(EcoFinances.Net) – Depuis 2019, la BEAC (Banque des Etats de l’Afrique centrale) s’appuie sur des modèles économétriques de type VAR (Vectoriels autorégressifs) , en particulier le SBVARX (outil d’économétrie avancée utilisé pour analyser et prévoir les interactions entre plusieurs variables économiques) , pour anticiper l’évolution des prix. Mais la succession de crises mondiales (pandémie, guerre en Ukraine, tensions au Moyen‑Orient, perturbations des chaînes d’approvisionnement) a mis en évidence les limites de ces approches linéaires. Les écarts entre prévisions et réalisations se sont creusés, rendant plus difficile le pilotage de la politique monétaire. Or, l’objectif statutaire de la BEAC reste clair : maintenir l’inflation en dessous de 3% par an, ce qui suppose une capacité d’anticipation fiable sur un horizon de six à huit trimestres.
L’apport des algorithmes d’apprentissage automatique
Le rapport publié ce 08 avril 2026 et signé par Thierry Mvondo, cadre à la BEAC et Docteur en économie, souligne que les résidus du modèle SBVARX peuvent être exploités par des algorithmes d’IA (Intelligence artificielle) pour capter les non‑linéarités ignorées par les méthodes classiques. Trois approches ont été testées : Random Forest, XGBoost et Support Vector Regression (SVR). Les résultats montrent que les modèles hybrides SBVARX‑IA surpassent le SBVARX pur, notamment sur le moyen terme. Le test de Diebold‑Mariano confirme une amélioration significative de la précision avec l’approche SBVARX‑SVR. Ces outils, déjà utilisés par la BCE (Banque centrale européenne) , la Banque d’Angleterre ou la Fed (Réserve fédérale des Etats-Unis d’Amérique) , permettent de mieux intégrer la volatilité des prix des matières premières et des denrées alimentaires, ainsi que les ruptures de régimes économiques.
Vers une politique monétaire plus robuste
Pour la BEAC, l’enjeu est de taille : disposer de prévisions plus fiables afin d’ajuster ses taux directeurs et ses interventions sur le marché monétaire. L’intégration de l’IA dans le processus décisionnel ne vise pas à remplacer les modèles structurels, mais à les compléter. En combinant rigueur théorique et flexibilité adaptative, la Banque centrale pourrait réduire l’écart entre ses anticipations et les évolutions réelles des prix. Cette innovation méthodologique s’inscrit dans une tendance mondiale où les banques centrales cherchent à renforcer la crédibilité de leur action face à des chocs exogènes de plus en plus fréquents. Pour la CEMAC (Cameroun, Congo, Gabon, Guinée équatoriale, RCA & Tchad), elle ouvre la voie à une politique monétaire mieux armée pour préserver la stabilité et soutenir la croissance.
JRD
