Projets Prometteurs : Innovations émergentes pour un impact à grande échelle
Au cours des deux dernières décennies, la production de données probantes visant à améliorer la qualité de vie des personnes vivant dans la pauvreté a connu une augmentation significative. Grâce à des évaluations rigoureuses et à l'utilisation des données, nous en savons maintenant plus que jamais sur l'impact et la rentabilité de différentes approches. Cependant, le nombre de programmes basés sur des preuves opérant à grande échelle reste relativement limité, ne répondant qu'à une fraction des défis auxquels sont confrontées les populations vulnérables.
Grâce à l'évaluation de nombreuses approches, Innovations for Poverty Action (IPA) occupe une position unique pour identifier les futures interventions à potentiel transformateur mais nécessitent des investissements supplémentaires pour progresser vers une mise à l'échelle. Dans ce rapport, nous présentons les « Best Bets : Innovations émergentes pour un impact à grande échelle. »
Ces innovations sont considérées comme les « Best Bets ou Projets Prometteurs » car elles sont appuyées par suffisamment de preuves pour nous donner confiance en leur efficacité, mais nécessitent des investissements supplémentaires en recherche et en politique pour les étendre à grande échelle. Les experts d'IPA, chercheurs et conseillers scientifiques, les ont sélectionnées après avoir examiné des centaines d'études, tant dans notre portfolio qu’en dehors, en tenant compte des niveaux d’engagement partenarial des projets, la quantité de preuves, des impacts observés ainsi que les coûts et autres facteurs de mise à l'échelle.
Le rapport est une invitation aux coalitions d'acteurs, de chercheurs et de bailleurs de fonds à tirer parti des connaissances existantes sur ce qui fonctionne pour résoudre certains des problèmes les plus pressants du monde. Il s'agit également d'investir dans la réponse aux questions restantes et de construire les partenariats nécessaires pour étendre ces interventions à grande échelle.











