Une révolution technologique est-ce un art de faire quelque chose d une manière différente, par exemple de produire ou de communiquer différemment ? Avec le numérique, il y a la possibilité supplémentaire d’avoir des relations, d’entrer en contact avec quelqu’un, de communiquer autrement, d’avoir des informations sur tout à tout moment… . Le progrès des sciences ne vient-il pas des informations échangées ? Si le numérique permet de faciliter ces échanges, alors c’est bien une révolution technologique. C’est aussi une révolution des « comportements ». De plus en plus de personnes, y compris les enfants, ont un smartphone. Le numérique va-t-il faire disparaître la lecture de livres ? Est-ce une (quatrième) révolution industrielle, sachant qu’il s’appuie à la fois sur des biens (matériels informatiques) et sur des services (télécommunications, logiciels,…) ?
Les mesures prises pour endiguer la pandémie de COVID-19 ont modifié en profondeur la relation aux technologies numériques des pays. Jamais auparavant la dépendance mondiale à l’égard des technologies numériques n’avait à ce point concerné tous les aspects de la société – de l’éducation jusqu’à la santé. Le télétravail, l’apprentissage à distance et le commerce électronique ont explosé dans l’ensemble des pays, tout comme l’adoption des outils numériques au sein des entreprises. Pouvoirs publics, entreprises et milieux universitaires ont été prompts à mettre à profit le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour lutter contre la crise et répondre aux besoins d’accès rapide, sûr et fiable aux données, à l’échelle nationale et par-delà les frontières. Le partage des données de la recherche et la collaboration au plan international ont atteint des niveaux sans précédent.
L’adoption de l’Internet, par les individus comme les entreprises, continue de gagner du terrain, bien que des écarts subsistent en termes de capacités et d’utilisation efficace. En 2019, dans les pays de l’OCDE, 70 % à 95 % des adultes utilisaient l’Internet ; pour ce faire, le smartphone est devenu l’appareil de prédilection. En revanche, les différences d’utilisation selon les classes d’âge ou le niveau d’instruction subsistent. Par exemple, seuls 58 % des personnes âgées de 55 à 74 ans utilisaient l’Internet fréquemment en 2019 – contre 30 % en 2010 –, soit un taux très inférieur à celui des 16-24 ans, qui étaient près de 95 % à accéder quotidiennement à l’Internet. En 2018, seuls 40 % des adultes des pays de l’OCDE présentant un niveau d’instruction faible ou n’ayant pas bénéficié d’un enseignement structuré utilisaient l’Internet pour interagir avec les administrations publiques, contre 80 % de ceux qui ont suivi des études supérieures. Des écarts demeurent également entre les petites et les grandes entreprises. Par exemple, en 2019, le commerce électronique représentait 24 % du chiffre d’affaires des grandes entreprises, mais seulement 10 % de celui des structures de petite taille.
Is a technological revolution an art of doing something in a different way, for example producing or communicating differently? With digital technology, there is the additional possibility of having relationships, of getting in touch with someone, of communicating in a different way, of having information on everything at all times… . Doesn’t the progress of science come from the information exchanged? If digital technology makes it possible to facilitate these exchanges, then it is indeed a technological revolution. It is also a revolution in « behaviour ». More and more people, including children, have a smartphone. Will digital technology make book reading disappear? Is it a (fourth) industrial revolution, given that it is based on both goods (computer hardware) and services (telecommunications, software, etc.)?
Measures to contain the COVID-19 pandemic have profoundly affected countries’ relationship with digital technologies. Perhaps never before has our global dependency on digital technology touched all aspects of society – from education to health. Teleworking, distance learning and e-commerce have surged across the countries, as has uptake of digital tools in businesses. Governments, businesses and academia have been quick to grasp the potential of artificial intelligence (AI) to contribute to the crisis response, as well as the need for timely, secure and reliable access to data within nations and across borders. Global sharing and collaboration in research data have reached unprecedented levels.
Internet uptake among both individuals and businesses continues to grow although divides remain in capabilities and effective use. In 2019, 70% to 95% of adults used the Internet in OECD countries and smartphones became the favoured device for Internet access. Differences in use by age group or education level, however, persist. For example, only 58% of individuals aged 55-74 used the Internet frequently in 2019 – up from 30% in 2010, but still well below the nearly 95% share of daily Internet users aged 16-24. In 2018, only 40% of adults in OECD countries with low or no formal education used the Internet to interact with public authorities compared to 80% of those with tertiary education. Gaps also persist between large and small firms. For instance, e-commerce accounted for 24% of economic turnover in large firms in 2019, but only 10% in small firms.
« Mais maintenant, le monde est numérisé et interconnecté», Russell Banks, Lointain souvenir de la peau.
« Les nouvelles technologies offrent de nouvelles voies pour l’expression de cette démocratie.Toutefois, deux menaces guettent : d’une part, l’inégalité des citoyens face au numérique, ce que l’on appelle la fracture numérique; et, d’autre part, le risque lié à l’utilisation de données publiques, ce que l’on appelle l’open data. » Davide Lacombled, Autre Démocratie et Numérique,
° C’est à partir du milieu des années 1990 que la Silicon Valley devient le point de référence obligé de la nouvelle économie. L’extraordinaire rapidité de la croissance des chiffres d’affaires des entreprises contribuant aux technologie de l’information et la communication (TIC) constitue un premier indice indiquant l’avènement d’une nouvelle époque en matière d’organisation industrielle et pour certains du nouveau stade du capitalisme.
° Il y aurait deux révolutions numériques concomitantes. L’une concerne la production des entreprises (à la fois du numérique et celles qui utilisent le numérique); l’autre la consommation des ménages. La diffusion des ordinateurs de bureau et d’Internet dans les années 1990, des ordinateurs portables et de l’Internet mobile dans les années 2000 et des Smartphones dans les années 2010 ont profondément renouvelé les manières de produire, de consommer et de vendre, mais aussi les façons d’apprendre, de communiquer et de se divertir. Dans un ouvrage, l’Insee éclaire ces transformations de l’économie et de la société par le numérique à partir des données de la statistique publique [1] (les nombres entre crochet renvoient à la bibliographie en bas de page).. L’Économie numérique y est appréhendée à travers les nouvelles pratiques liées au développement des technologies, contenus et supports de l’information.
° Il s’agit de faire une synthèse sur les travaux français et étrangers en abordant différents sujets : définition du domaine, évolutions principales en France, puis dans les autres pays de l UE, données de la comptabilité nationale (valeur ajoutée, consommation des ménages, FBCF, échanges extérieurs, partage volume-prix); bref des aspects étudiés dans les autres pages de ce blog,
° Il s’agit aussi de répondre à certaines questions. Elles concernent principalement la mesure de la croissance du PIB et de l’hypothèse qu’elle serait-sous évaluée. De même comment se fait-il que la productivité du travail de l’économie n’augmente guère depuis 2007 voire régresse (après une dizaine d’années de croissance non négligeable entre 1995 et 2005) alors qu’on avait tant vanté les bienfaits de la révolution numérique ? Du côté de l’offre, on conclut au vue des comparaisons internationales que la croissance du de la production en volume (et des gains de productivité) des activités numériques n’est pas minorée en France, dès lors que les prix des biens et services de l’économie numérique ne progressent pas plus vite en France depuis 2000 que dans les autres pays (logiciels) ou ne baissent pas moins que dans les autres pays (matériel informatique, télécommunications,..). Sous réserve que cette croissance et ces gains ne sont pas minorés dans tous les pats du Monde : si il y a une croissance minorée du PIB, ce souci est mondial et en aucune manière spécifique à la France qu’on s’intéresse aux séries depuis 2000, ou à celles depuis 2010, sachant que certains prix comme ceux des logiciels ont été enquêtés dans les années 2000-2010.
° La question reste en revanche posée de savoir si les gains de productivité ne sont pas minorés dans les entreprises qui utilisent le numérique ou bien si des services quasi-gratuits qui apparaissent avec le numérique (Wiképédia, Airbnb, covoiturage, etc…) sont oui on non comptabilisés dans le PIB ? On n’a pas de réponse. On se contente de présenter le débat. Cette question n’est pas nouvelle : Robert Solow se l’était déjà posé en 1987 dans son fameux paradoxe «vous pouvez voir l’ère informatique partout, sauf dans les statistiques de la productivité». Et de rappeler aussi que la comptabilité nationale, et notamment le PIB, mesure d’abord ce qui est vendu sur le marché, ce que certains critiquent d’ailleurs depuis longtemps, voulant par exemple y introduire la production domestique des ménages non rémunéré et pourquoi pas ces services numériques quasi-gratuits.
° Au delà, trois grands mythes se sont effondrés ; un traitement en temps réel de l’information n’évite pas des erreurs manifestes de prévision et de gestion, les récessions économiques n’ont pas disparu de l’horizon économique et la montée du prix de l’immobilier entre 2000 et 2020et de l’énergie en 2021-2022 a rappelé que l’économie n’était pas devenue totalement immatérielle. Il n’y aurait donc pas opposition entre « ancienne » et « nouvelle » économie. Est-ce vraiment surprenant lorsqu’on note que les TIC sont des techniques génériques,. mais pas nécessairement radicales? Elle succèdent en fait à une série d’innovations affectant depuis le début du XIXème siècle la capacité de traitement et de transmission nécessaire à la gestion des entreprises de l’information. Les administrations devaient être aussi les grandes utilisatrices des TIC mais parfois avec plus ou moins de réussite.
1 – Les entreprises et l’économie numérique
a) Les entreprises productrices du numérique
° Elles sont quasiment américaines et chinoises. Mais où sont les entreprises européennes? Utilisé dans les années 2000, l’acronyme GAFAM vient des initiales des entreprises Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft. Depuis les 20 dernières années, ces entreprises se sont imposées comme des acteurs économiques et politiques majeurs regroupant les plus grandes capitalisations boursières mondiales (voir graphe). Apparu en 2015, l’acronyme NATU désigne les des entreprises encore américaines emblématiques de la disruption numérique plus récentes : Netflix et son service de streaming, Airbnb champion du séjour chez l’habitant, Tesla et sa voiture électrique, Uber avec son application de mise en relation d’utilisateurs et de conducteurs.
° De l’autre côté de la planète, la Chine, animée par l’objectif d’une indépendance renforcée, a vu naître l’équivalent des GAFAM pour porter le déploiement de sa stratégie numérique. Sous l’acronyme BATX nous retrouvons le moteur de recherche Baidu, le site de e-commerce Alibaba, le site de services (messageries, réseau social…) Tencent et l’entreprise technologique Xiaomi. Malgré leur concentration sur le marché Chinois, toutes ces entreprises ont commencé leur expansion en Europe.
° Est-ce que les BATX peuvent inquiéter les GAFAM ? Il semblerait que les BATX aient la capacité de challenger la dominance des GAFAM sur le marché mondial à l’image de Xiaomi sur le marché des smartphones. Toutefois, contrairement aux géants Américains, les licornes chinoises sont extrêmement sensibles à l’humeur de leur gouvernement et à l’interventionnisme de Pékin.
b) Les entreprises utilisatrices du numérique
° Intelligence artificielle, impression 3D, réalité virtuelle… ces innovations technologiques, intégrées aux processus de production des entreprises, bouleversent les chaînes de valeur, si bien que certains parlent déjà de quatrième révolution industrielle. Celle-ci fait référence au processus permettant d’accroître la compétitivité des entreprises en intégrant des appareils connectés au sein de l’industrie et des services. En s’appuyant sur l’Internet des Objets, les entreprises ont l’opportunité de produire davantage tout en réduisant le risque d’erreur.
° Cette révolution caractériserait par une croissance exponentielle, portée par l’émergence de technologies novatrices telles que la robotique ou encore le stockage de l’énergie ou la capacité à traiter des volumes massifs de données.
° Pour certains, la quatrième révolution industrielle marque la fusion entre la frontière physique et numérique [1]. Plus précisément, c’est l’interaction entre les différentes technologies (intelligence artificielle, blockchain, machines) qui se trouve au cœur même de cette révolution industrielle. L’usine du futur serait l’un des emblèmes phares de la quatrième révolution industrielle. Si l’industrie du XXe siècle se caractérise par une production automatisée, l’usine du futur va marquer la fusion entre les objets connectés et les usines. Les éléments de production, les produits, les machines pourront ainsi communiquer entre eux et échanger des informations. L’objectif serait d’augmenter leur productivité, disposer d’une traçabilité fixée qui permet de suivre le processus de fabrication du produit et optimiser l’efficacité énergétique des usines. L’utilisation des nouvelles technologies permet de travailler sur la conception et le process de fabrication, ce qui facilite la prise de décisions en temps réel et l’anticipation des stocks.
° Les entreprises seraient appelées à recourir à la réalité virtuelle, qui constitue un excellent outil pour simuler les processus et permettre aux industriels d’anticiper de nombreux éléments stratégiques, de la conception des pièces à la conception des postes de travail. À titre d’exemple, une usine a conçu une salle de réalité virtuelle pour simuler de nouvelles lignes d’assemblage, de la conception des nacelles à la maintenance. L’occasion pour les ingénieurs de visualiser la taille réelle des pièces et de tester l’ergonomie. La révolution industrielle vise donc à transformer en profondeur les modes de production.
° Les entreprises ont donc un large spectre d’applications : elles peuvent rechercher un produit unique – c’est à dire sans concurrent sur le marché -, rechercher la maîtrise de techniques spécifiques, former les compétences particulières du personnel, ou encore rechercher la qualité du service et l’adéquation de la stratégie d’innovation à la position sur le marché. Cela ouvre autant de possibilités quand à l’usage des TIC.
° La quatrième révolution industrielle devrait transformer la plupart des secteurs d’activité et le monde du travail, nécessitant l’acquisition de nouvelles compétences et qualifications. Les emplois les moins qualifiés risquent de disparaître, à l’inverse des détenteurs du capital technologique et financier qui seront favorisés. Elle va toutefois favoriser les tâches à forte valeur ajoutée et une réorganisation complète du monde du travail. Elle devrait également créer de nouveaux emplois et consolider certains métiers à l’instar des développeurs spécialistes d’intelligence artificielles.
° Les TIC concernent surtout le secteur tertiaire. Or la plupart des études se concentrent sur le secteur manufacturier pour lequel l’informatisation a été entreprise de longue date ; les robots ont commencé à être utilisés par l’industrie dès les années 1960-1970.À l’époque, l’efficacité des équipements dans l’industrie manufacturière avait été optimisée grâce à l’informatique de production. Mais en 2010 aux États-Unis par exemple, presque 75% des équipements en TIC sont utilisés par le tertiaire. En France, ce pourcentage est de 78%. En effet, les TIC sont des technologies essentielles, voire cruciales, pour les services liés à la finance, aux voyages, aux études de marché, sans compter bien sûr les activités de recherches dans la plupart des disciplines.
° Parmi les activités de technologies, contenus et supports de l’information (TCSI), l’emploi et la valeur ajoutée sont particulièrement dynamiques dans les services de programmation, conseil et autres activités informatiques.
2 – Les ménages et l’économie numérique
° L’économie et la société françaises se transforment sous l’effet du développement du numérique. En 2017, 84 % des ménages ont accès à Internet à leur domicile, soit deux fois plus qu’en 2006. Depuis une dizaine d’années, les équipements et les usages sont devenus plus mobiles. Huit personnes sur dix de 15 ans ou plus ont utilisé Internet au cours des trois derniers mois en 2018, le plus souvent pour envoyer des courriels et rechercher des informations.Toutefois, cette mutation est elle nouvelle?
° Déjà en 2006, une étude de l’Insee annonçait que « la part des produits des technologies de l’information et de la communication (TIC) dans le budget des ménages est passée de 1,3 % à 4,2 % entre 1960 et 2005 [3]. Cette hausse quasiment ininterrompue n’a pas d’équivalent parmi les autres postes de taille significative. La demande est très dynamique : elle a augmenté de 12,6 % par an en volume sur 45 ans. Cette forte croissance est aussi favorisée par 20 ans de baisse continue des prix, principalement ceux des microordinateurs, et la mise à disposition de produits toujours plus performants. Les Français consomment globalement comme la moyenne européenne en matière de TIC, mais restent sensiblement moins équipés en téléphones mobiles et accès à l’internet. Les utilisateurs d’internet sont passés de 150 000 en 1995 à 26 millions en 2005 en France. Le nombre d’abonnés a quadruplé entre début 2000 (3,1 millions) et fin 2005 (13,1 millions). Avec un accès à haut débit qui passe de 50 000 à 9,5 millions d’abonnés sur cette période, la France rejoint le peloton de tête européen ».
° Cependant, une personne sur cinq n’a aucune capacité numérique en 2017. Les plateformes numériques et le commerce électronique se développent rapidement, mais restent minoritaires dans les secteurs concernés. En 2017, les ventes dématérialisées représentent 30 % du chiffre d’affaires des sociétés de 250 salariés ou plus ; cette part a doublé en dix ans.
° Ainsi, la numérisation de l’économie et de la société pose un certain nombre de questions. Des disparités apparaissent selon le profil des individus, mais aussi selon les territoires ou la taille des entreprises. Ainsi, l’accès à Internet, son usage et les capacités numériques varient fortement selon la génération, et dans une moindre mesure en fonction du diplôme ou du niveau de vie. Les outils informatiques ont des effets ambivalents sur l’emploi et les conditions de travail (disparition de certains emplois qui sont automatisés, apparition de nouveaux métiers, télétravail, etc.). Les infrastructures, les équipements et les usages, notamment l’essor du Smartphone et l’augmentation du trafic de données mobiles, ont des impacts environnementaux difficiles à quantifier, mais réels et croissants. Le numérique génère également une masse considérable de données, qui intéressent notamment les entreprises à des fins publicitaires, posant la question de la protection des données. Par ailleurs, les cyberattaques risquent d’être de plus en plus fréquentes, les experts de cybersécurité seront également très demandés.
3/ L’évolution d’Internet et des TIC
° Dans les deux premières décennies du XXIe siècle, l’usage d’internet s’est accru dans le monde de manière exponentielle, ce que l’on peut observer avec les chiffres suivants qui restent des évaluations :
le nombre de sites web est passé de 3 millions en 1999 à plus de 1,9 milliard en 2021 ;
le nombre d’internautes est passé de 98 millions en 1999 à plus de 5 milliards en 2020;
plus de 55 milliards de terminaux sont connectés à internet en 2021 contre seulement 50 millions en l’an 2000– ce compris les ordinateurs, les smartphones, les oblets connectés, les serveurs, etc) ;
la quantité de données accessibles par internet est passée de 800 teraoctets en l’an 2000 à plus de 8 000 milliards de teraoctets en 2021, soit une multiplication par 10 milliards en deux décennies
plus de 6 500 milliards de teracoctets de données ont été produites en 2020 dont 1 300 milliards persistant en 2021 (les autres données étant éphémères telles que celles des réseaux sociaux) ;
plus de 20 millions de milliards de teracoctets de données transitent par internet en 2021[24] ;
le chiffre d’affaires du e-commerce est passé de 285 milliards de dollars en l’an 2000 à plus de 5 200 milliards de dollars en 2021.
° Internet est largement dominé par des géants du numérique regroupés sous l’acronyme de GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft), terme devenu générique pour désigner ce type d’entreprises géantes.
° Au delà on peut dire que le monde évolue dans vers une économie dans laquelle la source essentielle de valeur est la séquence du gène, le code d’une ligne de programme d’un ordinateur, ou un logo. Dans un tel monde, les biens acquièrent leur valeur non en fonction de leur masse ou toute autre propriété physique mais d’idées sasn poids. Dans ce type d’économie, ce que chacun connaît importe plus que ce qu’il peut soulever. Est-on désormais entré dans une économie de la connaissance ? (voir page Secteur tertiaire)
° Apparaissent alors les différences entre économie de l’information et économie de la connaissance. La dynamique de la première est alimentée par des innovations technologiques tendant à faire baisser les coûts de traitement et de transmission de l’information, à travers des équipements ou des logiciels. Par contraste, la seconde a pour ressort l’analyse et la compréhension de phénomènes naturels, physiques, chimiques, biologiques voire sociaux et économiques : il s’agirait d’innovations scientifiques et plus généralement conceptuelles.
4 – La révolution de l’intelligence artificielle (IA)
° L’IA est définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. On y trouve donc le côté « artificiel » atteint par l’usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté « intelligence » associé à son but d’imiter le comportement. Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique des mathématiques, dans la compréhension des langues naturelles, dans la perception : visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d’autres capteurs, dans la commande d’un robot dans un milieu inconnu ou hostile.
° Il y a une confusion fréquente dans le débat public entre intelligence artificielle, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning). Pourtant, ces notions ne sont pas équivalentes, mais imbriquées. L’intelligence artificielle englobe l’apprentissage automatique, qui lui-même englobe l’apprentissage profond.
° Pour l’OCDE, un système d’IA est « un système basé sur une machine qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des informations qu’il reçoit, comment générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions, qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels. Les différents systèmes d’IA varient dans leurs niveaux d’autonomie et d’adaptabilité après leur déploiement.
° Et l’OCDE d’ajouter que l’IA transforme tous les aspects de nos vies. Elle influe sur nos modes de travail et nos actions, et promet d’aider à affronter les défis mondiaux tels que le changement climatique et l’accès à des soins médicaux de qualité. Pour autant, l’IA ne va pas sans poser des difficultés de taille aux pouvoirs publics comme aux citoyens.
° Intéressons nous ici encore à l’offre. Comment est répartie l’offre mondiale de l’IA ? On a vu que 100% du marché du numérique est quasiment détenu par les GAFAM américaines et les BATX chinoises. Dans l’IA, c’est un peu moins : 90% des licornes sont américaines et chinoises (start-up avec une valorisation de 1 milliard de dollars ou plus) . La liste ci-dessous répertorie les 20 premières start-up. En 2022 dans le monde, 261 startups sont devenues des licornes. Dans les 10 premières entreprises on trouve 6 chinoises, 3 américaines, une indienne. Ce sont à peu près les mêmes proportions dans les 20 premières avec l’ajout d’une israélienne. Ici non plus, il n’y a aucune entreprise européenne. Quelques entreprises françaises sont toutefois dans les 50 premières.
Liste des20 premières start-up licornes mondiales en terme de valorisation
° La demande liée à l’IA (en particulier les conséquences sur la productivité des entreprises clientes et l’emploi) est étudiée dans la page Secteur tertiaire. Pour l’OCDE, » si l’adoption de l’IA dans les entreprises reste encore relativement faible, les progrès technologiques rapides, y compris de l’IA générative (comme ChatGPT), la baisse des coûts et le nombre croissant de travailleurs dotés de compétences en matière d’IA donnent à penser que les pays de l’OCDE pourraient être à l’aube d’une révolution de l’IA. Si l’on tient compte de l’ensemble des technologies d’automatisation, IA comprise, 27 % des emplois correspondent à des professions fortement exposées au risque d’automatisation. Les premières conclusions d’une nouvelle enquête de l’OCDE consacrée aux retombées de l’IA sur l’industrie manufacturière et le secteur financier mettent en lumière à la fois les opportunités et les risques associés à l’IA ». 17 % des employeurs dans le secteur financier optent pour une diminution des effectifs ou des suppressions de postes. Mais 63% des travailleurs qui utilisent l’IA dans ces 2 secteurs se disent plus épanouis sur le plan professionnel.
Mesures prises par les employeurs face à l’évolution des besoins induite par l’IA
° S’agissant des gains de productivité, les avis sont partagés. Comme pour le numérique durant la période 1995-2005 aux États-Unis juste après l’adoption du numérique par les entreprises, des gains de productivité peuvent apparaître au début. Puis les gains de productivité ont été plus faibles après 2005, confirmant le fameux paradoxe de Solow : des inventions technologiques majeures, comme l’électricité ou Internet, peuvent ne pas provoquer d’augmentation de la productivité dans un pays. Est-t-il évident que l’intelligence artificielle aura un impact sur la productivité des employés et donc, forcément sur la croissance économique ? Cependant, malgré l’adoption généralisée de l’IA, des enquêtes récentes menées par des cabinets de conseil montrent que les cadres supérieurs estiment que l’IA n’a pas encore n’a pas encore permis d’atteindre des niveaux de productivité plus élevés. La vitesse d’utilisation de la technologie est certes sans précédent.
° Pourtant parmi les employés de bureau, 30 % affirment que l’IA générative n’a pas modifié leur productivité, et 6 % qu’elle l’a même détériorée, d’après une enquête mondiale menée auprès de 25 000 professionnels et publiée par Oliver Wyman Forum. Selon les employés interrogés, la détérioration de leur productivité s’explique par le fait qu’ils ne maîtrisent pas l’IA, que les directives de leur employeur allongent le temps nécessaire à l’utilisation de l’IA pour les tâches ou que l’IA ne produit pas de résultats satisfaisants, ce qui ajoute du travail à réviser et à éditer. Au total, 57 % des employés interrogés ont déclaré que leur employeur ne leur avait pas donné une formation adéquate en matière d’IA. L’étude prévoit que les gains de productivité de l’IA générative n’interviendront pas avant six à dix ans. Bref il n’y a que des avis contradictoires avant cette révolution.
I – LE DOMAINE DU NUMÉRIQUE
En 2007, l’OCDE a défini les secteurs des technologies de l’information et de la communication (TIC) et des contenus et supports de plus en plus produits et diffusés de manière numérique. Ces définitions font encore aujourd’hui référence, même si elles ne permettent pas d’identifier les secteurs qui ont été profondément transformés par le numérique, notamment les entreprises qui ont créé de nouveaux biens et services nativement numériques. La numérisation de l’économie fait apparaître de nouveaux produits, de nouveaux modèles économiques, de nouveaux acteurs et modifie les chaînes de valeur.
Avec une définition extensive prenant en compte le degré de numérisation des secteurs par l’intensité de leur recours aux TIC, 80 % de l’économie française serait concernée par la numérisation. Dans ce contexte, l’OCDE coordonne la mise en place d’un compte satellite de l’économie digitale et propose de définir une méthode pour construire des TES du numérique. Mais on se rend compte que le domaine du numérique, c’est aussi celui des métiers du numérique.
1/ Les travaux de l’OCDE
a) Une première approches par secteurs d’activité des TIC
Une question souvent soulevée lorsqu’il s’agit de mesurer la numérisation de l’économie est la suivante : comment définir concrètement l’économie numérique? La première approche considère que l‘économie numérique se limite à un ensemble d’activités économiques qui produisent des biens TIC et des services numériques spécifiques, qui facilitent la numérisation de l’économie (OCDE en 2007, Insee).
Aindi le champ de l’économie du numérique des technologies, contenus et supports de l’information (TCSI) est déterminé à partir d’une définition élaborée par l’OCDE en 2007. Il regroupe 53 secteurs d’activités extraits de la nomenclature d’activités françaises (NAF rev. 2, 2008). Cette définition fait donc référence aux secteurs d’activité du numérique. La fabrication, la vente et les services des technologies de l’information et de la communication (TIC) se trouvent au cœur de cette économie, auxquels s’ajoutent la production liée à des technologies numériques, des câbles de fibre optique ou des équipements d’aide à la navigation par exemple, ainsi que la création et la diffusion de contenus, comme l’édition ou la presse, et la communication (tableau suivant). Les TIC forment la composante principale des TCSI en terme de valeur ajoutée et d’emplois.
Champ de l’économie numérique des technologies, contenus et supports de l’information (TCSI) : liste des codes NAF et leurs agrégations en domaines (14 postes) et segments (6 postes)
Dans une seconde vision, l’économie numérique comprend également l’activité économique subséquente rendue possible par la numérisation de l’économie. Le numérique comprendrait également l’activité économique ultérieure rendue possible par ces biens TIC et ces services numériques. Pour l’ASCEL (Association de l’économie numérique), la notion d’économie numérique est transversale. Elle « n’est pas l’apanage de quelques secteurs qui produisent ou qui sont basés sur les T.I.C., mais aussi les secteurs qui les utilisent».
Lea premier type de définition suit une approche ascendante, caractérisant la production ou les processus de production des branches et des entreprises pour décider si elles doivent être incluses dans l’économie numérique.
Le deuxième type de définition, en revanche, suit une approche descendante ou fondée sur les tendances, en identifiant d’abord les tendances clés de la transformation numérique, puis en analysant dans quelle mesure elles se reflètent dans l’économie réelle.
Du point de vue de la mesure, il était plus concevable d’obtenir une image de l’économie numérique en agrégeant certains produits ou services, comme représentant la numérisation en cours dans l’économie (et certaines branches correspondantes à la production de ces produits). Cette approche s’est traduite par la classification et la définition du secteur des TIC dans la Classification standard internationale de toutes les activités économiques, révision 4 et la liste complémentaire des produits TIC dans la classification centrale des produits. Ces classifications ont été reprises et sont maintenant largement utilisées au niveau international.
Cependant, d’un point de vue politique, ces définitions sont souvent considérées comme trop étroites. et, bien que la croissance de ces secteurs nouveaux a généralement été plus élevée que la croissance économique plus large, il est probable que le résultat des interprétations « étroites » de l’économie numérique en sous-estime la valeur et sous-estime l’impact global de la numérisation sur l’économie.
C’est pourquoi le schéma suivant avait été proposé en France en 2011 traduisant l’idée que l’économie numérique ne comprend pas que les secteurs des producteurs de biens et services des TIC.
b) Contrairement aux autres comptes satellites, le domaine ne se limite pas aux produits caractéristiques des TIC
Il est tellement compliqué de définir le domaine du numérique que la définition de l’OCDE n’a cessé d’évoluer au fil du temps. Mais d’emblée il apparaît que le domaine du numérique ne peut être basé sur la seule définition des produits ou producteurs, comme c’est souvent le cas dans la plupart des autres comptes satellites (voir page Comptes satellites). Une focalisation sur les branches numériques exclurait les autres branches qui pourtant utilisent des produits numériques, et inversement un focus uniquement sur les produits numériques exclurait des transactions de produits non numériques facilitées par le e-commerce. Le champ du compte satellite digitale de l’OCDE en 2007, envisage notamment :
d’imputer une valeur pour les services ‘gratuits’ (qu’ils proviennent de ménages ou d’entreprises).
de séparer les plateformes selon qu’elles agissent sur une base résidente ou non-résidente, avec des biens et services qui sont produits de manière domestique, ou à l’étranger.
des paiements d’intermédiation pour les plateformes, correspondant aux marges réalisées par ces plateformes (par exemple Uber ou AirBnb).
Ce compte satellite souligne aussi le fait que toutes les transactions du cadre de l’économie numérique ne se trouvent pas actuellement dans les limites de la production du cadre central du SCN,
la première colonne du schéma suivant différencie ainsi ces transactions entrant en dehors de la limite de production du SCN. Chacune des dimensions peut être davantage désagrégée pour éclairer davantage les problèmes que l’on souhaite étudier,
La deuxième colonne identifie les producteurs. Ceux-ci pourraient être ventilées de plusieurs manières (et combinées), y compris par secteur institutionnel (ce qui est indiqué ci-dessous pour souligner l’importance du secteur du reste du monde – RDM – et l’importance élevée du commerce numérique transfrontalier). Mais elle comprend également des ventilations par secteurs d’activité : produits numériques et produits non numériques et / ou les producteurs de produits numériques.
La troisième colonne, «produit», introduit des informations en tant que produit séparé à prendre en compte, en plus des biens et des services. Cela reflète le fait que de nombreuses transactions de données n’aboutissent pas à des transactions monétaires en tant que telles. Si il existe une transaction monétaire explicite – c’est-à-dire des achats / ventes de données -, celle-ci devrait en théorie être reprise dans les services, y compris les actifs fondés sur la connaissance qui sont également classés comme des services, tels que les bases de données où les « connaissances » sous-jacentes contenues dans les données peuvent également être capturées dans le « goodwill ». Par conséquent, dans leur classification actuelle, les informations / données d’item se rapportent principalement à des échanges de données / d’informations sans échange monétaire. Il est toutefois recommandé d’examiner s’il serait utile d’identifier également séparément l’échange de «données et informations» en cas d’opération monétaire.
La quatrième colonne (nature de la transaction) détermine les modes de livraison utilisés et constitue, dans une large mesure, comme décrit ci-dessus, un élément clé du cadre, car, au moins en théorie, toutes les autres dimensions couvrent: l’ensemble des acteurs et des produits dans les comptes nationaux.
La cinquième colonne catégorise les utilisateurs qui peuvent être ventilés par secteur institutionnel (y compris à nouveau le RDM), les industries, ainsi que les consommateurs de la demande finale (notamment les ménages).
Les «catalyseurs» (« enablers » dans le schéma suivant) de la numérisation peuvent être compris comme un pilier important de l’économie numérique, à savoir les canaux d’investissement et d’infrastructure qui contribuent à la transformation numérique.
Les dimensions de l’économie numérique
Source : OCDE
Du point de vue de la mesure, l’ajout des niveaux sous cette définition apporte la clarté nécessaire pour permettre la comparabilité des mesures avec une approche descendante et ascendante de la mesure. En outre, elle offre la possibilité de développer davantage la définition en délimitant et en mesurant les acteurs, les activités, les produits et les techniques spécifiques qui sont considérés comme « dépendant des intrants numériques, y compris les technologies numériques, l’infrastructure numérique, les services et les données numériques, ou considérablement améliorés par leur utilisation ». Il s’agit de tous les producteurs et utilisateurs, y compris les pouvoirs publics, qui utilisent ces intrants numériques dans leurs activités économiques ».
Comme le montre le diagramme suivant, les différents « niveaux » de l’économie numérique sont les suivants :
La mesure fondamentale de l’économie numérique comprend uniquement l‘activité économique des producteurs de biens TIC et de services TIC et d’information (« CORE »).
La mesure étroite comprend le secteur central ainsi que l’activité économique dérivée des entreprises qui dépendent des intrants numériques (« NARROW »).
La mesure large inclut les deux premières mesures ainsi que l’activité économique des entreprises significativement améliorées par l’utilisation d’intrants (« BROAD »).
La société numérique (« DIGITAL SOCIETY ») s’étend plus loin que l’économie numérique et incorpore des interactions et des activités numérisées non incluses dans la frontière de production du PIB, telles que l’utilisation de plateformes numériques gratuites (y compris les plateformes numériques publiques). Bien qu’elle ne soit pas considérée comme faisant partie de l’économie numérique en soi, cette activité est importante pour une politique numérique efficace de la part du gouvernement.
La mesure supplémentaire de l’activité économique, commandée numériquement et/ou livrée numériquement peut être considérée comme une autre perspective de l’économie numérique, car elle est délimitée en fonction de la nature de la transaction, plutôt que d’être divisée en fonction de la production ou des méthodes de production des entreprises. Cette mesure se concentre sur la méthode de commande ou de livraison, indépendamment du produit final ou de la manière dont il est produit.
Définition par paliers de l’économie numérique
La manière dont ces niveaux s’intègrent dans l’économie au sens large est décrite dans le schéma suivant. Celle-ci place les différents niveaux de l’économie numérique dans une matrice bidimensionnelle montrant :
en colonne, le type de production (numérique, non numérique, non économique)
en ligne, le niveau des intrants numériques utilisés dans le processus de production (élevé, moyen, faible/aucun).
Toute production jugée « numérique » est considérée comme faisant partie de la mesure fondamentale de l’économie numérique, quel que soit le niveau d’intrants numériques utilisés dans la production. La production numérique n’inclut pas nécessairement tous les services fournis numériquement : en effet, une grande partie de la production non numérique (éducation, jeux d’argent, services gouvernementaux) peut être fournie numériquement, mais cela n’en fait pas pour autant un service numérique ou une production numérique. La mesure fondamentale est plutôt limitée à l’activité économique générée par les producteurs qui appartiennent au secteur des TIC.
L’activité économique incluse dans les mesures « Étroite » et « Large » comprend la production qui n’est pas de nature numérique. Pour la production non numérique qui est incluse, ce qui compte c’est le niveau d’intrants numériques utilisés dans le processus de production. Une quantité élevée d’intrants numériques permet à une entreprise d’être qualifiée de « dépendante » et, par conséquent, d’être incluse dans la mesure étroite. Un niveau moyen d’intrants numériques fait que l’entreprise est considérée comme « améliorée par les intrants numériques » plutôt que d’en être dépendante. Cette délimitation est probablement difficile dans la pratique, mais une différence fondamentale peut être faite à partir de la question « cette activité économique a-t-elle été créée uniquement grâce aux apports numériques ? » Si la réponse est oui, alors l’entreprise produisant l’activité économique est probablement dépendante des apports numériques, si la réponse est non et que le modèle économique de l’entreprise et l’activité économique générée existaient auparavant, bien que sous une forme réduite ou plus inefficace, l’entreprise est probablement juste améliorée par les apports numériques.
Enfin, l’économie « traditionnelle » est représentée dans le schéma, et comprend la production qui n’est pas numérique par nature et qui est produite en utilisant une quantité nulle ou faible d’intrants numériques. Une quantité faible plutôt que nulle est incluse ici en tant que quantité d’intrants numériques utilisés par les entreprises traditionnelles : presque toutes les entreprises utilisent une certaine forme de numérisation dans leurs activités, ce qui peut inclure l’utilisation du courrier électronique, une machine électronique dans la production (par exemple, une caisse enregistreuse) ou l’Internet. Cela permet également d’établir une distinction avec la mesure générale : il ne s’agit pas d’inclure toutes les entreprises dans la mesure générale de l’économie numérique, mais uniquement celles qui ont vu leur production s’améliorer de manière significative grâce à la numérisation.
Mesures de l’économie numérique au sein de l’économie traditionnelle
source ; OECD
Finalement un document plus récent de l’OCDE propose un cadre de définition à plusieurs niveaux. Il définit l’économie numérique comme « toute activité économique fondée par l’utilisation de ses intrants numériques, y compris les technologies numériques, l’infrastructure numérique, les services numériques et les données ; elle fait référence à tous les producteurs et consommateurs, y compris les pouvoirs publics, qui utilisent ces intrants numériques dans leurs activités économiques« . Un cadre de définition à plusieurs niveaux, qui délimite plus précisément les impacts de la numérisation sur l’économie, accompagne cette définition large. Ces niveaux séparent trois ensembles (graphique suivant):
les entreprises qui produisent des biens et services liés aux TIC,
celles qui dépendent de ces intrants numériques,
enfin les entreprises qui améliorent de manière significative leur productivité par l’utilisation d’intrants numériques.
En tant que telles, les définitions descendantes ne considèrent pas simplement un ensemble d’entreprises, de branches ou de secteurs, mais l’étendue de la numérisation dans tous les processus productifs et sociétaux, ainsi que les changements qui en découlent dans la demande et les réglementations du marché du travail. « l’économie numérique transcenderait le secteur des TIC et englobe la plupart des secteurs de l’économie et de la société. Pourtant, de nombreux gouvernements continuent de traiter l’économie numérique comme un secteur, en mettant exclusivement l’accent sur le développement des infrastructures TIC et la création d’une main-d’œuvre en technologies de l’information (TI) « . De même, l’OCDE décrit » l’économie numérique comme s’étendant au-delà des entreprises et des marchés car elle inclut les individus, les communautés et les sociétés « . On constate que l’économie numérique » englobe les entreprises de tous les secteurs de l’économie, qui utilisent les technologies numériques avec toujours plus d’intensité, pour bouleverser profondément la façon dont la valeur est créée« . Le caractère transversale de l’économie numérique impacte ainsi tous les secteurs d’activité; elle est à l’origine des nouveaux secteurs innovants et a rendu l’existence d’autres secteurs dépendantes de celle-ci.
Elle regroupe :
le secteur des TIC,
les secteurs utilisateurs,
les secteurs à fort contenu numérique, ces derniers ne pouvant exister sans ces technologies.
L’économie numérique représentée à l’aide d’une approche « à plusieurs niveaux ».
Source: The Digital Economy Report, 2019, UNCTAD
2/ Les métiers du numérique
En janvier 2016, le Carif-Oref des Pays de la Loire a réalisé un travail prospectif sur les métiers du numérique dans la région. Pour ce faire, il s’est également intéressé aux secteurs d’activité liés au numérique. L’analyse réalisée par le Carif-Oref Pays de la Loire permet de mettre en avant les caractéristiques des salariés (sexe, âge, diplôme) de l’économie numérique mais également par métiers ce qui permet d’envisager de définir l’économie numérique, non pas par rapport à l’activité des entreprises mais par des caractéristiques propres au salariés.
Le Carif-Oref Pays de la Loire avait ainsi défini une liste de onze métiers par référence à la nomenclature des professions et catégories socioprofessionnelles de 2003. Ces métiers ont été regroupés en trois familles : l’étude et le développement en informatique, l’architecte conseil et consultant en infrastructure TIC et enfin les techniciens installation, exploitation, maintenance en TIC. Ces trois catégories rassemblent les métiers non pas en fonction du niveau de qualification (cadre, technicien ou employé) mais en fonction du domaine de l’activité réalisée.
Les 11 métiers du numérique identifiés au sein de la nomenclature des Professions et catégories socioprofessionnelles de 2003
Cette liste de onze métiers reprend l’ensemble des professions qui compose le domaine professionnel « Informatique et télécommunications » de la nomenclature des familles professionnelles de la Dares ainsi que la profession d’« ingénieurs et cadres technico-commerciaux en informatique et télécommunications ».
.
Cette liste de professions – ou celle de la nomenclature des familles professionnelles – serait cependant trop restrictive pour prétendre délimiter l’ensemble de métiers de l’économie numérique. Son intérêt réside dans l’identification des entreprises où sont exercés ces métiers. En effet, ces onze métiers relèvent des activités informatiques et des télécommunications et peuvent donc être considérés, à ce titre, comme des métiers « du cœur » de l’économie numérique.
Pour autant, seule la moitié de ces emplois sont exercés dans une entreprise qui a comme activité principale une activité du secteur numérique(dont 25 % dans le secteur du conseil en systèmes et logiciels informatiques, 5 % dans le secteur de l’édition de logiciel, 5 % dans celui des télécommunications filaires). Les autres actifs qui exercent un métier du numérique travaillent dans de nombreux autres secteurs d’activité, comme le conseil pour les affaires, le secteur bancaire ou encore celui des assurances (schéma suivant).
Secteurs d’activité où sont exercées les professions numériques
Ces résultats sont cohérents avec la répartition par secteur d’activité des professions numériques calculées à partir des DADS 2013 pour la France entière. Ainsi, 12 % de ces professions sont exercées dans des entreprises des activités juridiques, comptables, de gestion, d’architecture, d’ingénierie, de contrôle et d’analyses techniques et 5 % dans des entreprises des activités financières et d’assurance.
Secteurs d’activité où sont exercées les professions numériques en 2013
Enfin selon une autre étude de l’Insee de la Région Rhône-Alpes, certains établissements sont rattachés à l’économie du numérique par leur activité principale. L’édition de logiciels, la programmation informatique, mais aussi la production de films ou la publicité sont autant d’exemples d’activités relevant de cette économie. Ces établissements emploient des salariés exerçant, pour certains, des professions du numérique, pour d’autres, des métiers administratifs, commerciaux ou de fabrication, hors du champ du numérique. En 2017, 123 000 salariés sont employés dans l’un des 24 000 établissements du numérique de la région.
De même, les professions du numérique peuvent être exercées dans des établissements dont l’activité principale ne relève pas du numérique ou pratiquées en tant que travailleurs indépendants. On trouve ainsi des ingénieurs en télécommunications ou des opérateurs d’exploitation en informatique dans de nombreux secteurs de l’économie. 62 700 personnes exercent une profession du numérique dans la région en 2017 (tableau suivant)
Effectifs dans les professions du numérique en 2017, en Auvergne-Rhône-Alpes en milliers
3/ La notion d’intensité numérique
Une dernière approche pour délimiter l’économie par rapport à l’économie numérique est de considérer leur intensité numérique et d’identifier ainsi les secteurs à forte intensité numérique. En se basant sur sept métriques différentes, on peut proposer une classification des secteurs par l’intensité numérique. Divers indicateurs, tels que les investissements des entreprises dans les actifs « numériques », le (type de) capital humain et les compétences nécessaires à la production. ou la façon dont les entreprises abordent les marchés et interagissent avec les clients et les fournisseurs. sont utilisés pour classer les secteurs en « élevée », « moyenne-haute », « moyenne-faible » et « faible » intensité numérique. Bien que cette approche puisse être rudimentaire, puisque toutes les entreprises d’un secteur sont classées dans le même groupe d’intensité numérique, quel que soit leur niveau spécifique de numérisation, cette l’approche a l’avantage de pouvoir être élaborée en utilisant des agrégats par branches de la comptabilité nationale.
Cette question plutôt complexe sur la meilleure façon de définir l’économie numérique a incité à se concentrer sur une meilleure compréhension de l’impact de la numérisation sur les transactions économiques mesurées. Par conséquent, les « TES numériques » ne se concentrent pas seulement sur les les différents produits et acteurs associés à la numérisation, mais ils tentent aussi d’identifier la nature des transactions entre les acteurs (schéma suivant). Un principe fondamental du cadre est de délimiter les transactions selon qu’elles sont ou non commandées et/ou livrées numériquement.
Cadre conceptuel pour la mesure de l’économie numérique
4/ Le champ du numérique de l’Insee
L’Insee quantifie l’économie TCSI, qui correspond au périmètre d’activités économiques et de produits communs aux différentes sources statistiques mobilisées (comptabilité nationale, estimations d’emploi, statistiques d’entreprises). Les TCSI désignent les activités économiques correspondant aux codes de la nomenclature d’activités française (NAF) et les produits associés détaillés au tableau suivant. Les TCSI ont un périmétre plus large que les TIC. En 2016, à l’échelle de l’UE, la valeur ajoutée des technologies, contenus et supports de l’information (TCSI) s’est élevée à 778,9 milliards d’euros, dont 688,7 milliards pour les services des technologies de l’information et de la communication (TIC) (télécommunications, services informatiques, services audiovisuels, etc.) et 109,8 milliards pour la fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques. Les entreprises des secteurs des TCSI emploient à la fois des personnes exerçant des métiers « numériques » (par exemple, des développeurs, des informaticiens, etc.), mais aussi des salariés exerçant des métiers non numériques, sur des fonctions supports notamment (assistants, comptables, etc.). À l’inverse, les métiers « numériques » essaiment dans tous les secteurs de l’économie ; ainsi, un data scientiste peut travailler dans une entreprise du secteur des transports. L’approche par secteur d’activité (fondée sur la NAF) et l’approche par métier (fondée sur les professions et catégories socioprofessionnelles) se recoupent partiellement mais ne se recouvrent pas.
Le champ sectoriel de l’Insee des TCSI correspond approximativement aux « technologies de l’information et de la communication » (TIC) d’une part et aux « contenus et supports » définis par l’OCDE d’autre part. Selon l’Insee, le secteur des TIC regroupe les entreprises qui produisent des biens et services supportant le processus de numérisation de l’économie, c’est-à-dire la transformation des informations utilisées ou fournies en informations numériques (informatique, télécommunications, électronique). Faute de données disponibles à un niveau de sous-division de la NAF dans la comptabilité nationale et les estimations d’emploi, il exclut la réparation d’ordinateurs et d’équipements de communication (NAF 95.1), qui fait partie des TIC d’après l’OCDE. À l’inverse, il inclut des technologies connexes aux TIC.
Définition des technologies, contenus et supports de l’information (TCSI)
5/ Implications de la variation de la définition pour les estimations de la taille de l’économie numérique
La nécessité d’établir des définitions communes et plus formelles des différentes composantes de l’économie numérique est également démontrée par les grandes variations dans la manière dont les membres du G20 mesurent l’économie numérique. 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 de celle-ci, celle de la Chine étant beaucoup plus large que celles de l’Australie et des États-Unis.
En 2019, la Chine, les États-Unis et l’Australie ont publié des estimations de la taille de leurs économies numériques respectives à partir de 2017. En pourcentage du PIB, l’Australie et les États-Unis affichaient des proportions similaires de 5,8 % et 6,9 % respectivement (graphiques suivants). En revanche, l’estimation fournie par l’Académie chinoise des technologies de l’information et des communications a montré qu’en 2017, l’économie numérique représentait 32,9 % du PIB chinois contre 20,3 % du PIB en 2011 .En comparaison, les estimations de 2017 calculées par les États-Unis et l’Australie étaient restées globalement stables par rapport à 2011.
Ces différences de taille et de croissance de l’Économie numérique ne sont pas dues à des sources de données, mais au fait que les trois pays ont appliqué des définitions différentes de l’économie numérique.
Économie numérique en Australie ; 2012 – 2017
Économie numérique aux États-Unis ; 1997 – 2017
Économie numérique, en Chine ; 2002- 2017
II – LE RECOURS AU NUMÉRIQUE
1/ Les ménages
a) quelques données globale en France
En 2017, 84 % des ménages ont accès à Internet à leur domicile. Avec l’évolution et la démocratisation des technologies de l’information et de la communication (TIC), l’équipement des Français a changé en vingt ans. En 2017, 77 % des ménages disposent d’un ordinateur de bureau ou d’un ordinateur portable à domicile, contre 13 % de ménages équipés d’un ordinateur de bureau en 1995. La part de ménages ayant accès à Internet (c’est adire couverts par le réseau et possédant les équipements d’accès) a doublé en une dizaine d’années : elle est passée de 42 % en 2006 à 84 % en 2017. Les équipements sont devenus plus mobiles. En 2017, 93 % des ménages sont équipés d’un téléphone portable, 62 % d’un ordinateur portable et 42 % d’une tablette tactile
Ces taux d’équipement augmentent depuis 2011, alors que celui en ordinateur de bureau régresse (– 10 points en six ans) (fiche 2.1). Le Smartphone a été adopté massivement et très rapidement : en sept ans, le taux d’équipement est passé de 17 % en 2011 à 75 % en 2018. Cette progression est notamment liée au développement du réseau mobile haut et très haut débit (3G, 4G).
Cette évolution transparaît dans le budget des ménages. En 2017, les ménages consacrent 4,2 % de leur budget aux biens et services des TCSI, contre 3,2 % en 1960. Cette dépense a progressé jusqu’au milieu des années 2000, pour atteindre 6,3 % en 2006 du budget total, en raison de la hausse des dépenses pré engagées dans les services de télécommunication (abonnements téléphoniques, aux chaînes de radio et de télévision par câble ou satellite, à Internet), puis a diminué dans la consommation des ménages, en raison d’une forte baisse des prix des services de téléphone mobile.
Taux d’équipement des ménages en biens électroniques en France de 1995 à 2017
b) Des lacunes et disparités subsistent en matière de technologie et d’utilisation de l’internet….
En 2017, 19 % des personnes de 15 ans ou plus n’ont aucune capacité numérique. Avec la présence accrue du numérique dans la vie de tous les jours, de nouvelles compétences sont nécessaires pour rechercher des informations sur Internet, communiquer par courriel ou via les réseaux sociaux, utiliser des logiciels, etc. En 2017, 19 % des personnes âgées de 15 ans ou plus résidant en France n’ont aucune capacité numérique, tandis que 27 % ont des compétences numériques plus que basiques (graphique suivant). Marqués selon l’âge, les écarts traduisent l’environnement technologique dans lequel les générations ont grandi : 71 % des 75 ans ou plus ne déclarent aucune capacité numérique, contre moins de 5 % des moins de 45 ans. À l’inverse, 55 % des jeunes de 15 à 29 ans ont des compétences numériques plus que basiques.
En France, 14 % des individus disent encore n’avoir jamais utilisé Internet en 2018. C’est surtout le cas des personnes âgées et des moins diplômé. Or, ne pas en maîtriser les bases est pénalisant pour consommer, pour participer à la vie sociale et publique, ainsi que dans le monde du travail. En 2017, 35 % des personnes âgées de 60 à 74 ans et 71 % des 75 ans ou plus n’utilisent pas Internet ou n’ont aucune compétence numérique. En outre, ces proportions varient selon le diplôme. Les écarts entre bacheliers et non‑bacheliers sont particulièrement forts au sein des générations les plus anciennes et se réduisent jusqu’à s’estomper chez les 15‑29 ans. En effet, les plus jeunes ont tous déjà utilisé Internet. En revanche, des disparités de maîtrise du numérique persistent : 66 % des 15 à 29 ans titulaires du baccalauréat ont des compétences numériques plus que basiques, contre 40 % des 15 à 29 ans non bacheliers
Bien que tardive, la diffusion des produits électroniques (téléphone portable, ordinateur, accès à Internet) auprès des personnes âgées est très rapide, tandis qu’elle ralentit pour les plus jeunes puisque leur taux d’équipement est saturé. Ainsi, 83 % des personnes âgées de 60 à 74 ans ont un accès à Internet en 2017 contre 14 % en 2004. Des disparités en matière d’équipement des ménages en ordinateur existent aussi selon le niveau de vie, même si elles se réduisent depuis une dizaine d’années.
Niveau de capacités numériques selon l’âge en France en 2017
La question des disparités est particulièrement forte dans le cadre de la dématérialisation des services publics. Sans accompagnement, une partie de la population qui n’est pas à l’aise avec les outils numériques pourrait être exclue. Si 72 % des diplômés du supérieur ont rempli leur déclaration de revenus en ligne, seules 20 % des personnes non diplômées ou titulaires du certificat d’études primaires l’ont fait en 2018 , dernière année avant que la déclaration de revenus sur Internet soit obligatoire pour tous. De même, l’écart entre les plus et les moins diplômés dépasse 35 points pour la recherche d’informations administratives et le téléchargement des formulaires administratifs.
Niveau de capacités numériques selon l’âge et le diplôme en France en 2017
Le numérique peut permettre de rapprocher les habitants des territoires éloignés des services publics, des zones d’emploi, des commerces, etc. Par exemple, la dématérialisation des démarches administratives, la télémédecine, le télétravail, le commerce en ligne réduisent les distances, à condition néanmoins de garantir une connexion internet de qualité et de développer ces nouvelles pratiques partout en France. Or, certains territoires ruraux et de montagne ne sont pas couverts ou sont mal couverts par les réseaux internet fixe et mobile. Ces « zones blanches » engendrent des difficultés d’accès à Internet ou à la téléphonie mobile, tant pour les ménages que pour les entreprises. Des accords entre l’État et les opérateurs téléphoniques prévoient des obligations d’aménagement du territoire en très haut débit, afin d’accélérer la couverture internet des zones peu denses. En septembre 2018, les quatre opérateurs téléphoniques déclarent couvrir entre 92 % et 98 % de la population en France métropolitaine avec leur réseau 4G, contre 82 % à 92 % de la population un an plus tôt.
c)… qu’on retrouve dans les autres pays
Ainsi, alors que l’adoption d’Internet atteint la saturation dans certains pays, des écarts persistent à la fois entre les pays, et entre différents groupes à l’intérieur d’un même pays – notamment les hommes et les femmes, les personnes d’âges différents, les personnes ayant des niveaux de revenu ou de formation différents, et entre les personnes vivant dans des zones urbaines ou rurales. Ces écarts sont particulièrement pertinents en temps de crise et, dans le cas de la pandémie de COVID-19, ils sont susceptibles de affecter la capacité des différents groupes à continuer à travailler ou même à rester en contact avec le monde extérieur à leur domicile.
Si l’utilisation d’Internet est très répandue parmi la jeune génération, les générations plus âgées ont encore du chemin à faire pour rattraper leur retard. rattraper leur retard. L’économie numérique actuelle se caractérise par la connectivité entre les utilisateurs et les appareils, ainsi que par la convergence de parties autrefois distinctes des écosystèmes de communication, comme les réseaux fixes et sans fil, la voix et les données, les télécommunications et la radiodiffusion.et les données, les télécommunications et la radiodiffusion.
Les graphiques ci-dessous montrent l’écart entre les pays en ce qui concerne l’utilisation quotidienne de l’internet pour les personnes ayant un faible niveau d’éducation et celles ayant un niveau d’éducation élevé, respectivement. ceux ayant un niveau d’éducation élevé, respectivement, entre 2010 et 2018. Le niveau d’éducation tend à être corrélé avec d’autres facteurs tels que le revenu personnel et celui du ménage – bien que les ventilations par revenu soient moins largement disponibles pour les pays du G20.
En 2018, en moyenne dans tous les pays du G20 pour lesquels des données sont disponibles (elles couvrent le Brésil, la France, l’Allemagne, l’Italie, la Corée, le Mexique, la Turquie et le Royaume-Uni), près de 95 % des personnes ayant un niveau d’éducation élevé ont utilisé l’internet quotidiennement ou presque, avec peu de variations entre les pays. En revanche , il existe des variations beaucoup plus importantes entre les pays en ce qui concerne la part des personnes ayant un niveau d’éducation faible (ou nul) qui utilisent régulièrement l’internet. En moyenne, dans les pays du G20 pour lesquels des données sont disponibles, seuls 55% des individus seulement des personnes ayant un faible niveau d’éducation utilisent régulièrement l’internet – les plus faibles taux d’utilisation ne représentant que 40% de ces personnes, contre 75% dans les pays du G20 où le taux d’utilisation est le plus élevé.
Écart de niveau de formation dans la diffusion d’Internet, OCDE, 2010-18 Pourcentage d’utilisateurs quotidiens d’Internet dans chaque groupe
source OCDE
S’agissant de l’accès à un ordinateur par l’intermédiaire de l’un de ses membres, les comparaisons européennes montrent aussi des disparités selon la zone d’habitation et la tranche de revenu. Si le pourcentage ne serait pas plus faible en France dans les zones rurales que dans les villes (sauf dans les banlieues et les villes moyennes), ce n’est pas le cas des autres pays de l’UE. En revanche l’accès à internet est plus limité pour les ménage en zone rurale en France (77%) que dans les villes (88%).
En outre, le pourcentage est de 68% pour les ménage se trouvant dans le premier quartile de revenu contre 97% dans le quatrième quartile, situation identique dans les autres pays mais de nouveau plus faible. il en va de même pour les ménages les moins aisés (71% dans le premier quartile en France contre 94% dans le quatrième quartile).
Ménages ayant accès à un ordinateur par l’intermédiaire de l’un de ses membres en % en 2019
Type de connexion à l’internet des ménages à large bande en % en 2019
d) L’utilisation d’Internet dans l’ensemble de l’UE
L’internet fait ainsi partie intégrante de la vie de la plupart des personnes, modifiant la manière dont elles étudient, travaillent, communiquent et profitent de leur temps libre. En 2022, 90,0 % des personnes (âgées de 16 à 74 ans) au sein de l’U.E. ont déclaré avoir utilisé l’internet au cours des trois derniers mois.
Au sein de l’UE, certaines des activités les plus communément réalisées sur l’internet en 2022 par les personnes âgées de 16 à 74 ans étaient notamment: l’envoi/la réception de courriers électroniques (77,0 %), l’utilisation de la messagerie instantanée (71,8 %), la recherche d’informations sur des biens et des services (69,6 %) et les appels téléphoniques ou vidéo (65,5 %). Une majorité de personnes âgées de 16 à 74 ans au sein de l’UE ont également utilisé l’internet (entre autres) pour consulter des sites d’information et/ou lire des journaux/magazines en ligne (63,6 %), utiliser des services bancaires en ligne (59,7 %), participer à des réseaux sociaux (58,2 %) et rechercher des informations sur la santé (52,0 %).
Activités sur l’internet dans l’UE (part en pourcentage des personnes âgées de 16 à 74 ans, 2022)
La proportion de personnes âgées de 16 à 74 ans au sein de l’UE ayant participé à un grand nombre des activités les plus communément réalisées sur l’internet a augmenté entre 2017 et 2022. Confirmant une tendance à la hausse bien établie, les évolutions les plus récentes peuvent également refléter les conséquences de la crise de la COVID-19 sur les activités de certains internautes. Cette évolution était la plus visible dans l’utilisation des appels téléphoniques ou vidéo, puisque la part des personnes réalisant cette activité a augmenté de 28,5 points de pourcentage entre 2017 et 2022. Dans le même ordre d’idées, compte tenu de l’utilisation généralisée de l’apprentissage à distance par les établissements scolaires, d’enseignement supérieur et de formation en 2020 et 2021, il n’est pas surprenant que la part de la population de l’UE utilisant du matériel d’apprentissage en ligne ait également progressé, de 7,3 points; il est à noter qu’une grande partie de la population d’âge scolaire (élèves âgés de moins de 16 ans) n’est pas couverte par ces statistiques. Une augmentation relativement importante (de 10,8 points de pourcentage) de la part de la population utilisant des services bancaires en ligne a également été observée entre 2017 et 2022.
Lorsque les restrictions du confinement ont été levées et que les personnes ont pu à nouveau participer à un plus large éventail d’activités de loisirs, les taux de participation à certaines des activités les plus communément réalisées sur l’internet ont chuté. C’est particulièrement le cas de la part de la population de l’UE âgée de 16 à 74 ans recherchant des informations de santé en ligne; la part des personnes s’adonnant à cette activité sur l’internet a chuté de 3,3 points de pourcentage entre 2021 et 2022.
Activités sur l’internet dans l’UE (part en pourcentage de la population âgée de 16 à 74 ans, UE, 2017 et 2022)
Source : Eurostat
2/ Les entreprises
Le développement du numérique dans les entreprises a plusieurs facettes :
L’interconnexion des systèmes d’information est une problématique récurrente chez les entreprises. La synchronisation des données, c’est faire en sorte que les informations ne soient pas cloisonnées d’un logiciel à un autre. L’interconnexion facilite l’échange des flux de données entre les applications. Plusieurs technologies permettent d’assurer l’interconnexion des systèmes en servant d’interface entre deux applications.
Le big data désigne un volume important de données variées collectées rapidement et automatiquement, dont l’analyse nécessite l’utilisation de techniques, technologies, algorithmes et logiciels spécifiques. De nos jours, les multiples applications commerciales, les appareils ou systèmes IoT et les stratégies de commerce électronique ou omnicanal dans le marketing propulsent les environnements commerciaux de plus en plus gourmands en données. Les entreprises peuvent bénéficier grandement de l’analyse de grands ensembles de données diverses existant dans leurs propres systèmes ou dans d’autres sources de données, par exemple en obtenant de meilleures informations sur les clients, en améliorant leurs opérations commerciales, en renforçant la gestion de leur chaîne d’approvisionnement ou en augmentant l’innovation.
Le cloud computing (ou cloud) donne aux entreprises la possibilité d’accéder à des ressources informatiques hébergées par des tiers sur Internet (le cloud), au lieu de construire ou d’étendre leur propre infrastructure informatique, qui comprendrait du matériel et impliquerait le développement et la maintenance d’applications logicielles et de bases de données. En termes technologiques, le cloud computing est un modèle permettant de fournir aux entreprises un accès omniprésent, flexible et à la demande sur Internet à un pool de ressources informatiques configurables, notamment des serveurs, des bases de données, des applications logicielles, une capacité de stockage et une puissance de calcul. (voir encadré ci-dessous).
L’impression 3 D visait d’abord à la fabrication de prototypes ou de maquettes à usage interne dans le cadre de la R&D afin d’accélérer le développement de produits (et donc leur mise sur le marché). Mais là encore les choses évoluent : avec les nouveaux matériaux d’impression, il est désormais possible de fabriquer d’autres biens par impression 3D, comme des outils ou des pièces détachées » destinés notamment à la vente ou à la production.
Un robot industriel est un manipulateur contrôlé automatiquement, reprogrammable, polyvalent, programmable dans trois axes ou plus, qui peut être soit fixe soit mobile. Il est utilisé à des fins d’automatisation industrielle.
Un robot de service est une machine ayant un degré d’autonomie et capable d’opérer dans un environnement complexe et dynamique qui requiert une interaction avec des personnes, des objets ou d’autres appareils. Les usages à des fins d’automatisation industrielle sont exclus.
a) Utilisation des dispositifs interconnectés
En 2020, 10 % des sociétés de 10 personnes ou plus utilisent l’Internet des objets. Ces systèmes interconnectés permettent de superviser et de contrôler des objets à distance grâce à des échanges de données par Internet. Ils sont d’autant plus utiles que le nombre d’équipements et de produits à prendre en charge est important, car ils automatisent et centralisent leur gestion. Ainsi, le recours aux systèmes interconnectés augmente avec la taille des sociétés : 7 % des petites sociétés (10 à 19 personnes) en sont dotées et jusqu’à 29 % des grandes sociétés (250 personnes ou plus). Le secteur des transports est le plus équipé (16 %). À l’opposé, le commerce de gros et le commerce et la réparation automobile, ainsi que l’hébergement et la restauration y ont le moins recours (7 %). Pour ce dernier secteur, cela s’explique notamment par la plus faible proportion de grandes sociétés figure 1 : 7 % des sociétés y emploient 50 personnes ou plus, contre 15 % dans l’ensemble des secteurs. D’ailleurs, 7 % des petites sociétés de l’hébergement et de la restauration utilisent un dispositif interconnecté, soit autant que l’ensemble des petites sociétés [5].
Utilisation des dispositifs interconnectés par secteur en fonction de la part des sociétés de 50 personnes ou plus en 2020
b) Une complémentarité de l’internet des objets avec le cloud computing et le big data
L’interconnexion des objets génère une quantité importante de données (big data). De ce fait, l’utilisation du cloud est complémentaire à ces dispositifs grâce à ses infrastructures et ses solutions de stockage. Les sociétés de 10 personnes ou plus achètent ainsi près de deux fois plus souvent des services de cloud computing lorsqu’elles utilisent des dispositifs interconnectés (44 % contre 25 %). En analysant ces nombreuses données, les sociétés peuvent optimiser leurs processus de production. En 2019, 40 % des sociétés effectuent des analyses de données massives lorsqu’elles utilisent des dispositifs interconnectés, contre 17 % sinon. C’est notamment le cas de 70 % des sociétés dans les transports.
c) L’impression 3D, encore principalement utilisée par les grandes sociétés
L’usage de technologies plus spécialisées, comme l’impression 3D ou la robotique, progresse mais reste minoritaire. En 2019, 4 % des sociétés de 10 personnes ou plus ont recours à l’impression 3D, réalisée en interne ou en faisant appel aux services d’une société filiale ou prestataire. Comme en 2017, les grandes sociétés impriment plus souvent en interne (14 %) (graphique suivant)qu’à l’aide des services d’une autre société (8 %).
Utilisation de l’impression 3D en 2017 et 2019 selon la maîtrise d’œuvre et la taille des sociétés
L’impression 3D progresse dans l’industrie (12 %, après 10 % en 2017), où elle est la plus répandue, en particulier dans la fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques, d’équipements électriques et de machines et équipements (36 %). Pour 84 % des sociétés de 10 personnes ou plus, l’impression 3D sert avant tout à réaliser des prototypes et des maquettes. À l’origine, l’impression 3D ne permettait de fabriquer que ce type de produits. Avec les nouveaux matériaux d’impression, le procédé permet désormais de fabriquer d’autres biens, comme des outils ou des pièces détachées. Il concerne 46 % de ces sociétés utilisant l’impression 3D, soit 11 points de plus qu’en 2017. La pratique progresse à la fois pour les biens vendus (23 % après 15 %) et pour les biens utilisés en interne (37 % après 29 %).
d) 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
e) La robotique surreprésentée en France, contrairement à l’utilisation des systèmes interconnectés et à l’impression 3D
Les sociétés françaises sont parmi celles qui utilisent le moins les systèmes interconnectés dans l’Union européenne (UE) : 10 %, contre 18 % des sociétés européennes figure. La France se place à l’avant-dernier rang devant la Roumanie. C’est en Finlande (40 %), en Autriche (32 %) et en Belgique (27 %) que les sociétés y ont le plus recours. L’impression 3D est légèrement moins répandue en France (4 % des sociétés) que dans l’UE (5 %). 2 % des sociétés l’utilisent en Roumanie, en Irlande, en Estonie et en Lettonie, et jusqu’à 9 % au Danemark. La robotique est en revanche un peu plus répandue, avec 8 % d’utilisation en France, contre 7 % dans l’UE. Ce taux varie de 2 % en Irlande à 13 % au Danemark.
Utilisation des systèmes interconnectés dans l’Union européenne en 2020
f) les sites web
Le plus souvent, le site web sert à décrire les biens et les services proposés par l’entreprise et permet, dans un quart des cas, de commander ou de réserver en ligne. En 2018, 8 % des sociétés de 10 personnes ou plus implantées en France utilisent un robot : 27 % des sociétés de 250 personnes ou plus, contre 5 % des sociétés de 10 à 19 personnes. Leur utilisation est plus fréquente dans l’industrie (23 %) (tableau suivant).
Connexion internet, sites web et technologies des sociétés selon le secteur ou leur taille en 2018 en %
g) Le commerce électronique pèse de plus en plus dans l’activité des entreprises
De façon précise, la vente (commerce) en ligne regroupe toutes les ventes pour lesquelles la commande a été passée sur Internet. L’ensemble des secteurs d’activité y ont recours, qu’il s’agisse de vente de biens (produits alimentaires, biens culturels, etc.) ou de vente de services (réservation de voyages, abonnements pour l’électricité, etc.). S’agissant des ventes en ligne de biens aux particuliers par le commerce de détail (hors automobiles et motocycles), ce secteur d’activité réaliserait 25 % du chiffre d’affaires total de vente en ligne aux particuliers selon l’Insee, soit 27 milliards d’euros. L’industrie et les services réalisent respectivement 32 % et 35 % du chiffre d’affaires total de vente en ligne aux particuliers, tandis que le commerce de gros et l’automobile en réalisent respectivement 6 % et 2 %.
Le commerce électronique prend ainsi une place de plus en plus importante dans l’activité des sociétés implantées en France. En 2019, 17 % des sociétés de 10 personnes ou plus effectuent des ventes électroniques, composées des ventes web et des ventes EDI (tableau suivant). Cette part augmente en fonction de la taille de la société : de 12 % pour les entreprises de 10 à 19 personnes à 45 % pour celles de 250 personnes ou plus. Les ventes électroniques concernent davantage les secteurs de l’hébergement (35 %) et du commerce (28 %). Elles sont en revanche marginales dans la construction (1 %). Ces ventes électroniques représentent 23 % des ventes réalisées par les sociétés de 10 personnes ou plus en 2019, en légère progression par rapport à 2017 (+ 1,5 point).
L’importance des ventes électroniques dans le total des ventes croît avec la taille des sociétés. Une vente sur trois est électronique pour les sociétés de 250 personnes ou plus, contre une sur vingt pour celles de 10 à 19 personnes. Un tiers des ventes réalisées dans l’industrie et dans les transports sont électroniques.
Lors de la crise sanitaire de la Covid-19, Internet a permis aux entreprises de poursuivre les ventes aux particuliers malgré un accès limité aux magasins. Si le contexte épidémique a mis en avant ce mode de vente, celui-ci n’est pas nouveau. En 2019, 70 % des personnes avaient en effet réalisé un achat sur Internet, et déjà 40 % en 2009.
Ventes électroniques selon le secteur et la taille en 2019 en %
La proportion des ventes électroniques a augmenté de 5 points entre 2015 et 2017, soit autant qu’entre 2007 et 2015. L’augmentation est particulièrement nette pour les sociétés de 250 personnes ou plus pour lesquelles la part des ventes dématérialisées a presque doublé en dix ans et atteint 30 % de leur chiffre d’affaires en 2017. La majeure partie du commerce électronique s’effectue entre sociétés (86 % du chiffre d’affaires du commerce électronique), principalement par échange de données informatisé. Les achats des particuliers sur Internet ne représentent finalement que 14 % du chiffre d’affaires du commerce électronique des sociétés.
Part des ventes dématérialisées dans le chiffre d’affaires des sociétés entre 2007 et 2017
Dans l’hébergement et la restauration, 28 % des sociétés françaises ont reçu des commandes ou des réservations via Internet. Parmi ces sociétés, 67 % l’ont notamment fait sur des places de marché contre 38 % pour l’ensemble des sociétés de 10 personnes ou plus vendant en ligne. En 2017, un quart des sociétés a envoyé des factures dans un format structure permettant leur traitement automatique. Plus de la moitie des grandes sociétés (250 personnes ou plus) en a émis, contre un tiers des sociétés de 50 a 249 personnes et moins d’un quart pour les autres. Alors qu’’un tiers des sociétés du commerce de gros émet de telles factures, moins d’une société sur cinq de l’hébergement-restauration le fait.
Au sein de chaque entreprise, l’émission de factures structurées est complétée ou concurrencée par d’autres modes. Ainsi, quels que soient le secteur ou la taille, l’émission de factures papier reste répandue : deux tiers des sociétés déclarent avoir émis certaines factures uniquement au format papier. C’est un peu plus dans Le commerce de gros (71 %) et un peu moins dans l’information‑communication (55 %). Au final, seules 5 % des sociétés émettent plus de la moitie de leurs factures dans un format structure permettant un traitement automatique.
III – LES ENTREPRISES DU NUMÉRIQUE EN FRANCE
En 2007, l’OCDE a actualisé sa définition du secteur des technologies de l’information et de la communication (TIC) pour intégrer les révisions de la classification industrielle (CITI) et de la classification centrale des produits (CPC), deux nomenclatures des Nations unies révisées en 2006. Menée dans le cadre d’un groupe de travail sur les indicateurs pour la société de l’information, cette actualisation de la définition du secteur des TIC s’appuie notamment sur le principe que « la production (biens et services) d’une branche d’activité candidate [pour intégrer le périmètre des TIC] doit être essentiellement conçue pour assurer ou permettre les fonctions de traitement et de communication de l’information par des moyens électroniques, dont notamment sa transmission et son affichage ».
Sur la base de ce principe, ce groupe de travail a établi en 2007 une liste des activités économiques du secteur des TIC par référence à la CITI de 2006. . Trois blocs d’activités numériques composent ce secteur des TIC :
• la fabrication des TIC ;
• le commerce de TIC ;
• les activités de services des TIC.
1/ Du cœur de l’économie numérique aux secteurs transformés par la numérisation
L’Inspection générale de finances (IGF) a développé, dans le cadre d’une mission sur le soutien à l’économie numérique et à l’innovation11, une méthodologie pour compléter l’approche de l’OCDE. Cette méthodologie se fonde sur un « indice global de recours au TIC » de chaque secteur de l’économie, indice établi par l’Insee à partir des résultats des enquêtes TIC.
Sur la base de cet indicateur, l’IGF scinde l’économie en quatre blocs concentriques en fonction de leur degré d’intensité d’utilisation des TIC :
• le cœur de l’économie numérique ;
• les secteurs pour lequel le processus de numérisation a transformé les activités : (édition, audiovisuel, services financiers, publicité, etc.) ;
• les secteurs qui ont dégagé des gains de productivité significatifs grâce à l’intégration des TIC (industrie automobile, industrie chimique, etc.) ;
• enfin, les secteurs peu ou pas touchés par le processus de numérisation (agriculture, pêche, bois, services à la personne, restauration, etc.).
Décomposition de l’économie française selon l’intensité de l’usage du numérique
Par cette méthode, le « cœur de l’économie numérique » emploie 786 800 salariés en équivalent temps plein en 2014. Le cœur de cette économie numérique se compose d’activités hétérogènes : technologies de base, infrastructures, services de télécommunications, applications et services informatiques, économie du net, etc. . En se fondant sur une décomposition sectorielle de l’économie selon l’intensité de l’usage du numérique, la méthodologie développée par l’IGF permet d’estimer que près de 80 % de l’économie (mesurée par sa valeur ajoutée) est concernée par l’économie numérique.
Cœur de l’économie numérique au sens de l’IGF, et effectifs salariés en équivalent temps plein en 2014
2/ Les entreprises du numérique et leurs salariés
Fin 2017, 191 200 unités légales (sociétés ou entreprises individuelles) exercent leur activité principale dans le domaine des TCSI, soit 4,1 % de l’ensemble des unités légales de l’économie marchande non agricole. Plus de la moitié de ces unités légales exercent une activité de programmation, conseil et autres activités informatiques. 22 % des unités légales des TCSI sont des micro‑entrepreneurs. Les grandes entreprises et les entreprises de taille intermédiaire réalisent trois quarts du chiffre d’affaires des secteurs des TCSI, davantage que dans l’ensemble de l’économie (hors secteurs agricole et financier). En outre, comme dans de nombreux secteurs, les entreprises appartenant à des firmes multinationales ont un poids prépondérant dans les secteurs des TCSI (79 % du chiffre d’affaires).
Les TCSI sont des secteurs innovants. Entre 2014 et 2016, trois quarts des sociétés des TCSI ont innové, contre la moitié pour l’ensemble des sociétés de 10 salariés ou plus. Les sociétés des TCSI sont un peu plus nombreuses à introduire des innovations technologiques (62 %) que non technologiques (en organisation, marketing, etc. ; 59 %). C’est l’inverse pour l’ensemble des sociétés : 33 % introduisent des innovations technologiques et 42 % des innovations non technologiques. Les sociétés des TCSI se caractérisent d’ailleurs par une présence plus importante des personnels dédiés aux activités de recherche et développement expérimental que dans l’ensemble des entreprises effectuant des travaux de R&D).
Les secteurs des TCSI emploient aussi des personnes dont la profession ne relève pas du numérique (fonctions supports notamment : assistants, comptables, etc.). À l’inverse, les professions spécialisées dans le numérique peuvent s’exercer en dehors des secteurs des TCSI (voir page Secteur tertiaire). Les approches par secteurs et par métiers se croisent, mais ne se recouvrent pas. Fin 2016, 925 000 salariés travaillent dans les secteurs des TCSI en France hors Mayotte. Ils représentent 3,7 % de l’emploi salarié total, une part un peu moins élevée qu’en 2000 avant l’éclatement de la bulle internet. Entre 2000 et 2016, l’emploi salarié a progressé de manière vigoureuse dans les activités informatiques et les services d’information (+ 149 000 emplois entre 2000 et 2016 . À l’opposé, l’emploi a fortement reculé dans la fabrication de produits informatiques et dans les télécommunications .
Évolution de l’emploi salarié dans les secteurs des TCSI de 2000 à 2016
Depuis 2000, la tendance de l’emploi salarié varie fortement selon les secteurs des TCSI. Celui des activités informatiques et des services d’information a progressé de manière vigoureuse, passant de 255 000 emplois salariés en 2000 à 404 000 en 2016, soit une hausse de 59 %. Notamment, les activités de programmation et de conseil informatiques, qui composent 87 % de ce secteur en 2016, représentent près de deux emplois salariés des TCSI sur cinq en 2016, contre moins d’un sur cinq en 2000. À l’opposé, l’emploi du secteur de la fabrication de produits informatiques a fortement diminué (– 32 %), davantage même que l’industrie dans son ensemble (– 24 %). Dans les télécommunications, l’emploi salarié a aussi fortement reculé (– 34 %). Les dynamiques des autres secteurs sont moins marquées. Au total, la forte hausse dans le secteur des activités informatiques et des services d’information (+ 149 000) a été en grande partie contrebalancée par les baisses dans les télécommunications et dans la fabrication de produits informatiques (– 62 000 emplois dans les deux secteurs).
Part de l’emploi salarié dans les TCSI et évolution de l’emploi dans les TCSI de 2000 à 2016
IV – LES DONNÉES DES COMPTES NATIONAUX FRANÇAIS
1/ l’économie numérique au sens restreint : 6% de la valeur ajoutée
En 2016, les TCSI représentent 6,0 % de la valeur ajoutée (en valeur) de l’économie française, comme en moyenne dans l’Union européenne et à peu près comme aux États-Unis et en Australie (voir chapitre 10). Elles sont principalement composées de la branche programmation, conseils et autres activités informatiques (39 %) et de celle des télécommunications (21 %). L’édition, qui recouvre notamment la production de logiciels standards (11 %), et la fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques (10 %), représentent également des parts importantes de cette valeur ajoutée. Depuis 1999, la part de la branche industrielle se réduit (– 7 points entre 1999 et 2016), comme celle des télécommunications (– 5 points), au profit de la programmation, du conseil et des autres activités informatiques (+ 10 points). Depuis près de vingt ans, la croissance de la valeur ajoutée des TCSI en volume est plus dynamique que l’ensemble de l’économie, en particulier au début des années 2000 et depuis 2012.
Technologies, contenus et supports de l’information (TCSI)
La part liée aux TCSI dans la valeur ajoutée totale en volume croît entre 2000 et 2016, passant de 3,6 % à 5,8 %, hors activité liée au commerce de gros d’équipements de l’information et de la communication. En revanche, celle en valeur (cette fois‑ci y compris commerce de gros d’équipements de l’information et de la communication) a connu des évolutions plus contrastées liées à une évolution des prix des branches des télécommunications et de la fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques : elle croît jusqu’à 7,0 % de la valeur ajoutée en 2002, puis baisse jusqu’à atteindre un creux en 2014 à 5,7 %. Depuis 2015, elle augmente de nouveau du fait principalement d’une hausse du volume et de prix plutôt stables (figure2).
Au début des années 2000, la croissance des TCSI est principalement liée à celle des télécommunications. En volumes chaînés, entre 2001 et 2002, la valeur ajoutée augmente en moyenne annuelle de 1,5 % dans l’ensemble de l’économie, alors qu’elle progresse de 7,0 % pour les TCSI, dont 5,9 points proviennent des télécommunications. Entre 2003 et 2008, la branche des TCSI ralentit légèrement : en moyenne annuelle, elle croît de 5,2 %, portée principalement par les services de télécommunications et de la programmation, conseil et autres activités informatiques. Entre 2009 et 2011, à la suite de la crise, la branche est moins dynamique avec une croissance annuelle moyenne de + 2,5 % ; le ralentissement est imputable aux branches de l’édition et de la programmation. Depuis 2012, la branche des TCSI est particulièrement dynamique comparée à l’ensemble de l’économie (+ 3,3 % de croissance annuelle moyenne contre + 0,9 %). La branche de la programmation, conseil et autres activités informatiques et celle des télé‑communications sont les principales contributrices à cette croissance (respectivement 1,5 et 1,1 point)
Part de la valeur ajoutée des TCSI dans l’économie totale de 1999 à 2016
Composition de la valeur ajoutée des TCSI de 1999 à 2016
2/ La consommation des ménages en biens et services TCSI
La part de la dépense de consommation des ménages en valeur en biens et services des TCSI dans le budget global des ménages a augmenté entre 1960 (3,2 % du budget total) et 2017 (4,2 %) (figure1). Elle a progressé jusqu’au milieu des années 2000, pour atteindre 6,3 % en 2006 du budget total, en raison de la hausse des services de télécommunication.
La structure de la dépense de consommation des ménages en TCSI a changé entre 1960 et 2017. Sur cette période, la part de la dépense en produits de l’édition (journaux, livres, etc.) a été divisée par deux (43 % à 19 %), alors que celle des services de télécommunications a plus que triplé (11 % à 39 %).
Les prix des biens et services des TCSI ont globalement augmenté moins vite que l’inflation d’ensemble (– 3,6 points par an en moyenne). Dans le même temps, les volumes ont augmenté plus vite que la consommation totale (+ 4,4 points par an en moyenne). D’importants effets qualité, traduisant l’amélioration technologique des produits numériques, ont contribué à cette hausse du volume. Les TCSI sont en effet l’objet de fréquentes innovations qui améliorent les performances, sans pour autant se traduire dans les prix.
Par rapport à l’évolution moyenne de la consommation des ménages, le volume de consommation en numérique est cyclique et correspond aux grandes phases d’équipement des ménages. De 1960 à 1974, les prix augmentent de façon similaire à l’inflation, tandis que les volumes s’accroissent plus vite que l’ensemble des postes de consommation des ménages avec l’arrivée des téléviseurs en noir et blanc, puis en couleur dans les années 1960 et 1970. Entre 1975 et 1982, alors que les prix augmentent moins vite que l’inflation, les volumes augmentent fortement grâce aux abonnements au téléphone fixe et à l’équipement des ménages en appareils photographiques. De 1983 à 1997, les prix continuent d’augmenter moins vite que l’inflation, les volumes sont toujours en hausse, mais de manière plus modérée. Lors de cette période apparaissent les caméscopes et les magnétoscopes dans les années 1980, puis les chaînes câblées au milieu des années 1990. De 1998 à 2011, le volume augmente bien plus vite que les autres dépenses avec, en parallèle, une forte baisse des prix relatifs. Ce dynamisme s’explique par l’engouement, au début des années 2000, des Français pour le téléphone mobile et les ordinateurs. Cette progression est favorisée par une forte baisse des prix des services de téléphones mobiles, qui subissent une guerre des prix depuis 2012. Ces derniers tendent à remonter au cours des dernières années et les volumes baissent de manière importante.
La consommation des ménages en TCSI connaît une profonde mutation ces dernières années sous l’effet de la numérisation de l’économie. Ce phénomène touche de nombreux secteurs d’activité, il fait apparaître de nouveaux produits et services, de nouveaux modèles économiques, de nouveaux acteurs, ce qui tend à modifier les chaînes de valeur. Parfois, les acteurs changent. Par exemple, les ménages se substituent à des professionnels, comme dans l’hôtellerie, ou échangent directement entre eux à travers une plateforme. L’acte d’achat tend souvent à se dématérialiser avec une économie de plus en plus connectée. L’économie numérique, qui permet la mise en contact direct et en temps réel de l’offre et de la demande, engendre un fort mouvement de désintermédiation et de nouveaux modes de consommation dont le poids dans l’économie est croissant. Au vu des mutations en cours, le périmètre d’activités retenu ici ne peut donc pas définir l’économie numérique. Dans ce contexte, l’OCDE coordonne actuellement la mise en place d’un compte satellite numérique qui « ne peut être basé sur la seule définition de produits ou producteurs, puisqu’un focus sur les branches numériques exclurait les autres branches qui pourtant utilisent des produits numériques, et inversement un focus uniquement sur les produits numériques exclurait des transactions de produits non numériques facilitées par le e-commerce ».
Consommation de biens et services des TCSI et part dans la consommation des ménages de 1960 à 2017
Décomposition de la consommation en biens et services des TCSI de 1960 à 2017
Croissance en volumes relatifs et prix relatifs de la consommation en TCSI de 1960 à 2017
3/ Échanges extérieurs des TCSI
Le solde des échanges extérieurs TCSI se dégrade entre 1999 et 2016, passant de – 4,2 milliards d’euros à – 15,9 milliards d’euros. Cette dégradation résulte essentiellement de la baisse du solde des échanges de biens des TCSI, grevé par une hausse des importations des biens de grande consommation (ordinateurs en début de période puis équipements de communication, notamment) tandis que l’activité française se tourne essentiellement vers des marchés de niche à haute technologie.
Hors biens des TCSI, la part des échanges extérieurs de services des TCSI dans le total des échanges extérieurs reste faible, mais augmente sur la même période : les exportations en services des TCSI représentent 2,8 % du total des exportations en 2016, contre 1,6 % en 1999. La part des importations suit une progression proche, mais un peu moins dynamique (2,8 % du total des importations en 2016, contre 1,8 % en 1999) (figure2).
Les échanges extérieurs de services des TCSI ont progressé au début des années 2000, mais ont souffert de la crise économique. Ils sont principalement portés par le dynamisme des activités liées aux logiciels spécifiques. Ces activités couvrent le développement, l’adaptation et la maintenance des logiciels non standards, réalisés pour les besoins particuliers d’une entreprise. L’investissement en logiciels dans les économies avancées stimule ainsi les entreprises informatiques françaises, qui exportent davantage chaque année au début des années 2000. Les importations sont également très dynamiques, témoins d’une activité mondiale soutenue par la diffusion des matériels informatiques (ordinateurs, serveurs, etc.). Toutefois, à partir de 2008, l’activité en programmation, conseil et autres activités informatiques s’essouffle, avec un solde extérieur toujours positif mais fortement réduit, de l’ordre de 0,8 milliard d’euros en 2016 contre 2,0 milliards d’euros avant la crise.
S’agissant des services de télécommunications, le solde des échanges extérieurs est faible en niveau, car ces services sont peu délocalisés. En outre, ils subissent une guerre des prix, initiée par la directive européenne de 1998 qui ouvre le marché à la concurrence et le solde extérieur des services de télécommunications devient ainsi négatif à partir de 2014.
Les biens qui contribuent à la baisse du solde des échanges extérieurs de TCSI sont variés : ordinateurs, équipements de communication ou encore produits électroniques grand public. Les importations d’ordinateurs, massives, augmentent au début des années 2000, puis baissent à la suite de la crise, sans se redresser par la suite. Il s’agit en effet de biens durables, et les ménages et entreprises françaises désormais équipés les achètent à un rythme moins soutenu qu’au début de la décennie. En matière d’informatique, la production française est essentiellement tournée vers des marchés de niches, destinés à des entreprises spécifiques, dont l’activité est moins dynamique que celle du secteur informatique dans son ensemble. Les exportations françaises diminuent ainsi de près de moitié entre 2007 et 2016.
Les équipements de télécommunication présentent aussi un solde d’échanges en baisse, qui devient négatif à partir de 2005. La production française, tournée notamment vers les appareils d’émission et de réception (vocale, d’images) qui sont exportés, est peu dynamique et subit les effets de la crise. Les exportations françaises se redressent au cours des années récentes. Cependant, les entre‑prises et ménages français importent massivement des appareils de téléphonie, et ce, sur l’ensemble de la période 1999‑2016 (+ 6,5 % en moyenne par an).
Composition du solde extérieur des biens et services des TCSI de 1999 à 2016, en valeur
V – LE SECTEUR DES TIC DANS L’UE
1/ La taille des secteurs des TCSI ou des TIC mesurée par la valeur ajoutée
a) La part de valeur ajoutée de l’économie numérique (TCSI) dans la VA totale
En termes de VA, le poids des TCSI dans l’UE a légèrement diminué depuis le début des années 2000. En 2016, les TCSI représentent 5,8 % de la valeur ajoutée totale, contre 6,1 % en 2000 (tableau suivant). La plupart des pays ont suivi des évolutions proches, si bien que la hiérarchie a peu évolué. En 2016, le Royaume‑Uni (6,7 %) et l’Allemagne (6,1 %) devancent la France qui se situe au niveau de la moyenne européenne (5,8 %). En revanche, l’Italie (4,3 %) et l’Espagne (4,6 %) sont en retrait par rapport à la moyenne des pays de l’UE.
La diminution du poids de la VA en valeur est imputable à la diminution des prix relatifs des activités qui composent les TCSI. En effet, la croissance de la valeur ajoutée en volume est plus dynamique que le reste de l’économie. Ce constat concerne la plupart des pays européens. Plus précisément, la croissance en volume a été très dynamique avant la crise de 2008‑2009 (graphique suivant). Elle s’élevait à 5,6 % par an entre 2000 et 2007, alors que la VA de l’ensemble des activités progressait de 2,3 % par an sur la même période. Après la crise, la croissance des TCSI est moins dynamique (+ 3,9 % par an), mais reste très supérieure à l’évolution de la valeur ajoutée totale (+ 0,6 % par an).
Poids de la valeur ajoutée des TCSI dans la valeur ajoutée totale entre 2000 et 2016 en %
Évolution en volume de la valeur ajoutée des TCSI de 2000 à 2016 dans quelques pays européens
Le dynamisme des TCSI peut aussi s’apprécier par les investissements des entreprises en logiciels et bases de données. Ces investissements ne concernent pas seulement les entreprises engagées dans une activité relative aux TCSI, mais l’ensemble des entreprises qui, dans leur processus de production, investissent dans des logiciels ou des bases de données qu’elles acquièrent ou développent. La plupart des pays européens ont connu des évolutions relativement proches : la croissance des investissements en logiciels et bases de données, si elle reste plus dynamique que la croissance de l’économie, a nettement ralenti après la crise. Seules l’Autriche et l’Italie ont connu un investissement plus dynamique, mais cette accélération est à relativiser pour l’Italie (figure3). En effet, l’investissement progressait faiblement, en volume, avant la crise (+ 0,2 % par an entre 2000 et 2007). Depuis la crise, l’investissement en logiciels et bases de données accélère (+ 1,6 % par an de 2008 à 2016) en Italie, mais reste nettement au‑dessous de celui de nombreux pays tels que l’Allemagne (+ 3,1 %) ou la France (+ 3,1 %). Ces deux pays ont connu des évolutions très proches jusqu’en 2014, mais depuis, l’investissement en logiciels et bases de données stagne en Allemagne, alors qu’il accélère en France.
b) La part de valeur ajoutée des TIC dans la PIB
La valaur ajotée (VA) du secteur des TIC dans l’UE s’élevait à plus de 718 milliards d’euros en 2021, à 5,5 % de la VA brute de l’UE en 2020 . Le graphique suivant montre l’évolution du secteur des TIC pour les agrégats « secteur TIC », « fabrication TIC » et « services TIC ».
Pour la période 2011-2018, ces trois indicateurs sont calculés sur la base des données des États membres de l’UE pour lesquels une série chronologique complète pour au moins l’un des agrégats « fabrication de TIC » ou « services de TIC » était disponible.Le « secteur TIC » agrégé, la somme de « fabrication TIC » et de « services TIC », est représenté dans le graphique sous la forme d’un triangle vert non rempli.
Pour les trois dernières années de référence, de 2019 à 2021, le « secteur TIC » global observé est disponible au niveau de l’UE et représenté sous forme de losange rouge rempli.
Pour l’ensemble de la période 2011-2021, les données pour les agrégats « Industrie manufacturière TIC » et « Services TIC » sont des estimations. Par conséquent, la somme de la « fabrication TIC » et des « services TIC » est inférieure à celle du « secteur TIC » de 2019 à 2021.
Les services de TIC représentaient la grande majorité de l’activité des TIC, puisqu’ils étaient environ 6 fois plus importants que la fabrication de TIC lorsqu’ils étaient mesurés en valeur ajoutée. Le ratio de la valeur ajoutée dans l’industrie manufacturière des TIC par rapport à la valeur ajoutée brute est resté stable entre 2011 et 2021. En revanche, le ratio de la valeur ajoutée des services TIC à la valeur ajoutée brute a augmenté régulièrement tout au long de la période, avec un rythme légèrement plus rapide au fin de la décennie.
Évolution de la valeur ajoutée pour le secteur des TIC, UE (en %, par rapport à la valeur ajoutée brute)
Parmi les États membres de l’UE pour lesquels des données sont disponibles, le poids relatif du secteur des TIC était le plus élevé à Malte avec 10,3 %, suivi de la Bulgarie (7,3 %). La Suède avec 6,4 % et le Luxembourg avec 6,3 % complètent le top cinq. Viennent ensuite trois pays présentant des taux de valeur ajoutée proches de 6,0 % : la Lettonie, la HongrieTous les autres États membres se situent en dessous de la moyenne européenne (5,5%) . La France est à 4,3%. Mais l’Esapagne ou l’Italie ont des ratios plus bas.
Pour un groupe limité de 10 États membres, la valeur ajoutée des services TIC a augmenté chaque année au cours de la décennie, augmentant globalement de 71,1 % en prix courants . Au cours de la même période, la valeur ajoutée de la fabrication des TIC a montré une plus grande diversité dans son rythme de croissance, conduisant à une augmentation globale de 28,4 %.
Valeur ajoutée pour le secteur des TIC, UE, 2021 (en %, par rapport à la valeur ajoutée brute))
Une analyse de la fabrication de TIC dans l’UE en 2021 (graphique suivant) révèle qu’elle était dominée par la fabrication de composants et de cartes électroniques, qui représentait près des deux tiers (64,0 %) de la valeur ajoutée par la fabrication de TIC. La deuxième plus grande part a été enregistrée pour la fabrication d’équipements de communication, qui représentait moins d’un cinquième (19,4 %) de la valeur ajoutée par la fabrication des TIC. Viennent ensuite la fabrication d’ordinateurs et d’équipements périphériques (9,5 %) et la fabrication d’appareils électroniques grand public (6,9 %), la plus petite part étant représentée par la fabrication de supports magnétiques et optiques avec 0,2 %.
Répartition de la valeur ajoutée dans l’industrie manufacturière des TIC, UE, 2021
Comme indiqué ci-dessus, en 2021, les services de TIC étaient presque 13 fois plus importants que la fabrication de TIC pour les pays sélectionnés dans le graphique 3. Dans l’ensemble de l’UE (les informations présentées excluent l’Irlande et le Luxembourg, qui n’ont pas présenté de données disponibles pour toutes les activités composant les services de TIC. au total), les « Programmation informatique, conseils et activités connexes » représentaient la moitié (5,2 %) de la valeur ajoutée générée par les services TIC en 2021. Les services TIC étaient moins concentrés que la fabrication de TIC, les « Télécommunications » représentant un peu plus de un quart (25,6 %) de la valeur ajoutée par les services TIC. Ainsi, les deux activités les plus importantes représentaient ensemble plus des trois quarts de la valeur ajoutée des services TIC, tandis qu’à l’exception du « Commerce de gros d’équipements d’information et de communication » qui en rapportait un peu plus d’un dixième (10,4 %), chacune des activités restantes avait parts à un chiffre (graphique suivant).
Répartition de la valeur ajoutée au sein des services TIC, UE, 2021
Les deux plus grandes économies de l’UE, mesurées par leur part dans la valeur ajoutée brute de l’UE – l’Allemagne et la France – ont été les deux plus grands contributeurs, en termes absolus, à la valeur ajoutée dans le secteur des TIC de l’UE. Une analyse basée sur la contribution relative du secteur des TIC à l’économie des entreprises de chaque État membre de l’UE (graphique suivant) donne une image différente. Le secteur des TIC représentait plus d’un dixième de la VA générée par l’économie commerciale en Bulgarie (12,3 %). Des parts supérieures à 10 % ont également été enregistrées en Suède (avec 11,4 %) et en Roumanie (avec 10,5 %). La Finlande et la Hongrie, respectivement 9,7 % et 8,3 % , complètent le top cinq. À l’autre extrémité de la fourchette, le secteur des TIC a contribué à hauteur de 5,5 % à la VA générée au sein de l’économie commerciale autrichienne en 2021, précédé par la Belgique avec 5,9 %, l’Allemagne et la Slovénie (chacune avec 6,0 %). L’UE est à 6,5%, la France à 7,1%.
Il se confirme que les « Programmation informatique, conseils et activités connexes » ainsi que les « Télécommunications » constituaient les deux plus grandes activités TIC dans chacun des États membres de l’UE. En 2021, la « programmation informatique, conseil et activités connexes » représentait plus de 5,0 % de la valeur ajoutée générée dans les économies commerciales de Bulgarie, de Suède et de Roumanie (tous trois avec les dernières informations disponibles pour 2020). L’importance relative des « Télécommunications » était la plus élevée en Grèce, suivie par la Bulgarie et la Croatie, où elles ont contribué respectivement à 4,0 %, 2,8 % et 2,6 % de la valeur ajoutée générée dans l’économie commerciale.
Part du secteur des TIC dans la valeur ajoutée de l’économie marchande non financière, 2021 (%)
2/ L’emploi
Les deux approches ,secteur d’activité et métiers, ne donnent pas les mêmes résultats pour la France par rapport à l’UE et à d’autres pays comme l’Allemagne (voir explications encadré chapitre 1).
a) L’emploi par secteur d’activité
Le secteur des TIC de l’UE employait près de 6,7 millions de personnes en 2021. Il y a eu une augmentation continue du nombre de personnes employées dans les services TIC dans l’ensemble de l’UE au cours de la période 2011-2021 ; en 2021, cet emploi avait globalement augmenté de 52,8 % par rapport à 2011. En revanche, le nombre de personnes employées dans la fabrication de TIC a diminué au cours des trois premières années de la décennie, après quoi il s’est stabilisé jusqu’en 2017.
En agrégeant les données des États membres de l’UE pour lesquels un ensemble complet de données est disponible (voir la figure 8 pour plus d’informations sur la couverture au niveau national), le secteur des TIC a fourni du travail à 4,4 % de l’emploi de l’économie marchande en 2021. En 2021 , le secteur des TIC représentait 6,6 % de l’emploi dans l’économie des entreprises en Finlande , suivi de la Suède avec 6,5 % tandis que des parts comprises entre 5,0 % et 6,0 % ont été enregistrées en Lettonie, en Hongrie, en Bulgarie, en Roumanie et Danemark. En revanche, le secteur grec des TIC a apporté la plus faible contribution à l’emploi dans l’économie marchande, avec 2,5 %. La France est à 4,7% contre 4,4% dans l’UE.
Le graphique suivant montre que la plupart des personnes employées dans le secteur des TIC de l’UE en 2021 étaient actives dans le secteur « Programmation informatique, conseil et activités connexes ». Ce secteur représentait plus de la moitié de l’emploi du secteur des TIC. Cette activité représentait la plus grande part de l’emploi des TIC dans tous les États membres de l’UE pour lesquels des données sont disponibles en 2021. La part relative de la « Programmation informatique, conseil et activités connexes » dans l’emploi total des TIC atteignait plus de six sur chaque emploi. dix en Belgique et aux Pays-Bas (tous deux avec 68,1 %), en Bulgarie (67,1 %), suivis par cinq autres États membres de l’UE (Suède, Portugal, Allemagne, Croatie et Pologne) et en Norvège (avec 60,9 %). Cette activité représentait également la moitié ou plus de l’emploi dans les TIC dans neuf autres États membres : Slovénie, Slovaquie, Roumanie, Danemark, Lituanie, Hongrie, Tchéquie, France et Autriche ; La Suisse a suivi le même schéma. En Hongrie, la fabrication de TIC représentait une part relativement élevée de l’emploi dans l’économie marchande. En 2021, environ 0,8 % de l’emploi de l’économie marchande en Hongrie était employé dans la fabrication de composants et de cartes électroniques et une part (0,2 %) a été enregistrée pour la fabrication d’ordinateurs et d’équipements périphériques, tandis que 0,1 % de l’emploi dans l’économie marchande hongroise était employé dans la fabrication d’équipements de communication. À l’exception de la fabrication d’équipements de communication en Finlande (0,6 % avec les données de 2020), il s’agit de l’une des parts de fabrication de TIC les plus élevées enregistrées dans tous les États membres de l’UE pour lesquels des données sont disponibles
Part du secteur des TIC dans l’emploi de l’économie marchande non financière, 2021 (%)
b) L’emploi par métiers des TIC
Le nombre de personnes employées comme spécialistes des TIC dans l’UE n’a cessé d’augmenter ces dernières années, leur part dans l’emploi total augmentant également. En 2022, 9,4 millions de personnes exerçaient des métiers spécialisés dans les TIC dans l’UE, soit un peu plus de 10,6 millions de moins que l’objectif 2030 fixé pour l’UE dans la Boussole numérique. En 2022, les spécialistes des TIC représentaient 4,6 % du total des employés de l’UE (graphique suivant).
Spécialistes des TIC dans l’emploi, UE, 2013-2022
En 2022, la part la plus élevée dans l’UE de spécialistes des TIC employés dans l’emploi total a été enregistrée en Suède (8,6 %), suivie par le Luxembourg (7,7 %), la Finlande (7,6 %) et les Pays-Bas (7,2 %). Les proportions les plus faibles de personnes employées dans des métiers des TIC dans l’emploi total étaient en Grèce (2,5 %) et en Roumanie (2,8 %). Le ratio est de 4,3% en France, soit moins que dans l’UE.
L’emploi dans les professions des TIC dans l’emploi total était beaucoup plus faible chez les femmes (1,9 %) que chez les hommes (7,0 %). Il existe des disparités significatives dans la participation des spécialistes des TIC, hommes et femmes, à l’emploi total dans l’ensemble de l’UE. Les plus grandes différences entre les parts d’hommes et de femmes employées dans les professions des TIC ont été observées en Suède (8,3 pp), au Luxembourg (8,1 pp), aux Pays-Bas (8,0 pp) et en Finlande (7,5 pp). Les différences les plus faibles dans la proportion d’hommes et de femmes spécialistes des TIC dans l’emploi ont été constatées en Roumanie (1,9 pp), en Grèce (2,2 pp) et en Bulgarie (2,8 pp) (graphique suivant).
Spécialistes des TIC dans l’emploi, par sexe, 2022, (% de l’emploi total)
3/ La Productivité apparente du travail
Il existe de grandes différences dans les niveaux de productivité entre les différents États membres de l’UE. Beaucoup d’entre eux peuvent être de nature structurelle et donc concerner certaines activités, voire toutes, plutôt que d’être spécifiques au secteur des TIC. Il peut donc être plus révélateur d’analyser la productivité apparente du travail à partir d’un ratio comparant cet indicateur du secteur des TIC à une valeur moyenne de l’économie marchande. En 2021, la productivité apparente du travail dans le secteur des TIC de l’UE (graphique suivant) était de 78,5 points de pourcentage supérieure à celle enregistrée pour l’économie marchande dans son ensemble.
Cette tendance s’est répétée dans chacun des États membres de l’UE, avec une productivité apparente du travail systématiquement à un niveau plus élevé dans le secteur des TIC que dans l’économie marchande. En 2021, la productivité apparente du travail dans le secteur des TIC en Grèce était légèrement inférieure à trois fois supérieure à la moyenne enregistrée pour l’économie marchande et à Malte et en Bulgarie, elle était plus de deux fois supérieure. À l’autre extrémité de la fourchette, le secteur des TIC a enregistré un niveau de productivité apparente du travail supérieur de moins de 20 % à la moyenne de l’économie marchande en Estonie et aux Pays-Bas. ,Une comparaison entre 2011 et 2021 révèle que l’écart entre les ratios de productivité apparente du travail dans le secteur des TIC et dans l’économie marchande s’est généralement réduit.
Ratio de la productivité apparente du travail pour le secteur des TIC par rapport à l’économie marchande non financière, 2011 et 2021 (économie marchande non financière = 100)
VI – LES SERVICES D’INFORMATION ET DE COMMUNICATION EN EUROPE
On s’intéresse ici aux seuls services d’information et de communication
1/ La productivité du travail
La productivité apparente de la main-d’œuvre est calculée à partir de la valeur ajoutée divisée par le nombre de personnes employées. Si ce ratio est clairement influencé par la valeur ajoutée et par les personnes employées, il est également influencé par l’importance du travail à temps partiel et saisonnier, qui peuvent varier entre les sous-secteurs, entre les États membres de l’UE et dans le temps. Les services d’information et de communication de l’UE avaient la deuxième productivité apparente du travail la plus élevée de tous les autres services non financiers en 2019 (voir page Diversité tertiaire), inférieure seulement à celle de des activités immobilières à forte intensité de capital.
À un niveau plus détaillé, les niveaux les plus élevés de productivité apparente du travail au sein des services d’information et de communication ont été enregistrés dans les secteurs suivants : les télécommunications ainsi que les activités de programmation et de diffusion.les télécommunications (152,7 milliers d’euros par personne occupée) ainsi que les activités de programmation et de diffusion : 102,0 (graphique suivant).
Productivité apparente du travail pour les services d’information et de communication (en milliers d’euros par personne occupée, 2019)
Source : Eurostat
2/ Taux brut d’exploitation des services d’information et de communication
Le taux brut d’exploitation est une mesure de la rentabilité, soit la valeur ajoutée au coût des facteurs moins les coûts de personnel (= l’excédent brut d’exploitation) divisée par le chiffre d’affaires total. Dans tous les États membres de l’UE, les services d’information et de communication ont enregistré en 2019 un taux d’exploitation brut supérieur à la moyenne du total des entreprises non financières de l’économie. La Belgique, la Croatie et le Luxembourg ont enregistré des taux particulièrement élevés pour ces services, soit environ 13-14 points de pourcentage au dessus de leur moyenne d’économie marchande non financière. En termes relatifs, l’écart était le plus important au Luxembourg, le taux brut d’exploitation des services d’information et de communication étant de 18,8 %, soit 3,4 fois plus élevé que celui de l’économie marchande non financière (5,6 %).
Taux brut d’exploitation des services d’information et de communication (%, 2019)
Source : Eurostat
3/ Exportations de services de télécommunications, d’informatique et d’information
Les services de télécommunications, d’informatique et d’information ont représenté 18,3 % de toutes les exportations de services de l’UE vers tous les pays du monde en 2021. Les exportations de services de télécommunications, d’informatique et d’information ont représenté 59,6 % de toutes les exportations de services de l’Irlande, soit de loin la part la plus élevée parmi les États membres de l’UE. Ces services ont contribué à plus de 2/5 de toutes les exportations de services en Finlande et environ un quart en Roumanie et en Bulgarie. En revanche, au Luxembourg et en Grèce, les télécommunications, informatiques et d’information représentaient respectivement 3,6 % et 3,4 % de toutes les exportations de services.
VII – COMPARAISONS INTERNATIONALES DE L’USAGE DU NUMÉRIQUE
1/ Les ménages
a) connexion à internet
L’économie numérique actuelle se caractérise par la connectivité entre les utilisateurs et entre les appareils, ainsi que par la convergence de parties auparavant distinctes des écosystèmes de communication, telles que les réseaux fixes et sans fil, la voix et les données, ainsi que les télécommunications et la radiodiffusion. L’internet et les appareils connectés sont devenus un élément essentiel de la vie quotidienne de la plupart des individus des pays du monde.
Les TIC sont devenues largement accessibles au grand public, tant en termes d’accessibilité que de coût. Une frontière a été franchie en 2007, lorsqu’une majorité (53 %) des ménages de l’UE avaient accès à Internet. La crise sanitaire a mis en évidence la nécessité des connexions internet dans le fonctionnement normal des économies modernes. Cette proportion a continué d’augmenter, dépassant les trois quarts en 2012 et les quatre cinquièmes en 2014 et 90 % en 2020. En 2022, la part des ménages de l’UE disposant d’un accès à Internet est passée à 93 % .Cette proportion a continué d’augmenter, dépassant les trois quarts en 2012 et les quatre cinquièmes en 2014. En 2021, la part des ménages de l’UE ayant accès à l’internet était passée à 92 %, soit plus de 20 points de pourcentage de plus qu’en 2011.
Accès à Internet et connexions Internet à haut débit des ménages, UE, 2011-2022, (% de tous les ménages)
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.
Fréquence d’utilisation d’internet, 2022, (% des individus âgés de 16 à 74 ans)
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
Individus ayant recherché des informations de santé en ligne, 2022
(% des individus âgés de 16 à 74 ans)
b) Achat sur internet
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)
En 2021, la part des particuliers (âgés de 16 à 74 ans) dans l’UE qui ont utilisé un site web ou une application pour louer un logement auprès d’une entreprise ou d’un particulier au cours des 3 mois précédents s’élevait à 9 %. Cette proportion allait de 24 % aux Pays-Bas suivis du Luxembourg (23 %) et de moins d’un cinquième pour dix pays comme l’Espagne, la Belgique et le Danemark, à moins d’un individu sur 10 dans quinze États membres de l’UE, avec les proportions les plus faibles. enregistré en Grèce, en Italie et en Lettonie (3 %) et à Chypre, en Pologne et en Roumanie (tous à 2 %). La location de logements en ligne était plus fréquente chez les personnes d’âge moyen (25 à 54 ans) avec 12 % que chez les jeunes générations (16 à 24 ans) avec 8 % ou les générations plus âgées (55 à 74 ans) avec 5 %. La plupart de ces services ont été commandés via des sites Web ou des applications dédiées, qui agissent comme des intermédiaires,
Une analyse similaire montre la part des individus qui ont utilisé un site Web ou une application pour acheter un service de transport auprès d’un autre individu ou d’une entreprise de transport. Ce type de service était souvent effectué via des sites Web et des applications dédiées (par exemple, Liftshare, UberPool ou Wundercar) ou une entreprise de transport (bus local, train, taxi, …) ; l’utilisation moyenne de ces types de services dans l’UE par les individus (âgés de 16 à 74 ans) était de 8 %. Parmi les États membres de l’UE, la part des particuliers utilisant un site Web ou une application pour acheter un service de transport en 2021 a culminé en Estonie (27 %), suivie de la Suède (21 %). Il était courant de constater que moins de 1 personne sur 10 utilisait un site Web ou une application pour organiser des services de transport ; en effet, cette situation a été observée dans douze États membres.
2/ Les entreprises
a) Entreprises connectées à Internet via le haut débit fixe
En 2021, la grande majorité (94 %) des entreprises de l’UE comptant au moins 10 salariés et travailleurs indépendants utilisaient une connexion fixe à large bande pour accéder à l’internet (graphique suivant). La part était encore plus élevée pour les moyennes et grandes entreprises, où presque toutes les entreprises ont déclaré se connecter à Internet via le haut débit fixe.
Avec presque toutes les entreprises connectées à Internet via le haut débit, la vitesse de ces connexions mérite encore l’attention, car l’utilisation d’autres technologies plus avancées par les entreprises dépend souvent de la vitesse élevée de l’internet.En 2021, 13 % des entreprises de l’UE disposaient d’une vitesse de connexion internet inférieure à 30 Mb/s, avec une part plus élevée ayant une connexion comprise entre ≥ 30 Mb/s mais 100 Mb/s (29 %) et dans la gamme ≥ 100 Mb/s mais 500 Mb/s (également 29 %). Une entreprise sur huit (13 %) avait une connexion comprise entre ≥ 500 Mb/s mais 1 Gb/s, tandis que les connexions Internet les plus rapides (au moins 1 Gb/s) ont été utilisées par un dixième (10 %) des entreprises de l’UE.Comme le montre le graphique que suivant, la part des grandes entreprises utilisant les vitesses de connexion les plus rapides (≥ 1 Gb/s) était presque trois fois supérieure à celle enregistrée pour les petites entreprises.
Entreprises avec connexion fixe à large bande, par classe de taille et vitesse, UE, 2021, (% des entreprises)
b) En 2021, 78 % des entreprises de l’UE disposaient d’un site web
L’utilisation des TIC a le potentiel d’apporter des changements importants à la façon dont les entreprises sont gérées, l’adoption de solutions fondées sur les TIC dans les processus opérationnels est souvent appelée «e-business». Le graphique suivant présente des informations relatives à l’un des types de commerce électronique les plus élémentaires utilisés par les entreprises, à savoir la création d’un site Web. En 2021, plus des trois quarts (78 %) des entreprises de l’UE disposaient d’un site web, avec une proportion beaucoup plus élevée pour les grandes entreprises (94 %) que pour les petites entreprises (75 %). La fonctionnalité la plus populaire fournie par les sites Web des entreprises était liée à la description des biens et services et aux listes de prix (62 % des entreprises) ainsi qu’aux liens ou références aux profils des médias sociaux des entreprises (41 %).
Entreprises disposant d’un site web, par fonctionnalité et classe de taille, UE, 2021, (% des entreprises)
c) Les réseaux sociaux sont utilisés par plus de la moitié des entreprises de l’UE
59 % des entreprises de l’UE ont utilisé n’importe quel type de médias sociaux en 2021. Les réseaux sociaux ont été les médias sociaux les plus populaires utilisés par 56 % des entreprises de l’UE, suivis par les sites web de partage de contenu multimédia, qui ont été utilisés par 28 % des entreprises. Les blogs d’entreprises et les outils de partage des connaissances basés sur des wikis étaient moins populaires et ont été utilisés par 11 % et respectivement 6 % des entreprises de l’UE. En 2021, la part des grandes entreprises employant 250 personnes ou plus, qui utilisaient n’importe quel type de médias sociaux, s’élevait à 83 % et était près de 30 points de pourcentage (pp) supérieure au chiffre enregistré pour les petites entreprises employant de 10 à 49 personnes (48 %). Plus des trois quarts des grandes entreprises de l’UE (83 %) avaient un compte et utilisaient une sorte de réseau social. En revanche, un peu plus de la moitié des petites entreprises (53 %) utilisaient les réseaux sociaux. Les sites web de partage de contenu multimédia ont été utilisés par 55 % des grandes entreprises contre 25 % des petites entreprises de l’UE.
Le graphique suivant présente l’utilisation des médias sociaux par les entreprises des États membres. Les médias sociaux ont été les plus populaires parmi les entreprises à Malte, où 84 % des entreprises ont déclaré utiliser n’importe quelle catégorie de médias sociaux. Dans six autres États membres de l’UE (Danemark, Pays-Bas, Chypre, Suède, Belgique et Finlande), les chiffres enregistrés étaient supérieurs à 70 %. La part des entreprises utilisant les médias sociaux était inférieure à 40 % en Roumanie (36 %) et en Bulgarie (39 %).
Entreprises utilisant tous les médias sociaux, 2021, (% des entreprises)
d) Intégration des affaires électroniques
L’intégration des affaires électroniques se réfère à l’utilisation des TIC par les entreprises à gérer, intégrer et améliorer leurs processus d’affaires, partager et échanger des informations en interne, ou communiquer avec des partenaires commerciaux et des clients.
Le partage et l’échange d’informations par voie électronique et automatique entre les différentes fonctions de l’entreprise sont mis en œuvre à l’aide d’applications logicielles pour le progiciel de gestion intégré (ERP). En outre, l’intégration et la gestion des interactions avec les clients sont mises en œuvre par l’utilisation d’applications de gestion de la relation client (CRM).
Le pourcentage d’entreprises de l’UE qui utilisaient des logiciels ERP a atteint 38 % en 2021. L’adoption d’applications logicielles ERP a été particulièrement faible pour les petites entreprises avec une part de 33 %, ce qui était presque deux fois inférieur au pourcentage enregistré pour les moyennes (62 %) et plus de deux fois et demi inférieur au pourcentage des grandes entreprises (81 %). Les applications de gestion de la relation client (CRM) ont été utilisées par plus d’un tiers (35 %) des entreprises de l’UE en 2021. La part des petites entreprises utilisant des applications CRM s’élevait à 31 % et était comparable à l’utilisation de logiciels ERP. L’adoption d’applications CRM dans les grandes entreprises (65 %) était inférieure de 16 points de pourcentage par rapport à l’utilisation du PGI (graphique suivant).
Adoption d’applications de commerce électronique dans les entreprises, par classe de taille, UE, 2021, (% entreprises)
e) 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)
f) Intelligence artificielle (IA)
L’intelligence artificielle (IA) peut apporter de nombreux avantages aux entreprises, tels qu’une meilleure prise de décision, des gains de productivité ou d’efficacité, ainsi qu’une gestion optimisée et plus durable de l’énergie ou des ressources. Les systèmes d’IA peuvent être basés sur des logiciels (par exemple des logiciels de reconnaissance d’images, des assistants virtuels, des systèmes de reconnaissance vocale et faciale) ou intégrés à des appareils (par exemple des robots autonomes, des véhicules autonomes, des drones).
En 2021, 8 % des entreprises de l’UE ont utilisé au moins une technologie d’IA (France : 7%) : exploration de texte, reconnaissance vocale, génération de langage naturel, reconnaissance ou traitement d’images, apprentissage automatique (y compris apprentissage profond) pour l’analyse de données, technologies automatisant différents flux de travail ou aidant à prise de décision (automatisation des processus robotiques logiciels basés sur l’IA), technologies permettant aux machines de se déplacer physiquement en observant leur environnement et en prenant des décisions autonomes. La proportion la plus élevée d’entreprises utilisant l’IA a été enregistrée au Danemark (24 %), suivi du Portugal (17 %) et de la Finlande (16 %), tandis que les proportions les plus faibles ont été enregistrées en Roumanie (1 %) et à Chypre, en Grèce, en Estonie et en Pologne. , la Hongrie et la Bulgarie (chacune 3 %) (graphique suivant).
Entreprises utilisant des technologies d’IA, 2021, (% d’entreprises)
La part des grandes entreprises utilisant ces technologies d’IA s’élevait à 28 % et était nettement supérieure à la valeur enregistrée pour les petites entreprises (6 %). La différence pourrait s’expliquer par la complexité de la mise en œuvre des technologies de l’IA au sein de l’entreprise.
Bien qu’à un faible niveau, les entreprises de l’UE ont utilisé la plupart des technologies de l’IA pour analyser le langage écrit, les technologies de l’IA pour l’apprentissage automatique et les technologies de l’IA automatisant différents flux de travail (tous les 3 %). Encore une fois, la part des grandes entreprises ayant déclaré utiliser ces types de technologies d’IA était 3 à 5 fois plus élevée, atteignant 15 % pour les technologies d’IA pour l’analyse du langage écrit (tableau suivant).
Entreprises utilisant les technologies de l’IA, par type et classe de taille, UE, 2021, (% des entreprises)
Des données comparables et représentatives sur le déploiement des robots industriels en 2016 montrent que la Corée et le Japon sont en tête en termes de densité de robots dans le secteur manufacturier, suivis par l’Allemagne, les États-Unis et l’Italie. Si l’intensité moyenne est nettement plus faible dans les autres pays du G20, elle augmente plus rapidement que dans les 10 premiers pays à technologie des robots, laquelle devient ainsi plus courante. En particulier, l’intensité des robots dans l’industrie manufacturière a été multipliée par 20 en Chine entre 2007 et 2016. Ces chiffres doivent toutefois être interprétés avec prudence, car les indicateurs sont basés sur la quantité de robots actifs dans un secteur donné et ne rendent pas compte de l’évolution de l’efficacité ou de la qualité des robots au fil du temps [7].
Intensité de robotisation dans les économies du G20, 2007 et 2016 ; stock d’unités de robots pour 10 000 actifs occupés, secteur manufacturier
g) Le Big Data en interne ou en externe.
En 2020, 14 % des entreprises de l’UE ont déclaré qu’en 2019, elles avaient effectué une analyse de Big Data (à partir de n’importe quelle source de données) ou qu’elles avaient demandé à une autre entreprise ou organisation d’effectuer une analyse de Big Data pour elles. Les proportions les plus élevées d’entreprises essayant de bénéficier de l’analyse des mégadonnées ont été enregistrées à Malte (30 %), au Danemark et aux Pays-Bas (27 % chacun). Les proportions les plus faibles d’entreprises analysant le Big Data en interne ou en externe se trouvaient en Roumanie (5 %) ainsi qu’en Slovaquie, à Chypre et en Bulgarie (chacune 6 %).
Parmi les entreprises de l’UE, 13 % se sont engagées dans l’analyse des mégadonnées réalisées par leurs propres salariés. Les proportions les plus élevées d’entreprises analysant le Big Data en interne se trouvaient à Malte (29 %), suivie par les Pays-Bas (26 %) et le Danemark (24 %). Les pourcentages les plus faibles ont été enregistrés à Chypre (3 %), en Roumanie (4 %), en Slovaquie et en Slovénie (5 % chacune) (graphique suivant).
Entreprises utilisant l’analyse du Big Data, 2019, (% d’entreprises)
h) 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).
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)
i) Entreprises actives dans le commerce électronique
Le commerce électronique se réfère au commerce de biens ou de services sur des réseaux informatiques tels que l’internet. Les ventes électroniques concernent la réception de commandes par des méthodes spécialement conçues pour recevoir des commandes, soit via échange électronique de données ou par le biais de sites Web ou d’applications (ventes web); les commandes reçues au moyen de messages électroniques dactylographiés manuellement sont exclues.
Dans l’ UE, au cours de la période 2012 à 2021, la part des entreprises qui ont réalisé des ventes en ligne est passée de 16,4 % en 2012 à 22,8 % en 2021. Le chiffre d’affaires des entreprises généré par les ventes en ligne a augmenté de 4,5 points de pourcentage au cours de la même période. , soit de 13,1 % à 17,6 %, bien que le chiffre d’affaires enregistré en 2021 ait diminué de 2,2 points de pourcentage par rapport à 2020 (graphique suivant).
Ventes en ligne et chiffre d’affaires généré par les ventes en ligne, UE, 2012-2021, (% entreprises, % chiffre d’affaires total)
La part des entreprises effectuant des ventes en ligne et le chiffre d’affaires généré par les ventes en ligne varient considérablement selon la taille des entreprises. En 2021, 44,1 % des grandes entreprises ont réalisé des ventes en ligne, ce qui correspond à une valeur des ventes en ligne de 23,1 % du chiffre d’affaires total dans cette classe de taille. Parmi les entreprises de taille moyenne, 29,9 % ont réalisé des ventes en ligne générant 14,7 % du chiffre d’affaires total dans cette classe de taille. En revanche, 20,8 % des petites entreprises se livrent à la vente en ligne, générant 7,9 % du chiffre d’affaires de ces entreprises (graphique suivant).
Ventes en ligne et chiffre d’affaires provenant des ventes en ligne, par classe de taille, UE, 2021 (% entreprises, % chiffre d’affaires total)
Les e-ventes peuvent être réalisées via des sites internet ou des applications (web sales) ou de manière automatisée via des messages de type EDI (Electronique Data Interchange); les entreprises peuvent offrir une ou les deux options à leurs clients. En 2021, parmi les pays de l’UE, le pourcentage d’entreprises réalisant des ventes en ligne variait de 11,2 % en Roumanie et 12,2 % au Luxembourg à 42,4 % en Irlande, suivis par la Suède (38,4 %), la Lituanie (37,6 %) et le Danemark (36,2 %). %) (graphique suivant).
En 2021, 16,8 % des entreprises de l’UE ont effectué des ventes en ligne en utilisant uniquement des sites Web ou des applications, 3,4 % ont utilisé uniquement des ventes de type EDI tandis que 2,6 % ont utilisé les deux canaux de vente en ligne.
Les ventes en ligne étaient le mode dominant de vente en ligne dans tous les États membres de l’UE en 2021. Le pourcentage d’entreprises recevant des commandes électroniques uniquement via des sites Web ou des applications variait de 31,6 % en Lituanie à 8,1 % en Roumanie. Les entreprises considèrent qu’il est important d’être visible sur Internet. Par conséquent, les sites Web ou les applications sont de plus en plus proposés par les entreprises à des fins diverses. En particulier, les sites Web ou les applications permettent aux clients d’acheter en passant leurs commandes par voie électronique.
En revanche, en 2021, le pourcentage d’entreprises qui n’utilisaient que des messages de type EDI pour leurs ventes variait de 9,2 % des entreprises au Danemark et 8,1 % en Suède à moins de 1 % en Grèce (0,6 %) et à Chypre (0,8 %) . Le pourcentage d’entreprises utilisant les deux canaux était le plus élevé au Danemark et en Suède (tous deux supérieurs à 7 %) et le plus faible en Bulgarie (0,8 %).
Ventes en ligne ventilées par ventes en ligne et ventes de type EDI, 2021 (% entreprises)
Alors que les entreprises réalisant des ventes en ligne en 2021 vendaient principalement via des sites Web, plutôt que via des messages de type EDI, en termes de valeur de ces ventes électroniques, la tendance était inverse, car le chiffre d’affaires généré par les ventes de type EDI était supérieur à celui généré par les ventes en ligne. En 2021, les entreprises de l’UE ont généré 17,6 % de leur chiffre d’affaires total à partir des ventes en ligne, consistant en des commandes via des sites Web ou des applications (6,3 % du chiffre d’affaires total) ou via des messages de type EDI (11,3 % du chiffre d’affaires total) (graphique suivant).
Parmi tous les États membres de l’UE, le pourcentage du chiffre d’affaires provenant des ventes en ligne variait de 5,4 % à Chypre à 33,2 % en Irlande, suivis par la Tchéquie (29,9 %) et la Belgique (29,1 %).
Le graphique montre la contribution des ventes en ligne et des ventes de type EDI au chiffre d’affaires total. La part du chiffre d’affaires total générée par les ventes de type EDI variait de 1,0 % à Chypre et 1,7 % en Grèce et à 21,4 % en Tchéquie et 19,4 % en Irlande. La part du chiffre d’affaires total provenant des ventes en ligne était la plus élevée en Irlande (13,8 %), aux Pays-Bas (12,1 %), en Lituanie (11,4 %) et en Belgique (10,2 %), alors qu’elle était inférieure à 5 % en France (3,4%), à Chypre, en Bulgarie, en Italie, Slovénie et Autriche.
Chiffre d’affaires des ventes en ligne ventilé par ventes sur le web et ventes de type EDI, 2021 (% du chiffre d’affaires total)
3/ Quelques données complémentaires
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)
b) achats 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. Enfin, l’accès à des informations ou des services administratifs en ligne se développe, illustrant la dématérialisation croissante de l’administration : la part des Européens qui ont rempli et transmis des formulaires par Internet au cours de l’année a doublé entre 2008 et 2018 (de 17 % à 34 %).
Achats effectués par des particuliers sur l’internet: Dernière commande en ligne au cours des 12 derniers mois en % des particuliers
c) utilisation d’internet des usages pour contacter les pouvoirs publics
Par ailleurs, 53 % des Européens (avec de fortes variations selon l’âge) ont contacté les pouvoirs publics par Internet en 2019, contre 35 % en 2008 ; 44 % ont utilisé Internet en 2019 pour obtenir des informations à partir des sites web des pouvoirs publics contre 32% en 2008 et 32 % pour télécharger des formulaires officiels en 2018 contre 23 % en 2008.
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 %
VIII – 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]. Pou 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 Partage Volume Prix, 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
a) l’indice de prix à la consommation (IPC)
Pour le calcul de l’indice de prix, lorsqu’un produit disparaît, il est rarement possible dans le cas des produits informatiques, électroniques (téléphonie mobile) de procéder à un remplacement « en équivalent » (c’est-à-dire de remplacer un ancien produit par un nouveau et de calculer directement l’évolution de prix entre ces deux produits), car les nouveaux produits mis sur le marché sont nettement plus performants que les anciens modèles, donc ne peuvent pas leur être directement comparés. La solution retenue dans l’indice des prix à la consommation (IPC) consiste à imputer au nouveau produit, lors de son introduction, une évolution de prix estimée selon différentes méthodes.
Compte tenu du turnover de ces produits, il est légitime de penser qu’une grande partie du changement de valeur se fait au moment de l’introduction de nouveaux produits. Dès lors, les ajustements pour la qualité sont cruciaux. Or, les méthodes retenues pour effectuer ces ajustements sont différentes dans les cas français (méthode par recouvrement essentiellement) et allemand (modèles hédoniques). D’autres méthodes plus directes sont également employées, estimant explicitement la différence de qualité.
Sur ces produits hautement technologiques, les ajustements qualité se font dans leur quasi‑totalité par une méthode de recouvrement, en considérant que la différence de prix observée entre le produit nouveau et disparu est une différence de qualité. Celui-ci est positif lorsque le modèle de remplacement est plus perfectionné et négatif lorsqu’il est plus simple. Des modèles hédoniques ont été testés mais ils se sont révélés de piètre qualité, soit que le nombre d’observations ait été insuffisant pour estimer de manière robuste les coefficients des modèles, soit du fait de la difficulté à modéliser le prix lui‑même en fonction de caractéristiques observables. Les modèles hédoniques reposent sur l’hypothèse que des caractéristiques observables, stables dans le temps, déterminent la qualité et par là même le prix de produits. Dans le cas où ces caractéristiques sont elles‑mêmes soumises à des innovations majeures, et sont difficilement identifiables, les modèles hédoniques ne permettent pas de résoudre le problème de la mesure de la qualité des nouveaux produits.
En rapportant la dépense des ménages pour le produit considéré à la quantité de pièces vendues, on obtient une valeur unitaire moyenne. Les fluctuations d’une valeur unitaire cumulent celle de l’indice de prix correspondant et celle de l’effet qualité. La baisse annuelle moyenne de prix des micro-ordinateurs est de 8,6 % par an entre 1995 et 2005. Sur la même période, la valeur unitaire moyenne de ces derniers n’a baissé que de 5,6 %. L’écart, dû à l’effet qualité, s’explique par la tendance longue du progrès technologique. Celui-ci est illustré par la « loi de Moore », qui veut que les performances des circuits intégrés (mémoires et processeurs) doublent tous les dix-huit mois.
Le succès des produits de téléphonie mobile rebondirait ainsi sur des produits nouveaux ou transformés. Leur prix initial est élevé alors que les performances sont limitées. La gamme s’élargit ensuite à des appareils moins chers, ce qui fait croître fortement les quantités vendues. Ensuite, la baisse des prix et l’évolution des fonctionnalités interviennent successivement, ce qui attire des consommateurs nouveaux et pousse au renouvellement rapide de ces produits.
Il reste que la baisse des prix de la consommation finale des ménages en « Matériel de téléphonie et de télécopie », est bien plus forteen France que dans la plupart des pays depuis 1995 : l’indice du prix est de 3,5 base 100 en 1995 (baisse de – 96%). On retrouve une telle baisse en Autriche, en Suède et en Finlande, surtout entre 1995 et 2007. Dans les autres pays, la baisse est moindre, notamment en Belgique (-60%) et au Royaume Uni (-20%), voire en Allemagne (-15%). Les évolutions sont d’ailleurs plus rapprochées pour la fonction » Matériel audiovisuel, photographique et de traitement de l’information ».
De même, l’écart entre les indices des prix à la consommation harmonisés (IPCH) français et allemand depuis le début des années 2000 est de plus de 6 points par an pour le matériel de téléphonie et de télécopie (qui comprend notamment les téléphones portables) et de près de 3 points par an pour le matériel audiovisuel, photographique et de traitement de l’information (qui comprend notamment les ordinateurs et tablettes). Ces écarts étaient quasi inexistants avant 2000.
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.
b) l’indice de prix à la production
Il n’est nécessaire de commenter le graphique suivant si ce n’est qu’il confirme largement les évolutions des IPC selon les pays, sachant que les périodes sont différentes (1995-2017 pour les IPC, 2002-2019 pour les indices de prix à la production) . À savoir que les prix baissent particulièrement en France comme en Suède, ce qu’on observe pour les IPC, et comme en Allemagne, ce qui était moins net pour les IPC.
Évolutions des prix à la production (P1) des produits fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques, base 100 en 2000 en %
2/ les services de télécommunication
Plusieurs questions se posent. Leurs réponses ne sont pas consensuelles. D’abord, l’interopérabilité croissante des TIC (télévision et voix sur internet, télévision et internet sur mobiles…) rend de plus en plus difficile la classification par service des télécommunications. des offres toujours plus innovantes et plus complexes des opérateurs.
Il faut rester prudent sur la qualité du partage volume prix de ces services. Les indices des prix à la consommation nationaux établis par l’OCDE pour le secteur des télécommunications montrent des tendances de croissance largement différentes entre 2002 et 2015, avec une baisse d’environ 40 % en Italie mais une hausse de près de 30 % au Canada. Ces écarts entre pays suggèrent que, au moins pour les biens et services numériques présentant des caractéristiques semblables, quel que soit le pays, il reste des progrès à faire sur le partage volume‑prix pour parvenir à prendre en compte les variations de qualité de façon plus cohérente. Prenons deux exemples étrangers.
Comme on l’a souligné dans la page partage Partage Volume Prix, les prix à la production (P1) de services de télécommunications baissent particulièrement en France entre 2000 et 2019, certes moins qu’au Danemark mais comme en Suède et bien plus que dans d’autres pays comme l’Allemagne.
Évolutions des prix à la production (P1) des Télécommunications, base 100 en 2000 en %
a) la méthode en France
Le partage volume‑prix des services de communication n’est pas simple. Cette difficulté ne tient pas uniquement aux innovations que connaît ce secteur (développement d’Internet, de la téléphonie mobile, de la data, 3G, 4G, etc.) mais également aux tarifications extrêmement complexes de ces services.
Les changements de tarification s’accompagnent souvent d’un changement du périmètre des offres commerciales proposées par les opérateurs qui couvrent en général plus d’un service (SMS, data, voix, fixes et mobiles, national et international, etc.), Ces offres sont sans cesse renouvelées. Les méthodes par recouvrement sont inadaptées. En outre, les caractéristiques de ces offres commerciales sont souvent peu adaptées à des modèles hédoniques : comment gérer par exemple le passage à des offres illimitées, sachant que, in fine, le consommateur n’en aura pas l’usage ? Pour toutes ces raisons, les indices de prix à la consommation européens favorisent les indices dits à « usage constant ». Ces indices, qui sont une approximation des indices à utilité constante, suivent la dépense minimale à laquelle doit consentir un consommateur pour satisfaire son usage spécifique et constant entre deux périodes.
Cette méthode pose toutefois un certain nombre de difficultés. Il faut tout d’abord être en mesure de décrire de manière précise les usages des consommateurs. L’Arcep (Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse) dispose d’informations très riches sur la clientèle des opérateurs, ce qui permet de la segmenter en un ensemble de profils de consommateurs.
Une seconde difficulté pour utiliser cette méthode à usage constant tient à la modélisation simplifiée du comportement du consommateur : dans le cas de l’IPC français, on fait l’hypothèse que celui‑ci connaît les différentes offres des opérateurs et ajuste en permanence son forfait de manière à minimiser sa dépense. Mais le consommateur n’ajuste souvent son forfait qu’au sein des offres d’un même opérateur, en négligeant ainsi la mobilité entre opérateurs, ce qui revient à traiter chaque opérateur comme proposant un produit différent.
Cette hypothèse réaliste au sein d’un marché initialement très segmenté a posé un problème avec l’arrivée en France d’un quatrième opérateur sur le marché de la téléphonie mobile en 2012‑2013, qui s’est accompagnée d’un transfert massif d’abonnés des anciens opérateurs vers ce nouveau concurrent : les prix pratiqués par le nouvel opérateur étant beaucoup plus bas, le chiffre d’affaires des services de télécommunication a chuté tandis que les minutes de communication et les SMS ont explosé. Or, l’IPC a traité les forfaits du nouvel opérateur comme des produits nouveaux et le différentiel de prix avec les forfaits historiques comme un différentiel de qualité. L’IPC a certes baissé nettement en 2012, mais uniquement via l’adaptation des tarifs des opérateurs historiques face à l’arrivée du nouveau concurrent. Mais cette adaptation n’a été que progressive et décalée par rapport aux transferts vers le nouvel opérateur.
Le partage volume-prix de la consommation finale des ménages n’a alors pas suivi l’IPC dont on a vu qu’il est fondé sur l’hypothèse que le consommateur est parfaitement informé des offres de prix et choisit la meilleure offre de prix correspondant à son profil parmi les offres d’un opérateur donné. Aussi, les quantités transmises par l’ARCEP (minutes de communication, SMS/MMS) ont été utilisées par les comptables nationaux pour l’évaluation des volumes de téléphonie mobile entre 2011 à 2014, ce qui a permis d’éviter de mesurer à tort un fléchissement des volumes dans un contexte concurrentiel. Toutefois, les données transmises par l’ARCEP ne permettent plus d’utiliser cette méthodologie désormais, et une nouvelle méthode, exploitant cette fois ci l’IPC compte tenu de la stabilisation récente du marché et malgré les hypothèses sous-jacentes à sa construction, a été élaborée.
Le volume des exportations est déterminé en déflatant la valeur estimée à partir des données de la Balance des Paiements par l’indice BtoE. Le partage volume-prix des consommations intermédiaires, solde de l’ERE en valeur (mais pas en volume : en volume c’est la production qui est le solde de l’ERE) est réalisé à partir de l’indice BtoB. La méthode d’évaluation des évolutions en volume serait considérée comme de type A. Mais après ce qui vient d’être dit, on peut émettre quelques réserves.
b) la méthode au Royaume Uni
Sur le marché des télécommunications, la principale question est de conceptualiser et mesurer le produit phare, à savoir «les données», en englobant le haut débit (fixe et mobile) et tous les autres services de télécommunications (appels téléphoniques, messages texte, etc.). Quelle est l’unité de mesure de volume la plus appropriée, tenant compte des variations de qualité et, par conséquent, le déflateur de prix le plus approprié à appliquer à la production nominale pour pouvoir estimer les volumes?
Cette question fait partie d’un ensemble plus vaste de questions semblables récemment posées quant à la mesure de l’économie numérique, mais qui ne font que ranimer de vieux débats, certes de manière particulièrement aiguë. L’innovation est la caractéristique fondamentale de l’économie numérique. Elle s’incarne dans de nouveaux produits et services, dans l’amélioration de la qualité et de la variété ou dans de nouveaux modèles économiques (comme les plateformes numériques). Elle participe des changements intervenus dans le secteur des télécommunications ces dernières années. L’innovation dans son ensemble est depuis longtemps problématique dans la construction des indices de prix : le principal problème repose sur le fait que la traditionnelle théorie des indices suppose que le panier de biens est fixe et reste exactement le même d’une période à l’autre, de sorte que les comparaisons peuvent se faire à périmètre constant.
Conséquence du changement technologique rapide enregistré dans le secteur des services de télécommunications, le poids des volumes des différents services est largement différent du poids de leurs revenus respectifs. Par exemple, les services de données représentent un poids très important en termes de volumes (mesurés par bit pour tous les services), mais beaucoup plus petit en termes de revenus. L’indice de prix utilise habituellement la pondération par les revenus. Les prix officiels pondérés en fonction des revenus ne mesurent pas bien les prix réellement payés pour des biens que les consommateurs considèrent comme un substitut presque parfait mais que l’indice traite comme des biens distincts même si la substitution par les consommateurs se poursuit dans le temps.
Au Royaume‑Uni, l’ONS déflate la production du secteur des services de télécommunications au niveau national agrégé au moyen d’un indice (au niveau du produit) comprenant deux composantes: premièrement, l’indice du prix à la consommation (IPC) couvrant les services et équipements de télécommunications et, deuxièmement, l’indice du prix à la production de services (IPPS) couvrant les services de télécommunications aux entreprises. En termes de poids, l’IPC représente environ les deux tiers du déflateur actuel, et l’IPPS le tiers restant. Entre 2010 et 2017, le déflateur global au niveau du produit a augmenté d’environ 3% dans le secteur des services de télécommunications malgré les avancées technologiques considérables réalisées durant cette période (comme le passage de la 3G à la 4G). Bien que cette méthode soit conforme aux normes internationales, elle découle de nombreux choix pragmatiques nécessaires à la construction d’un déflateur approprié pour la vente de services de télécommunications aux entreprises et aux consommateurs du Royaume‑Uni.
Des économistes anglais ont examiné deux possibilités alternatives de partage volume-prix [9].
L’option A correspond à une version améliorée de l’indice des prix à la production de services, utilisant la méthodologie actuelle (qui se base sur des indices de valeur unitaire), avec une pondération par les revenus. L’IPPS actuel traite les services de voix et de texte séparément, et exclut les services de données. L’ajout des données au panier semble être une solution immédiate pour améliorer ce déflateur et résoudre certains problèmes de la méthode actuel. En conséquence, avec cette option, le haut débit et les données mobiles sont ajoutés à la voix et au texte dans l’IPPS actuel. Pour refléter l’écart potentiellement important entre les valeurs de consommation, nous construisons des indices de valeur unitaire plus fins et nous les agrégeons en fonction des poids des revenus. Cela se fonde largement sur l’IPPS actuel, mais avec des différences importantes: l’indice inclut les données mobiles et celles du haut débit, intègre les transaction B2All et est chaîné annuellement. Si l’on ôte la composante IPC du déflateur et si l’on utilise l’IPPS amélioré, les prix des services de télécommunications ont diminué d’environ – 37% entre 2010 et 2017,
L’option B correspond à un indice de valeur unitaire calculé à partir de la consommation de données. Si l’on suppose une parfaite substituabilité, cette approche par la consommation de données dépend fondamentalement de la pondération par les volumes et, en théorie, reflète des variations basées uniquement sur les coûts. L’option B consiste à incorporer le point de vue de l’ingénierie considérant que le principal service produit par le secteur est la transmission de données, et, à cette fin, à convertir les différents services en unités de données (bits ou octets25) utilisées pour fournir le service. Du point de vue des réseaux, il y a peu de différence entre un appel vocal et un appel passé par Skype ou WhatsApp par exemple, au‑delà des différences entre les bits consommés par seconde. Pour la plupart des services, le nombre total de bits transmis durant la période d’utilisation du service est la caractéristique principale même si d’autres caractéristiques ont également leur importance. Ici, la baisse des prix serait beaucoup plus forte : – 96% entre 2010 et 2017.
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
Depuis 2013‑2014, l’indice des prix d’accès à l’Internet corrigés de la qualité se fonde sur les variations de l’indice des prix à la consommation des équipements et services de télécommunication (IPC Télécom). L’IPC Télécom est corrigé de la qualité pour refléter, par exemple, des limites de téléchargement de plus en plus élevées, et a diminué d’environ 20 % depuis 2013‑2014. Les progrès technologiques ont en effet permis aux fournisseurs d’accès à l’Internet d’offrir à leurs clients des limites de téléchargement de plus en plus élevées pour un coût supplémentaire minime, voire nul, et parfois des forfaits illimités qui leur permettent de fidéliser leurs clients. De plus, compte tenu de l’émergence des tablettes et des smartphones, le nombre d’utilisateurs de services d’Internet sans fil a fortement augmenté.
Depuis le premier trimestre 2014, l’Office statistique australien utilise beaucoup plus de données de transactions dans le calcul de l’IPC australien, qui inclut les transactions relatives aux services de télécommunication. Ces données de transaction ont permis de remplacer les prix ponctuels de certains produits (précédemment collectés sur le terrain) par une valeur unitaire (fondée sur les données de transaction).
L’IPC Télécom a ainsi progressé durant la période précédant 2014‑2015 (c’est à dire avant l’adoption de l’approche de la valeur unitaire), puis a régulièrement reculé à compter de 2014‑2015 à mesure de la diminution progressive des prix corrigés de la qualité.. Toutefois, des informations disponibles (volume de données sans fil téléchargées et nombre d’abonnés) montrent que les volumes de téléchargement augmentent régulièrement depuis 2010. En conséquence, un redressement a été appliqué afin de saisir la croissance de la production réelle, sous‑estimée durant la période précédant l’introduction de la méthode de la valeur unitaire, entre 2008‑2009 et 2013‑2014
4/ les logiciels
Les logiciels regroupent des services variés, dont la multiplicité complexifie les estimations : dépenses en traitement des données et portail internet et dépenses en logiciels « standard » mesurées en France à partir de la statistique d’entreprise, dépenses en logiciels spécifiques via le recours à des sociétés de services en ingénierie informatique, estimées également à partir de la statistique d’entreprise mais en retirant du mieux possible ce qui relève des consommations intermédiaires. Pär ailleurs, une part importante des dépenses en logiciels (plus de 30 %) relève de dépenses réalisées en interne dans les entreprises pour développer des logiciels à façon, et mesurées par les comptables nationaux à partir de données sur les rémunérations en sélectionnant les professions susceptibles d’être impliquées dans ces développements. Faute d’éléments spécifiques sur le prix réel de ces dépenses, le prix de marché des dépenses « externes » leur est en général appliqué.
a) La production
La production de l’ensemble des branches des services (90 % des ressources des ERE), pour un compte définitif, est estimée directement en valeur à partir des ventes branches issues de la statistique d’Esane. Le partage volume-prix de la production est généralement réalisé à partir des IPC ou des IPSE (indice des prix des services aux entreprises).
Lors d’un compte semi-définitif, la production en volume est obtenue en déflatant la valeur (indice de chiffre d’affaires) par des IPC ou des IPSE.
Ainsi, pour les produits J58Z1 et J60Z1 le prix choisi est en priorité le déflateur de la consommation des ménages, en l’occurrence l’IPC. Si l’utilisation de l’IPC pose des problèmes de cohérence au sein des ERE, le prix suit les IPSE disponibles. Pour les autres produits la valeur est déflatée par un IPSE (BtoAll).
Les ERE J58Z, J59Z, J61Z et J62Z comportent des importations (10 % des ressources des ERE) estimées en valeur à partir des données de la Balance des Paiements. Dans le cas où un IPSE (BtoE) est disponible (cas des J58Z2, J61Z et J62Z), il est utilisé pour le partage volume-prix des importations. Pour les autres ERE, le partage volume-prix est déterminé en utilisant le déflateur de la production.
L’utilisation du prix de production peut être remise en question si des IPSE (BtoE) sont disponibles.
Le volume des impôts (part très faible dans le total des ressources) suit l’indice de volume de la consommation des ménages. Les impôts concernent les ERE 59Z2, 60Z1 et 60Z2.
b) Les emplois
La consommation finale des ménages (15 % des emplois) est estimée en valeur à partir de diverses sources (Livre Hebdo, GfK, données de la Direction Générale des Médias et des industries culturelles, données des douanes, de la DGFIP, de la DG Trésor, données du Centre National du cinéma et de l’image animée, données du Syndicat National de l’édition phonographique, EAP, CA3). Le partage volume-prix repose sur l’IPC. A noter que pour le produit J60Z2, l’IPC retenu ne comprend que la contribution à l’audiovisuel public. Le partage volume-prix de la FBCF (40 % des emplois, essentiellement localisés sur le 62Z) est réalisé selon diverses méthodes.
Le partage volume-prix de la FBCF des logiciels spécifiques (J62Z) se fait en utilisant l’IPSE (BtoAll) de la « programmation, conseil et autres activités informatiques » (62).
Pour ce qui est des logiciels standards (J58Z2), la FBCF est le poste solde de l’ERE en valeur comme en volume. L’l’IPSE « Édition d’autres logiciels » (58.29) est utilisé depuis le SD 2015 pour le partage volume-prix de l’ensemble des opérations de l’ERE, à l’exception de la consommation des ménages (qui ne pèse quasiment rien). De ce fait, le déflateur de la FBCF peut s’écarter très légèrement de IPSE « Édition d’autres logiciels ».
Le partage volume-prix de la FBCF des autres ERE est calculé au niveau H en utilisant le déflateur de la production.
Les ERE J58Z, J59Z, J61Z et J62Z comportent des exportations (10 % des emplois environ). Dans le cas où un IPSE (BtoE) est disponible, pour les produits J58Z2, J61Z et J62Z notamment, il est utilisé pour le partage volume-prix des exportations. Pour les autres ERE, le partage volume-prix est déterminé en utilisant le déflateur de la production. L’utilisation du prix de production peut être remise en question si des IPSE (BtoE) sont disponibles.
c ) synthèse et appréciation sur la qualité du partage volume-prix
La méthode d’évaluation des évolutions en volume utilisant une déflation par l’IPSE est considérée par l’Insee comme une méthode de « type A ». Mais la mesure du partage volume prix de la PEFP reste assez délicate. La méthode d’évaluation des évolutions en volume utilisant une déflation par l’IPC peut être considérée comme une bonne méthode (« type A ») dans le cas des produits utilisés essentiellement par les ménages, et s’il s’agit d’un indice correspondant bien au contenu du poste considéré de la nomenclature. Dans le cas contraire (Radiodiffusion), on considère qu’il s’agit d’une méthode de « type B ».
Selon le graphique suivant, les indices de prix français des logiciels et applications se situent plutôt dans la moyenne des pays, avec une quasi-stabilité depuis 2000. Ceci est confirmé par l’OCDE. Il reste que la complexité et la multiplicité des types de dépenses en logiciels rend assez difficile leur évaluation.
Évolutions des prix à la production (P1) des services de programmation, conseil en informatique et autres services d’information base 100 en 2000 en %
IX – LE PIB EN VOLUME EST IL MAL ESTIMÉ DU FAIT DU NUMÉRIQUE ?
1/ le débat sur la croissance du PIB
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 [10]: 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).
Enfin, 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) ?
2/ les services quasi-gratuits
Un deuxième problème est lié au fait que la numérisation a favorisé le développement de services gratuits. L’économie numérique comprend de nombreux produits apparemment gratuits, donc en principe hors du champ de la comptabilité nationale (voir page Mesure des volumes et des prix). Ces biens set services ne sont pas moins « produits » lorsqu’ils le sont gratuitement que contre paiement. 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 affecté 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 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.
Des équivalents monétaires de ces services gratuits peuvent être évalués, c’est un champ de recherche assez actif. 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.
Plus complexe est le cas 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 ». Mais ce n’est qu’en partie le cas pour la location d’hébergements entre particuliers (comme Airbnb) ou le covoiturage qui correspondent à des « modèles collaboratifs mixtes » dans lesquels une personne verse une contrepartie monétaire pour utiliser un bien ou un service. En outre, le recours à AirBnB se fait au détriment de la demande de services hôteliers classiques. Leurs prix sont moins chers. Comment évoluent les volumes ? Faut il considérer que la location d’un logement coûtant deux fois moins cher qu’un hôtel se traduit par une baisse en volume de la consommation touristique ? Par ailleurs, il y aurait souvent baisse du PIB en valeur et en volume : Ainsi, on n’utilise plus les cartes Michelin mais des facilités numériques : GPS, GoogleMaps. Si les achats de CD chutent au profit du visionnage gratuit sur Youtube conduisant à une chute de chiffre d’affaires nominal pour l’industrie du disque, et si on applique à ce chiffre un indice des prix stable parce que toujours calculé sur les seuls biens commercialisés, le message sera celui d’une baisse des volumes.
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.
La publicité est un cas à part dont le traitement comptable est critiqué par certains depuis longtemps mais qui pose aussi problème avec l’émergence de la publicité gratuite. On en explique certains aspects dans la page Mesure des volumes et des prix.
3/ La question de la mesure de la croissance du PIB avec la mondialisation
Enfin, 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).
X – ÉCONOMIE NUMÉRIQUE ET PROUCTIVITÉ DU TRAVAIL
On s’appuie ici de nouveau sur des travaux de l’OCDE [9]. Certains datent de 2019. Mais s’agissant des gains de productivité, ils restent d’actualité, vu qu’ils montrent que la productivité du travail s’est ralentie à partir de la crise de 2007 et que ces tendances se sont renforcées avec les crises de 2020 et 2022.
1/ Numérisation et emploi
a) Les conséquences de la numérisation sur l’emploi
La numérisation des entreprises a également un impact sur les emplois et les conditions de travail. L’automatisation des tâches, accélérée par la micro‑informatique et les robots industriels dans les années 1970, a été démultipliée avec la naissance et le déploiement d’Internet dans les années 1990. Désormais, tous les secteurs de l’économie se transforment sous l’effet du numérique. Les progrès de la robotique, de l’intelligence artificielle, du traitement des données massives, le développement de l’Internet des objets et de l’impression 3D comportent un potentiel considérable d’automatisation. Même si le chiffrage est délicat et nécessite des hypothèses fortes, d’après l’OCDE, l’automatisation devrait faire disparaître 16 % des emplois en France au cours des vingt prochaines années et transformer profondément 33 % des emplois. Les effets de l’informatisation sur la productivité et l’emploi dépendent du niveau technologique des secteurs. Ainsi, en France, entre 1994 et 2007, dans les secteurs industriels de basse technologie, l’informatisation est allée de pair avec de fortes hausses de la productivité et une diminution de l’emploi. En revanche, dans les secteurs industriels de moyenne et haute technologie, l’informatisation n’est associée ni à des gains de productivité ni à des pertes d’emploi. Partout, néanmoins, l’informatisation est plus favorable aux travailleurs les plus qualifiés.
À l’inverse, de nouveaux métiers se développent grâce au numérique. Les métiers du numérique s’exercent majoritairement dans les domaines du support informatique et des systèmes d’information (38 %) et de la programmation et du développement informatique (14 %). Ils essaiment bien au‑delà des secteurs d’activité de l’informatique ou des télécommunications : la moitié d’entre eux se situent dans d’autres secteurs du tertiaire. Ces métiers sont occupés principalement par des hommes, plutôt jeunes, très diplômés et cadres.
Les outils informatiques ont des effets ambivalents sur les conditions de travail. Certaines tâches sont ainsi facilitées, mais le rythme de travail est davantage déterminé par le contrôle ou suivi informatisé du travail. Entre 1994 et 2017, cette contrainte de rythme s’est fortement diffusée et a contribué à l’intensification du travail des salariés. Elle concerne près d’un tiers des salariés du secteur privé en 2017 . Les outils numériques permettent d’être plus mobile, plus autonome, mais ils sont aussi associés à une charge de travail plus importante . Le télétravail en est un bon exemple. En 2017, 3 % des salariés pratiquent le télétravail au moins un jour par semaine. Ce pourcentage a bondi avec la pandémie en 2020. Six télétravailleurs sur dix sont des cadres. Un dossier « Le télétravail permet-il d’améliorer les conditions de travail des cadres ? »met en évidence des effets incertains [6]. Les cadres télétravailleurs bénéficient d’un cadre de travail plus souple et de temps de trajet réduits, mais ceux qui télétravaillent au moins deux jours par semaine déclarent deux fois plus souvent travailler plus de 50 heures par semaine et le soir (entre 20 heures et minuit) que les cadres non télétravailleurs. L’éloignement physique réduit les possibilités de coopération avec la hiérarchie et les collègues. Finalement, les cadres télétravailleurs se disent autant satisfaits de leur travail que les non‑télétravailleurs.
La transformation numérique implique de profondes modifications de la demande de compétences. La demande pour les compétences auxquelles les technologies numériques peuvent facilement se substituer diminue, tandis le rendement des compétences qui complètent les technologies augmente. De manière générale, ces tendances exercent des pressions négatives sur les salaires et les perspectives d’emploi des travailleurs peu à moyennement qualifiés qui effectuent des tâches répétitives, et soutiennent les salaires des travailleurs plus qualifiés qui utilisent avec profit les outils numériques. En outre, si les plateformes de l’économie « à la tâche », en plein développement, procurent une flexibilité accrue aux travailleurs et aux entreprises, elles offrent rarement la même protection et les mêmes prestations que celles associées à l’emploi régulier.
b) Les conséquences de l’intelligence artificielle sur l’emploi
On aborde ce sujet dans la page Secteur tertiaire. On se contente ici de reprendre quelques études de l’OCDE qui concernent aussi l’industrie. Au fur et à mesure des progrès technologiques, de plus en plus de tâches pourront être automatisées, offrant des possibilités d’augmentation de la productivité mais entraînant par ailleurs des coûts transitoires importants. L’automatisation, qui a d’abord porté sur les tâches manuelles répétitives effectuées dans les activités manufacturières, touche de plus en plus les tâches « cognitives répétitives », fréquentes dans les activités de services. Compte tenu des progrès de l’intelligence artificielle qui, par exemple, dépasse depuis peu les capacités humaines moyennes pour la reconnaissance vocale et d’images, de plus en plus de tâches sont vouées à l’automatisation, y compris dans des métiers relativement qualifiés. Il s’ensuit que certains emplois seront amenés à disparaître mais aussi, et surtout, que la nature d’un grand nombre d’emplois changera. Certains économistes estiment que 14 % des emplois dans les pays de l’OCDE sont hautement automatisables, et que 32 % supplémentaires risquent de subir des changements substantiels dus à l’automatisation. Mais dans le même temps, de nouvelles tâches et de nouveaux emplois devraient être créés, de sorte que la demande globale de main-d’oeuvre ne déclinera pas obligatoirement. Malgré tout, faire en sorte que la main-d’oeuvre acquière des compétences adaptées à ce nouvel environnement et atténuer les coûts personnels supportés par les travailleurs dont l’emploi est supprimé susciteront des défis considérables.
Mais il existe peu de preuves d’effets significatifs de l’IA sur l’emploi jusqu’à présent. L’IA peut en outre avoir un effet positif sur la qualité de l’emploi. Les performances des salariés s’amélioreraient dans 75% des cas (second graphique). Mais il y a des risques pour l’emploi qui sont évalués à 25% dans l’OCDE comme en France. D’ailleurs de nombreux travailleurs craignent de perdre leur emploi au profit de l’IA. 40% d’entre eux le craignent assez sérieusement.
Il sera important d’investir dans les compétences selon les employeurs (cinquième graphique). Ce ratio est proche de 50% en Allemagne et aux États-Unis. Il est beaucoup plus faible en France et au Royaume-Uni. Les pénuries de compétences peuvent réduire les effets positifs de la transformation numérique, en particulier parmi les entreprises moins productives, qui éprouvent davantage de difficultés pour attirer des travailleurs qualifiés que les entreprises plus productives . Plusieurs types de compétences sont importants pour l’économie à l’ère du tout-numérique : (i) les compétences techniques de pointe pour les spécialistes du numérique, (ii) les compétences numériques générales pour les autres travailleurs, et (iii) les compétences complémentaires requises pour travailler dans un environnement qui utilise les technologies numériques – compétences cognitives générales, compétences interpersonnelles et compétences de gestion et d’organisation notamment .
Le dialogue social peut conduire à de meilleurs résultats. L’impact de l’IA sur les performances et les conditions de travail dépend étroitement d’une consultation avec les salariés.
Des mesures sont déjà prises, mais il faudra en faire plus selon l’OCDE comme il l’a promulgué en 2019 dans ses Principes relatifs à l’IA :
L’IA ne fonctionne pas dans un vide réglementaire – mais il faudra probablement adapter les politiques,
Protection des données, lutte contre la discrimination, santé et sécurité au travail,
Nécessité de disposer d’informations accessibles et compréhensibles des responsabilités clairement définies,
Par exemple, la loi européenne sur l’IA, le projet de charte des droits de l’IA aux États-Unis.
Appels et initiatives pour agir sur l’IA générative : nécessité d’une coopération internationale
Impact de l’IA sur l’emploi global dans l’entreprise : pourcentage d’employeurs des secteurs manufacturier et financier qui déclarent que l’emploi a augmenté/diminué/est resté le même
L’impact de l’IA sur les performances et les conditions de travail % de travailleurs qui travaillent avec l’IA
Part de l’emploi dans les professions les plus exposées au risque d’automatisation, par pays, 2019
Proportion de travailleurs craignant de perdre leur emploi à cause de l’IA au cours des 10 prochaines années
Part des employeurs déclarant que le manque de compétences est un obstacle à l’adoption de l’IA en %
2/ Transformation numérique et productivité
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.
Michel Braibant
BIBLIOGRAPHIE
[1] La quatrième révolution industrielle, K. Shwab, janvier 2017,
