Attribution et Contribution : Comprendre la Causalité
Définitions Clés
En évaluation, l'attribution et la contribution désignent deux niveaux distincts de preuve causale.
L'attribution consiste à démontrer que votre programme a directement provoqué les résultats observés. Autrement dit, sans votre intervention, ces résultats n'auraient pas eu lieu. Cela implique d'établir un contrefactuel : ce qui se serait passé en l'absence de votre programme. Les affirmations d'attribution requièrent des méthodes rigoureuses, telles que les Plans Quasi-Expérimentaux ou les approches d'Évaluation d'Impact, capables d'isoler l'effet spécifique de votre programme des autres facteurs.
La contribution consiste à établir un argument crédible selon lequel votre programme a participé à l'obtention des résultats observés, parmi d'autres facteurs influents. Plutôt que de prouver une causalité exclusive, l'analyse de contribution reconnaît que le changement est souvent le fruit de multiples facteurs et vise à démontrer que votre programme a joué un rôle essentiel dans ce processus causal. Cette approche s'appuie sur l'Analyse de Contribution, le traçage de processus et la triangulation de preuves provenant de sources diverses.
Cette distinction est fondamentale : les affirmations d'attribution sont plus complexes à justifier à l'échelle d'un programme, mais plus robustes une fois établies ; les affirmations de contribution sont généralement plus réalistes pour la majorité des programmes de développement, bien qu'elles nécessitent une argumentation plus nuancée.
Pourquoi cette Distinction est Cruciale
Cette distinction influence chaque décision ultérieure dans la conception d'une évaluation.
Choix des méthodes : Si votre objectif est de prouver l'attribution, vous devrez recourir à des méthodes permettant d'établir un contrefactuel crédible : essais contrôlés randomisés, régression sur discontinuité, ou groupes de comparaison appariés. Si vous visez la contribution, vous pourrez mobiliser l'analyse de contribution, la récolte des résultats (outcome harvesting) ou l'approche du changement le plus significatif. Opter pour la mauvaise norme peut conduire à des conceptions d'évaluation irréalisables ou à des preuves décevantes.
Attentes des parties prenantes : Les bailleurs de fonds exigent fréquemment une « preuve d'impact » sans toujours expliciter s'ils attendent une attribution ou une contribution. Clarifier cette distinction dès le départ permet d'éviter les déceptions : un dossier de contribution bien étayé peut s'avérer très convaincant, même en l'absence d'attribution exclusive.
Honnêteté sur les limites : La plupart des programmes, pris isolément, ne peuvent pas revendiquer l'attribution de manière crédible. Les évaluations de programmes se déroulent généralement dans des contextes complexes où de multiples interventions, changements politiques et facteurs externes interagissent pour influencer les résultats. Reconnaître cette réalité dès le départ permet de concevoir une évaluation qui bâtit l'argument le plus solide possible, compte tenu des contraintes réalistes.
Communication : Les affirmations d'attribution requièrent un langage plus catégorique et une interprétation plus prudente. Les affirmations de contribution vous autorisent à déclarer : « notre programme a contribué à ce changement, parmi d'autres facteurs », ce qui est souvent plus juste et toujours pertinent pour la prise de décision.
Application Pratique
Prenons l'exemple d'un programme de moyens de subsistance ruraux qui annonce une augmentation de 30 % des revenus des agriculteurs. La distinction entre attribution et contribution détermine la manière dont vous allez prouver ce lien.
Approche attribution : Il vous faudrait un groupe de comparaison d'agriculteurs similaires n'ayant pas bénéficié de l'intervention, avec des mesures avant et après, et une analyse statistique démontrant que la différence de revenus est peu probable d'être attribuable à d'autres facteurs (prix du marché, pluviométrie, autres programmes). Cette approche est coûteuse, exige des données de référence (baseline) et laisse la porte ouverte à l'explication de la différence par des facteurs confondants non mesurés.
Approche contribution : Vous collecteriez plusieurs types de preuves : (1) des récits de résultats (outcome journals) indiquant que les agriculteurs attribuent l'augmentation de leurs revenus aux activités du programme ; (2) des preuves temporelles montrant que les variations de revenus ont coïncidé avec les interventions ; (3) l'élimination d'explications alternatives (par exemple, l'absence de changements majeurs sur le marché ou d'autres interventions significatives durant la même période) ; (4) des témoignages des parties prenantes, des agriculteurs, des acheteurs et des responsables locaux. L'ensemble de ces éléments permet de bâtir un argument crédible selon lequel le programme a bien contribué à l'augmentation des revenus.
Quand l'attribution est appropriée : Pour les projets pilotes à petite échelle, les interventions étroitement contrôlées, les contextes avec peu de facteurs concurrents, ou lorsqu'un bailleur de fonds exige spécifiquement des preuves expérimentales.
Quand la contribution est appropriée : Pour la majorité des programmes de développement, les contextes complexes impliquant de multiples acteurs, les périodes prolongées où une causalité exclusive est peu plausible, ou lorsque la question est davantage « notre action a-t-elle eu un rôle ? » plutôt que « notre action était-elle la seule cause ? ».
Ressources Associées
- Analyse de Contribution : Une méthode pour bâtir des arguments de contribution crédibles.
- Analyse Contrefactuelle : Le cadre conceptuel des affirmations d'attribution.
- Inférence Causale : Le domaine plus vaste englobant l'attribution et la contribution.
- Évaluation d'Impact : Des approches rigoureuses pour les affirmations d'attribution.
- Plans Quasi-Expérimentaux : Des méthodes pour établir l'attribution.