15. Croissance potentielle et output gap : la carte que personne ne peut mesurer

Dans les années 1970, la Réserve fédérale américaine a laissé filer la pire inflation de l'après-guerre. On a longtemps cru à une faute de courage : des banquiers centraux trop timides pour serrer la vis. La vérité, révélée bien plus tard par l'économiste Athanasios Orphanides, est plus troublante — et plus instructive. La Fed n'a pas manqué de courage : elle s'est trompée de carte.

Au tournant des années 1970, la productivité américaine a ralenti brutalement (vous l'avez vu au chapitre 12, c'est le « trou noir » de 1973-1995). Mais ce ralentissement était invisible sur le moment : il faut des années de recul pour le mesurer. La Fed a donc continué de croire que l'économie pouvait produire bien plus qu'elle ne le pouvait réellement. Elle estimait l'écart entre production réelle et production potentielle — l'output gap — très négatif, comme si l'économie tournait loin sous son régime ; persuadée d'une économie en sous-régime, elle a maintenu une politique trop accommodante, et l'inflation s'est installée.

Orphanides l'a démontré en 2002, chiffres à l'appui : une règle de politique monétaire nourrie des données révisées, celles qu'on connaît aujourd'hui, aurait évité la Grande Inflation ; mais la même règle, nourrie des estimations d'output gap réellement disponibles à l'époque, reproduit exactement l'inflation observée. La Fed n'a pas mal joué ; elle a joué juste, avec une carte fausse. Ce chapitre — le plus « avancé » du module — parle de cette carte : le PIB potentiel et l'output gap. Deux chiffres omniprésents dans les discours des banques centrales, deux chiffres que personne ne peut mesurer.

Repères — Niveau : Avancé · Prérequis : chapitre 12 et chapitre 14

À la fin de ce chapitre, vous saurez :

• ce que sont le PIB potentiel et l'écart de production, et pourquoi personne ne peut les mesurer ;
• pourquoi la Grande Inflation vient d'une carte fausse, non d'un manque de courage ;
• lire le sens de ces chiffres sans leur prêter une précision qu'ils n'ont pas.

Chapitre le plus technique du module : il porte sur des variables latentes et leurs révisions. Le fil principal se suit sans les détails d'estimation.

Une ligne qu'on ne voit jamais

Commençons par les définitions, car elles cachent un piège. Le PIB potentiel est le niveau de production qu'une économie peut soutenir durablement sans surchauffer — sans que l'inflation ne s'emballe. C'est sa « vitesse de croisière » : ni le maximum qu'elle peut atteindre en se surmenant, ni un plafond physique, mais le rythme tenable, celui où toutes les capacités sont employées sans tension excessive. Sa croissance, la croissance potentielle, est la somme de deux forces que vous connaissez déjà : combien de bras l'économie gagne (la démographie, chapitre 14) et combien chaque bras produit (la productivité, chapitre 12). L'écart de production — l'output gap — mesure la distance entre le PIB réel et ce potentiel, en pourcentage : (PIB réel − PIB potentiel) ÷ PIB potentiel. Positif, l'économie tourne au-dessus de sa vitesse de croisière — surchauffe, tensions inflationnistes. Négatif, elle tourne en dessous — chômage, capacités inutilisées, désinflation.

Les deux courbes se confondent presque : le PIB réel (bleu) colle à sa ligne potentielle (orange). Mais cette ligne, si nette sur le graphique, n'existe pas dans la réalité — elle est reconstruite par un modèle.

Et voici le piège, celui qui fait de ce chapitre un cours d'humilité : le PIB potentiel ne se mesure pas. Regardez le graphique, la ligne orange semble aussi solide que la ligne bleue — elle ne l'est pas. Le PIB réel, on le mesure, la production a bien eu lieu ; mais le potentiel est une grandeur théorique, une production qui aurait pu avoir lieu, estimée par des modèles à partir d'hypothèses sur le plein emploi et la productivité tendancielle. Deux institutions sérieuses produisent, pour la même date, deux chiffres différents. Et — c'est là que tout se joue — chacune révise ses propres chiffres passés. L'output gap est ce que les économistes appellent une variable latente : réelle dans ses effets, mais jamais observée directement. Une carte, jamais le territoire.

Le pouls du cycle

Malgré cette fragilité, l'output gap reste l'un des instruments les plus regardés, parce qu'il raconte en un seul chiffre où en est l'économie dans son cycle. Suivons-le dans le temps.

Positif en vert (surchauffe), négatif en rouge (sous-emploi). Le gouffre de 2020 — près de −9 % — est le plus profond de toute la série moderne.

L'histoire tient dans les creux. Au plus fort de la Grande Récession, à la mi-2009, l'écart plonge à −5 % : l'économie américaine produisait cinq points de moins que ce qu'elle aurait pu, une saignée de capacités et d'emplois. Au printemps 2020, le confinement pandémique creuse un abîme sans précédent, −8,8 % — le plus profond jamais enregistré. À l'inverse, les sommets signalent la surchauffe : la fin des années 1960 marque le record haut, au-delà de +6 %, juste avant l'inflation des années 1970. Et aujourd'hui ? L'écart est légèrement positif, de l'ordre de +1 % : l'économie américaine tourne un cran au-dessus de sa vitesse de croisière estimée. Un léger dépassement, pas une surchauffe — mais un signal que la Fed surveille. Pourquoi ? Parce que l'output gap est le pont entre l'activité et l'inflation. C'est l'idée de la courbe de Phillips : quand l'économie tourne au-dessus du potentiel, le marché du travail se tend, les salaires accélèrent, les prix suivent. Un gap positif serait donc un avertissement d'inflation ; un gap négatif, une promesse de désinflation.

Sauf que ce pont-là s'est affaissé, et il faut le dire avant d'aller plus loin. La relation entre l'écart de production d'une année et la variation de l'inflation sous-jacente l'année suivante était franche jusqu'au milieu des années 1980 ; depuis, elle est introuvable — la figure ci-dessous met les deux périodes côte à côte. C'est l'aplatissement de la courbe de Phillips, l'un des faits les mieux établis de la macroéconomie récente, et l'explication dominante est rassurante autant qu'ironique : les banques centrales ont si bien ancré les anticipations d'inflation que la relation dont elles se servaient a cessé d'être visible — la loi de Goodhart du chapitre 6, une fois de plus. Le même « +1 % » ne dit donc pas la même chose en 1968 et en 2026. Voilà pourquoi ces deux chiffres inobservables décident, en pratique, du sens des taux d'intérêt — et pourquoi ils le décident beaucoup moins nettement qu'autrefois.

La loi d'Okun : le jumeau du chômage

L'output gap a un jumeau, du côté de l'emploi, et il est un peu moins insaisissable. En 1962, l'économiste Arthur Okun a remarqué une régularité si robuste qu'on l'a baptisée, à tort, une « loi ». Sa formulation d'origine : « en moyenne, chaque point de chômage supplémentaire au-dessus de 4 % s'est accompagné d'une baisse d'environ 3 % du PIB réel ». Autrement dit, chômage et sous-production vont de pair, dans un rapport à peu près stable.

Chaque point est une année. Le nuage penche nettement : plus le chômage monte, plus la croissance faiblit. La droite donne, sur données annuelles, environ 1,5 point de PIB par point de chômage.

Le nuage de points ci-dessus met la régularité sous vos yeux, sur trois quarts de siècle. La pente est indéniable — quand le chômage grimpe d'un point sur l'année, la croissance perd, dans mes calculs sur données annuelles, environ un point et demi de PIB. Mais notez bien la fourchette : Okun trouvait 3 pour 1 dans sa version « écart », les manuels modernes retiennent plutôt 2 pour 1 dans la version « croissance », mes données donnent 1,5. Le coefficient n'est pas une constante de la nature ; il varie selon la période, le pays, la méthode. C'est bien pourquoi « loi d'Okun » est un abus de langage — le terme a été popularisé après coup, dans les années 1960, quand Okun, lui, n'a jamais parlé de loi. Retenez la relation, méfiez-vous du chiffre exact : ce sera le fil rouge de tout ce chapitre.

L'autre pont de l'écart de production — celui qui mène aux prix — s'est affaissé : franc avant 1985, introuvable depuis. Un même chiffre ne dit plus la même chose.

Le bruit est aussi gros que le signal

Nous arrivons au cœur, et à la raison pour laquelle ce chapitre porte le label « avancé ». Nous avons dit que l'output gap se révise. Mais de combien ? La réponse, établie par Orphanides et Simon van Norden dans une étude de 2002 au titre sans détour — L'inutilisabilité des estimations d'output gap en temps réel —, devrait faire réfléchir quiconque prend ces chiffres au sérieux. Leur résultat, en une phrase : les révisions de l'output gap sont du même ordre de grandeur que l'output gap lui-même. Relisez cela. Le chiffre qu'on annonce aujourd'hui — « l'économie tourne 1 % au-dessus de son potentiel » — sera révisé, dans les années à venir, d'une ampleur comparable à sa propre valeur. Le bruit est aussi gros que le signal. Un gap estimé à +1 % aujourd'hui pourrait, une fois les données consolidées et les tendances réévaluées, devenir −1 % ou +3 % sans qu'aucune donnée réelle du passé n'ait changé : c'est la révision de l'estimation, pas de la réalité.

D'où vient ce vertige ? Les auteurs sont formels : le problème n'est pas tant la révision des données brutes de PIB, c'est l'estimation de la tendance en fin d'échantillon — c'est-à-dire précisément là, aujourd'hui, où le décideur en a besoin. Tracer une tendance au milieu d'une longue série est facile ; la tracer à son extrémité, sans savoir ce qui vient après, est un pari. Et détail contre-intuitif que soulignent Orphanides et van Norden : les méthodes « sophistiquées » qui ajoutent l'inflation pour affiner l'estimation ne sont pas plus fiables que les méthodes simples. On ne s'en sort pas par la technique. James Hamilton a enfoncé le clou en 2018, dans un article dont le titre est un ordre : Pourquoi vous ne devriez jamais utiliser le filtre de Hodrick-Prescott. Ce filtre, l'outil le plus répandu pour extraire une tendance et donc un output gap, produit selon lui des relations dynamiques factices, sans fondement dans les données, et son réglage habituel n'a aucune justification statistique. Surtout, il est particulièrement peu fiable en fin d'échantillon : le même mal qu'Orphanides. Hamilton propose une alternative plus robuste, mais reconnaît la leçon générale : il n'existe pas de filtre parfait. Quelle que soit la méthode, estimer la tendance là où l'on en a besoin — maintenant — reste l'exercice le plus fragile de la macroéconomie appliquée.

La preuve la plus concrète tient dans un chiffre de la période récente. Entre son estimation de 2007 et celle de 2014, le Bureau du budget du Congrès américain a abaissé de 7,3 % sa projection du PIB potentiel pour 2017. Sept points. Et — c'est le plus troublant — l'essentiel de cette révision n'était pas dû à la crise de 2008 elle-même, mais à une réévaluation des tendances d'avant-crise : la « ligne » qu'on croyait connaître était déjà fausse, avant même que la crise n'éclate. La vitesse de croisière de l'économie, on ne l'avait jamais vraiment su.

Sept points de « vitesse de croisière » évaporés en une seule révision — et l'essentiel avant même la crise. C'est l'ampleur du bruit qui entoure le signal.

Trois étoiles, une même brume

Ce que nous venons de dire du PIB potentiel vaut pour toute une famille de grandeurs que les économistes marquent d'une étoile. Le taux de chômage « naturel », le NAIRU — ce taux compatible avec une inflation stable, noté u* — est le pendant, côté emploi, du PIB potentiel : lui aussi inobservable, estimé, révisé. Et le taux d'intérêt naturel, r*, que vous avez rencontré au chapitre 11 et que le chapitre 16 rouvrira — celui qui suit la croissance tendancielle point pour point —, est de la même étoffe. Ces trois étoiles, y* (le potentiel), u* (le NAIRU) et r* (le taux naturel), ne sont pas indépendantes : elles sont estimées ensemble, dans les mêmes modèles, et réviser l'une force à réviser les autres. Quand la vitesse de croisière baisse, le taux naturel baisse avec elle. C'est un même brouillard qui les enveloppe toutes les trois — et c'est dans ce brouillard que les banques centrales doivent piloter.

Le potentiel, le NAIRU et le taux naturel forment une seule famille de variables latentes : toucher à l'une déplace les autres.

Ce que ça change pour un investisseur

Trois conséquences pratiques, et elles découlent toutes de la même humilité. La première est de lire le sens, pas la décimale — et de se souvenir que le lien avec l'inflation est aujourd'hui bien plus lâche qu'il ne l'était. Aujourd'hui, l'output gap américain est autour de +1 %, et le chômage, à 4,2 % en juin 2026, est passé sous le NAIRU estimé (≈ 4,4 %). Les deux signaux concordent : léger dépassement, économie qui tourne un cran trop chaud — ce qui plaide pour une Fed prudente à baisser les taux, avec un biais restrictif. Regardez tout de même pourquoi le chômage a reflué depuis les 4,4 % de fin 2025 : pour partie parce que des gens quittent le marché du travail, pas parce que les embauches sont vigoureuses (chapitre 13). Et n'accordez pas à ce « +1 % » une précision qu'il n'a pas : demain, révisé, il pourra dire autre chose. La deuxième est que la Fed pilote à l'aveugle, en partie : quand un gouverneur justifie sa décision par l'output gap, souvenez-vous d'Orphanides — une règle mécaniquement correcte, nourrie de mauvaises estimations en temps réel, produit de mauvaises décisions, et c'est l'histoire de la Grande Inflation ; pondérez donc les commentaires fondés sur ces « étoiles » avec un scepticisme sain, car ce ne sont pas des faits mais les meilleures estimations du moment.

La troisième, la plus opérationnelle, est de surveiller la direction des révisions. Une révision à la baisse du PIB potentiel, comme celle de 2008-2014, n'est pas un détail comptable : c'est le signal qu'une économie est structurellement plus faible qu'on ne le pensait — donc que la croissance tendancielle, le taux naturel et le rendement de long terme des actifs sont, eux aussi, plus bas. Les trois étoiles bougent ensemble, et elles décident, en dernier ressort, du prix de tout ce que vous détenez. N'oubliez jamais que ces chiffres du millésime d'aujourd'hui — un potentiel qui croît de 2,1 % par an, un gap de +1 % — portent la date de leur estimation, et qu'ils seront réécrits.

Ce que le signe de l'écart commande — et l'avertissement qui vaut pour les deux colonnes : le signe lui-même est incertain.

À retenir

• Vitesse de croisière — et inobservable — Le PIB potentiel est le niveau de production soutenable sans surchauffe ; sa croissance = démographie (ch. 14) + productivité (ch. 12). L'output gap = (PIB réel − potentiel) ÷ potentiel : positif = surchauffe, négatif = sous-emploi. Mais ni l'un ni l'autre ne se mesure : ce sont des variables latentes, estimées puis révisées — une carte, jamais le territoire.
• Le pouls du cycle — Creux de −5 % en 2009, −8,8 % en 2020 (record), sommet à +6 % à la fin des années 1960. Aujourd'hui +1 % : léger dépassement. Le gap positif est censé annoncer l'inflation — mais ce pont s'est affaissé : franc avant 1985, introuvable depuis (aplatissement de la courbe de Phillips). Le même chiffre ne dit plus la même chose.
• La loi d'Okun — Chômage et sous-production vont de pair (Okun, 1962). Coefficient de ~3 (version écart) à ~2 (version croissance), ~1,5 sur mes données annuelles : réel mais pas stable. Ce n'est pas une « loi ».
• Le bruit = le signal — Orphanides & van Norden (2002) : « les révisions de l'output gap sont du même ordre de grandeur que le gap lui-même ». Le mal vient de l'estimation de la tendance en fin d'échantillon. Hamilton (2018) : ne jamais se fier au filtre HP — et aucun filtre n'est parfait.
• Trois étoiles, une brume — Le potentiel (y*), le NAIRU (u*) et le taux naturel (r*) sont la même famille de variables latentes, estimées ensemble et révisées ensemble. La Fed pilote dans ce brouillard.
• Pour l'investisseur — Lire le sens, pas la décimale ; pondérer les « étoiles » avec scepticisme ; surveiller la direction des révisions (une baisse du potentiel = croissance et taux durablement plus bas).

La suite du voyage

Nous venons de voir combien la « vitesse de croisière » d'une économie est difficile à connaître — et pourtant, c'est elle qui commande le taux naturel et, de proche en proche, le prix de tous les actifs. Mais d'où vient, concrètement, le carburant qui permet à une économie d'investir et de croître ? Qui prête, qui emprunte, et à quel prix le monde se finance-t-il ? C'est toute la question de l'épargne et de l'investissement — les deux moteurs du financement de l'économie. Prochain chapitre : « Épargne et investissement : les deux moteurs du financement de l'économie ». D'ici là, un exercice : cherchez la dernière estimation de l'output gap de votre pays, puis cherchez ce qu'en disait la même institution il y a cinq ans pour la même année. L'écart entre les deux vous en apprendra plus sur la macroéconomie que n'importe quel chiffre pris isolément.

Sources et références

• Athanasios Orphanides, « Monetary-Policy Rules and the Great Inflation », American Economic Review 92(2), mai 2002, p. 115-120 ; et « Monetary Policy Rules Based on Real-Time Data », American Economic Review 91(4), septembre 2001, p. 964-985 — une règle de Taylor nourrie des estimations d'output gap réellement disponibles à l'époque reproduit la Grande Inflation.
• Arthur M. Okun, « Potential GNP: Its Measurement and Significance », Proceedings of the Business and Economic Statistics Section, American Statistical Association, 1962, p. 98-104 (Cowles Foundation Paper 190) — « each extra percentage point in the unemployment rate above four percent has been associated with about a three percent decrement in real GNP ». Le terme « loi d'Okun » est une popularisation ultérieure (attribuée à A. Thirlwall, 1969).
• Athanasios Orphanides & Simon van Norden, « The Unreliability of Output-Gap Estimates in Real Time », The Review of Economics and Statistics 84(4), novembre 2002, p. 569-583 — « ex post revisions of the estimated gap are of the same order of magnitude as the estimated gap itself » ; le mal vient de la tendance de fin d'échantillon ; les méthodes multivariées ne sont pas plus fiables.
• James D. Hamilton, « Why You Should Never Use the Hodrick-Prescott Filter », The Review of Economics and Statistics 100(5), décembre 2018, p. 831-843 (NBER WP 23429) — le filtre HP produit des dynamiques factices, peu fiables en fin d'échantillon ; une alternative existe, mais aucun filtre n'est parfait.
• Thomas Laubach & John C. Williams, « Measuring the Natural Rate of Interest », The Review of Economics and Statistics 85(4), novembre 2003, p. 1063-1070 — l'estimation conjointe du PIB potentiel, de la croissance tendancielle et de r* : le taux naturel suit la croissance tendancielle.
• Congressional Budget Office, « Revisions to CBO's Projection of Potential Output Since 2007 » (publ. n° 45150, 2014) et The Budget and Economic Outlook: 2026 to 2036 (publ. n° 62105, février 2026) — la projection du PIB potentiel pour 2017 abaissée de 7,3 % entre 2007 et 2014 (l'essentiel dû à une réévaluation des tendances d'avant-crise) ; croissance potentielle de 2,1 %/an sur 2026-2030 puis 1,8 % sur 2031-2036.
• Données des figures : BEA, BLS et CBO via FRED — PIB réel (GDPC1), PIB potentiel (GDPPOT), taux de chômage (UNRATE), NAIRU (NROU) ; output gap et régression d'Okun calculés par nos soins, millésime CBO de février 2026, données arrêtées au 16 juillet 2026.