Ce chapitre présente un cadre pour l’élaboration de programmes de mesure destinés à enrichir la base factuelle sur la contribution de la science et de l’innovation à la croissance durable. Plutôt que de préconiser une solution unique, il propose une structure souple fondée sur trois piliers stratégiques. Le premier pilier est centré sur les principes relatifs à la conception de programmes de mesure, notamment la directivité, l’intégration des données et la responsabilité partagée. Le deuxième recense les principales lacunes des indicateurs existants – notamment pour ce qui est de l’adoption des technologies vertes et du rôle de l’innovation dans le secteur public – tout en mettant en évidence les possibilités d’élargissement de la couverture. Le troisième vise à faire progresser l’évaluation de l’incidence de l’action publique en promouvant des systèmes d’indicateurs et en intégrant l’évaluation dans l’élaboration des politiques. Ensemble, ces trois piliers jettent les bases de la mise en place de stratégies de mesure plus cohérentes et directement applicables au sein des pays et des organismes.
Mesurer la science et l’innovation au service de la croissance durable (version abrégée)
Description
Améliorer la base factuelle utilisée pour suivre la capacité des politiques de la science et de l’innovation à contribuer à la croissance durable ne peut se faire sans des programmes de mesure ciblés et dédiés. Un tel programme peut fournir un cadre structuré pour la collecte et l’analyse des données, et contribuer à étayer les décisions et les politiques et définir les priorités d’action en vue de corriger les principales lacunes et de tirer parti des possibilités. Il peut également favoriser une meilleure communication entre les parties prenantes en fixant une terminologie et des indicateurs communs utiles pour examiner les performances et les résultats. Surtout, les responsabilités quant à la conception, la mise en œuvre et l’examen ultérieur du programme de mesure doivent être précisées afin de s’assurer qu’il remplit l’objectif visé.
Plutôt que de s’attacher à établir un programme de mesure définitif pour l’OCDE ou ses pays Membres et partenaires, ce chapitre présente un cadre pour de futurs programmes. On y énonce des recommandations, regroupées sous des lignes d’action plus larges, susceptibles de renforcer la capacité des pays, des ministères, des départements et d’autres acteurs concernés à suivre les contributions de la science et de l’innovation à la croissance durable, ainsi que le rôle des politiques.
Les propositions reposent sur trois piliers principaux :
Le pilier 1 définit des principes pour l’élaboration et la mise en œuvre de programmes de mesure à différents niveaux. Il comprend des recommandations visant à élargir les possibilités et les méthodes de mesure. En particulier :
Sensibiliser aux différentes finalités et utilisations des données et des statistiques et planifier en conséquence.
Instaurer de la directivité dans la mesure afin de soutenir l’action et les résultats.
Tirer le meilleur parti des possibilités et des synergies offertes par les différentes méthodes et sources de données.
Établir une responsabilité partagée et des partenariats.
Le pilier 2 met en évidence les principales lacunes dans la mesure de la science et de l’innovation au service de la durabilité au sein de l’offre actuelle d’indicateurs, telles qu’elles ressortent de l’analyse exposée dans la présente publication et qui sont susceptibles d’apporter des éclairages utiles, en particulier sur les moyens de :
Reconnaître et mesurer la contribution multidimensionnelle de la recherche scientifique en amont.
Mesurer le degré effectif d’adoption et d’utilisation des technologies et des pratiques écologiques.
Suivre l’évolution du soutien des pouvoirs publics à l’innovation environnementale au-delà de la R-D.
Suivre l’évolution de l’innovation environnementale au-delà des entreprises.
Définir des cadres de mesure et de suivi qui tiennent compte des caractéristiques systémiques du rôle de la science et de l’innovation dans l’économie et l’environnement naturel.
Suivre l’évolution de l’empreinte directe des activités STI sur les ressources et l’environnement.
Le pilier 3 va plus loin qu’une mesure dont le seul produit serait des indicateurs uniques et formule des recommandations pour mesurer les incidences et évaluer les politiques qui sont susceptibles de façonner la contribution de la science et de l’innovation à la croissance durable, en vue notamment de :
Mettre au point des systèmes d’indicateurs plutôt que viser des méthodes universelles.
Définir des objectifs en matière de recherche sur l’action publique et intégrer l’évaluation dans l’élaboration des politiques.
Mesurer la contribution de la science et de l’innovation à la croissance durable, en particulier aux objectifs des transitions énergétique et environnementale, est aujourd’hui essentiel à la conception et la mise en œuvre de politiques fondées sur des données probantes, non seulement pour les acteurs qui sont en théorie responsables des politiques formelles en matière de science et de recherche, mais aussi pour ceux qui travaillent dans d’autres domaines de l’action publique. La tâche est toutefois complexe, en partie parce que les cadres de mesure afférents à la science, la technologie et l’innovation (STI), à l’environnement et à l’économie les considèrent souvent comme des domaines distincts les uns des autres, et parce que les liens qui existent entre eux sont mal définis et rarement visibles ou exhaustifs dans les sources de données disponibles. L’enjeu de la mesure est donc triple :
Établir que la science, la technologie et l’innovation sont mesurées.
Établir que les objets mesurés ont des implications raisonnablement bien définies pour les ressources naturelles et l’environnement.
Entreprendre les deux tâches conjointement pour les mêmes activités.
L’enjeu de la mesure est dès lors assez différent de celui lié à l’évaluation de la contribution de la recherche et de l’innovation à la productivité, par exemple, pour laquelle on peut utiliser des mesures coexistantes déjà disponibles de la performance économique et des investissements au niveau des entreprises ou des secteurs d’activité en vue d’établir des liens directs.
En montrant qu’il existe plusieurs indicateurs et communautés de pratique pour suivre le rôle joué par un ensemble pluriel d’acteurs et d’activités dans la contribution à de meilleurs résultats environnementaux au même titre qu’à la croissance économique, cette publication confirme que notre compréhension commune de la manière dont la science et l’innovation contribuent à la croissance durable est largement perfectible. Toutefois, elle montre également que relativement peu d’indicateurs sont disponibles à l’échelle internationale pour effectuer des comparaisons fiables, tandis que plusieurs canaux d’impact ne sont pas encore définis par des indicateurs de confiance, quantifiables et bien compris.
Cette situation et le caractère mondial des défis posés par la science et l’innovation en matière d’environnement et de ressources naturelles actuellement à l’étude plaident fortement en faveur d’un programme de mesure collectif et ciblé visant à combler ces lacunes. La mesure est une priorité non seulement pour ceux qui s’intéressent à l’analyse statistique comparative à l’échelle internationale, mais aussi pour un large éventail d’acteurs opérant dans différents contextes, au sein et en dehors des administrations ; elle concerne également les utilisateurs et les producteurs de données. L’intérêt des statisticiens, des administrateurs de programmes, des régulateurs, des acteurs de la veille économique, des milieux universitaires, des organisations de la société civile et des responsables de l’action publique pour des « éléments probants » converge dans de nombreux cas. Il peut toutefois s’avérer nécessaire de procéder à des arbitrages entre les différents objectifs. Il est donc possible d’envisager plusieurs programmes de mesure fonctionnant en parallèle et comprenant à la fois des points communs et des traits distinctifs susceptibles de se renforcer mutuellement.
Les programmes de mesure fournissent un cadre structuré pour la collecte et l’analyse des données, qui permet de prendre des décisions et d’élaborer des politiques fondées sur des données empiriques, en agissant en priorité sur les lacunes et les possibilités et en tenant compte de ce que font les autres acteurs dans ce domaine. Élaborer et mettre en place un programme de mesure peut favoriser une meilleure communication entre les parties prenantes en fournissant une terminologie commune et un ensemble d’indicateurs utiles pour examiner les performances et les résultats. Surtout, les responsabilités quant à la conception, la mise en œuvre et l’examen ultérieur du programme de mesure doivent être clairement définies pour s’assurer qu’il remplit l’objectif visé.
La présente monographie ne cherche pas à établir un programme de mesure définitif pour l’OCDE ou ses pays Membres et partenaires, mais à favoriser le dialogue entre les personnes motivées et intéressées par l’élaboration et la mise en œuvre d’un tel programme. Par conséquent, ce chapitre propose un cadre à cette fin, et énonce des lignes d’action et des recommandations susceptibles de renforcer la capacité des pays, des ministères, des départements et d’autres acteurs concernés à suivre les contributions de la science et de l’innovation à la croissance durable, ainsi que leurs incidences. Les propositions, qui sont étayées par l’analyse exposée dans cette publication, reposent sur trois principaux piliers (Graphique 2.1).
Source : Établi par les auteurs.
Ces piliers sont les suivants :
Le pilier 1 énonce des principes pour l’élaboration et la mise en œuvre de programmes de mesure à différents niveaux, de ceux qui définissent l’approche suivie par les administrations nationales ou régionales jusqu’à ceux qui pourraient être adoptés par l’OCDE. Il comprend des recommandations visant à élargir les possibilités et les méthodes de mesure en vue d’atteindre les objectifs ultimes des programmes de mesure.
Le pilier 2 expose les principales lacunes thématiques au sein de l’offre actuelle d’indicateurs, dont beaucoup ont été recensées dans les chapitres 2 à 5 de cette publication comme présentant des perspectives intéressantes pour améliorer la compréhension et apporter de nouveaux éclairages pertinents.
Le pilier 3 va plus loin que la mesure habituelle dont le seul produit serait des indicateurs uniques et formule des recommandations pour mesurer les incidences et évaluer les politiques qui sont susceptibles de façonner la contribution de la science et de l’innovation, ainsi que des politiques connexes, à la croissance durable.
Sensibiliser aux différentes finalités et utilisations des données et des statistiques et planifier en conséquence
La mesure peut servir plusieurs objectifs.
Suivre les progrès : en établissant des indicateurs clairs, la mesure permet aux organismes et aux pays de suivre leur progression vers des buts et des objectifs spécifiques.
Étayer et éventuellement guider la prise de décision, en rendant possibles l’évaluation rétrospective des choix et la projection vers l’avenir.
Garantir la redevabilité : en fournissant des résultats transparents et quantifiables, la mesure permet de s’assurer que toutes les parties prenantes assument les rôles et les responsabilités qui leur incombent.
Les mesures statistiques et quantitatives de la contribution de la science et de l’innovation à la croissance durable ne sont pas destinées à un seul utilisateur. Par exemple, au sein des pouvoirs publics, les utilisations potentielles vont de la définition de la stratégie, de l’élaboration de la législation et de l’établissement des priorités budgétaires au plus haut niveau, aux activités de contrôle de l’application de la réglementation et d’administration des programmes qui doivent évaluer le bien-fondé et la conformité d’une manière très concrète et localisée. En dehors du secteur public, les informations sur les performances des connaissances, des processus et des produits nouveaux du point de vue des ressources et de l’environnement sont particulièrement importantes pour les entreprises en termes de stratégie et de compétitivité. Dans le même temps, les investisseurs et les consommateurs s’appuient également sur l’information pour guider leurs choix (Encadré 2.1). Les chercheurs intéressés par l’étude des moteurs et de la dynamique des innovations environnementales et de leurs effets économiques, écologiques et sociaux cherchent quant à eux à obtenir des données pour étayer leurs travaux, voire les produisent eux-mêmes. Les milieux scientifiques s’efforcent plus généralement de démontrer la pertinence et l’impact de leurs travaux à leurs bailleurs de fonds, publics comme privés.
En fournissant un cadre structuré qui permet aux organisations de mesurer, de publier et d’améliorer leurs performances environnementales, les normes en matière d’établissement de rapports de durabilité sont essentielles pour faire progresser l’innovation environnementale. Des normes comme celles publiées par la Global Reporting Initiative, le Groupe de travail sur la publication d’informations financières relatives au climat (Task Force on Climate-related Financial Disclosures) et le Sustainability Accounting Standards Board garantissent que les efforts déployés par les entreprises en matière de durabilité répondent à des critères de transparence et de redevabilité. En leur permettant de rendre compte de l’utilisation des ressources, des émissions et des initiatives en faveur de la durabilité, ces cadres encouragent les entreprises à adopter des technologies plus écologiques, à optimiser les processus et à investir dans des solutions innovantes qui réduisent l’impact des activités sur l’environnement. La transparence aide les entreprises à suivre leurs progrès et favorise la concurrence, incitant les industries à adopter des pratiques innovantes et plus durables (Widyawati, 2019[1]).
En outre, les normes en matière d’établissement de rapports de durabilité influencent les décisions des investisseurs et des consommateurs. Les premiers se fondent de plus en plus sur les rapports de durabilité pour évaluer les risques et les possibilités à long terme, et favorisent les entreprises qui intègrent la responsabilité environnementale dans leur stratégie. De même, les consommateurs sont plus enclins à soutenir les marques qui s’engagent fermement en faveur de la durabilité, et ainsi encouragent les entreprises à proposer des produits et des services respectueux de l’environnement (voir le Chapitre 5). En incitant les entreprises à aligner leurs stratégies sur les objectifs de durabilité, ces normes contribuent à créer des conditions de marché qui récompensent la mise au point d’innovations environnementales (Christensen, Hail et Leuz, 2021[2]).
L’argumentaire en faveur de la mesure peut être plus facile à défendre si toutes ses utilisations et implications peuvent être examinées de manière globale en conjonction avec les sources de données pertinentes disponibles. Les activités de mesure reposent sur l’utilisation des données : par exemple, l’établissement de rapports administratifs favorise le respect des réglementations ou permet d’apporter aux demandes un soutien ciblé. Par conséquent, un programme de mesure doit tenir compte de la diversité des finalités qu’il est possible de viser grâce à de meilleures données statistiques et quantitatives, en prenant en considération le contexte plus large dans lequel s’inscrivent les informations sur les nouvelles connaissances et les nouvelles applications des connaissances relatives aux résultats en matière de ressources et d’environnement.
Instaurer de la directivité dans la mesure afin de soutenir l’action et les résultats.
La publication intitulée Mesurer l’innovation (OCDE, 2010[3]), qui s’inscrit dans la Stratégie de l’OCDE pour l’innovation de 2010, définit comme Action 5 l’objectif de promouvoir la mesure de l’innovation au service d’objectifs sociaux et celle des impacts sociaux de l’innovation. Afin de traiter les questions concernant la contribution de la STI aux principaux objectifs sociétaux, un programme de mesure complet se doit d’intégrer la notion de « directivité ». Si l’on s’inspire de la définition de la directivité de l’action publique à l’appui d’objectifs de transformation (OCDE, 2024[4]), la « directivité de la mesure » signifie, dans ce contexte particulier, être prêt à mettre en œuvre des instruments de mesure et d’analyse spécialement conçus pour tenir compte des spécificités de la science et de l’innovation axées sur les ressources et l’environnement, et les maintenir pendant une période raisonnable. Dans l’approche inverse, non directive, on s’attend à ce que les données basées sur des instruments de mesure génériques puissent être directement compilées et traitées pour répondre à des besoins thématiques concrets. Dans un contexte non directif, les utilisateurs de données partent du principe que les données et les indicateurs finiront par être disponibles, car ils considèrent que les producteurs vont anticiper leurs besoins. Toutefois, les producteurs de données peuvent ne pas disposer des ressources, du mandat ou des remontées d’information nécessaires pour répondre à ces éventuelles exigences, quelle que soit l’importance du sujet. La mise en œuvre de la directivité de la mesure peut nécessiter l’ajout de nouvelles questions dans les enquêtes, la mise en place d’infrastructures de données et l’adoption de nouvelles méthodologies adaptées à l’objectif poursuivi, ainsi qu’une affectation ciblée des ressources et une coordination entre les acteurs concernés en vue d’atteindre les objectifs fixés. S’ils ne sont pas pérennisés, il est peu probable que les systèmes d’établissement de rapports s’adaptent et intègrent efficacement les considérations environnementales pour produire des mesures fiables.
La directivité de la mesure revêt une importance particulière pour les objectifs en matière de ressources naturelles et d’environnement, car ceux-ci ne correspondent pas nécessairement à d’autres dimensions fréquemment mesurées, telles que la répartition par discipline ou secteur de l’activité STI. Le schéma de classification de ces cadres peut également traiter les objectifs et les résultats comme des catégories mutuellement exclusives, comme montré dans cette publication au sujet de la mesure des objectifs socio-économiques de la recherche-développement (R-D), en occultant la portée plus vaste des activités liées à la science et à l’innovation à travers leurs multiples canaux d’impact. Les chapitres précédents ont également fourni de nombreux éléments probants attestant de l’écart important qui existe entre la mesure d’objectifs stratégiques explicites et la pertinence. La prise en compte de ces considérations permet d’étudier le « dividende » double ou multiple associé aux investissements dans la science et l’innovation environnementales.
Les méthodes de mesure supposées neutres, bien qu’elles permettent et encouragent des développements thématiques spécifiques, peuvent agir comme des « zones de confort », empêchant toute action efficace. Compte tenu de l’absence de cadres de mesure horizontaux dans des domaines concrets, ils peuvent être perçus comme des outils inappropriés pour examiner la pertinence et les implications de la recherche et de l’innovation pour l’environnement. Sans un certain degré de directivité, il est peu probable que les multiples acteurs œuvrant dans le domaine de la mesure suivent de manière cohérente les recommandations génériques visant à évaluer les effets potentiels ou réels de la science et de l’innovation. La directivité de la mesure de la STI au service de la croissance durable nécessite l’élaboration et l’application de stratégies de mesure spécifiquement adaptées à la finalité de ces programmes.
Tirer le meilleur parti des possibilités et des synergies offertes par les différentes méthodes et sources de données
Lever l’ambiguïté au moyen de concepts, de définitions et de taxonomies de mesure clairs et applicables
La mise en œuvre de la mesure de l’innovation en matière d’énergie et d’environnement, et la communication connexe, représentent un défi, car elles impliquent de travailler à l’intersection entre plusieurs domaines qui utilisent déjà des concepts généraux et quelque peu abstraits qui sont également difficiles à traduire en mesures tangibles. Des termes comme « innovation » et « technologie » sont souvent utilisés de manière indifférenciée et, lorsqu’ils font l’objet de mesures indirectes à l’aide d’indicateurs spécifiques, on ne s’attache souvent pas suffisamment à expliquer ce qu’ils recouvrent et ce qu’ils excluent. Il en va de même pour les dimensions de l’importance environnementale, la tâche de mesure pouvant être négativement affectée par une ambiguïté généralisée et par le recours à des valeurs normatives dans les adjectifs et les qualificatifs. Par exemple, l’usage systématique et impropre d’adjectifs tels que « vert(e) » ou « propre » implique un effet positif net sur l’environnement, alors qu’en pratique, seule une dimension de l’impact sur l’environnement peut s’appliquer à l’élément spécifiquement mesuré (par exemple, l’énergie renouvelable ou les émissions bas carbone). L’usage de termes spécifiques relatifs aux incidences sur l’environnement de la science et de l’innovation dans les enquêtes doit être aussi neutre que possible pour garantir une participation et des rapports exempts de biais, en gardant à l’esprit la coexistence, dans la population cible, d’incitations à l’« écoblanchiment » d’une part, et d’opinions rejetant des politiques environnementales potentiellement strictes et les éléments probants sur lesquels elles sont fondées, d’autre part.
À cela s’ajoute une autre dimension importante de l’ambiguïté conceptuelle que doit aborder un programme de mesure élaboré dans ce domaine : la nécessité d’établir la distinction entre les intentions, la pertinence et les résultats des activités scientifiques et d’innovation au regard des considérations environnementales. Cette publication donne des exemples de cas où les mesures basées sur des objectifs explicites en matière d’environnement ou de ressources naturelles sous-estiment les mesures de la véritable pertinence. Différentes méthodes et perspectives en matière de mesure mettent en lumière différents éléments. Par exemple, les processus budgétaires révèlent les intentions et les priorités, tandis que les personnes qui mènent les activités scientifiques et d’innovation peuvent être mieux placées pour juger des types d’objectifs pour lesquels leurs recherches peuvent être pertinentes. De même, les entreprises peuvent établir l’efficacité d’utilisation des ressources et les caractéristiques de protection de l’environnement de leurs innovations, mais elles ne sont pas nécessairement bien placées pour évaluer leur impact global sur les écosystèmes.
Outre la promotion de la transparence, un programme de mesure dans ce domaine doit soutenir la formulation de concepts, de définitions et de taxonomies en matière de mesure en vue d’établir une terminologie commune, et œuvrer par le biais d’accords pour s’assurer qu’ils sont aussi interopérables que possible avec de multiples perspectives de mesure, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des concepts et des définitions propres à une source.
Faire un usage ciblé et coordonné des enquêtes statistiques
Les enquêtes sont la pierre angulaire des données statistiques, en particulier des données officielles, sur la recherche et l’innovation. Par rapport aux données issues « naturellement » des processus administratifs ou commerciaux, les données d’enquête sont « élaborées ». Les instruments d’enquête doivent être ciblés et rationnés avec soin dans le monde numérique, car la volonté des individus et des organisations de fournir les informations demandées, et leur capacité à la faire, peuvent être limitées (OCDE, 2018[5]).
L’éventail des sources de données d’enquêtes sur la science et l’innovation et leur capacité à collecter des informations supplémentaires sont limités. Néanmoins et à condition que les instruments trouvent un équilibre délicat entre les méthodes liées à l’« activité normale » et l’élaboration de nouveaux indicateurs, les possibilités d’action sont considérables dans la plupart des pays. En outre, il convient de mieux faire connaître les enquêtes menées dans d’autres domaines statistiques et leurs relations avec la science et l’innovation au service des objectifs environnementaux. Un exemple consisterait à mesurer les activités économiques des entreprises utilisant des technologies spécifiques en rapport avec l’énergie ou l’environnement, ou les dépenses que les entreprises ou les ménages consacrent à ces technologies. Ces données peuvent être exploitées pour aborder des questions d’intérêt commun entre les propriétaires de différents instruments de mesure, ce qui nécessite un dialogue renforcé entre les personnes chargées des mesures à des fins d’enquête (Encadré 2.2).
Un autre enseignement important tiré des enquêtes axées sur les innovations environnementales ou l’adoption de technologies de pointe pertinentes est que la valeur informative des statistiques officielles produites de cette manière est limitée si les méthodes des pays ne sont pas au moins un peu coordonnées. La valeur comparative des données découle souvent de la possibilité d’effectuer des comparaisons avec des secteurs similaires dans d’autres pays, et non entre les différents secteurs d’un même pays. Une mesure doit intégrer des plans visant à mieux utiliser les ressources limitées des enquêtes statistiques, en se concentrant sur les éléments de la recherche et de l’innovation en matière d’environnement qui ne peuvent pas être mesurés autrement, et être davantage coordonnée à l’échelle internationale afin de ne pas se priver du bénéfice des comparaisons internationales.
Le Conseil national de l’information statistique (CNIS) est un organisme français dont la mission consiste à faciliter le dialogue entre les producteurs et les utilisateurs de statistiques publiques. Le CNIS contribue à garantir que les données statistiques en France sont exactes, pertinentes et répondent aux besoins des différentes parties prenantes. Ses principales fonctions consistent à formuler les besoins des utilisateurs en matière de données statistiques, à assurer la collaboration, à évaluer les enquêtes et à donner des conseils sur les méthodologies et les pratiques statistiques.
En octobre 2024, le CNIS a organisé un débat sur la mesure de la R-D et de l’innovation en faveur de la transition écologique. Cette réunion a permis de faire le point sur les efforts déployés par les acteurs privés en matière de mesure à travers les sources disponibles, en présentant plusieurs initiatives menées par différents départements et organismes, ainsi que les difficultés pratiques et méthodologiques rencontrées. Bien que la réunion n’ait pas conduit à des recommandations formelles, ses conclusions ont défini quelques grandes lignes d’action à l’intention des différents acteurs, soulignant l’importance des liens entre les bases de données et de la distinction entre les activités de mesure descriptive et l’évaluation des impacts.
Source : Auteurs, d’après CNIS (2024[6]), Entreprises et stratégies de marché 2024 – 2e réunion – R&D et innovation en faveur de la transition écologique, https://www.cnis.fr/evenements/entreprises-et-strategies-de-marche-2024-2e-reunion-rd-et-innovation-en-faveur-de-la-transition-ecologique/ (consulté en mars 2025).
Utiliser de manière efficace et transparente les données massives
La transformation numérique s’est révélée être une force majeure de changement dans la production et l’utilisation de données et de statistiques. Les systèmes de science et d’innovation sont devenus remarquablement plus riches en données que par le passé. Les informations sur les intrants et les extrants de l’innovation qui n’étaient autrefois enregistrées que dans des sources papier très dispersées sont aujourd’hui beaucoup plus faciles à récupérer, à traiter et à analyser, notamment grâce à l’internet. Les méthodes d’analyse des données ont connu un développement comparable, brouillant ainsi les frontières entre les données qualitatives et quantitatives, et permettant de travailler sur des données riches et souvent accessibles au public (OCDE, 2018[5]).
Cette publication illustre certaines applications de ces nouveaux indicateurs et examine leurs avantages et leurs limites. Elle s’est appuyée sur les techniques de traitement automatique du langage naturel pour établir plusieurs liens pertinents entre les activités de recherche et les objectifs de développement durable (ODD). Cependant, d’autres liens peuvent être explorés plus avant. Compte tenu des possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative (IA), il est tentant de demander, par exemple, aux applications de fournir des classements des entreprises et des pays chefs de file en matière d’écotechnologies. Mais comment ces classements pourraient-ils être considérés comme fiables ?
Un programme de mesure dans ce domaine doit aborder les nouvelles possibilités de mesure de manière responsable. Les cadres de qualité appropriés pour l’utilisation des données publiées à l’intersection entre les activités STI et environnementales, qui tiennent compte des incitations à communiquer ou à dissimuler des informations, doivent être appliqués en fonction de la finalité de l’analyse. Une utilisation plus transparente et plus cohérente de ces techniques qui connaissent un succès grandissant et d’autres formes de données doit permettre aux utilisateurs de bien comprendre leurs atouts et leurs limites.
Tirer parti des possibilités pour combiner différentes sources de données
Un programme de mesure doit reconnaître que l’utilité des données augmente avec la capacité de les combiner avec d’autres données pour établir des inférences supplémentaires, par exemple lorsqu’il s’agit d’étudier les facteurs qui influent sur l’adoption de technologies bas carbone. Lorsque les données d’une enquête particulière peuvent être mises en relation avec d’autres sources contenant les informations nécessaires, il n’est plus nécessaire d’engager des dépenses importantes pour ajouter de nouvelles questions aux enquêtes (OCDE, 2018[5]). Mettre en relation des ensembles de données permet également d’évaluer les possibles biais qui apparaissent lorsque l’on ne s’appuie que sur un seul d’entre eux.
Combiner les données présente des avantages considérables, et permet d’exploiter les forces complémentaires des différentes sources, en surmontant les limites qui affectent chaque source séparément. Par exemple, les chapitres 2 et 4 s’appuient sur une analyse qui combine des données d’enquête et des données administratives, et permet ainsi d’identifier la pertinence des publications scientifiques et des projets de R-D par rapport à des ODD spécifiques. Dans ce cas, les données d’enquête ont permis d’entraîner un modèle de classification applicable à la recherche portant sur des données administratives.
Étant donné que la mise en relation de différentes sources de données fournit des informations qui ne pourraient pas être obtenues en travaillant séparément avec les différentes composantes, un programme de mesure doit également préparer les mécanismes d’infrastructure et de gouvernance nécessaires à l’intégration des données et à leur utilisation efficace. Garantir la compatibilité des données est potentiellement bénéfique pour les responsables de l’action publique et les autres parties prenantes qui gèrent des systèmes nationaux de recherche et d’innovation, et peut apporter des avantages considérables aux personnes et aux organisations qui font de la recherche (ou qui en rendent compte). Une donnée interopérable peut être réutilisée dans plusieurs systèmes, et ne doit en conséquence n’être fournie qu’une seule fois aux pouvoirs publics. Un système intégré et interopérable réduit considérablement la charge de travail liée à l’établissement des rapports et au suivi de la conformité, ce qui permet de consacrer plus de temps et d’argent à la recherche à proprement parler.
Une gestion efficace des données est un autre élément clé. Les organismes statistiques nationaux sont des candidats naturels pour assumer cette responsabilité. Toutefois, ils doivent disposer des ressources, du personnel et des pouvoirs nécessaires pour atteindre cet objectif, qui se différencie de celui lié à la publication d’indicateurs.
Établir une responsabilité partagée et des partenariats
Les défis environnementaux abordés dans cette publication concernent plusieurs disciplines et acteurs. Le « marché » de l’information sur l’innovation environnementale est complexe et évolutif. Les rôles des producteurs et des utilisateurs de données se recoupent souvent et plusieurs intermédiaires proposent des produits qui répondent aux besoins de différents acteurs, du conseil aux classements en passant par l’accréditation pour n’en citer que quelques-uns. Il s’agit donc d’un programme commun à d’autres domaines politiques et statistiques qui nécessite de briser les silos tout en préservant un certain degré de spécialisation, compte tenu de la complexité de chaque domaine.
Définir et partager la responsabilité à l’égard des éléments du programme
Promouvoir les avancées par le biais d’un programme de mesure nécessite de définir les responsabilités des possibles contributeurs à l’égard de ses différentes composantes. Pour un pays donné, différents ministères et départements dirigeront l’action publique, et les rôles pourront varier en fonction du type d’activité scientifique et d’innovation considéré. L’expérience résumée au chapitre 4 concernant la mesure du soutien à la recherche et à l’innovation des entreprises a montré que les initiatives de soutien à l’innovation environnementale se trouvent souvent dans les ministères responsables de l’industrie, des ressources naturelles et de l’environnement. Les différentes parties prenantes peuvent apporter diverses contributions à la production et à l’analyse des données, de manière isolée ou en collaboration. Ces points doivent être clairement définis dans le cadre d’un programme.
Le programme de mesure doit également tenir compte de l’incidence que les politiques et les pratiques d’action publique relatives aux éléments probants ont sur les données disponibles pour étayer les politiques. Une méthode basée sur des « politiques relatives aux données probantes » figurant dans la feuille de route pour les activités de mesure mettra en avant le principe selon lequel les décideurs, au niveau des administrations et de l’action publique, ont la responsabilité commune des données, des statistiques et des éléments probants sur la STI, et encouragera l’orientation et le soutien concertés des efforts de production et d’utilisation des éléments probants à travers un large éventail de ressources et d’objectifs interdépendants.
Intégrer la mesure des activités STI pertinentes dans les stratégies en matière de données existantes au service de la croissance durable
Plutôt que de fonctionner de manière isolée, les programmes de mesure doivent tirer parti de la complémentarité des efforts et des stratégies de mesure pour promouvoir les transitions énergétique et écologique. Certains pays et organismes ont déjà mis en place des stratégies en matière de données au service de la croissance durable (Encadré 2.3). Ils considèrent souvent la technologie et l’innovation comme des éléments clés et incluent plusieurs des indicateurs contenus dans cette publication. Cependant, ils laissent parfois de côté d’autres éléments importants et n’expriment pas clairement la demande d’autres indicateurs dans des domaines lacunaires. Ces stratégies plus générales peuvent apporter la reconnaissance et le soutien nécessaires pour faire progresser la mesure de la contribution de la science et de l’innovation au service de la croissance durable.
Reconnaissant l’importance des technologies propres et la difficulté, en tant qu’activité transversale à tous les grands secteurs économiques, de mesurer leurs effets sur l’économie et sur l’environnement, la Stratégie du Canada relative aux données sur les technologies a vocation à garantir la disponibilité des données pour permettre de comprendre la contribution économique et environnementale de ces technologies. Créée en 2017, la Stratégie est une initiative conjointe menée par Ressources naturelles Canada, Industrie, Sciences et Développement économique Canada et le Carrefour de la croissance propre, qui soutient la collecte de données et la production régulière de rapports sur l’activité liée aux technologies propres. Le fondement de la Stratégie est que de meilleures données renforcent la base factuelle étayant les décisions, améliorent la compréhension du paysage émergent des technologies propres et garantissent l’élaboration de politiques et de programmes efficaces pour soutenir la production et l’adoption de technologies propres.
La Stratégie comporte trois volets principaux et un engagement permanent avec les partenaires clés :
Élaboration et diffusion de statistiques fiables sur les technologies propres, dirigé par Statistique Canada. Élargissement de la collecte et de la production de statistiques et d’indicateurs macroéconomiques sur l’économie des technologies propres. Cette composante comprend cinq principaux produits de données, mais n’inclut pas les enquêtes sur l’adoption des technologies de pointe présentées au chapitre 3.
Utilisation des données de l’industrie, dirigé par Ressources naturelles Canada. Tirer parti de l’information publique pour recueillir des données sur l’industrie des technologies propres au Canada et mener des enquêtes pour mieux comprendre les difficultés auxquelles ces entreprises sont confrontées et les possibilités qui s’offrent à elles.
Tirer parti des données administratives, dirigé par Carrefour de la croissance propre. Utiliser les données administratives existantes pour suivre l’impact des programmes publics qui soutiennent les technologies propres.
Source : Auteurs, d’après Gouvernement du Canada (2025[7]), Stratégie relative aux données sur les technologies propres, https://ised-isde.canada.ca/site/carrefour-croissance-propre/fr/strategie-relative-aux-donnees-technologies-propres.
Établir des partenariats nationaux et internationaux
Au sein des pays, les spécialistes des éléments probants dans le domaine de la STI doivent s’attaquer au décalage persistant et significatif qui existe entre les différents utilisateurs et producteurs de données, de statistiques et d’analyses sur la STI (OCDE, 2018[5]). Il sera nécessaire de renforcer les capacités et d’encourager la coordination entre les différents acteurs pour permettre l’émergence de nouvelles infrastructures de données. La plupart des solutions visant à mettre en place des infrastructures qui transforment les capacités en matière d’éléments probants reposent sur le changement social plutôt que sur la technologie, et s’appuient sur l’implication des acteurs du domaine et l’instauration d’un climat de confiance. Pour progresser, il est nécessaire de recenser les principaux obstacles à l’établissement d’infrastructures de données – en commençant généralement par les administrations publiques dans lesquelles les données sont fragmentées et les synergies ne sont pas exploitées. Le manque de sensibilisation des pouvoirs publics au sujet peut bloquer toute amélioration du cadre juridique applicable à l’échange et à la réutilisation des données. Cela peut également entraver la mise en œuvre de « modèles d’affaires » durables pour les données, qui tiennent compte de l’utilisation statistique prévue par les responsables de l’action publique. Pour progresser vers la réalisation des ambitions du programme, il faut des partenariats et une collaboration solides au niveau national, tant au sein des administrations qu’avec d’autres parties prenantes se trouvant à l’intersection entre les « marchés » de l’information à l’appui de l’innovation, des ressources naturelles et de la durabilité.
La collaboration internationale autour de la définition des priorités et de la mise en œuvre de la mesure est particulièrement importante pour plusieurs raisons, telles que la nature transfrontalière des phénomènes à mesurer en rapport avec l’innovation et l’environnement, et la demande publique pour une évaluation comparative à l’échelle internationale. L’OCDE et d’autres organisations internationales peuvent jouer un rôle important dans ce domaine.
La présentation systématique d’exemples et d’indicateurs dans cette publication met en évidence des lacunes importantes et des possibilités d’amélioration en ce qui concerne la couverture et la compréhension d’aspects clés des contributions de la science et de l’innovation. Si des progrès constants ont été accomplis pour mieux comprendre les forces et les faiblesses de la chaîne d’approvisionnement de la science et de l’innovation, notamment en ce qui concerne les questions environnementales liées aux ressources naturelles, il subsiste néanmoins d’importants angles morts qui doivent être gérés par des programmes de mesure. Les éléments suivants ne constituent pas une liste exhaustive et devront être adaptés à tout programme de mesure donné afin de refléter les priorités des parties prenantes concernées.
Reconnaître et mesurer la contribution multidimensionnelle de la recherche scientifique en amont
La mesure des contributions de la recherche aux activités liées à l’énergie et à l’environnement, pour celles qui ont un lien apparent, a donné une vision trop étroite des trajectoires d’impact de la recherche. Une feuille de route pour les activités de mesure doit tenir compte du rôle joué par la recherche scientifique, non seulement en tant que fournisseur d’informations essentielles sur l’environnement naturel et catalyseur d’innovations technologiques plus radicales et transformationnelles, mais aussi en tant que contributeur pluridisciplinaire et interdisciplinaire essentiel à l’élaboration des politiques et à l’engagement des citoyens.
Cette publication présente plusieurs méthodes à l’appui d’une mesure cohérente de ces contributions, offrant ainsi une vision plus complète du rôle de la recherche. Cet axe de travail peut être amélioré dans plusieurs directions, notamment par une appréciation plus détaillée des flux de connaissances et de services.
Mesurer le degré effectif d’adoption et d’utilisation des technologies et des pratiques écologiques
La présente publication montre également au chapitre 3 que l’on risque de négliger un nombre significatif d’activités et de résultats liés à l’innovation si l’on se fonde uniquement sur des mesures basées sur les intrants ou sur des valeurs approximatives fondées sur les droits de propriété intellectuelle enregistrés. Cela s’explique probablement par le fait que de nombreuses innovations environnementales impliquent des modifications des opérations et de la chaîne d’approvisionnement visant à améliorer l’efficacité d’utilisation des ressources et l’efficacité énergétique, plutôt que de nouveaux produits, et que l’imitation dans l’adoption est un moyen courant pour les entreprises d’innover.
Des efforts ont été faits pour suivre les progrès de l’innovation environnementale en utilisant différentes méthodes. Toutefois, beaucoup de ces méthodes présentent des lacunes en matière de couverture, de granularité et d’actualité ou encore impliquent des coûts élevés pour la collecte de données, en particulier lorsqu’elles sont menées à grande échelle. Bien qu’il ne se dégage pas de consensus à l’échelle internationale sur la forme que devrait prendre la mesure précise et récurrente de l’innovation en fonction de ses impacts environnementaux ou sociétaux, et les rapports connexes, plusieurs pays ont collecté à un moment ou à un autre des données utiles pour différencier les entreprises qui ont introduit une innovation ayant des effets bénéfiques sur l’environnement dans un large spectre d’impacts potentiels. Ces efforts peuvent et doivent être normalisés pour garantir la couverture d’un ensemble minimal d’attributs d’intérêt commun entre les pays. Il pourrait également être opportun d’envisager une utilisation plus active de méthodes de mesure basées sur les objets afin de disposer d’éléments plus concrets pour évaluer l’importance environnementale des changements au sein des entreprises et d’être en mesure d’établir plus efficacement un lien entre les enquêtes et d’autres sources de données.
Suivre l’évolution du soutien des pouvoirs publics à l’innovation environnementale au-delà de la R-D et de l’innovation dans le secteur public
Les pays du monde entier s’efforcent de trouver le niveau approprié de soutien financier public à l’innovation qui permet de répondre à plusieurs objectifs stratégiques concurrents et urgents, en particulier ceux qui se situent à l’intersection entre les objectifs des politiques industrielles et environnementales. Pour garantir une reproductibilité des politiques publiques efficace, des retombées et la rentabilité de leurs investissements en faveur de l’innovation, les pouvoirs publics doivent adopter des mécanismes de suivi nationaux plus performants, plus transparents et plus complets. Il s’agit d’aller au-delà de l’évaluation des instruments traditionnels de soutien à la R-D, tels que les subventions ou les aides fiscales, en mettant en place un suivi efficace du soutien apporté par des instruments qui sont actuellement sous-évalués du point de vue des politiques de l’innovation. Ce type de données est essentiel pour développer des portefeuilles d’aides performants qui établissent un équilibre optimal entre les activités d’innovation en amont et en aval.
Par exemple, des instruments tels que la commande publique sont régulièrement cités comme étant essentiels pour stimuler la demande de solutions innovantes en capacité de répondre aux défis environnementaux. Toutefois, les données disponibles sont très limitées en termes de couverture et de qualité, ce qui empêche un examen efficace du degré de nouveauté et de sa contribution aux objectifs environnementaux. Le suivi du soutien public à l’innovation environnementale nécessite également d’agir efficacement sur plusieurs domaines d’action, car l’innovation n’est souvent qu’une étape sur la trajectoire visant à atteindre les objectifs de transformations énergétique et environnementale plutôt qu’un objectif en soi.
Suivre l’évolution de l’innovation environnementale au-delà des entreprises
Même si l’innovation n’est pas l’apanage des entreprises, la mesure de l’innovation, aussi bien générale qu’environnementale, concerne principalement les percées dues à ces dernières. Une évaluation complète de la contribution de l’innovation à la croissance durable doit également prendre en compte le rôle joué directement par les pouvoirs publics et les institutions sans but lucratif dans l’adoption de nouvelles solutions plus respectueuses de l’environnement. Il en va de même pour les ménages en tant qu’« unités institutionnelles » de l’économie et en tant qu’adoptants des technologies vertes. Cette publication présente au chapitre 5 des indicateurs sur les préférences et les comportements des consommateurs, mais ces statistiques ne sont pas aussi largement disponibles que pour le secteur des entreprises.
Ce n’est pas parce que les acteurs de ces autres secteurs s’appuient sur des solutions commercialisées par les entreprises qu’il ne faut pas suivre le rôle clé qu’ils jouent, tant du point de vue de la demande (stimulation de la demande) que de l’offre (présentation d’idées susceptibles d’avoir une valeur commerciale). Étant donné que la mesure de l’innovation au-delà du secteur des entreprises n’est pas encore une pratique courante ou régulière, et qu’elle nécessite des essais et des expérimentations complémentaires, se consacrer sur l’innovation environnementale pour trouver de nouvelles méthodes pourrait permettre de progresser plus rapidement que jusqu’à présent.
Élaborer des cadres de mesure et de suivi qui tiennent compte des caractéristiques systémiques du rôle de la science et de l’innovation dans l’économie et l’environnement naturel
Les défis liés aux transitions énergétique et écologique appellent des mesures et des analyses qui tiennent dûment en considération les propriétés émergentes de l’innovation au niveau des systèmes locaux, régionaux, nationaux et mondiaux. Ces propriétés ne résultent pas nécessairement de la moyenne ou de l’addition des indicateurs au niveau des unités individuelles, telles que les entreprises ou les individus, mais découlent des relations réciproques existant entre ces unités et des changements les affectant.
Les informations sur les capacités et la résilience de nœuds clés des réseaux de la chaîne d’approvisionnement peuvent être essentielles pour l’innovation ayant des objectifs énergétiques et environnementaux. Les changements systémiques peuvent être le résultat et le canal par lequel les nouvelles technologies sont adoptées, par exemple, l’application d’une technologie générique bas carbone, telle que les batteries de pointe, dans un large éventail d’utilisations (mobilité, stockage de l’énergie domestique, etc.). Les mesurer de manière conventionnelle présente de nombreuses difficultés, car les systèmes statistiques officiels et leurs garanties de confidentialité ne sont pas, dans leur configuration actuelle, adaptés à la mesure et à la communication des liens existant entre les entreprises et les autres acteurs qui publient des données.
Cette publication ne fait qu’effleurer une telle perspective en fournissant des « indicateurs » sur la structure interconnectée de l’activité scientifique et du financement de la R-D entre les portefeuilles et sur les relations entre les différents domaines et les objectifs de durabilité. Plusieurs autres attributs clés, tels que les voies de diffusion et les mesures de la centralité du réseau, contribuent à décrire les caractéristiques et les transformations au niveau du système et devraient faire l’objet d’une attention particulière et d’une mesure ciblée.
En outre, l’évaluation des implications systémiques de la science et de l’innovation doit également prendre en compte les voies de transition et les ajustements structurels auxquels sont confrontées les régions et les industries. Les transitions énergétique et écologique peuvent donner lieu à des situations paradoxales dans lesquelles les produits des industries très polluantes jouent un rôle clé dans la production des biens et des services intermédiaires nécessaires aux nouvelles technologies qui sont moins polluantes. Les ajustements structurels peuvent également avoir un effet disproportionné sur les communautés et conduire à une obsolescence accélérée du capital et des compétences.
Suivre l’évolution de l’empreinte directe des activités STI sur les ressources et l’environnement
Lorsque l’on considère la contribution de la science et de l’innovation à la croissance durable, l’une des lacunes de cette publication est la mesure de sa propre empreinte directe et plus étendue. En tant qu’activité économique qui utilise des ressources et produit différents résultats, elle a une empreinte sur les ressources et l’environnement qui doit être prise en compte. Les questions pertinentes que cet axe de travail devrait aborder dès le départ comprennent l’évaluation de la faisabilité d’une définition et d’un cadre opérationnels pour les différents types d’activités STI, et leur mise en œuvre. Ses résultats seraient utilisés pour évaluer la manière dont les actions génériques et spécifiques aux domaines STI contribuent à réduire l’empreinte environnementale de la science et de l’innovation, leurs impacts probables et les synergies et arbitrages potentiels avec d’autres objectifs stratégiques.
L’empreinte sur les ressources et l’environnement des activités d’innovation et de diffusion en aval est peut-être la plus difficile à réaliser de manière exhaustive, car elle est difficile à différencier de l’empreinte de l’activité économique globale. Les éventuelles priorités en matière de mesure et d’analyse concernent l’adoption initiale et la diffusion des technologies émergentes. Les effets de l’adoption accélérée de formes d’IA à forte demande énergétique dans le contexte de la « double transition » suscitent un intérêt considérable et font l’objet d’une littérature de plus en plus abondante. Parmi les autres domaines d’intérêt, citons les exigences en matière d’utilisation des ressources matérielles et la pollution potentielle associée à l’introduction de nouvelles technologies bas carbone.
La mesure de la contribution de la science et de l’innovation à la croissance durable ne doit pas partir du principe que toutes les contributions de la science et de l’innovation sont nécessairement positives ou mesurables avec certitude à un moment donné. Par conséquent, l’éventuelle incertitude environnementale devrait également être établie à l’aide d’outils existants ou à développer.
Il est ressorti des débats qui ont eu lieu lors de la conférence Blue Sky organisée par l’OCDE en 2016 sur la prochaine génération de données et d’indicateurs qu’il était temps d’arrêter de se concentrer uniquement sur les indicateurs et de considérer plutôt l’ensemble de la chaîne de valeur et du cycle des données, en examinant en particulier la façon dont les données peuvent être utilisées pour extraire des informations sur les moteurs et les résultats de la science et de l’innovation, et sur les politiques susceptibles d’influencer leur contribution à la croissance durable. Il est possible et nécessaire d’exploiter un riche écosystème de données et d’indicateurs pour ne pas se contenter de présenter des vues unidimensionnelles d’aspects spécifiques de l’état des systèmes de science et d’innovation.
Développer des systèmes d’indicateurs plutôt que viser des méthodes universelles
Pour saisir les contributions multidimensionnelles de la science et de l’innovation à la croissance durable, il est nécessaire de mettre au point des systèmes d’indicateurs qui décrivent un large éventail de phénomènes sociaux, économiques et physiques interdépendants. Une fois disponibles, des processus efficaces doivent être mis en œuvre pour donner un sens à l’ensemble des données. Il existe des informations extrêmement riches au niveau des industries et des écosystèmes individuels qui ne trouvent pas nécessairement d’équivalents de mesure dans d’autres secteurs, par exemple des mesures de la performance des ressources ou énergétique associées à certains produits ou processus. Aujourd’hui, avec les moyens disponibles permettant un traitement et une analyse de données à grande échelle, il est logique de faire le point sur les mesures spécifiques aux sous-systèmes de la production de connaissances, de l’innovation et sur leurs résultats en utilisant les propres indicateurs de performance de ces sous-systèmes. Plutôt que de simplement les juxtaposer dans des tableaux de bord, on peut les combiner et les analyser à l’aide de méthodes d’agrégation et de modélisation économiques ou physiques significatives, fondées sur des méthodologies explicables et transparentes.
Dans ce contexte, les indices composites semblent présenter un certain nombre d’avantages par rapport à de simples collections d’indicateurs. La réduction du nombre d’indicateurs présentés dans un tableau de bord donne une impression de simplicité et facilite la communication initiale avec une base d’utilisateurs plus large à la recherche d’un « code » de référence (c’est-à-dire les responsables de l’action publique, les médias et les citoyens). Toutefois, dans un domaine de mesure émergent nécessitant une action concertée à tous les niveaux, les indices composites de l’innovation environnementale peuvent, par inadvertance, amener les utilisateurs de données à penser que l’indice proposé et ses données sous-jacentes constituent un guide suffisant pour répondre aux besoins de l’utilisateur. Comme pour toute mesure, c’est la donnée qui doit servir l’objectif de la mesure et non l’inverse.
Définir des objectifs en matière de recherche sur l’action publique et intégrer l’évaluation dans l’élaboration des politiques
Articuler les objectifs en matière de recherche sur l’action publique
S’agissant de la science et de l’innovation au service de la croissance durable, de nombreuses questions restent sans réponse. On sait relativement peu de choses sur les relations qui caractérisent les trajectoires des innovations environnementales par rapport à celles des autres innovations et sur les arbitrages auxquels sont confrontés les pouvoirs publics. Par exemple, quel est le bon équilibre, du point de vue de l’innovation, entre subventionner la diffusion à grande échelle de technologies existantes bas carbone et soutenir les investissements dans le développement en amont de technologies révolutionnaires ? Les questions de ce type révèlent une incertitude quant à l’impact de la taille du marché en tant que moteur de l’amélioration de l’efficience productive et quant à la durée du décalage entre l’expérimentation et la commercialisation et au risque lié. Il s’agit de paramètres clés pour modéliser et anticiper l’effet des politiques.
Ces questions, auxquelles il n’est souvent pas possible de répondre par des mesures d’observation, aident à formuler les mesures de données nécessaires et les efforts de recherche supplémentaires dans lesquels il est souhaitable d’investir. Les objectifs de recherche potentiels permettent d’étayer et de stimuler l’action portant sur les principales lacunes en matière de données présentées dans le cadre du pilier 2, mais ils peuvent également en mettre d’autres en évidence.
Expliciter publiquement ces objectifs stratégiques permet d’impliquer les chercheurs dans leur ensemble, par exemple en lançant des appels à propositions pour le financement de la recherche et en partageant les principales questions de fond avec ceux qui sont prêts à tester les hypothèses sous-jacentes. Rendre les données pertinentes interopérables et accessibles dans le cadre d’accords de gestion responsable appropriés est un catalyseur clé de l’engagement des chercheurs. Ces derniers créent également des données de manière active, utilisent différentes méthodes et voient leurs efforts mieux reconnus.
« Intégrer » les données et les exigences en matière de suivi, d’évaluation et de contrôle dans les politiques et au niveau de l’administration
L’évaluation des politiques est un moteur important de la mesure et devrait faire partie des feuilles de route pour les activités de mesure. L’évaluation ne peut se limiter aux seuls indicateurs, car les questions de fond pertinentes intègrent souvent un scénario contrefactuel de type « que se passerait-il si… ». Pourtant, le concept d’évaluation peut avoir différentes significations dans différents contextes et à différents moments du cycle de l’action publique, de l’évaluation ex ante des politiques à leur évaluation ex post, en passant par la production d’indicateurs de performance clés pour le système STI ou plusieurs de ses composantes.
Pour s’assurer de leur rentabilité, il est essentiel d’institutionnaliser le suivi et l’évaluation des politiques de la science et de l’innovation et des instruments de financement ayant une incidence sur les résultats environnementaux tout au long du cycle de l’action publique. Lorsque cela est possible et judicieux, l’expérimentation des politiques peut être un moyen d’obtenir des informations plus précises sur leur efficacité en fournissant des scénarios contrefactuels appropriés. Les études d’impact transnationales peuvent naturellement exploiter la diversité des initiatives prises par les pouvoirs publics.
Bien que les systèmes d’approbation préalable des politiques diffèrent d’un pays à l’autre, il est important de veiller à ce que les évaluations, les indicateurs et les recherches passés étaient de manière exhaustive l’évaluation ex ante. Les objectifs stratégiques en matière de recherche mis en évidence dans la sous-section précédente devraient par conséquent anticiper autant que possible les options envisagées sur le plan de l’action publique. Les besoins en données et les méthodes pour une évaluation ex post ou d’impact doivent faire partie de la conception des politiques dès le départ et être pris en compte et planifiés avant la mise en œuvre. Par exemple, comment établir un lien empirique entre les contributions relatives à l’action publique, l’innovation et les résultats pour l’environnement ? Il est généralement conseillé qu’un suivi accompagne la mise en œuvre des politiques à la fois pendant et après la mise en œuvre et, dans cette phase d’évaluation, qu’il intègre des contributions indépendantes.
Références
[2] Christensen, H., L. Hail et C. Leuz (2021), « Mandatory CSR and sustainability reporting: economic analysis and literature review », Review of Accounting Studies, vol. 26/3, pp. 1176-1248, https://doi.org/10.1007/s11142-021-09609-5.
[6] CNIS (2024), Entreprises et stratégies de marché 2024 – 2e réunion – R&D et innovation en faveur de la transition écologique, https://www.cnis.fr/evenements/entreprises-et-strategies-de-marche-2024-2e-reunion-rd-et-innovation-en-faveur-de-la-transition-ecologique/.
[7] Gouvernement du Canada (2025), Stratégie relative aux données sur les technologies propres, https://ised-isde.canada.ca/site/carrefour-croissance-propre/fr/strategie-relative-aux-donnees-technologies-propres.
[4] OCDE (2024), « Programme de l’OCDE en faveur de politiques STI porteuses de transformations », n° 164, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/c0ce0e55-fr.
[5] OCDE (2018), Science, technologie et innovation : Perspectives de l’OCDE 2018 (version abrégée) : S’adapter aux bouleversements technologiques et sociétaux, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/sti_in_outlook-2018-fr.
[3] OCDE (2010), Mesurer l’innovation : Un nouveau regard, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264084421-fr.
[1] Widyawati, L. (2019), « A systematic literature review of socially responsible investment and environmental social governance metrics », Business Strategy and the Environment, vol. 29/2, pp. 619-637, https://doi.org/10.1002/bse.2393.