Réaliser une étude sectorielle en Suisse

Définir la décision avant de collecter la moindre donnée

Une étude sectorielle n'a de valeur que si elle éclaire une décision. Cinq réponses doivent être posées avant d'ouvrir le moindre jeu de données : quelle tâche ou quel segment améliorer, quelle mesure de départ servira de référence et quels coûts complets seront engagés. Il faut aussi établir quel gain pourra réellement être capté et qui validera la qualité et les risques. Sans ce cadrage, l'étude produit une description plausible, mais inutilisable pour arbitrer.

Le cadrage commence donc par le périmètre économique. Les statistiques structurelles suisses s'organisent notamment par division économique : mieux vaut définir l'activité à ce niveau de granularité qu'avec un intitulé commercial vague. Une étude sur « les services » ou « l'industrie » n'autorise aucune comparaison ; sur une division précise, elle permet de compter les acteurs, de les situer géographiquement et de comparer leur structure financière.

Reste à fixer le critère de succès, avant de commencer. Un projet mérite un pilote dès que la situation de départ est mesurable, le coût complet estimé et un responsable désigné pour valider le résultat. C'est cette clarté initiale qui sépare une étude sectorielle d'un simple dossier documentaire.

Le socle OFS: registre des entreprises et vues structurelles

Le point de départ naturel reste le Registre des entreprises et des établissements (REE), tenu par l'Office fédéral de la statistique (OFS). Il recense l'ensemble des entreprises et des établissements et sert de référence pour délimiter une population d'acteurs — plutôt que de partir de listes commerciales partielles.

L'OFS est le centre de compétence de la statistique publique suisse. Il produit des informations sur la population, l'économie, la société, la formation et la recherche, le territoire et l'environnement ; ces données nourrissent l'opinion publique et servent à la planification comme à la gouvernance. Sur opendata.swiss, plusieurs jeux de données de l'OFS portent précisément sur l'industrie et les services et alimentent une étude sectorielle :

— Portrait des PME suisses, 2011-2022 (dernière mise à jour : 31 octobre 2024), pour la taille et le poids des petites et moyennes entreprises ; — Portrait des groupes d'entreprises en Suisse de 2014 à 2023 (dernière mise à jour : 21 novembre 2024), pour la concentration et les structures de groupe ; — Statistique de la démographie des entreprises (UDEMO) (dernière mise à jour : 2 décembre 2024), pour les créations et disparitions d'entreprises ; — Structure du bilan des entreprises selon la division économique (dernière mise à jour : 2 septembre 2024), pour le poids financier par division.

Combinés, ces jeux chiffrent le nombre d'acteurs, leur répartition par taille et l'ordre de grandeur des masses financières du secteur étudié, avant toute enquête de terrain. Bon réflexe : noter la date de dernière mise à jour de chaque jeu, car une étude sectorielle cite ses millésimes.

Évolution des données statistiques clés (2011–2024)

Avantages et limites de l’analyse sectorielle par division économique

Descendre à l'échelon cantonal et urbain

Un secteur national se comporte rarement de la même façon partout. Deux tableaux de l'OFS introduisent la dimension cantonale : les « Ouvertures de procédures de faillite par canton » et les « Actes de poursuites par canton ». Attention : ces tableaux ne sont plus actualisés ; pour les ouvertures de procédures de faillite, les résultats figurent désormais sous une autre forme dans le tableau « Procédures de faillite par canton » mentionné dans les liens supplémentaires. Vérifier la fraîcheur de la source s'impose avant de la reprendre.

Pour l'échelon urbain, les Statistiques des villes suisses 2024 — Travail et rémunération proposent des séries sur les établissements selon leur taille et sur les emplois selon le secteur (CSV, HTML et ODS ; dernière mise à jour : 23 avril 2024). Elles complètent utilement une lecture par division économique en montrant où se concentrent les établissements et l'emploi.

Pour valider les découpages géographiques et éviter les comparaisons hasardeuses entre régions, on s'appuiera sur les offices régionaux de statistique réunis au sein de la CORSTAT. Cette communauté d'intérêts des offices régionaux de statistique de la Suisse promeut la statistique publique à l'échelon régional. Ses membres se répartissent en deux conférences : la Conférence alémanique des offices régionaux de statistique (DRSA) et la Conférence des offices romands et tessinois de statistique (CORT). Ce sont les interlocuteurs naturels pour vérifier qu'un découpage cantonal ou régional correspond à une définition admise.

Lire le climat d'affaires au-delà des chiffres

Les chiffres structurels ne disent rien de la facilité à travailler avec un marché. Switzerland Global Enterprise (S-GE) propose une grille d'évaluation des risques en trois volets : le contexte général du pays, la façon dont ce pays gère ses forces et faiblesses, et le climat d'affaires propre à l'activité envisagée. L'outil oblige à distinguer le risque pays du risque d'affaires propre au secteur étudié.

L'analyse ne s'arrête pas aux frontières : elle intègre l'évaluation de la solidité financière et du comportement de paiement des partenaires commerciaux. Un suivi dans le temps, avec tableaux de bord dynamiques et alertes personnalisées, permet d'anticiper les défaillances et d'adapter les conditions de collaboration.

Objectif : transformer les vulnérabilités détectées en mesures d'atténuation concrètes — assurances, clauses contractuelles adaptées, partenaires locaux fiables. La démarche consiste aussi à écarter les marchés non pertinents ou trop risqués (instabilité politique, économie fragile, cadre réglementaire incertain) et à concentrer ses moyens ailleurs. Cela suppose une veille structurée, alimentée par des sources fiables et actualisées, et si possible par des équipes locales présentes sur le terrain, capables de repérer les signaux faibles et de partager une vision pratique du climat des affaires.

Piloter par la mesure, pas par un pourcentage universel

Les promesses de gain universel sont fragiles : deux organisations utilisant le même outil sur des processus différents peuvent obtenir des résultats opposés. Tout dépend si les documents sont structurés, la tâche répétitive et un responsable de processus désigné — ou, à l'inverse, si les exceptions sont fréquentes et la validation absente. Le portail PME de la Confédération rappelle d'ailleurs que les cas d'usage s'évaluent au cas par cas.

La mesure la plus fiable compare l'avant et l'après-pilote sur des indicateurs vérifiables : délai de traitement, taux de correction, volume terminé sans reprise, qualité d'une réponse, délai de réponse ou proportion de demandes correctement orientées. Une démonstration commerciale ne remplace pas cette comparaison.

Le retour s'écrit simplement — valeur mesurée obtenue moins coût complet du projet, divisé par ce coût complet — mais il n'a de sens que si les deux termes sont documentés. Le temps « économisé » ne vaut que s'il est réellement réaffecté à une activité utile ; sinon, le gain reste une hypothèse. Le Contrôle fédéral des finances propose une lecture convergente : fiabilité, rentabilité et compétences doivent être considérées ensemble. Un gain annoncé sans qualité contrôlée, ou un système fiable sans équipe capable de l'exploiter, ne constitue pas un retour défendable — d'où la préférence pour un pilote encadré plutôt qu'une démonstration commerciale.

Installer la veille et la gouvernance des données

Une étude sectorielle se périme vite. Le dispositif de veille doit reposer sur des critères de sélection transparents et cohérents : les mêmes indicateurs — économiques, politiques, logistiques — d'un marché ou d'un segment à l'autre, pour que les comparaisons tiennent dans le temps. S'y ajoutent des sources fiables et actualisées, ainsi que des alertes permettant de réagir avant qu'une évolution ne devienne critique : modification de droits de douane, tensions diplomatiques, nouvelles réglementations.

En Suisse, ce dispositif s'ancre dans un écosystème institutionnel identifiable. L'OFS est la plaque tournante et le centre de compétences de l'écosystème suisse des données. Outre la production statistique, il est chargé depuis 2021 de la gestion nationale des données (NaDB) et du Centre de compétences en science des données (DSCC).

La dimension éthique n'est pas accessoire. Les offices régionaux de statistique réunis au sein de la CORSTAT et l'OFS ont institué le Conseil d'éthique de la statistique publique de la Suisse, organe autonome et indépendant consacré aux questions d'éthique professionnelle et des données. Il contribue notamment aux relations publiques en lien avec la Charte de la statistique publique. Pour l'auteur d'une étude sectorielle, cela impose une exigence de traçabilité : dater chaque chiffre, nommer sa source officielle, conserver la définition utilisée et documenter les retraitements éventuels.