# La prise en compte de la qualité dans les enquêtes auprès des entreprises

Philippe Brion

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Philippe Brion. La prise en compte de la qualité dans les enquêtes auprès des entreprises. Courrier des Statistiques, 2005, 115, pp.41-48. hal-05485937

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# La prise en compte de la qualité dans les enquêtes auprès des entreprises

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Philippe Brion*

Depuis longtemps, le système français de statistique publique, lorsqu'il réalise des enquêtes auprès des entreprises, aborde les questions de qualité à diverses étapes des processus d'enquête. Mais ce n'est que depuis quelques années que ces questions ont été formalisées de manière plus importante, en particulier sous l'impulsion d'Eurostat. Aujourd'hui, il manque pourtant une dimension qui, inscrivant ces aspects dans une vision globale, permettrait de hiérarchiser les priorités en terme de qualité. Quelques pistes pour l'avenir sont alors proposées.

Plusieurs articles du *Courrier des statistiques* ont abordé récemment la question de la qualité (Rivière 1999 et 2003). Les papiers sont nombreux sur le sujet, ainsi que les séminaires ou colloques, nationaux ou internationaux. Au-delà de l'affichage d'une volonté de mieux prendre en compte cet aspect dans les productions statistiques, est-il possible de dresser un état des lieux des pratiques concrètes concernant la qualité dans les enquêtes réalisées par le système statistique public auprès des entreprises, et d'en décrire les perspectives d'évolution à moyen terme ?

Pour se positionner par rapport à un sujet aussi complexe et pouvant être approché de différentes manières, il est important de définir une grille d'analyse *a priori*. On se référera ici aux sept composantes de la qualité définies par Eurostat (Eurostat, 2000), à savoir la pertinence, la précision, les délais, la disponibilité, la comparabilité (temporelle ou géographique), la cohérence et la complétude (au sens où l'on couvre l'ensemble des besoins). Cette liste montre une volonté de ne pas se limiter à la seule composante technique (précision), et de se placer ainsi du point de vue de l'utilisateur. Cependant, elle n'aborde pas les questions de coût, qui sont évidemment fondamentales vues du côté du producteur et auxquelles il est essentiel de s'intéresser ici. Par ailleurs, cet article sera essentiellement centré sur les statistiques structurelles d'entreprises<fnref n="1" />.

Les responsables des différents outils statistiques, en particulier

des enquêtes menées auprès des entreprises, n'ont bien évidemment pas attendu la mise en avant récente des concepts liés à la qualité pour chercher à améliorer les processus de production. Ils ont en effet mené des travaux à différents niveaux : méthodes statistiques et outils associés, aspects « légaux » liés à la mise en place des enquêtes (avis d'opportunité, comité du label), diffusion des résultats, ou encore développement d'une culture méthodologique au sein de la communauté des statisticiens d'entreprises.

## Les méthodes statistiques

Elles interviennent principalement à deux niveaux : sélection de l'échantillon, et traitement de l'enquête ; elles visent en particulier à améliorer la précision des résultats (à contrainte de coût fixée).

Les méthodes d'échantillonnage utilisées pour les enquêtes auprès des entreprises sont en général des méthodes classiques et bien maîtrisées : tirages stratifiés à un seul degré, en raison du mode d'enquête, postal, qui ne nécessite pas de « concentrer » les enquêtes sur des zones géographiques. La base de sondage s'appuie sur le répertoire d'entreprises SIRENE. La qualité des échantillons est assurée au travers d'un choix adéquat des critères de stratification et de l'allocation des questionnaires entre les strates. Cependant, un autre point est à prendre en compte pour la bonne réussite de l'enquête : la charge

statistique pesant sur les entreprises. Au-delà de la mise au point du questionnaire qui constitue une étape fondamentale pour obtenir un bon taux de réponse, et plus encore une réponse pertinente, les statisticiens d'entreprises ont donc développé des méthodes spécifiques de coordination d'échantillons, de façon à ce que les échantillons d'enquêtes différentes se recouvrent le moins possible<fnref n="2" /> (Cotton & Hesse, 1992 ; Laflamme & Rivière, 1996). Cette coordination concerne essentiellement les catégories de petites et moyennes entreprises, les grandes unités se trouvant classées dans des strates qui font souvent l'objet d'une enquête exhaustive.

Le traitement des enquêtes constitue un deuxième aspect sur lequel un savoir-faire a été développé, en particulier pour les enquêtes annuelles d'entreprises (EAE). La quatrième génération des EAE (EAE4G) a permis de rendre le traitement des questionnaires plus efficace, par l'intermédiaire d'une méthode de contrôle et redressement

<footnote>* Philippe Brion est administrateur de l'Insee, chef de la Division harmonisation d'enquêtes auprès des entreprises, au sein du Département système statistique d'entreprises de l'Insee. Il a été auparavant chef de la Division études et méthodes statistiques pour le développement, et de la Division agriculture.</footnote>

<footnote n="1">1. Les aspects spécifiques des statistiques infra-annuelles nécessitent de mettre l'accent sur certains points, comme les délais ou l'ampleur des révisions. Concernant les enquêtes de branche menées sur l'industrie et dont la réalisation, pour certaines, est déléguée à des organisations professionnelles, il existe une charte de qualité définissant un certain nombre d'engagements à respecter par celles-ci.</footnote>

<footnote n="2">2. Dans certains cas, on cherche au contraire à ce que le recouvrement entre deux échantillons soit maximum, afin d'exploiter conjointement les données des deux enquêtes.</footnote>
des données originales (voir Bonnans & Raulin, 1996, pour les travaux méthodologiques préparatoires). Sans entrer ici dans les détails de la méthode, on peut indiquer que l'idée centrale est de chercher des preuves de cohérence interne au questionnaire, en affectant une « note qualité » à chaque variable, résultat des différents contrôles auxquels elle a été soumise (contrôle de cohérence avec une autre variable, contrôle comptable, contrôle temporel si on dispose de la donnée de la même entreprise pour l'année précédente, etc.) On opère alors, au travers de l'application informatique de traitement et si la note d'une variable est jugée insuffisante, une tentative d'imputation de la donnée, laquelle est ensuite à nouveau soumise aux contrôles (Mauguin, 2004 ; Rivière 1996 ; Raulin, 1995). L'objectif est ainsi d'avoir un processus le plus automatisé possible et de concentrer le travail de reprise manuelle sur les cas pour lesquels ce processus n'a pu aboutir ; l'impact du redressement des données sur des agrégats pré-définis est également pris en compte pour demander une expertise manuelle sur certains questionnaires.

Pour procéder de la sorte, il est nécessaire de définir une hiérarchie des variables : on va réaliser le contrôle-redressement d'un premier groupe de variables, dont les valeurs seront alors figées, et on s'appuiera sur ces valeurs éventuellement redressées pour contrôler et redresser en cascade d'autres groupes de variables. *In fine*, on aboutit à un indicateur synthétique orientant le travail à faire sur le questionnaire. Les gestionnaires d'enquête vont s'appuyer sur cette synthèse pour opérer le travail de reprise des questionnaires.

Concernant l'évolution d'une statistique pour un secteur donné, on peut se constituer des filets de sécurité supplémentaires en effectuant des contrôles se situant à un niveau agrégé, dits macro-contrôles, ainsi que des estimations d'évolutions distinguant ce qui est dû aux entreprises pérennes, à celles qui ont cessé leur activité, et aux nouvelles unités.

À côté des EAE, qui constituent l'opération structurelle de référence, on trouve des enquêtes thématiques : elles sont réalisées sur des échantillons plus légers et le contenu de leurs questionnaires est en général plus qualitatif que quantitatif. Les méthodes de traitement de ces enquêtes sont souvent moins élaborées que celles des EAE, le nombre de variables – et donc de contrôles – étant plus limité. Des travaux ont été menés ces dernières années pour mettre au point des méthodes adaptées à ces enquêtes qui ne soient pas une simple reproduction des méthodes utilisées pour les EAE : ces dernières ont en effet un tel poids chez les statisticiens d'entreprises qu'elles ont pu occulter l'existence de méthodes alternatives. En particulier, des méthodes de calage ont été utilisées pour prendre en compte les non-réponses aux enquêtes (Brion, Caron & Pietry-Bessy, 2005 ; Caron, 2002 ; Guannel & Lhomme, 2002).

Enfin, la mise en commun des méthodes au sein de la communauté des statisticiens d'entreprises de l'Insee et des services statistiques ministériels est aussi un facteur de qualité ; elle s'opère au niveau des tirages d'échantillon et des méthodes de traitement d'enquêtes, mais également de la prise en compte des restructurations d'entreprises, pour lesquelles un outil, CITRUS, a été mis en place pour centraliser la récupération et le traitement des informations sur le sujet (Beauvois, 2000).

## Le rôle du comité du label

Lors de la préparation d'une enquête, le CNIS<fnref n="3" /> joue un rôle fondamental, à deux niveaux : par l'avis d'opportunité qui est donné, et *via* l'examen du dossier par le comité du label.

Les formations du CNIS, qui examinent les projets d'enquête pour donner les avis d'opportunité, constituent un point de validation de la pertinence d'une enquête et vérifient également que les projets d'enquêtes ne font pas double emploi avec des opérations existantes.

Les composantes d'Eurostat « pertinence » et « complétude » sont ainsi abordées à ce niveau.

Le passage en comité du label constitue un second point de validation de la qualité : le comité décerne en effet un label de qualité statistique et d'intérêt général au vu de l'examen du dossier présenté. L'examen de ce dossier par le comité permet de « contrôler » différents aspects techniques : contenu de l'enquête par rapport aux objectifs assignés, champ de l'enquête, plan de sondage, questionnaire et lettres d'accompagnement, calendrier général, y compris pour les publications prévues. Les membres du comité sont particulièrement sensibles à la question de la charge statistique pesant sur les entreprises (et donc à la taille de l'échantillon ainsi qu'à la coordination éventuelle avec d'autres échantillons d'enquête), à l'existence d'un comité de concertation comprenant des représentants des entreprises, et aux tests du questionnaire en grandeur réelle. Sur ce dernier point, on observe souvent que la version finale du questionnaire résulte d'une procédure en trois étapes : mise au point en interne d'une première version (par un comité de pilotage rassemblant les services statistiques concernés), soumise dans un deuxième temps au comité de concertation et donc à l'avis de professionnels du domaine, enfin, test par le réseau des enquêteurs de l'Insee auprès des entreprises<fnref n="4" /> et parfois par des gestionnaires d'enquête. Chacune de ces étapes est importante à plusieurs titres : pour enrichir le questionnaire, l'élaguer des parties qui ne « passent » pas bien auprès des entreprises, et pour revoir son architecture d'ensemble.

<footnote n="3">3. Conseil national de l'information statistique.</footnote>

<footnote n="4">4. Les questionnaires des enquêtes nouvelles sont testés avec une contribution importante du réseau des enquêteurs auprès des entreprises. Celui-ci procède également aux relances des grandes entreprises non-répondantes pour un certain nombre d'enquêtes, et réalise de manière plus ponctuelle des enquêtes par visite (c'est le cas, par exemple, pour la partie de l'enquête sur les points de vente relative aux entreprises de plus de quarante magasins qui a été réalisée en 2005).</footnote>
Le comité du label n'existe que depuis une dizaine d'années mais sa mise en place a fortement contribué à améliorer la qualité des enquêtes. D'une part, la structure-type du dossier présenté au comité, constitue une sorte de « check-list » de points à vérifier par le responsable de l'enquête avant le démarrage de celle-ci ; d'autre part, le passage obligatoire devant le comité évite le développement d'opérations plus ou moins sauvages. Enfin, c'est le comité du label qui décide si l'enquête sera obligatoire ou non, avec un impact fort sur les taux de réponse, en raison de la procédure de contentieux appliquée aux entreprises non répondantes quand l'enquête est obligatoire.

## L'apport de la diffusion des résultats

Produire les résultats d'une enquête est une opération toujours riche d'enseignements sur la qualité : cette étape est souvent celle où l'on est obligé de constater que certains aspects de l'enquête ont été réussis et d'autres moins. Il arrive parfois que l'on observe seulement à cette étape que telle variable a été trop mal comprise par les répondants pour qu'on puisse publier des résultats la concernant. Le bilan qu'il est nécessaire de tirer est important pour les opérations suivantes, particulièrement dans le cas d'enquêtes périodiques. On reviendra plus loin sur ce point. La question de la cohérence des statistiques produites vis-à-vis d'autres informations existantes est également posée à ce stade.

La diffusion des résultats est l'occasion, pour les responsables d'enquêtes, d'endosser le point de vue de l'utilisateur, ce qui n'est pas nécessairement naturel pour eux. Sur ce point, la mise à disposition d'informations au travers de la base de données ALISSE (base de

données structurelles d'entreprises disponible sur le site web de l'Insee), a obligé les responsables de différentes enquêtes, en particulier les EAE réalisées à l'Insee et dans différents ministères (SESSI, SCEES, SESP<fnref n="5" />), à converger vers une plus grande harmonisation des définitions utilisées. De ce point de vue, la diffusion constitue un aiguillon vers une plus grande comparabilité : on avait auparavant une juxtaposition d'opérations menées de façon indépendante, sans volonté *a priori* de mettre en regard les résultats, et des progrès ont été réalisés dans l'harmonisation des données produites, même si celle-ci n'est pas totale.

Enfin, les entreprises ayant participé à l'enquête ne doivent pas être oubliées : un des engagements de la démarche « statistique publique et entreprise » est celui de la contrepartie. Ainsi, des « restitutions de résultats » sont-elles envoyées à chaque entreprise, sous forme de fiches présentant les résultats de la catégorie à laquelle elle appartient, et lui permettant ainsi de se situer à l'intérieur de celle-ci. Cette pratique est particulièrement importante dans le cadre d'enquêtes répétées chaque année car elle contribue à une meilleure visibilité de l'opération et, par là-même, à une « fidélisation » des entreprises interrogées.

## Au-delà des méthodes, la composante humaine...

La prise en compte de la qualité dans les opérations passe par la prise en compte de différents éléments à tous les niveaux des équipes : mise au point et diffusion de méthodes statistiques pour les cadres responsables d'enquêtes, utilisation de méthodes de traitement appropriées par les équipes de gestionnaires, mais également, pour la hiérarchie en charge des opérations, passage d'un point de vue « linéaire », où l'on cherche à enchaîner des tâches réalisées de la manière la plus parfaite possible, à un point de vue « global » où l'on cherche à avoir une vision d'ensemble de la qualité, avec des

indicateurs quantifiés permettant de faire des choix entre différentes options possibles.

Dans ce cadre, la mise en place en 2000 d'une structure-type de rapport qualité a constitué une étape importante (Rivière, 2000). Cette structure-type est constituée d'une fiche standard de quatre pages et d'une partie libre donnant des commentaires sur la fiche ainsi qu'une description des méthodes utilisées.

Les principaux points abordés dans la fiche sont relatifs à l'organisation générale de l'enquête, son calendrier, les outils et bases de données utilisés, l'échantillon, la réalisation de l'enquête (avec en particulier des indicateurs quantifiés sur les taux de non-réponse totale et partielle), la précision des résultats obtenus (coefficients de variation des estimations de variables cibles), la diffusion et les questions de comparabilité.

Le travail de remplissage de ces bilans est parfois jugé lourd par les responsables d'enquête : il représente en effet entre deux et trois semaines de travail, la partie la plus longue étant celle qui consiste à mener les calculs de précision. De plus, la structure-type du rapport dans sa version actuelle est perfectible, par exemple pour le choix ou la présentation de certains indicateurs. Néanmoins ce travail s'avère très utile à différents niveaux :

- existence d'éléments d'appréciation sur les chiffres produits (essentiels pour les choix concernant les niveaux de diffusion) ;

- existence de repères qui permettent de se caler pour une amélioration des enquêtes ultérieures (en particulier concernant le déroulement en temporel de l'enquête) ;

- existence d'une trace écrite en cas de changement du responsable d'enquête ;

- utilisation des éléments calculés sur la précision pour procéder à une réallocation éventuelle de l'échantillon de l'enquête suivante ;

- utilisation de ces éléments de précision dans le cadre de la mise en

<footnote n="5">5. SESSI : service des études et des statistiques industrielles ; SCEES : service central des enquêtes et études statistiques (du ministère chargé de l'agriculture) ; SESP : service économie, statistiques et prospective (du ministère chargé de l'équipement et des transports).</footnote>
place de priorités pour les traitements ou les relances (encadré ci-après);

- diffusion globale des bonnes pratiques au sein de la statistique d'entreprises.

À l'heure actuelle, dix-huit rapports ont été remplis (pour une enquête périodique, si plusieurs rapports ont été remplis pour différentes années, ils sont comptabilisés en autant d'exemplaires). Le fait d'avoir disposé d'une structure-type a été jugé très positif par les responsables d'opération qui ont eu à le remplir. Les deux apports fondamentaux de ce rapport qualité sont donc la disponibilité d'une information structurée sur l'opération une fois celle-ci terminée, et le fait que le balayage de différentes étapes concernant la qualité oblige les responsables d'enquêtes à avoir une vision large des opérations dont ils ont la charge.

Mais la diffusion de bonnes pratiques passe aussi par la communication sur les méthodes : au-delà de ce qui a pu être fait sous forme de présentations à des colloques comme les *Journées de méthodologie statistique* de l'Insee, ou de publications de documents méthodologiques<fnref n="6" />, il faut mentionner l'apport des formations méthodologiques, et de « l'atelier méthodes » lancé en septembre 2001 au sein de la Direction des statistiques d'entreprises. Cet atelier a été l'occasion d'échanges pratiques sur les modes d'application possibles de différentes méthodes aux statistiques d'entreprises, le contenu de chaque séance étant volontairement centré sur un sujet : la mise en œuvre concrète des méthodes est souvent le point qui pose le plus de difficultés.

## Les évolutions à venir

Le tableau qui vient d'être brossé peut laisser penser que beaucoup de questions concernant la prise en compte de la qualité dans les enquêtes statistiques auprès des entreprises sont désormais réglées, et qu'il ne reste que quelques ajustements à opérer. Il n'en est

rien et les marges de progression sont importantes. D'abord, il est nécessaire de replacer tous les éléments qui ont été présentés précédemment dans une approche globale, permettant de définir des paramètres de pilotage de la qualité (Rivière, 2002).

Une approche « itérative » de la qualité doit alors être mise en place : production d'indicateurs quantifiés sur une opération donnée – ce qui a été démarré avec la mise en place des rapports qualité –, indicateurs qui fournissent des éléments d'appréciation des statistiques produites ; puis, prise en compte de ces indicateurs lors de la préparation des enquêtes suivantes<fnref n="7" />. Pour une opération périodique, cette prise en compte peut être réalisée à trois niveaux :

- retour sur l'efficacité du processus de traitement : les contrôles opérés sur les questionnaires sont-ils bien ajustés, faut-il en ajouter certains, en supprimer d'autres, ou au moins les desserrer ?

- définition de priorités dans le traitement, par les gestionnaires d'enquête, des questionnaires reçus : est-il possible de définir à l'avance un ordre de traitement, en fonction de l'impact attendu de chaque questionnaire sur les statistiques produites ?

- relance des entreprises non-répondantes : existe-t-il des catégories d'entreprises dont la non-réponse, telle qu'elle est observée à un moment donné de la réalisation de l'enquête, perturbe fortement les résultats ?

Le premier axe va donner lieu à des travaux sur les données des EAE dans le cadre de la refonte des statistiques annuelles d'entreprises à venir (programme RESANE). À cette fin, les codes internes à la chaîne EAE4G (notes obtenues par chaque variable à l'issue des contrôles, indicateur synthétique relatif au questionnaire, etc.) fournissent un matériau permettant d'évaluer le rendement de la chaîne de contrôles

et redressements : en particulier, on peut se demander si on ne passe pas trop de temps sur cette phase du traitement.

Les deux axes suivants sont particulièrement intéressants à étudier dans la perspective de réduction des délais.

Pour la définition de priorités dans le traitement des questionnaires reçus, des articles (Lawrence & McKenzie, 2000) présentent des méthodes s'appuyant sur le calcul d'un « score » individuel obtenu à partir de l'impact attendu de chaque questionnaire sur les résultats. Ces méthodes proposent un traitement automatisé des questionnaires jugés les moins prioritaires, avec un gain de temps conséquent. Elles sont déjà appliquées par certains instituts nationaux de statistique européens, et devraient à terme donner lieu à une mise en œuvre pratique pour les enquêtes françaises auprès des entreprises.

Le délai de production des résultats dépend également de la rapidité des entreprises à retourner les questionnaires. Des relances sont opérées, par courrier ou par enquêteur pour les plus grandes unités non-répondantes, et la question est de savoir s'il est possible de définir des priorités pour les catégories d'entreprises à relancer. La solution proposée est de formaliser l'impact de la prise en compte des non-réponses, à l'intérieur de chaque catégorie, sur la précision des résultats (encadré).

La question de la définition de priorités dans les traitements et les relances montre la nécessité de définir *a priori* des statistiques cibles : qu'attend-on de l'opération comme statistiques à produire, et à quel niveau de diffusion ?

<footnote n="6">6. Ces documents peuvent être élaborés, du type « document à lucarne de la Direction des statistiques d'entreprises », ou des articles de vulgarisation publiés dans la revue interne « la Lettre du SSE » (système statistique d'entreprises).</footnote>

<footnote n="7">7. Sur ce point, on lira avec intérêt l'article de Pascal Rivière dans ce même numéro du *Courrier des statistiques*, qui insiste sur le fait d'élaborer des indicateurs lisibles et surtout utilisables dans une approche « indicateur → action ».</footnote>
(secteur d'activité, taille d'entreprise, critères éventuellement croisés, volonté de produire des déclinaisons régionales des résultats...)

Enfin, se pose la question du choix de l'unité qui sert à produire les statistiques d'entreprises, et donc la pertinence de celles-ci. La plupart des enquêtes utilisent l'unité légale comme unité de collecte, ce qui induit des problèmes importants pour certains grands groupes marqués par des structures complexes. Par exemple, l'existence de flux internes à un groupe peut générer une augmentation artificielle du chiffre d'affaires d'un secteur ; ou bien, des facteurs de production peuvent être concentrés sur certaines unités légales, rendant difficile l'analyse de certains ratios. L'enquête réalisée sur des unités légales n'est alors plus adaptée pour produire des statistiques pertinentes. Il est nécessaire de créer, pour ces groupes, des unités statistiques spécifiques, à partir de regroupements d'unités légales, qui vont être utilisées comme unités d'observation pour l'enquête. C'est ce qui a été fait ces dernières années pour les groupes PSA Peugeot Citroën et Renault, pour lesquels des unités statistiques spécifiques ont été mises en place<fnref n="8" /> (Dervieux, 2003) et sont utilisées par les EAE. De tels travaux seront à mener sur d'autres groupes dans les années à venir.

## En conclusion

Les travaux qui ont été menés jusqu'à présent sur la prise en compte de la qualité dans les enquêtes structurelles auprès des entreprises l'ont été opération par opération, sans approche globale, et surtout sans une vision récursive permettant de revenir, une fois certains indicateurs calculés, sur les choix à opérer pour les enquêtes suivantes. Différentes actions récentes vont cependant dans le sens d'une coordination et d'une unification des pratiques, en

## Définition de priorités pour les relances d'entreprises non-répondantes, proposition d'une méthode

Si les questionnaires ne sont pas tous revenus et traités, la perte de précision (augmentation de la variance de l'estimateur) pour l'estimation d'un agrégat vaut, dans la strate h :

- $\Delta V_h = \frac{N_h^2 S_h^2}{n_h} (\frac{1}{x_h} - 1)$ si le traitement des non-réponses est réalisé par une méthode de repondération des réponses (sous l'hypothèse que les non-réponses n'ont pas un comportement spécifique dans la strate) ;

- $\Delta V_h = \frac{N_h^2 S_h^2}{n_h} \left( \frac{1}{x_h} \left( 1 - \frac{1}{n_h} \right) + \frac{1}{n_h} - x_h \right)$ si les non-réponses sont traitées par la méthode du « hotdeck » avec remplacement (c'est-à-dire en utilisant un « donneur » dans la strate), toujours sous l'hypothèse que les non-réponses n'ont pas un comportement spécifique dans la strate, où :

- $N_h$ est le nombre d'entreprises de la strate h,
- $n_h$ est le nombre d'entreprises échantillonnées dans la strate h,
- $x_h = \frac{r_h}{n_h}$ est le taux de questionnaires « utilisables » dans la strate h,
- $S_h$ est l'écart-type de la variable concernée dans la strate h.

Après avoir défini des variables cibles et des niveaux de production des résultats (par exemple un secteur d'activité ou une région), il est possible de calculer la perte de précision anticipée en sommant les pertes de précision $\Delta V_h$ sur les différentes strates, et en utilisant les valeurs des $S_h^2$ connues par l'enquête précédente – ou estimées par l'enquête en cours, mais il faut un nombre de « retours » de questionnaires suffisamment important pour que cette estimation soit robuste ; les valeurs de $N_h$, $n_h$, et $x_h$ sont connues. Le choix entre les deux formules mentionnées ci-dessus dépend de la méthode utilisée dans l'enquête : par exemple, pour l'EAE, on est proche de la méthode du hotdeck pour les petites entreprises, alors que pour certaines enquêtes thématiques on procède plutôt par repondération.

Si l'on connaît la précision attendue de l'enquête (en particulier grâce à l'enquête précédente), on peut décider de publier des résultats à un certain niveau de finesse si la perte de précision reste en-dessous d'un certain seuil (par exemple 10 % de la variance attendue).

Cette méthode peut également être utilisée pour définir des priorités dans le traitement des différentes strates ; l'observation de la part de chaque strate dans la perte de précision anticipée aide par exemple à choisir les secteurs d'activité où les relances doivent être opérées en priorité.

Encore une fois, la pertinence de la méthode repose sur l'hypothèse que les non-répondants n'ont rien de spécifique dans les strates : il est donc important de suivre les caractéristiques des répondants à l'aide des variables disponibles dans la base de sondage (Brion, 2004).

On peut affiner la méthode en s'intéressant à des traitements différenciés selon la taille des unités : supposons par exemple qu'on puisse récupérer, pour les grandes unités non-répondantes, les données comptables des EAE par la source fiscale ; supposons par ailleurs que le code APE (activité principale de l'entreprise) de la source fiscale ne soit pas jugé de bonne qualité et qu'on doive utiliser la valeur du répertoire SIRENE comme valeur approchée : quel sera alors l'impact de ces grandes unités non-répondantes sur les résultats, et sera-t-il possible de définir des priorités dans les relances des petites et grandes entreprises ? (Brion, 2005)

particulier la production de rapports qualité pour les enquêtes, bien que celle-ci n'ait pas été rendue obligatoire à l'heure actuelle.

L'apport d'Eurostat a également été important : les échanges d'expérience avec d'autres pays, en particulier les pays nordiques, et la

volonté européenne de formaliser les différentes composantes de la qualité ont permis de progresser au niveau national. Si l'on reprend ces composantes, on voit qu'elles sont prises en compte à différents stades : au sein du CNIS pour les composantes pertinence et complétude et, à un degré moindre,

<footnote n="8">8. Pour chacun des deux groupes, l'unité constituée ne rassemble pas l'ensemble des unités légales du groupe, mais une partie constituée à partir d'unités de la branche automobile et pour lesquelles il est procédé à la consolidation des données afin d'éliminer les flux internes.</footnote>
pour la cohérence et la comparabilité ;
au sein de la diffusion pour la
composante accessibilité, clarté (et
éventuellement les composantes
cohérence et comparabilité) ; au
sein des méthodes ou procédures
techniques pour les composantes
précision et actualité, ponctualité. Le
retour que les statisticiens peuvent
avoir des utilisateurs des données

produites est fondamental : ainsi, les
comptables nationaux fournissent
des éléments d'appréciation sur
la plus ou moins grande facilité
d'utilisation des statistiques
d'entreprises, élaborées par
différentes équipes : les questions
de cohérence et de comparabilité
sont souvent soulevées à ce
niveau.

Enfin, la grille d'analyse proposée
par Eurostat reflète le point de
vue de l'utilisateur de statistiques.
Il est nécessaire de le compléter,
au sein d'un institut de statistique,
par des éléments de coût relatifs
à l'efficacité des processus, pour
se placer du point de vue du
producteur.

Bibliographie

Brion Ph., 2004, Arbitrages relatifs aux contraintes de réalisation d'une enquête, in « Échantillonnage et méthodes d'enquêtes », Dunod.

Brion Ph., 2005, L'impact de différentes stratégies du traitement des non-réponses dans les enquêtes auprès des entreprises, communication aux Journées de méthodologie statistique de l'Insee 2005.

Brion Ph., Caron N., Pietry-Bessy P., 2005, Redresser la non-réponse totale dans les enquêtes auprès des entreprises : les pièges à éviter – illustration avec l'enquête innovation, communication aux Journées de méthodologie statistique de l'Insee 2005.

Caron N., 2002, Les problèmes de calage dans les enquêtes entreprises, communication aux Journées de méthodologie statistique de l'Insee 2002, Insee-méthodes à paraître.

Cotton F., Hesse C., 1992, Tirages coordonnés d'échantillons, document à lucarne Insee, DES E9206.

Dervieux L., 2003, *The statistical units by example*, 17e table ronde internationale sur les répertoires d'entreprises, Rome (disponible sur http://petra1.istat.it/17roundtable).

Eurostat, 2000, Doc. Eurostat/A4/Quality/00/General/Standard report.

Guannel B., Lhomme Y., 2002, L'utilisation du calage sur marges pour les enquêtes thématiques du Sessi : un retour d'expérience, communication aux Journées de méthodologie statistique de l'Insee 2002, Insee-méthodes à paraître.

Laflamme G., Rivière P., 1996, OCEAN : vers un système général de tirage et de coordination d'échantillons, *Courrier des statistiques* n° 78.

Lawrence D., McKenzie R., 2000, The general application of significance editing, *Journal of official statistics*, vol. 16, n° 3.

Mauguin J., 2004, Les procédures automatiques de contrôles de données dans les enquêtes annuelles d'entreprises, in « Échantillonnage et méthodes d'enquêtes », Dunod.

Raulin E., 1995, Le traitement des données dans le projet EAE4G : une méthodologie rénovée, une architecture originale, *La lettre du SSE* n° 13.

Rivière P., 1996, Enquêtes annuelles d'entreprise : à la rencontre du quatrième type, *Courrier des statistiques* n° 78.

Rivière P., 1999, Qualité et statistique, *Courrier des statistiques* n° 90.

Rivière P., 2000, Bilan qualité pour les enquêtes auprès des entreprises – principes, structure-type et mise en application, *document à lucarne Insee*, DES E2000/7.

Rivière P., 2002, General principles for data editing in business surveys and how to optimise it, *document à lucarne Insee* « méthodologie statistique » n° 0203.

Rivière P., 2003, Approche coût-qualité pour l'amélioration des processus de production statistique, *Courrier des statistiques* n° 105-106.