythme d’adoption des technologies numériques par les entreprises s’est notablement accéléré ces dernières années. Cependant, tous les pays ne sont pas logés à la même enseigne (graphique suivant). Les disparités d’adoption entre secteurs et entre entreprises pourraient s’expliquer dans une certaine mesure par les différences intrinsèques des besoins technologiques. Par exemple, les activités qui comprennent une plus grande part de tâches répétitives devraient retirer de plus amples avantages de la transformation numérique. Malgré tout, ces différences n’expliquent pas la totalité des disparités d’adoption. Ainsi, si les industries manufacturières ont tendance à profiter davantage du passage au numérique, le taux d’adoption des technologies numériques est plus élevé en moyenne dans les activités de services. Par conséquent, il existe encore probablement une marge inexploitée en ce qui concerne l’adoption des technologies numériques existantes, et la concrétisation de ce potentiel pourrait générer des gains de productivité au-delà des possibilités (plus difficiles à évaluer) offertes par les technologies plus récentes mais encore relativement peu éprouvées ou en phase de développement (intelligence artificielle).

Taux d’adoption d’une sélection de technologies numériques par les entreprises selon les pays

Part des emplois à forte intensité numérique

Dans le graphique du haut, les pays sont classés selon le taux moyen d’adoption des trois technologies. Seules les entreprises ayant au moins dix salariés sont prises en compte, sauf pour le Japon (au moins 100 salariés) et la Suisse (au moins cinq salariés). Sauf indication contraire, les données sur les logiciels de gestion intégrés et de gestion de la relation client portent sur 2017. Concernant l’informatique en nuage, les données relatives à l’Australie portent sur l’exercice 2015/16 ; les données pour le Canada se rapportent aux entreprises qui ont effectué des dépenses de « logiciels en tant que service (SaaS) » ; pour l’Islande, les données portent sur 2014, et pour la Corée, sur 2015.
Source : OCDE (2019e), Measuring the Digital Transformation: A Roadmap for the Future, sections 4.2 et 6.1, Éditions OCDE,

Une autre caractéristique de la transformation numérique est l’essor rapide des plateformes électroniques. Les plateformes créent de manière croissante des liens entre les consommateurs et les prestataires de services – qui peuvent être des entreprises ou des travailleurs indépendants – dans des secteurs tels que  le transport de personnes, l’hébergement, la restauration, le commerce de détail, la finance, les loisirs et les services à la personne . Comme le montre le graphique suivant, les plateformes ont connu un essor très rapide en moyenne depuis le milieu des années 2000, mais elles ne se sont pas déployées au même rythme dans tous les pays. Considérés ensemble, quatre secteurs dans lesquels les plateformes sont devenues des intermédiaires prépondérants (hôtels, restaurants, commerce de détail et taxis) comptent pour un quart environ de l’emploi des entreprises non agricoles dans les pays de l’OCDE. Autre statistique qui se superpose partiellement à la précédente, les travailleurs indépendants des plateformes

Utilisation des plateformes électroniques dans une sélection de secteurs (hôtels, restaurants, taxis et  commerce de détail)

c) La transformation numérique peut dynamiser la productivité de diverses manières

Les technologies numériques peuvent aider les entreprises à améliorer les processus de conception des produits et de production, à automatiser les tâches répétitives, à effectuer certaines tâches à distance et à établir des relations plus fluides avec leurs fournisseurs et clients, entre autres. Elles peuvent également produire des effets d’entraînement positifs sur les autres entreprises, y compris les entreprises de faible niveau technologique.

Par exemple, les plateformes électroniques peuvent réduire l’asymétrie de l’information entre les prestataires de services (souvent de faible niveau technologique) et leurs clients, et permettent aux entreprises d’accéder à des marchés plus vastes, synonymes de possibilités de développement accrues pour les entreprises productives. Selon une analyse empirique menée dans quatre secteurs (hôtels, restaurants, commerce de détail et taxis) de différents pays, le développement des plateformes a renforcé la productivité des prestataires de services existants durant la dernière décennie. La croissance de la productivité multifactorielle est mesurée sous la forme d’un résidu, c’est-à-dire la part de la croissance du PIB qui n’est pas expliquée par l’évolution des facteurs travail et capital, dans le cadre d’une fonction de production de Cobb-Douglas. Les gains sont substanciels : environ 0.4 % chaque année entre 2011 et 2017 (soit environ 2.5 % au total) pour le prestataire de services moyen du secteur dans les pays où les plateformes se sont développées relativement vite (premier graphique suivant). Cet ordre de grandeur est à peu près comparable à celui observé pour l’effet du développement de l’accès à l’internet à haut débit.

Gains annuels de productivité multifactorielle associés au développement des plateformes électroniques pour l’entreprise moyenne dans diverses activités de services

Plus généralement, les technologies numériques peuvent stimuler la productivité à long terme en soutenant les activités de recherche et d’innovation des entreprises et des administrations publiques et favoriser le renforcement des compétences, par le biais notamment des formations en ligne et des jeux éducatifs.

Les travailleurs plus qualifiés et les entreprises plus productives sont généralement mieux à même d’exploiter ces  complémentarités que ne le sont les autres travailleurs et entreprises. Par conséquent, les entreprises plus productives ont davantage profité de la transformation numérique dans l’ensemble (draphique suivant), et les entreprises retardataires ne parviennent pas à les rattraper . La moitié environ de l’augmentation de la dispersion de la productivité entre entreprises observée durant la période 2010-15 peut être reliée à la transformation numérique . Dans un scénario extrême de dispersion de la productivité, il existe un risque que certaines entreprises « superstars » très productives réussissent à échapper à la concurrence grâce aux actifs incorporels qui leur sont propres (données et algorithmes par exemple), en particulier dans les secteurs caractérisés par des coûts marginaux faibles et des effets de réseau élevés.

Augmentation de la productivité multifactorielle à l’échelon des entreprises associée à une augmentation de 10 points de pourcentage de l’adoption d’une sélection de technologies numériques à l’échelon sectoriel

d) Le manque de concurrence aurait frainé les de gains de productivité au delà de 2009

Il existe des facteurs explicatifs au ralentissement très net de la productivité lié au numérique outre les effets hors numérique mentionnés ci-dessus (ralentissement de la croissance du PIB, désindustrialisation, …). Parmi ces facteurs, les économistes citent celui de la concurrence. Les grandes entreprises américaines des GAFAM en situation de quasi monopole auraient empêché les entreprises innovantes d’entrer sur le marché.

La transformation numérique apporterait du bon et du moins bon sur le plan de la concurrence. Au versant positif, certaines technologies numériques permettent aux entreprises de changer d’échelle sans masse critique et facilitent la diffusion de l’information, offrant aux jeunes entreprises innovantes la possibilité de prendre pied sur les marchés et de concurrencer des entreprises existantes de plus grande taille. Cependant, de nombreuses activités numériques (parmi lesquelles les plateformes électroniques) se caractérisent par des coûts marginaux faibles, des effets de réseau multifaces élevés et le rôle central des données et des algorithmes en tant que sources de valeur, autant de facteurs qui peuvent susciter des dynamiques du « presque tout au gagnant ». Par exemple, la part de marché médiane des plateformes électroniques les plus importantes dans les certains secteurs et pays  est de 64 %. Dans la grande majorité des cas, la plateforme dominante était déjà la plus importante au cours des deux années précédentes.

Les conséquences globales de cette situation sont difficiles à estime :

• D’un côté, la concentration peut améliorer l’efficience, dans la mesure où l’augmentation du nombre d’utilisateurs et du volume de données disponibles sur les transactions permet à la plateforme d’améliorer ses algorithmes et la fiabilité de ses notations. En outre, un certain niveau de pouvoir de marché peut s’interpréter comme une rente légitime qui récompense les efforts d’innovation passés, voire être le signe d’une concurrence saine.
• D’un autre côté, les entreprises dont le pouvoir de marché est trop profondément installé peuvent utiliser les brevets à des fins stratégiques ou acheter de petites entreprises innovantes pour étouffer la concurrence , ce qui peut, à terme, nuire à l’innovation, aux niveaux de vie et à l’inclusivité.

Bien que ces questions méritent des analyses plus approfondies, des données empiriques préliminaires indiquent que le renforcement du pouvoir de marché commence dans certains cas à devenir préjudiciable à l’efficience économique. On a constaté que l’augmentation des marges est corrélée dans un premier temps avec une hausse, puis ensuite avec une baisse des taux d’investissement et d’innovation, en particulier dans les secteurs très concentrés. Ce résultat va dans le sens de la relation en U inversé entre l’intensité de la concurrence et l’innovation décrite selon P. Aghion.

De même, il apparaît que les gains de productivité associés à l’essor des plateformes électroniques sont plus faibles lorsque le marché des plateformes est dominé par une plateforme unique et que cette domination perdure dans le temps (sraphique suivant). Par conséquent, au-delà de la concentration, c’est surtout le caractère contestable des marchés de plateformes qui est important pour l’efficience. Par exemple, une plateforme dominante qui n’est pas confrontée aux pressions de la concurrence ne sera peut-être pas incitée à innover et investir dans des processus de notation et d’évaluation dignes de confiance20. Elle pourra de surcroît être tentée d’utiliser sa position de monopole ou monopsone pour tirer des rentes économiques des prestataires de services ou des utilisateurs, par exemple en prélevant des frais élevés ou en offrant des conditions défavorables à certains utilisateurs.

Effet de l’essor des plateformes sur la productivité moyenne des prestataires de services, selon la structure du marché des plateformes

Certains effets corollaires (relativement moins étudiés et surtout difficiles à chiffrer) des technologies numériques peuvent aussi nuire à la productivité. Par exemple, une trop grande exposition aux écrans et l’excès d’informations et de sources de distraction peuvent contribuer au manque de sommeil et réduire les capacités de concentration des travailleurs. Il existe une relation causale avérée entre l’augmentation de l’accès à l’internet à haut débit et le déclin de la quantité et de la qualité du sommeil et, par ailleurs, il est démontré que la diminution du temps de sommeil peut nuire à la productivité du travail. Autre problème potentiel, celui du « cyberloafing », c’est-à-dire l’utilisation personnelle de l’internet pendant les heures de travail, dont on considère généralement qu’il est préjudiciable à la productivité, quoique les rares données empiriques disponibles à ce sujet soient assez mitigées.

À l’avenir, est-ce que l’intelligence artificielle permettra d’automatiser une gamme de tâches de plus en plus large, y compris des tâches cognitives répétitives caractéristiques des activités de service, tandis que la poursuite du développement des technologies de communication facilitera-t-elle encore l’externalisation des tâches de service ? Bien que ces technologies offrent de multiples possibilités, il semble encore trop tôt pour évaluer l’ampleur de leur effet futur sur la productivité, et la querelle entre ptimistes et pessimistes n’est toujours pas éteinte. Une chose est plus sûre, néanmoins : indépendamment de ces effets, l’élargissement de la diffusion des technologies existantes (internet à haut débit, informatique en nuage et plateformes électroniques par exemple) amènerait déjà des avantages incontestables sur le plan de la productivité.

X – ÉCONOMIE NUMÉRIQUE ET ENVIRONNEMENT

Le Numérique apparaît aussi souvent comme un moyen de réduire la consommation d’énergie dans un grand nombre de secteurs (concepts « IT for Green » ou « Green by IT »), en permettant une utilisation plus efficiente des ressources : énergie (smart grids, small grids), transport (mobilité connectée), industrie (usine 4.0), services (e-commerce), bâtiments (smart building), agriculture (smart farming, smart water), etc.

À tel point que l’on considère de plus en plus qu’il ne serait pas possible de maîtriser le changement climatique sans un recours massif au Numérique.

Mais l’empreinte matérielle du Numérique est très largement sous-estimée par ses utilisateurs, compte tenu de la miniaturisation des équipements et de « l’invisibilité » des infrastructures utilisées. Ce phénomène est renforcé par la généralisation de l’offre de services dans le « Cloud », qui rend d’autant plus imperceptible la réalité physique des usages, et conduit à sous-estimer les impacts environnementaux directs du Numérique.

Le numérique représente ainsi aujourd’hui 3 à 4 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde et 4,4 % de l’empreinte carbone nationale. Mais sans action pour limiter la croissance de l’impact environnemental du numérique, son empreinte carbone pourrait tripler entre 2020 et 2050.

1/ le Numérique, outil ou handicap pour la transition énergétique au niveau mondial?

a) La consommation d’énergie induite par les usages du Numérique

The Shift Project fait un état des lieux de la consommation d’énergie du numérique et de son empreinte carbone. Il n’existe pas de chiffres globaux issus de mesures (même à l’échelle d’un pays) de la consommation d’énergie induite par les usages du Numérique. Les estimations disponibles sont obtenues soit par projection de mesures réalisées sur des échantillons (par exemple, un ensemble de data centers), soit par utilisation de modèles plus ou moins sophistiqués, mais détaillant rarement l’ensemble des hypothèses adoptées ; en outre, le périmètre retenu dans les études disponibles comme étant celui du Numérique est variable.

Les auteurs du Shift Project ont défini quatre scénarios pour établir nos prévisions 2025 :

– « Expected updated » : nous avons gardé le même rythme de gain d’efficacité énergétique que dans le scénario « expected case », et nous avons actualisé les données de trafic uniquement sur la base des chiffres fournis par Cisco, en prolongeant les tendances au-delà de 2021.

– « Higher growth higher EE » : nous avons fait l’hypothèse que l’efficacité énergétique s’améliore plus rapidement à partir de 2015 et nous avons actualisé les données de trafic sur la base de l’historique fourni par Cisco et en appliquant aux prévisions d’ici 2025 le taux de croissance historique, qui s’avère plus important que dans le scénario précédent.

– « Superior growth peaked EE » : variante du scénario précédent, il prend en compte une légère augmentation de la croissance du trafic après 2020 par rapport à celui-ci et un pic des gains d’efficacité énergétique en 2020, notamment dans les data centers. Cette hypothèse s’appuie sur les craintes de plafonnement de la performance énergétique une fois appliquées toutes les bonnes pratiques (United States Data Center Energy Usage Report, 20167).

– « Sobriety » : identique au scénario “Higher growth higher EE” jusqu’en 2020, puis ralentissement de la croissance du trafic et de la production permis par la mise en œuvre de pratiques de sobriété. Ce scénario intègre également une décélération des gains d’efficacité énergétique des data centers après 2020 afin de tester la robustesse de l’approche.

Il en ressort que la consommation énergétique du Numérique dans le monde augmente d’environ 9% par an (période 2015 à 2020), une tendance largement supérieure au scénario moyen « expected case » prévu par Andrae et Edler (4%) et à peine inférieure à leur scénario catastrophe « worst case » (10%). Ce taux de croissance correspond à un doublement en 8 ans et est appelé à augmenter dans tous les scénarios n’intégrant pas un changement volontariste dans les pratiques de consommation (trafic, terminaux)

Consommation d’énergie mondiale du Numérique en TWh

Source : [Lean ICT Materials] Forecast Model. Produit par The Shift Project à partir des données publiées par (Andrae & Edler, 2015)]

En rapportant la consommation énergétique du Numérique à la consommation mondiale d’énergie (elle-même en croissance de 1,5 % par an), cette proportion (désignée ici par RatioE) passe de 1,9% en 2013 à 2,7%en 2017, et atteindra 3,3% en 2020. Compte tenu de la dynamique actuelle de la consommation et de son inertie, il sera à peu près impossible de contenir le RatioE en-dessous de ce niveau à cette échéance.

Concernant la période 2020 à 2025, la comparaison des différents scénarios montre l’apparition de bifurcations :

• Une accélération de la croissance lorsque l’on prolonge les tendances de consommation (trafic, terminaux) et d’efficacité énergétique (réseaux et data centers), menant à un RatioE supérieur à 4,5% en 2025.
• Une explosion de celle-ci si les progrès en matière d’efficacité énergétique ralentissent. Or, ce risque est réel car les technologies actuelles approchent de leurs limites et les technologies futures (processeurs quantiques par exemple) ne seront pas industrialisées à cette échéance. Dans ces conditions, un RatioE de 6% en 2025 est probable.
• Une stabilisation de la consommation d’énergie par le Numérique si nous parvenons à maîtriser nos pratiques de consommation (plus de sélectivité dans les usages vidéo, durée de conservation des smartphones un peu allongée), et ce malgré une concrétisation du risque de moindre augmentation de l’efficacité énergétique des infrastructures. Dans ces conditions, la consommation d’énergie n’augmente que de 1,5% par an et le RatioE reste de l’ordre de 3,2% jusqu’en 2025. Or, il ne s’agit en aucun cas dans ce scénario de museler la transition numérique : la croissance du trafic reste très élevée (17% dans les data centers, 25% sur les réseaux mobiles) et les achats de terminaux soutenus (1,5 milliards de smartphones vendus en 2025, soit le niveau de 2017.

Évolution 2010-2025 de la consommation énergétique du Numérique rapportée à la consommation énergétique mondiale

[Source : [Lean ICT Materials] Forecast Model. Produit par The Shift Project à partir des données publiées par (Andrae & Edler, 2015)]

Le boom de l’intelligence artificielle (IA) fait tourner les data centers de Microsoft à plein régime. De nouvelles études sur l’empreinte énergétique de l’intelligence artificielle ont été publiées récemment. En 2024, plus de la moitié de la consommation mondiale d’électricité consommée par les centres de données est d’origine fossile, et leur demande future est de même nature : loin d’être des outils de décarbonation, ces infrastructures sont avant tout un problème supplémentaire à gérer.

En prenant en compte les impacts de production et de construction (25 % du total), les tendances actuelles pourraient mener la filière des centres de données à doubler  ou quadrupler son empreinte carbone, jusqu’à émettre 920 MtCO2e/an en 2030, soit l’équivalent de 2 fois les émissions annuelles de la France.

Compte tenu du mix électrique mondial, la part d’émissions de gaz à effet de serre (GES) attribuable au Numérique passerait ainsi de 2,5% en 2013 à 4% en 2020 (2,1 Gt) .

Ce chiffre est du même ordre de grandeur que ceux relatifs à des secteurs réputés beaucoup plus consommateurs d’énergie carbonée et dont l’empreinte matérielle est réputée bien plus grande : la part d’émissions de GES des véhicules légers (automobiles, motos…) est d’environ 8% en 2018, et celle du transport aérien civil d’environ 2% en 2018. Toujours à titre de comparaison, le Numérique devrait émettre en 2020 autant de CO2 quel’Inde en 201510, pour la totalité de son milliard trois cent millions d’habitants consommant essentiellement des énergies fossiles.

Pour respecter un objectif de décarbonation de la filière de – 90 %, même avec la décarbonation la plus ambitieuse possible de leur électricité et de leur production, les centres de données ne peuvent pas dépasser le seuil de 1000 TWh de consommation annuelle. Les trajectoires de déploiement actuelles sont donc incompatibles avec la double contrainte carbone, qu’importe les progrès technologiques. 

Enfin, en plus de la pression sur les systèmes énergétiques, d’autres externalités doivent être prises en compte au niveau local. C’est le cas de la concurrence d’usage de l’électricité et de l’eau avec secteurs (industriel et agricole par exemple), création d’emploi, attractivité économique, etc.

Émissions de GES mondiales du Numérique en Gigatonnes de CO2eq

[Source : [Lean ICT Materials] Forecast Model. Produit par The Shift Project à partir des données publiées par (Andrae & Edler, 2

2/ Les TIC dans les entreprises et l’environnement dans l’UE

a) Prendre en compte l’impact environnemental lors de l’achat d’équipements TIC

Lors de l’achat de services ou d’équipements TIC, les entreprises prennent en compte les caractéristiques qui ont un impact sur l’environnement. En voici quelques exemples :

• consommation d’énergie,
• qu’ils soient fabriqués à partir de matériaux facilement recyclables ou recyclés,
• qu’ils aient été produits entièrement avec de l’énergie propre,
• emballage recyclable minimal,
• équipement facilement réparable et hautement durable, permettant aux utilisateurs de télécharger des mises à jour gratuites du micrologiciel pour résoudre les problèmes de batteries plutôt que de les remplacer en cas de dysfonctionnement dû à des problèmes de micrologiciel.

En 2022, 58,5 % des entreprises de l’UE comptant 10 salariés ou plus et des travailleurs indépendants ont déclaré qu’elles tenaient compte de l’impact environnemental des services TIC ou des équipements TIC lors de leur sélection. Les grandes entreprises ont davantage pris cet impact en compte que les moyennes et petites entreprises : 70,2 % pour les grandes entreprises, 63 % pour les moyennes entreprises et 57,3 % pour les petites entreprises

Entreprises prenant en compte l’impact environnemental des services TIC ou des équipements TIC lors de leur sélection, par catégorie de taille, UE, 2022, (% des entreprises)

La comparaison des entreprises prenant en compte l’impact environnemental des services TIC ou des équipements TIC entre les pays de l’UE montre que la part variait entre 75,1 % et 14,3 % et que onze pays se situaient au-dessus de la moyenne de l’UE (58,5 %). En 2022, le pays ayant la part la plus élevée d’entreprises prenant en compte l’impact environnemental des services TIC ou des équipements TIC lors de leur sélection était le Portugal (75,1 %), suivi de l’Italie (74,9 %), de Chypre (71,1 %) et de la Roumanie (70,8 %). Les parts les plus faibles ont été enregistrées en Grèce (14,3 %) et en Croatie (26,5 %). Le ratio est de 60,5% en France.

Entreprises prenant en compte l’impact environnemental des services TIC ou des équipements TIC lors de leur sélection, 2022 (% des entreprises)

b) Mesures utilisées pour réduire l’empreinte environnementale des équipements TIC

Lors de l’utilisation d’équipements TIC, les entreprises peuvent appliquer différentes mesures pour réduire leur empreinte environnementale. En 2022, 66 % des entreprises de l’UE, comptant 10 salariés ou plus et des travailleurs indépendants, ont déclaré avoir appliqué certaines mesures optimisant la quantité de papier utilisée pour l’impression et la copie, et 44,1 % des entreprises de l’UE ont appliqué des mesures optimisant la consommation d’énergie des équipements TIC qu’elles utilisent. Les grandes entreprises ont plus souvent appliqué des mesures qui optimisent leur empreinte environnementale que les moyennes et petites entreprises. En 2022, 78,7 % des grandes entreprises de l’UE ont appliqué des mesures optimisant la quantité de papier utilisée pour l’impression ou la copie, suivies des moyennes entreprises (71,4 %) et des petites entreprises (64,7 %). Environ 62,1 % des grandes entreprises de l’UE ont déclaré avoir appliqué certaines mesures pour limiter ou optimiser la consommation d’énergie de leurs équipements TIC, suivies des moyennes entreprises (50,8 %) et des petites entreprises (42,3 %).

68,4 % des entreprises de l’UE (61,3% en France) ont déclaré en 2022 avoir appliqué certaines mesures pour optimiser la quantité de papier utilisée ou la consommation d’énergie de leurs équipements TIC. Cette part varie considérablement selon les pays de l’UE et se situe entre 79,5 % et 25,2 %. La part la plus élevée d’entreprises appliquant de telles mesures a été enregistrée en Autriche (79,5 %), suivie des Pays-Bas et de la Finlande (77,0 % chacun), tandis que les parts les plus faibles ont été enregistrées en Hongrie (25,2 %) et en Irlande (46,5 %).

Entreprises appliquant certaines mesures pour optimiser la consommation de papier ou d’énergie des équipements TIC, 2022 (% des entreprises)

c) Élimination des équipements TIC inutilisés

Les entreprises ont différentes façons d’éliminer les équipements TIC inutilisés (par exemple, les ordinateurs, les écrans, les téléphones portables), certaines d’entre elles peuvent contribuer à créer une économie plus circulaire. Ils peuvent être éliminés via la collecte/le recyclage des déchets électroniques (par l’entreprise elle-même ou un détaillant) ou peuvent être conservés dans l’entreprise (par exemple pour être utilisés comme pièces de rechange ou pour empêcher la divulgation d’informations sensibles) ou peuvent être vendus, retournés à l’entreprise de leasing ou donnés, dans le but d’être réutilisés au sein d’une autre organisation (second cycle de vie), lorsqu’ils ne sont plus utilisés. Les entreprises peuvent utiliser une, deux ou les trois façons d’éliminer les équipements TIC inutilisés.

• 77,4 % des entreprises de l’UE comptant 10 salariés ou plus et des travailleurs indépendants ont déclaré qu’ils éliminaient les équipements TIC de l’entreprise via la collecte/le recyclage des déchets électroniques,
• 49,5 % des entreprises de l’UE conservent des équipements TIC dans l’entreprise et
• 28,3 % des entreprises vendent (25,3% en France), retournent à une entreprise de leasing ou font don de leur équipement TIC lorsqu’il n’est plus utilisé.

En ce qui concerne la taille de l’entreprise et la manière dont les équipements TIC inutilisés sont éliminés, la plus grande différence entre les grandes et les petites entreprises (26 points de pourcentage) a été enregistrée pour les entreprises qui vendent, retournent à une entreprise de leasing ou font don d’équipements TIC lorsqu’ils ne sont plus utilisés

Entreprises se débarrassant de leurs équipements TIC lorsqu’ils ne sont plus utilisés, par méthode d’élimination et par taille, UE, 2022, (% des entreprises)

3/ Le numérique et l’environnement en France : l’empreinte carbone

En France, l’empreinte carbone des produits et services du numérique est estimée en 2023 à 21 millions de tonnes de CO₂ équivalent, soit 3,2 % de l’empreinte carbone selon l’Insee (https://www.insee.fr/fr/statistiques/8616811?sommaire=8616883). Elle est constituée pour moitié par les émissions de l’ensemble de la chaîne de production en France ou à l’étranger de produits informatiques, optiques et électroniques vendus en France, comme les smartphones. L’autre moitié de l’empreinte du numérique correspond aux émissions des services de télécommunications (par exemple celles liées à la construction et au fonctionnement des réseaux) et aux émissions des activités de services informatiques (par exemple, celles des centres de données).

Empreinte carbone des produits et services du numérique

79 % de l’empreinte carbone du numérique provient de nos équipements (smartphones, ordinateurs, téléviseurs et objets connectés…), environ 16 % des centres de données et 5 % des réseaux. Et bien que le temps passé devant les écrans ait augmenté significativement ces deux dernières décennies, ce n’est pas l’utilisation des équipements (et donc leur consommation d’électricité) qui est principalement responsable de leur empreinte carbone… mais leur fabrication, à hauteur de 80 %. https://www.arcep.fr/la-regulation/grands-dossiers-thematiques-transverses/lempreinte-environnementale-du-numerique/etude-ademe-arcep-empreinte-environnemental-numerique-2020-2030-2050.html

Autrement dit, avant même que nous n’utilisions notre dernier smartphone, téléviseur ou ordinateur flambant neuf, il a déjà produit près de 80 % des émissions de gaz à effet de serre qu’il émettra durant sa (trop courte) vie. Sa distribution, pourtant régulièrement accomplie par voie aérienne en complément du transport maritime, paraît en comparaison anecdotique (1 %). Son utilisation occupe la part restante, soit près de 20 %.

L’impact environnemental du numérique ne se limite pas à l’empreinte carbone ou aux émissions de gaz à effets de serre. La fabrication des équipements pour les réseaux et des terminaux connectés (smartphones, ordinateurs, TV et objets connectés…) a également un impact sur l’épuisement des ressources : à titre d’exemple, une personne vivant en France génère chaque année, pour ses seuls usages numériques, l’extraction ou le déplacement de plus de 900 kilos de ressources, que ce soit en eau, métaux ou énergies fossiles…

Que l’on examine l’empreinte carbone du numérique par sa répartition en grands tiers ou par phase du cycle de vie, on constate donc que la majorité des émissions est liée à la fabrication des terminaux utilisateurs (smartphones, téléviseurs ou ordinateurs par exemple).

Mais selon l’ADEME, le numérique en France représente 4,4 % de l’empreinte carbone du pays en 2022 soit 29,5 MtCO2e de GES émises en 2022. C’est un peu moins que les émissions totales du secteurs des poids lourds.    50 % de l’impact carbone du numérique sont liés à la fabrication et au fonctionnement des terminaux (téléviseurs, ordinateurs, smartphones…).     46% aux centres de données.    4% aux réseaux. Si rien n’est fait l’ADEME s’attend  à un triplement des émissions de gaz  à effet de serre d’ici 2050.

Source : https://infos.ademe.fr/magazine-janvier-2025/numerique-quel-impact-environnemental-en-2022/#:~:text=Le%20num%C3%A9rique%20en%20France,du%20secteurs%20des%20poids%20lourds.

– Fabrication des équipements : un impact important

En adoptant une approche différente, basée sur le cycle de vie des équipements numériques, l’Ademe et l’Arcep montrent que la fabrication constitue les trois quarts de leur empreinte carbone, le quart restant étant très majoritairement lié à leur consommation d’énergie. Cette consommation d’énergie provient à 64 % des équipements informatiques individuels (des ménages et des entreprises), à 22 % des centres de données et à 14 % des réseaux. En France, la consommation d’électricité des centres de données atteint environ 1 % de la consommation nationale, une part qui pourrait augmenter avec l’essor du cloud et de l’intelligence artificielle.

– L’impact des data centers en forte hausse

46 % de l’empreinte carbone du numérique sont causés par les data centers : c’est donc lié à l’utilisation des services numériques (moteurs de recherche, clouds, vidéos à la demande, réseaux sociaux, IA…).  C’est plus qu’en 2020 (16 %), pour deux raisons : à l’époque, seuls les data centers implantés en France avaient été pris en compte ; or, une partie importante de nos usages (53 %) est hébergée à l’étranger ;    de nouveaux centres de données ont été mis en service entre 2020 et 2022.

Michel Braibant