L’Insee enfonce-t-il des portes ouvertes ?

Quand l’Insee publie une étude sur un phénomène perçu comme une évidence, les réactions fusent : à quoi bon mobiliser les moyens de la statistique publique pour confirmer ce que tout le monde sait ? Pourtant, derrière cette apparente redondance se joue un enjeu de transparence pour le débat démocratique. La statistique publique ne se contente pas de valider des intuitions – elle les objective, les quantifie et les replace dans leur contexte socio-économique, territorial et temporel. Ce qui paraît évident pour les uns ne l’est pas toujours pour les autres ; ce qui semble immuable évolue ; et ce qui passe pour une généralité recèle souvent des disparités insoupçonnées.
Le rôle de la statistique publique ? Établir une base commune de connaissances, accessible à tous, pour éclairer les débats et fonder l’action publique. En dépassant les perceptions individuelles, en révélant les nuances et en sécurisant les diagnostics, elle transforme l’évidence en levier de décision. Même quand elle semble enfoncer des portes ouvertes. Loin de se limiter à l’attendu, la statistique dévoile ce que l’évidence, justement, ne dit pas.

« Pas besoin d’une étude de l’Insee pour le savoir ! »

« Merci pour l’info, on n’aurait jamais deviné… »

Ce type de commentaires revient régulièrement sur les réseaux sociaux lorsque l’Insee publie une étude sur un phénomène qui semble… évident. Trop évident, diraient certains. Pourquoi mobiliser un institut national, des statisticiens, des enquêtes, des modèles et des données en masse pour produire un chiffre qui ne surprendra personne ? À quoi bon mesurer ce que tout le monde sait ?

Ce « procès en portes ouvertes » est courant. Il est souvent ironique, parfois agacé, toujours révélateur d’un malentendu profond sur ce qu’est la statistique publique, à quoi elle sert, et pourquoi elle ne peut pas se contenter d’étudier les phénomènes inattendus.

Enfoncer les portes ouvertes, parler des évidences participe d’un exercice général d’information, pour couvrir toutes les dimensions sociales et économiques, sans a priori sur le caractère novateur ou, au contraire, éprouvé, des faits étudiés. Parce que la transparence démocratique doit aussi s’attacher à ce qui fait le quotidien des citoyens, ces petites évidences peuvent, une fois mises en lumière, devenir l’objet de politiques publiques. Et parfois, en s’attardant sur un phénomène qui semble convenu de prime abord, la statistique apporte des enseignements qui changent le regard porté sur le sujet, voire conduit à des découvertes contre-intuitives… en enfonçant une porte qui n’était pas si ouverte que cela.

Plongeons dans les raisons pour lesquelles la statistique publique doit documenter ce qui nous semble évident.

L’une des grandes illusions de l’évidence, c’est qu’elle nous apparaît universelle. En réalité, elle est située socialement : élus locaux, acteurs associatifs, salariés, chefs d’entreprise, étudiants, retraités… ont chacun leurs évidences.

L’Insee a pour mission de parler à toute la société. Son rôle premier est d’établir une information commune, partagée, solide, indépendante de la perception individuelle.

Ce que certains croient déjà savoir n’est peut-être pas connu de tous – la statistique publique contribue ainsi à un accès égal à l’information, traduisant concrètement l’une des six valeurs cardinales de la statistique publique, l’impartialité [Chaleix et Zana Rouquette, 2025].

Face à des phénomènes que chacun pense déjà connaître à grand trait, la statistique fait un travail de description plus précis et en décrit l’intensité, la fréquence, l’ampleur. Un exemple concret : les jeunes ruraux quittent plus tôt le domicile familial pour leurs études – un constat assez évident, puisque l’offre de formations supérieures est largement concentrée dans les agglomérations, nécessitant pour les jeunes ayant grandi en zones rurales de trouver un logement pour s’installer à proximité et suivre leur scolarité, quand les jeunes urbains ont plus de possibilités d’accès sans nécessairement quitter le domicile familial.

Certes, mais concrètement ? Combien d’entre eux ? À quel âge ? Et quel écart avec les jeunes urbains ? Ce sont toutes ces données complémentaires qui sont utiles. Ainsi, l’enquête « Entrée dans la vie active » réalisée par les services statistiques de l’éducation nationale (Depp), de l’enseignement supérieur (Sies) et par l’Insee donne la mesure : parmi les jeunes entrés en 6^e en 2007 et issus de communes rurales, 28 % sont partis de chez leurs parents durant les études secondaires et 26 % autres sont partis au début des études supérieures [Audric et Vuillier-Devillers, 2025]. De leur côté, les jeunes issus des zones urbaines denses sont presque trois fois moins nombreux à décohabiter aussi précocement : un sur six n’a toujours pas décohabité de chez ses parents à 26 ans (figure 1).

En évaluant l’ampleur réelle du phénomène, la statistique ne change pas l’évidence, mais permet d’orienter une politique de logement étudiant, d’aménagement du territoire ou de transport scolaire.

Un fait évident n’est pas uniforme : par âge, sexe, niveau de vie, territoire, secteur… Les statistiques montrent qui est concerné et qui ne l’est pas.

Chacun se doute que les difficultés à l’écrit ou en calcul pénalisent l’insertion professionnelle, mais à quel point ? Y a-t-il des différences entre les hommes et les femmes, notamment ? L’enquête « Formation tout au long de la vie » (FLV) menée par l’Insee et le service statistique du monde du travail (Dares) met en exergue les populations les plus pénalisées et éloignées de l’emploi du fait de ces difficultés. Ainsi, en cas de difficultés à l’écrit, l’insertion sur le marché du travail apparaît plus difficile pour les femmes [Pilorge, 2025] : celles ayant des difficultés à l’écrit sont en emploi dans 42 % des cas (contre 78 % pour les hommes), soit 39 points de moins que celles n’en rencontrant pas (contre seulement 12 points pour les hommes).

En ouvrant la porte dans l’autre sens, la statistique permet de dépasser des idées reçues. En définitive, l’enquête FLV met aussi en relief le fait qu’une majorité des personnes ayant de fortes difficultés avec l’écrit… sont en emploi (figure 2) ! Ainsi, si la prévalence des difficultés en littératie est plus forte parmi les inactifs et parmi les demandeurs d’emploi (respectivement 15 % et 18 % d’entre eux), elle reste significative parmi les actifs en emploi (8 %), et comme ces derniers sont plus nombreux, ils regroupent davantage de personnes en difficulté.

Ce qui paraît vrai aujourd’hui ne l’était pas forcément hier : les séries révèlent tendances, ruptures, saisonnalités.

Avec les statistiques d’état civil, compilées depuis 1853 grâce à des archives de la Statistique générale de la France, l’Insee a pu reconstituer que la saisonnalité des naissances s’est quasiment inversée en 170 ans : le pic annuel des naissances est ainsi passé de février-mars dans la seconde moitié du 19ᵉ siècle à juillet depuis le début des années 1990, février et mars faisant partie des mois comptant désormais le moins de naissances. Cette inversion du calendrier résulte notamment de la moindre prégnance des temps religieux chrétiens et de l’institution du mariage, dont le calendrier a lui-même évolué, dans la vie quotidienne des Français [Papon, 2020].

Ce qui est évident aujourd’hui permet aussi de mieux préparer demain. Pas besoin de l’Insee, certes, pour comprendre la hausse des services à la personne, du fait notamment du vieillissement de la population. Mais au-delà du chiffre de 3,9 millions de ménages ayant eu recours en 2019 à ces services dans l’Hexagone, à la Martinique et à La Réunion, la valeur ajoutée est dans la projection à l’horizon 2050 et les conséquences en termes de recrutement et de formation des personnes travaillant dans ces services [Borey et alii, 2025]. Il s’agit aussi, dans cette étude, de mettre l’impact du vieillissement à sa juste place, très forte, mais pas unique : l’évolution de la population totale des départements, à la hausse ou à la baisse suivant les cas, la mortalité différenciée des hommes et des femmes, et donc le nombre de personnes vivant seules, le maintien à domicile ou non, jouent un rôle non négligeable. Et se traduisent par de fortes différences géographiques (figure 3).

Entre anecdotes et impressions, les débats publics peuvent être dominés par les ressentis, plus que les faits.

Les chiffres fondés sur des mesures objectives, adossés sur des définitions partagées et des méthodologies établies, permettent de repositionner la discussion sur les faits, et non les perceptions. La statistique, fondée sur l’observation, peut ainsi apporter des éléments de mesure en décalage avec le ressenti des concitoyens. Par exemple, 80 % des gens pensent qu’ils contribuent plus qu’ils ne reçoivent de la collectivité, quand l’Insee montre que 57 % des ménages sont bénéficiaires nets [Tavernier, 2024]. Ce phénomène se retrouve dans bien des domaines sociaux et économiques, notamment l’inflation, mesurée d’une moindre ampleur qu’elle n’est perçue. Pour apporter des clefs de compréhension de ces écarts, qui découlent notamment des effets de dispersion autour de la moyenne, l’Insee propose un simulateur qui permet à tout un chacun de calculer l’évolution des prix de son propre panier de consommation (figure 4).

Pour autant, la statistique publique ne néglige pas l’importance du ressenti et l’observe quand c’est pertinent, pour le comparer aux situations objectives. Le déclassement professionnel est ainsi un phénomène qui peut à la fois s’appréhender sous l’angle de la perception individuelle – dans mon emploi, ai-je le sentiment d’être déclassé par rapport à mon niveau de formation et de compétences – ou de la mesure – quelles sont les correspondances attendues entre diplômes et catégories socio-professionnelles, et les situations qui s’en écartent. Côté ressenti, en 2024, parmi les 7,6 millions de jeunes de 15 à 34 ans en emploi ayant terminé leurs études initiales, 15 % estiment que leur niveau de compétences est supérieur à ce qui est adapté à leur emploi : ils s’estiment déclassés [Maurel-Ouija, 2025]. Côté observation, près du tiers des salariés de cette classe d’âge ont un niveau de diplôme supérieur à celui le plus fréquemment associé à leur emploi [Balcone et alii, 2025], ce qui constitue une autre approche du déclassement.

Le sentiment de vacuité de la mesure peut toutefois rester entier quand le phénomène, une fois mesuré, n’évolue pas. Ainsi de cette parole entendue à l’occasion de rencontres citoyennes organisées par l’Insee à Nantes et Marseille : « La pauvreté, elle est là dans les quartiers, on le sait bien. Les chiffres, ça ne sert à rien, s’il n’y a pas de réponse ».

Pourtant, la statistique publique peut être une amorce de réponse, en ce qu’elle permet de mieux cerner le sujet, parfois même de mieux cibler les politiques qui cherchent à être en remédiation aux difficultés soulignées.

L’Insee a ainsi joué un rôle déterminant dans la mise au point des zonages utilisés par la politique de la ville, depuis les Zones urbaines sensibles (ZUS) jusqu’aux Quartiers prioritaires de la politique de la ville (QPV). Pour les habitants des quartiers concernés, il n’y avait guère besoin de statistiques pour prendre conscience des difficultés rencontrées. Mais quel périmètre faut-il retenir, quand parfois les difficultés se polarisent sur un nombre restreint d’ilots, ou à l’inverse couvrent plusieurs quartiers ? Comment s’assurer d’une forme d’équité dans la prise en compte des situations rencontrées dans des agglomérations différentes ?

Une approche statistique a ainsi été mobilisée, en s’appuyant sur les données de revenus localisés au carreau de 200 m × 200 m, une maille suffisamment précise pour repérer les poches de fragilité invisibles sinon. Un travail de délimitation a été conduit de manière itérative entre les services de l’État et les collectivités locales pour ajuster les périmètres aux réalités urbaines : regroupement ou séparation de carreaux, adaptation aux limites physiques ou aux dynamiques démographiques. Une fois validés, les QPV ont été inscrits par décret, constituant ainsi la géographie prioritaire de l’action publique – illustration que la statistique peut objectiver des évidences pour outiller des politiques publiques.

Dans le domaine sanitaire, l’Insee a récemment publié une étude sur les écarts d’espérance de vie qui a suscité une bonne quantité de sarcasmes sur les réseaux sociaux. En substance, « Merci l’Insee de nous dire que mieux vaut être riche et bien portant que pauvre et malade » ! Or, en croisant différents paramètres (le genre, la région de résidence, la comparaison entre deux périodes), l’étude soulève des questions qui touchent à la santé publique : l’écart d’espérance de vie à la naissance entre les 5 % les plus aisés et les 5 % les plus pauvres est plus grand chez les hommes (13 ans) que chez les femmes (9 ans). Ainsi, les femmes figurant parmi les 5 % plus aisés vivent 17 ans de plus que les hommes figurant parmi les 5 % les plus modestes [Blanpain, 2025]. À genre, âge et niveau de vie égaux, on vit plus longtemps en Pays de la Loire et en Occitanie que dans les Hauts-de-France. Enfin, et c’est ce qui a paru à l’autrice le fait le plus marquant, les écarts d’espérance de vie selon la richesse se sont accrus entre la décennie 2010 et les premières années de la décennie actuelle ; en particulier, l’espérance de vie du quart de la population la plus modeste (hormis les 5 % les plus pauvres) a diminué (figure 5) – un constat qui apporte un angle de lecture utile dans la conduite future des politiques de santé publique.

La statistique permet aussi d’aller par-delà l’évidence, en mettant au jour des mécanismes sociaux qui ne sont pas immédiatement visibles. L’exemple des travaux de l’Insee croisant les performances énergétiques des logements (via le diagnostic de performance énergétique – DPE) et la consommation réelle d’énergie en Île-de-France est particulièrement éclairant [Chaput et alii, 2022]. Intuitivement, on pourrait penser que les logements classés comme énergivores consomment systématiquement davantage. Pourtant, les données montrent que, pour une même étiquette DPE, les dépenses énergétiques varient fortement selon les territoires : les logements du quart nord-est francilien affichent des consommations bien plus faibles que ceux de l’ouest parisien. À caractéristiques techniques comparables, cette différence ne peut s’expliquer par la seule qualité des bâtiments.

Ce sont en réalité les comportements des ménages, façonnés par leurs conditions économiques, qui modulent ces consommations. Dans les arrondissements et communes aisés de l’ouest parisien, les ménages privilégient le confort et leurs logements sont plus spacieux : moins sensibles à leur facture énergétique, ils consomment davantage en chauffage (figure 6). À l’inverse, les ménages plus modestes du nord-est sont contraints d’adapter leurs usages : logements plus petits, acceptation d’un moindre confort et chauffage réduit pour limiter la dépense. La statistique révèle ainsi un phénomène essentiel : l’efficacité énergétique ne peut être comprise sans analyser les pratiques des ménages, leurs ressources et leurs contraintes. Loin de se limiter aux évidences techniques, l’analyse statistique met ici en lumière la dimension sociale de la transition énergétique.

La statistique publique, parfois, entrouvre des portes là-même où il n’y en pas, pour explorer et donner une mesure de réalités sociales complexes, difficiles d’accès. L’un des exemples les plus emblématiques est l’enquête sur les personnes sans domicile. Les associations, qui accompagnent les personnes concernées au quotidien, ont été les premières à rendre compte de ce phénomène et à alerter sur l’ampleur des situations de grande précarité. Mais comment en donner une mesure à l’échelle nationale, en prenant en compte la diversité des situations ? Et comment compter et interroger celles et ceux qui, précisément, n’ont pas de porte à laquelle un enquêteur peut frapper ? La statistique publique ne prétend pas se substituer à la connaissance de terrain établie par les structures d’accueil et les associations ; elle la complète toutefois, en aidant à documenter cette réalité, à la rendre visible dans le débat public pour éclairer les politiques de solidarité.

Pour y parvenir, l’enquête « Sans-domicile » repose sur une méthodologie entièrement adaptée à cette population. Elle suit d’abord un plan de sondage en deux phases : au lieu de tirer un échantillon d’individus, sont échantillonnés d’abord des lieux fréquentés par les sans-domicile — centres d’hébergement, accueils de jour, distributions de repas, lieux de soins, etc. Les enquêteurs s’y rendent ensuite pour interroger les personnes présentes. La collecte suit un questionnaire adapté, comprenant des modules sur les parcours de vie, la santé, l’emploi ou les violences subies, tout en respectant les contraintes éthiques propres à une population vulnérable. L’ensemble s’appuie enfin sur un redressement statistique destiné à reconstituer la structure réelle de la population à partir des personnes effectivement rencontrées [Lellouch et alii, 2025]. Ce dispositif montre que, loin de se limiter aux terrains faciles, la statistique peut prendre en charge des questions humaines parmi les moins évidentes. ■

• Blanpain N., 2025, « De 2012-2016 à 2020-2024, l’écart d’espérance de vie entre les personnes modestes et aisées s’est accru », Insee Première No 2085, décembre
• Pilorge C., 2025, « Les difficultés à l’écrit ou en calcul pénalisent l’insertion professionnelle, surtout celle des femmes et des peu ou pas diplômés », Insee Première No 2080, octobre
• Maurel Oujia I., 2025, « En 2024, 15 % des jeunes en emploi s’estiment déclassés dans leur emploi au regard de leurs compétences », Insee Focus No 361, septembre
• Audric S., Vuillier-Devillers F., 2025, « La moitié des jeunes des communes rurales ont quitté le foyer parental avant 19 ans », Insee Focus No 358, septembre
• Chaleix M., Zana Rouquette C., 2025, « L’Insee et les services statistiques ministériels : un visuel commun, des valeurs communes », Le blog de l’Insee, septembre
• Borey G., Diel O., Muzzolin L., 2025, « Forte hausse attendue de la demande de services à la personne d’ici 2050 », Insee Première No 2042, mars
• Lellouch T., Mainaud T., Cabannes P-Y., Echegu O., 2025, « Trouver un lieu pour dormir, se nourrir, se laver, maintenir des liens : une enquête pour connaître les difficultés des personnes sans domicile », Le blog de l’Insee, mars
• Balcone T., Panchout J., Vignolles V., 2024, « Adéquation emploi niveau de diplôme : seul un salarié sur quatre en situation de déclassement professionnel en Normandie », Insee Analyses Normandie No 133, décembre
• Tavernier J-L., 2024, « Peut-on mesurer le ressenti des phénomènes économiques et sociaux ? », Le blog de l’Insee, octobre
• Chaput K., Serre P., Jankel S., Roger S., 2022, « À Paris, des enjeux de rénovation énergétique très forts pour plus de la moitié des logements », Insee Analyses Ile-de-France, No 154, juin
• Papon S., 2020, « En un siècle, le pic des naissances s’est décalé de l’hiver à l’été et s’est atténué », Insee Focus No 204, septembre

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