Données de marché en Suisse : sources, méthodes et limites

Qui produit les données de marché : la FINMA, la BNS et l’observation des médias

En Suisse, il n’existe pas de source unique offrant une photographie globale de l’économie ou des marchés. On distingue au moins trois univers distincts, chacun disposant de ses propres instruments de collecte, de sa base juridique ou méthodologique et de son périmètre. Les confondre revient à utiliser une donnée correcte pour répondre à la mauvaise question.

Le premier univers relève de la surveillance des marchés financiers. Outre la surveillance directe et indirecte, la FINMA effectue des relevés de données de marché dans divers domaines de la gestion de fortune et des placements collectifs de capitaux. Elle collecte ces données auprès des titulaires d’une autorisation ou auprès de la Banque nationale suisse ; elles lui servent à l’analyse du marché et à l’évaluation des risques.

L’objectif affiché est double : obtenir une vision précise des prestataires de services financiers actifs sur le marché suisse et identifier précocement les tendances et évolutions. La FINMA utilise par ailleurs des données provenant de fournisseurs courants de données financières.

Le deuxième univers est statistique et relève de la Banque nationale suisse (BNS). La BNS collecte des données statistiques avant tout pour l’exécution de ses tâches. Il s’agit notamment de la politique monétaire, de la surveillance des systèmes de paiement et de règlement des opérations sur titres, du soutien à la stabilité du système financier suisse, des obligations envers les organisations internationales dont la Suisse est membre, ainsi que de l’établissement de la balance des paiements et de la position extérieure nette. Les bases juridiques sont la Loi sur la Banque nationale (LBN) et l’Ordonnance sur la Banque nationale (OBN).

Le troisième univers est celui de l’observation des médias. Le Monitorage des médias suisses est né comme une étude longitudinale multiméthode visant à susciter l’intérêt pour les effets de la formation de l’opinion, les rapports de force et les structures de propriété sur le marché suisse des médias. Le projet s’articule autour de trois modules de collecte, qui constituent la base de données annuelle.

Aucune de ces sources ne photographie « le marché suisse » dans son ensemble. La première couvre les sujets autorisés et surveillés ; la seconde, des agrégats statistiques fonctionnels aux tâches de la banque centrale ; la troisième, un ensemble défini de marques médiatiques suisses. Avant de citer un chiffre, il convient de se demander qui l’a collecté et sur quel périmètre.

Comparaison des trois principales sources de données de marché en Suisse

Comment les données sont-elles collectées : sondages, analyses secondaires et plateformes électroniques

Les méthodes des trois sources diffèrent considérablement et les résultats ne sont pas superposables. La FINMA relève chaque année les données sur l’activité des directions de fonds, des gérants de fortunes collectives, des SICAV et des SAcCol (relevé GB-A). Elle collecte également des données au niveau de chaque fonds dans le cadre du rapport sur les placements collectifs de capitaux.

Annuellement, la FINMA effectue un relevé des données sur les activités dans le domaine de la gestion d’actifs auprès de tous les prestataires de services financiers qu’elle a autorisés. La collecte s’effectue généralement de manière électronique, via la Plateforme de relevé et de demande (EHP).

La BNS combine collecte propre, analyse interne et publication : les données recueillies sont analysées en interne et également publiées. Sur le portail data.snb.ch, elle met à disposition une vaste collection de données pertinentes pour la politique monétaire et l’observation de l’économie, provenant en partie de sources externes telles que l’Office fédéral de la statistique. Les données sont disponibles dans différents formats et peuvent être téléchargées. La documentation de collecte est disponible en français, en allemand et en anglais.

Le Monitorage des médias suisses adopte une structure à trois modules. Le Module 1 est un sondage en ligne représentatif de la population sur le rôle d’environ 180 marques médiatiques suisses dans la formation individuelle de l’opinion. C’est le seul relevé empirique primaire et il produit la « performance qualitative de la marque ».

Le Module 2 est une analyse secondaire d’études consolidées sur les couvertures relatives aux performances de contact des marques médiatiques suisses. Il s’appuie sur Mediapulse pour la radio et la télévision, sur la WEMF pour la presse, ainsi que sur des projections propres pour les réseaux sociaux et l’online. Il produit le « pouvoir de marché quantitatif ».

Le Module 3 complète l’analyse secondaire de chiffres financiers tirés des rapports annuels et d’études sectorielles sur le poids économique des sociétés actives dans le secteur des médias en Suisse. À cela s’ajoute une observation constante du marché, avec documentation des entrelacements entrepreneuriaux et des structures de propriété (base de données des participations).

Un élément méthodologique souvent négligé est la stabilité dans le temps. Les études réalisées de 2017 à 2024 l’ont été en grande partie avec une structure d’analyse et une méthodologie de sondage analogues. C’est cette continuité qui permet de lire les séries comme un monitorage longitudinal, et non comme une séquence d’instantanés déconnectés.

Évolution du Monitorage des médias suisses : de 2017 à 2024

La réutilisation des données publiques : du registre GWR aux analyses géospatiales

À côté des données produites pour la surveillance ou la statistique officielle, il existe le marché de la réutilisation. Ici, la valeur ne naît pas de la collecte, mais de la recombinaison de différentes sources publiques dans des applications opérationnelles. Un cas d’école bien documenté est le calcul des boîtes aux lettres, c’est-à-dire des adresses de distribution, à l’intérieur d’un périmètre géographique choisi en Suisse.

L’application s’appuie sur deux sources principales. La première est le Registre fédéral des bâtiments et des logements (GWR) de l’Office fédéral de la statistique, qui fournit des informations actualisées sur les logements en Suisse. La seconde est la base de données « Places » de la Opening Maps Foundation, qui enrichit ces informations en ajoutant des points de localisation d’entreprises et d’institutions.

Sur le plan technique, elle est construite avec Python, DuckDB et Streamlit ; elle est gratuite et open source, et le code source est disponible pour les développeurs intéressés. L’ouverture du code rend le calcul vérifiable dans son fonctionnement, un critère non négligeable lorsque le résultat oriente une décision opérationnelle.

Les utilisations typiques couvrent des domaines variés. Dans le marketing, l’application calcule le nombre de boîtes aux lettres dans un rayon donné pour planifier la distribution de matériel promotionnel, ou sélectionne certaines zones en fonction du nombre d’adresses pour une campagne. Dans la planification urbaine et le développement, elle soutient l’estimation des adresses concernées par un projet de construction et la planification des réseaux d’approvisionnement par les autorités locales.

Dans la recherche scientifique, elle permet des analyses démographiques sur la distribution de la population dans un secteur ; dans la logistique, elle permet de planifier les tournées de livraison en fonction du nombre d’adresses. Les exemples de jeux de données connectés incluent la Carte nationale au 1:10'000 et les données sur les logements du GWR.

Ceux qui utilisent ces outils doivent également prendre en compte les contraintes techniques : pour limiter les temps de chargement, il est conseillé de subdiviser les vastes zones en sous-zones. De manière plus générale, la réutilisation fait également l’objet d’une attention au niveau fédéral. Le message relatif à la loi fédérale sur l’infrastructure des données évoque un « Écosystème de données Suisse » visant à créer un cadre fiable pour les espaces de données, afin d’en permettre une utilisation multiple.

Procédure pour le calcul des boîtes aux lettres avec des données publiques

Avantages et limites de la réutilisation des données publiques dans le domaine géospatial

Traitements qui modifient la donnée : agrégation, pondération, catégorisation

La donnée publiée n’est jamais la donnée brute : elle est déjà le fruit de choix méthodologiques. Les reconnaître est la condition sine qua non pour bien l’interpréter. La BNS, par exemple, agrège les données relevées pour protéger la confidentialité des informations des établissements individuels. L’agrégation est une protection légitime, mais elle a un effet précis : la donnée publiée ne permet pas de lectures au niveau d’un établissement individuel.

Le Monitorage des médias suisses construit quant à lui une mesure synthétique, le chiffre indexé pour le « pouvoir sur l’opinion », considéré comme le paramètre de mesure central de l’étude. Ce pouvoir résulte du produit d’une composante qualitative et d’une composante quantitative. La composante quantitative, à son tour, synthétise le pouvoir de marché.

La composante qualitative agrège la performance de la marque relevée par le sondage représentatif. Elle comprend l’évaluation des marques médiatiques par leurs utilisateurs, notamment en termes de crédibilité, de compétence sectorielle et communicationnelle, de pertinence des contenus informatifs véhiculés, de sympathie suscitée par la marque et de centralité, c’est-à-dire l’importance de la marque pour la recherche individuelle d’informations (utilité informative). Les attributs de performance jugés pertinents sont standardisés.

La catégorisation peut également orienter la lecture. Dans la documentation de la FINMA, dans le domaine Asset Management, figure une rubrique « Catégorisation ».

Les relevés permettent d’obtenir une vision précise des prestataires de services financiers sur le marché suisse. Ils permettent également d’identifier précocement les tendances et évolutions. L’extrait disponible ne précise pas comment d’éventuelles catégories sont définies.

La conséquence pratique est significative pour ceux qui comparent différentes analyses : deux traitements partant des mêmes données brutes peuvent aboutir à des résultats non comparables si les traitements diffèrent. Un indice pondéré et une moyenne simple, un total agrégé et une somme de cas individuels, une catégorie large et une catégorie restreinte racontent des histoires différentes, bien qu’ils proviennent de la même matrice.

Indicateurs clés du pouvoir de marché des médias en Suisse

Limites, couvertures et précautions interprétatives

Pour résumer les contraintes mises en évidence par les sources, la première concerne la couverture. Les relevés de la FINMA concernent exclusivement les sujets autorisés : ils ne disent rien sur les opérateurs qui ne relèvent pas de la surveillance. Le Monitorage des médias suisses observe un ensemble défini de marques médiatiques suisses, environ 180 dans le module de sondage.

Les données de la BNS sont agrégées et ne permettent donc pas de lectures au niveau d’un établissement individuel. Dans aucun des trois cas, le périmètre ne coïncide avec l’économie suisse dans son ensemble.

La deuxième contrainte est la dépendance à l’égard de tiers. Une partie des données publiées par la BNS provient de sources externes, telles que l’Office fédéral de la statistique. Les analyses sur les couvertures du Monitorage des médias s’appuient sur les études de Mediapulse et de la WEMF, ainsi que sur des projections propres pour les réseaux sociaux et l’online.

L’application géospatiale sur les boîtes aux lettres combine le GWR de l’Office fédéral de la statistique avec la base de données « Places » de la Opening Maps Foundation. Dans tous ces cas, la qualité et l’actualisation du résultat dépendent également des fournisseurs en amont, et pas seulement de celui qui publie.

La troisième contrainte concerne l’accessibilité et la langue. Les contenus du portail de données de la BNS couvrent le français, l’allemand et l’anglais. Les documents de collecte sont trilingues de la même manière ; la Charte de la statistique publique suisse est publiée en français et en allemand. Ceux qui travaillent en italien doivent donc prévoir une traduction interne, avec le risque de perdre des nuances interprétatives lors du passage.

Il existe enfin un cadre de qualité auquel ancrer le jugement. La Charte de la statistique publique suisse définit les principes fondamentaux de la statistique publique dans le pays et établit notamment les exigences d’indépendance professionnelle, de qualité des processus statistiques et de fiabilité des produits statistiques. La Charte est publiée conjointement par l’Office fédéral de la statistique (OFS) et la Conférence suisse des offices régionaux de statistique (CORSTAT). En adhérant à la Charte, le domaine Statistique de la Banque nationale suisse s’engage à en respecter les principes et à en promouvoir la mise en œuvre par des mesures appropriées.

Pour ceux qui doivent prendre des décisions, la synthèse est opérationnelle : avant d’utiliser une donnée de marché, il convient de vérifier qui l’a collectée, sur quel périmètre, avec quel traitement et dans quelle langue elle est documentée. La Charte offre une référence utile pour établir si une donnée est utilisable pour une décision de marché. Les autres vérifications servent à comprendre si cette donnée, bien que formellement correcte, répond vraiment à la question que l’on se pose.