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Revues des livres
Comptes rendus

Loipa Muñiz Duarte, Les Pratiques de modélisation macroéconomique en France entre 1950 et 1975

Théo Régniez
p. 151-158
Référence(s) :

Loipa Muñiz Duarte, Les Pratiques de modélisation macroéconomique en France entre 1950 et 1975, Classiques Garnier, 2024, 316 pages, 978-240617340-3

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Crédits : Classiques Garnier

1L’histoire de la prévision économique et de ses applications au sein de l’administration française après la Seconde Guerre mondiale a déjà fait l’objet de nombreux travaux. Que ce soit à travers les retours réflexifs des témoins de l’époque (Fourquet, 1980) ou leur réappropriation dans le cadre d’analyses socio-historiques (Angeletti, 2021 ; Terray, 2002), on dispose d’une compréhension détaillée des enjeux qui entourent l’institutionnalisation d’une expertise d’État sur la prévision économique après 1945. L’ouvrage de Loipa Muñiz Duarte sur Les Pratiques de modélisation macroéconomique en France entre 1950 et 1975 vient s’ajouter à cette littérature et propose de retracer « les conditions théoriques, administratives et politiques ayant contribué à l’émergence et l’institutionnalisation des modèles de prévision » (23). Issu d’une thèse lauréate du Prix de thèse de l’Association Charles Gide pour l’étude de la pensée économique, le livre se découpe en trois chapitres bornés chronologiquement. Une première période s’étend de 1950 à 1965 et décrit les liens entre la comptabilité nationale et les modèles macroéconomiques au sein du Service des études économiques et financières (SEEF) en amont de la création de la Direction de la Prévision (DP) en 1965 qui marque le début de la seconde période. Dans ce second temps, l’autrice détaille les premiers modèles de prévision élaborés au sein de la DP (ZOGOL et DECA). La dernière période s’ouvre avec les débuts du Groupe de recherche macroéconomique (GRM) à l’automne 1970 et se clôt lorsque ce dernier perd ses principaux membres qui quittent l’administration pour le Centre pour la recherche économique et ses applications (CEPREMAP) ou le monde universitaire.

2Avant d’entrer dans le détail et les spécificités de chacune de ces périodes, l’autrice s’arrête dans l’introduction sur une question trop souvent déconsidérée par les historiens de la pensée économique : « Qu’est-ce qu’un modèle ? ». Elle souhaite articuler trois perspectives distinctes : le modèle comme « système logico-mathématique » (définition des économistes), le modèle comme « expression d’une vision du monde définie par le modélisateur » (définition des épistémologues), et enfin le modèle comme médiateur entre la théorie et le monde réel (définition de la sociologie des sciences). Cette perspective très large répond à l’ambition assumée par l’autrice de traiter simultanément le contenu théorique des modèles et leurs usages dans le cadre des pratiques de modélisation : « Prenant comme fil conducteur l’analyse des pratiques, chaque chapitre s’attèle également à étudier les mécanismes des modèles et à discuter [leurs] principes théoriques » (37). Les matériaux mobilisés pour mener cette étude sont issus d’un travail d’archives (quarante-huit boîtes du Service des archives économiques et financières), et de treize entretiens semi-directifs dont la plupart sont accessibles en ligne à l’initiative de l’autrice.

3Le premier chapitre accorde une place importante à une « Note sur les conditions d’établissement d’une comptabilité nationale et d’un budget économique » publiée par Claude Gruson dans Statistiques et études financières en 1950 lorsqu’il était directeur du SEEF. L’autrice interroge son contenu et sa réception au sein de l’administration et du monde académique. Le modèle développé par Gruson dans cette note « dépasse la notion de comptabilité nationale et s’intéresse aux questions de la prévision macroéconomique » (80). Se démarquant de la littérature en socio-histoire de la quantification, Muñiz Duarte suggère que la prévision est considérée comme un élément important par les comptables nationaux dès les années 1950. Ce n’est pas un désintérêt pour la prévision qui limite le développement de modèles dans les premières années du SEEF, mais plutôt des obstacles liés à des lacunes statistiques et mathématiques. Bien qu’il ne soit pas mobilisé par l’autrice, on retrouve ici en creux le concept de tractabillité, développé par Béatrice Cherrier (2023), qui invite à penser les hypothèses de modélisation à l’aune des limites théoriques, empiriques et computationnelles auxquelles font face les économistes. Autre argument avancé par Muñiz Duarte, « la configuration de la communauté des économistes de l’administration constitue une contrainte forte à l’évolution de la modélisation macroéconomique en France pendant les années 1950 » (103). L’opposition des néo-marginalistes au projet développé par les comptables nationaux prive ces derniers de l’expertise mathématique et économétrique nécessaire au développement d’un modèle fonctionnel. Il faut donc attendre la création du Centre d’étude des programmes économiques (CEPE) en 1957 pour que des économistes soient suffisamment formés et approfondissent le travail de modélisation débuté par Gruson en s’ouvrant aux travaux effectués à l’étranger. Dans le même temps, le SEEF délègue la production des statistiques des comptes nationaux à l’Institut national des statistiques et des études économiques (INSEE) et se concentre sur « le chiffrement des paramètres du modèle et le perfectionnement de ses mécanismes » (105). Le chapitre se referme sur la présentation d’une communication du chef de la Division des budgets économiques du SEEF, Jacques Mayer, à la conférence de l’International Association for Research in Income and Wealth en 1961. Il y décrivait la nécessité pour la France de se doter d’un modèle économétrique opérationnel pour l’élaboration des budgets nationaux. Il regrettait cependant l’existence de limites liées au système statistique français et insistait principalement sur les obstacles techniques, ce que fait aussi l’autrice du livre. Ainsi, en dépit d’une conclusion de chapitre qui précise que « les enjeux du projet [de modélisation] dépassent la simple sphère technique de l’élaboration du budget » (110), la description qui en est faite peine à rendre compte des questions institutionnelles et politiques de cette première période.

4Le chapitre 2 est plus convaincant sur ce point. L’argumentation repose largement sur la recherche menée par Aude Terray (2002) sur la création et les premières années de la Direction de la Prévision. L’autrice rappelle le contexte institutionnel et les luttes qui opposent la DP, le Commissariat général au Plan (CGP) et l’INSEE autour de la planification et de l’expertise sur le futur de l’économie. Absentes de la première partie de l’ouvrage, les pratiques de modélisation sont ici saisies à travers une analyse des communications lors d’un colloque de 1966 et découpées en deux catégories : les « modèles économétriques » et les « modèles empiriques ». Muñiz Duarte montre ensuite que les premiers modèles économétriques de la DP comportent des « variables d’écarts » qui offrent autant de marge de manœuvre aux prévisionnistes. La possibilité de jouer sur ces variables « pour pallier les limites économétriques des modèles » (186) confirme l’intérêt d’un déplacement de l’étude des modèles à l’étude des pratiques de modélisation (Armatte et Dahan Dalmedico, 2004). La description de ces pratiques s’appuie notamment sur l’entretien mené avec l’économiste Bernard Billaudot (à l’origine du modèle DECA) et ouvre ainsi la voie à l’analyse d’un discours sur les pratiques de modélisation. Hélas, ces éléments sont rapidement noyés dans le flot d’informations sur le contenu théorique des deux premiers modèles de prévision de l’administration française qui sont présentés successivement : ZOGOL et DECA. Les vingt dernières pages du chapitre (165-185) sont consacrées à une analyse internaliste de ces modèles et de leurs différences sans que l’on soit guidé pour comprendre le lien avec la description des pratiques et du contexte institutionnel qui précède. Seules quelques lignes proposent une justification administrative au relatif échec du projet Optimix visant à rapprocher le modèle de la DP et celui du CGP.

5C’est dans le chapitre 3 que l’autrice se rapproche le plus de son ambition de lier l’analyse du contexte, celle des pratiques et celle de la théorie. Probablement portée par une plus grande quantité de matériaux de première main (les entretiens en particulier), la présentation du Groupe de recherche macroéconomique (GRM) et de ses travaux est particulièrement bien menée. Créé au sein de la DP, le GRM occupe une position à part, autonome par rapport aux activités opérationnelles et de préparation du budget. Pour la première fois, les activités de recherche sont totalement déconnectées des services de prévision et « à partir de 1972, le GRM cherche à renverser l’ordre de priorité entre aspects théoriques et opérationnels » (220). L’élaboration du modèle STAR est alors inspirée par les travaux de Kaldor et de l’école de Cambridge que les membres du GRM considèrent comme une alternative théorique à la « théorie établie » et au « consensus keynésien ». Après de longs développements théoriques qui manquent là encore de liens explicites avec la problématique générale de l’ouvrage, les mécanismes internes du modèle STAR sont laissés de côté au profit d’une analyse sociohistorique des débats entre différentes tendances au sein de la DP. Dans ce passage de l’ouvrage (à partir de la page 244), l’autrice se rapproche des objectifs affichés dans l’introduction et analyse la mise à l’épreuve du modèle et sa difficile circulation au sein de l’administration et du CEPREMAP. La perception d’échec du modèle STAR est justifiée par des raisons institutionnelles : « La séparation des tâches opérationnelles et de recherche a conduit à déconnecter l’activité des chercheurs du GRM des besoins de l’administration » (261). Mais à cela s’ajoutent l’éloignement par rapport au « consensus keynésien » considéré comme un manque de neutralité et un ensemble de problèmes techniques que l’équipe du GRM n’a pas réussi à résoudre.

6L’étude de ces trois périodes amène l’autrice à conclure sur l’existence d’une « tradition française de modélisation » dont découlent des modèles « construits dans le but d’apporter un cadre théorique cohérent lors de l’examen de scénarios de politique économique et de leur articulation avec le système de planification français » (278). Un deuxième résultat important réside dans la démonstration du « caractère auxiliaire des modèles lors de l’élaboration des prévisions économiques » (278). Sans le justifier empiriquement, Muñiz Duarte étend l’argument à l’époque contemporaine où « les modèles macroéconomiques sont perçus comme des instruments auxiliaires servant de support technique à l’établissement des prévisions et à l’analyse des politiques économiques » (279).

7Cette deuxième conclusion a de quoi surprendre. Après avoir passé de nombreuses pages à décrire le contenu théorique des équations qui composent les modèles de prévision de l’administration, l’autrice écrit : « Notre recherche pointe ainsi que les modèles macroéconomiques, comptables ou économétriques n’ont jamais été centraux dans l’établissement des prévisions » (282). Pourquoi donc passer autant de temps à décrire le contenu des modèles s’ils ne jouent pas un rôle aussi important que d’autres pratiques de modélisations « plus parcellaires » et moins ambitieuses ? Initialement en quête d’un « juste équilibre entre l’étude des idées et des pratiques » (37), l’autrice fait pencher la balance du côté des théories et ne parvient pas à tenir dans une même problématisation les usages concrets et les enjeux théoriques de ces premières expérimentations. Il me semble que cette difficulté provient d’un manque de précision sur deux éléments clefs.

8Les acteurs étudiés ne font pas l’objet d’une délimitation très claire, ce que l’on retrouve particulièrement dans le recours à l’idée d’une « communauté des économistes » qui n’est jamais définie. Muñiz Duarte mentionne à plusieurs reprises les différences au sein de cette communauté, que ce soit entre les néo-marginalistes et les comptables nationaux ou entre les universitaires et les économistes d’administration. Cependant, on ne perçoit pas exactement ce qui les relie et le rapport des économistes de la DP au monde académique n’est pas frontalement abordé. Plus généralement, le livre prétend s’intéresser aux pratiques de modélisation macroéconomique en France mais laisse de côté un acteur important qui n’est pas mentionné une seule fois dans l’ouvrage : la Banque de France. Pourquoi exclure sans justification les économistes de la Banque de France de la communauté décrite ?

9La trajectoire des principaux acteurs est renvoyée à des notes de bas de page et ne sert pas une argumentation qui tend dès lors à homogénéiser l’ensemble des acteurs en présence. Or, s’intéresser aux pratiques de modélisation suppose d’interroger la relation qu’entretiennent les économistes avec leurs modèles et plus largement leur rapport à la modélisation qui se construit au fil de leur formation et de leur socialisation professionnelle (Pilmis, 2018). En réalité, au fil de la lecture de l’ouvrage les acteurs se trouvent agrégés et homogénéisés dans cette « communauté des économistes » aux contours flous. Les économistes n’importent que dans la mesure où le modèle et ses équations existent à travers eux. La communauté semble articulée uniquement dans cette relation aux différents modèles sans que les positionnements de chacun ne soient remis dans le contexte de leur trajectoire. Cette approche centrée sur les modèles se retrouve dans la forme, puisque les modèles sont dotés d’une agentivité propre et sujet de verbes d’action : ils « acceptent », « conservent », « fournissent » etc.

10Cette orientation est tout à fait intéressante et aurait pu faire l’objet de développements passionnants si l’autrice avait réellement suivi son ambition initiale d’ouvrir un dialogue entre l’histoire de la pensée économique et la sociologie des sciences. Mais c’est là un second problème majeur de l’ouvrage. L’introduction présente un cadre théorique restreint que l’on ne retrouvera plus dans la suite du texte qui restera à une échelle très descriptive. Il faut aussi noter l’absence de références classiques, que ce soient les premières applications de la sociologie des sciences à la prévision économique (Evans, 1997) ou l’historiographie internationale sur le sujet (Fritsche et al., 2020). Par ailleurs, les travaux qui traitent de la prévision économique sur des périodes plus contemporaines, comme ceux d’Olivier Pilmis (2018, 2020) et de Werner Reichmann (2013), auraient grandement aidé l’autrice à développer son argument sur le (non) recours aux modèles dans les processus de prévision. Et même si l’on admet que l’objectif du livre est plutôt de décrire l’évolution des modèles et des pratiques de modélisations au-delà des enjeux opérationnels, il me semble que les travaux de Yuval Yonay et Daniel Breslau (2006) sur la construction de modèle en milieu académique auraient fourni un prisme de comparaison très riche. L’absence de cadre théorique s’avère encore plus frustrante lorsque l’autrice semble paraphraser des résultats théoriques connus et éprouvés. Par exemple : « Nous considérons que la réception du modèle dépend du compromis que l’outil réussit à construire entre les représentants de ces trois groupes. De même, il faut prendre en compte que ces groupes n’ont pas le même poids lors de l’évaluation de l’outil. Le poids de chaque groupe est proportionnel à son pouvoir au sein de l’administration. De ce fait, le critère du groupe dominant peut s’imposer sur les autres au moment de juger le modèle. » (259). Cette intuition invite à un dialogue avec la sociologie de l’administration et de l’action publique, mais celui-ci n’est pas mené dans l’ouvrage et aucune référence n’est discutée. Le lecteur n’aura pas plus d’informations sur ce qui oriente le pouvoir et la domination entre ces groupes. En effet, les luttes institutionnelles sont elles aussi présentées de manière très descriptive, de sorte que l’on ne peut jamais vraiment faire ressortir des logiques claires et généralisables derrière les choix de modèle.

11La Bibliothèque de l’économiste de Classiques Garnier se dote d’un ouvrage empiriquement riche qui aide à mieux cerner les modèles de prévision utilisés dans les administrations françaises entre 1950 et 1975. Dans la lignée des histoires administratives éditées par l’Institut de la gestion publique et du développement économique, ce travail reste cependant très descriptif. Au-delà des effets d’annonce, il ne nous apprend finalement pas grand-chose des pratiques de modélisation concrètes. Si l’autrice estime que les pistes de recherche se situent du côté des mécanismes d’intégration financière dans les modèles, les limites de l’ouvrage énoncées ici invitent plutôt à orienter les futures recherches sur l’extérieur des modèles macroéconomiques. Comme le reconnaît l’autrice, « l’activité routinière qui est celle de la prévision dépend en grande mesure d’outils plus parcellaires tels que les tableaux de la comptabilité nationale et les indicateurs de conjoncture » (282). C’est probablement dans l’analyse de ces instruments extérieurs aux modèles que se trouve une fenêtre de dialogue plus convaincante avec la sociologie et l’histoire des sciences.

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Bibliographie

Angeletti, Thomas. 2021. How Economics Frames Political Debates: Macroeconomic Forecasting in the French Planning Commissions. Socio-Economic Review, 19(2): 635‑657.

Armatte, Michel et Amy Dahan Dalmedico. 2004. Modèles et modélisations, 1950-2000  : Nouvelles pratiques, nouveaux enjeux. Revue d’histoire des sciences, 57(2): 243-303.

Cherrier, Béatrice. 2023. The Price of Virtue : Some Hypotheses on How Tractability Has Shaped Economic Models. Œconomia. History, Methodology, Philosophy, 13(1): 23-48.

Evans, Robert. 1997. Soothsaying or Science? : Falsification, Uncertainty and Social Change in Macroeconomic Modelling. Social Studies of Science, 27(3): 395‑438.

Fourquet, François. 1980. Les Comptes de la puissance. Histoire de la comptabilité nationale et du plan. Paris : Editions Recherches.

Fritsche, Ulrich, Roman Köster et Laetitia Lenel (eds). 2020. Futures Past. Economic Forecasting in the 20th and 21st Century. Bern : Peter Lang.

Pilmis, Olivier. 2018. Un futur antérieur. Le rapport aux données dans le travail de prévision économique. Revue Francaise de Socio-Economie, 21(2): 59‑76.

Pilmis, Olivier. 2020. The Dynamics of Expectations: A Sequential Perspective on Macroeconomic Forecasting. In Ulrich Fritsche, Roman Köster et Laetitia Lenel (eds), Futures Past. Economic Forecasting in the 20th and 21st Century. Bern : Peter Lang, 163‑190.

Reichmann, Werner. 2013. Epistemic Participation: How to Produce Knowledge about the Economic Future. Social Studies of Science, 43(6): 852‑877.

Terray, Aude. 2002. Des francs-tireurs aux experts. L’organisation de la prévision économique au ministère des Finances, 1948-1968. Paris : Institut de la gestion publique et du développement économique.

Yonay, Yuval et Daniel Breslau. 2006. Marketing Models: The Culture of Mathematical Economics. Sociological Forum, 21(3): 345‑386.

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Pour citer cet article

Référence papier

Théo Régniez, « Loipa Muñiz Duarte, Les Pratiques de modélisation macroéconomique en France entre 1950 et 1975 »Œconomia, 15-1 | 2025, 151-158.

Référence électronique

Théo Régniez, « Loipa Muñiz Duarte, Les Pratiques de modélisation macroéconomique en France entre 1950 et 1975 »Œconomia [En ligne], 15-1 | 2025, mis en ligne le 01 mars 2025, consulté le 13 décembre 2025. URL : http://journals.openedition.org/oeconomia/18451 ; DOI : https://doi.org/10.4000/14q2k

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Auteur

Théo Régniez

 

 

 

Université Paris-Dauphine. theo.regniez@dauphine.eu

 

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Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont susceptibles d’être soumis à des autorisations d’usage spécifiques.

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