KOUESSI MAXIMIN ZACHARIE KODJO

KOUESSI MAXIMIN ZACHARIE KODJO

Lead Evaluation Officer
IFAD
Italie

My contributions

  • Tel est le thème qui a rassemblé des représentants de haut niveau du Bénin, du Sénégal, de la Tunisie et du Maroc, qui ont partagé des exemples d’innovations dans leurs systèmes nationaux de suivi et évaluation lors d’un panel en ligne organisé lors de la semaine gLOCALe de l’évaluation 2022. Certaines des innovations présentées en matière de S&E sont de type procédural, comme la réforme entreprise en Tunisie pour améliorer la gestion et l’évaluation de projets en difficulté qui a conduit à la préparation du cadre unifié pour l’évaluation des projets publics ainsi qu'à l’informatisation de leur suivi.

    • Cher Elias, Chers collègues.

      Les questions posées sont pertinentes, mais les réponses varient en fonction des contextes des expériences vécues. Pour ma part, cela fait une vingtaine d'années que je travaille nommément dans les domaines du suivi et de l'évaluation, avec une majeure partie (60-65%) dans le suivi et le reste dans l'évaluation.

      Par rapport à la première question, oui le premier recours aux décideurs pour la prise de décision sont les données de suivi. A ce titre, divers services étatiques (centraux et déconcentrés, y compris les projets) s'attèlent à la production desdites statistiques ou à faire des estimations, parfois avec beaucoup de peines et des erreurs dans certains pays. Mais les statistiques produites doivent être correctement analysées et interprétées pour tirer des conclusions utiles à la prise de décisions. C'est justement à ce niveau qu’il y a des hics, car beaucoup de cadres pensent que les statistiques et données sont déjà une fin en soi. Non pas du tout, et donc les statistiques et données de suivi n’ont leur pertinence et utilité que lorsqu’elles sont : de bonne qualité, collectées et analysées au bon moment, utilisées pour produire des conclusions et enseignements en relation avec le contexte et la performance. Ceci est important et nécessaire pour la fonction d’évaluation qui doit suivre cela.

      Donc par rapport à la seconde question et la troisième, au vu de ce qui précède, une évaluation robuste doit partir des informations de suivi (statistiques, interprétations et conclusions) existants. Un challenge auquel l’évaluation (surtout externe ou indépendante) fait toujours face est la disponibilité d’un temps limité pour générer les conclusions et enseignements, contrairement au suivi qui est permanemment sur le terrain. Et donc dans cette situation, la disponibilité de données de suivi est d’une importance capitale. Et c’est justement par rapport à ce dernier aspect que les évaluations ont de difficulté pour trouver des preuves permettant de faire des inférences pertinentes sur différents aspects de l’objet évalué. Il ne faut pas blâmer l’évaluation, si les données et informations de suivi sont inexistant ou de qualité médiocre. Par contre, il faut blâmer une évaluation qui tire des conclusions sur des aspects qui souffrent d’absence de preuves, y inclus les données et informations de suivi. Donc l’évolution de l’évaluation doit se faire de façon concomitante à l’évolution du suivi.

      Cela dit, mon expérience est que lorsque l’évaluation s’appuient sur des évidences et des sources triangulées, ses conclusions et enseignements sont très bien pris en compte par les décideurs politique, lorsque ces derniers sont briefés et informées de manière adéquate, car ils y voient une approche plus complète.

      Voilà ma contribution

  • Dans ce contexte, le Bureau indépendant de l'évaluation du FIDA (IOE) a réalisé en 2019-2020 une évaluation générale du soutien du FIDA aux innovations sur la période 2009-2019 (lien au raport de l'évaluation, en anglais). La tâche s'est avérée particulièrement ardue, notamment en raison des différentes interprétations de ce qu'est une innovation.

    L'évaluation a appliqué des méthodes mixtes. Elle a analysé 508 projets de prêt, 240 dons de montant élevé et entrepris des cas d'études dans 20 pays. Une approche systémique a été appliquée aboutissant à une grille analytique comprenant quatre composantes (macro-domaines) du système agro-alimentaire et 12