L'IA au service de la planification, de l'accès et de la mesure statistiques

Le Centre de statistique d'Abou Dhabi (SCAD) a participé au forum KEZAD 2026, organisé au centre national des expositions d'Abou Dhabi (ADNEC). L'agence WAM en a rendu compte, et Emarat Al Youm a repris l'information le 15 octobre 2026. Le centre y a présenté « Suhail », décrit comme l'« assistant du portefeuille statistique ». Cet agent d'IA aide les entités gouvernementales et les entreprises industrielles à traduire leurs priorités et leurs exigences opérationnelles en besoins statistiques précis. Il fonctionne sous la supervision d'équipes qualité spécialisées.

Selon le directeur général, Abdullah Ghareeb Al Qamzi, le centre relie ainsi la planification statistique aux besoins des utilisateurs grâce à un usage responsable de l'IA. Précisons que Suhail sert à identifier des besoins et ne produit pas de statistiques.

Le centre a également présenté deux autres outils. L'initiative « Données pour le bien public » organise un échange sécurisé et responsable de données entre l'administration et le secteur privé, dans le respect de la confidentialité. La plateforme numérique « Bayan » propose des tableaux de bord interactifs et des rapports officiels sur la performance économique, la population et le marché du travail.

Le FMI a publié le 10 mars 2026 son document départemental n° 26/04, « StatGPT: AI for Official Statistics ». Ses auteurs sont James Tebrake, El Bachir Boukherouaa, Jeff Danforth et Nivashini Harikrishnan, dans le cadre d'une initiative du département des statistiques du FMI. Selon le document, les outils d'IA générative grand public, comme ChatGPT ou Gemini, synthétisent bien les textes mais restituent mal les statistiques officielles. Ils fournissent souvent des chiffres « dangereusement plausibles mais faux ».

StatGPT ne demande pas aux grands modèles de langage de produire des statistiques. Il s'en sert pour générer des requêtes structurées vers les API des instituts statistiques officiels, ce qui permet de récupérer le chiffre publié exact.

Le document propose une feuille de route vers des statistiques officielles prêtes pour l'IA. Elle repose sur trois axes : un accès ouvert aux données par des API, des normes de métadonnées enrichies et une gouvernance des données renforcée. L'objectif est que les statistiques officielles restent la référence et conservent la confiance du public. Le document est téléchargeable gratuitement en PDF sur le site du FMI.

L'Office national de la statistique de l'Inde (MoSPI) a lancé le 6 février 2026 un serveur bêta pour son portail eSankhyiki. Ce serveur repose sur le Model Context Protocol (MCP). Les utilisateurs peuvent ainsi connecter leurs outils et assistants d'IA directement aux données officielles, sans avoir à télécharger ni à remettre en forme des fichiers.

Sept jeux de données sont disponibles au lancement : l'enquête périodique sur la population active, l'indice des prix à la consommation, l'enquête annuelle sur l'industrie, l'indice de la production industrielle, les statistiques des comptes nationaux, l'indice des prix de gros et les statistiques environnementales. Cette initiative montre comment rendre la diffusion des statistiques officielles « prête pour l'IA ».

PARIS21 Academy est la plateforme d'apprentissage en ligne gratuite de PARIS21, destinée à la communauté statistique. Elle propose des cours interactifs à suivre à son propre rythme, ainsi que des modules de renforcement des compétences.

Parmi les thèmes abordés figurent la planification des données et la communication des données. Les contenus sont accessibles à tout moment, sans calendrier ni date limite. Ils peuvent donc s'intégrer facilement aux plans de formation, qu'ils soient individuels ou destinés à toute une équipe.

Le Bureau of Economic Analysis (BEA) des États-Unis a publié le 2 octobre 2026, dans le Survey of Current Business, la note « AI Utilization and Changes in Economic Performance ». Elle s'appuie sur un document de travail de Tina Highfill et Jon D. Samuels (BEA) et de Christos A. Makridis (Gallup, Arizona State, Stanford). La note croise trois sources : l'usage de l'IA déclaré par les travailleurs du panel Gallup, l'adoption déclarée par les employeurs dans l'enquête BTOS du Census Bureau, et des données LEHD et du BEA sur l'emploi, les revenus et la production réelle.

La part des travailleurs déclarant utiliser l'IA est passée d'environ 20 % à la mi-2023 à près de 50 % début 2026. L'usage fréquent est passé d'environ 10 % à plus de 25 %. Sur une période comparable, l'adoption déclarée par les employeurs est passée d'environ 4 % à 18 %. Les estimations fondées sur les travailleurs dépassent celles fondées sur les employeurs de 15 à 32 points de pourcentage. Pourtant, d'un secteur à l'autre, les deux mesures restent fortement corrélées (0,93).

Les croisements État-secteur où les travailleurs utilisent davantage l'IA ont connu une croissance plus forte de la production réelle après 2020. Les écarts d'emploi sont généralement positifs, mais estimés avec moins de précision. Le BEA signale un possible lien de causalité inverse et présente ce travail comme une première étape d'un projet de mesure plus large.