Par Paola Arias (Banca de las Oportunidades), Marco Carrasco (Laboratoire MIMPLab), Oscar Carrillo (Laboratoire OEFAL), Luisa Cuéllar (Laboratoire ICBFL), Guillermo Delgado (IPA), Luis Espejo (Indecopi), Alexandra Heredia (IPA), Juan Hernández-Agramonte (IPA), Will Sims (IPA) et Mateo Valderrama (IPA)

« C’est très intéressant de voir autant de personnes partager le même rêve. » - Dante Guerrero, Indecopi

En décembre 2024, les dirigeants de sept Laboratoires intégrés de preuves (Labs) se sont réunis à Lima, au Pérou, pour le quatrième Cross Country Labs Échange organisé par l'IPA. Des laboratoires du Pérou et de Colombie, représentant divers secteurs tels que le genre, l'environnement, la sécurité, le développement de la petite enfance, l'éducation, l'inclusion financière et la protection des consommateurs, se sont réunis pour partager les leçons apprises et enrichir leurs expériences.

Un récapitulatif vidéo de l'événement d'échange d'apprentissage entre pays d'Amérique latine organisé par l'IPA en décembre 2024 

Le « rêve » que partagent ces responsables (et que nous partageons avec eux) est de tirer parti des données probantes pour améliorer les politiques publiques. Pour concrétiser ce rêve, ils conçoivent, testent et pilotent des transformations institutionnelles par le biais de Government Innovation Labs. En collaboration avec eux, nous avons développé ce blog pour partager les connaissances acquises lors de l'événement, dans le but de soutenir d'autres équipes dans les transformations institutionnelles qui intègrent les données probantes dans les politiques.

Une photo de groupe de l'événement d'échange d'apprentissage entre pays d'Amérique latine organisé par l'IPA en décembre 2024 

Les mécanismes, les stratégies et les défis auxquels sont confrontés les laboratoires sont similaires dans différents secteurs politiques

Les échanges précédents ont montré Les laboratoires d’un même secteur, comme celui de l’éducation, peuvent prendre des formes différentes dans différents pays, en s’adaptant à leurs contextes institutionnels et politiques respectifs. Cette fois, les laboratoires représentaient sept secteurs différents dans divers pays. Cependant, l’événement a mis en évidence que les mécanismes et les stratégies utilisés par les laboratoires pour promouvoir l’utilisation des données probantes, ainsi que les défis liés à leur institutionnalisation et à l’accomplissement de leur mission, partagent des points communs entre les secteurs et les contextes. Cette capacité de généralisation du modèle crée des opportunités pour les responsables de créer des réseaux de laboratoires, facilitant des leçons comparatives qui peuvent être appliquées efficacement à leurs propres contextes.

Intérioriser le timing du gouvernement

Les agences gouvernementales ont des calendriers différents pour mener à bien leurs processus, et le succès d'un laboratoire dépend en grande partie de la compréhension et du respect de ces calendriers. Certains de ces processus sont cycliques et suivent des calendriers prédéfinis, tels que les cycles budgétaires, où le financement de l'année suivante est généralement déterminé au cours du dernier trimestre de l'année en cours. La planification du cycle d'innovation d'un laboratoire en fonction de la planification budgétaire peut être essentielle pour garantir les ressources nécessaires à la mise en œuvre et à la mise à l'échelle.

D’autres calendriers institutionnels sont moins prévisibles, comme les calendriers politiques, dans lesquels les hauts fonctionnaires ou les directeurs d’agences doivent réagir rapidement à des défis urgents, ce qui retarde parfois les initiatives à long terme qui s’attaquent à des problèmes structurels. Ces calendriers ne correspondent pas toujours à ceux des laboratoires, dont les projets ont souvent des horizons à plus long terme. Au cours de l’échange, les participants ont mis en avant des stratégies pour équilibrer la nécessité de répondre à des défis urgents tout en maintenant une vision stratégique à long terme. Une approche consiste à identifier des livrables intermédiaires dans le cadre de projets plus longs pour répondre à des besoins pressants ou à combiner des projets à long terme avec des initiatives plus courtes et plus rapides qui répondent à des demandes immédiates. Cette double stratégie aide les laboratoires à répondre aux besoins urgents des gouvernements tout en restant concentrés sur des objectifs d’innovation plus larges.

Créer des réseaux pour faire face aux changements de priorités

Les agences gouvernementales connaissent de fréquents changements de direction, notamment après les élections ou lorsque de nouveaux responsables, tels que des ministres, sont nommés. Ces nouveaux dirigeants ont souvent des priorités différentes, ce qui oblige les laboratoires à étudier comment leurs projets fondés sur des données probantes peuvent s’aligner sur les agendas politiques changeants. L’un des principaux enseignements tirés par les laboratoires est l’importance de créer des réseaux à l’intérieur et à l’extérieur de l’agence, aux niveaux politique et technique. Par exemple, gagner la confiance et l’engagement du personnel technique, qui est moins affecté par les cycles politiques, peut être crucial pour assurer la continuité du projet. Son soutien peut aider à aligner les projets en cours sur les nouvelles priorités de la direction. En outre, les laboratoires doivent adopter une approche proactive, en promouvant en permanence la valeur de leur travail auprès des différentes parties prenantes au sein des agences gouvernementales. Cela comprend l’identification et la capitalisation des fenêtres d’opportunité politiques pour éclairer la prise de décision avec des données probantes et maintenir leur pertinence dans un paysage institutionnel en constante évolution.

Surmonter l’inertie institutionnelle grâce à un changement systémique et culturel

Les laboratoires visent à transformer la manière dont les politiques publiques sont conçues et mises en œuvre, souvent au sein d’institutions qui ont des traditions et des processus bureaucratiques de longue date. L’un des principaux défis consiste à briser l’inertie institutionnelle pour introduire de nouvelles méthodes de travail. Ces changements nécessitent de prendre en compte de multiples dimensions institutionnelles, notamment les structures, les capacités, les ressources et la culture organisationnelle. Une approche notable est celle de l’ICBFLab en Colombie, qui aborde le changement à deux niveaux : soutenir les unités de mise en œuvre en s’associant à elles, en impliquant leurs membres, en répondant directement à leurs besoins et en générant des améliorations progressives, permettant aux équipes de voir de première main comment l’utilisation des données probantes peut faire partie de leur travail quotidien. Favoriser un changement institutionnel plus large en transformant les processus de l’agence pour intégrer la prise de décision fondée sur des données probantes dans la structure organisationnelle. Par exemple, le laboratoire travaille avec la direction de la planification pour réviser les manuels, les directives et les procédures internes afin d’institutionnaliser l’utilisation des données probantes dans les opérations de l’ICBF. En alignant les processus internes sur la prise de décision fondée sur des données probantes, ces efforts garantissent que le passage à l’utilisation des données probantes devient durable au sein de la structure de l’agence.

Les laboratoires apprennent, s'adaptent et améliorent leur propre conception

Les laboratoires « prennent leur propre médecine » en apprenant et en s’adaptant continuellement pour améliorer leur efficacité et répondre à des environnements en évolution. Pour ce faire, certains laboratoires utilisent des plans de suivi, d’évaluation et d’apprentissage (MEL), tels que ceux soutenus par l’IPA, pour évaluer leurs progrès par rapport à leur théorie du changement. Plusieurs équipes ont expliqué comment elles ont ajusté leurs stratégies en fonction des connaissances acquises. Par exemple, MineduLab, qui s’appuie traditionnellement sur des outils causaux et quantitatifs, a intégré des méthodes qualitatives dans son cycle de travail 2025, en recueillant des informations directement auprès des utilisateurs finaux.

Les laboratoires ont également discuté de l’utilisation potentielle d’algorithmes prédictifs et d’intelligence artificielle pour améliorer et cibler les politiques publiques, ainsi que pour rationaliser les services, réduisant ainsi la charge de travail des agences gouvernementales et facilitant la mise en œuvre de solutions fondées sur des données probantes. Un exemple notable est celui du laboratoire Indecopi, qui a utilisé des modèles d’intelligence artificielle pour surveiller les appels non autorisés ou les « spams » téléphoniques. Ces modèles ont permis de retranscrire des milliers d’enregistrements audio en une fraction du temps qu’il faudrait à une équipe humaine.

Conclusion

L'échange d'apprentissage entre pays a fourni des informations précieuses sur les défis et les stratégies de mise en œuvre des laboratoires d'innovation gouvernementale, notamment la généralisation du modèle, l'importance du calendrier et des réseaux, et la nécessité de combiner des stratégies systémiques et à l'échelle du projet pour surmonter l'inertie institutionnelle. L'événement a également mis en évidence la présence d'un réseau de responsables gouvernementaux capables d'influencer leurs institutions, de mener des changements institutionnels qui intègrent les données et les preuves dans la prise de décision. Ce réseau représente une opportunité unique pour les acteurs nationaux et internationaux de promouvoir l'utilisation des preuves au sein du gouvernement. À l'IPA, aux côtés de partenaires mondiaux, nous nous engageons à favoriser davantage d'espaces qui renforcent ces réseaux. Dans un premier temps, nous lancerons une « communauté de pratiques » où les laboratoires d'innovation gouvernementale d'Amérique latine et des Caraïbes (ALC) pourront apprendre les uns des autres, améliorant ainsi leur efficacité dans la promotion de l'utilisation des preuves au sein du gouvernement.