Notes

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.

7. Les informations de ce paragraphe proviennent d’une étude de la Banque mondiale (2019a), qui exploite des données de la GSMA (2018) et de l’Union internationale des télécommunications (base de données 2018 sur les indicateurs des télécommunications/TIC dans le monde). 8. Données de l’Union internationale des télécommunications (base de données 2018 sur les indicateurs des télécommunications/TIC dans le monde). 9. Certaines études montrent par exemple que les investissements dans les technologies numériques et leur utilisation contribuent plus fortement à la productivité et à la croissance des revenus aux États-Unis que dans l’Union européenne (voir Bloom et al., 2010 ; Pilat et Lee, 2001). 10. Voir le site Internet de Safaricom : https://www.safaricom.co.ke/. 11. Les compétences numériques considérées, telles que les définit LinkedIn, sont : l’animation, l’intelligence artificielle, le cloud computing, le matériel informatique, la science des réseaux, la cybersécurité, la science des données, les technologies de stockage d’information, la conception d’outils de programmation, l’habileté numérique, les progiciels, la programmation de jeux vidéo, le graphisme, l’interaction homme-machine, le développement d’applications mobiles, les sciences numériques, les réseaux sociaux, le cycle de développement de logiciels, le test informatique, le support technique et la programmation Web. 12. L’UNESCO définit l’habileté numérique comme l’aptitude à accéder à des informations, à les traiter, les comprendre, les intégrer, les communiquer, les évaluer et à en créer, en toute sécurité et correctement, au moyen d’appareils numériques et de technologies en réseau, en vue de pouvoir participer à la vie économique et sociale. Elle recouvre plusieurs compétences que l’on appelle diversement : alphabétisme informatique, littératie informationnelle, usage des médias. 13. L’OCDE souligne que les compétences informatiques ne suffisent pas pour pouvoir s’épanouir dans l’économie numérique. Une grande diversité de compétences complémentaires sont nécessaires, à commencer par de solides compétences en lecture, écriture et calcul, mais aussi de bonnes compétences socio-émotionnelles pour pouvoir travailler en équipe et s’adapter. 14. Les données sur l’accès à Internet, à la téléphonie mobile et au réseau électrique proviennent des Indicateurs du développement dans le monde de la Banque mondiale. 15. Pour en savoir plus sur la Reshoring Initiative, consultez http://www.reshorenow .org/. 16. Ils ont calculé qu’une augmentation de 10 % de l’automatisation dans les industries des pays développés accroît non seulement leurs exportations vers les pays en développement de 11,8 % mais aussi leurs importations en provenance de ces pays de 6,1 %. Ils expliquent que l’automatisation baisse les coûts de production des pays développés, par rapport aux coûts de production à l’étranger, et les rend ainsi plus compétitifs. L’automatisation permet donc aux pays développés d’augmenter leur production et d’accroître leurs importations de biens intermédiaires en provenance des pays en développement. Les auteurs mesurent l’automatisation en étudiant le rapport entre le nombre moyen de robots et le nombre d’heures travaillées entre 1993 et 2015, en se basant sur des données de la Fédération internationale de la robotique.