Découvrez comment cette recherche explore l’intégration de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique, en s’appuyant sur une méthodologie rigoureuse et des approches variées.
Intégration de l’analytique des données en Guinée-Bissau :
Cet article explore l’intégration de l’analytique des données pour la prise de décision en Guinée-Bissau, s’appuyant sur des expériences d’agences des Nations Unies et des données ouvertes.
Cadre méthodologique de l’étude
Ce chapitre est rédigé dans le but de clarifier la démarche méthodologique utilisée pour explorer les questions de recherche. Il décrit les fondements méthodologiques de la recherche, détaille les outils utilisés pour collecter et analyser les données, et démontre le niveau de rigueur appliqué tout au long de l’étude.
Cette section offre donc une vue approfondie sur la manière dont cette recherche a été menée, de la collecte des données à l’interprétation des résultats, garantissant ainsi la validité et la crédibilité des conclusions tirées. Ce chapitre présente également le cadre de notre stage de fin d’étude à partir duquel une observation en situation a été menée pour mieux comprendre le problème étudié.
Les fondements du cadre méthodologique
Ce travail de recherche, qui étudie la problématique l’intégration de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique, repose sur une méthodologie rigoureuse, ceci dans l’intention de produire des analyses et des recommandations de qualité.
Tenant compte du caractère appliqué de cette étude, nous avons opté pour une approche empirique dans le but de relayer des expériences concrètes liées à notre problématique (Raîche & Noël- Gaudreault, 2008). Ainsi, les fondements du cadre méthodologique de notre étude sont présentés autour des trois points qui suivent.
Justification du type d’étude choisi
Pour effectuer ce travail de recherche, nous avons réalisé une étude exploratoire dont les motivations sont exposées de la manière suivante.
Premièrement, l’intégration de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique est une question relativement peu étudiée, ce qui justifie la réalisation d’une étude exploratoire (PARIS21 & Mo Ibrahim Foundation, 2021). Ce type d’étude a été priorisée afin de nous permettre d’approfondir notre compréhension sur les dynamiques, les défis et les opportunités liés à l’analytique des données dans le contexte africain de développement.
De plus, ce type d’étude est particulièrement pertinent dans le cadre de notre recherche, où l’intention est de recueillir des informations riches et nuancées auprès des acteurs clés du développement en Afrique.
Ainsi, nous avons pu découvrir, sans préjugés préalables, de nouvelles idées et des tendances émergentes, lesquelles sont essentielles pour l’utilisation de l’analytique des données dont le potentiel pour les projets de développement en Afrique n’est pas suffisamment bien compris, notamment en matière de prise de décision.
Enfin, l’absence d’hypothèses ou de propositions de recherche découle de la nature exploratoire de notre étude (Cossette, 2010).
En effet, plutôt que de chercher à vérifier des hypothèses ou à s’aligner sur des propositions de recherche, nous nous sommes focalisé sur la génération de connaissances et d’idées à partir des données collectées. Cela nous a permis d’établir de solides bases pour la formulation d’hypothèses ou de propositions de recherche spécifiques dans le cadre des futurs travaux sur le sujet.
Justification de l’approche méthodologique
La méthodologie de cette étude repose bien évidemment sur une approche qualitative en raison de sa nature exploratoire (Trudel et al., 2006). Cette approche qualitative nous a donc offert des données riches, permettant une immersion dans les expériences réelles et dans la perception des acteurs, tout en fournissant une base solide pour analyser les tendances, les défis et les opportunités.
L’intention sous-jacente à ce choix est d’éclairer la compréhension et de formuler des recommandations pratiques pour l’intégration réussie de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique à des fins de prise de décision.
Justification des types d’investigation retenus
Cette recherche repose sur une approche méthodologique diversifiée, combinant trois types d’investigation complémentaires pour offrir une compréhension approfondie de l’utilisation de l’analytique des données dans les projets de développement en Afrique. Notre terrain d’étude a été la Guinée-Bissau avec un accent mis sur les activités des agences des NU38.
Tout d’abord, la recherche documentaire constitue un pilier essentiel de cette étude. Elle nous a permis de recueillir des informations préexistantes, des rapports, des publications et des documents pertinents qui traitent de l’utilisation de l’analytique des données et de la prise de décision dans le contexte du développement.
Cette approche documentaire s’est avérée très utile pour acquérir une base solide de connaissances sur les principaux concepts, les tendances mondiales et les défis communs liés à ce domaine, plus particulièrement en Afrique.
En complément de la recherche documentaire, une enquête-échantillon a été réalisée. Cette méthode de collecte, mise en pratique par des entretiens semis-directifs, nous a permis d’obtenir des informations pratiques à partir des expériences, des perspectives et des connaissances des acteurs clés dans le domaine du développement. Les entretiens ont été réalisés de manière semi-structurée dans le but d’offrir aux répondants une certaine flexibilité pour favoriser l’émergence de nouvelles idées.
Enfin, une composante majeure de cette étude a été une observation en situation. Cette méthode nous a permis d’observer et d’examiner de manière détaillée comment l’analytique des données est intégrée et utilisée pour prendre des décisions fondées sur des preuves dans un cadre de développement en Afrique.
Elle nous a donc aidé à recueillir des exemples concrets, des scénarios pratiques et des enseignements précieux pour illustrer le potentiel de l’analytique des données dans le contexte africain. Elle nous a également permis de justifier et de valider les résultats obtenus à partir des données issues des entretiens semi-directifs.
Voir la section 3.3.1 pour les détails justificatifs de ce choix.
Cadre de la recherche documentaire
Dans le cadre de notre recherche documentaire, un large éventail de ressources a été exploré, notamment des articles de revue, des rapports institutionnels, des publications spécialisées, des ouvrages de référence, et des documents techniques.
Nous avons dans un premier temps parcouru les plateformes de publications scientifiques comme Cairn Info, Erudit, Researchgate, OpenEdition Journals, Springer et ScienceDirect, pour ne citer que ceux-là, afin d’enrichir notre revue de littérature. En ce sens, l’outil Google Scholar et la recherche par mots clés nous ont été d’une grande utilité.
Ensuite, nous avons visité les sites d’internet d’institutions spécialisées comme la Banque mondiale, les Nations Unies, l’OCDE, l’Union Européenne et l’Union Africaine pour en extraire des billets de blogs spécialisés et des rapports d’étude en adéquation avec notre sujet d’étude.
Nous avons également extrait, de leur plateforme de données ouvertes (open data) et de leurs tableaux de bord disponibles en ligne, des données et des indicateurs pour présenter, à travers des graphiques, l’évolution de certains phénomènes.
De surcroît, des publications officielles d’institutions statistiques reconnues dans le monde comme Statistique Canada, Eurostat, OCDE.Stat, United States Census Bureau, entre autres, ont été explorées en détail. De ces publications, des définitions techniques et des explications pratiques ont été extraites pour constituer un glossaire et expliciter notre cadre conceptuel.
Enfin, le logiciel Zotero a été utilisé pour gérer les références à partir d‘une bibliothèque numérique. Il nous a donc permis de générer automatiquement les citations et la bibliographies selon la norme APA 7ème édition, facilitant ainsi la rédaction de ce rapport.
Cadre de l’enquête-échantillon
Un processus efficace de collecte de données passe d’abord par une planification minutieuse afin de minimiser les biais. Dans cette optique, les éléments suivants ont été soigneusement considérés dans le cadre de notre exercice de collecte de données.
Contexte et objectifs de la collecte des données
La réalisation de ce travail de recherche s’inscrit d’une part dans un cadre théorique afin de faire jaillir la lumière sur le sujet, et d’autre part, dans un cadre pratique afin de proposer un plan d’action concret à mettre en œuvre. Ce plan d’action, prenant la forme d’un projet, doit être adapté au contexte d’une région, d’un pays ou d’une organisation.
Dans notre cas, le travail de recherche concerne le cadre africain de développement avec plusieurs pays faisant face au problème de l’intégration de l’analytique des données dans la prise de décision. Parmi ces pays, nous retrouvons la Guinée-Bissau qui a été choisie comme terrain d’étude en raison du fait qu’elle nous a accueilli dans le cadre de notre stage de fin d’étude (Voir la section 3.4.3).
L’objectif premier de cet exercice de collecte était de recueillir des informations sur les leçons tirées de l’expérience des organismes de développement en Guinée-Bissau en matière d’utilisation de l’analytique des données pour la prise de décision. Néanmoins, pour des contraintes temporelles et financières, notre choix s’est spécifiquement porté sur les agences des NU, étant donné leurs expériences avérées dans le domaine du développement et du fait qu’elles travaillent de concert avec les autres organismes de développement du pays.
Ce choix se justifie également par notre connaissance du système des NU en raison de nos expériences professionnelles antérieures, et par le fait que l’une des agences de ce système a été notre institution d’accueil dans le cadre de notre stage de fin d’étude.
Population cible
La population cible pour cette collecte de données était constituée de l’ensemble des agences des Nations Unies œuvrant en Guinée-Bissau (voir Annexe 1). A l’intérieur de ces agences, les professionnels gérant les activités connexes à la gestion de projets ou de programmes ont été ciblés39.
Ce ciblage se justifie par le fait que ces professionnels sont les mieux placés pour connaître le contexte de développement du pays et pour fournir des informations pertinentes sur l’utilisation de l’analytique des données pour la prise de décision dans le cadre des projets implémentés dans cedit contexte.
Types et méthodes de collecte
N’étant pas en possession de la liste complète de tous les professionnels travaillant dans la gestion de projets et de programmes au sein des agences des NU en Guinée-Bissau, et faisant face à des contraintes de disponibilité du côté des professionnels ciblés, nous avons donc opté pour une enquête-échantillon.
Cette enquête a été réalisée à travers des entretiens semi- directifs compte tenu du caractère exploratoire et qualitatif de notre étude.
Echantillonnage
Comme indiqué par Bekele et Yohannes (2022), une taille d’échantillon comprise entre six (6) et douze (12) unités est amplement suffisante dans le cadre d’une étude qualitative pour atteindre la saturation des données40. Cela sous-entend certainement que la population d’intérêt soit suffisamment homogène. Dans le cas qui nous concerne, le choix des agences des NU nous a théoriquement garanti l’homogénéité de la population.
Cette homogénéité s’explique par le fait que les agences et leur personnel sont tous soumis au même contexte de sous-développement et de précarité statistique de la Guinée-Bissau.
Cela nous a donc motivé à retenir une taille d’échantillon de sept (7), donc un nombre de sept (7) entretiens pour notre étude. Pour sélectionner les participants aux entretiens, une combinaison des techniques d’échantillonnage au jugé et à participation volontaire a été utilisée 41.
Nous pouvons citer, entre autres, les chefs et officiers de programme ou de projet ; les assistants au programme ; les officiers de suivi, évaluation et redevabilité ; les officiers de communication, de partenariat, de plaidoyer et d’engagement ; les officiers de gestion de données et les analystes de données.
En recherche qualitative, la saturation des données (data saturation en Anglais) survient lorsqu’une quantité suffisante de données a été recueillie pour tirer les conclusions nécessaires. Dans un tel cas, la collecte de toute donnée supplémentaire n’apporte aucune valeur ajoutée (Saunders et al., 2018).
Déroulement des entretiens
Comme indiqué précédemment, des entretiens semi-directifs ont été réalisés avec les sept (7) professionnels retenus. Pour ce faire, un guide d’entretien composé de sept (7) rubriques dont une introduction, une conclusion et cinq (5) sections de questions a été élaboré (voir annexe 3). Ce guide a été initialement rédigé en Français avec l’outil Google Docs, puis traduit en Anglais à cause du fait que les interlocuteurs étaient tous anglophones.
Dans le cadre de la conduite des entretiens, le guide a été préalablement envoyé aux personnes sélectionnées de sorte qu’elles puissent être bien imbues de l’objectif de l’enquête. Cela leur a permis également de préparer en amont les réponses aux questions en réfléchissant de manière approfondie sur la problématique de l’étude.
Les entretiens ont été conduits en Anglais, en face à face, et ont duré en moyenne quarante-cinq (45) minutes (voir annexe 2, tableau 2). Les réponses ont été retranscrites, par la suite, dans un tableur Google Sheets, outil avec lequel les analyses ont été effectuées.