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Mesurer les transformations numériques du travail : un défi pour la statistique publique

Qu’il s’agisse de mesurer la croissance ou les nouvelles formes d’emploi (à l’heure de l’économie collaborative et des plateformes de services entre personnes), de suivre l’évolution des prix ou encore de localiser la valeur ajoutée, le débat sur la capacité de la statistique publique (concepts, nomenclatures, méthodes) à suivre le rythme des transformations en cours rebondit régulièrement.

Tout récemment, le gouvernement britannique a confié à Charles Bean, professeur d’économie à la London School of Economics, une mission d’évaluation indépendante des statistiques économiques du Royaume-Uni.  Le professeur Bean y recensait les défis que posent les mutations numériques aux instituts statistiques nationaux : « Mesurer cette nouvelle économie pose des défis particuliers aux conventions de mesure actuelles. On peut citer : la fourniture gratuite de services ou de contenus financés en les couplant à de la publicité ; le déplacement vers une production domestique, c’est-à-dire du côté des ménages, d’activités de recherche d’information auparavant délivrées par des intermédiaires, tels les agents de voyage ; la croissance de « l’économie du partage » ; et l’importance croissante de l’investissement en capital immatériel basé sur la connaissance, relativement à l’investissement en capital physique. »

Il soulignait que ce défi n’est pas ponctuel  (le rythme de l’évolution de l’économie impose un renouvellement constant des cadres de référence des statistiques) et proposait trois orientations stratégiques :  mettre l’accent sur le service rendu aux utilisateurs plutôt que sur la production de chiffres ; tirer parti des données massives et des nouvelles techniques permettant de les exploiter ; devenir experts dans l’analyse des données microéconomiques sous-jacentes aux agrégats.

La revue Statistique et société consacrait il y a quelques mois un consacré un dossier aux Interrogations sur la statistique publique.

Les statistiques relatives au travail et a l’emploi  frappées d’obsolescence ?

En mars dernier, le Conseil national de l’information statistique (CNIS) consacrait un colloque à ces questions : « L’économie numérique : enjeux pour la statistique publique ».

Après une session consacrée aux grands agrégats macroéconomiques, plus précisément à la mesure de la croissance dans une économie qui se numérise, puis une autre aux statistiques d’entreprises et les marchés à l’ère du numérique, les participants ont abordé l’impact du numérique sur les statistiques du marché du travail : emploi, métiers, compétences.

Selon Philippe Askenazy (CNRS-ENS-CMH), les mutations du travail « impliquent mécaniquement une obsolescence de l’ensemble de l’appareil statistique et interrogent la nécessité d’aller au-delà de sa simple adaptation. Ses outils sont encore inadaptés pour apprécier le cumul d’activité, les activités très partielles, les changements très fréquents d’emploi ou le travail gratuit en faveur des plates-formes. De même, le numérique multiplie des bases de données administratives ou privées contenant une information de plus en plus touffue sur l’emploi, les métiers, les compétences, etc. On en demande toujours plus à la statistique publique alors que ses moyens sont, au mieux, en stagnation. Enfin se joue un problème de crédibilité et de transparence : la statistique se doit de conserver une certaine impartialité et d’éviter les résultats prédéterminés. Une réflexion éthique doit être menée sur le sujet ».

Bernard Gazier (Université Paris 1) et Damien Babet (Insee) ont dessiné le paysage des nouvelles formes d’emploi liées au numérique et les pistes pour leur mesure. La plupart des métiers du numérique sont ou peuvent être exercés dans le cadre de formes existantes d’emploi, standard ou non. « Plutôt qu’un recouvrement dans une situation centrale, nous assistons au développement de situations intermédiaires entre emploi salarié et emploi indépendant, interrogeant le lien de subordination. La mesure statistique de ces diverses configurations est un défi : les tiers et les plateformes (avec les « indépendants économiquement dépendants »), les situations de récurrence, de multi-employeurs et de multi-activité, le crowdworking, et enfin les mutations affectant le salariat lui-même. Les premiers résultats du module complémentaire à l’enquête Emploi 2017 sur les formes de travail indépendant illustrent cette difficulté de mesure. Environ 100 000 indépendants déclarent comme principal mode d’entrée en contact avec la clientèle le recours à une plateforme ou à une entreprise tierce. Pour 100 000 autres, il s’agit de l’un des modes. Les utilisateurs exclusifs d’une plate-forme ou d’un intermédiaire exercent plus souvent des professions qui, dans le reste de la population, relèvent de professions salariées. Ils sont aussi plus diplômés, plus souvent autoentrepreneurs. Au total, jusqu’à 21 % des indépendants présentent une certaine dépendance économique ».

La numérisation de l’économie pose la question primordiale de la transformation des métiers et des compétences. Selma Mahfouz (Dares) rappelle que, en France, entre 9 % et 42 % des emplois seraient automatisables d’ici vingt ans selon différentes études. « La divergence des estimations est révélatrice de l’incertitude sur la manière dont le numérique va transformer les métiers. Pour appréhender ces effets, il est nécessaire de déterminer plus finement les tâches et compétences de chaque métier. Or le concept de compétence est complexe à appréhender car multidimensionnel. De nouvelles enquêtes, telles les enquêtes sur les compétences expérimentées à l’étranger (États-Unis, Australie), et des méthodes innovantes (scraping/big data sur les offres d’emploi en ligne) constituent des pistes pour y répondre ».

L’Union européenne travaille également sur cette approche par les compétences, essentielle pour comprendre le tournant de cette révolution industrielle autour de l’intelligence artificielle et de l’automatisation. Pour Martin Le Vrang (DG Emploi – Commission européenne), « la plupart des études statistiques s’arrêtent au niveau des emplois ou des qualifications et n’analysent pas les modifications de la demande des employeurs en termes de compétences. Les données massives offrent la possibilité de regarder plus en profondeur cette demande, à côté des dispositifs traditionnels ».

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