[PDF] Transformer lévaluation dans la 4 révolution industrielle

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L'Afrique, comme le reste du monde, est en train

de vivre une quatrième révolution industrielle, qui s'accompagne de la digitalisation et des technologies transformatrices. Ces mutations ont un impact sur de nombreux pans de la société, et l'évaluation n 'est pas en reste. Si quelques-unes de c es tec hnologies peuvent être étrangères aux évaluateurs opérant en

Afrique, le fait que ces nouvelles technologies

deviennent rapidement peu onéreuses et, donc plus accessibles, concourt à accroître leur taux d'application, offrant ainsi l'occasion inouïe de renforcer la contribution de l'évaluation à la résolution des problèmes de développement.Transformer l'évaluation dans la 4 e révolution industrielle Opportunités intéressantes et nouveaux dé s Michael Bamberger, Consultant indépendant en évaluation, et Peter York, BCT Partners.

Introduction : La nouvelle sphère

de la 4e Révolution industrielle et les " éléments perturbateurs » I l est largement connu que l'Afrique entre dans une 4 e ré volution industrielle (4RI) port ée par la digitalisation et les nouvelles technologies de l'information. Alors que la 4RI o!re d'énormes opportunités tant aux secteurs public et privé qu'à la société civile, elle entraînera d'importants changements qui influenceront les paradigmes conventionnels de l'industrie et du développement, tout en produisant des gagnants et des perdants. Comme on le verra, les nouvelles technologies de l'information présentent d'extraordinaires opportunités concernant le mode d'évaluation de programmes et politiques, ainsi que l'utili sation des résultats des évaluat ions en vue d'améliorer la conception et la gestion de programmes.

Toutefois, ces technologies entraîneront

également des perturbations e t, que

les évaluateurs le veuillent ou non, ils devront repenser non se ulement les évaluations sont conçues et gérées, mais aussi la manière dont les résultats des

évaluations sont utilisés. Si beauc oup

d'entre eux accueillent favorableme nt ces mutations, d'autres peuvent se sentir menacés et résisteront à elles, car les nouveaux modes de collecte et d'analyse de données semblent défier les paradigmes et " meilleures pratiques » acceptées en matière d'évaluation.

Le nouvel environnement

de la 4RI et les implications pour l'évaluation

Les changeme nts technologiques

présentés dans la publication de la Banque africaine de développement in titulée

Libérer le potentiel de la quatr ième

révolution industrielle en Afrique (2019), et qui sont abordés dans la section suivante, auront de profondes répercussions sur la façon dont les évaluations sont conçues et

évaluées. Ces technologies seront toutefois

incorporées dans des changements structurels plus vastes qui créeron t le nouvel écosystème de la data science dans lequel les évaluatio ns seront ré alisées.

Parmi ces changements structurels, qui

influeront profondément sur la pratique

évaluative, on peut citer les suivants :

]Une interconnexion plus étroite entre les différentes parties des systèmes

économiques, politiques et autres. Cela

nécessitera que de nombreuses

Messages clés

]La 4RI poussera les évaluateurs à repenser la façon dont ils conçoivent et gèrent les

évaluations, et utilisent les résultats issus de celles-ci. ]Certes, il importe de s'adapter à un écosystème de données nouveau et complexe, mais la 4RI o!re un éventail de ressources et d'opportunités excitantes pour les évaluateurs.

]La formation des évaluateurs doit être sensiblement mise à jour en intégrant des outils et

techniques de la data science, ainsi que leur application à l'évaluation.

11Transformer l'évaluation dans la 4e révolution industrielle : Opportunités intéressantes et nouveaux dé!s

eVALUation Matters Deuxième trimestre 2020 eVALUation Matters Deuxième trimestre 2020

Transformer l'évaluation dans la 4e révolution industrielle : Opportunités intéressantes et nouveaux dé!s

évaluations adoptent une perspective

plus globale d'analyse de systèmes afin de modeler et suivre les interactions qui

évolueront et changeront également

sur la durée. ]Les évaluat ions auront besoin d'apprendre à naviguer à travers ce nouvel écosystème d'information. Les données utilisées par les évaluateurs devront être produites, contrôlées et transm ises selon de nouvelles méthodes, en impliquant de nombreux nouveaux acteurs dans la régulation, le marketing et la création de nouvelles applications. ]La vit esse de changement sera nettement plus importante. Cel a aura un impact non seulement sur le rythme de mise au point et d'expansion des nouvelle s technologies, mais

également sur le rythme de mi se

en oeuvre et de changement de programmes. ]L'échelle de nombreux programmes et inte rventions augmentera. Cet accroissement s'expliquera en partie par le volume et la vitesse des retours d'information rendus possibles à travers un développement rapide des solutio ns et applications technologiques pour ceux en première ligne. Cela mettra en retour la pression sur les évaluateurs afin qu'ils se montrent à même de faire leur travail de manière plus efficace et opport une. Ces changements ne seront possibles que si l'arsenal méthodologique de l'évaluation intègre des techniques de la science des données en temps réel. ]Toute intervention est influencée par le contexte plus général dans lequel elle a lieu. Cela nécessite le recours à des conceptions d'évaluations tenant compte des complexit és, ainsi q u'à des systèmes de collecte de données susceptibles de générer et d'analyser toutes sortes de données nécessaires pour modeler les complexités 1 ]La conce ntration des pouvoirs et la fracture numérique. Afin de tirer parti des nouvelle s technolog ies de l'info rmation, les évaluateurs de progra mmes auront besoin de ressou rces pour produire ou accéder à des volumes importants de données et e ectuer des extractions, transformations et analyses plus sophistiquées. Le risque potentiel

à enco urir à cet égard est une

aggravation de la fracture numérique et des disparités entre les organisations et les groupes socioéconomiques qui ont ou n'ont pas accès à ces ressources.

Un autre souci lié au déséquilibre entre

les pouvoirs réside dans l'utilisation potentielle des données collectées sur les populations pauvres et vulnérables, sans que les co ncernés aie nt été informés ou aient consenti à un tel usage. Les évaluateurs devront faire preuve de prudence en s'engageant à utiliser ces types de données.

Les éléments perturbateurs

Hormis ces changements structurels dans

un sens général, la publication de 2019 de la Banque a identifié six technologies

émergentes qui " transformeront » le

développement social et économique de l'Afri que. Même si cette publication n'aborde pas directement les répercussions sur l'évaluation, tout porte à croire que cinq de ces technologies induiront un e et direct sur le champ évaluatif 2

Nouvelles technologies

de collecte de données . Big data : For te augmentation du volume des données de divers types qui sont faciles à collecter, et réduction drastique du temps et du coût de la collecte de ces données. 12 eVALUation Matters Deuxième trimestre 2020

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. Internet des objets (IdO ). Ca pacité

à col lecter des données objectives

sur les comportements humains, les choix, l'état de santé, les conditions environnementales, les interactions, etc., par exemple via des vei lles intelligentes pouvant contrôler l'emplacement, le mouvement et l'état physiologique d'une personne ainsi que ses communications avec un tiers, contrôles au cours desquels le nombre de personnes utilisant les adductions d'eau et toilette s communa utaires peut être cerné. L'IdO produit et stocke des données qui sont mobilisées pour des évaluations de programmes plus complexes. . Drones [et satellit es]. Cap acité à collecter de manière continu e les images aériennes des infrastructures, de l'activité économique, des schémas migratoires, de la température, des niveaux d'humidité et d'autres caractéristiques de la nature. Les images haute résolution de faible niveau provenant des drones peuvent être combinées à des images satellitaires de haut niveau couvrant des zones géographiques très étendues.

Nouvelles technologies d'analyse

de données et de prédiction . Intelligence artificielle [et data mining]. Les algorithmes du machine learning peuvent être form és pour trouver des expérimenta tions naturelles en matière de big dat a historique, et donc, faire émerger des conclusions quasi expérimentales sur l'attrib ution ou la contribution de pr ogrammes et politiques à des résultat s sur la population ou la commun auté. Une fois que ces algorithmes sont entraînés sur une ou plusieurs bases de données, il est possible d'automatiser le processus d'évaluation et d'apprentissage, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources qui sont généralement requis pour conduire une évaluation.

Nouvelles technologies pour

la sécurité, le caractère privé et la propriété des données . Blockchain. La plus grande inquiétude concernant l'utilisation du big data, quel que soit l'objectif (l'évaluation, par exemple) , a trait à la sécurité, au caractère privé et à la propriété des données , particulièrement celles qui sont coll ectées " inconsciemment » - c'est-à-dire sans que les per sonnes conce rnées ne comprennent clairement pourquoi leurs transactions virtuelles sont utilisées à une fin autre que cell e de la tr ansacti on, et encore moins y cons entir. La blockchain est une solution à ce problème. Elle crypte les

échanges virtuels à travers un registre

de distribution décentralisé. Lorsque les données sont conservées au niveau central, elles sont plus exposées à un piratage. Avec la blockchain, toutes les transac tions sont enregistrées dans une chaîne (registre séquentiel), et il e xiste de nombreux " noeuds » décentralisés (ordinateurs) qui conservent copie de chaque opération en chaîne de blocs. Si quelqu'un essaie de modifier un bloc d'informations (données), toutes les a utres copies de la chaîne permettent de vérifier la trans action (qui est cryptée). Si les mêmes copies de blocs (données transactionnelles) conservées dans d'autres ordinateurs ne co ncordent pas, alors les données ne sont p as

échangées. Cela garantit un très haut

niveau de sécurité et de prop riété privée des données. L'avantage de la blockchain est que non seulemen t elle protège les données et permet à des individus de jouir de leur droit de propriété, mais également elle ne donne accès à des données que si leur(s) propriétaires(s) l'autorise(nt). 13 eVALUation Matters Deuxième trimestre 2020

Transformer l'évaluation dans la 4e révolution industrielle : Opportunités intéressantes et nouveaux dé!s

Pourquoi ces nouvelles

technologies sont-elles susceptibles de bouleverser le domaine de l'évaluation ?

Certes, ces nouvelles t echnologies

présentent d'énormes avantages potentiels pour une grande variété d'organisations d'évaluation, mais les mêmes technologies entraîneront inéluctablement des perturbations notables dans la pratique évaluative. ]Premièrement, de nombreux

évaluateurs ne se sont pas familiarisés

avec ces nouvelles technologies pour la collecte et l'analyse de données, et, par conséquent, seront tenus de renforcer considérablement leurs capacités sur ce point ; ]Deuxièmement, la collecte et l'analyse de nouveaux types d e données nécessiteront p arfois d'importants investissements dans les

équipements, les logiciels, le personnel

et les consultants ; ]Troisièmement, il faudra souvent restructurer les relations entre les bureaux d'évaluation, l es centres de donnée s et les départements opérationnels ; ]Quatrièmement, il est probable que ces changements fassent l'objet de résistance, car les évaluateurs seniorsquotesdbs_dbs6.pdfusesText_11

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