Génération des preuves
Utilisation des preuves
Asia
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Utilisation des preuves
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Types de services RFE : Diagnostic du système d'apprentissage, assistance technique de suivi, analyse du rapport coût-efficacité
Les programmes de sortie de l'extrême pauvreté ont démontré leur efficacité dans les pays en développement, mais les organisations sont aujourd'hui soumises à une pression croissante pour obtenir ces résultats à grande échelle et de manière rentable. Village Enterprise possède plus de 30 ans d'expérience dans la mise en œuvre du modèle de sortie de l'extrême pauvreté en Afrique de l'Est. L'organisation accompagne les populations dans la création d'entreprises durables et leur sortie de l'extrême pauvreté. preuves rigoureuses Démontrer l'impact du programme. Suite à une croissance rapide et à un changement stratégique visant à s'étendre grâce à l'assistance technique gouvernementale, tout en continuant d'innover par la mise en œuvre directe, Village Enterprise a identifié la nécessité d'affiner son système de suivi, d'évaluation et d'apprentissage afin de mieux soutenir l'apprentissage et la prise de décision en temps réel.
Une grande partie des dépenses de suivi, d'évaluation et d'apprentissage (SEA) de Village Enterprise était motivée par une collecte de données longue et coûteuse sur les résultats finaux, notamment la consommation et les dépenses, malgré l'existence de preuves causales sur ces résultats. Si l'engagement de Village Enterprise en tant qu'organisation apprenante l'empêchait de renoncer complètement à la mesure des résultats finaux par le biais du SEA, sa capacité à réagir aux signaux précoces et à recueillir des résultats préliminaires plus stratégiques et plus faciles à obtenir était limitée. De plus, Village Enterprise cherchait également à renforcer l'analyse coût-efficacité, non seulement pour démontrer la valeur ajoutée aux partenaires, mais aussi pour orienter activement les adaptations des programmes et évaluer leur potentiel de mise à l'échelle. Enfin, malgré un suivi rigoureux des programmes de base, l'organisation ne disposait pas encore de cadres d'apprentissage structurés pour soutenir efficacement l'innovation et les adaptations numériques.
Pour répondre à ces besoins, l'unité « Right-fit Evidence » d'IPA a d'abord réalisé un diagnostic rapide du suivi, de l'évaluation et de l'apprentissage (SEA) ainsi qu'une analyse documentaire sur les premiers résultats des programmes de formation. IPA a ensuite animé des ateliers afin d'affiner la théorie du changement et les priorités d'apprentissage de Village Enterprise, en formulant des recommandations pour mesurer les premiers résultats tels que les connaissances, les attitudes, la confiance et les intentions en matière d'épargne, de compétences commerciales et de gestion financière. IPA a également fourni des orientations sur des indicateurs factuels alignés sur les piliers stratégiques de Village Enterprise, notamment l'autonomisation des femmes, la résilience climatique, la nutrition et la sécurité alimentaire.
Au-delà du perfectionnement des composantes essentielles du suivi, de l'évaluation et de l'apprentissage (MEL), IPA a fourni une assistance technique spécialisée pour concevoir un cadre d'apprentissage axé sur les innovations et les adaptations numériques du programme de fin d'études. Cela comprenait la cartographie des parcours utilisateurs des outils numériques, l'identification des questions d'apprentissage clés et des approches pédagogiques les plus pertinentes, ainsi que le renforcement des capacités internes en matière d'approches d'apprentissage axées sur l'innovation, telles que les tests A/B.
Enfin, IPA a élaboré un cadre d'analyse coût-efficacité précisant les paramètres clés et les choix de modélisation pour une analyse rigoureuse. Grâce à ce cadre, IPA a formulé des recommandations personnalisées pour renforcer le modèle coût-efficacité de Village Enterprise, facilitant ainsi l'analyse comparative externe et la prise de décision interne concernant l'extension et l'adaptation du programme.
Grâce à ce partenariat, Village Enterprise a affiné et rationalisé sa théorie du changement, clarifiant les mécanismes de causalité et intégrant des résultats précoces essentiels qui faisaient auparavant défaut. L'organisation travaille actuellement à traduire ces mises à jour en un système de suivi, d'évaluation et d'apprentissage (SEA) nettement plus performant, avec un ensemble d'indicateurs réduit et plus stratégique, destiné à orienter la prise de décision. Surtout, Village Enterprise a élaboré un plan visant à intégrer les mesures des résultats précoces dans les évaluations randomisées en cours, ce qui lui permettra d'identifier rigoureusement les signaux précoces prédictifs des impacts à long terme sur la pauvreté et d'adopter un suivi plus rapide, moins coûteux et plus opérationnel pour une gestion adaptative lors de la mise en œuvre.
Au-delà des améliorations techniques apportées au système, l'unité RFE d'IPA a joué un rôle essentiel en tant que partenaire de réflexion pour gérer les compromis liés aux données probantes, aidant ainsi Village Enterprise à passer d'une simple accumulation de données à une analyse approfondie des données pertinentes pour une organisation axée sur l'apprentissage. Plutôt que de se contenter d'introduire de nouveaux outils, cet accompagnement a favorisé des choix délibérés concernant la rigueur, le coût, la rapidité et la pertinence des décisions, en accord avec le double objectif de Village Enterprise : l'apprentissage et le passage à l'échelle.
Ce partenariat a permis d'établir un cadre d'analyse coût-efficacité rigoureux et conforme aux meilleures pratiques, renforçant ainsi la crédibilité et la comparabilité de l'analyse coût-efficacité de Village Enterprise. Plus important encore, il a jeté les bases analytiques d'une initiative stratégique visant à itérer et à adapter le modèle de transition afin de doubler la rentabilité au fil du temps, faisant des données probantes un moteur essentiel de la mise à l'échelle, de l'innovation et de l'impact.
