Dans cet article, découvrez comment l’intégration de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique peut transformer les résultats et relever des défis significatifs.
Renforcer l’indépendance des INS pour des données fiables: Découvrez comment l’indépendance des Instituts nationaux de Statistique (INS) améliore la crédibilité des données, essentielle pour des politiques publiques efficaces et le développement durable.
Synthèse des interprétations et présentation des recommandations finales
L’interprétation des données collectées dans le cadre de cette étude révèle une image complète et nuancée de l’intégration de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique, notamment dans le contexte bissau-guinéen.
Compte tenu du fait que beaucoup de pays en Afrique, plus particulièrement en Afrique de l’Ouest, sont soumis à ce même contexte ou à des contextes encore plus délicats, nous nous sommes basé sur nos résultats et analyses pour apporter des éléments de réponse à nos questions de recherche.
Tentative de réponse aux questions de recherche
Les analyses effectuées et exposées ci-dessus mettent en évidence les avantages potentiels de l’utilisation des données dans les projets de développement.
Les personnes interrogées ont unanimement souligné qu’une utilisation efficace de l’analytique des données peut améliorer la conception, la planification, la mise en œuvre et l’évaluation des projets de développement, favorisant ainsi des résultats positifs et durables. Cependant, des défis significatifs ont également été identifiés, notamment des lacunes en termes de compétences et de ressources, ainsi qu’en termes de compréhension du processus d’analytique des données.
Il faut également souligner que la présence de facteurs structurels comme la défaillance du système statistique contribuent à la complexification des défis, empêchant les organismes de développement et le pays en général de tirer bon profit de l’analytique des données.
Les analyses nous ont également montré que ces défis ne sont pas insolubles. En effet, le cadre qui a conduit à notre observation en situation nous a permis d’identifier un certain nombre de bonnes pratiques et de stratégies internes qui, bien implémentées par les organisations, peuvent contribuer à renforcer la prise de décision dans les projets de développement en Afrique. Le processus de collecte et de gestion systématique des données sous la responsabilité d’un professionnel qualifié en constitue la base.
De même, le recrutement de volontaires ou de professionnels juniors qualifiés pour faire face au manque de ressources humaines et financières, la formation du personnel local ainsi que la mise en place continue de la pratique fondée sur les données probantes sont d’autant d’éléments pratiques qui peuvent renforcer la prise de décision dans les projets de développement.
United Nations Volunteers. (13février2017). Deviensun Jeune Volontaire ONU. https://www.unv.org/fr/deviens-un-jeune-volontaire-onu
Recommandations et application
Les conclusions tirées de l’analyse des données offrent des insights précieux qui peuvent orienter les actions futures dans ce domaine vital. En fait, les éléments cités précédemment seront surtout efficaces dans une perspective micro (à l’échelle de l’organisation).
Cependant, une agrégation de ces solutions, implémentées au sein de plusieurs organisations (si bien sûr la situation permet leur mise en œuvre), ne garantira pas forcément une intégration efficace de l’analytique des données dans les projets de développement à l’échelle national. Par conséquent, d’autres recommandations prenant en compte le caractère holistique des projets de développement sont également à considérer.
En se basant sur la littérature, les solutions structurelles pour garantir une utilisation efficace des données dans le domaine du développement passent par l’adoption de politiques publiques éclairées, lesquelles seront à même de produire un changement de comportement au niveau micro. En ce sens, les trois recommandations suivantes peuvent être considérées comme des piliers essentiels pour guider ce changement.
Financement des données
Comme prescrit par la Banque mondiale (2021) dans son rapport data for better lives, l’augmentation du financement consacré aux activités statistiques est essentielle pour une meilleure utilisation des données dans le domaine du développement. Cette stratégie est d’autant plus importante pour les pays fragiles et en conflit ou le financement des crises immédiates et des guerres est priorisé au détriment des infrastructures statistiques.
Le financement des activités statistiques est un investissement dans la prise de décision éclairée et la planification stratégique, lesquelles sont essentielles pour soutenir le développement socio-économique et pour améliorer la qualité de vie de leurs citoyens. Il est donc urgent de plaider en faveur d’une augmentation des ressources financières pour renforcer les capacités statistiques, en particulier dans les régions d’Afrique subsaharienne ou la crise des données pour mesurer le développement est le plus prononcée.
Partenariat de données
Une autre solution proposée par le PNUD dans sa stratégie Data to policy est la mise en place d’un mécanisme de partenariat de données (data partnership)53. L’objectif est de rassembler divers acteurs, notamment le gouvernement, les organisations internationales, le secteur privé et la société civile, afin de mobiliser des ressources financières et humaines pour soutenir les infrastructures statistiques, promouvoir la gouvernance des données, renforcer les compétences techniques et stimuler la demande de données.
United Nations Development Programme. (s. d.). Build data partnerships. Data to Policy Navigator. Consulté en août 2023, à l’adresse https://www.datatopolicy.org/navigator/build-data-partnerships
Cette stratégie va de pair avec la première recommandation en ce sens qu’elle vise à garantir un soutien financier essentiel pour développer et maintenir le système statistique en place. Elle favorise la transparence dans l’utilisation des fonds et renforce la responsabilité des parties prenantes.
Cette stratégie peut contribuer également à l’amélioration de la gouvernance des données en encourageant l’adoption de cadres réglementaires solides et de politiques appropriées en matière d’utilisation des données. Cela favorisera la coordination entre les acteurs pour éviter les redondances et maximiser l’efficacité de manière générale.
Enfin, le partenariat des données favorise le partage et le transfert de connaissances et des bonnes pratiques, renforçant ainsi la capacité des individus et des organisations à travailler efficacement avec les données. Il vise également à sensibiliser les décideurs et la société sur l’importance des données pour la prise de décision, stimulant ainsi une utilisation plus répandue et significative des données dans les divers domaines du développement.
Indépendance des Instituts nationaux de Statistique
Un autre élément de recommandation est l’indépendance des Instituts nationaux de Statistique (INS). Cette recommandation découle du rapport de PARIS21 (2021) sur l’élaboration des politiques fondées sur des données probantes en Afrique. Elle prescrit le fonctionnement de manière autonome des INS, sans influence politique, dans le but d’améliorer la performance statistique du pays.
Cette indépendance contribuera sans nul doute à renforcer la crédibilité des données produites, laquelle étant essentielle pour une utilisation efficace des données dans la formulation de politiques publiques, la planification stratégique et l’évaluation des progrès vers les objectifs de développement.
Formation professionnelle dans le domaine de l’analytique des données54
Enfin, la mise en place d’un centre de formation national visant à renforcer la capacité des professionnels nationaux dans le domaine de l’analytique des données serait une solution pratique et très efficace. Ce centre pourrait offrir des programmes de formation intensifs, couvrant l’ensemble du processus d’analytique des données.
54 Cette dernière recommandation fera office d’une idée de projet qui sera présentée dans le chapitre suivant.
Une formation de qualité dans le domaine de l’analytique des données contribuerait directement à l’amélioration des compétences des professionnels, favorisant ainsi une meilleure utilisation des données dans la prise de décision et, en fin de compte, à des projets de développement plus efficaces. Cela permettrait également de combler le déficit d’expertise en analytique des données évoqué précédemment et permettrait aussi aux organisations de minimiser les coûts de recrutement.