L’Afrique n’a pas un problème de pauvreté. Elle a un problème de mesure.  

Ce pays, c’est le Zimbabwe. On pourrait facilement hausser les épaules et dire : « Les statistiques, c’est compliqué. » Certes. Mais compliqué ne veut pas dire inutile, et actuellement, nombre d’indicateurs de bien-être en Afrique se situent dans une situation délicate, entre les deux.

C’est ce que démontre discrètement, méthodiquement et de façon accablante la dernière note statistique de la Commission économique pour l’Afrique sur le bien-être. Discrètement, car elle est rédigée dans un langage familier aux utilisateurs de statistiques. Accablante, car une fois qu’on en a saisi le véritable sens, il est difficile de l’ignorer.

Voici la situation. Lorsque nous voulons savoir comment les Africains vivent réellement, et non pas seulement comment ils survivent sur le papier, nous nous référons à l’un des six principaux indicateurs : la pauvreté monétaire, l’indice de pauvreté multidimensionnelle (IPM, qui existe en version mondiale et en version nationale), l’indice de développement humain, le revenu par habitant et l’indice du bonheur.

Chacun pose une question légèrement différente.

La pauvreté monétaire se définit par la capacité à se nourrir. Plus précisément, par la capacité à survivre avec moins de 3 dollars par jour. Ce seuil, soit dit en passant, a été révisé en 2025. Auparavant, il était de 2,15 dollars, et encore avant, de 1,90 dollar. La pauvreté n’a pas changé du jour au lendemain ; c’est l’échelle de mesure qui a évolué. À vous d’en tirer vos propres conclusions.

L’Indice mondial de précarité (MPI) pose des questions plus complexes : vos enfants sont-ils scolarisés ? Votre foyer dispose-t-il d’eau potable ? Y a-t-il des personnes souffrant de malnutrition chronique dans votre foyer ? Il examine la précarité à travers dix indicateurs simultanés de santé, d’éducation et de niveau de vie, ce qui est là tout son intérêt.

L’IDH pose une question de développement plus large : votre espérance de vie, votre niveau d’éducation et votre niveau de vie. Le revenu par habitant, quant à lui, mesure le revenu généré par l’économie par personne et sous-entend, de manière implicite, que cette moyenne reflète fidèlement votre vie. Or, ce n’est souvent pas le cas, et pourtant, c’est le chiffre qui fait la une de la plupart des médias.

Et l’indice du bonheur, Dieu merci, vous demande simplement comment vous pensez que votre vie se déroule.

Aucune de ces approches n’est fausse. Toutes visent à comprendre nos capacités intrinsèques et collectives, nos aptitudes, notre satisfaction et notre appréciation du parcours de vie. Le problème, c’est que nous les considérons comme interchangeables. Or, elles ne le sont pas.

De plus, les données sont, franchement, anciennes et compromettent les comparaisons statistiques et politiques.

Avant même d’aborder la signification de ces chiffres, il convient de parler des chiffres dont nous disposons réellement, car les écarts sont suffisamment importants pour engendrer une anxiété sourde et persistante chez toute personne travaillant dans ce domaine.

Les données les plus récentes sur la pauvreté monétaire en Algérie et en République du Congo remontent à 2011. La Libye, l’Érythrée et la Somalie ne disposent d’aucune donnée pour l’ensemble de la période allant de 1980 à 2024. Il ne s’agit pas de données éparses, mais d’aucune donnée du tout, sur une période de 44 ans.

Pour l’IPM mondial, dix pays africains utilisent encore des données d’enquête datant de 2018. L’intervalle de temps entre les données récentes sur le continent s’étend sur sept ans, ce qui signifie que le dernier aperçu de la pauvreté dans certains pays date d’un contexte géopolitique complètement différent.

On ne peut pas concevoir une politique de développement à l’horizon 2026 à partir de chiffres de 2011. Ou plutôt, on peut, et certains le font, et c’est précisément là le cœur du problème.

L’intervalle moyen entre deux enquêtes sur la pauvreté monétaire dans les pays africains est de six ans. Six ans, c’est long. Les gouvernements changent. Des crises surviennent. Les pandémies, comme nous le savons désormais plus précisément, restructurent des économies entières. Beaucoup de choses peuvent arriver à une population en six ans, des choses qu’une simple donnée dans une base de données ne peut pas révéler. Les estimations peuvent-elles atténuer les effets des pandémies ?

Même pays. Histoire complètement différente.

Maintenant. Ce qui devrait vraiment nous préoccuper.

En Guinée, l’écart entre le taux de pauvreté monétaire et le ratio de pauvreté selon l’IPM est de 54,5 points de pourcentage. Cinquante-quatre virgule cinq. Ce n’est pas une simple erreur d’arrondi. C’est plus de vingt fois l’écart moyen continental perçu, qui est de 2,5 points de pourcentage. Cela signifie que selon l’indicateur choisi par un décideur politique, la situation en Guinée peut varier considérablement, et les politiques mises en œuvre en conséquence seront tout aussi différentes.

Imaginez la situation suivante : deux médecins examinant le même patient et dont les avis divergent. Non pas d’un ou deux points, mais de neuf, onze, voire vingt points de pourcentage quant à la gravité de son état. Même patient. Même année. Diagnostic différent. Le paradoxe des sciences sociales face à la résolution de problèmes ! C’est précisément ce qui se passe ici. Les deux indices de prévalence de la maladie (IPM) de la Sierra Leone, issus de la même enquête de 2019, diffèrent de 1,2 point de pourcentage. Soit, me direz-vous. Mais au Malawi, l’écart est de neuf points. Aux Seychelles, de onze. Et pour le Libéria et le Zimbabwe, l’écart entre les mesures dépasse les 20 points de pourcentage, dans des directions opposées. Nous savons pertinemment que les IPM nationaux sont censés être spécifiques à chaque pays, mais comment les utilisateurs peuvent-ils appréhender ces complexités compte tenu de la diversité des sources de ces différences ?

Et c’est là le schéma qui se répète. Ces mesures ne se contentent pas de raconter des histoires différentes ; elles racontent parfois des histoires opposées.

Lorsque les chiffres racontent des histoires contradictoires, on a tendance à choisir celle qui conforte nos propres désirs. Ce n’est pas une politique fondée sur des preuves, c’est un biais de confirmation assorti d’une contrainte budgétaire.

Pourquoi cela se produit-il sans cesse (et ce n’est pas un hasard)

Ces six indicateurs n’ont jamais été conçus pour être comparés. Ils ont été élaborés par différentes institutions, à des fins différentes, à partir de sources de données différentes et selon des calendriers différents.

La pauvreté monétaire et le revenu par habitant sont des indicateurs économiques. Ils permettent de constater des résultats, c’est-à-dire si la situation s’est améliorée ou détériorée par rapport à un seuil donné. Ils ne sont pas conçus pour expliquer les causes ni pour déterminer les domaines d’intervention.

L’IPM, et plus particulièrement l’IPM national, est un outil opérationnel. Il est conçu pour le ciblage et l’élaboration de politiques. Il permet d’identifier les populations où les privations se concentrent, afin de savoir où allouer les ressources. C’est une toute autre question.

L’IDH et l’Indice du bonheur sont plus utiles pour une comparaison stratégique à grande échelle. Ils offrent une vision d’ensemble. Ils permettent de situer un pays dans un contexte mondial, mais sont moins pertinents pour concevoir un programme de santé maternelle dans un district spécifique.

Utiliser la pauvreté monétaire pour concevoir des politiques sociales ou l’indice de bonheur pour évaluer un programme de réduction de la pauvreté constitue une erreur de catégorie. Ce serait comme utiliser un plan de la ville pour décider du menu du dîner. Le plan est précis, certes, mais il ne répond pas à la question posée.

Alors, concrètement, que faisons-nous avec ça ?

Le document se termine par un appel qui mérite plus qu’un simple signe de tête poli : les pays africains doivent cesser d’être de simples récepteurs passifs de classements établis de l’extérieur et devenir des interprètes actifs de leurs propres données de développement.

Relisez cette phrase lentement.

À l’heure actuelle, une part importante des données sur le bien-être en Afrique est produite, conçue méthodologiquement et présentée par des institutions externes : la Banque mondiale, le PNUD, l’Initiative d’Oxford sur la pauvreté et le développement humain (OPHI)… Il ne s’agit pas d’une accusation. Ces institutions produisent des données utiles. Mais il existe une différence entre les données sur l’Afrique et les données pour l’Afrique, détenues et interprétées par les systèmes statistiques africains et les gouvernements africains. La question qui se pose est simple : les instituts nationaux de statistique africains disposent-ils des ressources et des pouvoirs suffisants pour ce faire ? Non seulement pour collecter des données, mais aussi pour les interpréter, les contextualiser et communiquer les données sur le développement selon leurs propres termes ? La note de synthèse souligne l’émergence de nouvelles sources de données : imagerie satellitaire, relevés d’appels de téléphonie mobile, données administratives des registres de protection sociale, autant d’opportunités pour combler les lacunes des enquêtes auprès des ménages, coûteuses et peu fréquentes. Ce sont de réelles opportunités. Elles soulèvent cependant d’importantes questions de confidentialité, de représentativité et de contrôle de l’infrastructure.

Mais la demande fondamentale est plus simple : les instituts nationaux de statistique africains doivent être dotés des ressources, des pouvoirs et d’un soutien politique nécessaires pour produire des données régulières et de haute qualité et pour pouvoir raconter eux-mêmes l’histoire de ces données.

Car l’alternative, c’est ce que nous avons aujourd’hui : un continent qui prend des décisions concernant la vie de 1,6 milliard de personnes (en supposant que ce chiffre reflète le point de vue d’une institution africaine) sur la base de données qui datent parfois d’une décennie, issues d’enquêtes conçues ailleurs et interprétées selon des cadres qui n’ont pas été élaborés en plaçant les priorités de développement africaines au centre.

Ce n’est pas un problème de données. C’est un problème de gouvernance déguisé en problème de données.

Et à un moment donné, les vêtements ne vont plus.

Ce blog s’appuie sur les conclusions de la note statistique de la CEA : « Statistiques sur le bien-être en Afrique : état des lieux et implications pour les discussions politiques » (ECA/ACS/02/2026), publiée en juin 2026.