Des cadres de résultats efficaces au service du développement durable

5. Renforcer les systèmes de suivi

Principes directeurs

Les organismes de développement renforcent et optimisent l’utilisation des systèmes de suivi et de statistique des pays partenaires, en développant les capacités nationales de planification et d’élaboration de cadres de résultats, ainsi que de production et d’analyse de données, notamment de données ventilées, afin d’évaluer les résultats en lien avec les populations laissées de côté.

Les systèmes de suivi et d’évaluation sont conçus de manière à produire des données quantitatives et qualitatives fiables, qui répondent aux besoins et aux capacités de l’organisme de développement et de ses partenaires.

OCDE (OCDE, 2020[1]), Gestion axée sur les résultats en matière de développement durable, Principes directeurs 3 et 6

Le suivi et l’évaluation sont des sources essentielles d’éléments probants et de données. Des données à jour, complètes et fiables sont essentielles, non seulement pour orienter la mise en œuvre au niveau des projets, mais aussi pour élaborer des politiques, étayer la programmation stratégique, favoriser l’apprentissage institutionnel et notifier les progrès accomplis sur la voie de la réalisation des ODD. Des données quantitatives et qualitatives fiables soutiennent également l’appropriation par les pays, la transparence, la redevabilité mutuelle et les partenariats inclusifs. Les crises révèlent combien il importe d’obtenir des données à jour, sûres et ventilées afin d’orienter de manière efficace les mesures adoptées. En même temps, elles risquent pourtant de perturber les capacités de suivi et de notification, faisant alors appel à des approches novatrices telles que le suivi à distance.

La révolution des données ouvre des possibilités considérables. Néanmoins, la pénurie persistante de données et de statistiques fiables, objectives et ventilées au niveau des pays continue de représenter un danger important pour la concrétisation du Programme 2030. De nombreux pays ne disposent toujours pas de systèmes de données adaptés à l’élaboration de politiques et à la redevabilité à l’égard de leur propre population. En outre, les systèmes de statistiques et de suivi des pays partenaires sont sous-utilisés par les organismes de développement.

Pour ce faire, les organismes de développement doivent redoubler d’efforts et mettre en place des systèmes de suivi et d’évaluation agiles, non seulement adaptés à leurs besoins et à ceux de leurs partenaires, mais également capables de se connecter aux systèmes des acteurs des pays partenaires, de s’appuyer sur les données de ces derniers et d’exploiter le potentiel des technologies numériques. En outre, la Déclaration du sommet de Genève du Partenariat mondial pour une coopération efficace au service du développement appelle les partenaires au développement à soutenir les systèmes nationaux de statistiques et de gestion de l’information des pays – notamment dans le cadre de leur transformation numérique –, ainsi que leur capacité à améliorer la qualité et la ventilation des données, et à renforcer leur capacité de collecte et de traitement des informations, de gestion et d’utilisation des données destinées aux statistiques au service du développement. Le soutien apporté au développement piloté à l’échelon local nécessite également d’adapter les systèmes de suivi et d’évaluation de manière à les aligner sur les systèmes des acteurs locaux, les utiliser et les renforcer.

Thèmes abordés dans ce chapitre

• Les systèmes de suivi et d’évaluation sont adaptés aux objectifs poursuivis

• Les systèmes de suivi et de statistiques des pays sont renforcés et utilisés de manière efficace

• Des informations aussi bien quantitatives que qualitatives sont collectées

5.1. Les systèmes de suivi et d’évaluation sont adaptés aux objectifs poursuivis

5.1.1. Pourquoi est-ce important ?

Des systèmes de suivi et d’évaluation adaptés fournissent aux responsables et à leurs partenaires des données quantitatives et qualitatives fiables qui sont essentielles pour piloter, apprendre, notifier et communiquer sur les efforts de développement.

• Le suivi permet d’orienter la mise en œuvre des projets vers l’obtention des résultats escomptés, en fournissant des indications sur l’avancement de la mise en œuvre et d’autres informations importantes liées au contexte. Il s’agit d’un processus continu organisé par le gestionnaire de projet, qui requiert la collecte systématique des données.

• L’évaluation fournit une appréciation objective de la pertinence, de la cohérence, de l’efficacité, de l’efficience, de l’impact et de la viabilité d’une intervention. Elle est réalisée à un moment donné au cours ou à la fin d’une intervention.

Le suivi d’un projet nécessite la collecte de données à intervalles réguliers. Les données sont généralement collectées par le personnel travaillant sur le terrain, sur papier ou à l’aide de feuilles de calcul. Deux évolutions interdépendantes sont en marche : 1) les méthodes de suivi à distance, qui s’appuient sur l’expérience acquise dans les situations de crise (telles que le COVID-19 ou les contextes sensibles aux conflits), et 2) la transformation numérique, facilitée par la connectivité croissante à l’internet et les nouveaux outils informatiques. Chacune de ces évolutions est assortie de perspectives et de défis spécifiques.

Suivi à distance

Le suivi à distance concorde avec les tendances récentes en matière de localisation, qui mettent l’accent sur la nécessité de donner davantage de moyens aux partenaires locaux. Les méthodes de suivi à distance utilisées dans les contextes sensibles aux conflits ont été étendues pendant la pandémie de COVID-19, lorsque les capacités de suivi et notification ont été perturbées, le personnel ayant des difficultés à accéder aux sites consacrés à la mise en œuvre des projets et à interroger les parties prenantes.

Pour garantir la qualité des données partagées par les partenaires, des mesures spécifiques sont nécessaires. Il s’agit notamment de formuler des lignes directrices claires qui établissent des normes raisonnables en matière de suivi. Il convient aussi de trouver un point d’équilibre entre le recours aux technologies numériques et les autres méthodes de collecte de données. Cela peut s’avérer nécessaire pour atteindre les personnes marginalisées et les plus vulnérables, qui n’utilisent pas les services en ligne en raison d’un manque d’infrastructures de réseau, d’un manque de services d’accès à internet et d’équipements abordables, et/ou de compétences et d’aptitudes lacunaires.

Exploiter le potentiel des technologies numériques

La transformation numérique offre de nombreux avantages aux dirigeants, au personnel et aux partenaires des organismes de développement. Pour les hauts responsables, ces avantages recouvrent la capacité de visualiser rapidement les progrès accomplis et de communiquer sur ces derniers, avec une efficacité accrue des processus de suivi et d’évaluation et de notification. Pour le personnel et les partenaires, les avantages peuvent englober la capacité d’accéder aux données notifiées dans le système et de les analyser par eux-mêmes ou en mobilisant des tiers.

Pourtant, de nombreux organismes de développement peinent à mettre en place des systèmes d’information adéquats. Même les outils numériques les plus sophistiqués peuvent être difficiles à mettre en œuvre et nécessitent beaucoup de temps et de ressources pour être correctement installés. Les efforts nécessaires pour opérer une transformation numérique exigent souvent de sortir des processus « habituels » de partage de l’information. De plus, au début et tout au long du processus, des investissements considérables en termes de ressources financières et humaines sont souvent indispensables. C’est pourquoi il convient d’accorder une attention particulière, d’une part, à l’adhésion du personnel et des responsables au regard de ces nouveaux processus et, d’autre part, à la communication destinée aux partenaires concernant ces processus.

Il convient d’être très attentif aux modalités retenues pour traiter les informations qualitatives. Même si l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ouvrent des perspectives intéressantes à cet égard, le recours à ces innovations devrait être pondéré par une approche centrée sur l’humain, permettant non seulement de faire le bilan des initiatives passées, mais aussi de se tourner vers l’avenir.

5.1.2. Questions d’auto-évaluation

Vos systèmes de suivi et d’évaluation sont-ils conçus de manière à produire des données quantitatives et qualitatives fiables ? Les systèmes sont-ils dotés des ressources adéquates ? Dans la liste ci-dessous, déterminez quelles actions prioritaires sont nécessaires pour garantir l’adéquation de votre système vis-à-vis de vos besoins et de vos capacités, ainsi qu’à ceux de vos partenaires.

Dans quelle mesure votre système d’information favorise-t-il la collecte, l’agrégation, l’analyse et le partage des informations sur les résultats ? Votre système est-il doté d’outils numériques qui répondent à vos besoins tout en garantissant la connectivité avec les systèmes de vos partenaires ?

Avez-vous déjà une expérience en matière de suivi à distance ? Dans l’affirmative, qu’est-ce qui a bien fonctionné et qu’est-ce qui nécessite des réflexions supplémentaires pour garantir la production en temps voulu d’informations complètes et de qualité sur la mise en œuvre des programmes (par exemple, lignes directrices, formation, équipement informatique) ?

5.1.3. Actions à envisager et pièges à éviter

Systèmes de suivi

• Mettre au point des plans de suivi corrélés aux programmes et aux projets de manière à détailler la fréquence, la portée et l’utilisation prévue des données de suivi, autrement dit les éléments qui doivent faire l’objet d’un suivi régulier pour aider à prendre des décisions éclairées. Ces éléments sont les suivants :

  • Temps : les activités sont-elles finalisées dans les délais ?

  • Coût : le budget est-il dépensé conformément au plan ?

  • Portée : les actions respectent-elles le plan ?

  • Qualité : les produits sont-ils livrés avec la qualité attendue ?

  • Ressources humaines : le personnel accomplit-il ses tâches comme prévu ? L’équipe travaille-t-elle efficacement ?

  • Contexte : des risques et des possibilités se dégagent-ils ?

  • Utilisation : les utilisations prévues des données sur les résultats sont-elles claires et explicites ?

• Aligner les outils de collecte de données sur le cadre de résultats : les rapports de suivi sont établis en comparant les réalisations concrétisées au titre des programmes et des projets avec les résultats, les délais et les coûts escomptés.

• Adapter les méthodes de collecte de données à chaque contexte. Dans certains contextes, l’utilisation de méthodes de collecte autres que numériques est nécessaire pour atteindre les personnes les plus défavorisées. Dans d’autres, des méthodes qualitatives ou de collecte à distance peuvent être plus adaptées.

• Lorsqu’ils existent, utiliser les systèmes numériques d’information de l’organisation pour la notification des données au niveau des pays ou des programmes. Cela aidera à l’agrégation des données et, partant, favorisera leur utilisation dans les systèmes centralisés.

  • À éviter : Ignorer les pratiques courantes adoptées pour la collecte de données similaires dans le pays ou le territoire ciblé. D’autres organismes publics ou partenaires collectent-ils déjà des données équivalentes ? Ces processus peuvent-ils être synchronisés ou harmonisés afin d’améliorer la qualité, la précision et la durabilité de la collecte de données dans ce contexte particulier ?

Transformation numérique/systèmes d’information

• S’assurer de l’adhésion en interne, en communiquant sur les avantages de cette transformation, en procédant à une vaste consultation en interne et/ou en considérant cette question comme fortement prioritaire.

• Adopter une approche itérative conçue de manière à ce que les progrès soient accomplis au travers de changements progressifs et de retours d’expérience. Il peut s’agir de tester de nouvelles approches avant d’en étendre l’utilisation, ou d’augmenter progressivement le nombre de projets enregistrés dans le système d’information.

• S’appuyer sur le processus de transformation numérique pour cerner et clarifier les informations réellement essentielles, en saisissant l’occasion de rationaliser les éléments à enregistrer et la manière de le faire.

• Proposer des formations adéquates pour favoriser la bonne utilisation des nouveaux outils numériques.

• Choisir des systèmes faciles à gérer, adaptables et qui feront l’objet d’examens réguliers pour s’assurer qu’ils répondent toujours aux besoins de leurs utilisateurs.

5.1.4. Conseils pour aller plus loin

Suivi dans les situations de crise : Des méthodes de suivi des données à distance par téléphone, par courrier électronique (pour les faits documentés) et au moyen d’outils d’enquête (en ligne) peuvent être nécessaires dans les situations de conflit et d’autres contextes de crise où l’accès aux principales parties prenantes est limité. Des mesures d’accompagnement spécifiques sont alors nécessaires.

• Simplifier le suivi des résultats et assouplir les délais, en guise de mesure à court terme (par exemple, maintenir l’établissement de rapports financiers tout en différant les exigences en matière de rapports « narratifs » sur les résultats).

• Élaborer un plan précisant les modalités de collecte des données lorsque les déplacements sont limités. Ce plan peut prévoir :

  • la compilation des coordonnées

  • la mise en place de méthodes de formation numériques pour enseigner aux responsables locaux de la collecte de données des pratiques efficaces dans ce domaine

  • la planification de discussions régulières sur les données afin d’en vérifier l’exactitude.

• Utiliser des échantillons plus vastes lorsque l’on a recours à des méthodes de collecte de données numériques, puisque l’on peut s’attendre à des taux de non-réponse plus élevés. Les préoccupations liées à la protection des données appellent à utiliser des technologies numériques adaptées, à l’image des applications mobiles sécurisées.

• Recouper les informations. Le recoupement des données quantitatives et qualitatives issues de diverses sources, au moyen de différentes méthodes, est utile pour parvenir à une vision complète et objective.

  • Compléter les données quantitatives, notamment celles collectées au moyen de méthodes numériques, par des données issues de méthodes de collecte supplémentaires et des informations qualitatives. Cet exercice est nécessaire pour combler les lacunes en matière de notification et recueillir l’opinion des groupes marginalisés tels que les personnes âgées, les pauvres ou les analphabètes, ainsi que, dans certaines cultures, les femmes.

  • Vérifier les données fournies par les partenaires et recourir à une surveillance par des tiers chaque fois que cela est possible afin de réduire les biais au niveau de la notification. Cela peut se faire par l’intermédiaire de journalistes citoyens et de la collecte de données par les pairs, en exploitant les relations existantes avec les communautés, ou en s’appuyant sur des sources secondaires fournies par GPS, imagerie satellite, photos et vidéos. En vue de réduire ces biais, il est également indispensable de faire appel à des enquêtrices pour parler aux femmes.

• Mettre au point des évaluations des risques et des plans d’atténuation. Ces éléments sont nécessaires pour garantir la participation en toute sécurité des partenaires locaux. Le plan d’atténuation doit répertorier d’autres sources de données permettant de remplacer ou de compléter la source de données primaire. Il doit également prévoir un plan de vérification à distance énumérant les tâches spécifiques, la documentation et éventuellement les options de formation à distance pour le personnel, afin que les données collectées soient conformes au degré de qualité convenu avec les partenaires.

Évaluation : Pour obtenir des informations et des orientations spécifiques en matière d’évaluation, consulter les six critères d’évaluation du CAD – pertinence, cohérence, efficacité, efficience, impact et viabilité – et les deux principes d’application de ces critères, accessibles ici. Ces critères posent un cadre normatif permettant de déterminer l’intérêt ou la valeur d’une intervention (action publique, stratégie, programme, projet ou activité). Ils servent de base de jugement évaluatif. De plus amples informations sur les systèmes d’évaluation sont disponibles sur le site web d’EvalNet. Voir aussi le Tableau 2.2 dans le chapitre 2 pour consulter des informations sur les modalités d’évaluation des indicateurs de suivi des ODD à travers le prisme des critères du CAD.

5.1.5. Bonnes pratiques

Transformation numérique, systèmes d’information et intelligence artificielle

L’insuffisance des investissements dans des systèmes numériques qui aident au recensement, à la gestion et à la notification des données sur les résultats est un fait reconnu, et l’adoption de mesures pour y remédier est une priorité pour les administrations et les partenaires internationaux du développement.

Plusieurs organismes de développement ont appliqué une approche progressive pour obtenir l’adhésion du personnel et des partenaires d’exécution lors de la modernisation de leurs systèmes d’information ou de la transition vers une nouvelle plateforme d’information. Dans le cas de l’Union européenne, l’augmentation du nombre de projets enregistrés dans le système à chaque cycle de notification a permis d’observer des gains d’efficacité au fil du temps. D’autres organisations : 1) ont fait appel à des experts externes pour la notification des données sur une plateforme provisoire, réduisant ainsi la charge de travail immédiate du personnel et des partenaires ; 2) ont veillé à ce que le système final fournisse des informations en retour (par exemple sous la forme de tableaux de bord), compensant positivement la charge de travail supplémentaire pour le personnel ; ou 3) ont planifié des formations finales allant au-delà de la simple fonctionnalité « pointer-cliquer », pour mettre l’accent sur des sujets liés à la gestion axée sur les résultats et aux bonnes pratiques en matière de notification.

Certaines organisations, comme la Banque asiatique de développement, mènent des projets pilotes préliminaires, consacrés à l’utilisation de l’intelligence artificielle de base dans le but d’appuyer les analyses de problèmes et de résultats qui nourrissent l’élaboration des projets. La gestion des attentes, à savoir l’importance continue des contributions humaines pour assurer la pertinence contextuelle et l’exploration d’approches novatrices, a joué un rôle majeur lors de l’examen de ces initiatives.

Encadré 5.1. Renforcer les liens numériques entre les cadres de résultats

Des systèmes d’information pour étayer la collecte et l’agrégation des données de suivi des résultats

Dans les régions disposant d’une connectivité à l’internet robuste et de protocoles de données en place, les plateformes de suivi infonuagiques optimisent la rapidité et la fonctionnalité de la notification de données sur les résultats, améliorant ainsi la gestion et la prise de décision. Les modèles interactifs en ligne utilisés au stade de l’élaboration peuvent eux aussi faciliter l’alignement vertical sur les priorités stratégiques de manière dynamique. Si l’internet et les solutions numériques avancées peuvent considérablement simplifier la collecte de données, leur utilité dépend d’une compréhension approfondie des processus décisionnels faisant partie intégrante de la mise en œuvre du programme ou de l’intervention. Dans les situations où la saisie de données infonuagiques en temps réel n’est pas possible, d’autres stratégies doivent être mises en place, telles que l’utilisation de modèles de feuilles de calcul normalisées qui peuvent être partagées par courrier électronique ou même sous forme d’impressions, si nécessaire.

Dans les faits, le déploiement de systèmes à l’appui d’une meilleure gestion des données de résultats ne se limite pas à l’ajout d’une nouvelle application

Afin de garantir la disponibilité des données sur les résultats au service du suivi des programmes et des projets, et d’assurer une notification plus efficace et plus rapide des résultats institutionnels, l’Union européenne a conçu et mis en œuvre OPSYS en 2022-23. Élaborée en interne, cette solution permet d’encoder tous les cadres logiques dans un système structuré, d’encourager l’utilisation d’indicateurs normalisés pour rendre compte des différents cadres de résultats institutionnels, et de fournir un accès rapide aux valeurs des indicateurs dans un tableau de bord. Outre la personnalisation de la solution informatique retenue (plutôt que le recours à un produit standard), l’application de stratégies rigoureuses de gestion du changement, d’une part, et la formation et l’implication étroite des unités opérationnelles et de gestion dans l’ensemble des chaînes de résultats, d’autre part, ont joué un rôle capital dans la réussite du déploiement du système.

Source : Banque mondiale (2012[2]), Designing a Results Framework for Achieving Results, https://documents1.worldbank.org/curated/en/331541563854787772/pdf/Designing-a-Results-Framework-for-Achieving-Results-A-How-to-Guide.pdf, Union européenne (2023[3]), OPSYS, https://wikis.ec.europa.eu/display/ExactExternalWiki/FAQ+-+OPSYS

5.1.6. Ressources

• USAID (2023), Monitoring Toolkit, Un ensemble d’orientations, d’outils et de modèles pour le suivi des stratégies, des projets et des activités d’USAID.

• Finlande, Guidelines for programme design, monitoring and evaluation

• BMZ, Digital Global - Tools of Development Co-operation

• GIZ, Online Monitoring Tool – More efficient reporting for the German Development Co-operation by means of web-based data collection and analysis

• OCDE (2020), Managing for Sustainable Development Results in Uncertain Times

• OCDE (2021), Coopération pour le développement 2021 Pour une transformation numérique juste

5.2. Les systèmes de suivi et de statistiques des pays sont renforcés et utilisés de manière efficace

5.2.1. Pourquoi est-ce important ?

Les systèmes nationaux de suivi et de statistiques jouent un rôle essentiel dans l’élaboration des politiques publiques, le suivi de leurs effets et la notification des progrès accomplis sur la voie du développement durable. La mise en place de systèmes nationaux solides, qui intègrent de plus en plus de données administratives et permettent aux pays de collecter régulièrement leurs propres données fiables et à jour, constitue un objectif à long terme pour les administrations et l’ensemble des acteurs du développement. Pourtant, de nombreux pays ne disposent pas de systèmes nationaux de statistiques et de données administratives susceptibles d’appuyer l’élaboration de politiques efficaces et inclusives. Les données de recensement et les principales enquêtes gérées par les offices statistiques nationaux sont peu fréquentes ou obsolètes, tandis que les systèmes de données administratives, tels que l’enregistrement automatique des naissances et des décès et la production de statistiques d’état civil, sont souvent incomplets. Deux défis doivent être relevés :

• L’insuffisance du financement provenant à la fois de sources intérieures et extérieures, à l’appui des données et des statistiques. En matière de financement à l’appui des données sur le développement, les difficultés rencontrées englobent la nature de bien public des données, l’incertitude autour des retours fiscaux, les contraintes liées à l’économie politique et les complémentarités entre les différents types de données qui impliquent de faibles retours sur investissement.

• L’inefficacité du soutien apporté aux systèmes nationaux de statistiques et de suivi, en raison :

  • D’approches fragmentées, avec des parties prenantes au profil plus diversifié, qui soutiennent les processus relatifs aux données et aux statistiques – dont elles ont besoin –, et dont les priorités concurrentes les conduisent à concevoir des systèmes de suivi parallèles, au lieu de financer des systèmes nationaux et de réserver les capacités institutionnelles à la collecte et à l’utilisation des données au fil du temps au sein des systèmes nationaux de statistiques.

  • De l’insuffisance de l’axe et de l’orientation stratégiques à l’appui des systèmes de statistiques, qui pourrait être comblée notamment en précisant les avantages comparatifs et les réalisations durables, et en adoptant une approche d’intégration qui va au-delà d’un soutien spécifique en faveur des données sectorielles. La formulation d’orientations communes pour le soutien international apporté aux capacités nationales statistiques et de suivi contribuerait à renforcer la coordination entre les partenaires au développement et l’alignement sur les priorités nationales.

Les engagements à long terme d’investissement dans les systèmes nationaux de statistiques et de suivi des pays jouent un rôle déterminant dans l’optique de produire à l’avenir des données plus pertinentes, précises, actualisées et harmonisées. Efficacité et coordination doivent présider à ces investissements.

En utilisant les systèmes nationaux, les partenaires au développement consolident l’appropriation par les pays, aident à mettre en place des approches coordonnées et des partenariats qui se renforcent mutuellement, et favorisent la transparence et la redevabilité mutuelle.

5.2.2. Questions d’auto-évaluation

Quels efforts déployez-vous pour renforcer les capacités statistiques et de suivi des pays ? Dans quelle mesure vos investissements appuient-ils les priorités stratégiques à long terme des pays en matière de renforcement des capacités nationales statistiques et de suivi ? Vos efforts sont-ils coordonnés avec ceux d’autres partenaires au développement ?

Comment vos méthodes de suivi garantissent-elles une utilisation optimisée des systèmes de suivi et statistiques des pays ? Lorsque vous collectez vos propres données par le biais de processus parallèles, existe-t-il une justification claire de cette démarche et des orientations précises concernant la viabilité des activités de collecte de données, l’interconnexion avec le système national de statistiques et la disponibilité des données ?

5.2.3. Actions à envisager en vue de renforcer les systèmes nationaux de données

Pour les administrations

• Renforcer les systèmes de données statistiques et administratives :

  • Investir dans un système national de statistiques durable, équitable et intégré qui reflète les priorités de l’action publique nationale, permet le suivi du plan national de développement et des ODD, et contribue à améliorer la prestation des services publics.

  • Appliquer une stratégie ascendante et axée sur la demande pour mettre en place des capacités statistiques au sein des administrations locales.

• Adopter une stratégie et un budget nationaux à l’appui du développement des statistiques afin de garantir la disponibilité de ressources intérieures et de mobiliser et renforcer l’alignement du soutien apporté par les partenaires au développement.

• Améliorer la gouvernance des données grâce à une base légale et à un cadre de gouvernance conformes aux Principes fondamentaux de la statistique officielle de l’ONU, en confiant un mandat institutionnel clair à l’office statistique national afin de garantir l’assurance qualité et la coordination entre les organismes producteurs de données et les nouveaux acteurs du système de données élargi.

• Organiser des réunions de coordination régulières avec les acteurs du développement afin de coordonner le soutien fourni, d’harmoniser la production statistique et de favoriser la transparence et la redevabilité mutuelle.

Pour les partenaires au développement

• Veiller à ce que le soutien apporté aux systèmes nationaux de statistiques et de suivi soit coordonné entre les différentes parties prenantes nationales.

• Appuyer des approches plus harmonisées en matière de financement au niveau international.

• Investir sur le long terme pour soutenir les capacités des systèmes nationaux de statistiques, en alignant le soutien en matière de données sur les besoins et les priorités des pays, notamment leur transformation numérique et leur aptitude à améliorer la qualité et la ventilation des données.

• Réserver une partie des ressources liées aux projets et aux programmes dans le but d’aider à combler les lacunes en matière de données sectorielles en s’appuyant sur un accord commun concernant les priorités et les besoins en matière de données, conformément aux indicateurs de suivi des ODD.

• Coordonner le financement des activités de collecte de données afin d’éviter les doublons et d’accroître la rentabilité, en cartographiant de manière collaborative les sources de données existantes telles que les enquêtes auprès des ménages et les enquêtes administratives, en faisant ressortir les doublons et en prenant des mesures pour les éviter à l’avenir.

5.2.4. Actions à envisager en vue d’améliorer l’utilisation les systèmes nationaux de données

Pour les administrations

• Intensifier les efforts visant à utiliser les données et les informations sur les résultats afin d’étayer les décisions en matière d’action publique et de constituer un socle au service de la programmation, du suivi et de la redevabilité.

• Fournir un accès rapide, ouvert et facile aux données aux utilisateurs et aux décideurs à tous les niveaux, au sein et en dehors de l’administration.

• Investir dans l’amélioration des capacités des décideurs à lire, interpréter et analyser les données et les informations sur les résultats.

• Renforcer la confiance dans les données en prenant des mesures visant à protéger les données des individus et des groupes sociaux conformément aux normes internationales existantes.

Pour les partenaires au développement

• S’appuyer sur le système national de statistiques pour rendre compte des actions de développement.

• Lorsque vous ne pouvez pas éviter de collecter vos propres données par le biais de processus parallèles, adopter des mesures pour garantir la viabilité de vos activités de collecte de données et leur interconnexion avec le système national de statistiques ; et assurer la disponibilité de vos données, tout en respectant les garanties attendues en vertu des normes et principes internationaux existants en matière de données ouvertes.

• Soutenir l’utilisation des données et les capacités d’utilisation des données dans l’ensemble du système national de statistiques. Renforcer les compétences en matière de données parmi les organisations de la société civile et les médias afin de favoriser un dialogue sur la coopération pour le développement fondé sur des données probantes.

5.2.5. Bonnes pratiques

• De nombreux partenaires au développement (par exemple, la Finlande, le Royaume-Uni et la Suède) épaulent le renforcement des systèmes nationaux de suivi afin de collecter des données fondamentales telles que l’enregistrement des faits d’état civil et les statistiques de l’état civil, les recensements et les enquêtes, qui étaient l’établissement de rapports sur de nombreux ODD. Ils contribuent également à l’élaboration de méthodes innovantes et à la recherche de sources de données nouvelles, telles que les données provenant d’observations satellites, afin de garantir la modernisation et la durabilité des systèmes de statistiques. Ils mettent de plus en plus l’accent sur le partage et la coordination des données et des informations entre les entités concernées.

• Paris21 fournit des plateformes de dialogue entre les acteurs statistiques des pays et les acteurs du développement. Les partenariats établis avec le Partenariat mondial pour les données du développement durable promeuvent les données ouvertes, les normes mondiales et la ventilation des données afin de veiller à ce que personne ne soit laissé de côté. Le Réseau de Berne met en avant la chambre de compensation pour le financement des données du développement, qui permet à chacun de suivre et d’analyser l’état du financement des données, ainsi que d’établir des contacts avec des partenaires et d’accéder à un large éventail de ressources dans le but de plaider pour des données plus nombreuses et de meilleure qualité.

5.2.6. Ressources

• OCDE(2020), Key trends in development co-operation for national data and statistical systems

• PMCED (2022), Bern Call to Action

• PMCED (2022), Effective Development Co-operation Summit Declaration

• PMCED (2020), Enhancing Effectiveness to Accelerate Sustainable Development: A Global Compendium of Good Practices.

• PMCED (2021), Data for Development Dialogue: Good Practice at Country Level

• OCDE (2021),Profils des données pour le développement : Aide publique au développement pour les données et les systèmes statistiques

5.3. Les systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage sont pilotés à l’échelon local

5.3.1. Pourquoi est-ce important ?

L’association des acteurs locaux aux actions menées au titre de la coopération pour le développement a pris de l’ampleur, la notion d’appropriation inclusive ayant été mise en exergue par le programme d’action pour l’efficacité du développement dès le début des années 2000, puis par le Programme 2030 qui est centré sur l’humain. Comme indiqué dans une déclaration des donneurs, approuvée lors de l’édition 2022 du Sommet pour une coopération efficace au service du développement, le développement piloté à l’échelon local est présenté comme un moyen d’améliorer l’efficacité de la coopération pour le développement et sa capacité à accroître l’impact en matière de développement durable, grâce à une appropriation inclusive renforcée, à une redevabilité accrue et à une mise en avant de la légitimité, les décisions et les actions étant pilotées par les acteurs locaux. Le développement piloté à l’échelon local vise également à marquer un tournant par rapport aux relations traditionnelles entre donneurs et bénéficiaires et à promouvoir des partenariats fondés sur la confiance mutuelle.

Un programme est piloté à l’échelon local lorsqu’il reconnaît aux acteurs locaux une capacité d’agir propre et leur offre la possibilité de l’exercer au niveau « du cadrage, de la conception, de la mise en œuvre, y compris de la maîtrise des financements, et de la redevabilité, dans des contextes locaux et opérationnels donnés » (OCDE, 2023[4]). La capacité d’agir des acteurs locaux peut être envisagée selon une échelle qui va de l’omission de ces acteurs à leur consultation, en passant par la co-responsabilité et la responsabilité première. Son degré peut donc varier entre les quatre dimensions mentionnées ci-dessus, déterminant dans quelle mesure un programme donné est considéré comme étant piloté localement.

Pour favoriser le pilotage à l’échelon local du suivi, de l’évaluation et de l’apprentissage, il est nécessaire d’octroyer davantage de pouvoir aux acteurs locaux lors de la définition des lignes de responsabilité et d’apprentissage ; par exemple, ces acteurs peuvent être considérés comme des co-créateurs lors de l’élaboration des cadres de résultats et des indicateurs, participer conjointement à la mise au point du processus de suivi, sélectionner les interventions à évaluer et piloter la production, le partage et l’utilisation des données probantes.

Les appels lancés de longue date invitant à adopter des approches locales à l’appui du développement n’ont pas encore eu d’impact significatif sur les systèmes et les normes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage. Dans la mesure où les applications du développement piloté à l’échelon local pour ces systèmes n’en sont encore qu’à leurs prémices, il est d’autant plus nécessaire de fournir des orientations pour aider les services centraux et les responsables de programme à soutenir ces systèmes lorsqu’ils sont pilotés à l’échelon local – et lutter ainsi contre « l’inertie fonctionnelle » qui survient lorsque les acteurs du développement ne sont pas en mesure de concrétiser une vision.

5.3.2. Questions d’auto-évaluation

• Pour les acteurs locaux

  • Dans quelle mesure êtes-vous responsable des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage dans le cadre des projets et programmes que vous mettez en œuvre en partenariat avec des fournisseurs de coopération pour le développement ? Le degré de votre capacité d’agir varie-t-il en fonction du type de projet ou des partenaires ? Que faudrait-il faire pour accroître votre capacité d’agir dans le cadre des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage ?

• Pour les partenaires au développement

  • Dans quelle mesure harmonisez-vous vos activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage avec les systèmes et les priorités de vos partenaires locaux dans ces domaines, et quels efforts déployez-vous pour renforcer les systèmes des acteurs locaux ? Quelles mesures pourraient être prises pour accroître la capacité d’agir des acteurs locaux dans les activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage ? Quelles difficultés ou quels obstacles doivent être surmontés pour pouvoir prendre ces mesures ?

5.3.3. Actions à envisager et pièges à éviter

Mettre au point et renforcer les approches locales en matière de suivi, d’évaluation et d’apprentissage

Acteurs locaux

• Engager un dialogue avec vos partenaires financiers afin de mieux aligner leurs systèmes et processus de suivi, d’évaluation et d’apprentissage sur les priorités et les systèmes recensés à l’échelon local. Le cas échéant, assurer la coordination avec d’autres partenaires locaux de façon à promouvoir cet alignement.

• Définir conjointement avec vos partenaires au développement ce qui doit être mesuré dans le cadre des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage. Fixer des objectifs, des cibles et des indicateurs adaptés à votre contexte et à vos besoins (par exemple, sur quels aspects des projets ou programmes de développement souhaitez-vous obtenir de plus amples informations et pour quelles raisons ?).

• Encourager la coordination des approches et des systèmes entre vos partenaires financiers (par exemple, des normes uniques en matière de notification, une représentation locale au sein des comités de pilotage des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage).

• Proposer de recourir à des méthodologies et des outils de collecte et d’analyse de données qui conviennent à votre organisation locale, en les adaptant aux capacités et aux préférences culturelles de la population. Veiller à ce que ces méthodologies améliorent l’appropriation, la participation et la représentation au niveau local.

• Déterminer les capacités, l’expertise externe et les informations dont votre organisation a besoin pour diriger des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage dans la durée et demander à vos partenaires une formation pertinente pour y parvenir.

• Définir vos objectifs en matière d’apprentissage : comment et à quelles fins utiliserez-vous les informations sur les résultats recueillies grâce au suivi et à l’évaluation des programmes et des projets mis en œuvre dans votre domaine ? Discuter de ces objectifs avec vos partenaires financiers et engagez un dialogue pour convenir des approches d’apprentissage qui répondront le mieux aux besoins à l’échelon local.

Pour les partenaires au développement

• Au niveau institutionnel :

  • Prévoir des cibles de réussite pour l’adaptation au contexte local des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage dans la stratégie d’ancrage local.

  • Formuler des orientations visant à promouvoir l’alignement sur les cadres de résultats locaux et le recours à des systèmes de suivi au niveau des programmes et des projets afin d’accroître la capacité d’agir des acteurs locaux en matière de suivi, d’évaluation et d’apprentissage.

  • En tant que de besoin, donner aux responsables les moyens d’adapter l’approche retenue en matière de suivi et d’évaluation.

  • Animer des sessions de formation afin de sensibiliser le personnel des ministères ou des organismes à la valeur des capacités, des connaissances et de l’expertise locales, et accepter leur validité et leur pertinence pour les travaux menés par les services centraux en matière de suivi, d’évaluation et d’apprentissage.

• Au niveau des programmes et des projets :

  • Impliquer les acteurs locaux dans les phases de planification et de conception des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage (par exemple, recruter des experts locaux à des postes d’encadrement pour ces activités ou impliquer des acteurs locaux au sein des comités de pilotage du suivi et de l’évaluation) et veiller à ce que les processus de suivi et d’évaluation répondent à leurs objectifs d’apprentissage.

    • À éviter : Concevoir des cadres de suivi, d’évaluation et d’apprentissage qui ne répondent qu’aux besoins en termes de redevabilité ascendante et ne reflètent pas l’expertise, les points de vue et les définitions de la réussite et de l’impact existants au niveau local.

  • Privilégier les investissements en faveur des ensembles de données produits par les organisations locales, des capacités locales de suivi et d’évaluation, et des acteurs de terrain locaux dans ce domaine dans l’optique de constituer le socle de données local, plutôt que d’établir des systèmes parallèles de collecte de données.

  • Nouer des partenariats à long terme fondés sur la confiance mutuelle avec différents acteurs de terrain et organisations issus du tissu local et spécialisés dans le suivi, l’évaluation et l’apprentissage. Dialoguer avec ces partenaires tout au long des phases de planification et de mise en œuvre des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage, et viser l’instauration d’une relation mutuellement avantageuse.

    • À éviter : Solliciter des partenaires locaux exclusivement aux stades de la collecte des données du processus de suivi, d’évaluation et d’apprentissage (par exemple, en tant qu’enquêteurs ou personnes interrogées), sans les impliquer dans les phases de conception et d’analyse.

  • Définir une stratégie adaptée au contexte afin d’élever progressivement le niveau de capacité d’agir des acteurs locaux dans les processus de suivi, d’évaluation et d’apprentissage. Cela implique de planifier des activités de renforcement des capacités fondées sur la demande, destinées aux acteurs locaux.

Pour la collecte de données, l’analyse et l’apprentissage, les acteurs locaux et les partenaires au développement devraient :

• Intégrer des méthodologies participatives lors de la collecte et de l’analyse des données. Les méthodologies de suivi et d’évaluation telles que la méthode du changement le plus significatif (most significant change, MSC) et la collecte de données sur les réalisations (outcome harvesting) impliquent les communautés locales de manière constructive et non extractive, et permettent davantage aux parties prenantes locales de partager des informations qualitatives subjectives.

• Co-créer des outils de collecte de données de façon à garantir leur adéquation au contexte et leur accessibilité pour tous les groupes de population (par exemple, en les traduisant dans les langues locales et en mettant l’accent sur les points de vue exprimés par les communautés locales). Si les technologies et les solutions numériques peuvent aider à atteindre certains groupes de population isolés, il convient de garder à l’esprit que tous les acteurs n’y ont pas le même accès.

• Analyser les données de suivi et d’évaluation en fonction du contexte local. La participation d’experts locaux du suivi, de l’évaluation et de l’apprentissage (chercheurs, analystes de données, etc.) permet de garantir que les données produites sont étayées par le contexte culturel et sociétal et que les conclusions sont pertinentes pour la communauté.

• Concevoir les programmes d’apprentissage en collaboration avec les acteurs locaux et donner à ces derniers un rôle actif dans la préparation de produits fondés sur le savoir, qui sont adaptés et porteurs de valeur pour les publics locaux.

  • À éviter : Utiliser les informations recueillies au cours des activités de suivi et d’évaluation uniquement à des fins de notification aux donneurs, car cela entrave les efforts d’apprentissage au niveau local.

• Veiller à ce que les informations recueillies et les connaissances générées soient partagées avec les communautés concernées. Le recours à des démarches telles que l’apprentissage mutuel ou les plateformes d’échange de connaissances peut renforcer la sensibilisation des acteurs locaux aux réussites et aux échecs des programmes/projets, et soutenir leurs propres efforts en matière de développement. (Voir la section 5.1 sur l’utilisation des informations sur les résultats à des fins d’apprentissage).

5.3.4. Conseils pour aller plus loin

Intégrer les points de vue des communautés locales dans les activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage. Pour que le dialogue avec ces communautés soit constructif, il faut tenir compte du point de vue des acteurs locaux sur la coopération pour le développement et reconnaître que les connaissances produites à l’échelon local peuvent ne pas être conformes à ce qui est traditionnellement considéré comme une expertise en matière de suivi, d’évolution et d’apprentissage.

• Chercher à établir des partenariats avec des groupes variés et un dialogue avec les communautés marginalisées, en s’appuyant sur les orientations existantes et les exemples de bonnes pratiques telles que celles mises en œuvre par les acteurs religieux et les organisations confessionnelles, qui s’engagent depuis longtemps auprès des populations locales, ou par les peuples autochtones.

• Envisager d’autres méthodes de mesure pour rendre compte des réalités locales « immatérielles » (par exemple, le sentiment de pouvoir agir des acteurs, leur motivation, leur sentiment de confiance vis-à-vis des partenaires au développement, etc.) au-delà des outils de mesure numériques, quantifiables ou à court terme, considérés comme apportant des données objectives aux fins de la notification.

Utiliser des outils d’auto-évaluation afin de déterminer vos avancées vers un pilotage à l’échelon local du suivi, de l’évaluation et de l’apprentissage. Un nombre croissant d’outils et d’indicateurs sont à la disposition des partenaires au développement et des organisations pour mesurer si leurs systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage et leurs interventions en matière de coopération sont conformes aux principes du développement piloté à l’échelon local. On peut notamment citer :

• L’outil de cartographie des décisions, mis au point par le King’s College de Londres, qui permet d’étudier la répartition du pouvoir de décision tout au long du cycle des programmes. Il aide les acteurs de terrain à comprendre de quelle manière le pouvoir de décision est réparti et géré dans les systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage, et à étudier les mesures susceptibles d’être adoptées afin de renforcer la capacité d’agir des communautés locales au sein de ces systèmes.

• L’outil d’évaluation du développement piloté par la communauté, créé par le mouvement pour le développement mené par la communauté. Il peut être utilisé par les pouvoirs publics comme par les ONG pour déterminer dans quelle mesure leur programmation (y compris les activités de suivi et d’évaluation) est conforme aux caractéristiques d’un développement piloté à l’échelon local, ainsi que pour entreprendre des corrections de trajectoire, le cas échéant.

Assurer conjointement le suivi et la gestion des risques tout au long de la mise en œuvre du programme. Au niveau des projets, les processus de diligence raisonnable peuvent peser sur la relation de confiance entre les partenaires et conduire à des décisions (comme des contrôles plus stricts et des procédures lourdes) qui entravent la capacité d’agir des parties prenantes locales dans le cadre des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage. Se détourner de ces processus ex ante fastidieux de façon à privilégier une approche fondée sur les risques réels et plus proportionnée, et à mettre l’accent sur le dialogue entre les parties prenantes peut aider à apporter un meilleur soutien aux approches pilotées à l’échelon local. Il existe quatre façons d’y parvenir :

• Adapter et simplifier les obligations de diligence raisonnable, en les rendant proportionnées aux capacités du partenaire, à la nature du partenariat et aux types de risques impliqués. Abandonner la quête d’exhaustivité et se concentrer plutôt sur les risques susceptibles de se concrétiser et d’être préjudiciables.

• Collaborer avec d’autres partenaires internationaux en vue d’harmoniser ou réduire les exigences imposées aux acteurs locaux, par exemple en adoptant le processus de diligence raisonnable d’une autre organisation au service de vos propres objectifs ou en menant des évaluations conjointes.

• Renforcer les capacités des acteurs locaux en tant qu’élément de mesure clé pour l’atténuation des risques, plutôt que d’imposer des contrôles supplémentaires. Ces actions de renforcement devraient être fondées sur un véritable dialogue. Il peut s’agir d’un soutien financier ou de frais généraux plus élevés pour les mesures de réforme ou le recrutement de personnel supplémentaire.

• Collaborer avec les partenaires pour gérer conjointement les risques tout au long de la collaboration. Exemple de bonne pratique, le processus de diligence initiale peut être envisagé comme le point de départ d’un dialogue visant à atténuer les risques au fur et à mesure de la mise en œuvre du projet.

5.3.5. Bonnes pratiques

• USAID a préparé des ressources sur les activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage pilotées à l’échelon local, telles que des outils d’orientation et des exemples concrets d’activités de ce type sur le terrain, afin d’aider les partenaires et les communautés à mettre en œuvre ces objectifs. Ces ressources englobent entre autres les éclairages et les enseignements tirés d’une évaluation interne du programme « Local Works » en Serbie, lors de laquelle les partenaires locaux ont formulé des recommandations en vue d’améliorer les activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage pilotées à l’échelon local sur la base de leur expérience directe.

• En matière de coopération pour le développement, l’Islande a adopté une approche pilotée par les partenaires, qui ouvre la porte des comités de pilotage des programmes aux conseils de district, conférant ainsi à ces derniers un rôle direct dans le cadrage, la conception, l’approbation et l’examen des activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage (en plus des autres décisions liées au cycle des programmes). L’Islande a également accompagné les conseils de district dans le recrutement d’agents locaux chargés du suivi et de l’évaluation, leur proposant une assistance financière et une formation, et d’équipes locales pour les évaluations réalisées au Togo et en Ouganda.

• En investissant dans des solutions numériques à l’appui des systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage pilotés à l’échelon local, USAID a mis en place une approche de suivi collaboratif grâce à laquelle les bénéficiaires de ses programmes agricoles en Ukraine saisissent leurs propres données contextuelles dans une base de données centralisée, où les informations sont agrégées puis analysées. Cette approche permet de prendre des décisions plus précises et d’adapter les programmes sur la base d’informations locales en temps réel.

• Le Libéria, avec le soutien du PNUD, a mis au point un cadre de système de suivi, d’évaluation et d’apprentissage pour son plan national d’adaptation (2020‑30), qui permet de suivre les progrès accomplis dans la mise en œuvre des mesures d’adaptation face au changement climatique que le pays juge prioritaires et de définir des indicateurs de réussite conformes à ses objectifs nationaux.

• Les groupes laissés de côté pâtissent souvent d’une forme de marginalisation dans les données et risquent d’être invisibles dans les statistiques nationales et les données administratives. Les données produites par les citoyens peuvent contribuer à l’autonomisation des groupes marginalisés et apporter des éclairages sur leur situation. Le partenariat pour ne laisser personne de côté encourage la production et l’utilisation de données communautaires, dans le but d’accroître la possibilité de se faire entendre et la capacité d’agir des groupes marginalisés qui sont susceptibles d’être oubliés dans la mise en œuvre des ODD.

5.3.6. Ressources

• Coger, T., S. Corry et R. Gregorowski (2021), Reshaping Monitoring, Evaluation and Learning for Locally Led Adaptation

• ITAD (2022), Facilitating change: Localising monitoring, evaluation and learning

• King, M. (2023), Why does local agency matter?Enabling the local decision space for aid recipients

• Le mouvement pour le développement mené par la communauté (2023),Laboratoires de (dé)apprentissage : suivi, évaluation et apprentissage menés par la communauté

• ODI (2021), Are we there yet?Localisation as the journey towards locally led practice: Models, approaches and challenges

• Outreach International (sans date), What is Community-Led Monitoring and Why is it Important?

• ONUSIDA (2023), Suivi dirigé par la communauté en action

• ONUSIDA (2023), Learning Lab avec des ressources sur le suivi, l’évaluation et l’apprentissage pilotés au niveau local

5.4. Des informations aussi bien quantitatives que qualitatives sont collectées

5.4.1. Pourquoi est-ce important ?

Les informations quantitatives sont importantes pour mesurer ce qui est réalisé et évaluer les progrès accomplis par rapport aux objectifs. Elles sont souvent privilégiées, car elles sont collectées de façon régulière (par le biais du système de suivi) et faciles à agréger et communiquer. En outre, les résultats chiffrés peuvent être comparés et sont perçus comme plus objectifs que les informations qualitatives.

Les informations qualitatives sont essentielles pour compléter les informations quantitatives et documenter la manière dont le changement se produit. Elles sont les plus adéquates pour mesurer les progrès de nature complexe et présentant de multiples facettes et dimensions. Les informations qualitatives aident à mieux comprendre la diversité des chaînes de causalité pour les différentes composantes. Elles permettent également de tenir compte des dynamiques institutionnelles et humaines qui influent sur les réalisations concrétisées, et d’expliquer pourquoi les interventions sont suivies de résultats dans certains cas et pas dans d’autres. Les informations qualitatives présentées sous forme d’histoires et de récits jouent également un rôle crucial dans la communication auprès des populations et le dialogue.

Les informations qualitatives sont souvent perçues comme fondées sur des impressions. Elles sont plus facilement remises en question en raison de leurs biais potentiels et souvent critiquées pour leur sélectivité. Il est en effet complexe de collecter des informations qualitatives solides sur les attitudes, les comportements, les relations, les jeux d’influence, les systèmes, la dynamique du pouvoir, les normes sociales et les biens publics. Les institutions doivent aller au-delà des récits de changement et des études de cas, et adopter des démarches plus rigoureuses, notamment des méthodes de recherche qualitative, afin de mesurer et démontrer les résultats qualitatifs obtenus.

Le fait de chiffrer les résultats qualitatifs peut faciliter leur communication et leur utilisation. Les indicateurs hybrides (ou mixtes) quantifient les données qualitatives, en appliquant des facteurs d’évaluation qualitatifs (par exemple en utilisant des listes de vérification) pour les mesurer. Ils sont les plus adaptés pour recueillir des données relatives à des concepts à multiples facettes, tels que l’efficience ou la participation. Les indicateurs hybrides sont mesurés au moyen d’indices, d’échelles d’étapes ou de tableaux de bord.

Il est également possible de recourir à des indicateurs qualitatifs, lorsqu’ils sont préférables, afin de mesurer les performances dans certains domaines, par exemple dans les secteurs de la démocratie et de la gouvernance. Ils prennent alors la forme d’une évaluation narrative qui mesure l’évolution dans le temps par rapport à des critères spécifiques et préétablis.

5.4.2. Question d’auto-évaluation

• Dans quelle mesure et comment collectez-vous des informations qualitatives pour compléter les données quantitatives ?

5.4.3. Actions à envisager lors de la collecte des informations qualitatives

• Sélectionner et définir les indicateurs au moyen d’un processus itératif, en réfléchissant aux types et aux formats d’indicateurs les plus adaptés et en tenant compte des ressources et des sources de données potentielles.

  • S’appuyer sur une logique explicite pour sélectionner le type d’indicateurs (quantitatifs, hybrides, qualitatifs) qui sera utilisé (domaine d’activité, degré de complexité, approches multidimensionnelles).

• Appliquer une méthodologie solide : avec l’intégration d’une méthode de recherche qualitative lors de la production de données probantes, les informations qualitatives gagnent en crédibilité. Transparence et rigueur doivent présider à la sélection des sources de données, et le choix des cas doit relever d’une démarche systématique – c’est impératif pour faire des généralisations solides et renforcer l’acceptation des données issues de méthodes qualitatives et mixtes, dans l’optique d’évaluer l’attribution.

  • Il convient de noter que le processus rigoureux de choix des cas est différent selon qu’il sert des informations qualitatives ou quantitatives. Dans la mesure où les informations qualitatives nous aident à comprendre la diversité des chaînes de causalité, il est peu probable qu’une sélection aléatoire soit très utile. En outre, d’un point de vue scientifique, il n’existe pas de taille d’échantillon optimale. Il importe néanmoins de choisir les cas de manière transparente et raisonnée, sur la base de critères spécifiques et préétablis.

• Clarifier l’utilisation des informations qualitatives et la manière dont ces informations peuvent être reliées aux indicateurs quantitatifs.

• Lorsqu’une transformation numérique est envisagée, veiller à la façon dont les informations qualitatives sont traitées, afin de conserver une approche centrée sur l’humain qui permet de se projeter dans le futur.

5.4.4. Bonnes pratiques et ressources

• De nombreuses institutions associent suivi quantitatif et méthodes qualitatives, par exemple en utilisant les témoignages des partenaires pour compléter les données quantitatives et veiller à ce que les notifications au niveau des produits et des réalisations soient fondées sur des données probantes. Elles associent de plus en plus les données à des récits fiables portant sur ce qui a été réalisé (ou non) et sur les enseignements tirés de l’expérience. De même, le recours à des indicateurs hybrides pour quantifier les informations qualitatives est de plus en plus fréquent, avec différentes catégories ou niveaux de notation.

• En outre, les équipes d’évaluation adoptent de plus en plus souvent des approches méthodologiques mixtes itératives, par exemple en associant des méthodes qualitatives et quantitatives dans un échantillon de pays, afin de faciliter l’analyse, le recoupement et la validation continus des résultats.

• Le Protocole d’impact qualitatif (QuIP), développé par Bath Social and Development Research (BSDR), a été conçu pour offrir une évaluation crédible et rentable de la mesure dans laquelle les changements en matière de bien-être qui ont été autodéclarés par les bénéficiaires visés peuvent être attribués à des actions ayant des buts sociaux et de développement spécifiques dans des contextes complexes.

• Skovdal, Morten et Cornish, Flora (2015). Qualitative research for development: a guide for practitioners

5.5. Liste synthétique de vérification pour le renforcement des systèmes de suivi

• Votre plan de suivi détaille-t-il la fréquence, la portée et l’utilisation prévue des données de suivi ?

• Des conseils adéquats concernant les outils et méthodes de collecte sont-ils diffusés auprès du plus grand nombre au sein de l’organisation ?

• Le personnel est-il formé à l’utilisation des systèmes numériques d’information de l’organisation (lorsqu’ils existent) pour la notification des données au niveau des pays ou des programmes ?

• Avez-vous mis en place des méthodes et des procédures spécifiques pour le suivi à distance au cas où une crise viendrait limiter l’accès dont disposent les principales parties prenantes ?

• Votre investissement en faveur du renforcement des systèmes de statistiques et de suivi repose-t-il sur une vision à long terme, concorde-t-il avec les besoins et les priorités du pays partenaire et est-il coordonné avec celui d’autres parties prenantes ?

• Dans quelle mesure investissez-vous dans les systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage des organisations locales et associez-vous les acteurs locaux à la conception et à la mise en œuvre de vos activités de suivi, d’évaluation et d’apprentissage ?

• Comment pouvez-vous améliorer la capacité d’agir des acteurs locaux dans le cadre des activités et des systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage ?

• De quelle manière pouvez-vous améliorer la gouvernance des données, en garantissant l’assurance qualité tout en protégeant les données des individus et des groupes sociaux ?

• Lorsque vous collectez vos propres données par le biais de processus parallèles, existe-t-il une justification claire de cette démarche et des orientations précises concernant la viabilité des activités de collecte de données, l’interconnexion avec le système national de statistiques et la disponibilité des données ?

• De quelle façon pouvez-vous améliorer les capacités des décideurs à lire, interpréter et analyser les données et les informations sur les résultats ?

• Êtes-vous doté des dispositifs requis pour collecter des informations qualitatives solides et êtes-vous en mesure de préciser de quelle façon elles peuvent compléter les données quantitatives ?

Références

[3] EU (2023), OPSYS, https://wikis.ec.europa.eu/display/ExactExternalWiki/FAQ+-+OPSYS (consulté le 29 avril 2024).

[4] OCDE (2023), Framing DAC member approaches to enabling locally led development, https://one.oecd.org/document/DCD(2023)47/en/pdf.

[1] OCDE (2020), Gestion axée sur les résultats en matière de développement durable, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/20eee248-fr.

[2] World Bank (2012), Designing a results frameworks for achieving results, https://web-archive.oecd.org/2013-10-21/253482-WB%202012%20designing%20results%20framework.pdf (consulté le 29 avril 2024).