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00:00Bonsoir à toutes et à tous. Je suis très heureux, je revois les têtes que je n'avais pas revues souvent depuis une trentaine d'années, donc ça me rajeunit.
00:17C'est surtout Jean-Charles qui va parler, parce qu'il est beaucoup plus expert que moi sur ces questions.
00:26Peut-être en introduction, puis on aura surtout l'occasion d'en débattre, peut-être vous dire en quelques mots où est-ce qu'on en est à la Banque de France dans l'usage de ces techniques de Data Science,
00:40comment ça a émergé, et aujourd'hui avec un peu plus de maturité, ce qu'on en fait.
00:46Comme vous le savez, le point de départ un peu inattendu outre, bien sûr, le développement de ces techniques de Data Science, mais ce qui a provoqué une accélération, c'est le choc du Covid,
01:00puisqu'on s'est retrouvés tout d'un coup dans une situation assez inédite, et donc on a dû à ce moment-là essayer de mobiliser toutes les informations que l'on pouvait avoir.
01:14Je fais peut-être une petite remarque d'ailleurs, puisque nous, notre outil principal pour suivre la conjoncture au moins le moins, c'est l'enquête mensuelle de conjoncture,
01:26qui est une enquête que nous menons via les directions régionales de la Banque de France auprès de 8500 entreprises chaque mois,
01:35et il se trouve aussi que par rapport à d'autres enquêtes de conjoncture, c'est une enquête qui est faite par téléphone.
01:41C'est-à-dire qu'il y a tout ce qu'on appelle des testeurs, c'est le personnel de la Banque de France dans les succursales régionales,
01:49qui appellent chaque mois le directeur financier ou le DG de l'entreprise, ce qui fait que même pendant le confinement,
01:59et ça c'est un peu l'avantage d'avoir ce contact individuel, on a eu des taux de réponse très satisfaisants,
02:07même pendant le confinement, parce que les personnes avaient souvent le numéro de mobile du dirigeant de l'entreprise,
02:16et donc on a pu avoir des informations de ce type-là. Alors, bien entendu, ces informations étaient à qualifier,
02:24puisque les entreprises étaient elles-mêmes, dans certains cas, dans un certain trou noir.
02:28Mais donc c'est ce qui nous a conduits à ce moment-là, outre notre enquête, qui a été plutôt très utile pendant cette période,
02:36et notamment pour donner, on avait développé à partir de notre enquête d'ailleurs, un indicateur qui essayait,
02:43c'est ce que j'appelais pendant cette époque-là, des marches d'escalier, c'est-à-dire on essayait d'évaluer,
02:48puisque là on n'était pas à 1% près, mais par rapport à la situation d'activité normale, est-ce qu'on était à 70%, 75%,
02:55puis après on remontait les marches, alors on a remonté assez vite les premières marches,
03:00et puis après, au fur et à mesure, quand on est arrivé à l'étage 90, là-haut, ça a été plus lent,
03:06mais c'était à partir de notre enquête que nous avons construit cet indicateur-là, et par ailleurs,
03:13donc on a mobilisé, comme l'a fait aussi l'INSEE, des données de type carte bancaire, de type consommation d'électricité,
03:25qui ont été utiles pendant cette période, mais, et c'est là, avant de donner la parole à Jean-Charles,
03:31je dirais qu'aujourd'hui, on est revenu dans une situation plus normale, ce sont des données qu'on continue à regarder,
03:39mais on est plutôt revenu à nos instruments traditionnels, en tout cas pour la conjoncture,
03:45les enquêtes de conjoncture restent quand même l'indicateur qui nous paraît le plus fiable,
03:53sur lequel on a des étalonnages, sur lequel on a un historique, par exemple, je prends l'exemple des cartes bancaires,
04:00c'est pas évident d'utiliser les cartes bancaires, dans la mesure où vous avez, il y a déjà pendant le choc Covid,
04:06il y a eu une augmentation du paiement avec l'introduction du paiement sans contact, vous voyez l'utilisation du cash
04:12pour les transactions a fortement diminué, et la Banque de France est bien placée pour suivre cela,
04:18et puis par ailleurs, il y a aussi, il se trouve que les données de cartes bancaires, par exemple, qu'on utilise,
04:24c'est celles qui viennent du GIE carte bancaire, mais maintenant quand vous payez,
04:28si vous payez avec votre smartphone à la place de votre carte de crédit, vous le savez peut-être pas,
04:33parce que là c'est pas le GIE carte bancaire, c'est Visa, d'ailleurs c'est de l'argent qui va dans un groupe américain
04:40plutôt que dans le groupe GIE carte bancaire français, puisque là c'est pas le même système,
04:45mais qui fait que comme il y a de plus en plus de paiements par smartphone, ça veut dire que vous avez aussi un effet à redresser,
04:54si vous regardez les paiements par carte bancaire avec les données de transaction,
04:58vous allez avoir une baisse qui vient d'un effet de périmètre.
05:04Donc voilà un peu ce que je voulais dire.
05:06Ce qui veut dire que maintenant, ça veut pas dire qu'on n'utilise pas du tout, comme va le montrer Jean-Charles,
05:11des tas de données alternatives, mais c'est plus, disons, à titre un peu satellite,
05:17ou pour mener des travaux d'études sur d'autres sujets, creuser des aspects sur lesquels on n'a pas d'enquête,
05:24par exemple nous, en tant que Banque Centrale, bien sûr notre sujet numéro un, c'est l'inflation,
05:29donc on a développé aussi notamment, et Jean-Charles va en parler, des indicateurs pour suivre un peu l'évolution
05:36de la perception de l'inflation, de l'attention à l'inflation, et donc maintenant je vais laisser la parole à Jean-Charles.
05:45Merci Olivier, merci Antoine, à nouveau pour l'invitation.
05:49Alors la présentation, je vais essayer de vous montrer un petit panorama qui ne sera jamais exhaustif,
05:53parce que la créativité en matière de données alternatives est quasiment infinie,
05:57et puis c'est des techniques qui vont quand même assez vite,
05:59donc si je refaisais la présentation dans 5 ans, sans doute que tout serait acheté,
06:03voilà, je vous montre un peu l'état de la technique comme il est actuellement.
06:07Alors comme l'a dit Olivier, le Covid a été clairement un accélérateur de l'histoire,
06:10pour reprendre le mot d'un révolutionnaire russe bien connu dans un autre contexte,
06:13c'est vrai que ça a permis d'accélérer pas seulement en France,
06:16quand on regarde les autres grands pays de l'OCDE et de la G7,
06:19c'est vrai qu'il y a eu tout un frémissement d'utilisation de données alternatives,
06:24banquiers centraux, instituts statistiques ou autres,
06:27ça a permis de tester d'autres indicateurs,
06:30alors c'est pas pour dire que les indicateurs traditionnels vont être achetés à la poubelle,
06:33c'est très consensuel, l'agent de cible sera à conclusion,
06:36et puis ce serait scié la branche sur laquelle on se trouve,
06:38puisque les enquêtes de conjoncture se trouvent dans ma direction,
06:40donc ce serait vraiment une conclusion qui ne sera pas très correcte,
06:43donc rassurez-vous, c'est pas ça qu'on va plaider, ce ne sera pas ça la conclusion.
06:47Malgré tout, c'est vrai que les statistiques traditionnelles ont quand même certaines limites,
06:50que peuvent permettre de dépasser les indicateurs que je vais essayer de vous montrer.
06:54Soit qu'on les obtient plus rapidement, soit que la couverture peut être plus homogène,
06:58par exemple si on ne veut pas suivre seulement la France mais d'autres pays,
07:01Olivier a parlé du mot satellite, et je parlais de données satellites,
07:04c'est vrai que ça peut aussi servir à suivre l'activité dans certains secteurs,
07:07pas étonnant que ça paraisse,
07:09des techniques aussi comme le web scrapping, l'Istexpel,
07:11ce sont des mots qui commencent maintenant à être communément utilisés
07:14par les économistes à la Banque de France, et on voit que les techniques se diffusent,
07:18et ça peut permettre de revisiter certains indicateurs.
07:22Alors, malgré tout, les indicateurs traditionnels, comme les enquêtes de conjoncture,
07:26peuvent être elles-mêmes revisitées,
07:29donc là je prends l'exemple des enquêtes de conjoncture de la Banque de France,
07:31donc l'OMC, l'enquête mensuelle de conjoncture, qui est produite tous les mois,
07:358500 chefs d'entreprise qui sont interrogés avec des questions un peu traditionnelles,
07:39mais on s'est rendu compte que finalement il y avait des sources,
07:42des trésors cachés dans l'enquête de conjoncture,
07:44et notamment les commentaires des chefs d'entreprise étaient relativement peu utilisés.
07:48Alors évidemment 8500 commentaires, ils ne font pas tous des commentaires,
07:51mais il y en a quand même beaucoup,
07:52et si on veut avoir un peu de profondeur temporelle sur plusieurs années ou plusieurs dizaines d'années,
07:56vous voyez la masse de commentaires que ça pourrait représenter si on voulait le traiter à la main,
08:00donc c'est juste infaisable si on veut le faire à la main,
08:02mais avec des techniques comme la liste textuelle,
08:05ce qui était compliqué, voire impossible auparavant, devient beaucoup plus facile.
08:09Donc là je vous montre un indicateur simple qui s'inspire d'un travail
08:14qui a été fait par des économistes comme Nicolas Bloom aux Etats-Unis,
08:17qui reconstruit en fait, c'est un indicateur tout simple,
08:20c'est regarder lorsque les chefs d'entreprise interrogés évoquent le mot incertitude ou assimilé.
08:27Et donc on regarde juste l'occurrence du mot incertitude,
08:29alors c'est un peu plus compliqué que ça,
08:30parce qu'évidemment si le chef d'entreprise vous dit que c'est la fin de la peur d'incertitude,
08:33il ne faut pas le compter,
08:34donc on prend en compte bien sûr les négations, les doubles négations.
08:37Alors modulo ce genre de subtilité,
08:39on arrive quand même à reconstruire un indicateur d'incertitude,
08:42donc là c'est le slide qui est actuellement à l'écran,
08:45c'est le slide 3,
08:46on ouvre la page 2,
08:47puisqu'il y a deux slides,
08:48c'est le slide 3 avant la page 2.
08:50Et donc vous voyez que finalement ça se corrèle quand même assez bien aux événements,
08:53on voit le mouvement des gilets jaunes,
08:55le mouvement sociaux lié aux retraites,
08:58le premier confinement,
08:59on voit qu'on a une explosion de cet indicateur d'incertitude
09:02qu'on a reconstruit dans les différentes couleurs,
09:04le vert c'est le secteur manufacturier,
09:06on trouve trois secteurs dans l'encadrement,
09:08le secteur manufacturier en vert,
09:10les services en bleu,
09:12et la construction en orange.
09:13Et on voit qu'effectivement le pic est très fort et très soudain
09:16lors de l'occurrence du premier confinement,
09:18ce qui est assez logique,
09:19les chefs d'entreprises se recouvrent comme le reste de l'économie
09:22au cœur de la tornade
09:23et évoquent l'incertitude,
09:24une incertitude très forte.
09:26Ça en baisse un petit peu,
09:27arrive le deuxième confinement,
09:28le troisième confinement,
09:29alors on voit que les pics sont quand même toujours assez forts.
09:31Ah pardon,
09:32j'ai l'impression que la pile est...
09:34Ah, ça va bien.
09:35Voilà.
09:36Non, la pile a des problèmes.
09:38Elle a des problèmes ?
09:39Oui.
09:40Je vais peut-être prendre l'autre parce que...
09:42On peut le donner celui-là si jamais...
09:45Bah non, il a l'air aussi...
09:48Le bouton rouge n'a pas l'air...
09:50Je vais peut-être essayer celui-là si ça marche mieux,
09:52parce que l'autre, j'ai l'impression...
09:53Ouais, ça marche bien.
09:54Ouais, ok, ça marche bien.
09:55Donc on voit qu'à mesure que les confinements s'enchaînent,
09:58on observe des pics,
10:00mais qui sont à chaque fois plus atténués.
10:02Bon, après on a les autres variants,
10:04Delta, Omicron,
10:05et puis la guerre en Ukraine revient,
10:06et puis là on a de nouveau un pic d'incertitude,
10:08donc tout ça est assez cohérent,
10:10même si les différents secteurs ne sont pas forcément touchés
10:13tout à fait de la même façon.
10:14Mais là, on exploite une donnée qui existait depuis des années,
10:17mais pour laquelle on n'avait pas les techniques
10:19forcément pour les utiliser.
10:21Et donc au-delà des questions qu'on pose traditionnellement
10:24dans des enquêtes de conjoncture,
10:25quelle était votre vision sur votre activité passée et à venir ?
10:29C'est vrai que quand le chef d'entreprise s'exprime,
10:31met un commentaire,
10:32eh bien il est possible d'exploiter ce commentaire.
10:34Et donc pendant le Covid,
10:36on a pu comparer l'ampleur de l'incertitude
10:38lors des différents confinements.
10:40Autre exemple,
10:41parce qu'on a pu se poser aussi des questions,
10:43et ça c'est des questions qui ont taraudé un peu les économistes,
10:45et on n'a sans doute pas épuisé la question,
10:47dans quelle mesure les problèmes sur la chaîne de valeur,
10:50c'est-à-dire le fait de s'approvisionner à l'étranger,
10:52notamment dans les pays comme la Chine.
10:54On a tous en tête les psychodrames qu'il y a pu avoir
10:57lors des approvisionnements sur certains types de biens,
10:59les biens intermédiaires ou à forcerie,
11:02C'est bon, c'est bon.
11:03Le micro...
11:04Oui, mais j'ai...
11:05Oui, pourtant je n'y touche pas, mais...
11:06Non, vous voyez, je ne fais rien, puis...
11:10C'est bon, c'est bon.
11:11Oui, mais vous voyez, je ne fais rien et ça...
11:13C'est bon.
11:14Oui, OK.
11:15Bon, ben...
11:16Bon, je vais continuer à parler, là.
11:18Apparemment, c'est...
11:19Non, apparemment, ce n'est pas le seul facteur, mais...
11:21Bon, je vais parler soudainement fort
11:23pour que les personnes de la salle m'entendent,
11:24mais comme j'ai coupé mon micro,
11:26à distance, on ne m'entendra pas forcément.
11:28Pourtant, je ne touche à rien, là, vraiment.
11:30Non, c'est...
11:32Ah oui.
11:33C'est...
11:34Voilà.
11:35Non, vous voyez...
11:37Bon, ça va ?
11:38Ça va.
11:39Oui, bon, je vais continuer.
11:41Donc, par rapport à l'autre questionnement
11:42qu'on a pu avoir sur les chaînes de valeur,
11:44est-ce que le fait d'avoir des approvisionnements
11:46qui pouvaient être un peu aléatoires
11:49pour certains secteurs,
11:50dans quelle mesure est-ce que les problèmes,
11:52notamment les confinements, dans les autres pays,
11:54est-ce que ça impliquait comme rupture d'approvisionnement,
11:57dans quelle mesure ça pouvait être une gêne
11:59pour les chefs d'entreprise ?
12:00Eh bien, de la même façon,
12:01on a posé les questions sur l'impact des confinements
12:05dans les autres pays, notamment en Chine,
12:07et on voit que finalement,
12:08on voit un petit bip vers 2020,
12:10donc quand la Chine enregistre son confinement,
12:13mais finalement, le pic n'est pas particulièrement prononcé,
12:15pas plus que les pics qu'on avait pu observer
12:17précédemment, en 2018.
12:19Alors, par contre,
12:20ça monte beaucoup plus fortement
12:22lors de l'invasion en Ukraine.
12:24Merci.
12:25C'est bon, c'est bon.
12:26C'est bon ?
12:27Donc, ça monte beaucoup plus fort
12:28lors de l'invasion en Ukraine.
12:29C'est bien, merci.
12:30Et donc, de la même façon,
12:31ça permet d'évaluer,
12:33parce que c'est vrai que c'est pas forcément quelque chose
12:35qu'il est facile de mesurer avec les données,
12:37parce qu'on a des données de commerce françaises,
12:39mais parfois, on n'a pas forcément beaucoup de détails
12:41sur les entreprises qui produisent
12:43à l'autre bout de la chaîne.
12:44On a du détail sur les entreprises françaises
12:46qui importent et qui exportent
12:47avec les données des douanes,
12:49mais encore faut-il avoir les données individuelles,
12:50et on les a avec retard.
12:51Mais on n'a pas forcément l'information
12:53sur l'entreprise chinoise, allemande ou américaine
12:55qui est à l'autre bout de la chaîne.
12:57Eh bien, peut-être que le plus simple,
12:58c'est de demander tout simplement
12:59au chef de l'entreprise
13:00« Est-ce que vous avez été touché par les confinements
13:03ou par les restrictions dans les pays
13:04depuis lesquels vous importez ? »
13:06Et de la même façon qu'on a construit
13:08un indicateur d'incertitude,
13:09on peut avoir une idée de l'ampleur de la gêne
13:11occasionnée par les événements
13:13dans nos pays partenaires.
13:17Et donc, juste pour enfoncer un petit peu le clou
13:19et montrer l'impact d'autres événements,
13:21comme par exemple les négociations du Brexit,
13:23où là aussi, on s'est dit que ça devait quand même
13:24avoir un impact relativement fort,
13:26donc le confinement en Chine,
13:27une deuxième pique en 2020,
13:29et puis l'invasion d'Ukraine,
13:30on voit que de très loin,
13:31l'impact qui a été le plus fort,
13:32c'est l'invasion d'Ukraine,
13:33beaucoup plus que le Covid.
13:37Alors, ce faisant,
13:38grâce à ce genre de données,
13:40on peut aller plus loin
13:41et étudier l'impact, par exemple,
13:43au-delà du confinement lié au Covid
13:45ou au-delà d'événements un peu forts
13:47et pas forcément très fréquents,
13:49heureusement, comme la guerre en Ukraine.
13:50On peut aussi se servir de ces indicateurs textuels
13:54pour, par exemple,
13:56savoir évaluer l'impact
13:58de certains mouvements sociaux,
13:59parce que je vous ai montré tout à l'heure
14:01que certains pics étaient liés
14:03à certains mouvements sociaux,
14:04les gilets jaunes,
14:05les grèves liées aux retraites, etc.
14:08Et donc, on va faire des travaux quantifiés
14:11pour voir dans quelle mesure
14:13une entreprise,
14:14lorsqu'elle évoque une baisse de son activité
14:16ou un impact de la conjoncture sur son activité,
14:20dans quelle mesure
14:21elle invoque comme justification
14:23un mouvement social.
14:24Ça permet, par rapport aux entreprises
14:26qui n'évoquent pas ce genre de facteur,
14:28de voir un petit peu l'impact différencié.
14:29Donc là, il y a une publication,
14:30je fais un peu de publicité,
14:31qui est sortie récemment
14:33pour essayer de quantifier l'impact
14:35des mouvements sociaux
14:36sur le PIB français.
14:38Donc, on a exploité les chiffres de l'AMC
14:40et les commentaires associés.
14:42Et donc, on a montré
14:43qu'il y avait eu un impact sur certains secteurs
14:45avec des effets d'entrapage
14:47qui ont pu jouer au trimestre suivant.
14:52Et donc, là, une des conclusions
14:54qui apparaissait dans ce travail,
14:56c'était qu'environ 20% des entreprises,
14:58si on prend l'exemple des Gilets jaunes,
15:00avaient montré que les entreprises
15:02avaient été perturbées par ce mouvement.
15:04Donc, ça permet, en utilisant
15:06les données chiffrées traditionnelles de l'AMC
15:09et les commentaires des chefs d'entreprise
15:12qu'on exploite avec des techniques d'analyse textuelle,
15:15d'avoir une vision plus fine
15:16des raisons pour lesquelles les entreprises
15:18voient leur activité évoluer
15:20dans un sens ou dans l'autre.
15:22Alors ça, c'est, on va dire,
15:23une façon de revisiter des enquêtes,
15:25des sources traditionnelles,
15:26un petit peu plus innovantes,
15:27puis d'en valider de plus en plus innovantes.
15:29Donc là, je fais un peu le teasing
15:30sur la suite de la présentation.
15:32Donc là, cette deuxième partie
15:33montre l'utilisation de techniques alternatives
15:35pour améliorer les techniques traditionnelles.
15:37Et là, je montre la balance des paiements.
15:38La balance des paiements,
15:39c'est quelque chose qu'on a tous vu
15:40dans nos cours d'économie,
15:41que je l'enseigne moi aussi
15:42dans mes cours d'économie,
15:43les cours que je donne à l'université Paris 1.
15:46Mais évidemment, c'est aussi
15:47une production statistique,
15:48même une direction à la Banque de France,
15:50une assez grosse direction
15:51qui mobilise presque une centaine de personnes,
15:53quand même, pour produire
15:54les statistiques de balance des paiements.
15:56Alors c'est évidemment un produit
15:57dans lequel il y a pas mal de valeurs ajoutées,
15:59mais qu'on peut toujours améliorer.
16:01Et notamment, des postes
16:02qu'on a cherché à améliorer,
16:03c'étaient les statistiques de tourisme.
16:05Puisque les données de touristes par nature,
16:07ce sont des données
16:08qui sont un petit peu fluctuantes.
16:09La France est,
16:10en termes de nombre de visiteurs,
16:12nombre de touristes,
16:13le premier pays du monde.
16:14Et en termes de recettes,
16:15un des cinq premiers.
16:17Et donc, il y a un véritable enjeu
16:18de bien mesurer, par exemple,
16:20le nombre de nuitées des touristes.
16:22Puisque quand un hôtel réserve une nuitée,
16:24est-ce que c'est un touriste étranger ?
16:25Est-ce que c'est un touriste français ?
16:26Est-ce que c'est un professionnel français
16:28qui passe juste une nuit dans un hôtel ?
16:30Évidemment, l'impact n'est pas le même
16:31pour la balance des paiements.
16:32Et donc, il y a un travail qui a été fait
16:34pour trouver une autre source.
16:36Avant, on utilisait plutôt
16:37des sources liées au transport,
16:38donc les trajets internationaux
16:40qui allaient vers la France.
16:41Là, on a eu l'idée
16:42d'utiliser une autre source
16:43qui était plutôt les mobiles.
16:45Donc, ça suppose que les visiteurs étrangers
16:47aient un mobile.
16:48Mais bon, c'est une hypothèse
16:49qui commence quand même à être vérifiée
16:51puisque rare maintenant sont les touristes
16:52qui ne voyagent sans mobile.
16:54Olivier évoquait le fait
16:55qu'on fasse des paiements par mobile.
16:56Donc, c'est vrai que se déplacer en France
16:58sans mobile, ça doit quand même
16:59commencer à être rare.
17:00On ne doit pas rater beaucoup de monde.
17:01Et donc, il y a un suivi des mobiles
17:03qui est fait à partir des données
17:06donc enregistrées.
17:09On regarde la présence sur le territoire
17:11entre minuit et six heures du matin
17:13et pendant au moins trois heures
17:14des personnes qui résident en France.
17:16Et donc, on a des critères
17:17qui peuvent être un petit peu discutables
17:19pour déterminer si on classe la personne
17:21plutôt en résident, plutôt en touriste
17:23ou plutôt en touriste récurrent.
17:24Là, c'est en bas à gauche du slide.
17:26Grâce à ça, on peut avoir
17:28quand même les données un petit peu finement
17:29sur les mobiles.
17:30Je ne sais pas si vous l'avez en tête
17:31pendant le confinement.
17:32Les données qui étaient enregistrées
17:33par exemple par vos mobiles
17:35permettaient de savoir
17:36où est-ce que vous vous déplacez.
17:38Permettaient de savoir
17:39si vous étiez confiné chez vous.
17:40Permettaient de savoir
17:41si vous alliez sur votre lieu de travail.
17:42Si vous alliez dans un lieu de loisir.
17:43Et donc, les mobiles
17:44sont une source d'information utile
17:46pour tracer les personnes
17:48qui résident en France
17:49et savoir notamment
17:50si ce sont des personnes
17:51qui viennent de l'étranger.
17:52Donc là, en haut à droite,
17:53on vous montre un exemple de fichier
17:55qui a été reçu de la part
17:56de l'opérateur Orange.
17:58Et donc, on a
17:59un certain nombre de personnes
18:00dans le cas présent
18:01qui régénèrent de l'Algérie,
18:02qui résidaient dans différentes régions
18:05Ile-de-France, Pays-Loire, Bretagne, etc.
18:07et qui ont classé
18:08tantôt en touriste,
18:09tantôt en touriste récurrent.
18:11Et le fait
18:12d'avoir cette classification
18:13un petit peu alternative
18:14par rapport aux sources traditionnelles,
18:16qui étaient plutôt basées
18:17sur les modes de transport,
18:18donc les avions, les bateaux
18:20qui venaient d'Algérie vers la France,
18:22vous voyez que quand on prend
18:23l'une ou l'autre source,
18:25la téléphonie en rouge
18:26ou les autres sources,
18:28et bien finalement,
18:29ça conduit à changer
18:30quand même relativement fortement
18:32les résultats.
18:34Alors, j'ai parlé un petit peu
18:35d'Ice-Texpress.
18:36Je vais vous montrer
18:37un petit peu plus précisément
18:38sur un indicateur
18:39qui est vraiment coeur de métier
18:40pour la Banque de France
18:41qui est l'inflation.
18:42Donc, il y a beaucoup d'indicateurs
18:43qui existent sur l'inflation.
18:44Évidemment, c'est un indicateur clé
18:45produit par l'INSEE.
18:47Il y a eu plein de variantes,
18:48l'IPC, l'IPCH, l'inflation coeur, etc.
18:51Et là, en fait, l'idée,
18:53c'était de construire
18:54un autre indicateur
18:56à partir d'une source
18:57qui sont les médias.
18:58Alors, les médias,
18:59ça peut être
19:00les médias traditionnels.
19:01Donc là, je vous montre
19:02un exemple d'un article du Monde
19:04qui parle de l'inquiétante persistance
19:06de l'inflation mondiale.
19:07Et l'idée, c'est de partir du chiffre,
19:09enfin du texte, pardon, en chiffres.
19:11Et donc, vous avez des centaines d'articles
19:13qui ont parlé des prix et de l'inflation.
19:15Et l'idée, ça va être
19:16d'utiliser cette information
19:17parce que quand les journalistes
19:18parlent plus d'inflation,
19:19c'est sans doute pas anodin.
19:20C'est sans doute
19:21qu'il se passe quelque chose
19:22sur l'inflation.
19:23Ça peut être parce que l'inflation
19:24monte fortement
19:25ou qu'elle est en forte baisse.
19:26Ça peut être l'un ou l'autre.
19:27Mais on se dit
19:28qu'à priori,
19:29si les journalistes éprouvent le besoin
19:30de parler plus de l'inflation,
19:31c'est sans doute
19:32qu'il se passe quelque chose.
19:33Alors là, on s'est inspiré
19:34de travaux qui ont été faits
19:35par nos collègues
19:36de la Banque centrale italienne,
19:37Ferranda César, Tieta César.
19:38Eux, ils avaient utilisé Twitter
19:39et montraient qu'effectivement,
19:40les indicateurs d'inflation
19:41construits à partir de Twitter
19:42permettaient de construire
19:43en temps réel
19:44parce que c'est l'avantage
19:45de Twitter,
19:46vous avez des tweets
19:47en temps continu
19:48puis les journaux,
19:49tous les jours,
19:50vous avez des articles
19:51qui sortent,
19:52permettent de construire
19:53des indicateurs en continu
19:54assez rapidement.
19:55Donc, vous n'avez pas
19:56tous les mois
19:57obligé d'attendre.
19:58Là, vous avez vraiment
19:59en continu la possibilité
20:00de construire votre indicateur.
20:01Un indicateur
20:02qui va permettre,
20:03pour lequel on va chercher
20:04à vérifier
20:05s'il est bien corrélé
20:06avec l'inflation courante
20:07et aussi,
20:08est-ce qu'il y a
20:09des capacités prédictives
20:10sur les anticipations
20:11d'inflation à venir.
20:12Alors évidemment,
20:13avant d'arriver à ça,
20:14il y a tout un travail
20:15parce qu'on a une masse
20:16d'articles,
20:17puisque à nouveau,
20:18ça ne peut pas
20:19se faire à la main.
20:20C'est encore pire
20:21que l'enquête de conjoncture.
20:22L'enquête de conjoncture,
20:23c'est 8500 chefs d'entreprise.
20:24Les journaux,
20:25pour la période qu'on a couverte,
20:26on a découvert
20:271,2 million d'articles.
20:28C'est complètement infosable
20:29à la main.
20:30Dans les 1,2 million d'articles,
20:31il ne faut pas non plus
20:32surpondérer le nombre
20:33d'articles qui parlent d'inflation.
20:34En fait,
20:35on a fait une extraction
20:36qui parlait d'inflation
20:37et de prix.
20:38Mais évidemment,
20:39il y a une partie des articles
20:40qui sont à jeter
20:41parce qu'un article,
20:42vous parlez du prix Goncourt
20:43ou du prix de l'art de triomphe,
20:44on est d'accord,
20:45c'est leur sujet,
20:46il ne faut pas le prendre en compte.
20:47Et donc, l'idée,
20:48c'est déjà d'entraîner
20:49un algorithme
20:50pour qu'il comprenne
20:51quand est-ce que l'article
20:52parle vraiment de l'inflation
20:53ou d'une autre inflation
20:54ou de prix,
20:55une inflation verbale
20:56ou des prix Goncourt
20:57qu'il faut éliminer.
20:58Alors, comment on fait ?
20:59Eh bien,
21:00on fait un peu la même façon
21:01que si vous deviez apprendre
21:02à un enfant
21:03à reconnaître un chien,
21:04un chat.
21:05Pour qu'un enfant
21:06fasse la différence
21:07entre un chien et un chat,
21:08vous allez passer
21:09des centaines d'images
21:10et au bout d'un moment,
21:11il va comprendre
21:12des régularités,
21:13il va comprendre
21:14que les chiens ont
21:15plutôt des oreilles
21:16et des queues
21:17de telle forme
21:18et les chats
21:19plutôt de telle forme,
21:20de poils plutôt
21:21de telle couleur
21:22et des centaines de chiens
21:23et de chats,
21:24il va pouvoir dire
21:25sans se tromper
21:26ça c'est un chien
21:27et ça c'est un chat.
21:28C'est exactement la même chose.
21:29Si ce n'est que ce n'est pas
21:30un enfant qu'on va apprendre
21:31à faire la différence
21:32entre un vrai article
21:33sur les prix
21:34et un faux article,
21:35c'est un ordinateur,
21:36un algorithme.
21:37Et donc,
21:38la première étape,
21:39ça va être de donner
21:40à un jeu d'entraînement,
21:41comme des cartes,
21:42on dit ça c'est un chien,
21:43ça c'est un chat,
21:44donc on va donner
21:45à l'algorithme
21:46en disant tel article
21:47parle bien d'inflation
21:48ou tel article n'en parle pas.
21:49Et par ailleurs,
21:50parce qu'évidemment
21:51ça ne suffit pas
21:52de savoir si l'article
21:53parle d'inflation ou pas,
21:54on va lui dire
21:55cet article nous dit
21:56que l'inflation est en hausse
21:57ou en baisse.
21:58Ça aussi,
21:59c'est une autre information
22:00qui nous intéresse
22:01ou que l'inflation est stable.
22:02Et donc à partir de là,
22:03si on arrive à donner
22:04suffisamment d'articles,
22:05alors suffisamment,
22:06ça va être quelques centaines
22:07disons jusqu'à quelques milliers
22:08mais il n'est pas nécessaire
22:09d'en faire tellement plus,
22:10et bien à partir du moment
22:11où on aura entraîné
22:12l'ordinateur
22:13qu'il aura compris
22:14les régularités
22:15et a dit,
22:16ah oui, d'accord,
22:18je vais arriver à reconstituer
22:19et recoller les morceaux
22:20et je vais voir le mot inflation
22:21et hausse
22:22et donc je vais comprendre,
22:23je serai autonome
22:24pour traiter les autres
22:25centaines de milliers d'articles
22:26quand il y aura
22:27des mots qui seront,
22:28des combinaisons de mots
22:29qui seront semblables.
22:30Et donc,
22:31concrètement,
22:32il a fallu,
22:33quand on dit
22:34qu'on a fait une approche
22:35semi-supervisée,
22:36c'est-à-dire qu'avec
22:37quelques collègues,
22:38en fait,
22:39on a dû entraîner
22:40l'algorithme
22:41et donc on a lu à la main
22:42quelques centaines d'articles,
22:43on a dit, oui,
22:44ça parle bien d'inflation,
22:45ça non,
22:46on va mettre en hausse
22:47l'inflation temps baisse
22:48dans celui-là
22:49et donc fournir ce substrate,
22:50ce matériau à l'ordinateur
22:51pour qu'il puisse après
22:52être autonome.
22:53Et donc,
22:54c'est une étape
22:55un peu fastidieuse
22:56parce que pour qu'il fasse
22:57les 1,2 millions d'articles,
22:58il a fallu qu'on se fasse
22:59à peu près 2000 articles,
23:00plus ou moins longs,
23:01pour entraîner l'algorithme.
23:02Et donc,
23:03il y a différentes étapes.
23:04La première étape,
23:05effectivement,
23:06ça va être de faire
23:07une extraction,
23:08un outil auquel
23:09on s'est abonné
23:10à la Banque de France
23:11qui s'appelle Factiva,
23:12sur lequel il y a quand même
23:17mais aussi d'autres pays.
23:18Et d'ailleurs,
23:19on est dans le processus
23:20de reproduire
23:21ce qu'on a fait
23:22pour les autres pays
23:23de la zone euro,
23:24notamment les grands pays,
23:25Allemagne, Italie, Espagne,
23:26pour essayer de reconstruire
23:27un indicateur d'inflation
23:28d'analyse textuelle
23:29sur la zone euro.
23:30Donc là,
23:31c'est un travail
23:32qui est en cours
23:33et on essaie d'échanger
23:34aussi avec nos collègues
23:35internationaux.
23:36Mais donc là,
23:37on a une méthode
23:38qui est intéressante
23:39parce que finalement,
23:40on utilise juste des journaux,
23:41donc on n'interroge
23:42aucun ménage,
23:43aucune entreprise.
23:44C'est nous qui faisons
23:45ce que nous faisons
23:46parfois depuis des décennies.
23:47Et donc,
23:48de façon relativement autonome
23:49et sans avoir besoin
23:50de payer une enquête
23:51particulière
23:52ou de faire des sondages,
23:53on va être capable
23:54de reconstruire des données
23:55qui vont avoir
23:56des propriétés intéressantes
23:57et plutôt complémentaires
23:58des indicateurs traditionnels.
23:59Et donc,
24:00il y a une étape
24:01où ce texte,
24:02on va devoir le convertir en chiffres.
24:03On va faire des filtrages
24:04pour vérifier
24:05si l'article parle bien
24:06d'inflation ou pas,
24:07vérifier dans quel sens
24:08va l'article.
24:09Et donc,
24:10une première chose
24:11qu'on peut vérifier,
24:12c'est qu'effectivement,
24:13lorsque l'article
24:14est en hausse,
24:15il y a plus d'articles
24:16qui parlent des prix
24:17de l'inflation.
24:18C'est ce qu'on voit
24:19sur ce graphique.
24:20Quand l'inflation est en hausse
24:21ou en baisse,
24:22donc là,
24:23c'est la courbe noire,
24:24on observe effectivement,
24:25donc là,
24:26on entoure en rouge
24:27les deux épisodes
24:28où il y avait une inflation
24:29relativement forte,
24:30vers 2008
24:31et l'inflation plus récente,
24:32on observe qu'effectivement,
24:33quand l'inflation
24:34est plus élevée,
24:35il y a plus d'articles
24:36qui parlent d'inflation.
24:37C'est assez logique.
24:38On ne parle pas des trains
24:39qui arrivent à l'heure,
24:40donc quand on parle en général
24:41de l'inflation,
24:42pas pour dire que tout va bien
24:43et que l'inflation est à 2%,
24:44mais plutôt quand on s'écarte
24:45assez sensiblement
24:46de cette référence.
24:47Et donc ça,
24:48c'est relativement bien vérifié.
24:49Alors après,
24:50disons qu'une fois
24:51qu'on a réussi
24:52à entraîner l'algorithme,
24:53une fois qu'on se dit
24:54que l'algorithme fonctionne
24:55assez bien,
24:56maintenant il est autonome,
24:57il est capable,
24:58comme un enfant,
24:59de reconnaître les chiens
25:00et les chats.
25:01Maintenant,
25:02il est capable,
25:03sur les 1,2 million d'articles,
25:04de faire le tri,
25:05d'éliminer tous les articles
25:06hors sujet,
25:07de bien identifier
25:08si l'article me dit
25:09quelque chose
25:10ou pas.
25:11Donc on a essayé de le faire,
25:12mais il y a sans doute
25:13une petite marge de croation
25:14encore sur ce point,
25:15soyons honnêtes,
25:16pour dire est-ce qu'il parle
25:17d'inflation courante
25:18ou d'inflation future.
25:19C'est vrai que souvent,
25:20les journalistes parlent
25:21plutôt de l'inflation courante.
25:22L'inflation future,
25:23c'est quand même moins fréquent
25:24que les gens qui en parlent.
25:25Et donc,
25:26à partir de ça,
25:27on a constitué
25:28un indicateur agrégé.
25:29Donc là,
25:30c'est ce que vous voyez,
25:31l'indicateur en bleu,
25:32l'indicateur lissé.
25:33Et on voit que l'indicateur
25:34en bleu,
25:35c'est vrai que ça se corrèle
25:36quand même assez bien
25:37par rapport à l'évolution
25:38de l'IPCH,
25:39l'indice des prix
25:40et la consommation harmonisée.
25:41Il y a quelques épisodes,
25:42on va dire que la corrélation
25:43n'est pas de 1 point,
25:44mais on a quand même
25:45une corrélation qui est
25:46de l'ordre de 0,708.
25:47Et vraiment,
25:48c'est deux exercices
25:49indépendants.
25:50On a pris l'IPCH
25:51construit par l'INSEE,
25:52on a pris nos articles
25:53de journaux,
25:54on a fait tout ce processus
25:55sans effectivement
25:56récupérer les chiffres
25:57de l'INSEE,
25:58on a coarté notre texte
25:59en chiffres
26:00et on a construit
26:01un indicateur
26:03Encore plus intéressant
26:04pour la Banque de France,
26:05évidemment,
26:06notre ancrage,
26:07l'ancrage de l'inflation
26:08devrait être plutôt
26:09à moyen terme,
26:10c'est de regarder
26:11si ça a de bonnes propriétés
26:12pour les anticipations
26:13d'inflation.
26:14Donc là, c'est le graphique
26:15de droite.
26:16Donc à nouveau,
26:17notre indicateur,
26:18l'indicateur qu'on construit
26:19à partir des textuels
26:20est en bleu
26:21et on compare
26:22la courbe en noir
26:23qui est l'enquête
26:24qui est publiée par Eurostat
26:25à partir des données INSEE
26:26sur les anticipations
26:27des ménages
26:28à partir d'une enquête
26:29et on voit que là,
26:30la corrélation
26:32Et donc,
26:33on n'a pas fait tout ce travail
26:34pour rien
26:35parce qu'on a,
26:36il y a quand même
26:37un investissement financier
26:38puisque les abonnements
26:39ne sont quand même pas donnés.
26:40C'est quand même
26:41une base de données
26:42qui est assez énorme.
26:43Évidemment,
26:44on est soucieux
26:45de l'économie
26:46des données publiques
26:47donc on a fait quand même
26:48une analyse coût-bénéfice,
26:49on a regardé
26:50combien ça coûtait
26:51et si c'était
26:52relativement plus intéressant.
26:53Donc c'était relativement
26:54plus intéressant
26:55mais ça reste quand même
26:56un outil relativement coûteux
26:57mais qui donne accès
26:58à une masse d'articles.
26:59Par exemple,
27:00avec l'inflation,
27:01on a le droit de télécharger
27:0250 millions d'articles
27:03pour dire la masse
27:04que ça représente.
27:05Pendant 6 mois,
27:06on a le droit
27:07à 15 téléchargements
27:08et donc,
27:09bien sûr,
27:10on a aussi
27:11un investissement technique
27:12sur cette technologie
27:13qu'on utilisait encore assez peu
27:14il y a quelques années
27:15donc la liste textuelle
27:16et donc on trouve
27:17que les conclusions
27:18c'est que c'est bien corrélé
27:19à l'inflation courante,
27:20ça a de bonnes propriétés
27:21prédictives
27:22et quand on met en compétition
27:23avec d'autres indicateurs
27:24qu'on a l'habitude d'utiliser
27:25par exemple les enquêtes
27:26qui sont faites
27:27auprès des chefs économistes,
27:28les indicateurs dérivés
27:29par exemple,
27:30on trouve que notre indicateur
27:31a plutôt une meilleure capacité
27:32prédictive
27:33pour prévoir les anticipations
27:34d'inflation des ménages
27:35donc ça c'est quand même
27:36c'était pas gagné d'avance
27:37et effectivement
27:38on était plutôt
27:39plutôt satisfait
27:40de voir ce résultat.
27:41L'autre intérêt aussi
27:42c'est que ça peut être produit
27:43au fil de l'eau
27:44en journalier
27:45avec un délai très court
27:46donc ça aussi c'est un autre
27:47un avantage
27:48quand on est un peu
27:49dans le brouillard
27:50si jamais on devait avoir
27:51un Covid-25
27:52alors non,
27:53je ne le souhaite pas
27:54avec des indicateurs
27:55d'inflation perturbés
27:56parce que les restaurants
27:57ferment,
27:58et finalement
27:59il y a toute une partie
28:00de l'IPC
28:01on se dit
28:02mais finalement
28:03on met une condamnation 0
28:04sur les restaurants
28:05mais finalement l'IPC
28:06qu'est-ce que ça mesure ?
28:07Et bien là avec ça
28:08on a un indicateur
28:09une boussole
28:10qui pourrait tout à fait
28:11être utilisé
28:12parce que fort heureusement
28:13les médias
28:14pouvaient continuer à tourner
28:15et puis si on ne peut pas
28:16utiliser les journaux
28:17il y a toujours Twitter
28:18et les gens n'arrêtent pas
28:19de tweeter
28:20au contraire
28:21je pense qu'ils ont
28:22sans doute plus tweeté
28:23ou au moins autant tweeté
28:24pendant le Covid
28:25et donc l'autre intérêt
28:26c'est quand on a une source
28:27d'information
28:28c'est-à-dire
28:29quand on a une source
28:30d'information
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28:32quand on a une source
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28:34c'est-à-dire
28:35quand on a une source
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