IPA a mené des centaines d'évaluations aléatoires, apprenant non seulement si les programmes fonctionnent, mais comment ils peuvent mieux fonctionner. Cependant, de nombreuses organisations ne sont pas bien placées pour s'engager dans des évaluations aléatoires. Soit le moment choisi pour une évaluation d'impact n'est pas le bon, les ressources ou la taille de l'échantillon sont insuffisantes, la logistique rend la randomisation impossible, ou la question à laquelle il faut répondre n'est tout simplement pas une question à laquelle une évaluation randomisée aide à répondre. Pourtant, le désir de mesurer l'impact conduit souvent les organisations dans l'une des deux directions dangereuses : collecter des montagnes de données qui ne peuvent pas être utilisées pour mesurer l'impact ou collecter des données insuffisantes pour démontrer la responsabilité et apprendre quoi faire à l'avenir.

Voyant ces défis, deux chercheurs - Mary Kay Gugerty et Dean Karlan - ont entrepris d'identifier un ensemble de principes que les organisations pourraient utiliser pour identifier le bon moment pour s'engager dans une évaluation d'impact et, ce qui est tout aussi important, pour construire des systèmes qui fournissent des informations qui soutiennent l'apprentissage. et amélioration. Le résultat est un ensemble de principes Goldilocks, appelés CART (Credible, Actionable, Responsible and Transportable) détaillés dans un livre à paraître, The Goldilocks Challenge.

Sur la base de ces principes, l'IPA a lancé l'initiative Goldilocks pour compléter notre travail d'évaluation aléatoire traditionnel et aider à trouver le bon équilibre entre la collecte de trop de données qui ne sont pas utilisées et la collecte insuffisante, pour comprendre comment allouer un financement limité pour le plus grand impact. L'initiative fournit des ressources et des services de conseil aux organisations, aux donateurs et aux gouvernements pour concevoir et soutenir la mise en œuvre de systèmes de S&E rentables et de taille appropriée.