La statistique, c'est comme le bikini, A§a montre beaucoup de choses, mais A§a cache l'essentiel.

L. Armand.

Point de passage obligé, sinon point de départ, de toute démarche scientifique, l'obsertion des faits se traduit, pour un statisticien, par la définition et la mesure d'indicateurs attachés A  une famille donnée d'objets ou d'événements. L'opération est donc étroitement liée A  celle de classification des unités statistiques, et si la seconde est antérieure A  la première quand elle s'appuie sur des idées a priori, elle est postérieure quand elle tient compte des liaisons entre indicateurs. En tout état de cause, les critères de classification reflètent l'existence de conceptions théoriques préalables, aussi bien économiques qu'importées, et/ou sont adaptés A  certains usages des nomenclatures, tant pratiques que spéculatifs. D'une fiabilité riable, mais rarement explicitée, l'information statistique de base ou plus élaborée privilégie enfin certains aspects de la réalité au détriment d'autres, pour des raisons aussi bien techniques que sociopolitiques.

Les obsertions empiriques.

Le - réel - des économistes est formé d'une multitude d'obsertions élémentaires recueillies par des techniques métriques (mesures, dénombrements), historiques (descriptions, narrations) ou vintes (interrogations, entretiens, introspections). Elles portent sur des phénomènes qualitatifs (absorption de CitroA«n par Peugeot) ou quantitatifs (cotation de l'acier A  Londres), ponctuels (licenciement de M. Dupont) ou massifs (grande dépression de 1929). Elles concernent des événements singuliers (mise sur le marché du premier téléviseur), épisodiques (déluations successives du franc) ou répétitifs (production d'automobiles en France). Hétérogènes, elles sont regroupées selon leur cohérence spatiale (monographie d'une entreprise) ou temporelle (récit d'une réforme économique); homogènes, elles sont structurées en leaux récapitulatifs (aison internationale sur l'emploi) ou en séries chronologiques (catalogue des événements pétroliers).
Sous-ensemble du précédent, le - réel - des statisticiens est formé des leurs prises, sur des périodes données, par des indicateurs attachés A  des - objets - économiques existant en grand nombre, et constitue le socle de l'analyse économique formalisée. Si les unités statistiques sont essentiellement les agents et les biens, les indicateurs associés sont divers, aussi bien objectifs (nombre d'enfants d'un individu, surface d'un appartement) que subjectifs (opinions d'un consommateur, anticipations d'un producteur). Ces indicateurs sont des grandeurs physiques (nombre de salariés, tonnes de blé) ou monétaires (prix observé, revenu détenu), des riables de flux (nombre de naissances, investissement réalisé) ou de stock (population totale, capital global). Les données statistiques nécessaires A  l'économiste débordent d'ailleurs largement le cadre strictement économique et comprennent, par exemple, des séries démographiques (mortalité, nuptialité) ou cli-matologiques (température, précipitations), ou des données sur les institutions sociopolitiques.
D'un point de vue syntaxique, les indicateurs sont exprimés sous forme qualitative (sexe d'un individu) ou quantitative (taille d'un individu), étant entendu qu'on peut toujours se ramener A  une leur quantitative par un -codage- adéquat (masculin = 1, féminin = 2). Les indicateurs peuvent aussi prendre des leurs discrètes (catégorie socioprofessionnelle) ou continues (age d'un individu), mASme si, lA  encore, on se ramène au premier cas en définissant des classes de leurs (tranches d'ages). C'est cependant la structure de l'échelle qui est primordiale, qu'il s'agisse d'une échelle nominale (forme d'un produit), ordinale (couleur du produit), d'interlle (température du produit) ou de mesure (poids du produit). Enfin, différents indicateurs sont définis sur des échelles non ables (qualité et prix d'un produit), des échelles ables avec unités différentes (prix en dollars et en francs) ou des échelles identiques (prix en francs).
Le recueil de l'information statistique peut AStre exhaustif sur une famille d'objets (recensement de la population, fichier des entreprises ou des automobiles), mais cette famille est néanmoins plus ou moins étendue (pays, ville). Il peut n'AStre que sélectif (relevés de prix, sondages d'opinion, et mASme sondage dans un recensement exhaustif), ce qui pose le problème du choix d'un - échantillon représentatif- (par la méthode des quotas ou par choix aléatoire). Le recueil de l'information peut AStre régulier (collecte mensuelle des prix, mesure annuelle du revenu fiscal), avec une période qui dépend de la structure temporelle de la riable et de conditions institutionnelles (voir II, 3). Il est souvent plus irrégulier (enquAStes sur les budgets des ménages, recensement du patrimoine immobilier et mASme de la population), les études correspondantes étant par ailleurs transversales (coupe instantanée d'une population) ou longitudinales (suivi d'une population).

Le recueil de l'information.

Quand l'éternel dit A  Moïse : - Faites le recensement de toute la communauté des enfants d'IsraA«l par familles- (Nombres, 26), il inspire les premières statistiques qui datent effectivement de l'Antiquité, du comptage des richesses matérielles et humaines du souverain en Egypte au recensement général de la population de l'Empire romain en vue de la répartition de l'impôt. Après le Moyen Age, qui ne connait que des relevés épisodiques (comme le grand inventaire de Guillaume le Conquérant), le xvnic siècle réamorce une statistique plus précise, l'un des buts étant, cette fois, de dégager des régularités pour l'explication et la prévision (école descriptiviste allemande, groupe des arithméticiens politiques anglais). Le XIXe siècle voit une diversifica ion des statistiques, et si la population est toujours recensée A  des fins de police, on connait des enquAStes plus purement informat! ves sur les entreprises ou l'agriculture, des données administratives sur le commerce extérieur ou les finances publiques, des relevés réguliers de prix de gros et des obsertions plus éparses sur les forces motrices, les transports ou les conditions de trail.
Il faut toutefois attendre le xxc siècle pour voir, dans les pays industrialisés, la collecte systématique d'une information économique de base par des organismes spécialisés, grace A  l'aide de la mécanisation, puis de l'informatisation de son stockage et de son traitement. Investissement fort coûteux répondant A  des orientations tant - scientifiques - que - pratiques -, - la tache de fournir un flot massif de données économiques primaires peut AStre ée A  celle de doter les physiciens des hautes énergies d'un gigantesque accélérateur- (Leon-tief, 1971). Elle n'a été possible que parce qu'elle était soutenue par une ferme volonté politique, une organisation suffisamment centralisée, un langage homogène d'obsertion et une continuité de l'action entreprise (Lévy, 1975). En fait, depuis la création de l'INSEE (1946), l'organisation statistique, en France, est A  la fois centralisée (coordination des méthodes et des actions par l'INSEE) et déconcentrée (délégation des opérations aux administrations et aux organisations professionnelles).
Les sources d'information statistique sont, A  l'origine, les agents économiques eux-mASmes ; en effet, - il est illusoire de vouloir collecter une information dont les entreprises ne disposent pas - (Quelennec, 1986). Les agents les produisent spontanément pour leurs besoins propres, sous l'impulsion d'obligations légales diverses ou en réponse A  des interrogations d'organismes spécialisés ; mais bien que l'on puisse souhaiter que ces types d'information restent autonomes, ils tendent actuellement A  fusionner du fait du développement de l'informatique lourde. Cependant, mASme déjA  structurées et traitées par des organismes fédérateurs, les informations peuvent demeurer relativement incohérentes : - en France, il y a cent cinquante organisations professionnelles différentes qui fournissent des statistiques non harmonisées ; c'est trop - (Dubois, 1977). Le rôle des instituts de statistique est alors certes de susciter ou mASme de collecter des informations nouvelles, mais surtout de faire produire les informations dans des catégories cohérentes, au niveau national et mASme international.
A vrai dire, un agent n'acceptera de fournir une information que s'il a le sentiment qu'elle ne pourra AStre utilisée contre lui, des réactions de rétention d'information se manifestant non seulement sur les données stratégiques des entreprises, mais également sur les recensements de population. Aussi, des règles déontologiques doivent-elles AStre définies pour éviter l'utilisation des informations statistiques A  des fins de lutte concurrentielle, d'investigation policière ou de mainmise fiscale (- statistique - a la mASme racine que l'allemand Staat, l'état). Ainsi, les enquAStes ayant reA§u le visa du Conseil National de la Statistique (1972) sont soumises simultanément A  l'obligation statistique (obligation de répondre) et au secret statistique (utilisation A  des fins exclusivement statistiques), les données sur les personnes et les biens n'étant diffusées, par exemple, que sous forme agrégée. De mASme, la commission - Informatique et Libertés - (1974) interdit le rapprochement de fichiers administratifs ou toute centralisation excessive des informations, pour préserver la liberté individuelle.

Définition d'une nomenclature.

Construire une typologie, c'est considérer une famille préalable d'objets, supposés implicitement A  la fois isolables et ables, et lui associer un indicateur dont chaque position définit une classe de sous-objets de la famille. A un mASme niveau d'objets, cette opération peut AStre répétée avec plusieurs indicateurs distincts et engendre alors plusieurs partitions distinctes ou croisées de la mASme famille initiale d'objets. A deux niveaux successifs, cette opération peut également AStre répétée en décomposant chaque classe de sous-objets en catégories de sous-sous-objets, selon un indicateur qui peut AStre spécifique A  chaque classe de sous-objets. A partir d'une famille d'objets, en réitérant l'opération de classification selon des indicateurs homogènes ou hétérogènes A  chaque niveau, on engendre une structure classique en arbre allant du général au particulier.
Des nomenclatures économiques sont produites aussi bien par les principales organisations internationales (ONU, BIT, OTAN, CEE) que nationales (INSEE, INED, Douanes), en fonction de leurs besoins spécifiques et sans AStre en général compatibles. Elles portent sur les produits (fabriqués ou échangés), sur les activités des entreprises (industrielles ou commerciales) et sur les activités des individus (catégories socio-professionnelles, professions, métiers, formations). Si certaines sont mixtes (Nomenclature d'Activités et de Produits de l'INSEE), elles sont plus ou moins détaillées (nombre de niveaux, nombre de classes par niveau) et sont révisées A  des interlles réguliers pour s'adapter aux objets réels. En dehors des nomenclatures purement théoriques, d'autres nomenclatures opératoires ont été élaborées (opérations effectuées par les agents) ou sont concebles (événements économiques).
Dans les nomenclatures, les classes distinguées doivent AStre exclusives l'une de l'autre, ce qui soulève de délicats problèmes de frontière ; c'est ainsi qu'un objet est souvent A  chel sur plusieurs classes, par exemple un actif dont la liquidité est mal définie ou un individu dans une situation intermédiaire entre emploi, chômage et inactivité. De mASme, les classes doivent AStre exhaustives quant aux objets de la famille, ce qui pose, cette fois, des problèmes de résidu ; c'est pourquoi l'on voit fleurir, en dehors des classes regroupant des objets homogènes, une classe constituée d'objets hétérogènes et laissés pour compte, intitulée - divers -, - autres - ou - reste -. Pour atténuer les difficultés précédentes, il est possible de ne plus définir certaines classes - en compréhension - par le biais d'un indicateur, mais - en extension - en donnant la liste des objets qui la composent, A  condition, bien sûr, que ces objets puissent AStre énumérés a priori et ne soient pas trop nombreux.
La dualité entre indicateurs et nomenclatures est - ouverte - aussi bien sur l'amont, toute famille d'objets étant définie par des critères appliqués A  une famille plus large (définition d'un bien ou d'un agent), que sur l'al, tout indicateur défini sur une classe engendrant A  son tour des sous-classes (classification des biens selon leur quantité produite). Cependant, si les indicateurs en amont qui servent de support aux nomenclatures sont essentiellement qualitatifs (CSP des agents, types de produits), les indicateurs en al qui servent A  caractériser les objets ultimes sont principalement de nature quantitative (revenus des agents, prix des produits). Bien entendu, il existe toute une zone intermédiaire d'indicateurs quantitatifs qui, associés A  des seuils, permettent tant de caractériser les objets que de les classer (classes de nombre de salariés pour les entreprises, classes de population pour les villes).

Construction d'une nomenclature.

La construction des nomenclatures peut suivre une démarche purement projective consistant A  croiser, pour une famille donnée d'objets, une batterie de critères définis a priori par le modélisateur et formant une structure théorique qui s'impose aux objets. Cependant, si l'on compilise le nombre d'objets venant se placer dans chaque classe élémentaire, une démarche inductive permet de regrouper les objets en classes plus - naturelles -, en tenant compte de leur distribution sur chaque critère et de la corrélation entre critères. Cette utilisation combinée d'une préthéorie et de l'obsertion caractérise les méthodes d'- analyses des données - qui, comme toutes les méthodes statistiques, ne sont pas spécifiques A  l'économie. Elles permettent de construire des typologies (- classification automatique -), mais aussi de mettre en évidence des corrélations entre riables et annoncent les méthodes de mise en relation des riables (voir III, 3).
L'analyse hiérarchique permet de construire directement une typologie synthétique des objets selon une procédure en trois étapes qui est - automatisée -, une fois que l'on s'est donné des hypothèses exogènes pour chacune d'elles. Le premier temps consiste A  situer chaque objet sur des indicateurs de base qui permettent de les ordonner, le long d'une échelle aussi bien qualitative que quantitative, discrète que continue. Le deuxième temps consiste A  définir et A  calculer une distance entre tout couple d'objets A  partir de leur proximité sur chacun des indicateurs précédents et de l'importance relative qui leur est accordée. Le troisième temps consiste A  construire des catégories synthétiques en regroupant des objets suffisamment proches au regard de seuils de distance dont la modulation permet par ailleurs de faire rier le nombre de niveaux désiré.
L'analyse factorielle permet également de construire une typologie des objets, mais comme sous-produit d'une méthode visant d'abord, lA  encore en trois étapes, A  dégager des critères nouveaux selon lesquels les objets s'ordonnent le plus - simplement -. Le premier temps conduit comme précédemment A  situer chaque objet sur des indicateurs de base, ce qui détermine dans l'espace des indicateurs un nuage de points qui n'est pas amorphe, mais s'étend suint des directions privilégiées. Le deuxième temps consiste A  se donner une métrique et A  rechercher successivement les - axes factoriels -, c'est-A -dire les axes par rapport auxquels le nuage s'étire, la distance des objets par rapport A  ces axes étant minimale. Le troisième temps consiste A  - interpréter - les axes factoriels tant en montrant quelle pondération permet de les obtenir A  partir des anciens indicateurs qu'en calculant les coordonnées des objets sur ces nouveaux repères.
Dans ces deux processus, le rôle du modélisateur demeure important, d'une part parce qu'il définit les ingrédients du calcul (indicateur de base, distances, seuils), d'autre part parce qu'il interprète les résultats du calcul (classes d'objets, axes factoriels). La - structure - ne saurait donc émerger du matériau empirique, d'autant qu'elle y est très sensible, les classes se déformant ou les axes se déplaA§ant considérablement quand les données se modifient. En économie, ces méthodes ont été utilisées, par exemple, pour définir trois secteurs majeurs dans l'industrie (Desrosières, 1972) ou pour batir la Nomenclature FranA§aise d'Activités et de Produits (Lestang, 1973). Bien qu'une silité suffisante des typologies soit requise en pratique pour avoir des données ables, elles peuvent évoluer, soit du fait d'impératifs internationaux ou de carences observées, soit d'une modification des indicateurs de base que l'on choisit de privilégier, soit enfin du renouvellement rapide des objets A  classer, ces raisons pount d'ailleurs se cumuler (liste des catégories socioprofessionnelles).

Typologie des indicateurs.

Le fabricant de nomenclatures n'a que l'embarras du choix quant aux indicateurs qu'il utilise, mASme si, trop souvent, il s'intéresse plus A  ce qu'il voit qu'- aux lunettes A  travers lesquelles il voit ; pour voir les lunettes que l'on porte, il faut d'abord les ôter et cela brouille la vue - (Guibert-Laganier-Voile, 1971). Il peut certes espérer que certains critères soient relativement équilents, par exemple qu'il existe un - grand axe - permettant de classer les individus en profitant de la corrélation entre revenu, niveau scolaire et statut social, mais cette corrélation s'énouit pour certains groupes sociaux ou certains critères supplémentaires (Desrosières-Thévenot, 1979). Il ne peut non plus ignorer que les classifications sont conA§ues pour des buts spécifiques, mASme si leurs usages sont multiples, ainsi de la Nomenclature Générale des Activités et des Produits (Lestang, 1973) sernt aux administrations pour le classement (productions), la réglementation (Douanes), les études (politique économique), et aux entreprises pour la gestion (stocks, catalogues) et les études (marketing).
Les indicateurs sont, du fait mASme de l'extériorité des concepts premiers de l'économie (voir II, 1 et II, 2), empruntés d'abord A  des champs extra-économiques, qu'il s'agisse des sciences naturelles ou des sciences sociales. Les produits sont fréquemment différenciés selon leurs propriétés physiques (matière) ou les technologies qui permettent de les obtenir (degré d'élaboration), tout comme les agents sont partiellement définis par leurs caractéristiques biologiques (age, sexe). Les espaces économiques sont naturellement discriminés en fonction de critères politiques (annuaire par pays de l'ONU) ou les agents selon des critères sociodémographiques (situation de famille). Mais ces indicateurs ne sont pas exclusifs d'indicateurs plus économiques, aussi bien pour les produits (biens pritifs ou collectifs) que pour les agents (activités concurrentielles ou abritées).
Les critères de classification, tout particulièrement en macro-économie, sont souvent de nature structurelle et mettent l'accent sur les caractéristiques naturelles des produits (bois vs pétrole) ou les modes d'organisation des agents (ménages vs entreprises). Ils peuvent AStre aussi de nature fonctionnelle et concernent alors les usages des produits (biens de consommation intermédiaire, d'équipement, de consommation finale) ou les rôles des agents (producteurs, consommateurs). Ils sont beaucoup plus rarement de nature génétique, contrairement A  ce que l'on observe en biologie, et sont alors relatifs aux modes d'obtention des produits (produits naturels ou manufacturés) ou d'évolution des agents (activités anciennes ou nouvelles). Bien entendu, il existe des problèmes de passage entre les typologies correspondantes, le plus connu étant celui du traitement des agents de structure donnée ayant des fonctions multiples (entrepreneurs fabriquant des produits divers).
Enfin, les critères de classification sont de type rationnel s'ils correspondent A  des idées a priori du modélisateur, qui ne se sont pas encore incarnées dans la sphère juridique et l'amènent A  situer lui-mASme les objets (CSP des agents). Ils sont de type institutionnel s'ils existent sous une forme légale sur laquelle le modélisateur peut s'appuyer, mASme si les nomenclatures institutionnalisées résultent elles-mASmes d'analyses a priori, cependant affinées par l'expérience (critères de classement des produits du Code civil, forme juridique des entreprises). L'approche rationnelle est bien illustrée par la nomenclature américaine des emplois, élaborée A  la veille de la Seconde Guerre mondiale (DOT) et définissant trois critères quantifiables relatifs A  leur - relation aux données -, leur - relation aux personnes - et leur - relation aux choses -. De sorte que, pour avoir avec le monde extérieur le mASme type de relations, les opératrices de radio-taxis, les gardes champAStres et les cuisiniers se retrouient dans la mASme catégorie.

Choix des critères de classification.

Malgré une volonté croissante d'objectivité et de neutralité, les classifications ne sauraient écuer tout aspect normatif; Desrosières-Thévenot (1979) font remarquer, A  propos des catégories socio-professionnelles, que - le terrain sur lequel opèrent ces classements est celui des mots qui n'est pas un simple reflet d'un hypothétique espace réel des emplois et pas dantage un espace purement arbitraire, mais le heu où s'affrontent les acteurs sociaux intéressés par ces classements -. Sur le sémantique, les classifications reflètent des théories préexistantes sur les rapports socio-économiques ou l'utilité sociale des agents et des biens, mASme si l'appel A  des critères externes et structurels atténue cet effet. Sur le pragmatique, les classifications sont construites pour certains besoins qui polarisent l'attention sur des dimensions privilégiées du réel, mASme si elles sont consolidées par l'utilisation de critères opératoires et institutionnalisés.
De fait, les classements élis sous l'Ancien Régime furent particulièrement vigoureux et n'éprouvent aucune gASne pour classer les sujets selon leur rang social, l'utilité de leur fonction, leur fortune, leur pouvoir ou encore leur résidence. Dans son exergue au Tableau économique, F. Quesnay (1958) distingue les laborieux des profiteurs et écrit que - la Nation est réduite A  trois classes de citoyens : la classe productive, la classe des propriétaires et la classe stérile -. De mASme, le Nouveau Code des tailles de 1695 n'hésite pas A  hiérarchiser les individus en vingt-deux classes (Marion, 1910) ; on trouve mentionnés en tASte les hauts dignitaires du régime, liés A  la cour, puis les gens de finance, d'armes et de toge de haut rang ; en queue, on trouve d'abord les militaires de faible grade et la petite bourgeoisie, et, enfin, le prolétariat des soldats, des artisans, des manœuvres et des journaliers.
Sans AStre aussi directement évocatrices, les typologies d'activité soulignent également une vision théorique du fonctionnement de l'économie, ce qui conduit d'ailleurs A  les remettre en cause lorsque cette théorie évolue, ou du moins son application concrète. La nomenclature de l'industrie élaborée par Tolosan, en 1788 ( Desrosières-Thé ve-not, 1979), distinguait trois domaines traitant respectivement des produits minéraux, végétaux et animaux, ce qui affirme la primauté du rôle des ressources naturelles. La classification des activités en secteur primaire, secondaire et tertiaire repose toujours sur une vision de la transformation des ressources naturelles en consommations finales, mASme si joue aussi la qualité de ce qui est transformé (biens, services, information). Les nomenclatures actuelles sont plus neutres, d'abord parce qu'elles s'appuient sur des critères non ordinaux (nature des produits), ensuite parce qu'elles combinent fréquemment divers critères sans pondération très visible.
Cependant, il n'existe pas pour autant de nomenclatures tous azimuts, et chacune est, sinon orientée explicitement vers une finalité donnée, du moins mobilisée pour certains besoins qui conduisent A  l'aménager. Il faut rappeler que les nomenclatures les plus élaborées sont toujours élies pour des raisons fiscales, tant pour les agents que pour les biens (Classification Type pour le Commerce International, Nomenclature Générale des Produits des Douanes FranA§aises). D'autres nomenclatures sont d'abord conA§ues A  des fins d'analyse, telles les typologies des secteurs destinées A  construire des Tableaux d'entrée-sortie et d'autres éléments de la Compilité Nationale. Mais les unes et les autres sont de vériles institutions socialement vécues et peuvent constituer un enjeu stratégique ; la nomenclature des activités qui découpe les branches industrielles sert, par exemple, A  définir le champ de compétence des organisations patronales (Voile, 1985).

Champ de la statistique.

Tout recueil d'information résulte d'un choix, qui reste cependant implicite, entre le coût d'obsertion des grandeurs et l'utilité que cette obsertion procure en al : - un peuple ne mesure que ce qu'il décide de mesurer, s'il sait le définir et s'il fait preuve de patience, de prudence, de continuité, de sagesse et de discipline - (Lévy, 1975). La notion d'exhaustivité de l'information n'a aucun sens, la seule sectiune absolument fidèle et complète d'un territoire étant le territoire lui-mASme ; nombre de données ne sont pas collectées comme la distribution des automobiles par couleur, la pratique domestique d'instruments de musique ou la fabrication des cocottes en papier. Le paysage statistique met en leur un certain nombre d'informations sélectionnées, qui acquièrent prégnance et respecilité du fait mASme qu'elles sont privilégiées dans le bruit de fond du réel, mais laisse subsister de nombreuses zones d'ombre A  côté de sommets mieux éclairés.
Tout d'abord, certains secteurs sont bien moins couverts que d'autres par des études statistiques, du fait certes de difficultés d'accès souvent considérables, mais aussi des réserves qu'ils suscitent ou des enjeux qu'ils comportent. Sont, par exemple, considérés comme des champs ous (Voile, 1985) où l'information, mASme existante, reste confidentielle, les revenus non salariaux, les primes de fonctionnaires ou les aides de l'état aux entreprises. En raison de difficultés d'obsertion plus considérables ou de contraintes de confidentialité, sont également mal connues les données relatives aux groupes d'entreprises et aux comptes bancaires, et, sur un plus général, au patrimoine naturel et technique (y compris le capital quant A  l'age et A  la durée de vie des équipements). Enfin, une certaine opacité règne assez systématiquement, du fait de leur caractère a priori incontrôlable, sur les comportements - répréhensibles - (drogue, vol, fraude fiscale), les activités - souterraines - (trail au noir, prostitution) ou les pratiques - parallèles - (pourboires, bakchichs).
Ensuite, les indicateurs qui sont retenus dans chaque secteur négligent certains phénomènes ou occultent certaines dimensions qui s'avèrent particulièrement sensibles et rendent, de ce fait mASme, plus difficile le recueil d'information A  leur sujet. Ainsi, les statistiques thaïlandaises n'indiquent nulle part que ce pays cultive du pavot ou exporte de l'opium, et le recensement libanais se garde de demander leur confession aux habitants, mASme si le ratio démographique des religions est estimé par ailleurs. Les nomenclatures détaillant les - causes de décès - entrent souvent dans un luxe de précisions concernant les maladies et les accidents, mais ignorent superbement une mention qui reste pourtant d'actualité dans tel ou tel pays, A  savoir - mort de faim -. En France, le clige entre secteur public et privé a été mis en veilleuse entre 1960 et 1982 en ce qui concerne la structure sociale (Thélot, 1986). Enfin, en règle générale, l'accent est mis sur les grandeurs monétaires plus que physiques, les riables de flux plus que de stock, les statistiques de totalisation plus que de répartition.
Il faut néanmoins reconnaitre que les systèmes d'information s'améliorent, en masse comme en qualité, de faA§on régulière et cumulative, dans les pays développés, la situation restant plus précaire dans les PVD. A une offre pluriforme, soumise A  des contraintes spécifiques, correspond une demande souvent floue, tournée vers des besoins diversifiés, l'adéquation entre offre et demande étant des plus délicates. S'il existe A  présent A§A  et lA  des - gisements de données - inexploités (données micro-économiques en particulier), une doléance classique des utilisateurs d'information est de déplorer l'absence de données adéquates A  leurs besoins propres, ou du moins leur trop grande grossièreté ou leur inadéquation par rapport A  leurs préoccupations. Argumentation parfois légitime, mais qui peut aussi servir de prétexte pour ne pas poursuivre une étude rebutante pour d'autres raisons, les demandeurs étant alors incapables de préciser les informations dont ils souhaitent vraiment disposer.

Fiabilité de l'information.

Les statistiques de base sont entachées d'erreurs de mesure involontaires, qu'il s'agisse de classements erronés dans des nomenclatures, d'enregistrements inexacts sur des indicateurs ou encore de réponses incorrectes A  des questions ambiguA«s. Elles sont également sujettes A  des biais volontaires de la part des agents observés, si elles leur posent des problèmes d'affichage, éthiques (comportement sexuel, délictuel, suicidaire) ou politiques (appartenance A  des partis extrémistes). Il en est de mASme si les agents cherchent A  se loriser (diplômes surestimés), A  se protéger de leur environnement (revenus sous-estimés), voire adoptent des réponses délibérément stratégiques (intentions de vote). MASme si ces erreurs sont, par définition, inconnaissables, il est parfois possible, dès ce stade, en recoupant des réponses ou en se fondant sur des arguments de cohérence, d'opérer certains redressements (substitution A  une non-réponse ou rectification d'une réponse), mais ceux-ci introduisent A  leur tour un certain arbitraire mal maitrisé.
Les indicateurs composites (voir II, 2) ont une incertitude qui dépend de celle des indicateurs de base et de la structure d'agrégation de ces indicateurs, avec l'introduction supplémentaire d'erreurs de report et de calcul. MASme si l'agrégation peut compenser des erreurs, leur fiabilité est, en principe, décroissante avec leur complexité, ce qui explique que les stocks soient moins bien connus que les flux, les riations que les niveaux, les soldes que les autres grandeurs, si du moins les premiers dérivent des seconds. De fait, les agrégats résultent d'une myriade d'opérations élémentaires et sont calculés par approximations successives, aussi bien pour ceux qui sont rapidement disponibles (indice de prix provisoire et définitif) que pour ceux qui exigent un long délai (comptes nationaux provisoires, semi-définitifs, définitifs) ; en effet, des erreurs peuvent AStre repérées et des redressements effectués grace A  la confrontation entre plusieurs sources ou A  la prise en compte de contraintes comples ou de régularités statistiques, les données se renforA§ant les unes les autres. Ainsi, l'INSEE a rectifié au bout de six ans la tarification des compteurs EDF (1976) et de plusieurs mois l'indice plus fondamental de la - production industrielle - (1980); quant A  la Grande-Bretagne, elle a corrigé le déficit de sa balance d'après-guerre une première fois en 1953, une seconde en 1985 (en le divisant par deux).
Contrairement A  un usage largement répandu en physique, les données économiques ont une fiabilité pour laquelle un ordre de grandeur est rarement proposé sous forme de marge d'erreur (si l'on excepte les sondages d'opinion où les informations de base sont considérées comme certaines et où l'erreur n'est que d'échantillonnage). Ces incertitudes s'avéreraient souvent très considérables, le passé et le présent étant parfois aussi mal connus que le futur ; aussi, leur affichage pourrait facilement conduire A  l'accusation de vouloir cacher la vérité (Riveline, 1965). Elles apparaissent en particulier lorsque, pour des grandeurs primaires difficiles A  mesurer, on dispose d'estimations par des obserteurs différents (participants A  une manifestation), des protocoles riables (emplois exercés) ou des voies distinctes (immigrés légaux ou clandestins). Mais elles se manifestent tout autant au niveau d'agrégats élués par des organismes distincts A  partir des mASmes ingrédients; ainsi le déficit commercial états-Unis-Canada de 1982 est estimé A  12,8 milliards de dollars par les états-Unis et A  7,9 milliards par le Canada (Griliches, 1985).
La fiabilité des indicateurs mesurés, présumée ou appréciée qualitativement, est très riable selon leur nature (quantité prix revenu), leur signification (consommation investissement import-export) ou leur champ (production matérielle services collectifs). Elle peut AStre faible pour des raisons techniques (taux d'utilisation des équipements productifs) ou sociopolitiques (revenus non salariaux), mais est améliorable dans le premier cas plus que dans le second : - si tous les FranA§ais s'accordent pour cacher les chiffres, le statisticien ne peut les inventer - (Malinud, 1986). Cette fiabilité n'a cependant de sens qu'en fonction de l'usage que l'on veut faire des informations, Morgenstern (1950) distinguant les données acceples, les données mauises dont on peut s'accommoder et les données mauises que l'on utilise A  défaut d'autre chose. La précision parait parfois exagérée (stock d'or, démographie des ches), parfois insuffisante (prix mensuels, volume des exports), tout en sachant que - tous les perfectionnements méthodologiques resteraient ins s'ils deient s'appliquer A  des données médiocres- (Malinud, 1970).