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Cet article présente un ensemble de modèles économétriques qui offrent, de manière régulière, des estimations actualisées de la croissance du PIB pour chacune des économies du G6 et pour l'ensemble de la zone euro, à un horizon de deux trimestres suivant le dernier trimestre pour lesquelles des données officielles ont été publiées. En adoptant une approche ciblée uniquement sur un petit nombre de variables-indicateurs mensuelles à forte périodicité, les auteurs parviennent à la conclusion que ces modèles offrent de meilleurs résultats que d'autres, fondés uniquement sur les données trimestrielles publiées. Il semble donc tout à fait utile d'élaborer des modèles d'indicateurs empiriques faisant appel à des données à forte périodicité, tant sur le plan de l'ampleur des erreurs de prévision que de l¿exactitude de l'orientation détectée. Ils établissent par ailleurs que le modèle le mieux adapté à un ensemble d'informations et à un horizon prévisionnel donné varie à la fois suivant le pays et la période considérés. Cet article décrit également certains des problèmes pratiques que peut soulever l'utilisation de tels modèles en temps réel, en présentant notamment diverses techniques d'évaluation de l'incertitude inhérente aux prévisions, et examine les résultats en temps réel de ces modèles au cours des deux dernières années. En conclusion, les différences entre pays concernant les erreurs de prévision en temps réel correspondent globalement à celles anticipées sur la base d¿un exercice hors échantillon effectué à partir des données utilisées pour estimer les modèles.
