Exonérations ou investissement social ? Une évaluation du coût d'opportunité de la stratégie française pour l'emploi

La France est l’un des pays où les politiques d’exemptions fiscales et d’exonérations de cotisations sociales sont les plus développées. Le coût budgétaire des dispositifs mis en place dans le seul domaine de la protection sociale et de l’emploi dépasse les 90 milliards d’euros (hors CICE). Après un examen systématique des travaux universitaires sur ces politiques, nous évaluons l’efficacité de deux de ces programmes, parmi les plus coûteux et les mieux connus, visant spécifiquement à faire baisser le coût du travail des emplois peu qualifiés. Sur les 27 milliards consacrés aux exonérations générales de cotisations employeur et aux dispositifs concernant l’emploi de salariés à domicile, plus de 6 milliards d’euros sont consacrés à des poli-tiques dont le coût est supérieur à 62 500 € par an et par emploi créé, dont 1,9 milliard d’euros à des politiques dont le coût est supérieur à 160 000 € par an et par emploi créé. Nous examinons la possibilité de remplacer une partie de ces dépenses fiscales par le financement direct par l’État d’emplois « de qualité » (publics ou privés) répondant à des besoins sociaux spécifiques. Nous examinons les conditions dans lesquelles des résultats au moins comparables en termes d’emploi (ainsi que d’éventuelles externalités positives économiques ou sociales) pourraient être obtenus par une telle politique. Nous montrons que le basculement du budget actuellement consacré à la part la moins efficace des dépenses fiscales (celles qui visent les plus hauts salaires ou les ménages aux revenus les plus élevés) vers le financement public des services sociaux n’aurait pas d’effet néfaste pour l’emploi à court terme. Nous tenons compte du risque d’éviction d’emplois privés par la subvention publique ainsi que des caractéristiques propres aux emplois du secteur des services sociaux

Faut-il remettre en question les baisses de cotisations sociales ?

La France est fréquemment décrite comme l’un des pays où les prélèvements obligatoires sont parmi les plus élevés du monde. Cependant, une autre réalité française, moins connue, doit aussi être prise en compte: la France est également l’un des pays où les politiques d’exemption fiscale et d’exonération de cotisations sociales sont les plus développées. En 2011, l’ensemble des politiques socio-fiscales ayant trait à la protection sociale et à l’emploi représentait une valeur comptable de 94 milliards d’euros (Zemmour 2013). Parmi ces politiques, la stratégie française pour l’emploi, qui met en œuvre une réduction du coût du travail, occupe une place importante. Deux programmes visent spécifiquement à faire baisser le coût du travail des emplois peu qualifiés : les exonérations générales de cotisations employeur et les dispositifs concernant l’emploi de salariés à domicile. Les pertes de recettes fiscales et sociales au titre des deux politiques représentaient en 2011 27 milliards d’euros soit 1,3 point de PIB

Tax cuts or social investment? Evaluating the opportunity cost of the French employment strategy

Tax expenditures are widely used by French governments as employment and social policies. Such programmes together amounted to more than 1.3 points of GDP in 2011. Thanks to a systematic review of academic policy evaluations, we assess the efficiency of the different parts of such policies, showing that at least €6 billion is used for policies whose cost is greater than €62,500 per year and job created, and €0.5 billion for policies whose cost is greater than €160,000 per year and job created. We examine the replacement of these tax expenditures by direct public funding for (publicly or pri-vately delivered) “quality” jobs addressing specific social needs. We discuss the conditions under which at least comparable employment performances could be achieved (factoring in the crowding out of privately funded jobs and the properties of created jobs in terms of the service provided or the characteristics of suppliers and consum-ers) as well as any positive economic and social externalities

Coût d'opportunité des politiques d'emploi en France : ce qu'on pourrait faire de mieux au même prix

La France est l’un des pays où les politiques d’exemptions fiscales et d’exonérations de cotisations sociales sont les plus développées. Le coût budgétaire des dispositifs mis en place dans le seul domaine de la protection sociale et de l’emploi dépasse les 90 milliards d’euros (hors CICE). Ce Policy Brief évalue l’efficacité de deux de ces programmes, parmi les plus coûteux et les mieux connus, visant spécifiquement à faire baisser le coût du travail des emplois peu qualifiés. Sur les 27 milliards consacrés aux exonérations générales de cotisations employeur et aux dispositifs concernant l’emploi de salariés à domicile, plus de 6 milliards d’euros sont consacrés à des politiques dont le coût est supérieur à 62 500 € par an et par emploi créé. Cet article examine la possibilité de remplacer une partie de ces dépenses fiscales par le financement direct par l’État d’emplois « de qualité » (publics ou privés) répondant à des besoins sociaux spécifiques. Le basculement du budget actuellement consacré à la part la moins efficace des dépenses fiscales (celles qui visent les plus hauts salaires ou les ménages aux revenus les plus élevés) vers le financement public de services à visée sociale n’aurait pas d’effet néfaste pour l’emploi à court terme, le risque d’éviction d’emplois privés par la subvention publique étant pris en compte

3D Transformer based on deformable patch location for differential diagnosis between Alzheimer's disease and Frontotemporal dementia

Alzheimer's disease and Frontotemporal dementia are common types of neurodegenerative disorders that present overlapping clinical symptoms, making their differential diagnosis very challenging. Numerous efforts have been done for the diagnosis of each disease but the problem of multi-class differential diagnosis has not been actively explored. In recent years, transformer-based models have demonstrated remarkable success in various computer vision tasks. However, their use in disease diagnostic is uncommon due to the limited amount of 3D medical data given the large size of such models. In this paper, we present a novel 3D transformer-based architecture using a deformable patch location module to improve the differential diagnosis of Alzheimer's disease and Frontotemporal dementia. Moreover, to overcome the problem of data scarcity, we propose an efficient combination of various data augmentation techniques, adapted for training transformer-based models on 3D structural magnetic resonance imaging data. Finally, we propose to combine our transformer-based model with a traditional machine learning model using brain structure volumes to better exploit the available data. Our experiments demonstrate the effectiveness of the proposed approach, showing competitive results compared to state-of-the-art methods. Moreover, the deformable patch locations can be visualized, revealing the most relevant brain regions used to establish the diagnosis of each disease

Brain Structure Ages -- A new biomarker for multi-disease classification

Age is an important variable to describe the expected brain's anatomy status across the normal aging trajectory. The deviation from that normative aging trajectory may provide some insights into neurological diseases. In neuroimaging, predicted brain age is widely used to analyze different diseases. However, using only the brain age gap information (\ie the difference between the chronological age and the estimated age) can be not enough informative for disease classification problems. In this paper, we propose to extend the notion of global brain age by estimating brain structure ages using structural magnetic resonance imaging. To this end, an ensemble of deep learning models is first used to estimate a 3D aging map (\ie voxel-wise age estimation). Then, a 3D segmentation mask is used to obtain the final brain structure ages. This biomarker can be used in several situations. First, it enables to accurately estimate the brain age for the purpose of anomaly detection at the population level. In this situation, our approach outperforms several state-of-the-art methods. Second, brain structure ages can be used to compute the deviation from the normal aging process of each brain structure. This feature can be used in a multi-disease classification task for an accurate differential diagnosis at the subject level. Finally, the brain structure age deviations of individuals can be visualized, providing some insights about brain abnormality and helping clinicians in real medical contexts

Deep Grading based on Collective Artificial Intelligence for AD Diagnosis and Prognosis

Accurate diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease are crucial to develop new therapies and reduce the associated costs. Recently, with the advances of convolutional neural networks, methods have been proposed to automate these two tasks using structural MRI. However, these methods often suffer from lack of interpretability, generalization, and can be limited in terms of performance. In this paper, we propose a novel deep framework designed to overcome these limitations. Our framework consists of two stages. In the first stage, we propose a deep grading model to extract meaningful features. To enhance the robustness of these features against domain shift, we introduce an innovative collective artificial intelligence strategy for training and evaluating steps. In the second stage, we use a graph convolutional neural network to better capture AD signatures. Our experiments based on 2074 subjects show the competitive performance of our deep framework compared to state-of-the-art methods on different datasets for both AD diagnosis and prognosis.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2206.0324

Design and experimental validation of planar programmable inertia generators

This paper investigates the design and experimental development of planar programmable inertia generators. An inertia generator is a hand-held haptic device that has a programmable inertia. By moving internal masses in reaction to accelerations induced by the user, the effective inertia of the device is modified in order to render a prescribed inertia. In this paper, a one-degree-of-freedom device with one internal moving mass is first proposed. The corresponding dynamic model is developed and the rendering capabilities of the device are investigated. Then, a controller is designed to produce the appropriate motion of the internal mass in reaction to the acceleration induced by the user. A prototype is presented and experimental results are discussed. A mechanical architecture is then proposed for the design of a planar three-degree-of-freedom inertia generator. The corresponding dynamic model is derived, and it is shown that the generalized inertia matrix of the proposed mechanism is always of full rank. The rendering capabilities of the device are also investigated. Finally, simulation results obtained with the three-degree-of-freedom inertia generator are reported and discussed