Statistiques expérimentales de l'OFS

Les statistiques expérimentales sont produites grâce à de nouvelles méthodes et/ou de nouvelles sources de données et sont de ce point de vue en phase aussi bien avec la stratégie d’innovation des données de l’OFS qu’avec le programme statistique pluriannuel de la Confédération. On trouve également sur ce site la description des projets (pilotes) actuellement en cours de développement.

Leur publication permet d’impliquer en amont les utilisateurs et partenaires aussi bien sur le plan de leur développement que de celui de leur consolidation.

Leur but est de répondre encore mieux et plus vite aux besoins des utilisateurs, que ce soit en termes d’efficacité, de qualité ou de rapidité. Ces statistiques disposent cependant encore d’un potentiel de maturité, notamment sur le plan de la méthodologie qui est justement encore en cours d’évaluation. Elles sont de ce fait clairement signalées et sont munies d’un logo facilement reconnaissable.

Statut des projets pilotes

En cours: projet en cours de développement.
En production: projet transféré dans la production standard.
Arrêté: projet interrompu dans les conditions actuelles (réactivation possible).
Terminé: projet clôturé (sans transfert dans la production standard).

Image symbole - Arealstatistik Deep Learning (ADELE)

Arealstatistik Deep Learning (ADELE)

La statistique de la superficie du sol de l’OFS constitue un outil indispensable de l’observation à long terme du territoire.
Image symbole - Automatisation du codage NOGA - NOGAuto

Automatisation du codage NOGA (NOGAuto)

Automatisation du codage de l'activité économique des entreprises à l’aide des méthodes du Machine Learning appliquées à des données déjà à disposition au sein de l'OFS pour le soutien à la codification.
Cette image mène aux informations détaillées sur: Effets de la pandémie sur le budget des ménages

Des indicateurs trimestriels actuels sur la consommation des ménages privés

L’enquête sur le budget des ménages (EBM) est spécialement bien adaptée pour une analyse détaillée et temporelle des effets de la pandémie car elle est réalisée de manière continue et couvre chaque jour de l’année.
Symbolbild - Suivi de la mortalité (MOMO)

Suivi de la mortalité (MOMO)

L’OFS observe la surmortalité, c’est-à-dire le nombre hebdomadaire de décès qui dépasse la valeur attendue pour la saison considérée. Indicateur clé des statistiques sur la santé, le taux de mortalité fournit des informations essentielles pour la santé publique.
Image symbole - Construction d'un revenu professionnel (LABB)

Construction d'un revenu professionnel (LABB)

L’analyse de l’évolution du revenu professionnel dans les premières années suivant un titre du système de formation suisse est fondamentale pour une évaluation de l’adéquation entre la formation et le marché du travail.
Symboldbild – Évolution des nuitées hôtelières (HESTA-FLASH)

Évolution des nuitées hôtelières (HESTA-FLASH)

L’OFS observe mensuellement l’état ainsi que l’évolution de l’offre et de la demande dans le secteur hôtelier en suisse. L’ensemble des résultats de cette statistique sont publiés chaque mois, le 25e jour ouvrable après le mois sous-revue.

Données des plateformes de réservation (Eurostat)

En 2020, la Commission européenne a conclu un accord sur le partage des données avec les plateformes de réservation Airbnb, Booking.com, Expedia Group et Tripadvisor. Cela permet à Eurostat de publier de nouvelles données sur les hébergements de courte durée.
Cette image mène aux informations détaillées sur: Typologie des ménages (STATPOP)

Typologie des ménages (STATPOP)

Le but de ce projet est d’obtenir une variable «type de ménage» pour l’ensemble des ménages privés de la population résidante permanente au domicile principal.
Cette image mène aux informations détaillées sur: Productivité du travail par branches en 2020

Productivité du travail par branches

Les chiffres de la productivité du travail par branches sont publiés chaque année dans le cadre de la statistique de la croissance et de la productivité (WPS).
Symbolbild - Suivi de l'app SwissCovid

Suivi de l’application SwissCovid

Le monitoring de l'application SwissCovid exploite les données des systèmes de traçage de proximité de la Confédération et les met à la disposition du public.
Symbolbild - Estimation petits domaines (communes) du taux d’activité dans le relevé structurel

Estimation petits domaines (communes) du taux d’activité dans le relevé structurel

Le relevé structurel de la population fournit des informations importantes sur la population et notamment sur la situation du travail. Il est possible d’estimer le taux d’activité de manière fiable pour des groupes de 15 000 habitantes et habitants.
Symbolbild - Analyse spéciale de la mobilité COVID-19

Analyse spéciale de la mobilité COVID-19

Le microrecensement ayant été interrompu en mars 2020 pour reprendre en janvier 2021, nous disposons exceptionnellement des données issues du MRMT de deux années consécutives pour une période de plusieurs semaines, soit la période qui a précédé immédiatement le début de la pandémie et la même période pendant la pandémie.
Image symbole – COVID-19 et conditions de vie en Suisse en 2020 (SILC)

COVID-19 et conditions de vie en Suisse en 2020 (SILC)

Au printemps 2020, la pandémie due au COVID-19 a entraîné d’importantes restrictions économiques et sociales, altérant les conditions de vie de la population vivant en Suisse. L’enquête SILC, qui fournit chaque année des informations détaillées sur la pauvreté et les conditions de vie en Suisse, a permis d’en mesurer l’impact.
Image symbole - Suivi de la mobilité COVID-19

Suivi de la mobilité COVID-19

Dans quelle mesure la population se déplace-t-elle durant la pandémie du COVID-19? Les distances parcourues et les rayons de déplacement des personnes évoluent-ils? Le suivi de la mobilité COVID-19 fournit des réponses à ces questions.
Image symbole - Évaluer le potentiel des méthodes «estimation sur petits domaines» dans cadre de la Statistique de l’emploi (BESTA)

Évaluer le potentiel des méthodes «estimation sur petits domaines» dans cadre de la Statistique de l’emploi (BESTA)

L'objectif est de produire des estimations fiables du total de l'emploi et des EPT pour les cantons, les grandes villes et à des niveaux de la NOGA non prévus dans le plan d'échantillonnage.
Image symbole - Contrôles de plausibilité par des techniques du machine learning

Contrôles de plausibilité par des techniques du machine learning

Ce projet vise à développer et à rendre plus rapides les contrôles de plausibilité à l'OFS par l'utilisation d'algorithmes de machine learning; il vise par là même à améliorer la qualité des données.
Image symbole - Machine Learning SoSi (ML_SoSi)

Machine Learning SoSi (ML_SoSi)

Identifier, dans une optique prospective, des parcours types dans le système de sécurité sociale et dans la vie professionnelle; grouper les bénéficiaires de prestations en fonction de leurs parcours et estimer la probabilité d'appartenance à un groupe donné par l'utilisation de variables individuelles de données rétrospectives et par l'application d'une procédure de machine learning.
Image symbole - Mesurer la pauvreté en tenant compte de la fortune (AssetPov)

Mesurer la pauvreté en tenant compte de la fortune (AssetPov)

La statistique de la pauvreté devrait à l’avenir être complétée par un indicateur qui repose sur l’ensemble des moyens financiers des ménages (revenu et fortune). L’OFS a par conséquent intégré en 2015 un module pilote sur la fortune dans l’enquête sur les revenus et les conditions de vie en Suisse (SILC).

Statistiques expérimentales européennes

Plusieurs autres pays en Europe développent des statistiques expérimentales basées sur de nouvelles méthodes et/ou nouvelles sources de données. Découvrez tous les pays du Système statistique européen (SSE) qui proposent actuellement des statistiques expérimentales.

ESS Experimental statistics  

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