Développement en Ouganda : des données pour aider ou pour les rapports ?

Dans un bureau de district, quelque part à l’intérieur du pays, une chargée de suivi accomplit le travail qui maintient un projet en vie : elle retranscrit dans un tableur des piles de questionnaires papier venus du terrain, en vue d’un rapport trimestriel attendu par un bailleur en Europe. Les données qu’elle saisit décrivent des faits survenus il y a plusieurs semaines : un centre de santé à court de fournitures, une formation que la moitié des participants n’a pas suivie, un forage déjà en panne. Le temps que le rapport soit lu, examiné et discuté, une saison aura passé. Les problèmes qu’il décrit se seront figés en résultats. Les données ont rempli leur rôle pour le bailleur. Elles n’ont presque rien apporté aux personnes auprès desquelles elles ont été collectées.

C’est l’inefficacité silencieuse au cœur d’une grande partie du travail de développement en Ouganda, et elle ne vient pas d’un manque de données. Même après une forte contraction, le pays compte encore des milliers d’organisations non gouvernementales : le National Bureau for NGOs recensait plus de 14 000 organisations enregistrées en 2019, un chiffre tombé à environ 6 000 en 2024 avec le resserrement de l’aide étrangère, selon des échanges tenus à la Foundation for Human Rights Initiative. Avec plus de 98 % des ONG ougandaises dépendantes des dons étrangers, le secteur vit au rythme de la mesure incessante qu’exigent les bailleurs : études de référence, revues à mi-parcours, évaluations finales, indicateurs, cadres logiques. Peu de secteurs collectent autant de données par shilling dépensé. Le problème, c’est ce qu’il en advient.

QUAND LES DONNÉES ARRIVENT TROP TARD POUR COMPTER

IL NE S’AGIT PLUS SEULEMENT DE FORMULAIRES NUMÉRIQUES

De nombreuses organisations ont déjà remplacé les questionnaires papier par des formulaires numériques. C’est une première étape importante, mais numériser le papier ne transforme pas à lui seul la prise de décision. Un PDF généré depuis un téléphone reste un rapport de plus si personne ne peut agir à temps sur l’information qu’il contient.

Les écosystèmes de données modernes relient les données de terrain à des tableaux de bord en direct, à des cartes, à des contrôles qualité automatisés et à des alertes opérationnelles. Au lieu d’attendre les revues trimestrielles, les superviseurs peuvent repérer les difficultés de mise en œuvre dès qu’elles apparaissent et intervenir pendant que les projets sont encore en cours.

La véritable innovation n’est pas la collecte numérique des données : c’est de raccourcir la distance entre l’observation et l’action.

Le suivi-évaluation traditionnel a été construit autour du rapport, pas de la réponse. Les données sont recueillies sur le terrain, rapportées ou saisies au siège, nettoyées, puis transformées en un document qui arrive bien après le moment qu’il décrit. Ce modèle traite la mesure comme une obligation de rendre compte au bailleur plutôt que comme un outil au service de l’organisation de mise en œuvre : un audit tourné vers le passé au lieu d’un instrument vivant. Résultat : un secteur qui sait dans le moindre détail ce qui a mal tourné il y a six mois, et très peu de chose de ce qui tourne mal aujourd’hui.

Ce gaspillage est le même que celui qui touche discrètement les données partout ailleurs. Dans les organisations du monde entier, la société d’analyse Splunk a constaté que 60 % des répondants déclarent que la moitié au moins de leurs données reste inutilisée, et qu’un tiers estime que 75 % ou plus dorment sans servir ; l’étude Rethink Data de Seagate évalue à seulement 32 % la part des données d’entreprise réellement « mises à profit ». Les données du développement ne font pas exception : une grande partie est collectée une fois, archivée et plus jamais consultée. Un programme de nutrition qui apprend les ruptures de stock avec un trimestre de retard a déjà manqué les enfants qu’il n’a pas servis. Un projet de moyens de subsistance qui découvre après coup une faible participation a déjà dépensé l’argent. Et parce que les données n’existent que pour alimenter le rapport, elles sont rarement conçues pour être réutilisées : chaque projet crée ses propres formulaires, ses propres indicateurs, son propre système isolé qui disparaît à la fin du financement, en emportant ses enseignements avec lui.

LA BOUCLE DE RETOUR QUI MANQUE LE PLUS SOUVENT

LES DONNÉES DOIVENT CIRCULER AUSSI VITE QUE LES PROBLÈMES QU’ELLES DÉCRIVENT

Imaginez un programme de nutrition déployé dans vingt établissements de santé. Avec un suivi traditionnel, les pénuries de stock n’apparaissent parfois que dans un rapport trimestriel. Dans un environnement en temps réel, ces pénuries déclenchent immédiatement des alertes, ce qui permet de redistribuer les fournitures avant que des enfants ne soient renvoyés chez eux.

Les données collectées sont les mêmes, mais leur valeur change du tout au tout parce qu’elles arrivent quand il est encore possible d’agir.

Il existe aussi une dimension morale que le secteur nomme rarement. Les données sont prélevées auprès des communautés (leur temps, leurs réponses, leur confiance) et remontent vers le bailleur, mais la boucle ne se referme presque jamais vers elles. Le ménage qui a répondu à quarante questions apprend rarement ce que le projet a découvert ni ce que cela a changé. Une mesure qui ne rend compte que vers le haut, jamais vers le bas, n’est pas vraiment une redevabilité envers les bénéficiaires. C’est une redevabilité à leur sujet.

Le moment rend la question plus pressante que jamais. La suspension brutale de grands programmes de bailleurs, au premier rang desquels le gel des activités de l’USAID, dans un pays où les États-Unis acheminaient l’essentiel de leur aide par des ONG locales, soumet les organisations à une pression intense pour démontrer leur impact et leur efficacité auprès d’un nombre de bailleurs en diminution. Dans ce climat, des données incapables de montrer des résultats en direct, et seulement une conformité passée, deviennent un handicap que le secteur ne peut plus se permettre.

CE QUE CHANGE LA MESURE EN TEMPS RÉEL

DU REPORTING À L’INTELLIGENCE DÉCISIONNELLE

Les organisations de développement évoluent de plus en plus dans des environnements qui changent rapidement. Les systèmes MEAL modernes devraient fonctionner comme des centres de pilotage opérationnel capables de répondre en temps réel à des questions concrètes : où les programmes prennent-ils du retard ? Quels indicateurs se dégradent ? Quelles équipes ont besoin d’appui aujourd’hui ?

La solution n’est pas d’avoir plus de données, mais des données plus rapides, connectées et exploitables. Lorsque les équipes de terrain collectent sur des appareils mobiles qui se synchronisent dès qu’il y a du réseau, et conservent les données en sécurité hors ligne en attendant, un responsable peut voir une rupture de stock le jour même où elle survient, et non à la fin du trimestre. Les tableaux de bord peuvent signaler la formation dont la participation s’effondre tant qu’il est encore temps d’agir. Des données standardisées et interopérables permettent à l’enseignement tiré d’un projet d’éclairer le suivant au lieu de disparaître avec lui. Rien de tout cela n’est exotique : les outils existent, sont de plus en plus abordables et fonctionnent sur les téléphones que les agents de terrain ont déjà en poche. Les plateformes open source ont fait de la collecte de données mobile et offline-first la norme mondiale pour les opérations de terrain sérieuses.

Le changement relève autant de l’état d’esprit que de la technologie. Il s’agit de traiter la mesure comme un volant plutôt que comme un rétroviseur : un outil qui guide le projet pendant qu’il se déroule, et non une note attribuée une fois qu’il est terminé. Il s’agit de concevoir les systèmes de données d’abord pour l’organisation de mise en œuvre et pour la communauté, le rapport au bailleur devenant un sous-produit plutôt que la finalité. Les bailleurs demandent d’ailleurs de plus en plus exactement cela : la preuve d’une capacité d’adaptation, pas seulement de la conformité.

BÂTIR DES SYSTÈMES QUI SURVIVENT AUX PROJETS

Trop de systèmes d’information disparaissent avec les subventions qui les ont financés. Les organisations devraient bâtir des plateformes interopérables, fondées sur des standards ouverts et des API, afin que les connaissances survivent aux projets individuels et renforcent les programmes futurs.

LA PROCHAINE FRONTIÈRE : L’IA COMME OUTIL D’AIDE À LA DÉCISION

L’IA peut aider à détecter des schémas de déclaration inhabituels, à synthétiser les observations de terrain, à anticiper les risques de mise en œuvre et à orienter l’attention de la direction vers les priorités. Son rôle est de renforcer le jugement humain, pas de le remplacer.

Les organisations de développement en Ouganda devraient passer résolument d’un S&E périodique, tributaire du papier, à des systèmes en temps réel, conçus pour le mobile, qui fonctionnent hors ligne et font remonter les résultats au fil de l’eau. Elles devraient adopter des standards de données communs pour que les preuves survivent à chaque subvention. Elles devraient mettre en place des boucles de retour qui restituent les résultats aux communautés qui les ont fournis. Et elles devraient investir dans l’ossature, peu spectaculaire, qui transforme la mesure en pilotage : des données propres, des équipes de terrain formées, des tableaux de bord réellement utilisés.

Le secteur n’a pas un problème de données. Il a un problème de calendrier et un problème de finalité : une trop grande part de ce qu’il collecte arrive trop tard et sert le mauvais public. Réglez cela, et les mêmes questionnaires qui remplissent aujourd’hui des rapports pourraient permettre de réparer le forage avant que la saison ne tourne. Le vrai test du suivi n’est pas de savoir s’il a produit un rapport soigné à la fin : c’est de savoir si quelqu’un s’en est mieux porté grâce à ce qu’il a révélé en chemin.

L’avenir du suivi, ce n’est pas de mesurer hier. C’est d’aider les organisations à prendre de meilleures décisions aujourd’hui.

Chez Gestlat ThinkLab, notre service MEAL en temps réel aide les organisations de développement à transformer les données de terrain en tableaux de bord en direct, utilisables hors ligne, qui éclairent les décisions tant qu’il est encore temps d’agir. Accès. Données. Technologie. Finalité.