Le chiffre de emploi auquel tout le monde se réfère est un sondage que les gens ont cessé de répondre. C’est pourquoi la Banque centrale a créé une version “ombre” de ce chiffre.

On peut juger un café en se basant sur les avis des clients qui y viennent. Mais on se trompera en estimant les journées de forte affluence, car les clients les plus fréquents ne ont pas le temps de donner leurs avis. Imaginez maintenant que les prix du café – qui servent de référence pour toutes les cafés de la ville – sont déterminés à partir de ces mêmes avis. C’est plus proche du fonctionnement d’une banque centrale que la plupart des investisseurs ne le comprennent. C’est pourquoi la Banque d’Angleterre, l’institution la moins passionnée dans le domaine financier, construit discrètement une économie informelle à travers des pages web et l’IA.

Cette semaine, son économiste en chef, Huw Pill, a déclaré queLa fiabilité des données officielles est de plus en plus remise en question.et queLa banque a commencé à utiliser des modèles d’IA et des techniques de web scraping.Pour obtenir une image claire de l’économie à partir des rapports d’entreprises, des résultats d’enquêtes et des discussions tenues par les agents du banque entreprise avec les entreprises dans tout le pays… Avant de considérer cela comme de la “zéro informe” provenant des banques centrales, prenez un moment pour réfléchir : ces chiffres sont ceux qui déterminent les taux d’intérêt. Et les taux d’intérêt, c’est le taux d’intérêt appliqué à chaque action que vous possédez. Si les données qui sous-tendent ces chiffres proviennent de sondages sur lesquels les gens ont cessé de répondre, alors le “dial” des taux d’intérêt est mis en mouvement par des suppositions.

Le sondage qui cesse de être un calcul

Le terme « enquête » cache toute la vérité. « Les données sur les emplois » semblent être un simple recensement, mais en réalité, dans l’enquête principale sur la main-d’œuvre au Royaume-Uni, il s’agit d’une enquête de sondage : les statisticiens frappent à quelques portes et demandent aux gens s’ils travaillent, s’ils sont à la recherche d’un emploi ou s’ils ne travaillent pas. Une enquête de sondage est aussi bonne que la proportion de personnes qui répondent – et qui sont ces personnes ?

Faites une simulation avec cent personnes, soixante-dix d’entre elles travaillant. Une enquête réelle donnera exactement ce résultat : un taux de chômage de soixante-dix pour cent. Maintenant, rendons cela plus réaliste. Les travailleurs sont occupés ; supposons donc que seulement la moitié d’entre eux prennent la peine de répondre, tandis que quatre personnes sur cinq sans emploi répondent parce qu’ils ont le temps. Les réponses obtenues sont alors 35 travailleurs et 24 personnes qui ne travaillent pas. Dans l’échantillon recueilli, le taux de chômage est donc d’environ 59 %, et non 70 %. Rien n’a changé dans la réalité ; les données se comportent simplement d’une certaine manière. C’est le biais de non-réponse, et c’est pire que le bruit, car le bruit normal s’annule, tandis qu’un échantillon biaisé pousse le chiffre dans la même direction chaque mois.

L’enquête réelle au Royaume-Uni a véritablement subi cette transformation. Le taux de réponse…Elle est passée de environ 48 % en 2014 à environ 39 % en 2019, avant de chuter à environ 17 % au début de 2024.Et la taille de l’échantillon est approximativement divisée par deux. En effet, les travailleurs sont ceux qui ont le moins de chances de répondre.L’enquête fait aujourd’hui un sous-estimation des personnes qui ont un emploi, de plus d’un million de personnes.Comparé aux données chiffrées et commerciales, le taux d’emploi publié est…74,5 %, tandis que les sources alternatives impliquent quelque chose de plus de 76 %.La livraison est également instable. En juin, l’Office national de statistiques a admis qu’il y avait eu une erreur opérationnelle.Il a réduit le nombre d’entretiens avec les ménages, ce qui a permis de diminuer l’émission de emplois en juillet de environ 1 200.— une goutte d’environ 19 % — et l’ont reconnuLa solution pourrait ne pas être disponible avant 2027..

Comptant plutôt les factures

Ainsi, la Banque d’Angleterre fait ce que fait le gérant du café lorsque les avis ne viennent plus : elle cesse de lire les avis et commence à compter les reçus. Son réseau d’agents possède déjà…Environ six mille conversations confidentielles un à un avec des entreprises par an.C’est une étude menée par des personnes sur le terrain, qui représente une méthode à part entière. De plus, ces données sont utilisées pour alimenter les modèles d’IA en collectant des informations provenant des sites web, afin d’extraire des données quantitatives provenant des rapports d’entreprises et des conversations entre agents. On observe donc ce que les entreprises disent en temps quasi réel, plutôt que d’attendre un sondage mensuel qui est déjà modifié. Pill a appelé la création de ces nouveaux sources d’informations “”.au cœur de notre stratégieEt cette tendance s’est poursuivie jusqu’à la pandémie, lorsque les enquêtes en personne deviennent impossibles à effectuer.

Les éléments et la logique sont clairs : les avis des clients sont des enquêtes officielles ; les clients occupés qui ne donnent aucun avis sont les personnes employées qui ne répondent pas ; le responsable qui compte les factures, les réservations et les commandes de cuisine est l’IA et le traitement de données web. C’est toujours la même personne dans les deux cas – quelqu’un qui doit savoir ce qui se passe vraiment, et qui ne peut pas compter sur les personnes qui doivent lui décrire les choses.

Là où l’ombre se brise

L’analogie a maintenant accompli son travail… mais c’est ici que elle se brise. Les reçus ne représentent pas non plus la vérité – ce sont simplement une autre sorte de données. Le web scraping ne voit que ce qui est publié en ligne ; il ne prend donc pas en compte les magasins où l’argent est uniquement en espèces, ou les travailleurs qui n’ont aucune trace numérique. C’est justement cette personne dont disparition d’une enquête a créé le problème initial. De plus, les rapports d’entreprises sont rédigés par les entreprises mises en balance, ce qui constitue un biais en soi, mais orienté dans une autre direction. La mesure indirecte est plus rapide, et ne dépend pas du fait que quelqu’un réponde à une demande téléphonique… mais elle remplace un problème de sampling par un autre. Elle comble donc le vide temporel, mais pas la vérité.

L’autre facteur est institutionnel, et il est important pour la manière dont on interprète les nouvelles. Aucun chiffre unique ne détermine le taux d’intérêt. Le Comité de politique monétaire de la Banque compte neuf membres. Pill a noté…Il a voté lors de quarante réunions du comité, mais uniquement une fois en totale unanimité.Un rappel que le chiffre des emplois d’un mois n’est qu’une donnée dans un long débat humain, et non un facteur qui peut changer les taux de manière instantanée. Lorsque un chiffre des emplois change, cela s’explique en partie par ce chiffre, mais aussi par la suspicion croissante que les données réelles ne soient pas fiables.

Rapportez le modèle sur votre propre écran, car ce n’est pas une particularité du Royaume-Uni. L’enquête de recensement des États-Unis, la Current Population Survey, qui constitue l’enquête sur les ménages qui influence le taux de chômage en Amérique, a enregistré une baisse du taux de réponse.De plus de 90 % en 2010 à moins de 70 %La même machine fonctionne des deux côtés de l’Atlantique. Donc, le seul test qui vaut la peine d’être pris en compte est celui-ci : lorsqu’un nombre de postes entraîne un changement sur le marché ce mois-ci, il faut déterminer si cette série de données provient d’une enquête ou d’un recensement officiel. Si c’est une enquête, alors il s’agit d’une estimation avec un biais, et le nombre que vous voyez aujourd’hui sera probablement révisé le mois prochain. Un seul chiffre ne constitue pas une raison suffisante pour se préoccuper des différentes possibilités de taux de change, mais plutôt une raison pour ne pas réajuster ses positions en fonction d’une simple variation d’un jour.