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Olivier Simard-Casanova
Nancy, Lorraine, France
Économiste, data scientist, conférencier et auteur indépendant
Chère membre Plus, cher membre Plus,
Pour commencer, permettez-moi de vous souhaiter une excellente année 2023 ! Concernant L'Économiste Sceptique, 2023 sera une année riche et pleine de projets. J'annoncerai très prochainement les premiers d'entre eux.
Dans le numéro du Fil d'aujourd'hui, j'aimerais aborder la mesure de la croissance économique. Mesurer le PIB est une tâche lourde. Elle nécessite de collecter une importante quantité de données, données qu'il faut ensuite croiser entre elles pour s'assurer qu'il n'y a pas de doubles comptes. La collecte et le croisement demandent d’importantes ressources, et on comprend qu'il faille des organisations entières comme l'INSEE en France pour mener ce travail. C'est le prix à payer pour avoir des données fiables — et vu l'importance du PIB, c'est un prix qu'il me semble raisonnable de payer.
Reste que la mesure du PIB est une mesure agrégée de la croissance économique : on mesure le PIB au niveau national. Du fait de limites inhérentes à la méthode de collecte des données, connaître avec précision le PIB à une maille géographique plus fine que le pays est difficile, comme l'explique cet article relativement technique du blog de l'INSEE. Néanmoins, on a parfois besoin de mesurer la croissance économique à un niveau local, voire hyperlocal : comment un bassin d'emploi est-il affecté lorsqu'une entreprise délocalise ? Comment une vallée montagnarde se remet-elle d'une inondation catastrophique ? Quels quartiers se développent après l'inauguration d'une nouvelle ligne de tram ? La réouverture d'une gare de proximité redynamise-t-elle réellement le territoire ? Et ainsi de suite.
Jusqu'à présent, il était virtuellement impossible d'avoir des données de croissance économique fiables à un niveau aussi fin. Dans un article récemment publié, un groupe de sept chercheurs composé d'économistes, de mathématiciens et d'informaticiens propose une nouvelle méthode pour mesurer la croissance économique à un niveau hyperlocal : des images satellites et une IA. Une combinaison inattendue dans une revue scientifique en économie, mais qui a pourtant un important potentiel.
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