Résumé (FR)

Cet article développe des étalonnages du taux de croissance du PIB français destinés à produire des prévisions de très court terme de l’activité. Ils sont construits exclusivement à partir de données d’enquête de l’Insee, dans l’industrie mais également dans les services et le bâtiment. Nous examinons deux stratégies de réduction de l’information, l’une fondée sur l’algorithme de sélection automatique GETS par blocs de Hendry et Krolzig (2005), l’autre sur la méthode de combinaison popularisée par Stock et Watson (2004). Ces deux méthodes sont évaluées hors échantillon au travers de régressions récursives et roulantes. Nous montrons la supériorité des étalonnages construits avec GETS et l’intérêt de considérer d’autres enquêtes que celle dans l’industrie dans les stratégies de modélisation et de prévision.