Selon un nouveau classement publié en décembre et intitulé Power Language Index (Indice des langues influentes), le français se classe troisième parmi les langues les plus influentes, après l’anglais et le chinois, mais devant l’espagnol, l’arabe et le russe.

Son auteur, le professeur Kai L. Chan, qui est chercheur invité à l’INSEAD, et Torontois d’origine, a mesuré 124 langues selon 20 indicateurs. Ils les regroupent en cinq catégories : géographie, économie, communication, connaissance et information, et diplomatie. Chacune de ces grandes catégories compte pour 9 points sur 40 (ou 22,5 %) et la cinquième, la diplomatie, pour 4 points sur 40 (ou 10 %).

Le français se range 2e pour la géographie, 6e pour l’économie, 5e pour la communication, 5e pour la connaissance et les médias et 1er pour la diplomatie, et donc globalement 3e.

Ses conclusions sont d’autant plus intéressantes qu’elles sont similaires à d’autres classements, malgré des méthodes et des indicateurs très différents.

Pour mémoire, je rappelle que le premier du genre, celui de George Weber il y a 20 ans, se basait sur seulement six critères. Quant à l’étude du MIT (Global Language Network), elle se concentrait uniquement sur Wikipedia, Twitter et l’Index Translationum de l’UNESCO. Plus tôt cette année, Duolingo a réalisé une étude qui se basait sur les données d’apprentissage de ses propres usagers. Quant au groupe de presse Bloomberg, son classement se concentrait sur l’utilité économique. Le Baromètre des langues du professeur Louis-Jean Calvet, pour sa part, mesurait 135 langues selon une douzaine d’indicateurs.

Question de choix

Parmi les 20 indicateurs choisis, 3 avantagent nettement la langue française. Elle est ainsi, avec l’anglais, la seule à obtenir une note parfaite en diplomatie. Un autre indicateur est celui du nombre de locuteurs de langue seconde. En français, ceux-ci sont beaucoup plus nombreux que les locuteurs « natifs ».

Enfin, Kai L. Chan introduit un indicateur très original, celui de la « famille linguistique ». Il traduit le fait que les francophones, qui appartiennent à la famille des langues romanes de 850 millions de locuteurs, tirent un avantage de communication du simple fait de cette parenté linguistique.

Mais le chercheur ne fait pas non plus de cadeau à la langue française. Une demi-douzaine d’indicateurs avantagent presque naturellement la langue anglaise, comme celui du « marché des changes » ou celui des « droits de tirage spéciaux du FMI ». D’autres indicateurs moins abscons, comme le top 500 des universités, sont carrément construits pour avantager les universités issues du monde anglophone ou qui imitent ce modèle.

Sur le plan du secteur de la communication, Kai L. Chan puise ses données surtout chez Wikipedia, qui est loin d’être à jour. Ainsi, il utilise le nombre de 140 millions de locuteurs de langue seconde, alors que celui-ci dépasse en réalité les 200 millions.

Plus considérable encore : l’ensemble des indicateurs économiques choisis sous-évalue le poids économique des pays francophones. Les pays africains sont actuellement en plein redressement, mais leurs données macroéconomiques sont peu fiables et généralement dépassées (problème que j’évoquais dans ma dernière chronique).

Kai L. Chan prédit que l’espagnol doublera le français au classement d’ici 2050. Mais à mon avis, il se trompe pour deux raisons. D’abord parce que le redressement économique africain et l’amélioration des données économiques disponibles changeront rapidement le portrait pour l’Afrique francophone. De plus, il se pourrait que, d’ici 2050, quelqu’un à l’OIF se réveille enfin et mette à jour les statistiques sur la langue française disponibles sur Wikipedia !

Des inconnues

Comme Kai L. Chan est parti de données établies sur une base nationale, l’une des originalités de son étude est d’attribuer une note « d’influence linguistique » pour chaque pays. Ce qui place le Canada dans une catégorie à part, et nettement au-dessus de la France, par exemple.

Mais je regrette de n’avoir pu m’entretenir avec l’auteur afin de clarifier comment il s’y est pris pour convertir les données nationales en données globales, surtout pour les pays bilingues ou trilingues. Son étude est loin d’être claire sur ce point.

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