Des preuves rigoureuses sur ce qui fonctionne
D4Act conçoit et met en œuvre des évaluations d'impact de référence - des essais contrôlés randomisés aux études quasi-expérimentales - qui fournissent des réponses définitives sur l'efficacité réelle des programmes de développement.
Pourquoi l'évaluation d'impact est importante
Les dépenses mondiales de développement dépassent 180 milliards de dollars par an. Pourtant, une proportion frappante de ces investissements - en santé, éducation, agriculture et protection sociale - ne sont jamais rigoureusement évalués. Sans preuves contrefactuelles crédibles, les décideurs ne peuvent pas distinguer les programmes qui changent des vies de ceux qui dépensent simplement des budgets.
La pratique d'évaluation d'impact de D4Act comble cette lacune avec des approches méthodologiques adaptées aux réalités des données africaines. Nous allons au-delà du suivi des activités pour mesurer les résultats, le retour sur investissement et la durabilité à long terme des interventions de développement.
Notre boîte à outils méthodologique
Nous sélectionnons la bonne méthode pour chaque question d'évaluation - équilibrant validité interne, faisabilité et considérations éthiques dans les contextes africains où nous travaillons.
Essais contrôlés randomisés (ECR)
Le standard d'excellence pour l'inférence causale. Nous concevons des essais randomisés par groupe, individuels et à coins, avec des plans d'analyse pré-enregistrés, un suivi de l'attrition et une puissance statistique robuste.
Différence de différences (DiD)
Lorsque la randomisation n'est pas faisable, nous utilisons la DiD pour comparer les tendances entre les groupes de traitement et de comparaison, exploitant la variation naturelle dans le calendrier de déploiement des programmes.
Appariement par score de propension (PSM)
Techniques d'appariement statistique qui construisent des groupes de comparaison à partir de données observationnelles. Nous combinons le PSM avec des méthodes de matching par noyau, de plus proches voisins et de pondération par probabilité inverse.
Méthodes mixtes & qualitatives
Les chiffres nous disent ce qui s'est passé ; la recherche qualitative nous dit pourquoi. Nous intégrons des groupes de discussion, des entretiens avec des informateurs clés, des évaluations participatives et des évaluations de processus pour comprendre les histoires humaines derrière les statistiques.
"Des milliards de dollars sont investis chaque année dans des programmes de développement en Afrique. L'évaluation d'impact répond à la question fondamentale : ces programmes ont-ils réellement amélioré la vie des gens, et si oui, de combien ?"
- Pratique Évaluation d'impact D4ActNotre approche d'évaluation
Notre méthodologie de bout en bout - de l'évaluation initiale à l'impact durable.
Questions fréquentes
Quelles méthodes d'évaluation d'impact utilisez-vous, et comment les choisissez-vous ?
Nous partons de la question d'évaluation et du contexte de données, pas de la méthode. Lorsque la randomisation est faisable et éthique nous menons des ECR (cluster, individuel, en escalier). Sinon, nous appliquons la différence de différences, l'appariement par score de propension, la régression sur discontinuité, les variables instrumentales, le contrôle synthétique ou l'analyse de contribution - selon l'identification la plus propre pour le programme. Le choix est documenté dans une matrice d'évaluation écrite.
Comment gérez-vous le pré-enregistrement, la transparence et la réplicabilité ?
Lorsque applicable, nous pré-enregistrons les matrices d'évaluation, plans d'échantillonnage et plans d'analyse (registre AEA des ECR, Open Science Framework) avant la collecte de données. Le code, les données anonymisées et les paquets de réplication sont partagés avec le bailleur par défaut. Le reporting suit les critères OECD-DAC et le modèle préféré du bailleur (USAID Evaluation Report Requirements, IEG Banque mondiale, MERL Fondation Gates).
Comment assurez-vous la puissance statistique et la détectabilité des effets ?
Chaque évaluation commence par un calcul de puissance explicite utilisant l'effet minimal détectable (MDE) que le programme peut plausiblement produire. Nous documentons MDE, taille d'échantillon, effets de design (clustering, ICC) et hypothèses d'attrition avant le terrain. Si le programme ne peut pas plausiblement produire un effet détectable, nous le disons - et proposons une autre question d'évaluation.
Et l'éthique, le « do-no-harm » et la sauvegarde ?
Chaque mission passe une revue éthique écrite alignée sur l'orientation éthique OECD-DAC et les exigences spécifiques aux bailleurs (USAID ADS, code de conduite UE sur le développement). Nous obtenons l'approbation du comité d'éthique (IRB) lorsque applicable, concevons des protocoles de consentement éclairé dans les langues locales, intégrons des garde-fous « do-no-harm » dans la collecte et appliquons des politiques de sauvegarde à tout le personnel de terrain. Les données personnelles sont traitées selon un plan de protection écrit.