Promouvoir des technologies numériques inclusives 77
scientifiques et techniques ; d’autre part, que l’agriculture, la vente en gros et l’industrie sont relativement mal représentées. En complément des exercices de validation figurant dans le rapport du tandem Banque mondiale – LinkedIn, les auteurs du présent rapport ont constaté une corrélation entre les chiffres d’émigration d’Afrique subsaharienne de LinkedIn et ceux de l’OCDE (2016).
Notes 1. Les technologies numériques sont toutes plus ou moins fondées sur des combinaisons des chiffres 0 et 1 qui permettent de compresser, stocker et transmettre d’énormes quantités d’informations. Elles réduisent les coûts de recherche, de duplication, de transport, de suivi et de vérification, créant ainsi d’importantes économies d’échelle (de multiples produits connexes voient le jour), des effets de réseau (de nouveaux utilisateurs augmentent la valeur du produit pour d’autres utilisateurs) et des boucles de rétroaction (Goldfarb et Tucker, 2019). 2. Des études supplémentaires sont nécessaires pour comprendre l’importance relative de ces mécanismes et déterminer si l’adoption des technologies numériques favorisent davantage l’inclusion sociale dans les pays subsahariens à faible revenu que dans les pays à revenu élevé. 3. Banque mondiale, Indicateurs du développement dans le monde 2019. 4. Il faut aussi mentionner le fait que les produits d’export subsahariens sont moins vulnérables à l’automatisation (FMI, 2018, indice de vulnérabilité à l’automatisation des exportations par pays, cité par Brynjolfsson, Mitchell et Rock [2018]) et que la composition démographique des pays subsahariens contraste avec celle des pays développés où le vieillissement de la population encourage une automatisation (industrielle) plus importante (Acemoglu et Restrepo, 2018). 5. L’encadré 3.1, dans l’étude de Dutz, Almeida et Packard (2018), résume les résultats d’un modèle développé par Brambilla (2018) qui prolonge le modèle d’adoption des technologies numériques, axé sur la tâche à accomplir, d’Acemoglu et Autor (2011) en permettant une variation réaliste de l’efficacité de la production pour les entreprises et des différences de salaires d’une entreprise à l’autre. Ce sera résumé plus loin dans le chapitre dans l’encadré 1.2. 6. Bessen (2019) analyse la dynamique de la productivité et de la croissance de l’emploi dans l’industrie des textiles en coton, la sidérurgie et l’industrie automobile aux États-Unis et montre comment, lorsque la demande est élastique et pas encore satisfaite dans ces secteurs, une forte augmentation de la productivité s’accompagne d’une croissance encore plus forte de l’emploi, puis par un déclin de l’emploi à un stade de maturité ultérieur. Il interprète ce processus par un modèle de demande finale hétérogène qui évolue avec le temps : la baisse des prix qui accompagne l’augmentation initiale de la productivité permet à des produits excessivement chers de devenir abordables et de s’ouvrir à une consommation de masse ; ainsi se crée une demande colossale. Une fois que les énormes besoins ont été satisfaits et que la demande perd en élasticité, de nouveaux gains de productivité dans ces secteurs peuvent réduire le nombre d’emplois.
