Depuis la loi n^o 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique, qui encourage l’ouverture des données publiques, une profusion de données provenant de toutes les administrations deviennent accessibles, soit en ligne (voir par exemple la plateforme des données publiques françaises), soit via un partenariat avec des organismes fournisseurs de données [Dupont, 2023]. Dans ce monde de data, il faut encore faire des statistiques fiables, comparables et utiles au débat public. Se fonder sur des données administratives, en plus des traditionnelles enquêtes, n’a rien de nouveau pour la statistique publique. Cela fait des décennies que l’Insee utilise par exemple les déclarations sociales des employeurs dont il est destinataire officiel afin d’en assurer l’exploitation à des fins statistiques [Lagarde, 1998 ; Renne, 2018].

Ce qui est nouveau, c’est l’immense variété des sources administratives, en tous domaines. C’est aussi une ouverture bien plus large de ces données, dont l’accès n’est plus réservé à quelques usagers institutionnels comme l’Insee. C’est, potentiellement, un changement de paradigme. Avec les données administratives, on peut avoir l’impression que tout devient plus facile, plus rapide : les données « étant là », il suffirait finalement de les récupérer et de les traiter.

Ainsi il arrive parfois que les statisticiens soient interpelés sur le thème : « Maintenant, avec toutes les données administratives disponibles, faire des statistiques est à la portée de tout le monde…  ». Plutôt que de répondre par un laconique « Ce n’est pas si simple », donnons la parole aux critiques. Engageons donc la conversation avec un interlocuteur imaginaire qui serait, quant à lui, convaincu de la facilité et de la rapidité de l’exercice. Donnons-lui la parole d’entrée pour exprimer son point de vue, de façon très directe.

Ce que vous dites suppose que les données « sont là », posées quelque part. Mais il faut savoir que dans un organisme public, comme dans une entreprise d’ailleurs, les données se trouvent en réalité au sein de « systèmes d’information » qui servent avant tout de support pour la réalisation de ses activités. Par exemple, dans un hôpital, les données relatives à un patient permettront d’avoir l’information sur son diagnostic, sur les résultats de radios et d’examens biologiques, de déterminer s’il doit se faire opérer, de quoi exactement et quand, etc. Les données servent un objectif opérationnel, quotidien. Elles figurent dans de multiples « bases de données ». Et comme il se passe toujours quelque chose (nouveau patient, nouvel acte médical…), ces données sont vivantes, elles bougent tout le temps en fonction des événements. Pour l’essentiel, elles ne sont donc pas dans un fichier, figées, à nous attendre, prêtes à être utilisées.

Ils possèdent de tels fichiers, bien sûr (et certains sont même mis à disposition de tous, via la plateforme de données publiques data.gouv.fr). On ne travaille pas uniquement sur des données en mouvement : une entreprise va par exemple réaliser un bilan comptable, ou bien déterminer son effectif exact au 31 décembre, et tout cela ne va pas bouger. Donc oui, chaque organisme va naturellement produire, à partir de son système d’information, des fichiers figés de données… mais il le fera pour ses propres besoins. Par exemple, un hôpital aura un tableau de bord (mensuel, trimestriel). Celui-ci contiendra des informations (durée moyenne de séjour par pôle médical, pourcentage de patients qui arrivent via les urgences…) qui vont l’aider à piloter son activité. Mais souvent, ces informations, prévues pour des besoins opérationnels, ne seront pas directement voire pas du tout utiles pour réaliser des statistiques d’intérêt général.

C’est d’ailleurs exactement ce qui se passe. L’Insee, mais aussi les services statistiques ministériels, établissent ainsi des conventions avec les impôts, les caisses de sécurité sociale ou le cadastre par exemple. Il s’agit de se mettre d’accord avec le fournisseur sur les données qu’il va nous transmettre, selon quel format, quelle périodicité. La discussion portera aussi sur les questions de sécurité des données [Gadouche, 2019], en particulier les données identifiantes (par exemple : nom, prénom, date de naissance). Mettre au point ces conventions et les appliquer ne va pas de soi : cela peut dépendre du bon vouloir des détenteurs de données, mais surtout, cela prend du temps, aussi bien du côté du service fournisseur que du côté du service utilisateur.

Si les données sont dans un tableur, c’est facile de faire une sélection. Mais là, rappelons qu’elles sont dans de multiples bases de données, elles-mêmes souvent réparties en « tables » élémentaires. Pour imager, disons qu’elles sont réparties entre différents services, sur diverses infrastructures… et qu’elles sont mises à jour en permanence. Elles sont très nombreuses, et l’immense majorité d’entre elles ne présente aucun intérêt pour les statistiques (numéro de dossier, nom du gestionnaire de dossier, date de prise de contact).

Et en même temps, du point de vue de l’Insee qui s’intéresse à ces données, il peut arriver qu’il en manque énormément sur la problématique étudiée. Certaines pourront être obtenues via d’autres administrations (statut marital, statut d’occupation sur le marché du travail, composition du foyer). D’autres ne sont nulle part, car relatives à des comportements, des représentations, des opinions : par exemple, en matière de santé, il n’existe pas de données administratives sur l’état de santé perçu, la pratique sportive, le renoncement aux soins… Ainsi, chaque administration a ses propres objectifs, elle n’est pas là pour satisfaire les besoins de la statistique. En résumé, il faut « faire avec » ce qu’on a. Les Anglo-saxons parlent même des « it is what it is » data sets [Lothian et al., 2019] : les jeux de données tels qu’ils sont, en quelque sorte.

Eh bien non, car la phase de préparation est bien plus délicate que cela [Belrhomari et al., 2026]. On peut évoquer, pour commencer, des considérations pratiques : il est rare qu’on dispose de documentations claires et complètes (précisant à quoi correspond telle ou telle donnée, comment elle a été codée, quel champ elle couvre, etc.) ; elles peuvent de surcroît être très techniques. S’engage alors un long travail d’immersion dans le sujet, pour comprendre à quoi on a affaire. Il faut en particulier s’attacher à saisir la signification des données pour l’administration concernée, comprendre à quoi elles servent, le contexte légal sous-jacent… Et l’une des difficultés inattendues que l’on découvre, c’est que le sens d’une donnée peut être différent entre usage administratif et usage statistique.

Pour une administration, une donnée n’est pas une observation scientifique. Elle n’est pas là dans un objectif premier d’information des citoyens. Elle sert à faire fonctionner des processus opérationnels : attribuer une prestation à bon droit, prêter un livre, prélever un impôt, mettre en œuvre la paie… Et ce n’est pas nécessairement ce qui est utile à la statistique : par exemple, certains organismes ont leur propre découpage géographique, leur propre catégorisation des professions, en fonction de leur organisation, qui ne colle pas nécessairement avec les besoins d’analyse économique et les nomenclatures statistiques [Amossé, 2020 ; Camus, 2022 ; Masson, 2026]. Il arrive qu’au sein même d’une administration, il y ait des différences de définition de données : c’est le cas par exemple dans les départements de l’aide sociale à l’enfance, qui n’ont pas tous les mêmes logiciels de gestion, ni les mêmes pratiques [Berthe, 2025]. Comprendre les données d’une administration, c’est comprendre les objectifs de celle-ci, ses activités, son langage, la manière dont ses données sont utilisées. C’est une longue acculturation : ainsi, l’Office for National Statistics, au Royaume-Uni, s’oriente vers des détachements temporaires de statisticiens dans les administrations pour bien s’imprégner de leur logique de fonctionnement et faciliter ainsi le processus ultérieur d’acquisition des données [Fermor-Dunman et Parsons, 2022].

Ce serait bien ! Mais il faut se rendre compte que la plupart du temps, on ne reçoit pas un beau fichier, tout propre et finalisé. On en reçoit souvent plusieurs, très imparfaits, et dans diverses versions. Chacun peut faire l’objet de livraisons successives et l’on découvre de multiples problèmes : des redondances entre livraisons, des oublis, des erreurs, des façons de coder non homogènes (homme/femme, h/f, 0/1, 1/0…). Des décalages temporels, aussi : des données relatives à une date, mais qui apparaissent dans les fichiers des semaines ou des mois plus tard. Cela peut se produire pour des raisons très variées : déclarations en retard d’entreprises, congés des comptables en charge de la mise à jour de ces informations… Cette combinaison de difficultés conduit à échanger à nouveau avec le fournisseur, pour être sûr qu’on se comprend bien. Cela provoque des incompréhensions, qui engendrent parfois des tensions entre les deux parties. Si on change totalement de domaine, on observe par exemple des frictions de ce type (data friction) entre météorologues et climatologues, parce qu’ils n’ont pas les mêmes objectifs : les premiers sont intéressés par le court terme de la météo, alors que les seconds, travaillant sur le temps long du climat, peuvent avoir besoin par exemple de « re-traiter » les données pour qu’elles soient comparables sur une longue période, ce qui n’a pas de sens pour des météorologues [Edwards, 2010].

On ne peut pas dire ça. Déjà, il faut souligner que les données administratives proviennent souvent de déclarations effectuées par des personnes ou des entreprises, et dans ces déclarations, tout n’est pas nécessairement utilisable. On a notamment des champs, autrement dit des cases à renseigner dans un formulaire administratif, qui peuvent être intéressants du point de vue du statisticien, mais qui sont facultatifs pour l’administration concernée, par exemple des intitulés de profession. Étant moins importants, ils sont moins vérifiés, donc de moindre qualité. En effet, l’administration d’origine va s’attacher à produire une information de qualité, précise et complète pour son cœur de métier. Mais ne va pas se mobiliser pour la qualité d’informations moins stratégiques pour elle, qui peuvent précisément être celles qui intéressent la statistique.

Autre problème, celui des « données manquantes » : ce sont les champs non remplis par le déclarant (par exemple, une date de naissance). En pratique, dans les bases de données, il faut bien se donner une convention pour indiquer qu’il y a ainsi un manque. Par exemple, dans des bases contenant des jours de naissance, si on connaît l’année mais que le jour et le mois sont manquants, il arrive qu’on mette par convention le 1^er janvier, mais ce n’est pas non plus systématique, et surtout, le risque est que tous les utilisateurs de ces bases ne le sachent pas. Dans les faits, on constate donc qu’il existe de multiples façons de désigner le fait que l’information est manquante, sans que les règles soient toujours bien documentées.

Dans les fichiers administratifs, il y a ainsi des trous, mais on peut aussi découvrir, à l’inverse, des doublons : c’est une information qui est transmise une seconde fois, de la part d’une même personne ou entreprise, mais avec de légères différences (changement d’orthographe, inversion du nom et du prénom, abréviations…). Et il n’est pas toujours facile de s’en rendre compte.

Les préoccupations de qualité sont donc multiples [Berzofsky et al., 2025]. Ce qui ajoute un peu de piment à tout cela, c’est que des données qui sont « de bonne qualité » pour l’administration peuvent être perçues comme « de mauvaise qualité » côté statistique.

Prenons un exemple pour illustrer cela. À l’Insee, on a constaté, en analysant la distribution des étages des locaux d’habitation, que de nombreux locaux étaient à l’étage 81. Pour le cadastre, le code « 81 » est simplement une convention qui a été adoptée pour noter l’étage -1 (donc tous les parkings, notamment). Techniquement, on peut penser que le champ correspondant dans la base de données était prévu pour un entier positif, donc on a pris exprès un étage excessivement haut (la Tour Montparnasse fait 60 étages, et en France c’est le maximum). Et on a décidé que 81 signifiait -1, que 82 signifiait -2, etc., car il n’y avait pas de risque qu’on tombe sur un immeuble de plus de 80 étages. L’administration du cadastre peut parfaitement travailler avec ce principe, et toutes les applications informatiques s’en servent et comprennent la convention. À l’inverse, pour un utilisateur extérieur, 81, c’est 81. Donc la donnée sera de bonne qualité pour l’administration, en raison de la convention choisie, et sera considérée comme de mauvaise qualité pour la statistique. Ainsi, les données ne veulent pas toujours dire ce que l’on croit, et les deux parties doivent veiller à se comprendre. Des exemples de ce genre, on en trouve à foison.

Heu… je crains encore de vous décevoir, car il existe une étape qu’on n’a pas évoquée. Comme les données administratives sont écrites dans le langage de l’administration qui les gère, il faut en quelque sorte les « détacher » de leur univers initial [Courmont, 2021] et les « transformer », pour les adapter à une utilisation statistique future [Cotton et Haag, 2023].

J’y viens. On doit en particulier calculer certaines données à partir de l’information présente. Par exemple, reconstituer un salaire à partir de différentes données de la déclaration sociale nominative, ou reconstituer un chiffre d’affaires à partir de plusieurs données de déclaration de TVA. Il s’agit aussi de recoder les données selon les codifications, les formats appropriés : par exemple, pour la variable « étage », transformer 81 en -1. Lorsque l’administration utilise une classification, elle peut être différente de la nomenclature statistique, et il faut donc effectuer une opération pour se placer dans les bonnes nomenclatures. Ce n’est qu’après avoir effectué cette transformation que l’on peut véritablement appliquer des méthodes statistiques.

Pour un usage très ponctuel des données, sans recherche de cohérence avec d’autres sources d’information, on n’est pas obligés de s’imposer tout cela. Mais les données publiées par l’Insee ne constituent pas des productions isolées : ces statistiques doivent être comparables dans le temps, et dans l’espace (entre pays, par exemple). Et si l’on veut que les comparaisons aient un sens, il faut parler des mêmes variables, des mêmes classifications, avoir adopté des normes. Par exemple, déterminer des évolutions de salaire moyen nécessite d’avoir un mode de calcul inchangé du salaire à partir des rubriques figurant dans la déclaration sociale nominative. Si on effectue des évolutions par secteur d’activité, il faut que la classification des activités soit stable, sinon la comparaison ne veut rien dire. Exemple : on étudie l’évolution de l’effectif salarié dans le commerce de gros entre 2024 et 2025. Supposons que le commerce d’automobiles et de motocycles soit compté dans la catégorie « commerce de gros » en 2025, et pas en 2024 : il y aura automatiquement une augmentation de l’effectif, qui ne voudra strictement rien dire sur le plan économique. Par conséquent, on doit être très attentifs aux nomenclatures, très rigoureux. Avoir ainsi des conventions, c’est donc essentiel pour l’usage des statistiques [Mirlicourtois, 2026].

C’est ce qu’on cherche à obtenir, idéalement : un algorithme de transformation des données réutilisable à chaque millésime. Dans le vocabulaire de la data science, on parle de « réplicabilité » [Galiana et Lefebvre, 2026]. Mais pour les données administratives, dans la pratique, ce n’est pas tout à fait immédiat. Tout ne peut être automatisé, car d’autres vérifications sont nécessaires.

En fait, non, car cela ne porte pas du tout sur des détails. Ce qui est assez spécifique aux données administratives, c’est que celles-ci sont totalement dépendantes de l’évolution de la législation, qui redéfinit régulièrement le sens des données, des catégories. Exemple : depuis janvier 2025, tous les bénéficiaires du RSA sont automatiquement inscrits à France Travail (loi n^o 2023-1196 du 18 décembre 2023 pour le plein emploi, notamment son article 1^er, qui a réécrit l’article L. 5411-1 du Code du travail), et seront donc automatiquement comptés dans les demandeurs d’emploi inscrits à France Travail. Supposons que l’on ne fasse aucun contrôle, qu’on applique les mêmes algorithmes fin 2024 et début 2025 : on va mécaniquement aboutir à une augmentation considérable des demandeurs d’emploi, qui ne reposera sur aucun phénomène économique réel, mais uniquement sur un changement de définition. Parmi les vérifications à effectuer, on aura donc une analyse des évolutions de la législation. Il faut être vigilant en permanence sur ces changements, parfois très techniques et peu visibles.

Au contraire ! L’Insee, les services statistiques ministériels, mais aussi les chercheurs [Bozio et al., 2017] investissent énormément sur les données administratives, et plus généralement sur les nouvelles sources de données [Elbaum, 2018]. Certaines sources sont bien structurées et documentées… et largement utilisées. On pense en premier lieu à la déclaration sociale nominative (DSN) qu’effectuent mensuellement les entreprises [Humbert-Bottin, 2018], qui est désormais un socle essentiel pour les statistiques sur l’emploi, le travail et les salaires [Renne, 2018]. Mais on pourrait citer de nombreux autres exemples, comme on l’a vu : données fiscales [André et Meslin, 2025], de santé [Dubost et Leduc, 2020], d’éducation [Bechichi et al., 2021]…

Simplement, produire des statistiques publiques de qualité à partir de données administratives est une opération exigeante, comportant de multiples dimensions, et nécessitant souvent des itérations [Koumarianos et al., 2025 ; Angel, 2023]. En termes de processus opérationnel, c’est très différent d’une enquête : on n’a pas à concevoir de questionnaire, à sélectionner un échantillon, ni à collecter l’information. Mais ces activités sont remplacées par d’autres, non négligeables : analyse de l’environnement administratif, des bases de données, de la documentation, contrôles de cohérence multiples, réalisation d’algorithmes de transformation, etc. Cela prend du temps, comme une enquête [Lamarche et Rivière, 2025], et ce, pour de bonnes raisons.

Plus généralement, tout data scientist ayant un minimum d’expérience vous dira que la grande majorité de son travail est plus minutieuse que spectaculaire, car celui-ci consiste en un long exercice de familiarisation avec l’environnement des données (aussi bien sur le fond que sur les aspects techniques), une activité soutenue de préparation de celles-ci, jusque dans des recoins inexplorés, et des vérifications de toutes natures, pour assurer la cohérence de ce qui est produit.

L’existence de multiples sources de données administratives apporte incontestablement des possibilités supplémentaires à la statistique, même si cette approche présente certaines limites [Hand, 2018]. Si l’on compare à une enquête, on n’est pas limité par la taille de l’échantillon : cette dernière, dans une enquête de la statistique publique, se compte souvent en dizaines de milliers, ce qui veut dire très peu d’unités statistiques à un niveau fin comme une commune, par exemple. Avec les données administratives, on est proche de l’exhaustivité, et on raisonne plutôt en millions ou dizaines de millions ; c’est cela qui permet d’avoir des statistiques à un niveau local fin [De Broe et al., 2021]. En mobilisant de nouvelles possibilités techniques [Benichou, Espinasse et Gilles, 2023], les sources administratives peuvent aussi servir à enrichir des données d’enquêtes par d’autres informations, ce qui ouvre la voie à de nouvelles analyses [Ramahandry et Paliod, 2025]. Elles permettent de réduire la charge d’enquêtes auprès des entreprises, car on peut raccourcir des questionnaires en récupérant des données administratives autre part [Brion, 2011]. Elles contrebalancent ainsi l’érosion du taux de réponse aux enquêtes, observée dans plusieurs pays [Jabkowski et Cichocki, 2024]. Elles sont susceptibles de couvrir des domaines que les enquêtes ne peuvent appréhender efficacement (par exemple, le patrimoine immobilier). Ce sont là des changements majeurs. Les sources administratives ne vont certes pas remplacer les enquêtes, qui demeurent un outil d’investigation indispensable, mais elles sont et seront extrêmement utiles à la statistique publique. Donc oui, c’est « bien », évidemment.

Mais pour répondre à la question initiale, cela ne rend pas les choses « faciles » pour autant. De manière générale, on constate de multiples incompréhensions autour de l’acquisition et du traitement des données [Christen et Schnell, 2024], en raison de leur imperfection fondamentale, et d’une forme de « distance » entre utilisateur des données et producteur de celles-ci [Borgman et Groth, 2025]. Le niveau d’exigence reste élevé quelle que soit l’origine des données de base, données d’enquête, données administratives, et même données privées [Lesur, 2025] : produire des statistiques de qualité, en vue de nourrir le débat public, reste un métier exigeant, pour lequel il ne faut rien laisser au hasard.

• Belrhomari B., Martzel L., Menez L., Zabrocki-Hallak L., 2026, « Extension du domaine de la statistique : les évaluations de politiques publiques à la Cour des comptes », Courrier des Statistiques, N15, pp.117-138, juillet
• Galiana L., Lefebvre O., 2026, « Qu’apportent les métiers de la data à la statistique publique ? », Courrier des Statistiques N15, pp.95-116, juillet
• Masson C., 2026, « De nouvelles nomenclatures d’activités. Les classements en théorie et en pratique », Courrier des Statistiques N15, pp.31-52, juillet
• Mirlicourtois A., 2026, « Pourquoi il faut continuer de croire aux données statistiques », La Tribune – Opinion, juillet
• Lamarche P., Rivière P., 2025, « À propos du temps de production des statistiques publiques », Courrier des Statistiques, N14, pp.95-118, décembre
• Ramahandry I., Paliod N., 2025, « Combiner une nouvelle source administrative avec l’ERFS pour étudier le caractère redistributif d’une prestation », 15e Journées de méthodologie statistique de l’Insee, Paris, novembre
• Berthe J., 2025, « Le défi des données pour l’inspection générale des affaires sociales », Courrier des statistiques N13, juin
• Koumarianos H., Rivière P., 2025, « Statistiques fondées sur des données administratives : Esquisse d’un cadre général », Document de travail Insee N^o M2025-03, juin
• Lesur R., 2025, « Sources de données privées : panorama et perspectives », Courrier des statistiques N13, juin
• André M., Meslin O., 2025, « Le bonheur est dans le prix : estimation du patrimoine immobilier brut des ménages sur données administratives exhaustives », Document de travail Insee N^o M2025-04, février
• Berzofsky M. E., Liao D., Barnett-Ryan C., Smith E. L., 2025, « A total data quality paradigm for official statistics based on administrative data », Statistical Journal of the IAOS 2025, Vol. 41(2) 205–215
• Borgman C. L., Groth P. T., 2025, « From data creator to data reuser : distance matters », Harvard Data science Review.
• Christen P., Schnell R., 2024, « When Data Science Goes Wrong: How Misconceptions About Data Capture and Processing Causes Wrong Conclusions », Harvard Data Science Review, 31 janvier 2024, Vol. 6, n° 1, DOI 10.1162/99608f92.34f8e75b, janvier
• Jabrowski P., Cichocki P., 2024, « Survey response rates in European comparative surveys: a 20-year decline irrespective of sampling frames or survey modes », Qual Quant 59 (Suppl 1), 635–655 (2025)
• Angel J-W., 2023, « « Elle est pas fraîche, ma statistique ? » », Le blog de l’Insee, juillet
• Benichou Y-L., Espinasse L., Gilles S., 2023, « Le code statistique non signifiant (CSNS) : un service pour faciliter les appariements de fichiers », Courrier des statistiques N9, juin
• Cotton F., Haag O., 2023, « L’intégration des données administratives dans un processus statistique : industrialiser une phase essentielle », Courrier des statistiques N9, juin
• Dupont F., 2023, « Quels types de sources l’Insee utilise-t-il pour construire ses statistiques ? », Le blog de l’Insee, mai
• Camus B., 2022, « Le défi de l’élaboration d’une nomenclature statistique des infractions », Courrier des statistiques N7, janvier
• Fermor-Dunman V., Parsons L., 2022, « Data Acquisition processes improving quality of microdata at the Office for National Statistics », European Conference on Quality in Official Statistics(Q2022), Vilnius
• Bechichi N., Grenet J., Thebault G., 2021, « Ségrégation à l’entrée des études supérieures en France et en région parisienne : quels effets du passage à Parcoursup ? », Document de travail Insee N^o M2021-03, novembre
• Courmont A., 2021, « Quand la donnée arrive en ville. Open data et gouvernance urbaine », Presses univ. de Grenoble, « Libres cours Politique », ISBN : 9782706147357
• De Broe S., Struijs P., Daas P., et al., 2021, « Updating the paradigm of official statistics: New quality criteria for integrating new data and methods in official statistics », Statistical Journal of the IAOS, vol. 37, no 1, p. 343-360
• Dubost C-L., Leduc A., 2020, « L’EDP-Santé : un appariement des données socio-économiques de l’échantillon démographique permanent au Système national des données de santé », Les dossiers de la Drees, N^o 66, septembre
• Amossé T., 2020, « La nomenclature socioprofessionnelle 2020 – Continuité et innovation, pour des usages renforcés », Courrier des statistiques N4, juin
• Gadouche K., 2019, « Le Centre d’accès sécurisé aux données (CASD), un service pour la data science et la recherche scientifique », Courrier des Statistiques N3, pp.76-92
• Lothian J., Holmberg A., Seyb A., 2019, « An Evolutionary Schema for Using “it-is-what-it-is” Data in Official Statistics », Journal of Official Statistics, Vol. 35, No. 1, 2019, pp. 137–165
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• Brion P., 2011, « Esane, le dispositif rénové de production des statistiques structurelles d’entreprises », Courrier des statistiques N^o 130, mai
• Edwards P. N., 2010, « A vast machine: computer models, climate data, and the politics of global warming », First paperback edition, Cambridge, Massachusetts London, England : The MIT Press. Infrastructures series, ISBN 978-0-262-51863-5
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Après la réalisation de la cartographie des logements d’avril à août 2025, expertisée et validée par les communes, la collecte du recensement de la population auprès des habitants de Mayotte s’est déroulée du 27 novembre 2025 au 24 janvier 2026. Cette opération statistique de grande ampleur a été organisée et réalisée par les mairies avec l’appui et sous la responsabilité de l’Insee. Les communes ont recruté 700 agents recenseurs pour cette opération, formés, aidés et contrôlés par 75 coordonnateurs communaux. Ils ont été appuyés et encadrés par les équipes du Service régional de l’Insee à Mayotte, renforcées pour l’occasion (huit superviseurs et un membre de l’inspection générale de l’Insee en tant que chef de projet pour piloter cette opération) [Barlet et Kauffmann, 2025 et 2026].

La phase de post-collecte a ensuite débuté : vérifications en bureau et sur le terrain pour l’ensemble des communes, traitement des adresses non enquêtées et correction des anomalies.

L’ensemble de ces travaux, étalés sur plus d’un an, permet de diffuser ici le chiffre de la population municipale des 17 communes de l’île, et par conséquent de l’ensemble du département-région de Mayotte. Ce chiffre est exhaustif : le recensement concerne l’ensemble des habitants de Mayotte quelle que soit leur nationalité, qu’ils soient en situation régulière ou non sur le territoire [Seguin et alii, 2023].

Au 1^er janvier 2026, la population du département-région de Mayotte s’établit à 323 153 habitants. Elle augmente de 26 % par rapport à septembre 2017, date du précédent recensement exhaustif, soit 66 635 personnes supplémentaires. Elle double même par rapport à 2002 (figure 1).

Entre 2017 et 2026, le nombre d’habitants à Mayotte augmente de 2,8 % en moyenne par an, soit de 8 000 habitants en moyenne chaque année. C’est bien davantage que dans tous les autres départements français : en Guyane, 2^e département français à la croissance de la population la plus dynamique, le nombre d’habitants augmente entre 2017 et 2023 à un rythme moitié moindre qu’à Mayotte.

Le rythme annuel de hausse de la population à Mayotte entre 2017 et 2026 est toutefois moindre qu’entre 2012 et 2017 (+3,8 %). Il retrouve ainsi le rythme des périodes intercensitaires précédentes (+2,7 % entre 2007 et 2012 et +3,1 % entre 2002 et 2007) [Genay et Merceron, 2017].

La densité de population continue donc d’augmenter à Mayotte, de 690 habitants au km² en 2017 à 860 en 2026, dans un territoire où le logement collectif est quasi-absent : il ne concerne que 8 % des logements en 2024, avant le passage du cyclone Chido [Mekkaoui et Rivière, 2026]. La densité de population n’est plus élevée que dans cinq départements de l’Île-de-France, qui sont quant à eux fortement urbanisés, avec une part importante d’habitat collectif.

Entre 2017 et 2026, la hausse de la population est sensible dans toutes les communes de Mayotte, sauf à Tsingoni où la croissance est très faible et à Pamandzi dont le nombre d’habitants est stable [Insee, 2026]. Aucune commune ne perd d’habitants (c’était le cas de deux communes entre 2012 et 2017). Les hausses de population sont cependant très hétérogènes selon les communes (figure 2).

À Mamoudzou, la population continue de croître vivement : elle augmente de 23 170 habitants par rapport à 2017, soit de 2 780 habitants en moyenne par an entre 2017 et 2026 (+3,4 % par an, après +4,5 % entre 2012 et 2017). La population du chef-lieu atteint ainsi 94 600 habitants : trois habitants de Mayotte sur dix y résident. C’est la troisième ville la plus peuplée des départements et régions d’outre-mer (Drom) après Saint-Denis et Saint-Paul à La Réunion. Avec Koungou et les deux communes de Petite-Terre, la moitié de la population de Mayotte habite dans le quart nord-est de l’île.

C’est à l’Ouest que l’on trouve les trois communes dont la population croît le plus fortement entre 2017 et 2026 : Mtsamboro (+5,0 % en moyenne par an), M’Tsangamouji (+7,7 %), et surtout Chiconi (+8,6 %) où le nombre d’habitants double depuis 2017.

Dans la partie sud de l’île, se trouve la majorité des communes les moins peuplées de Mayotte. À Sada, Bandrele, Chirongui, Bouéni et Kani-Kéli, la population croît moins vite qu’en moyenne régionale. Elle augmente aussi moins rapidement qu’entre 2012 et 2017, sauf à Bouéni (+2,5 % par an entre 2017 et 2026 après -0,7 %).

La croissance de la population entre 2017 et 2026 s’explique uniquement par un solde naturel (différence entre les naissances et les décès) très positif (figure 3). Sur la période allant de septembre 2017 à fin 2025, l’excédent des naissances sur les décès s’élève à 73 200 personnes, soit 8 800 personnes supplémentaires en moyenne par an [Ah-Woane, 2026a]. Le solde naturel contribue ainsi à une hausse de la population de 3,1 % par an, quasiment du même ordre que sur la période 2012-2017 (3,3 % par an).

En effet, la natalité reste soutenue : 9 700 enfants sont nés en moyenne chaque année entre 2017 et 2025 de mères domiciliées sur l’île, contre 8 900 entre 2014 et 2017. Après avoir connu un rebond après la crise sanitaire (2021 et 2022), la natalité se stabilise à un niveau à peine plus bas qu’avant 2020 (figure 3). En outre, comme les années précédentes, les trois quarts des bébés nés à Mayotte en 2025 ont une mère étrangère, souvent comorienne.

Au contraire, les décès restent peu nombreux, en lien avec la jeunesse de la population : 900 en moyenne par an entre septembre 2017 et fin 2025.

La légère inflexion de la croissance de la population entre 2017 et 2026 par rapport à la période 2012-2017 tient donc à l’érosion du solde migratoire apparent (figure 4). De légèrement positif entre 2012 et 2017, il devient légèrement négatif, comme cela était le cas sur les périodes intercensitaires précédentes. Ainsi, depuis 1997, les flux entrants et sortants se compensent globalement et jouent très peu sur l’évolution de la population.

Entre 2017 et 2026, avec 800 personnes en moins en moyenne par an, le solde migratoire apparent contribue donc négativement à la croissance de la population à Mayotte (à hauteur de -0,3 % par an).

Le solde migratoire apparent traduit des mouvements de différentes natures, les uns en lien avec les autres parties du territoire national, les autres en relation avec des pays étrangers. Le solde négatif enregistré à Mayotte traduit en premier lieu des sorties du territoire vers d’autres régions de France. Ce mouvement peut se capter « en miroir » au travers de deux types d’exploitations statistiques du recensement en continu sur le restant du territoire français. D’une part, le nombre de personnes nées à Mayotte et recensées dans d’autres départements s’établissait à un peu plus de 80 000 au 1^er janvier 2023. D’autre part, ces données annuelles montrent qu’en moyenne, chaque année, 5 400 personnes déclarent avoir déménagé de Mayotte l’année précédente pour s’installer dans un autre département français, soit environ 32 000 personnes entre 2017 et 2023. En prolongeant cette tendance, cela représenterait 43 000 départs entre 2017 et 2025, sans compter les effets potentiels du cyclone Chido de décembre 2024.
Les personnes ayant déménagé chaque année depuis Mayotte résident dans toutes les régions françaises, mais plus particulièrement à La Réunion.
Parmi ces personnes, 32 % sont des mineurs et 18 % ont entre 18 et 20 ans. Cette population est donc composée notamment des nombreux étudiants de Mayotte partant poursuivre leurs études ailleurs sur le territoire français : 68 % des bacheliers de Mayotte ayant fait des vœux sur la plateforme Parcoursup en 2022 acceptent une proposition en dehors du territoire régional [Ramaye, 2025].

Ces mobilités se retrouvent également dans les flux de l’aéroport de Mayotte qui concentre l’essentiel des mouvements légaux, via les passagers commerciaux. Dans ces flux aéroportuaires, les sorties du territoire sont structurellement supérieures aux entrées, sauf en 2020, première année de la crise sanitaire de la Covid-19. En moyenne, chaque année entre 2018 et 2025, il y a 7 800 sorties de plus que les entrées, soit 62 400 personnes en moins sur huit ans.

Ces éléments laissent donc présager un solde migratoire continûment et fortement déficitaire vers les autres régions françaises, jusqu’après le passage du cyclone Chido. Le solde migratoire total n’étant que faiblement déficitaire, cela suggère que les flux migratoires avec l’étranger sont, eux, nettement excédentaires, avec des arrivées plus nombreuses que les départs. Les données de flux aériens ne le montrent pas à elles seules, ce qui vient corroborer le fait – bien documenté par ailleurs – qu’une importante partie des arrivées depuis l’étranger à Mayotte se font via la mer.

L’exploitation des informations collectées auprès des personnes recensées à Mayotte, prévue pour la fin 2026, permettra d’aller un cran plus loin dans l’analyse, en décomposant le solde migratoire sur l’île, mesuré entre septembre 2017 et le 1^er janvier 2026, par lieu de naissance.

Au final, le fait que le solde migratoire n’ait qu’une contribution modeste, légèrement négative, sur l’évolution démographique de Mayotte masque des mouvements très différents de population : migrations vers d’autres régions françaises, arrivées depuis des pays étrangers.

Le chiffre de la population au 1^er janvier 2026 à Mayotte repose sur des fondements solides : la cartographie des logements a été menée de façon exhaustive et elle a fait l’objet de plusieurs vérifications ; la communication faite autour de cette opération, relayée par les médias locaux avec en particulier la diffusion d’annonces en français et shimaoré à la télévision, a permis de sensibiliser l’ensemble des habitants à son importance. La collecte s’est bien déroulée, y compris dans l’habitat le plus précaire, et les communes dont la collecte était plus lente ont pu la mener à bien grâce aux délais supplémentaires qui leur ont été accordés. En particulier, ils ont permis de prendre en compte les personnes absentes du territoire pour les congés scolaires de fin d’année 2025. Au final, le taux de logements non enquêtés est très faible et plus bas que dans les autres territoires français (3 % contre 4 %) et les contrôles sur le terrain réalisés par l’Insee dans toutes les communes de l’île ont conforté le travail fait par les collectivités [Barlet et Kauffmann, 2025 et 2026].

L’exhaustivité et la qualité du recensement ont été obtenues grâce à la participation active des communes. Comme le prévoit la loi, ce sont les communes qui ont réalisé la collecte. Aucune d’entre elles n’avait intérêt à ne pas recenser un quartier ou un habitant, bien au contraire, puisque leur dotation globale de fonctionnement en dépend. Elles n’ont donc pas ménagé leurs efforts.

Par ailleurs, l’exploitation des quatre enquêtes annuelles de recensement qui se sont déroulées de 2021 à 2024 produit des chiffres concordants. Sur la base d’une extrapolation de la cinquième enquête non réalisée à cause du passage du cyclone Chido un mois avant son lancement, le cycle de recensement alors en cours aurait abouti à une population de 302 000 habitants en janvier 2023. Les deux méthodologies convergent donc.

Enfin, le chiffre de 323 153 habitants apparaît cohérent avec la natalité constatée sur l’île. L’indicateur conjoncturel de fécondité (ICF), qui est le nombre d’enfants qu’aurait une femme tout au long de sa vie dans les conditions de fécondité de l’année, est estimé à 3,5 enfants par femme en 2025 à Mayotte [Ah-Woane, 2026a]. Cet indicateur est calculé à partir des données de l’état civil et des estimations de population pour 2025 jusqu’alors fournies par l’Insee, qui s’avèrent au final très proches du résultat du recensement. Cet ICF est conforme à ce que l’on sait de la taille des familles à Mayotte en 2023 : une exploitation des quatre enquêtes annuelles de recensement menées de 2021 à 2024 montre que la moitié des familles a au moins 3 enfants et 29 % au moins 4 enfants [Ah-Woane, 2026b].

A contrario, si l’on supposait par exemple qu’il y a 400 000 habitants à Mayotte, alors en rapportant le nombre de naissances (qui est connu) au nombre de femmes aux âges de la maternité, l’ICF serait inférieur à 3 enfants. Ce résultat serait incohérent avec la taille observée des familles.

Les données relatives aux effectifs scolarisés dans les établissements d’enseignement à Mayotte et émanant du Rectorat corroborent également le niveau de la population. En octobre 2025, 117 960 élèves sont scolarisés dans les premier et second degrés dans l’académie de Mayotte dont 103 900 âgés de 3 à 15 ans, âge de scolarité obligatoire. Ce chiffre est inférieur de 5 800 à la population mesurée au recensement sur cette tranche d’âge.

Par ailleurs, la croissance des effectifs scolarisés est cohérente avec celle du nombre d’habitants (figure 5). En effet, le nombre d’élèves scolarisés augmente de 2,2 % en moyenne par an entre les rentrées 2017 et 2025, un rythme un peu inférieur à celui de l’ensemble de la population (+2,8 %). Entre les rentrées 2012 et 2017, le constat était similaire, avec une hausse des effectifs scolarisés de 3,1 %, légèrement inférieure à celle de la population (+3,8 %). Si cela avait été l’inverse, c’est-à-dire si le rythme de croissance du nombre d’enfants scolarisés avait été plus élevé que le rythme de croissance de la population, cela aurait pu constituer un indice que la croissance de la population totale est sous-évaluée ; mais tel n’est pas le cas, sur aucune des deux sous-périodes. De plus, on observe que le rythme de croissance des effectifs scolarisés se réduit entre 2012-2017 et 2017-2026, tout comme celui de l’ensemble de la population.

Les données des Douanes relatives aux importations de riz confortent également le niveau de population. Depuis 2008, leur évolution s’inscrit en cohérence avec le rythme de croissance de la population (figure 6). La dynamique a été plus soutenue en 2025, en réponse au passage du cyclone Chido en décembre 2024, contraignant à accroître les importations (26 000 tonnes de riz importées, +15 % qu’en 2023 ou 2024).

Au-delà d’une éventuelle destruction des stocks chez les particuliers ou les professionnels, l’absence de production locale (notamment de manioc ou de bananes) sur les marchés a conduit les habitants à modifier leur consommation après le cyclone. En témoignent cette hausse de l’importation de riz en 2025 mais également les très fortes augmentations des importations de légumes ou fruits (frais, conserves et surgelés, secs : +50 % entre 2024 et 2025) et d’autres féculents (+68 %), dont du manioc de Madagascar. Ces reports de consommation vers des produits importés, notamment non frais, sont bien connus après les cyclones à La Réunion.
Avec ce niveau élevé d’importations, la consommation de riz s’élève à 82 kg par an et par personne en 2025, soit 225 grammes par jour et par personne (figure 7).

Sur une année normale (avec le niveau d’importation moyen de 2023 ou 2024), la consommation de riz à Mayotte serait plutôt de 72 kg par an soit 197 grammes par jour et par personne. C’est 50 % de plus qu’à La Réunion (130 grammes par jour par personne), un niveau identique à celui estimé aux Comores et 30 % de moins qu’à Madagascar [World Bank Group, 2022].

Pour 2017, la consommation de riz à Mayotte est évaluée à 234 grammes par jour et par personne, soit 16 % de plus. Cette baisse de la consommation de riz est cohérente avec une certaine diversification de la consommation, notamment vers les autres féculents dont les importations augmentent bien plus vite (+90 % entre 2017 et 2024 contre +6 % pour le riz).

Si la population était de 400 000 habitants, la consommation de riz tomberait à 159 grammes par jour et par habitant et serait alors proche du niveau réunionnais. Cela semble peu crédible au vu des habitudes de consommation et du niveau de vie à Mayotte.

D’autres indicateurs ont été étudiés : nombre d’abonnements et consommation des foyers à l’électricité ou à l’eau, nombre de cartes téléphoniques SIM actives ou d’assurés sociaux. Ces nombres sont tous très inférieurs aux chiffres de population tirés du recensement, ce qui n’a rien de surprenant dans la mesure où ils ne couvrent pas l’ensemble de celle-ci. Ainsi, tous les logements ne sont pas raccordés au réseau électrique ou à celui de l’eau. En outre, leurs évolutions sont difficiles à interpréter car elles peuvent intégrer des changements dans les modes de consommation. Par exemple, dans le cas de l’électricité, le nombre de foyers abonnés augmente ; mais avec la lutte contre les raccordements illégaux, la part des ménages ayant accès à l’électricité dans leur logement recule [Mekkaoui et Rivière, 2026]. Ces indicateurs n’étant pas adaptés au suivi de la population, il est de peu d’intérêt de les comparer avec la mesure apportée par le recensement.

En fin d’année 2026 paraîtra le décret authentifiant la population par commune. En effet, le chiffre diffusé ici est celui de la population municipale. Il ne comprend pas la population « comptée à part » : les personnes dont la résidence habituelle est dans une autre commune mais qui gardent un lien de résidence avec la commune, notamment les étudiants ayant leur propre logement pour leurs études en dehors du territoire. Elles seront ajoutées à la population municipale pour former la population totale qui sert de base au calcul de la dotation globale de fonctionnement (avant ajout des majorations pour les résidences secondaires notamment) [Cnis, 2010].

L’Insee accompagnera cette diffusion d’une première publication décrivant des premiers éléments disponibles sur les caractéristiques des habitants et les logements de Mayotte : structure par âge, proportion des étrangers, part du bâti en tôle, etc. Autant d’indicateurs qui seront complétés par une série de publications plus détaillées en 2027 pour mieux comprendre les transformations socio-démographiques en cours sur le territoire. Ces informations seront utiles pour éclairer le débat public et appuyer la mise en œuvre des politiques d’accompagnement et d’aménagement du territoire.

• Insee, 2026, Population de Mayotte, juillet
• Mekkaoui J., Rivière J., 2026, « Enquête Logement à Mayotte 2023-2024 – Des conditions de logement toujours précaires à Mayotte, malgré quelques améliorations », Insee Analyses Mayotte n° 42, juin
• Barlet M., Kauffmann B., 2026, « Mayotte enfin comptée, et après ? », Le blog de l’Insee, février
• Ah-Woane M., 2026a, « Bilan démographique 2025 – Les naissances repartent légèrement à la hausse », Insee Flash Mayotte n° 204, février
• Ah-Woane M., 2026b, « Les familles à Mayotte en 2023 – Des familles monoparentales plus fréquentes », Insee Flash Mayotte n° 203, février
• Barlet M., Kauffmann B., 2025, « Carnet de bord d’une opération exceptionnelle : le recensement 2025 de Mayotte », Le blog de l’Insee, novembre
• Ramaye C., 2025, « Orientations et mobilités post-bac à Mayotte – Les élèves s’orientent plus qu’ailleurs vers un BTS et quittent très souvent l’île », Insee Analyses Mayotte n° 39, mai
• World Bank Group, 2022, « Vers la libéralisation de l’importation du riz ordinaire en union des Comores », janvier
• Genay V., Merceron S. 2017, « 256 500 habitants à Mayotte en 2017- La population augmente plus rapidement qu’avant », Insee Analyses Mayotte n° 15, décembre
• Cnis, 2010, « Des populations légales au calcul de la DGF »
• Seguin S. et alii, 2023, « À Mayotte, un recensement adapté à une population aux évolutions hors normes », Le blog de l’Insee, janvier

^{Crédits photo : ©Magali Bonnefont ©Véronique Gambey ©Bertrand Kauffmann}

Comme chaque année en janvier, l’Insee a publié le 13 janvier 2026 le bilan démographique de la France pour l’année écoulée [Thélot, 2026]. Celui-ci dresse un panorama des évolutions du nombre d’habitants résidant en France, ainsi que de la fécondité et de la mortalité de l’année qui vient de s’écouler. Ce billet de blog revient sur les principaux résultats et enseignements de ce bilan démographique 2025, propose un décryptage des constats statistiques et complète l’analyse en termes de disparités territoriales et de comparaison avec les autres pays européens.

Au 1^er janvier 2026, 69,1 millions de personnes résident en FranceLa population résidant en France est observée jusqu’au dernier recensement disponible, soit, pour le bilan 2025, au 1^er janvier 2023 (pour la France hors Mayotte) et au 1^er janvier 2017 (pour Mayotte). Ensuite, la population est estimée, en chaînant le dernier point connu avec le solde naturel, des estimations de solde migratoire et d’éventuels ajustements.. L’évolution de la population en 2025 marque un tournant sur le plan démographique : pour la première fois depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale, la croissance de la population (+0,25 % sur un an) est exclusivement portée par le solde migratoireJusqu’à l’année précédant le dernier recensement disponible, le solde migratoire est définitif et mesuré indirectement par différence entre l’évolution du niveau de la population entre deux années successives, le solde naturel et d’éventuels ajustements statistiques. Au-delà, le solde migratoire est provisoire et est conventionnellement fixé à la moyenne des derniers soldes migratoires connus., soit l’écart entre les entrées sur le territoire et les sorties. Ces entrées et ces sorties concernent aussi bien des personnes immigrées que des personnes non immigrées. Quant au solde naturel, qui est l’écart entre le nombre de naissances et celui des décès, il devient négatif en 2025 : ‑6 000 (figure 1). Un solde naturel négatif avait déjà été observé lors des deux Guerres mondiales et certaines années avant 1939 (par exemple en 1929).

L’inversion du signe du solde naturel n’est en elle-même pas une surprise pour les démographes, qui se posaient la question du « quand » plutôt que la question du « si ». Les projections de population de l’Insee en 2021 avaient d’ailleurs prévu cette bascule, mais à une date plus lointaine [Algava et Blanpain, 2021].

En effet, le solde naturel diminue régulièrement depuis 2007. Cependant, ce qui frappe, c’est la vitesse à laquelle il s’est réduit sur la période récente : en 2019, il était encore de +140 000. La baisse s’est poursuivie ensuite, sous l’effet combiné d’une chute des naissances et d’une hausse des décès. En 2025, 645 000 bébés sont nés en France, soit environ 190 000 de moins qu’en 2010, dernier point haut des naissances. Parallèlement, 651 000 personnes sont décédées, soit près de 100 000 de plus qu’en 2010.

Compte tenu des hypothèses centrales retenues par l’Insee dans le cadre des nouvelles projections de population qui seront publiées en juin 2026 [Tavan, 2026], la baisse du solde naturel risque de se poursuivre.

Si le nombre de bébés baisse en France, c’est tout simplement parce que les gens ont moins d’enfants ! En effet, les naissances sont liées à deux facteurs : le nombre de femmes en âge d’avoir des enfants et leur fécondité, c’est-à-dire les enfants qu’elles ont. Or, depuis 2016, le nombre de femmes en âge d’avoir des enfants ne diminue pas ; la baisse du nombre de naissances s’explique donc uniquement par le recul de la fécondité. Cela se traduit par le recul depuis 2010 de l’indicateur conjoncturel de fécondité (ICF), qui est le nombre d’enfants qu’aurait une femme tout au long de sa vie dans les conditions de fécondité de l’année. Il s’établit à 1,56 enfant par femme en 2025, contre 2,03 en 2010 ; au plus haut du baby boom, il était à plus de 3 enfants par femme. Il faut remonter à la fin de la Première Guerre mondiale pour retrouver un ICF aussi bas qu’en 2025.

Ce recul de la fécondité est-il lié à une baisse du souhait d’avoir des enfants, à une hausse de l’infertilitéOn parle d’infertilité pour un couple hétérosexuel lorsqu'une grossesse n'est pas obtenue après 12 à 24 mois de rapports sexuels complets, réguliers (deux à trois fois par semaine) et sans contraception., aux deux ? Les données de l’état civil ne permettent évidemment pas de répondre à cette question, les informations y figurant étant sommaires. Cependant, d’autres études, réalisées à partir d’enquêtes, indiquent que le souhait d’enfants est clairement en recul. Quelles en sont les raisons ? Ces études donnent des pistes. Il semble ainsi que, entre autres, le contexte socio-économique, politique ou environnemental ait un impact : une étude récente de l’Institut national d’études démographiques (Ined) indique par exemple que les personnes inquiètes face au changement climatique souhaitent avoir moins d’enfants que les autres [Bouchet-Valat M., Toulemon L., 2025]. Une conception égalitaire des rôles de genre est également associée à de moindres intentions de fécondité ; une étude du haut conseil de la famille, de l’enfance et de l’âge indique par exemple que les femmes souhaiteraient être plus aidées en terme organisationnel (modes de garde) ou de modulation de temps de travail, que financièrement [HCFEA, 2025].

Enfin, dans la mesure où la période féconde est bornée, le décalage de l’âge à la maternité peut avoir une incidence sur le nombre d’enfants obtenus : après un certain âge, la fertilité diminue. En 2025, les femmes ont un enfant en moyenne à 31,2 ans (tous rangs de naissance confondus) ; en 2010, c’était à 29,9 ans.

Les publications parlent souvent de la fécondité des femmes. Cependant, l’Insee publie également dans son bilan démographique des indicateurs sur la fécondité des hommes, même s’ils sont moins mis en avant. En l’occurrence, l’ICF des hommes s’établit au même niveau que celui des femmes, soit 1,56 enfant par homme en 2025, contre 2,03 en 2010 : il s’établit ainsi à son plus bas niveau depuis la Première Guerre mondiale. Depuis le milieu des années 1960, l’ICF des hommes est très similaire à celui des femmes. Il a pu être différent dans le passé : l’ICF des hommes était par exemple nettement supérieur à celui des femmes juste après la Première Guerre mondiale, car les naissances étaient réparties sur moins d’hommes, nombre d’entre eux étant morts sur le champ de bataille ; inversement, au début des années 1960, l’ICF des hommes était inférieur à celui des femmes, en lien avec l’arrivée d’immigrés, majoritairement masculins.

Les hommes sont en moyenne 3 ans plus âgés à la naissance de leurs enfants que les femmes, un écart stable depuis le début des années 1970 : 34,1 ans en 2025, contre 31,2 ans pour les femmes. C’est la conséquence du fait que dans les couples de sexe différent, l’homme est en général plus âgé que la femme. Cet âge à la naissance de l’enfant recule également pour les hommes, dans les mêmes proportions que pour les femmes.

Par ailleurs, 251 000 couples se sont mariés en 2025, dont 7 000 entre personnes de même sexe [El Atifi, 2026]. Le nombre de mariages augmente de 2,1 % en moyenne par an entre 2023 et 2025, alors que la tendance était plutôt à la baisse avant la crise sanitaire. Cette hausse du nombre de mariages fait suite à des années perturbées par la pandémie. Mais elle ne se traduira pas forcément par plus de bébés, car 60 % des naissances sont hors mariage en 2024.

Côté décès, une grippe particulièrement meurtrière, une canicule, ou, bien sûr, une épidémie comme celle du Covid-19, peuvent influer sur leur nombre. Mais indépendamment de ces événements, généralement ponctuels, les décès augmentent de façon structurelle depuis les années 2000, avec l’arrivée à des âges de forte mortalité des générations nombreuses du baby-boom, nées entre 1946 et 1974.

Par ailleurs, l’espérance de vie [Insee, 2026b ; Robert-Bobée et Tavan, 2025] augmente tendanciellement depuis la fin du 19^e siècle. Ainsi, une femme qui naît en 2025 peut espérer vivre 85,9 ans (dans les conditions de mortalité de 2025) et un homme 80,3 ans. En 1946, cette espérance de vie à la naissance s’établissait à 65 ans pour les femmes et à 60 ans à peine pour les hommes ! Depuis que l’Insee mesure l’espérance de vie, les femmes ont toujours vécu plus longtemps que les hommes. L’écart était de plus de 5 ans en 1946 et de plus de 8 ans en 1995 ; il se réduit depuis, notamment avec la convergence des modes de vie entre les hommes et les femmes, et atteint 5,6 ans en 2025.

L’espérance de vie augmente pour tous les âges, mais à un rythme différent selon les âges. Au cours du 20^e siècle, l’espérance de vie à la naissance a fortement augmenté ; c’est d’abord lié à la baisse considérable du taux de mortalité infantile, qui est le rapport entre le nombre d’enfants décédés avant l’âge d’un an et le nombre de naissances. Il s’élève en 2025 à 4,0 décès pour 1 000 naissances vivantes (soit 2 550 décès).

Au début du 20^e siècle, le taux de mortalité infantile s’élevait à 140 ‰ en moyenne, soit près de 140 000 décès d’enfants de moins d’un an par an (pour 900 000  naissances par an) ! Cette réduction est la conséquence notamment du développement de la vaccination, de la généralisation des antibiotiques et de la mise en place des premières politiques de protection de la petite enfance. Ces progrès sont visibles tout au long du 20^e siècle : entre 1947 et 1997, la baisse de la mortalité infantile explique un tiers des gains d’espérance de vie à la naissance [Papon, 2019], même si la mortalité recule à tous les âges de la vie. Depuis, c’est la baisse de la mortalité après 70 ans qui tire pour l’essentiel les gains d’espérance de vie, grâce aux progrès médicaux, notamment dans le traitement des maladies cardio-vasculaires et des cancers.

Le bilan démographique de l’Insee fournit également les pyramides des âges par année ; dans le bilan de 2025, la dernière disponible est celle au 1^er janvier 2026 (figure 2). Une pyramide des âges est le reflet de toutes les évolutions démographiques du passé.

Cette pyramide, qui ne ressemble d’ailleurs plus tellement à une pyramide, illustre le fait que le nombre de seniors augmente en France. Ce phénomène de vieillissement s’accélère depuis le début des années 2010. Il résulte de l’augmentation de l’espérance de vie et s’accentue avec le vieillissement des générations du baby-boom. Parallèlement, le nombre de jeunes diminue sur la période récente, avec la baisse des naissances. Ainsi, au 1^er janvier 2026, 22,2 % des habitants sont âgés de 65 ans ou plus, soit presque autant que la part des moins de 20 ans (22,5 %). En 2006, il y avait 16 % de personnes de 65 ans ou plus et 25 % de personnes de moins de 20 ans. Concrètement, au 1^er janvier 2026, cela représente 15,5 millions de jeunes de moins de 20 ans, et 15,3 millions de seniors de 65 ans ou plus.

Si la croissance démographique ralentit au niveau national, ce résultat masque des disparités territoriales. Ainsi, sur la période 2023-2026, les décès sont désormais plus nombreux que les naissances dans la plupart des départements, mais 18 départements de l’Hexagone (dont les 8 départements franciliens), ainsi que La Guyane, La Réunion et Mayotte en Outre-mer, bénéficient encore d’un excédent naturel (figure 3). Celui-ci porte leur croissance démographique, sauf à Paris et dans l’Oise où l’excédent naturel ne suffit pas à compenser le déficit migratoire apparent (plus de départs que d’arrivées sur le territoire), conduisant ainsi à une baisse de la population.

La prise en compte des migrations entre territoires français et avec l’étranger vient ainsi renforcer ou atténuer les constats. Dans les départements les plus attractifs, la population croît fortement malgré un déficit naturel. C’est le cas dans de nombreux territoires de la moitié sud de l’Hexagone : Corse-du-Sud, Landes, Hérault, Var, Alpes-Maritimes, Pyrénées-Atlantiques, Pyrénées orientales… Au-delà de la contribution « directe » du solde migratoire apparent à l’évolution de la population, le fait d’attirer des populations jeunes ou en âge de fonder une famille joue sur les deux composantes du solde naturel (naissances et décès). Ainsi, parmi les départements où les augmentations de la population sont les plus élevées, se trouvent ceux bénéficiant à la fois d’un excédent migratoire et d’un excédent naturel. Il s’agit par exemple de la Haute-Garonne, de la Haute-Savoie ou encore de l’Ain.

En 2025, la France rejoint le club pas si fermé des pays de l’Union européenne à 27 pays à avoir un solde naturel négatif. Cependant, la France se distingue toujours de ses voisins européens par une fécondité relativement élevée, du moins par rapport aux autres pays : les dernières données de comparaison européenne relatives à l’ICF datent de 2024, où la France se situe en deuxième position des pays avec l’ICF le plus élevé (1,61 enfant par femme en 2024, contre 1,34 en moyenne dans l’UE, figure 4). Depuis 2023, elle a cependant perdu la première place du podium qu’elle détenait depuis 2012, au profit de la Bulgarie (1,72 enfant par femme en 2024).

Forte de cette fécondité comparativement élevée, en 2024, le solde naturel était encore positif en France comme dans seulement 6 autres pays de l’UE (Irlande, Chypre, Luxembourg, Suède, Malte, Danemark) ; en 2014 c’était le cas de 16 pays de l’UE. Dans l’UE, le solde naturel est négatif depuis 2012 ; en Allemagne par exemple, il est même négatif depuis 2011.

Côté espérance de vie, la France se situe structurellement avec une espérance de vie à la naissance des femmes parmi les plus élevées des pays de l’UE et autour de la 10ᵉ place pour les hommes.

Enfin, la part des personnes âgées de 65 ans ou plus en France se situe dans la moyenne européenne ; celle des jeunes se situe au-dessus de la moyenne européenne, grâce à la relativement forte fécondité en France. C’est en Italie que la part des 65 ans ou plus est la plus élevée de l’UE (24 %) et que la part de jeunes est la plus faible (12 %).

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L’Insee a publié le 29 mai 2026 les comptes de la Nation [Insee, 2026], qui regroupent le compte provisoire pour l’année 2025, le compte semi-définitif pour 2024 et le compte définitif pour 2023. Cette publication permet de réviser et d’actualiser le diagnostic établi il y a deux ans par l’Insee dans un billet de blog concernant le décrochage de la productivité du travail en France depuis la crise sanitaire de 2020 : la productivité apparente du travail en France, mesurée comme le rapport du PIB à l’emploi exprimé en personnes physiques, était alors estimée pour l’année 2023 environ 5,5 points en deçà de sa tendance d’avant crise.

Or, du fait des révisions successivesLors de la publication du compte provisoire de l’année 2023 en mai 2024, l’Insee estimait que la croissance française était de +0,9 % en 2023 (hors correction des jours ouvrés). La publication du compte semi-définitif pour 2023 en mai 2025 a révisé la croissance française de 2023 à +1,4 %. La publication du compte définitif en mai 2026 rehausse finalement la croissance pour 2023 à +1,6 % (voir encadré 1). à la hausse de la croissance française pour l’année 2023, cette perte de productivité pour 2023 par rapport à sa tendance d’avant-crise sanitaire est désormais estimée à 4,6 points : les gains de productivité par tête pour 2023 sont finalement de +0,8 % dans le compte définitif publié en mai 2026, alors qu’ils étaient nuls lors de la parution du compte provisoire en 2024.

En outre, les comptes de la Nation permettent désormais de prolonger l’analyse jusqu’en 2025 : ainsi, la productivité apparente du travail en France a baissé de 1,1 % entre 2019 et 2025 (figure 1) alors qu’elle progressait de +0,5 à +0,6 % en moyenne par an entre 2011 et 2019. En moyenne sur 2025, selon le compte provisoire des comptes nationaux, l’écart de productivité par rapport à la tendance d’avant-crise sanitaire se résorbe donc un peu par rapport à 2023, mais s’établit tout de même à -4,3 points.

Concernant plus spécifiquement le quatrième trimestre 2025, selon l’estimation des comptes trimestriels publiés le 29 mai 2026, la productivité du travail en France accuse fin 2025 un retard en niveau de 0,7 point par rapport à 2019, soit un écart à la tendance de -4,1 points. L’essentiel de la perte de productivité depuis la crise sanitaire est donc comblé en niveau, mais la productivité du travail accuse toujours un retard par rapport à sa tendance antérieure, qui se résorbe lentement. Les données pour les années 2024 et 2025 sont encore amenées à évoluer : en particulier, les données définitives pour 2025 ne seront pas connues avant mai 2028.

De même, la productivité horaire du travail, mesurée comme le rapport du PIB au volume horaire total de travailLa durée de travail des entrepreneurs individuels est imputée en comptabilité nationale à partir des heures déclarées dans l’enquête Emploi. Par ailleurs, en comptabilité nationale, l’emploi d’alternants est comptabilisé comme un temps complet bien que la présence effective en entreprise soit partielle du fait de la poursuite d’études., se redresse : en 2025, elle n’est plus inférieure que de 0,8 point à son niveau de 2019 (figure 2). L’écart par rapport à la tendance d’avant-crise sanitaire est un peu plus marqué en 2025 pour la productivité horaire (-4,9 points) que pour la productivité par tête (‑4,3 points). En effet, la tendance annuelle de productivité horaire du travail sur la période 2011-2019 est légèrement supérieure (+0,7 %) à celle de la productivité par tête (de l’ordre de +0,5 % à +0,6 %). D’une part, l’emploi des non-salariés a progressé beaucoup plus vite sur la décennie 2010 que leur volume horaire travaillé, du fait de la montée en charge du régime de micro-entrepreneur depuis 2008, car les personnes qui y ont recours, même lorsqu’elles ont ce statut à titre principal, ont en moyenne des faibles durées d’activité. D’autre part, la durée annuelle de travail des salariés à temps complet a baissé sur la décennie 2010, du fait notamment d’une hausse structurelle et progressive des arrêts maladie et accidents du travail.

Cette dynamique des indemnités journalières pour arrêt maladie s’est amplifiée depuis 2019, même en corrigeant les effets liés au vieillissement de la population active [Drees, 2024]. Mais, à l’inverse, le dynamisme de l’apprentissage a plus fortement contribué au nombre d’heures qu’au nombre d’emplois (les apprentis étant conventionnellement comptabilisés à temps complet) et la part des salariés au forfait (qui ont un nombre d’heures de travail hebdomadaire plus élevé que les autres) a augmenté.

Les évolutions entre 2022 et 2025 diffèrent un peu suivant que l’on raisonne par tête ou par heures : la productivité horaire ne se redresse nettement qu’en 2025, contrairement à la productivité par tête qui retrouve des gains tendanciels depuis 2022. Les heures travaillées en 2023 ont notamment été soutenues par le repli des jours d’arrêt maladie du fait de la sortie de crise sanitaire.

Au final, ces différents facteurs ne se compensent pas tout à fait depuis 2019, et la perte de productivité par rapport à sa tendance est un peu plus marquée par heures que par tête.

Le billet de blog de 2024 mettait en exergue la singularité française en Europe en termes de dynamique de productivité depuis la crise sanitaire : la productivité par tête des principaux pays de la zone euro (hors France) était alors estimée 1 point en deçà de sa tendance des années 2010, contre un décrochage d’environ 5,5 points en France.

En 2025, cette spécificité française en termes de productivité perdure, mais elle s’atténue (figure 3). En effet, l’écart entre la productivité et sa tendance Cet écart est essentiellement lié au développement tendanciel de l’emploi à temps partiel chez nos voisins européens : la productivité horaire croît en effet à un rythme voisin en France et dans la zone euro entre 2011 et 2019 (cf. billet de blog de juillet 2024). s’est accentué depuis 2023 ailleurs en Europe (1,8 point en deçà en 2025), alors qu’il s’est résorbé en France (-4,3 points d’écart à la tendance). Par ailleurs, en France, la tendance de la productivité par tête sur la décennie 2010 y est un peu plus forte (entre +0,5 et +0,6 % par an) que celle des principaux pays de la zone euro (+0,3 % par an)¹.

Par rapport à 2019, la productivité par tête française recule de 0,7 point fin 2025, tandis que celle des principaux pays de la zone euro est quasi-stable. Ce rapprochement s’explique notamment par une croissance un peu plus forte depuis 2023 en France que dans le reste de la zone euro et par de forts phénomènes de rétention de main-d’œuvre sur la période récente dans les autres pays d’Europe, notamment dans l’industrie allemande.

En 2023, d’après la publication du compte provisoire en mai 2024, la productivité dans l’industrie manufacturière était en recul de 2,8 % par rapport à 2019. Après avoir été abaissée dans le compte semi-définitif, la productivité dans l’industrie manufacturière en 2023 est finalement révisée à la hausse dans le compte définitif par rapport à son estimation provisoire : désormais, son recul n’est plus évalué qu’à 0,7 % en 2023 par rapport à 2019 (figure 4). Cette révision s’explique quasi intégralement par une révision à la hausse de la valeur ajoutée dans l’industrie (encadré 1).

La productivité dans l’industrie manufacturière s’est de nouveau redressée en 2024, dépassant son niveau d’avant-crise sanitaire (soit 5,0 points d’écart à la tendance). En 2025, en revanche, la valeur ajoutée de l’industrie manufacturière ralentit nettement, si bien que les gains de productivité faiblissent : par rapport à la tendance d’avant crise sanitaire, la productivité dans l’industrie manufacturière accuse un retard de 5,6 points en 2025.

Le redressement de la productivité dans l’industrie manufacturière s’explique notamment par la levée des contraintes d’approvisionnement, qui avaient entravé l’activité dans certaines branches plusieurs années après la crise sanitaire, sans ajustement équivalent concernant l’emploi.

Ainsi, dans l’aéronautique, l’emploi a continué d’augmenter après 2020 sous l’effet d’embauches d’ingénieurs et de cadres, avec un effet différé sur la production [Roulleau, 2024]. La valeur ajoutée de la branche a quant à elle redécollé en 2023, sans faiblir depuis, si bien que la productivité dans l’aéronautique dépasse désormais largement sa tendance d’avant-crise sanitaire. Toutefois, au niveau détaillé par branche d’activité, la mesure de la valeur ajoutée est plus volatile (> encadré 1) que la production qui intègre par ailleurs les consommations intermédiaires et rend donc mieux compte de la situation de l’ensemble de la filière d’activité. La production de la branche aéronautique, a rebondi moins vigoureusement après la crise de la Covid (figure 5) : rapportée à l’emploi, elle reste ainsi encore en retrait par rapport à la décennie 2010.

Alors que le rapport de la production à l’emploi des industries énergo-intensives progressait en moyenne de 1,0 % par an sur la décennie 2010, celui-ci reste durablement dégradé depuis la crise sanitaire. Après avoir plongé en 2020, la production de ce secteur a de nouveau souffert de l’envolée des prix énergétiques en 2022. En 2025, la production reste encore en retrait par à 2022, tandis que l’emploi a poursuivi son ajustement à la baisse depuis la crise sanitaire. Finalement, le rapport de la production à l’emploi des industries énergo-intensives recule de 9 points en 2025 par rapport à 2019 et reste en retrait de presque 15 points par rapport à sa tendance d’avant-crise sanitaire.

Au total, en 2025, l’industrie manufacturière contribue pour 0,5 point à l’écart avec la tendance de productivité d’avant-crise sanitaire (figure 7).

La branche énergétique y contribue pour 0,3 point. La production d’électricité s’est certes redressée après l’épisode d’arrêt des centrales nucléaires de l’hiver 2022 [Note de conjoncture, juillet 2024] , mais le vieillissement du parc nucléaire et l’augmentation du temps consacré à la maintenance qui en découle affecte à long terme la productivité de la branche. De même, la diversification des sources d’approvisionnement gazier réalisée suite à l’invasion de l’Ukraine par la Russie a favorisé la montée en puissance dans le mix français du gaz naturel liquéfié (GNL), plus complexe à traiter : cette substitution se traduit par une baisse en volume de la valeur ajoutée de la branche distribuant du gaz, donc de la productivité de cette même branche.

La branche agricole contribue quant à elle pour 0,2 point à l’écart avec la tendance d’ensemble en 2025 : la valeur ajoutée, pénalisée par des vendanges décevantes du fait de la canicule d’août [Agreste, 2025], se replie davantage que l’emploi.

La baisse de productivité dans le commerce contribue pour plus de la moitié, soit 1,8 point, à l’écart avec la tendance de la productivité du travail d’ensemble en 2025. La valeur ajoutée s’est contractée, alors que l’emploi est resté allant entre 2019 et 2023 et n’a commencé à se replier que depuis 2024. Le recul de la valeur ajoutée s’explique par celui de la consommation, en particulier des biens alimentaires [Note de conjoncture, mars 2026] dans un contexte de forte inflation. Néanmoins, la mesure de l’activité en volume de la branche du commerce repose, en comptabilité nationale, sur une convention de proportionnalité entre le service de commerce rendu et le volume de produit consommé. Cette mesure est susceptible de majorer la contribution du secteur du commerce à la perte de productivité : si un déflateur moins dynamique était retenu, cela redresserait la valeur ajoutée du commerce et dégraderait celle des autres branches, avec un effet très limité sur le PIB [Insee, billet de blog de juillet 2024].

La baisse de la productivité dans la construction, déjà sensible sur la décennie 2010 du fait de l’atonie de la valeur ajoutée de cette branche, s’est accentuée depuis 2019. Elle contribue pour 0,7 point à l’écart avec la tendance d’ensemble en 2025.

Seuls les services principalement marchands (hors commerce) dépassent en 2025 leur tendance de productivité d’avant-crise sanitaire, alors que ce secteur accusait encore un retard en 2023, quoique nettement diminué lors de la publication du compte définitif 2023 par rapport au compte provisoire. C’est notamment le cas pour le secteur de l’information-communication : depuis l’essor de l’intelligence artificielle générative fin 2022, l’emploi dans le secteur s’est retourné, alors que la valeur ajoutée y est toujours croissante, ce qui se traduit par une hausse de la productivité [Note de conjoncture, mars 2026]. La branche de l’hébergement-restauration bénéficie quant à elle d’une fréquentation touristique historiquement haute en France en 2025[Insee, 2025] : entre 2019 et 2025, le solde touristique a doublé passant de 0,3 % à 0,7 % du PIB, contribuant au dynamisme de la valeur ajoutée de la branche (+31 %). Par ailleurs, elle a bénéficié du développement rapide de l’offre de restauration en livraison ou à emporter, qui nécessite moins de facteur travail.

La productivité des services non marchands contribue pour 0,6 point au retard par rapport à la tendance de productivité d’ensemble en 2025. La productivité est en recul dans la santé, notamment dans le secteur public hospitalier du fait d’une baisse du volume d’activité mesuré depuis 2019 [Drees, 2025], ainsi que dans l’éducation, du fait du recul du nombre d’élèves scolarisés dans le premier degré consécutif à la baisse des naissances [Depp, 2025].

Enfin, l’écart à la tendance de productivité s’explique aussi par la différence d’évolution entre le PIB et la valeur ajoutée en volume depuis la crise sanitaire. L’écart entre le PIB et la valeur ajoutée au prix de base est constitué des impôts sur les produits (comme la TVA et les accisesImpôt indirect perçu sur la consommation, parfois aussi sur le commerce de certains produits, en particulier le tabac, l'alcool et le pétrole et ses dérivés. payées sur les biens et services, ou bien les droits de mutation à titres onéreux (DMTO) associés aux achats immobiliers), diminués des subventions sur les produits. Entre 2019 et 2025, la valeur ajoutée d’ensemble progresse de +6,7 % contre +5,7 % pour le PIB, soit un écart d’environ -0,1 point par an entrela croissance du PIB et celle de la valeur ajoutée, alors que cet écart était nul en moyenne sur la décennie 2010. Ainsi, en 2025, l’écart entre le PIB et la valeur ajoutée explique 1 point de l’écart à la tendance de productivité. Cet écart s’est accru depuis 2023 : les recettes de TVA en volume ont pâti de la faiblesse de la consommation des ménages, tandis que les accises en volume de tabac se sont continûment repliées, à l’instar de la consommation.

Entre 2019 et 2025, l’emploi a augmenté en moyenne de 1,1 % par an, contre 0,7 % par an sur la décennie 2010. L’intensification de la croissance en emploi depuis 2019 se traduit par un recul de la productivité du travail, d’autant plus marqué que la hausse de l’emploi a été portée par l’alternance et l’emploi indépendant, essentiellement des micro-entrepreneurs. Alors que l’emploi des alternants représentait 2 % de l’emploi total fin 2019, celui-ci contribue pour environ 20 % aux créations d’emploi entre fin 2019 et fin 2025 (figure 8).
De même, l’emploi indépendant contribue pour 30 % aux créations d’emploi sur la période post-crise sanitaire, alors qu’il ne représentait que 10 % de l’emploi total fin 2019. Cette intensification de l’emploi alternant et indépendant affecte la productivité du travail, dans la mesure où la valeur ajoutée par emploi y est plus faible que pour un emploi salarié. En effet, les alternants ne sont pas présents ni productifs à plein temps sur leur lieu de travail puisqu’ils sont encore en grande partie en formation (et leur durée du travail est considérée conventionnellement à temps complet). Par ailleurs, les créations d’emploi d’indépendants proviennent des micro-entrepreneurs. Or ceux-ci génèrent en moyenne une faible valeur ajoutée, notamment parce que, même lorsqu’ils ont principalement ce statut, ils ont de faibles durées d’activité [Insee, 2025].

Pour tenir compte de l’essor de ces nouvelles formes d’emploi et de leur effet potentiel sur la productivité, une mesure alternative de la productivité du travail est proposée dans ce billet de blog, portant uniquement sur le champ des salariés des branches marchandes non agricoles. Les comptes de la Nation détaillent la valeur ajoutée par branche d’une part et par secteur institutionnel d’autre part, mais ne permettent pas de croiser ces informations. Il est toutefois possible d’isoler la valeur ajoutée des seuls salariés (encadré 2).

Sur la période 2011-2019, la tendance de productivité des salariés des branches marchandes non agricoles est plus élevée (+0,8 % par an) que la tendance totale sur ces mêmes branches en tenant compte de l’activité des entrepreneurs individuels (+0,5 % par an), du fait de la montée en charge du régime de micro-entrepreneur, qui a dynamisé l’emploi non salarié sur la décennie précédant la crise sanitaire.

Par ailleurs, depuis la crise sanitaire, le nombre total d’apprentis a plus que doublé, dépassant le million depuis 2023, bien qu’en fléchissement en 2025 [Dares, 2026]. En attribuant aux alternants une productivité équivalente à ¼ de celle d’un salarié [Labau et Lagouge, 2023], la productivité des salariés corrigée de cet important phénomène de montée en charge recule de 2,4 points en 2025 par rapport à sa tendance, contre 4 points sur l’ensemble y compris emploi non salarié  (figure 9). Selon cette estimation, la montée en charge de l’apprentissage contribue ainsi pour -1,3 point  à l’écart à la tendance de productivité sur le champ des salariés des branches marchandes non agricoles en 2025. En revanche, l’emploi non salarié semble jouer un rôle moindre dans le diagnostic de perte de productivité depuis la crise sanitaire : dans les branches marchandes non agricoles, la contribution des non-salariés à l’écart à la tendance de productivité est de -0,3 point : la valeur ajoutée des entrepreneurs individuels reste en ligne avec la tendance de la décennie 2010 mais l’emploi non salarié, notamment celui des micro-entrepreneurs, a accéléré depuis la crise sanitaire, amplifiant ainsi légèrement le ralentissement d’ensemble de la productivité.

• Insee, 2026, Les Comptes administrations publiques en 2025, Insee Première, mai
• Insee, 2026, Les Comptes de la Nation en 2025, Insee Première, mai
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• Roulleau G., 2024, « L’activité aéronautique en France, toujours en deçà de son niveau d’avant-crise, pourrait redécoller en 2024 », Note de conjoncture, mars
• Labau F., Lagouge A, 2023, « Quel impact de la hausse de l’alternance depuis 2019 sur la productivité moyenne du travail ? », Dares Focus n° 5, janvier

Dans un article intitulé « Normes, enquêtes, réglementation : les PME frôlent le « burn-out » », relevant l’inflation de normes et de démarches administratives auxquelles devaient faire face les petites et moyennes entreprises, le journal Le Télégramme (édition du 12 juillet 2023) citait un dirigeant d’entreprise qui avait recensé “pas moins de neuf enquêtes obligatoires de l’Insee qui, chacune, nécessitent deux à trois heures de saisie » et qui se demandait explicitement pourquoi l’État oblige les entreprises, « via les enquêtes de l’Insee, à ressaisir, tous les trois mois, les informations dont il dispose déjà ».

Ce n’est pas la première fois que la charge conséquente aux enquêtes de l’Insee est mentionnée dans la presse. Régulièrement le sujet ressurgit. Dans les années 1990, cette question était cruciale et constituait un irritant fort entre les entreprises et l’Institut. Elle était à plusieurs reprises remontée au plus haut niveau de l’État, lors de rencontres entre le ministre de l’Économie et des chefs d’entreprise. L’exaspération de ces derniers, liée à l’inflation des demandes d’informations auxquelles ils étaient confrontés, ne concernait cependant pas uniquement l’Insee. Les entreprises étaient destinataires d’un nombre important d’enquêtes dont seule une partie relevait de la statistique publique : les branches professionnelles, les chambres consulaires, voire des cabinets de conseil sont aussi demandeurs d’informations et s’adressent directement aux entreprises pour collecter des données.

L’Institut avait alors engagé une réflexion, avec les services statistiques ministériels (SSM), sur la marque « statistique publique » qui permettait de distinguer les demandes qui en relevaient de celles émanant d’organismes privés ou d’organisations professionnelles. Par ailleurs, au début des années 2000, l’Institut a largement investi dans le dispositif d’enquêtes entreprises, pour à la fois répondre de façon plus pertinente aux demandes d’informations qui lui étaient adressées et diminuer la charge auprès des répondants, en mobilisant au maximum toutes données alternatives.

Ces trente dernières années, les dispositifs de collecte statistique ont beaucoup évolué, ne serait-ce que dans le protocole et la proposition systématique du mode de réponse via internet. L’accès aux données issues des formalités administratives (sources fiscales, déclarations sociales nominatives…) s’est généralisé, avec des délais raccourcis, et a permis de simplifier et d’alléger sensiblement les questionnaires d’enquêtes en ne collectant que les informations non disponibles par ailleurs. La gestion des échantillons a été rationalisée pour permettre une plus grande coordination, ce qui signifie que la charge statistique est répartie de façon à éviter que le plus possible que certaines entreprises, particulièrement les plus petites, reçoivent chaque année de multiples questionnaires de différentes enquêtes. Les entreprises de moins de 10 salariés peuvent d’ailleurs refuser de répondre à plus d’une enquête statistique obligatoire
par an, hors enquêtes européennes. Enfin, la charge statistique fait l’objet d’une mesure objective qui permet de suivre son évolution et son poids global dans l’ensemble des formalités d’entreprises depuis plus de 15 ans.

Aujourd’hui, malgré les quelques réclamations auxquelles l’Institut doit toujours faire face, comme celle parue en 2023 dans le Télégramme, la charge liée aux enquêtes statistiques ne semble plus être une préoccupation majeure des entreprises. Ainsi, dans les consultations qui ont été menées lors des travaux autour de la loi de simplification de la vie économique en 2023, plusieurs milliers de pistes de rationalisation des formalités autour des entreprises sont remontées des acteurs économiques mais, parmi elles, seules cinq concernaient la statistique publique. Des pistes d’amélioration existent encore , mais le chemin parcouru depuis les années 1990 est important.

Une enquête, qu’elle soit adressée à des ménages ou des entreprises, représente toujours une charge pour le répondant. Suivant le thème de l’enquête, celui-ci peut être amené à rassembler des informations qui ne sont pas toujours facilement mobilisables. Dans le cas des entreprises, elles peuvent être interrogées sur le détail de leur production, leurs dépenses de recherche et développement (R&D), la gestion de leurs déchets, leurs dépenses énergétiques… Des thématiques variées, pour lesquelles les personnes compétentes au sein de l’organisation peuvent être différentes et pour lesquelles les systèmes d’information ne permettent pas toujours une mise à disposition simple et rapide des données demandées et qui exigent donc une exploitation spécifique.

Contrairement aux ménages, pour lesquels on peut généralement considérer qu’à caractéristiques équivalentes, ils ont autant de chances d’être dans l’échantillon, pour les enquêtes entreprises, certaines ont des probabilités d’être questionnées bien plus fortes que les autres. En effet, l’objectif de ces travaux est de décrire la réalité économique et l’activité des acteurs économiques à des niveaux fins de la nomenclature et, suivant les thématiques et les secteurs concernés, la réponse de certaines entreprises, du fait de leur poids économique important, est indispensable. Par exemple, lors de la dernière enquête que l’Institut a menée sur la filière automobile, il était nécessaire d’interroger les grands constructeurs pour obtenir des résultats fiables.

Plus généralement, les entreprises d’une certaine taille ont une forte probabilité d’être interrogées fréquemment dans le cadre d’enquêtes différentes. Les plus grandes le sont d’ailleurs systématiquement car, sans leur participation, les résultats ne seraient pas représentatifs. A contrario, parmi les entreprises de moins de 10 salariés, seules 5 % d’entre elles sont sollicitées pour répondre à une enquête de la statistique publique et pratiquement aucune ne reçoit deux questionnaires la même année : le tirage d’échantillons est volontairement paramétré en ce sens.

La décision de faire ou non une enquête est le résultat d’une instruction approfondie, d’une concertation avec différents acteurs et utilisateurs intéressés par les résultats, mais aussi les fédérations professionnelles qui représentent les intérêts des entreprises. Quand une demande d’information est faite à la statistique publique, cette demande peut venir du niveau européen (en 2023, sur les 65 enquêtes gérées par la statistique publique, 55 relevaient d’un règlement européen et elles représentaient 94 % de la charge totale), des autorités publiques, ou tout simplement de la société civile. Les statisticiens instruisent alors la demande et les différentes possibilités permettant de la satisfaire, en regardant notamment si des données déjà disponibles peuvent être mobilisées pour apporter des éléments de réponse, telles les sources fiscales ou les déclarations de TVA.

Si ce n’est pas le cas et que la seule solution possible est le recours à un questionnaire d’enquête auprès des entreprises, le Conseil national de l’information statistique (Cnis) est saisi et délivre un avis d’opportunité favorable au lancement des travaux autour de la future enquête. Le Cnis est le lieu de concertation entre les statisticiens publics et les utilisateurs des données, représentants des administrations, chercheurs et économistes, mais aussi des représentants de la société civile et des entreprises. Si l’avis d’opportunité est octroyé, les travaux de conception de l’enquête sont lancés. Ceux-ci font appel à des groupes de travail, constitués là encore d’utilisateurs des données mais aussi de professionnels, pour mettre au point le questionnaire de façon à ce que le questionnement soit le plus pertinent possible. Ces travaux, qui doivent permettre de s’assurer que l’information recherchée est bien disponible au sein des entreprises et que la question posée est compréhensible pour ces dernières, sont réalisés par le biais de tests menés sur un petit échantillon d’entreprises par des enquêteurs de l’Insee. Dans ce cadre, le temps passé à répondre au questionnaire est estimé.

L’ensemble de ces éléments sont présentés au Comité du label de la statistique publique dont la commission « entreprises » rassemble, outre des représentants de la statistique publique, des représentants des organisations syndicales et des fédérations professionnelles. Lors des réunions du Comité du label, l’éventuelle disponibilité des données collectées via d’autres canaux (fichier administratifs par exemple) et la charge induite par l’enquête sont des éléments particulièrement regardés. C’est le Comité du label qui délivre, ou pas, le label de qualité statistique et le caractère obligatoire de l’enquête.

Cette procédure s’applique à toutes les enquêtes : les enquêtes nouvelles, qui sont en définitive peu nombreuses, mais aussi et surtout les enquêtes récurrentes, qui font l’objet d’un examen par le Cnis et le Comité du Label tous les 5 ans, ce qui permet de s’assurer régulièrement que la collecte des données via une enquête est encore le moyen le plus pertinent pour obtenir l’information nécessaire.

L’accès aux données administratives s’est largement accru ces 30 dernières années. Dans le domaine des entreprises, la statistique publique française est assez sensiblement en avance sur ses collègues européens. L’environnement législatif est en effet très favorable sur ce point. La loi fondatrice de la statistique française (loi n° 51-711 du 7 juin 1951 sur l’obligation, la coordination et le secret en matière de statistiques, communément appelée « loi de 1951 »), stipule expressément que les fichiers administratifs peuvent être mobilisés à des fins statistiques, productions d’indicateurs ou études économiques. La France est par ailleurs un des rares pays où chaque entreprise dispose d’un identifiant unique (le numéro Siren), largement utilisé par l’ensemble des administrations et par l’écosystème qui gravite autour des entreprises, notamment les établissements bancaires, et où l’Institut statistique est en charge de gérer un répertoire administratif des entreprises et en particulier de les immatriculer, en leur attribuant cet identifiant ; celui-ci facilite les appariements de fichiers et la mobilisation des fichiers administratifs à des fins d’élaboration d’indicateurs statistiques et de diagnostic économique.

Dans le domaine des statistiques d’entreprises, l’Insee a maintenant accès à l’exhaustivité des déclarations fiscales annuelles, des déclarations de TVA, des déclarations sociales nominatives (DSN), des données des douanes… Celles-ci sont largement utilisées pour l’élaboration de résultats économiques dont certains étaient auparavant calculés à partir de données d’enquêtes. L’avantage des données administratives, outre le fait que leur mobilisation permet de réduire la charge d’enquête, est qu’elles permettent de disposer de données exhaustives sur le champ qui les concerne, donc d’avoir potentiellement un niveau de détail sectoriel et géographique très fin, alors qu’une enquête interroge un échantillon restreint d’entreprises, ce qui limite le détail de l’information. Le revers de la médaille, c’est que leur disponibilité peut être parfois plus tardive et surtout que leur raison d’être n’est pas de retracer l’activité des entreprises ou la vie économique, mais de permettre de collecter l’impôt sur les sociétés, la TVA, les cotisations sociales ou les droits de douane. Leur exploitation à des fins d’élaboration d’indicateurs statistiques exige donc des investissements méthodologiques et informatiques importants, qui peuvent prendre plusieurs années.

L’Institut a mené ces vingt dernières années plusieurs projets de refonte de ses outils d’observation qui avaient entre autres objectifs celui de diminuer la charge de réponse des enquêtés grâce à l’exploitation intensive de sources administratives. Deux projets notamment ont eu et vont avoir des impacts importants sur le temps passé par les entreprises pour répondre aux enquêtes de l’Insee. Ils concernent les statistiques annuelles d’entreprises et les données sur les salaires et le coût du travail.

Le système de production des données de statistiques annuelles d’entreprises a profondément évolué au cours des années 2000 et a débouché en 2010 sur un système appelé Esane (Élaboration des statistiques annuelles d’entreprises) qui permet de publier des données économiques à un niveau sectoriel fin (chiffre d’affaires global, valeur ajoutée, marges dégagées par le secteur), avec un détail important sur les distributions et les disparités en fonction des tailles d’entreprises notamment, donc de disposer d’un panorama très détaillé de l’organisation du système productif et de son activité. Les données ainsi élaborées sont indispensables à l’élaboration des comptes nationaux. Jusqu’en 2010, ces données étaient produites via un dispositif d’enquêtes sectorielles, les enquêtes annuelles d’entreprises (EAE), qui étaient appariées avec les sources fiscales. Les EAE collectaient des données comptables détaillées, déjà présentes dans la source fiscale, mais disponibles trop tardivement pour les besoins de la comptabilité nationale. Avec la réduction des délais de mise à disposition des données des impôts, il a été possible d’envisager de simplifier très sensiblement le questionnement de l’enquête annuelle (devenue ESA, enquête sectorielle annuelle) et de ne plus collecter les données comptables. On considère que lors de la mise en production de ce nouveau système en 2010, la charge statistique globale du nouveau dispositif a diminué de 50 % pour les entreprises.

Par ailleurs, pour répondre au règlement européen relatif aux statistiques sur le marché du travail concernant les entreprises, et plus globalement à toute demande sur le coût du travail et la structure des salaires, l’Insee pilote historiquement le dispositif Ecmoss (Enquêtes sur le coût de la main-d’œuvre et la structure des salaires). Il est constitué de deux enquêtes alternant tous les deux ans, l’une sur la structure des salaires (ESS) l’autre sur le coût de la main d’œuvre (ECMO). Chacune a deux volets, un sur l’établissement et un sur les salariés, avec des questions qualitatives et quantitatives. Le volet salarié peut se révéler chronophage à remplir puisque la réponse attendue de la part de l’entreprise se fait salarié par salarié, pour un échantillon plafonné à 24 salariés par établissement. Cette enquête est vécue comme lourde par certaines entreprises répondantes qui trouvent que les informations demandées sont parfois redondantes avec celles contenues dans les déclarations sociales nominatives (DSN) qu’elles établissent chaque mois pour les administrations sociales. Après un important travail d’investissement, il s’avère que l’exploitation de la DSN permet de réduire sensiblement le questionnement, que ce soit sur le volet établissement ou salarié ; par exemple, pour l’enquête ESS 2025 qui est collectée en 2026, par rapport au précédent millésime en 2022, le nombre de questions du volet salarié est réduit d’un tiers et le questionnaire établissement disparaît quasiment. Ce travail n’a pu être mené qu’une fois le processus des DSN complètement opérationnel et il a pris plusieurs années ; il se concrétise par un allègement conséquent des enquêtes Ecmoss. Il reste d’autres pistes pour alléger davantage la charge des entreprises répondantes, tout en ayant a l’esprit qu’il restera un nombre incompressible de questions : par exemple, les règlements européens requièrent le niveau de diplôme des salariés ou le détail fin des primes dans les rémunérations, variables qui ne sont pas disponibles via les DSN.

Pour disposer d’une estimation de la charge statistique générée par les enquêtes, il faut l’observer. Une première estimation est réalisée lors de la conception de l’enquête. Mais il est difficile d’extrapoler le temps passé par les entreprises pour répondre à une enquête à partir des quelques dizaines de réponses qu’on obtient au moment des tests de questionnaires. En effet, celui-ci est très variable suivant les sujets et selon la taille de l’entreprise, et on constate souvent qu’il peut varier d’un facteur de 1 à 10, voire plus. C’est pourquoi, afin de disposer de résultats robustes et fiables, une question est posée à la fin du questionnaire pour connaître le temps passé par les répondants à le remplir. Il s’agit d’un temps complet qui comprend non seulement le temps de saisie de l’information sur la plateforme de collecte, mais aussi le temps nécessaire pour mobiliser les informations au sein de l’entreprise. L’exploitation de ces réponses permet de publier chaque année le temps total passé par les entreprises pour répondre aux enquêtes de la statistique publique, mais aussi la distribution de cette charge selon les caractéristiques des entreprises et le type d’enquête. Ces résultats sont calculés chaque année depuis 2014. Ils sont maintenant mis à disposition du public et accessible sur le site de l’Insee. (Baromètre annuel de la charge de réponse auprès des entreprises).

Trois indicateurs sont publiés annuellement : le temps total passé par les entreprises, le nombre d’équivalent temps plein que cela représente et le taux de sollicitation des entreprises aux enquêtes statistiques. En 2023, le temps passé à répondre aux enquêtes de la statistique publique représentait 493 065 heures, soit l’équivalent de 300 ETP pour l’ensemble des entreprises répondantes, chiffre à comparer au nombre total d’effectifs en France qui s’élève à 16,8 millions d’équivalents temps plein (ETP).

Outre les données administratives qui restent la principale source de données alternatives aux enquêtes, la statistique publique a depuis une dizaine d’années accès à des données privées qui permettent d’enrichir les indicateurs existants, voire de remplacer un questionnement ad hoc. L’accès aux plateformes de réservation de type Booking a ainsi sensiblement enrichi les données disponibles sur l’activité touristique. L’accès aux données de caisse de la grande distribution, mobilisées dans le cadre du calcul de l’indice des prix, permet maintenant de calculer un indicateur d’activité de la grande distribution, qui jusqu’en 2024 était calculé grâce à des données collectées via l’enquête Emagsa (Enquête mensuelle sur l’activité des grandes surfaces alimentaires), qui de ce fait a pu être abandonnée.

À un horizon de moyen terme, d’autres sources de données seront accessibles : les évolutions concernant la déclaration de TVA, comme la facturation électronique, sont regardées avec beaucoup d’attention par la statistique publique, car les informations potentiellement disponibles via ce canal pourraient être une source d’allègement notable des enquêtes. Les investissements nécessaires à l’exploitation de ces données vont occuper les services de l’Insee dans les années qui viennent et ne déboucheront qu’au début des années 2030.

Mais toutes ces données alternatives ne permettront pas de se passer complètement de données d’enquêtes. Certaines thématiques (innovation, amélioration des processus de production) ne sont pas accessibles via des sources alternatives. Par ailleurs, les données administratives ou les sources privées peuvent présenter des biais que seule une enquête statistique à partir d’un échantillon représentatif permet de corriger. Enfin, des données quantitatives peuvent nécessiter, pour être traitées correctement, de disposer d’informations annexes plus qualitatives sur l’organisation des entreprises et sur certains choix stratégiques, informations qui ne peuvent être connues que via une collecte directe d’information auprès des acteurs économiques.

Pour finir, l’Insee travaille actuellement à une évolution des protocoles des enquêtes auprès des entreprises afin de préremplir une partie des questionnaires avec les données existantes et d’offrir la possibilité, pour les entreprises qui reçoivent de nombreux questionnaires, d’anticiper les sollicitations auxquelles elles sont soumises de la part de la statistique publique et d’avoir accès à un correspondant unique au sein de l’Institut et à des restitutions personnalisées des enquêtes.

Toutes ces évolutions seront mises en œuvre dans les années qui viennent et feront à chaque fois l’objet d’un dialogue avec les partenaires économiques. Il est dans l’intérêt de chacun que les résultats publiés par la statistique publique soient les plus complets et les plus représentatifs de la vie économique et des résultats des entreprises. C’est à partir de ces données que sont élaborées les politiques économiques nationales et européennes. Leur fiabilité est un gage de qualité pour la mise en place de l’action publique. Elle nécessite une collaboration étroite entre les entreprises et les statisticiens publics.

• Insee, Les enquêtes auprès des entreprises
• Chausse M-L., 2026, Baromètre annuel de la charge de réponse auprès des entreprises, mai
• Morello E., Morvan F., 2025, « Combien d’entreprises sont réellement actives en France ? », Le blog de l’Insee, octobre
• Chaleix M., Zana-Rouquette C., 2025, « L’Insee et les services statistiques ministériels : un visuel commun, des valeurs communes », Le blog de l’Insee, septembre
• Moreau S., 2024, « La statistique annuelle d’entreprises : sa nature, son histoire, ses enjeux », Courrier des statistiques N 12 – 2024, décembre
• Azkenazy P., Bourgeois A., 2024, « Un Jackpot Olympique pour les locations de meublés de tourisme via les plateformes numériques ? », Le blog de l’Insee, juin
• Biau O., Joubert M-P., Lévy D., 2024, « Grâce à l’Union européenne, davantage de données pour les décideurs publics », Le blog de l’Insee, mai
• Moreau G. 2023, « Les grandes entreprises sous leur meilleur profil », Le blog de l’Insee, novembre
• Dupont F., 2023, « Quels types de sources l’Insee utilise-t-il pour construire ses statistiques ? », Le blog de l’Insee, mai
• Lagarde S. 2022, « Pour les statisticiens, l’Europe se vit au quotidien », Le blog de l’Insee, janvier
• Dussud F-X., 2021, « L’entreprise : un concept économique plutôt qu’une définition juridique », Le blog de l’Insee, décembre
• Dorothée O., Fournier J-M., Grenon-Mur M., Jacquot A., Leblanc P., 2020, « Suivre la conjoncture lorsque les entreprises répondent moins aux enquêtes », Le blog de l’Insee, novembre

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L’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) est fondé par la loi du 27 avril 1946, puis, dans le détail, par un décret paru en juin 1946, quelques mois avant l’institution de la IV^e République. Il hérite à sa création de personnels, matériels et compétences des services statistiques qui l’ont précédé : l’expertise scientifique de la Statistique générale de la France (créée en 1833), les milliers d’agents et dizaines de machines à calculer du Service national des statistiques (créé en 1941). Son rôle dans la société française reste à inventer : pour reprendre l’expression de l’historienne Béatrice Touchelay, la « France des chiffres » cherche encore à la fin des années 1940 sa légitimité vis-à-vis de la « France des mots » [Touchelay, 1993].

Dès 1946, la publication et la diffusion des résultats statistiques font partie des enjeux de l’Insee : en rompant avec les usages de « statistique confidentielle » de la France de Vichy, il s’agit à la fois de renouer avec le format scientifique des publications de la Statistique générale de la France (le bureau statistique français de 1833 à 1941), tout en faisant un effort particulier à destination du public des décideurs politiques et économiques. Le premier directeur général de l’Insee, Francis-Louis Closon, fait ainsi éditer un bulletin de conjoncture économique, la Note verte, envoyé à une liste restreinte de personnalités politiques ou médiatiques. Il s’agit ainsi de favoriser l’usage des statistiques pour éclairer les décisions publiques.

Les résultats des opérations statistiques, comme le recensement de la population de 1946 ou les nouvelles enquêtes auprès des ménages réalisées par sondages aléatoires [Ardilly, 2021], sont également présentés au grand public. L’Insee participe par exemple à la foire de Bordeaux en 1947, à celle de Toulouse en 1949 (figure 1). Dans les deux cas, il s’agit de faire connaître le rôle et les travaux de l’institut, tout en donnant à voir les coulisses de la fabrique des chiffres (sont exposées plusieurs machines mécanographiques, ancêtres de l’informatique).

La question du rapport aux « fichiers » de personnes ou d’établissements, nom alors donné aux répertoires statistiques, illustre le nouveau rôle dévolu à l’Insee d’organisation de la vie publique. De nombreux pays se sont dotés à partir des années 1930 de tels répertoires, qui rentrent alors au rang des instruments nécessaires au bon fonctionnement des États modernes. Les usages libéraux (organisation de l’administration de la sécurité sociale aux États-Unis) côtoient cependant les usages répressifs et liberticides (contrôle de la population en Allemagne nazie). En France, l’Insee fait le choix de conserver les fichiers, mais en encadrant strictement les informations qu’ils contiennent ainsi que leurs usages.

Une loi sur le « secret statistique » est ainsi adoptée en 1951 (en fait, l’Insee en propose le principe dès 1947) : il s’agit de fonder en droit l’obligation de répondre aux enquêtes de la statistique publique, tout en imposant aux statisticiens le devoir de ne pas diffuser d’informations individuelles [Lefebvre, 2025]. Cette orientation soucieuse des libertés publiques est conçue comme une condition de la confiance du public dans l’institution.

Cette confiance est aussi le fait d’une posture d’indépendance vis-à-vis des pressions politiques, revendiquée dès la création. Le nom d’« institut » témoigne de cette ambition, originale pour un service central de ministère. Cette indépendance est mise à l’épreuve dans les années 1950, lors d’un épisode resté dans les mémoires sous le nom de « bataille de l’indice des prix ». L’indexation du salaire minimum en 1952 sur l’indice des prix calculé par l’Insee introduit la tentation, pour les responsables politiques, de bloquer les prix des articles servant au calcul de l’indice (voire de choisir politiquement ces articles), pour freiner les revalorisations salariales. Le bras de fer dure jusqu’en 1966, date à laquelle l’expertise de l’Insee s’impose, le gouvernement acceptant la publication d’un nouvel indice fondé sur des considérations scientifiques.

Le rôle d’éclairage du débat public évolue à partir de la fin des années 1960 et des années 1970, en s’ouvrant à de nouveaux interlocuteurs. Les directions régionales, présentes dès la création de l’Insee mais cantonnées dans les années 1950 à un rôle de production statistique, s’ouvrent à une mission d’aide à la décision aux différents échelons territoriaux ainsi que de publication d’études régionales. Les directions régionales absorbent ainsi au début des années 1970 les « observatoires économiques régionaux » créés à la fin des années 1960 pour répondre au besoin croissant d’informations locales.

La fin des années 1960 est également l’occasion d’une grande refonte des publications de l’Insee. La revue généraliste des origines (Études et conjoncture) est remplacée par une gamme plus variée, désormais pilotée par un nouveau « département de la diffusion », où chaque série spécialisée s’adresse à un public plus précis : Économie et statistique est une revue de recherche, les Collections de l’Insee déclinent chacune des thématiques spécifiques (démographie, comptes et planification, ménages…), Tendances de la conjoncture apporte des éclairages sur l’actualité économique. Données sociales (à partir de 1973) et les Tableaux de l’économie française (à partir de 1976) complètent ces collections dans les années 1970 et constituent de vrais succès éditoriaux (figure 2).

Le champ d’expertise couvert par l’Insee et la statistique publique s’étend au cours de ces décennies : la comptabilité nationale relève de la responsabilité de l’Insee à partir de 1961, les années 1970 sont notamment marquées par la construction de nouvelles statistiques environnementales, les années 1980 puis 1990 sont témoin d’une harmonisation européenne croissante des statistiques produites permettant de nouvelles comparaisons… Ces nouvelles statistiques constituent autant d’occasions nouvelles d’éclairer les débats de société.

Le Conseil national de la statistique (CNS), créé en 1972 et transformé en Conseil national de l’information statistique (Cnis) en 1984, formalise ce rôle d’éclairage, en permettant des échanges réguliers entre producteurs et utilisateurs de statistiques. Des représentants de la société civile ont désormais leur mot à dire sur la mise en place de nouvelles opérations ou outils statistiques : il s’agit ainsi de s’assurer que la production quantitative répond de manière adéquate à la demande sociale.

C’est sur le terrain de la protection des libertés individuelles que ces échanges avec la société civile s’expriment avec quelques remous au milieu des années 1970 : l’informatisation du répertoire des personnes, entreprise à partir de 1973, suscite l’inquiétude de l’opinion au sujet des éventuels usages non-statistiques que ce projet, alors nommé « Safari », permettrait. Le Monde titre ainsi en 1974 avec une formule qui fera date : « Safari ou la chasse aux Français ». Le contenu du nouveau répertoire est précisément réglementé, mais l’affaire témoigne de la nécessité d’adopter une législation adaptée aux nouveaux usages permis par l’informatique : la controverse débouche ainsi sur la loi « Informatique et libertés », adoptée en 1978, dont l’une des mesures phares est la création de la Commission nationale informatique et libertés (Cnil).

Au cours des années 1980 et 1990, les statistiques économiques et leurs moyens de diffusion sont transformés pour mieux éclairer les décisions publiques. Les comptes nationaux, calculés sur une base annuelle depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale, sont trimestrialisés de façon systématique au cours des années 1980. Cette plus grande fréquence de production permet de réaliser des analyses conjoncturelles plus fines, désormais présentées à la presse lors de la parution des Notes de conjoncture (à partir de 1985). De nouvelles collections courtes (entre 4 et 8 pages) sont également créées à la fin des années 1980, pour fournir des éclairages plus réguliers sur des sujets d’intérêt pour l’opinion : c’est le cas d’Informations rapides à partir de 1981, ou d’Insee Première à partir de 1989.

Les années 2000 sont témoins d’un profond renouvellement dans la diffusion des données et publications de la statistique publique française, avec le développement d’internet : si le site insee.fr est ouvert dès 1997 (figure 3), la gratuité y devient la norme en 2003. Cette disponibilité accrue des données et publications permet de s’adresser à un public plus large et plus varié.

L’accès facilité à l’information renouvelle le débat sur la diffusion des données individuelles, à l’heure de l’open data : s’il était déjà d’usage de diffuser des données agrégées à un niveau fin (sous forme de publications dédiées, ou sur CD-ROM dans les années 1990), ce niveau de détail ne répond pas à tous les usages, notamment à ceux de la recherche en économie et en sciences sociales, où les analyses au niveau individuel (par exemple en recourant à la microéconométrie) se développent. Des conventions d’accès aux données individuelles avaient pu être signées avec quelques laboratoires à partir de 1986, mais c’est l’ouverture du centre Quetelet en 2001 qui permet de formaliser cette mise à disposition de bases de données anonymisées à des fins de recherche. La création du Centre d’accès sécurisé aux données (CASD) en 2010 complète cet écosystème en fournissant une infrastructure sécurisée dédiée à l’accès aux bases de données.

Un autre chantier du début du siècle actuel est celui de la consolidation des garanties d’indépendance de l’Institut. Poursuivant des réflexions engagées au niveau international mais particulièrement en France dès les années 1980, l’Union européenne se dote en 2005 d’un code des bonnes pratiques de la statistique européenne, au sein duquel le premier principe énoncé est celui de « l’indépendance professionnelle », vis-à-vis du pouvoir politique comme des autres administrations ou des entreprises privées. La création de l’Autorité de la statistique publique (ASP) en 2009 dote la France d’un organisme chargé de veiller au respect de ce principe d’indépendance. Si la statistique publique participe activement à l’éclairage des décisions publiques, par exemple en évaluant quantitativement certaines politiques publiques (activité montée en puissance depuis les années 1990), elle le fait en toute indépendance.

Cette mission d’éclairage des politiques publiques prend sens particulièrement au sein des services statistiques ministériels (SSM). Si la présence de bureaux statistiques spécialisés dans des ministères est attestée dès le XIX^e siècle, leur action est coordonnée par l’Insee dès 1946. Les SSM contribuent à la production et diffusion de statistiques publiques, mais ont également pour mission de produire des « expertises utiles au pilotage des politiques publiques ministérielles » (charte des services statistiques ministériels, 2019). Cette double mission est réalisée en partageant des valeurs communes avec l’Insee [Chaleix et Zana-Rouquette, 2025], parmi lesquelles l’indépendance professionnelle.

À la fin des années 2000, la publication du rapport « Stiglitz-Sen-Fitoussi » (2009) met en évidence le besoin de diversifier les indicateurs économiques, au-delà du seul PIB, pour informer les débats économiques. L’Insee mène ainsi au cours des années 2010 des travaux pour développer la quantification des inégalités dans la répartition de la richesse et les dimensions non monétaires du bien-être. La publication à partir de 2024 des comptes nationaux augmentés, intégrant le calcul de l’empreinte carbone de la France et la répartition des comptes par catégorie de ménages, s’inscrit dans ce sillage [Carnot et al., 2024]. À un niveau plus détaillé encore, la publication d’un indice des prix personnalisable dès 2007 (en choisissant la pondération de chaque catégorie de produits) permet d’individualiser l’information statistique, au-delà de la seule moyenne.

Le développement des réseaux sociaux bouscule depuis une vingtaine d’années les logiques médiatiques d’accès à l’information : l’Insee communique dès 2010 sur son compte Twitter (désormais X) et diffuse aujourd’hui des informations statistiques sur de nombreux autres réseaux (Bluesky, Instagram, LinkedIn, YouTube…). Ces nouveaux canaux présentent des défis et opportunités : les graphiques interactifs et infographies se développent, car ils sont particulièrement adaptés à ces supports ; mais la propagation facilitée de la désinformation nécessite une vigilance accrue. L’Insee publie depuis 2020 sur son blog des éclairages complémentaires à sa gamme habituelle de publications, plus en phase avec l’actualité. Aujourd’hui, le développement des intelligences artificielles (IA) annonce une métamorphose des pratiques de travail et d’information. Comment continuer à éclairer avec pertinence le débat public dans ce nouvel environnement ? En des termes sans cesse renouvelés, voilà 80 ans que l’Insee apporte des réponses à cette question. ■

• Rubrique « Un peu d’histoire » sur le site insee.fr
• Décret n° 46-1432 du 14 juin 1946 portant règlement d’administration publique pour l’application des articles 32 et 33 de la loi de finances du 27 avril 1946 relatifs à l’institut national de la statistique et des études économiques pour la métropole et la France d’outre-mer

• Chaleix M., Zana-Rouquette C., 2025, « L’Insee et les services statistiques ministériels : un visuel commun, des valeurs communes », Le blog de l’Insee, septembre
• Lefebvre O., 2025, « Comment l’Insee protège-t-il les données qu’il collecte ? », Le blog de l’Insee, avril
• André M., Carnot N., Larrieu S., Roux S., 2024, « Croissance, soutenabilité climatique, redistribution : qu’apprend-on des « comptes augmentés » ? », Le blog de l’Insee, novembre
• De Peretti G., Touchelay B., 2024,. « Statistiques publiques et débat démocratique : de nouvelles attentes et de nouveaux enjeux (1988-2016) », Courrier des statistiques n°11, juillet
• De Peretti G., Touchelay B., 2023, « Statistiques publiques et débat démocratique : de la création à la consolidation (1946-1987) », Courrier des Statistiques n°9, juin
• Ardilly P., Castel L., Sillard P., 2022, « Il y a sondage et sondage… », Le blog de l’Insee, juillet
• Bardet F., 2000, « La statistique au miroir de la région. Eléments pour une sociologie historique des institutions régionales du chiffre en France depuis 1940 », Diss. Paris 1-Panthéon-Sorbonne
• Insee, 1996, « Cinquante ans d’Insee… ou la conquête du chiffre »
• Touchelay B., 1993, « L’INSEE des origines à 1961 : évolution et relation avec la réalité économique, politique et sociale », Diss. Paris 12

^{Crédits photo : ©Joèla Visniec ©Maxence Duprey}