Covid-19 : la baisse du PIB se limiterait à 9 % en 2020. Un ralentissement moins fort que prévu selon une modélisation réalisée par les data scientists de Devoteam

25 juin 2020

De la lumière au bout du tunnel. Le PIB devrait certes connaître une baisse de 9 % pour l’année 2020 (contre – 10 % prévu par la Banque de France et  – 11,4 % par l’OCDE), mais le creux de la vague semble derrière nous, selon la modélisation IA réalisée par les data scientists de Devoteam. Le chômage, lui, pourrait atteindre 9,1 % en 2020, contre 8,4 % en 2019. D’ici la fin de l’année, la crise devrait donc coûter plus de 200 000 emplois (hors chômage partiel). Concernant les services marchands du PIB, la baisse serait de  11 %.

A fin 2020, la baisse du PIB, avec – 9%, devrait être moins forte que prévue, notamment grâce à une reprise dans certains secteurs de l’industrie et des services marchands. Un redémarrage semble se dessiner, même s’il faudra attendre 12 mois avant de retrouver le niveau du PIB de 2019.

L’activité économique française continuera donc de se redresser mais demeurera dégradée en raison de facteurs portant à la fois sur l’offre, puisque certains secteurs sont toujours soumis à des restrictions, et sur la demande, à l’instar de la demande nationale et mondiale dans un contexte fort incertain. 

La modélisation IA de Devoteam est basée sur une baisse du PIB de 22 % en mai (source : Insee) et intègre de multiples données telles que les transactions par cartes bancaires, la consommation des ménages, l’utilisation des transports, etc. 

Les modélisations nous montrent que le creux de la vague est derrière nous. Ce n’est pas encore un signal de fin d’alerte, puisque la chute a été extrêmement violente. Bien sûr, ce sont des estimations, mais malgré les limites inhérentes à ces modèles IA, ils servent à faire des simulations en se basant sur diverses hypothèses pour modéliser l’évolution de l’activité économique”, commente Aymen Chakhari, Directeur IA de Devoteam.

Ces conclusions, relativement optimistes, sont basées sur l’absence d’une deuxième vague du Covid-19 cet hiver. Les semaines à venir, notamment à partir de la rentrée, seront cruciales pour les entreprises : leurs capacités de trésorerie à court terme, et de liquidité à plus long terme, seront déterminantes pour leur survie.  

L’IA d’estimation définie par Devoteam a été entraînée sur les données INSEE[1], Statista[2], la banque de France[3] et l’OCDE[4]. Elle embarque des modèles prédictifs hybrides composés de modèles classiques de types arbres décisionnels et de régression, combinés à des IA symboliques conditionnelles sous contraintes.

Cette étude est basée sur une analyse approfondie et détaillée des données suivantes : 

  • informations sur les transactions par cartes bancaires, statistiques issues de moteurs de recherche
  • informations sur la production des entreprises du CAC 40
  • données sur les prix à la consommation
  • évolution du PIB jusqu’à la date du 28 Mai: données INSEE
  • la consommation des ménages
  • la circulation sur le réseau SNCF du fret ferroviaire
  • la consommation d’électricité des entreprises 
  • la structure sectorielle des régions 

En effet, cette étude est fondée sur une approche purement Machine learning couplée avec des tests statistiques effectués sur les données collectées. Les data scientists ont effectué des opérations itératives de features engineering sur les données pour pondérer plus adéquatement l’impact des paramètres choisis. Ils se sont assurés de la qualité des données utilisées, très impactante pour les prédictions d’un contexte économique. De nombreuses opérations chronophages de préparation des données ont notamment été réalisées pour qualifier ces données de base et améliorer ainsi les résultats issus du modèle.  

La particularité dans cette étude est que nous sommes dans un contexte non-stationnaire avec une évolution rapide sur l’activité, par conséquent les algorithmes de ‘reinforcement learning’ ont été optimisés pour s’adapter à cette cinétique d’évolution et en tenir compte dans les prédictions. Cela permet d’affiner les prédictions et d’améliorer leur précision puisque les modèles sont auto-adaptatifs, contrairement aux modèles purement statistiques qui sont figés et très supervisés par l’historique et les paramètres statistiques. C’est un avantage opérationnel et tactique incontestable.

Modélisations précédentes, réalisées par l’équipe de Data scientists de Devoteam sur l’évolution du Covid-19:

Covid-19: l’IA confirme à 98,5% qu’une 2ème vague n’aura pas lieu cet été ou l’hiver prochain selon une modélisation réalisée par les data scientists de Devoteam

Covid-19 : une modélisation IA réalisée par Devoteam souligne l’efficacité d’une stratégie de dépistage massif

Covid-19: selon une modélisation IA réalisée par les data scientists de Devoteam 800 000 vies sauvées grâce au confinement général. Près de 34 000 décès estimés en confinant uniquement les personnes à risque

 

Sources :

[1] https://www.insee.fr/fr/statistiques/4498146?sommaire=4473296

[2] https://www.statista.com/study/72154/economic-impact-of-the-coronavirus-covid-19-in-france/

[3] https://covid19-economie.banque-france.fr/

[4] https://www.oecd.org/economic-outlook/

devoteam