25 Février 2025, temps de lecture : 17 min.
Nous entendons souvent qu’il est impossible de mesurer les impacts certaines actions et qu’il n’existe aucun moyen de comparer leur efficacité. Cette idée est séduisante, car elle permet d’éviter des arbitrages difficiles entre différentes interventions. Pourtant, la réalité est bien différente : il existe de nombreuses façons de prioriser même dans des contextes complexes.
Si nous voulons réellement aider, nous devons nous poser la question de la meilleure manière de le faire. Ignorer les variations d’impact revient à supposer que toutes les interventions se valent, alors qu’il existe des écarts considérables entre elles. Même si les évaluations sont imparfaites et parfois incertaines, elles restent infiniment plus utiles que l’absence totale de comparaison.
Dans cet article, nous verrons pourquoi la priorisation est essentielle pour aider davantage. Nous explorerons ensuite les outils disponibles, qu’ils soient quantitatifs ou non, pour guider nos décisions.
Lorsqu’il s’agit d’aider, la question ne devrait pas être seulement est-ce bien de faire cela, mais aussi comment aider le plus possible avec les ressources disponibles. Toutes les actions ne se valent pas : certaines interventions sont transformatives et facile à mettre en place, tandis que d’autres nécessitent des ressources bien plus importantes pour un impact moindre. Quand nous avons la possibilité d’agir de manière plus efficace, nous pouvons décider de considérer les personnes supplémentaires que nous pouvons aider.
Pourtant, nos intuitions nous trompent souvent. Nous avons tendance à privilégier des actions visibles, immédiates ou émotionnellement marquantes, sans réellement évaluer leur efficacité. Cela nous conduit à investir du temps et de l’argent dans des solutions qui semblent aider, mais qui, en réalité, pourraient avoir bien moins d’impact que d’autres alternatives.
Ne pas mesurer l’impact revient à supposer que toutes les interventions ont le même effet. Pourtant, des études montrent que certaines peuvent être 100 fois plus efficaces que d’autres dans une même cause. Si nous ignorons ces écarts, nous risquons de gaspiller des ressources précieuses et d’aider moins que nous le pourrions.
Même si nous ne pouvons pas toujours mesurer avec une précision absolue, nous savons que certaines approches sont largement plus efficaces que d’autres. Prioriser ne signifie pas réduire toutes les décisions à des chiffres froids, mais plutôt se poser les bonnes questions :
Notre objectif n’est pas d’éliminer des causes ou d’imposer une seule manière d’agir, mais de donner aux personnes qui donnent et qui prennent des décisions des repères concrets pour faire des choix plus éclairés. Dans les parties suivantes, nous verrons comment mesurer l’impact grâce aux outils quantitatifs disponibles et comment les compléter par des approches qualitatives lorsque la quantification atteint ses limites.
L’analyse coût-efficacité est un outil puissant pour identifier les interventions les plus efficaces. Elle consiste à mesurer combien coûte une action pour un certain bénéfice, par exemple :
En utilisant ces analyses pour comparer différents projets, nous pouvons allouer les ressources aux interventions qui produisent le plus grand effet par euro investi.
Certaines interventions se prêtent facilement à cette approche, comme des distributions de moustiquaires ou un programme de vaccination, qui peut être évaluée en fonction des années de vie corrigées de l’incapacité (DALY) par euro donné.
La rigueur scientifique est au cœur de cette approche, notamment grâce aux :
Bien que l’analyse coût-efficacité ne capturent pas tout, elle apporte des informations précieuses pour prioriser les actions et éviter de financer des interventions peu efficaces.
Beaucoup d’interventions semblent difficiles, voire impossibles à mesurer. Pourtant, même dans des domaines complexes, des méthodes existent pour obtenir des estimations utiles. Par exemple, en économie du développement, on parvient à comparer des interventions très différentes en utilisant des modèles basés sur des données empiriques.
Prenons l’exemple d’un plaidoyer pour la taxation du tabac. Il serait impossible d’organiser un essai randomisé à grande échelle pour tester son efficacité. Pourtant, en combinant :
On peut estimer la valeur attendue du nombre d’années de vie gagnées et la rapporter au budget du plaidoyer, afin de comparer son efficacité à d’autres stratégies de santé publique.
L’essentiel est de ne pas confondre imprécision et impossibilité de comparaison. Même lorsque les chiffres ne sont pas exacts, ils restent des guides essentiels pour orienter les ressources là où elles ont le plus d’impact.
Ne pas chercher à évaluer l’impact d’une action revient implicitement à supposer que toutes les interventions se valent. Or, nous savons que certaines ont drastiquement plus d’impact que d’autres. Ignorer ces écarts, c’est risquer de dépenser inefficacement des ressources qui pourraient sauver plus de vies ou améliorer davantage le bien-être. L’objectif n’est pas d’obtenir des chiffres parfaits, mais d’utiliser les meilleures données disponibles pour orienter nos décisions de manière éclairée.
Ne pas essayer de prioriser revient à prendre des décisions à l’aveugle et à risquer de sous-financer des interventions ayant un fort impact. Même lorsque nous ne disposons pas de chiffres précis, nous pouvons nous appuyer sur les meilleures méthodes disponibles pour éviter que nos ressources ne soient allouées au hasard.
Les domaines où la mesure d’impact est plus incertaine, comme les réformes systémiques ou les politiques publiques, ne doivent pas être laissés de côté sous prétexte qu’ils sont difficiles à évaluer. Il est vrai que certaines interventions, comme la distribution de moustiquaires ou la supplémentation en vitamine A, sont plus faciles à quantifier que d’autres, comme la lutte contre la corruption ou la défense des droits humains. Cela ne signifie pas que nous devons pas les considérer, nous cherchons à aider du mieux que nous pouvons et ne faut pas se limiter à ce qui est facile à mesurer.
Lorsqu’il est difficile de quantifier un impact avec une précision acceptable, cela ne signifie pas qu’il est impossible de prioriser entre les interventions. Dans de nombreux cas, il est possible d’établir des ordres de grandeur, de comparer différentes approches et d’ajuster nos méthodes en fonction des nouvelles preuves. Même lorsque la quantification directe est compliquée, d’autres outils existent pour guider nos choix.
Voici un panorama des méthodes clés qui permettent de guider nos décisions, même lorsque les approches quantitatives ne permettent de faire des choix.
Lorsqu’il s’agit de prioriser des décisions complexes, il est essentiel de reconnaître que chaque outil d’évaluation possède ses propres forces, faiblesses et domaines d’application. Certains outils sont rapides mais moins précis, d’autres sont plus complets mais longs à mettre en place. Chaque outil a des compromis, ou arbitrage, à prendre en compte.
Certains critères à considérer pour évaluer un outil :
En combinant plusieurs outils avec des caractéristiques complémentaires, on peut limiter les erreurs d’évaluation et obtenir une vision plus équilibrée. Par exemple, une analyse coût-efficacité peut être enrichie par des retours d’experts et des modèles de pondération des facteurs.
L’itération progressive peut être appliquée à travers différentes méthodes. Cela consiste à commencer par une analyse superficielle sur un large ensemble d’options avant de concentrer les ressources sur les meilleures alternatives. Plutôt que d’essayer d’analyser immédiatement un problème en profondeur, il s’agit de raffiner progressivement l’évaluation en plusieurs étapes.
Exemple d’application :
Cette approche permet de concentrer les ressources sur les interventions les plus prometteuses, tout en réduisant le risque d’exclure trop tôt une bonne option par manque d’information.
Lorsque les choix sont complexes et impliquent plusieurs facteurs, nous pouvons utiliser des méthodes systématiques pour structurer notre raisonnement :
L’un des outils les plus fondamentaux en prise de décision efficace est l’analyse contrefactuelle. Il s’agit de ne pas se contenter d’évaluer l’impact apparent d’une intervention, mais de se poser la question suivante :
Que se serait-il passé si cette intervention n’avait pas eu lieu ?
Par exemple, si une association finance des bourses pour des étudiants brillants dans un pays en développement, il faut se demander quelle est l’impact d’une bourse sur l’éducation et si ces étudiants auraient pu obtenir une bourse par d’autres moyens (programme gouvernemental, autres ONG, institutions privées). Si c’est le cas, alors l’impact réel du programme est moindre que ce qu’il semble à première vue.
Le raisonnement contrefactuel permet ainsi d’éviter une surestimation des effets d’une action et d’identifier les interventions qui font une vraie différence.
Le cadre Ampleur, Potentiel d’amélioration et Caractère négligé est un modèle utile pour prioriser les causes et les interventions, en se basant sur trois critères clés :
Ce modèle permet de concentrer les efforts sur les problèmes où une intervention peut avoir le plus grand impact. Par exemple, un problème très grave mais déjà largement traité (ex : cancer) pourrait être moins prioritaire qu’un problème tout aussi grave mais négligé (ex : carence en vitamine A dans certains pays en développement).
Les modèles de pondération des facteurs (WFM) sont des outils permettant d’intégrer plusieurs critères dans une décision. Plutôt que d’évaluer une intervention selon un seul indicateur (ex : coût par vie sauvée), ce modèle permet de combiner plusieurs dimensions pour obtenir une évaluation plus complète.
Principe de fonctionnement :
Lorsque les données sont limitées, il est souvent utile de s’appuyer sur l’avis de spécialistes qui possèdent une connaissance approfondie d’un domaine. Cependant, pour éviter les biais individuels et subjectifs, plusieurs méthodologies permettent de structurer cette consultation d’experts :
Dans les cas où les décisions sont complexes et manquent de données précises, ces approches permettent de réduire l’incertitude et de prendre des décisions éclairées en s’appuyant sur les meilleures connaissances disponibles..
Une des erreurs fréquentes en évaluation d’impact est de se concentrer uniquement sur les succès. Pourtant, analyser ce qui n’a pas fonctionné permet d’éviter de reproduire des erreurs coûteuses.
Par exemple :
Étudier ces cas d’échecs permet d’identifier les biais et erreurs de conception qui auraient pu être évités et d’améliorer les interventions futures.
Face à l’incertitude, une des meilleures stratégies peut être d’investir dans la collecte d’informations avant d’agir à grande échelle. Plutôt que de financer massivement une intervention aux effets incertains, il peut être plus efficace de commencer par des expérimentations ciblées :
Cette approche permet de limiter les risques tout en maximisant l’apprentissage, et ainsi d’orienter les décisions futures de manière plus informée.
Beaucoup de débats autour de l’estimation d’impact viennent d’un malentendu : ce n’est pas parce qu’on cherche à mieux prioriser qu’on veut tout quantifier. Ces outils montrent qu’il est possible de prioriser même en l’absence de données chiffrées précises. Contrairement à l’image d’un utilitarisme froid et purement numérique, la priorisation peut et doit intégrer des méthodes qualitatives et pragmatiques.
L’important n’est pas d’avoir une certitude absolue, mais d’adopter une posture d’humilité et d’amélioration continue : tester, apprendre, ajuster, et toujours chercher à faire mieux pour ceux que nous voulons aider. L’objectif n’est pas d’avoir une précision artificielle, mais d’éviter l’arbitraire total et l’illusion que toutes les actions se valent.
Il est facile de critiquer la quantification en la réduisant à une obsession des nombres. Mais en réalité, les meilleurs processus de priorisation combinent des approches quantitatives et qualitatives pour prendre des décisions plus éclairées.
Même dans des domaines complexes, il existe des outils pour évaluer et comparer l’impact des interventions. Plutôt que d’abandonner face à l’incertitude, nous devons utiliser les meilleures méthodes disponibles pour orienter nos décisions. La mesure d’impact ne doit pas être un exercice bureaucratique : elle est un outil puissant pour faire mieux et aider plus.
Quand il s’agit d’aider le plus efficacement possible, une critique fréquente vise l’approche quantitative : certains perçoivent l’utilisation d’indicateurs chiffrés comme une forme de réductionnisme au détriment des réalités humaines. Pourtant, les décisions d’impact sont primordiales si on tient à repondre aux besoins des personnes qui souffrent le plus.
Plutôt que de tomber dans un utilitarisme naïf, qui ne s’appuierait que sur des chiffres bruts, nous avons à notre disposition des approches qualitatives et conceptuelles qui permettent d’intégrer la complexité des interventions sociales et humanitaires. Cet article explore ces méthodes et montre comment elles complètent les outils quantitatifs pour aider au mieux.
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