Big data et indices des prix à la consommation

Publié le 17 septembre 2019 par l'Insee, le n°509 d'Économie et Statistique traite de l'utilisation possible des big data dans la construction des indices des prix à la consommation, complétant, sur la thématique « Big data et statistiques », une publication d'avril. S'appuyant sur les expériences des instituts de statistique français, suédois et néerlandais, les quatre articles s'intéressent aux apports des données massives (données de caisse et du Web) pour la production de ces indices. À titre d'exemple, l'un des articles présente une analyse des écarts spatiaux des niveaux de prix alimentaires entre régions et villes françaises, à partir de données de caisse transmises quotidiennement à l'Insee, en 2013, par une partie des enseignes de la grande distribution (représentant environ 30 % du chiffre d'affaires). Cette dispersion apparaît limitée, avec des prix plus élevés en région parisienne et en Corse, et peu évolutive dans le temps (résultats proches de ceux obtenus par des travaux conduits dans les années 1970 et 2000). Les données massives présentent des avantages par rapport aux relevés de prix : par exemple, accès à un ensemble de produits beaucoup plus large, avec un univers dynamique. En revanche, elles comportent différentes limites qui appellent leur combinaison avec des données classiques.

Source : Insee