Indices de chiffre d’affaires dans l’industrie et la construction

Data - INSEE

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source	dataset	Title	.html	.rData
insee	ICA-2015-IND-CONS	Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction	2025-10-10	2025-10-09

Info

L’Insee préconise d’utiliser l’indice de la production industrielle et les indices de prix de production et d’importation dans l’industrie pour analyser séparément l’évolution de l’activité et celle des prix dans ce secteur d’activité, plutôt que de recourir aux indices de chiffre d’affaires dont l’évolution résulte à la fois d’évolutions de prix et d’évolutions de l’activité.

Les indices de prix à la production dans l’industrie et l’indice de la production industrielle sont en outre publiés plus précocement que ceux de chiffres d’affaires : respectivement 30 et 35 jours après la fin du mois pour les indices de prix à la production et pour l’indice de la production, contre 60 jours après la fin du mois pour les indices de chiffres d’affaires.

Les indices de chiffres d’affaires dans l’industrie continuent néanmoins de faire l’objet d’une publication mensuelle, mais sous une forme plus concise : depuis août 2022, la publication ne contient plus que le graphique et le lien vers l’ensemble des séries d’indices disponibles dans la banque de données du site de l’Insee. Le détail des données disponibles en ligne reste inchangé. Des liens vers les différentes séries chronologiques sont disponibles en bas de la version web de cette publication.

Données sur la macroéconomie en France

Code

`macro-france` %>%
  source_dataset_file_updates()

source	dataset	Title	.html	.rData
bdf	CFT	Comptes Financiers Trimestriels	2025-08-28	2025-03-09
insee	CNA-2014-CONSO-SI	Dépenses de consommation finale par secteur institutionnel	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNA-2014-CSI	Comptes des secteurs institutionnels	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNA-2014-FBCF-BRANCHE	Formation brute de capital fixe (FBCF) par branche	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNA-2014-FBCF-SI	Formation brute de capital fixe (FBCF) par secteur institutionnel	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNA-2014-RDB	Revenu et pouvoir d’achat des ménages	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNA-2020-CONSO-MEN	Consommation des ménages	2025-10-10	2025-09-30
insee	CNA-2020-PIB	Produit intérieur brut (PIB) et ses composantes	2025-10-10	2025-05-28
insee	CNT-2014-CB	Comptes des branches	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNT-2014-CSI	Comptes de secteurs institutionnels	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNT-2014-OPERATIONS	Opérations sur biens et services	2025-10-10	2025-10-09
insee	CNT-2014-PIB-EQB-RF	Équilibre du produit intérieur brut	2025-10-10	2025-10-09
insee	CONSO-MENAGES-2020	Consommation des ménages en biens	2025-10-10	2025-10-09
insee	ICA-2015-IND-CONS	Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction	2025-10-10	2025-10-09
insee	conso-mensuelle	Consommation de biens, données mensuelles	2025-10-10	2023-07-04
insee	t_1101	1.101 – Le produit intérieur brut et ses composantes à prix courants (En milliards d'euros)	2025-10-10	2022-01-02
insee	t_1102	1.102 – Le produit intérieur brut et ses composantes en volume aux prix de l'année précédente chaînés (En milliards d'euros 2014)	2025-10-10	2020-10-30
insee	t_1105	1.105 – Produit intérieur brut - les trois approches à prix courants (En milliards d'euros) - t_1105	2025-10-10	2020-10-30

LAST_UPDATE

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

LAST_UPDATE	Nobs
2024-02-29	363600
2022-02-25	17802
2023-12-20	254
2020-04-30	253

NAF2

Tous

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  group_by(NAF2, Naf2) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

Export

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(MARCHE == "EXP") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  group_by(NAF2, Naf2) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

NAF2	Naf2	Nobs
A10-CZ	A10-CZ - Industrie manufacturière	623
A17-C1	A17-C1 - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac	623
A17-C2	A17-C2 - Cokéfaction et raffinage	623
A17-C3	A17-C3 - Fabrication d'équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines	623
A17-C4	A17-C4 - Fabrication de matériels de transport	623
A17-C5	A17-C5 - Fabrication d'autres produits industriels	623
A38-BZ	A38-BZ - Industries extractives	623
A38-CA	A38-CA - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac	623
A38-CB	A38-CB - Fabrication de textiles, industries de l'habillement, industrie du cuir et de la chaussure	623
A38-CC	A38-CC - Travail du bois, industries du papier et imprimerie	623
A38-CD	A38-CD - Cokéfaction et raffinage	623
A38-CE	A38-CE - Industrie chimique	623
A38-CF	A38-CF - Industrie pharmaceutique	623
A38-CG	A38-CG - Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique ainsi que d'autres produits minéraux non métalliques	623
A38-CH	A38-CH - Métallurgie et fabrication de produits métalliques à l'exception des machines et des équipements	623
A38-CI	A38-CI - Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques	623
A38-CJ	A38-CJ - Fabrication d'équipements électriques	623
A38-CK	A38-CK - Fabrication de machines et équipements n.c.a.	623
A38-CL	A38-CL - Fabrication de matériels de transport	623
A38-CM	A38-CM - Autres industries manufacturières ; réparation et installation de machines et d'équipements	623

Marché Intérieur

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(MARCHE == "INT") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  group_by(NAF2, Naf2) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

NAF2	Naf2	Nobs
A10-CZ	A10-CZ - Industrie manufacturière	623
A17-C1	A17-C1 - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac	623
A17-C2	A17-C2 - Cokéfaction et raffinage	623
A17-C3	A17-C3 - Fabrication d'équipements électriques, électroniques, informatiques ; fabrication de machines	623
A17-C4	A17-C4 - Fabrication de matériels de transport	623
A17-C5	A17-C5 - Fabrication d'autres produits industriels	623
A38-BZ	A38-BZ - Industries extractives	623
A38-CA	A38-CA - Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac	623
A38-CB	A38-CB - Fabrication de textiles, industries de l'habillement, industrie du cuir et de la chaussure	623
A38-CC	A38-CC - Travail du bois, industries du papier et imprimerie	623
A38-CD	A38-CD - Cokéfaction et raffinage	623
A38-CE	A38-CE - Industrie chimique	623
A38-CF	A38-CF - Industrie pharmaceutique	623
A38-CG	A38-CG - Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique ainsi que d'autres produits minéraux non métalliques	623
A38-CH	A38-CH - Métallurgie et fabrication de produits métalliques à l'exception des machines et des équipements	623
A38-CI	A38-CI - Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques	623
A38-CJ	A38-CJ - Fabrication d'équipements électriques	623
A38-CK	A38-CK - Fabrication de machines et équipements n.c.a.	623
A38-CL	A38-CL - Fabrication de matériels de transport	623
A38-CM	A38-CM - Autres industries manufacturières ; réparation et installation de machines et d'équipements	623

MARCHE

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  group_by(MARCHE, Marche) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()

MARCHE	Marche	Nobs
EXP	Export	12460
INT	Marché intérieur	12460
TOT	Total	356989

EUROSTAT_ICA_IND-CONS

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  left_join(`EUROSTAT_ICA_IND-CONS`, by = "EUROSTAT_ICA_IND-CONS") %>%
  group_by(`EUROSTAT_ICA_IND-CONS`, `Eurostat_ica_ind-Cons`) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

EUROSTAT_ICA_IND-CONS	Eurostat_ica_ind-Cons	Nobs
BDM	BDM	364509
BDM_EUR	BDM_EUR	17400

CORRECTION

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  left_join(CORRECTION, by = "CORRECTION") %>%
  group_by(CORRECTION, Correction) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

CORRECTION	Correction	Nobs
BRUT	Non corrigé	242202
CVS-CJO	Corrigé des variations saisonnières et du nombre de jours ouvrables	139707

TIME_PERIOD

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  print_table_conditional()

Dernier

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(TIME_PERIOD == "2021-08") %>%
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) %>%
  select(-TITLE_EN) %>%
  print_table_conditional

Exemples

Produits laitiers

Brut

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 %in% c("10-52","10-51"),
         CORRECTION == "BRUT",
         FREQ == "M") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(Naf2) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 500, 20))

CVS-CJO

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 %in% c("10-52","10-51"),
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         FREQ == "M") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(Naf2) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 500, 20))

Fabrication de boissons

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 %in% c("11-0", "11-01", "11-02", "11-05", "11-06", "11-07"),
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         FREQ == "M") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(Naf2) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.45, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 500, 20))

Transformation et conservation de la viande

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 %in% c("10-1", "10-11", "10-12", "10-13"),
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         FREQ == "M") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(Naf2) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.45, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 500, 10))

Par Marché

Tous

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 %in% c("A10-CZ", "A17-C1", "A17-C3", "A17-C4", "A17-C5"),
         MARCHE == "TOT",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  left_join(NAF2, by = "NAF2") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(Naf2) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Naf2)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.2),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

CZ

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A10-CZ",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

C1

All

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C1",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

2010-

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C1",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2010-01-01")) %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

2016-

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C1",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2016-01-01")) %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

C2

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C2",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

C3

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C3",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

C4

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C4",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))

C5

Code

`ICA-2015-IND-CONS` %>%
  filter(NAF2 == "A17-C5",
         CORRECTION == "CVS-CJO") %>%
  left_join(MARCHE, by = "MARCHE") %>%
  month_to_date %>%
  group_by(MARCHE) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[date == as.Date("1999-01-01")]) %>%
  ggplot() + ylab("") + xlab("") + theme_minimal() +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Marche)) +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_log10(breaks = seq(-60, 300, 10))