18. Atelier données : découvrir FRED, l'entrepôt de la Réserve fédérale

Le 18 avril 1991, la Réserve fédérale de Saint-Louis met en ligne un service qui n'a l'air de rien : un serveur télématique, accessible par modem, où l'on peut télécharger des données économiques gratuitement. Trente séries. Six cent vingt utilisateurs, limités à une heure par jour, à la vitesse vertigineuse de 14,4 kilobits par seconde. Ce bulletin board porte un nom : FRED, pour Federal Reserve Economic Data. C'était, littéralement, la première présence en ligne de la banque — avant même que le web ne soit vraiment mondial.

Trente-cinq ans plus tard, FRED héberge environ 845 000 séries issues de 121 sources. Le petit serveur par modem est devenu l'entrepôt de données économiques le plus utilisé au monde.

Depuis dix-sept chapitres, nous avons parlé de dizaines de chiffres : le PIB réel, le taux d'épargne, l'output gap, l'inflation, l'anomalie de température. Aucun d'eux ne vit dans un manuel ; ils vivent dans des bases de données que vous pouvez consulter, gratuitement, en quelques clics. Ce chapitre est un atelier : il vous apprend à vous servir de FRED, l'outil que tout investisseur, tout journaliste, tout économiste ouvre chaque jour. À la fin, vous ne lirez plus les chiffres macro dans les journaux — vous irez les chercher vous-même, à la source.

Un mot de prudence avant de commencer, car les récits circulent : FRED n'a pas été créé par la personne qui le dirige aujourd'hui. Il fut lancé en 1991 par la banque de Saint-Louis, dont la tradition de diffusion des données remonte à son directeur de recherche des années 1960, Homer Jones. Ne confondez pas l'histoire d'un outil avec le visage de son équipe actuelle — c'est déjà une première leçon de rigueur.

Repères — Atelier pratique · Niveau : Intermédiaire · Prérequis : chapitre 6

À la fin de cet atelier, vous saurez :

• chercher, lire et transformer une série économique sur FRED, puis l'exporter ;
• reconnaître les six pièges classiques — dont une série désaisonnalisée prise pour une série brute ;
• retrouver une donnée telle qu'elle était publiée à l'époque, et non telle qu'elle est devenue.

Aucun prérequis technique : tout se fait à la souris, dans un navigateur.

Une page de série, décortiquée

Rendez-vous sur fred.stlouisfed.org et tapez, dans la barre de recherche, le nom d'une variable — « real GDP », par exemple. FRED vous propose la série GDPC1, le PIB réel. Cliquez, et vous voilà sur une page de série. Apprenez à la lire, car elle contient tout ce qu'il faut savoir avant de faire confiance à un chiffre. Sous le titre, une poignée de champs : Observations, la dernière date disponible et sa valeur (le point le plus récent) ; Units (unités), le champ le plus important et le plus piégeux — pour GDPC1, il indique « milliards de dollars enchaînés de 2017, désaisonnalisé, en rythme annualisé », et chaque mot compte. Viennent ensuite Frequency, le rythme — trimestrielle, mensuelle, quotidienne —, Source, qui produit la donnée (ici le BEA), Release, la publication dont elle est tirée, et deux dates qui disent si la série vit encore : Updated, sa dernière mise à jour, et Next Release Date, le prochain chiffre attendu. Un détail que beaucoup ratent : il n'existe pas de champ « désaisonnalisation » séparé — cette information est fondue dans la ligne Units. Lisez toujours les unités en entier ; elles vous diront si vous regardez un niveau ou un taux, du réel ou du nominal, du désaisonnalisé ou du brut.

Six champs, et un seul qui décide de ce que le chiffre veut dire. C'est la ligne Units qu'on saute, et c'est elle qui piège.

Le bouton qui change tout

Au-dessus du graphique trône un bouton : « EDIT GRAPH ». C'est là que FRED cesse d'être une bibliothèque pour devenir un atelier, et il ouvre trois pouvoirs. Le premier, EDIT LINE, permet de transformer la série — nous y venons. Le deuxième, ADD LINE, permet d'en superposer une autre : PIB réel et PIB potentiel sur le même graphique, chômage et inflation, comme nous l'avons fait tout au long de ce module. Le troisième, FORMAT, règle l'apparence — type de graphique (courbe, aires, barres), échelle logarithmique, couleurs — et surtout une petite case qui vaut de l'or : « recession bars », les bandes de récession.

Cochez « recession bars », et FRED ombre en gris chaque récession datée par le NBER. En un instant, l'histoire du cycle apparaît : chaque pic de chômage épouse une bande grise.

Ces bandes grises méritent qu'on s'y attarde, car elles racontent l'économie mieux qu'un long discours. FRED les cale sur les dates officielles du cycle établies par le NBER — le comité qui, aux États-Unis, décrète a posteriori le début et la fin des récessions. Superposez-les à n'importe quelle série et vous verrez d'un coup d'œil comment cette variable se comporte dans les crises : c'est l'un des réflexes les plus utiles que vous puissiez prendre. Et quand votre graphique est prêt, le bouton « DOWNLOAD » l'exporte — en Excel, en CSV, en image PNG, ou en diapositive PowerPoint. (Ne cherchez pas le PDF : il n'y est pas.) La donnée est à vous ; vous pouvez la retravailler, la citer, la republier.

La magie des transformations

Voici le pouvoir que la plupart des débutants ignorent, et qui sépare celui qui subit les chiffres de celui qui les interroge. Dans EDIT LINE, un menu déroulant Units propose une dizaine de transformations, appliquées en un clic à n'importe quelle série. La même donnée y raconte des histoires radicalement différentes.

L'indice des prix (IPC) en « Niveau » (en haut) ne dit presque rien à l'œil : il monte, toujours. En « Variation sur un an » (en bas), le même chiffre devient l'inflation — 3,7 % en juin 2026 — et raconte l'histoire des prix, pic de 2022 compris.

Prenez l'indice des prix à la consommation, CPIAUCSL. En « Niveau » (Levels), c'est une courbe qui grimpe sans fin, illisible. Mais choisissez « Variation sur un an » (Percent Change from Year Ago), et cette même série devient le taux d'inflation — celui qu'on lit dans les journaux, à 3,7 % en juin 2026, avec son pic à près de 9 % en 2022. Un menu déroulant a transformé un niveau opaque en la variable la plus surveillée de la macroéconomie. Le menu offre bien d'autres options — variation absolue, taux annualisé, logarithme naturel, ou l'« Index » qui ramène une série à 100 à une date choisie pour comparer des trajectoires (comme nos deux économies indexées du chapitre 12). Vous pouvez même écrire votre propre formule — a/b*100 pour un ratio entre deux séries. Explorez ce menu : c'est la différence entre regarder une donnée et la faire parler.

Un exemple concret, qui reprend le chapitre 10. Cherchez le PIB nominal, GDP, et affichez-le ; puis, avec ADD LINE, ajoutez le PIB réel, GDPC1. Les deux courbes divergent, mais leurs niveaux ne sont pas comparables tels quels. Passez alors chacune en « Index (base 100) » à une même date de départ — disons l'an 2000 — et la magie opère : les deux partent du même point, et l'écart qui se creuse entre elles est l'inflation cumulée, la part de la croissance nominale qui n'est qu'une illusion de prix. En trois transformations, vous avez reconstruit, à la souris, la distinction la plus importante de tout le module. C'est cela, tenir FRED en main.

De l'outil à la question

Un entrepôt de 845 000 séries ne vaut que par la question qu'on lui pose — et une bonne question macro se décompose toujours en quatre décisions. Prenons-en une, d'actualité permanente : l'inflation sous-jacente ralentit-elle vraiment ?

Quelle série ? Pas CPIAUCSL, l'indice d'ensemble, mais CPILFESL, l'IPC hors alimentation et énergie — la tendance de fond du chapitre 5 — et sa cousine PCEPILFE, la mesure que la Fed cible réellement. Deux séries pour une seule question : la seconde sert de contrôle.

Quelle transformation ? Le glissement annuel est stable, mais lent : douze mois durant, il traîne le souvenir des hausses passées. Le rythme annualisé du dernier mois voit le retournement bien plus tôt, au prix d'un bruit considérable. Superposez-les plutôt que de choisir : quand la seconde courbe passe durablement sous la première, la tendance a tourné.

Quel recul ? Le réflexe du chapitre 6 s'applique tel quel — un mois est du bruit, trois un début de signal, six une tendance. FRED ne calcule pas de moyenne mobile en un clic : c'est l'une des raisons de passer au code, au chapitre suivant.

Quel angle mort ? Celui que le graphique ne montre jamais. FRED trace les ruptures de définition sans les signaler : la série M1SL affiche en mai 2020 une marche verticale, de 4 900 à 16 300 milliards de dollars — non parce que la monnaie a triplé, mais parce qu'une règle a fait basculer les comptes d'épargne d'une case à l'autre. Rien, sur la courbe, ne vous en avertit ; seule la note de la source le dit. Devant toute rupture spectaculaire, la première hypothèse n'est pas économique, elle est statistique.

Une trousse de départ, et les pièges à connaître

Pour ne pas vous noyer dans 845 000 séries, voici les codes à mettre en favori — la trousse de survie du macro-observateur : GDPC1 (PIB réel), CPIAUCSL (indice des prix), UNRATE (chômage), PAYEMS (emploi salarié non agricole), FEDFUNDS (taux directeur de la Fed), DGS10 (taux à dix ans), et USREC (l'indicateur de récession du NBER). Avec ces sept-là, vous suivez déjà l'essentiel d'une économie.

Sept codes suffisent à suivre le pouls d'une économie : production, prix, emploi, taux et cycle.

Mais un bon outil se juge à la connaissance de ses pièges, et il y en a six, appris à la dure par des générations d'utilisateurs. Le premier tient à la désaisonnalisation : la série CPIAUCSL est désaisonnalisée (SA), sa jumelle CPIAUCNS ne l'est pas (NSA) ; elles ne diffèrent que par deux lettres, et pourtant la version SA sert à lire les variations d'un mois sur l'autre, la NSA les variations sur douze mois — prenez la mauvaise, et votre analyse déraille.

Deux lettres d'écart, deux courbes très différentes : le brut oscille au rythme des saisons, le désaisonnalisé les gomme. Le choix de la série fait la lecture.

Le deuxième piège est celui des unités trompeuses : « milliards de dollars enchaînés de 2017, en rythme annualisé » n'est pas « milliards de dollars » tout court — le premier est le PIB réel, le second le nominal (souvenez-vous du chapitre 10) —, et « rythme annualisé » signifie qu'un chiffre trimestriel est multiplié comme s'il durait un an. Le troisième guette avec les séries de projection déguisées : certaines, comme le PIB potentiel GDPPOT, s'étendent jusqu'en 2036, et leur « dernière observation » n'est pas une donnée mais une prévision (celle du CBO, comme au chapitre 15) — ne la confondez jamais avec un fait observé.

Les trois autres pièges tiennent à la vie de la donnée. Le PIB et l'emploi sont révisés, parfois lourdement, et FRED n'affiche que la dernière version ; pour retrouver une donnée « telle qu'elle était publiée à une date passée », il existe un frère jumeau de FRED, ALFRED (Archival FRED), qui conserve tous les millésimes — l'outil indispensable si vous voulez, comme au chapitre 15, comprendre à quel point une estimation a bougé. Certaines séries, ensuite, sont marquées « DISCONTINUED » dans leur titre : elles ne sont plus mises à jour, parce qu'une source a changé de méthode ou qu'une agence a cessé un produit, et la courbe s'arrête net — avant de vous appuyer sur une série, jetez toujours un œil aux champs Updated et Next Release Date, qui vous diront si la donnée est encore vivante. Enfin, le décalage de publication : toutes les séries ne sont pas à jour au même moment — à la mi-2026, le PIB en est au premier trimestre quand l'indice des prix et l'emploi sont déjà à juin et la consommation à mai —, si bien que comparer deux séries sans vérifier qu'elles couvrent la même période est une erreur de débutant.

Tout un écosystème, et des cousins pour le reste du monde

FRED n'est pas seul. ALFRED, on l'a dit, archive les millésimes ; FRASER numérise l'histoire économique et financière américaine — discours, rapports, archives. Emportez-le dans votre poche avec l'application mobile, ou dans vos tableaux avec le module Excel (Windows et Mac) ; et si vous programmez, une API gratuite vous attend — ce sera l'objet du prochain chapitre. Ne cherchez pas GeoFRED : l'ancien service de cartes a fermé le 1ᵉʳ septembre 2022, la cartographie est désormais intégrée aux pages des séries géographiques.

Quand la donnée n'est pas américaine, chaque grande institution a son propre entrepôt : la logique reste la même, seule l'interface change.

Et si vos données ne sont pas américaines ? Chaque grande institution a son FRED. En Europe, vous frapperez à deux portes : l'Eurostat Data Browser et le Portail de données de la BCE, qui a pris la suite de l'ancien SDW fin 2023. En France, l'INSEE tient sa BDM, la Banque de France son Webstat. À l'OCDE, l'OECD Data Explorer a remplacé OECD.Stat en juillet 2024. Sans oublier les données ouvertes de la Banque mondiale et le portail de données du FMI. Les interfaces changent, la logique reste la même : chercher une série, lire ses unités, la transformer, l'exporter.

Un dernier mot sur la culture de la donnée, car deux citations circulent dans ce milieu. La première est authentique et vaut d'être méditée : en 2009, alors qu'il était économiste en chef de Google, Hal Varian déclarait au McKinsey Quarterly : « Je répète que le métier sexy des dix prochaines années sera celui de statisticien. On me prend pour un plaisantin — mais qui aurait deviné que l'ingénieur informaticien serait le métier sexy des années 1990 ? » La seconde, « En Dieu nous croyons ; tous les autres doivent apporter des données », est délicieuse — mais elle est faussement attribuée à W. Edwards Deming, le grand théoricien de la qualité. Rien ne prouve qu'il l'ait dite ; c'est un adage anonyme. Vérifier ses sources, y compris pour une citation : c'est, au fond, tout l'esprit de FRED.

À retenir

• Qu'est-ce que FRED — La base de données de la Fed de Saint-Louis, née le 18 avril 1991 comme un serveur par modem (30 séries) ; aujourd'hui ≈ 845 000 séries, 121 sources, gratuite et sans compte pour consulter. La plus utilisée au monde.
• Lire une page de série — Champs clés : Observations (dernier point), Units (le plus important : réel/nominal, désaisonnalisé, annualisé — pas de champ séparé pour la désaisonnalisation), Frequency, Source, Updated, Next Release.
• EDIT GRAPH — Trois pouvoirs : EDIT LINE (transformer), ADD LINE (superposer), FORMAT (dont la case « recession bars », les récessions du NBER). Export en Excel, CSV, PNG, PowerPoint.
• Les transformations — Le menu Units change tout en un clic : « Niveau », « Variation sur un an » (= inflation pour l'IPC), taux annualisé, log, « Index » (base 100). Ou une formule maison (a/b*100).
• La trousse de départ — GDPC1, CPIAUCSL, UNRATE, PAYEMS, FEDFUNDS, DGS10, USREC.
• Les pièges — SA vs NSA (CPIAUCSL / CPIAUCNS) ; unités (réel vs nominal, annualisé) ; séries de projection (GDPPOT va jusqu'en 2036) ; révisions (utiliser ALFRED pour les millésimes).
• L'écosystème — ALFRED (millésimes), FRASER (archives), API, module Excel ; et les cousins régionaux : Eurostat, portail BCE, INSEE/Webstat, OECD Data Explorer, Banque mondiale, FMI.

La suite du voyage

Vous savez maintenant naviguer dans FRED à la souris — chercher, transformer, exporter, en quelques clics. Mais imaginez que vous vouliez tracer non pas un graphique, mais cent ; recalculer une inflation chaque matin ; croiser dix séries d'un coup. La souris atteint vite ses limites. C'est là qu'entre en scène l'outil du professionnel : quelques lignes de code. Le prochain chapitre, un second atelier, vous fera écrire votre premier script Python : charger une série FRED et la tracer, en dix lignes, sans rien installer de compliqué. Trois minutes d'entraînement, en attendant : allez sur FRED, ouvrez la série UNRATE, cochez les bandes de récession, passez-la en « Variation sur un an », et téléchargez le résultat en CSV. Vous venez de faire, en trois minutes, ce qui demandait autrefois une bibliothèque entière.

Sources et références

• Federal Reserve Bank of St. Louis — histoire de FRED : lancement le 18 avril 1991 comme bulletin board par modem (30 séries, 620 utilisateurs, une heure par jour), première présence en ligne de la banque ; passage au web en 1995 ; ≈ 845 000 séries et 121 sources en 2026. (« The History of FRED », « FRED Database Marks 30th Anniversary ».) L'héritage de diffusion des données remonte à Homer Jones (directeur de la recherche, années 1960).
• FRED (fred.stlouisfed.org) — pages de série (Units, Frequency, Source, Release, Updated) ; bouton EDIT GRAPH (EDIT LINE, ADD LINE, FORMAT) ; bandes de récession fondées sur les dates du NBER ; menu Units des transformations (Levels, Change, Change from Year Ago, Percent Change, Percent Change from Year Ago, Compounded Annual Rate, Continuously Compounded, Natural Log) et option « Index » ; export Excel/CSV/PNG/PowerPoint.
• Séries citées : GDPC1 (PIB réel), CPIAUCSL / CPIAUCNS (IPC désaisonnalisé / brut), UNRATE (chômage), PAYEMS (emploi non agricole), FEDFUNDS (taux directeur), DGS10 (taux à 10 ans), USREC (indicateur de récession NBER), GDPPOT (PIB potentiel, CBO, projection jusqu'en 2036).
• Écosystème : ALFRED (données millésimées / temps réel), FRASER (bibliothèque historique), API FRED (clé gratuite), module Excel (Windows et Mac). GeoFRED fermé le 1ᵉʳ septembre 2022 (cartographie désormais intégrée). Portails régionaux : Eurostat Data Browser ; ECB Data Portal (remplace le SDW, fin sept. 2023) ; INSEE BDM et Webstat (Banque de France) ; OECD Data Explorer (remplace OECD.Stat, 1ᵉʳ juillet 2024) ; World Bank Open Data ; IMF Data Portal.
• Hal Varian, entretien « Hal Varian on how the Web challenges managers », The McKinsey Quarterly, janvier 2009 — « the sexy job in the next ten years will be statisticians ». La citation « In God we trust; all others must bring data » est faussement attribuée à W. Edwards Deming (adage anonyme ; classée « misattributed » par Wikiquote et Quote Investigator).
• Données des figures : Federal Reserve Bank of St. Louis (croissance du catalogue) ; BLS et NBER via FRED (UNRATE, USREC) ; BLS via FRED (CPIAUCSL) — millésime du 16 juillet 2026. Chaque figure est accompagnée d'un notebook Google Colab (dépôt nmlab-figures) qui la régénère (données du jour pour les graphiques, schéma éditable pour les autres).