Articles

Microsimulation en démographie[Record]

  • Laurent Martel,
  • Éric Caron Malenfant and
  • Alain Bélanger

…more information

  • Laurent Martel
    Division de la démographie, Statistique Canada

  • Éric Caron Malenfant
    Division de la démographie, Statistique Canada

  • Alain Bélanger
    Institut national de la recherche scientifique — Urbanisation Culture Société

Les vues exprimées dans cette introduction sont celles des auteurs et n’engagent nullement Statistique Canada.

La technique de la microsimulation n’est pas nouvelle, celle-ci ayant vu le jour à la fin des années 1950 (Orcutt, 1957). Son usage s’est cependant répandu récemment, notamment en démographie, sous l’effet des progrès réalisés dans le domaine des ordinateurs personnels et du développement d’outils dédiés à la microsimulation. Les besoins accrus en modèles d’évaluation des politiques et en données désagrégées de la part des planificateurs publics ont également stimulé le recours à des modèles de microsimulation. Le Canada est un des pays présentant une expérience significative dans le domaine de la microsimulation. Par exemple, ce type de modèle est utilisé depuis plusieurs années à Statistique Canada pour répondre à divers besoins du gouvernement canadien, mais aussi d’autres clients comme des organisations internationales ou des gouvernements provinciaux et territoriaux. Le modèle Demosim, plus particulièrement, est utilisé pour élaborer des projections démographiques selon diverses caractéristiques présentes au recensement comme le statut des générations, le statut de minorité visible, la confession religieuse, l’identité autochtone ou encore la participation au marché du travail. C’est aussi à Statistique Canada que Modgen, un langage informatique aujourd’hui à la base d’un grand nombre de modèles de microsimulation, a été développé. Au niveau le plus général, la microsimulation est une technique qui consiste à simuler un à un le parcours de personnes, de ménages, d’entreprises, de virus ou d’autres entités. En démographie, la microsimulation est particulièrement utilisée dans le domaine des projections. Elle consiste alors à projeter une population en simulant le destin de chaque individu en tenant compte à la fois de ses caractéristiques, des probabilités associées aux événements pris en considération en cours de simulation — fécondité, mortalité, migration, changement d’état matrimonial, etc. — ainsi que d’un nombre aléatoire qui introduit une dimension probabiliste dans ce type de modèle. Le principal avantage de la microsimulation est qu’elle permet de projeter dans le temps un grand nombre de caractéristiques d’une population. Très rapidement, l’ajout de variables rend les modèles de projection par composantes difficilement gérables, ceux-ci étant basés sur des matrices dont le nombre de cellules se multiplie rapidement dès que de nouvelles caractéristiques de population sont ajoutées. La présence d’un grand nombre de caractéristiques de la population permet également de prendre en considération une quantité accrue de différences existant d’un groupe à l’autre dans la modélisation des probabilités associées aux événements auxquels les individus sont soumis. Ainsi, les modèles de microsimulation sont particulièrement aptes à simuler les effets de composition au sein d’une population, en plus de présenter un potentiel analytique décuplé par rapport aux modèles qui se basent sur des données agrégées. Aux avantages de la microsimulation, il convient d’opposer certaines limites, rencontrées souvent par ceux qui élaborent ce genre de modèles de projection. Il convient d’abord de disposer de données permettant la constitution de la population de départ : celle-ci doit être un fichier de microdonnées individuelles, et les caractéristiques projetées des individus doivent y être disponibles. La prise en considération de comportements différentiels exige également le recours à la modélisation de nombreux paramètres. L’absence de sources de données permettant d’estimer directement ces risques, les variables manquantes, les tailles d’échantillons trop faibles pour obtenir des estimations fiables, voilà autant d’éléments qui mettront à coup sûr la créativité de l’utilisateur au défi. La cohérence des sources qui doivent être intégrées dans un même modèle ajoute, bien entendu, à ce défi. Devant la popularité croissante de la microsimulation dans le domaine des projections démographiques et considérant son usage grandissant au Canada comme au Québec, il est pertinent de consacrer un numéro des Cahiers québécois de démographie à ce sujet. L’usage de la microsimulation en démographie …

Appendices