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Marine Le Pen devant François Fillon, Emmanuel Macron battu : le modèle économétrique qui fait mentir les sondages

Cette élection innove de plus en plus : l'entrée de la data dans la campagne en est le signe le plus fort. ElectionScope fait partie de ces nouveaux outils qui viennent contredire le règne des sondeurs.

Bruno Jérôme

Bruno Jérôme

Bruno Jérôme est économiste, maître de conférences à Paris II Panthéon-Assas.

Il est le co-fondateur du site de prévisions et d'analyses politico-économiques Electionscope.

Son dernier ouvrage, La victoire électorale ne se décrète pas!, est paru en janvier 2017 chez Economica. 

Voir la bio »Véronique Jérôme

Véronique Jérôme

Véronique Jérôme est maître de conférences en sciences de gestion à l'Université de Paris-Sud Saclay, Docteur HDR en sciences économiques de l'Université Paris-I, lauréate de la Bourse Louis Forest de la chancellerie des Universités de Paris et chercheuse associée au Largepa de Paris II. 

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Alors que les différents instituts de sondage fournissent actuellement des informations parfois contradictoires, vous avez pu développer un outil de mesure ElectionScope. Quelle méthode utillisez vous ?

Véronique et Bruno Jérôme : Plus qu’un outil de mesure, il s’agit d’un modèle économétrique développé et construit à l’aide de data objectives pour l’essentiel (par exemple : le vote aux élections passées plutôt que le subjectif des intentions de vote des sondages). Polito-économistes, nous avons développé ces modèles depuis le début des années 90 dans une logique dite d’analyse économique de la politique.

Afin de reproduire de façon scientifique le comportement de l’électeur avant d’envisager la prévision du vote, nous posons pour hypothèses générales que l’électeur se comporte en moyenne comme il l’a fait par le passé. (pour plus de détail voir « La victoire électorale ne se décrète pas ! » Véronique et Bruno Jérôme – Economica janvier 2017).

On précise alors que le vote repose sur des éléments de nature tant économique que politique. Ainsi, la variation annuelle du taux de chômage (en général 3 à 6 mois avant l’élection) est un des indicateurs – un des fondamentaux- qui permet de motiver le comportement de l’électeur. Ce dernier, cherche à faire le bilan du sortant (hypothèse plus « riche » que celle de l’appréciation des promesses électorales des challengers). Il va ainsi s’appuyer sur l’évolution de cet indicateur qui résume à lui seul la situation économique du pays.  Si le chômage a baissé et si l’électeur ressent réellement cette baisse (dans son quotidien et pas seulement dans les statistiques) il en accordera le crédit au sortant et sera incité à le récompenser par un vote pour  (dans le cas contraire, il le punira via un vote pour l’opposition). 

Dans le cas présent la faible amélioration de la situation du chômage (-0,2 au niveau national) ne donne pas de prime électorale significative au sortant dans de nombreuses régions. De surcroît le véritable sortant, François Hollande ne se représentant pas, nous avons corrigé le modèle en proposant une hypothèse alternative à la responsabilité « pleine » du sortant, avec le concept de responsabilité « diluée » pour les candidats E. Macron et B. Hamon qui ont participé au gouvernement sortant. 

Le modèle économétrique permet de calculer des coefficients mesurant l’impact de chaque variable sur l’historique 1974-2012. Ces derniers seront alors affectés aux données « fraiches » préélectorales en vue de 2017.

Les prévisions des modèles reposent donc sur des déterminants essentiellement objectifs et rationnels (variation du chômage, élections passées, zones de force régionales des familles politiques) et quelques facteurs subjectifs (crédibilité de l’exécutif, popularité des leaders politiques). Ces prévisions ne peuvent d’ailleurs pas être interprétées en dehors des hypothèses qui les fondent. Elles reposent en outre sur une marge d’erreur. Il s’agit par conséquent d’une démarche probabiliste. Ainsi, si les électeurs votent en moyenne selon les mêmes critères que dans le passé, la prévision devrait approcher, en l’anticipant, le score réel. Ajoutons que les données utilisées peuvent bénéficier de différents degrés de précision selon qu’elles sont régionalisées ou départementalisées. Les modèles font aussi appel à un riche historique de données décentralisées qui remonte – pour le cas de la France - à 1974. 

Quels sont les pronostics de votre outil pour les résultats du premier tour ? Comment se démarquent ils des différents sondages ?

En premier lieu, le modèle (sous hypothèse de la responsabilité « diluée » des sortants) prévoit un score de 46,8% pour le bloc de gauche12 contre 27,8% pour la droite et le centre et 25,5% pour le FN. Par comparaison, les sondages (en moyenne) donnent 53,6% à la gauche, 23,8% à la droite et 22,6% au FN. La différence est sensible au sens où le modèle génère un bloc de droite plus haut que les sondages.

A partir de cette prévision des grands blocs et en prenant en compte le rapport de force interne par famille politique évalué d’après les sondages (sauf pour le FN), on tente une prévision individuelle par candidat.

Il apparait alors que Marine le Pen vire en tête avec 25,4% des voix devant François Fillon avec 22,7% des voix. E. Macron suit avec 20,2% devant J-L. Mélenchon qui recueillerait 16,3%.

On notera que trois candidats se tiennent en 3 points. Ce qui annonce une bataille serrée au premier tour en dépit des sondages pour qui Emmanuel Macron se détache avant le 1er tour.

Par ailleurs, notre estimation montre que Marine Le Pen resterait solide sur ses bases.

Ainsi un duel Le Pen Fillon se profile, notamment à cause d’un socle de droite pronostiqué plus élevé qu’attendu par les sondeurs, notamment. S’ajoute à cela « l’écume » du Bilan des sortants qui semble jouer un rôle (à travers la popularité déficitaire de l’exécutif) même si François Hollande s’est mis de lui-même hors-jeu.

Selon les différentes hypothèses, quels sont vos pronostics concernant le second tour de la présidentielle ? 

Jusqu’à présent (en 2012 donc), nous faisions fonctionner notre équation de vote de second tour en même temps que nos équations de premier tour. 

Cette fois-ci, nous avons choisi d’attendre le second tour pour nous livrer à de nouvelles estimations. C’est certes un peu décevant mais plus prudent.

Notre modèle repose sur un historique long et a été bâti pour des duels classiques droite/gauche de second tour. L’arrivée d’un candidat FN au second tour nous pose quelques difficultés car nous n’avons pas de données retardées de référence en dehors de 2002 et des régions où le FN s’est hissé au second tour aux régionales ou départementales. Ce qui est insuffisant. Nous allons devoir innover pour intégrer dans le modèle de la présidentielle  les cas de duel de second tour FN/droite ou FN/gauche.

Le sujet vous intéresse ?

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