technologies

disposant de meilleures technologies ont tendance à être plus productives et à bénéficier d’opportunités d’expansion de la production et de l’emploi.

Dans le cadre des fonctions générales de l'entreprise, les entreprises dont la croissance de l’emploi est plus rapide ont tendance à utiliser des technologies plus avancées pour effectuer des tâches internes à l’entreprise. Lorsque l’association entre l’adoption de la technologie et la croissance de l’emploi pour des fonctions générales spécifiques à la marge d’utilisation intensive est analysée, une association positive et statistiquement significative est trouvée pour toutes les fonctions. Il est intéressant de noter que les utilisations des technologies numériques internes à l’entreprise pour l’administration commerciale et la planification de la production sont associées à une croissance moyenne des emplois plus élevée que les utilisations des technologies numériques externes à l’entreprise pour l’approvisionnement en amont et le marketing en aval, les ventes et les méthodes de paiement (figure 3.15). Cette constatation pourrait s’expliquer en partie par ce dernier exigeant un écosystème d’adoption plus étendu et plus efficace, incluant d’autres entreprises en amont et en aval et des particuliers en tant qu’utilisateurs.

En outre, l’adoption de technologies plus sophistiquées est associée à une augmentation disproportionnée des travailleurs de la production et des services par rapport aux professions hautement qualifiées. Pour étudier cette relation, la corrélation entre l’indice technologique et les changements dans la composition des compétences de l’entreprise sur la base des professions existantes en 2016 et 2018 est analysée. L’indicateur de l’intensité de compétences élevées est la part du personnel hautement qualifié (PDG et cadres, professionnels et techniciens) par rapport au total des travailleurs, qui comprend également les professions peu qualifiées (employés de bureau, ouvriers de la production et des services). Les différences de cette part entre 2016 et 2018 sont utilisées comme variable dépendante. La figure 3.16a montre une

FIGURE 3.16

Évolution de la part des professions hautement qualifiées et l’adoption des technologies

a. Modèle 1 : Évolution de la part des professions hautement qualifiées et des technologies, en fonction du nombre initial de travailleurs b. Modèle 2 : Évolution de la part des professions hautement qualifiées et des technologies, sous réserve de variables supplémentaires

Variation de la part des professions hautement qualifiées (points de pourcentage) 0,05

0,00

–0,05

–0,10

–0,15 –0,01

FGE EXT –0,06 –0,02

–0,04

FGE INT FSS EXT FSS INT Variation de la part des professions hautement qualifiées (points de pourcentage) 0,05

0,00

–0,05

–0,10 –0,01

–0,07 –0,02

–0,04

FGE EXT FGE INT FSS EXT FSS INT

Source : Cirera et al. (2021). Note : Estimations ponctuelles à des intervalles de confiance de 5 %. Les résultats des moindres carrés ordinaires sont présentés pour l’association entre la part des professions hautement qualifiées entre 2018 et 2016 et les mesures technologiques. Les coefficients se réfèrent aux mesures technologiques pour les FGE et les FSS dans les marges extensive (EXT) et intensive (INT). Les modèles 1 et 2 contrôlent le logarithme du nombre initial de travailleurs en 2016. Le modèle 2 tient également compte des groupes d’âge des entreprises, du secteur, de la région, de la multinationale et du statut d’exportateur.

association négative entre les changements dans l’intensité de compétence et le niveau de technologie, en tenant compte de la taille initiale de l’entreprise. Les résultats sont statistiquement significatifs à 95 % de confiance pour la marge intensive de FGE et sont cohérents avec le contrôle des groupes d’âge de l’entreprise, du secteur, de la région, de la multinationale et du statut d’exportation (figure 3.16b). Ces associations n’impliquent pas une relation de cause à effet entre la technologie et l’intensité de compétences, mais elles suggèrent qu’en moyenne, les entreprises ayant des niveaux de technologie plus sophistiqués génèrent plus d’emplois et sont plus susceptibles d’augmenter la part des travailleurs non qualifiés dans leur masse salariale.

Les micro-entreprises informelles sont aussi une source davantage d’emplois de qualité

On peut se faire une idée des modèles d’adoption et des avantages liés à l’emploi des technologies numériques pour les micro-entreprises informelles en examinant les réponses de l’enquête After Access Business Survey de Research ICT Africa (RIA).25 L’enquête RIA couvre un échantillon national de micro-entreprises dans neuf pays d’Afrique subsaharienne.26 Sur les 517 entreprises interrogées au Sénégal, plus de 95 % sont des micro-entreprises, employant cinq salariés à plein temps ou moins : 52 % des entreprises sont des entreprises indépendantes sans employés (dont 22 % ont des membres de la famille non rémunérés, ce qui justifie le terme d’entreprises familiales), 33 % emploient un ou deux employés à temps plein, 11 % emploient de trois à cinq employés à temps plein et seulement 4 % des entreprises (soit 20 entreprises) emploient plus de cinq employés. Plus de 90 % sont informelles dans le sens où elles n’ont pas les quatre indicateurs de formalité utilisés dans cette enquête, à savoir être enregistré auprès d’une autorité locale ou d’une municipalité, être enregistré auprès de l’administration fiscale nationale, payer des taxes locales ou municipales (timbres fiscaux), et être enregistré pour la TVA nationale ou la taxe sur les ventes : plus précisément, 56 % sont totalement informelles (n’ayant aucun de ces indicateurs), 37 % semi-formelles (un à trois indicateurs), et 7 % formelles (les quatre indicateurs).27 Par rapport à l’enquête ATE, les entreprises de la RIA sont beaucoup plus petites : alors que l'ATE couvre les entreprises d’au moins 5 salariés et que le nombre moyen de salariés est de 29, il est de 1 dans l’enquête de la RIA. La composition sectorielle est également très différente. Alors que 38 % des entreprises de l'ATE sont dans le secteur manufacturier (avec un accent sur la transformation alimentaire et l’habillement), 57 % des micro-entreprises informelles sont dans le commerce (principalement au détail, mais aussi en gros). Les micro-entreprises informelles sont également plus jeunes : alors que l’âge moyen des entreprises ATE est de 17 ans, il est de 8 ans dans l’enquête de la RIA (l’âge moyen est de 10 ans pour le reste de l’ASS).

Les micro-entreprises informelles sont encore plus à la traîne en termes d’adoption des technologies numériques, ce qui signifie inversement qu’il existe un plus grand potentiel de mise à niveau technologique et d’apprentissage continu, de productivité, de ventes (y compris à l’exportation) ainsi que d’augmentation des emplois pour les entreprises capables de franchir l’obstacle de la qualité et de rejoindre l’économie moderne. Alors que 30 % des grandes entreprises en moyenne (et 28 % des grandes entreprises informelles) utilisent des