En 2019, la Banque mondiale a adopté un indice développé par Kraay (2018), l'indice de capital humain (HCI) (WB, 2019). Il combine des dimensions démographiques, d'éducation et de santé en se basant sur des fondements statistiques et économétriques complémentaires. Il est utilisé par la Banque mondiale en matière de développement humain à des fins de suivi et de comparaison, dans le temps et dans l'espace. Par construction, le HCI est sujet à des incertitudes statistiques et économétriques qui ne sont pas convenablement captées par les comparaisons menées jusqu'à présent et qui s'avèrent par conséquent, non robustes. Dans cet article, nous proposons une approche systématique prenant en considération ces incertitudes simultanées à l'aide d'une méthode de projection. Nous présentons sa mise en oeuvre pratique pour construire des intervalles de confiance au HCI qui reflètent ces incertitudes. Il appert que dans le cas où des intervalles de confiance se chevaucheraient pour deux pays ou pour le même pays dans le temps, les comparaisons seraient alors non concluantes et ce, quelques soient les estimations ponctuelles.