{"id":1700,"date":"2020-11-30T16:19:58","date_gmt":"2020-11-30T16:19:58","guid":{"rendered":"http:\/\/wordpress.test\/experiences-adaptatives-pour-la-recherche-politique\/"},"modified":"2023-04-19T09:13:54","modified_gmt":"2023-04-19T09:13:54","slug":"experiences-adaptatives-pour-la-recherche-politique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/globaldev.blog\/fr\/experiences-adaptatives-pour-la-recherche-politique\/","title":{"rendered":"Exp\u00e9riences adaptatives pour la recherche politique"},"content":{"rendered":"

L’objectif de la recherche sur les politiques est souvent d’identifier quelle politique \u2013 parmi une s\u00e9rie d’options de conception ou de mise en \u0153uvre possibles \u2013 aura le plus grand impact sur le r\u00e9sultat en question. De tels efforts peuvent n\u00e9cessiter des \u00e9chantillons importants et des p\u00e9riodes d’observation potentiellement longues, ainsi qu’une collecte de donn\u00e9es minutieuse et co\u00fbteuse.  Cet article propose un nouveau mod\u00e8le de recherche exp\u00e9rimentale qui r\u00e9pond \u00e0 l’objectif d’identifier la meilleure politique plus rapidement et avec moins d’observations qu’une exp\u00e9rience \u00ab standard \u00bb. Les mod\u00e8les exp\u00e9rimentaux \u00ab adaptatifs \u00bb de ce type, qui se concentrent sur les politiques les plus prometteuses \u00e0 mesure que les preuves s’accumulent, pr\u00e9sentent l’avantage que, m\u00eame lorsqu’une exp\u00e9rience est en cours, une part croissante des participants b\u00e9n\u00e9ficie des politiques qui s’av\u00e8rent les plus efficaces.<\/strong><\/em><\/p>\n

L’un des plus grands changements m\u00e9thodologiques dans la recherche sur les politiques publiques a \u00e9t\u00e9 la mont\u00e9e des exp\u00e9riences \u2013 \u00ab essais contr\u00f4l\u00e9s randomis\u00e9s \u00bb (ECR) \u2013 pour mesurer les effets des programmes ou des politiques sociales. Les ECR ont \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement d\u00e9terminants dans l’\u00e9conomie du d\u00e9veloppement<\/a>.<\/u><\/p>\n

Lorsqu’un chercheur universitaire m\u00e8ne une exp\u00e9rience pour tester une politique, l’objectif est g\u00e9n\u00e9ralement une mesure pr\u00e9cise. Le mieux est de cr\u00e9er deux groupes de personnes aussi similaires que possible<\/a>, dont l’un (le groupe \u00ab traitement \u00bb) b\u00e9n\u00e9ficie du programme et l’autre (le groupe \u00ab t\u00e9moin \u00bb) n’en b\u00e9n\u00e9ficie pas. Un ECR peut r\u00e9pondre \u00e0 la question suivante : ce programme a-t-il un effet significatif et quel est exactement cet effet ?<\/em><\/p>\n

Mais lorsqu’un gouvernement ou une ONG m\u00e8ne une exp\u00e9rience, la mesure n’est pas toujours son premier objectif. Au lieu de cela, ils s\u2019int\u00e9ressent plus souvent au fait de trouver rapidement la meilleure option de programme possible parmi plusieurs possibilit\u00e9s disponibles.<\/p>\n

Ils peuvent vouloir savoir, par exemple, quel type de soutien est le plus efficace pour aider les r\u00e9fugi\u00e9s \u00e0 trouver du travail dans leur pays d’accueil, ou quelle forme de sensibilisation est la plus susceptible de faire participer les parents aux travaux scolaires de leurs enfants. En d’autres termes, ils aimeraient r\u00e9pondre \u00e0 la question suivante : quelle version du programme aura le plus d’effet et devrait donc \u00eatre mise en \u0153uvre ?<\/em><\/p>\n

Prenons l’exemple de Precision Agriculture for Development<\/a> (PAD), qui fournit un service de vulgarisation agricole gratuit pour les petits exploitants agricoles. Pour une campagne d’inscription en Inde avec un million d’agriculteurs, PAD souhaitait apprendre le plus rapidement possible comment effectuer efficacement les appels d’inscription, afin que les agriculteurs ne filtrent pas les appels sans en savoir plus sur le service. D’autre part, PAD n’avait pas besoin d’estimer pr\u00e9cis\u00e9ment les taux d’inscription \u00e0 partir de leurs appels.<\/p>\n

Notre recherche<\/a> a fourni une solution au probl\u00e8me de PAD en menant une exp\u00e9rience \u00ab adaptative \u00bb. L’id\u00e9e \u00e9tant de r\u00e9aliser l’exp\u00e9rience en plusieurs vagues et d’adapter la m\u00e9thodologie apr\u00e8s chaque vague, afin que l’objectif soit atteint le plus rapidement possible.<\/p>\n

Dans la premi\u00e8re vague, l’exp\u00e9rience pour PAD ressemblait \u00e0 un ECR non adaptatif. Mais \u00e0 partir de la deuxi\u00e8me vague, l’algorithme que nous avons utilis\u00e9, l\u2019\u00ab \u00e9chantillonnage d’exploration \u00bb, a commenc\u00e9 \u00e0 se concentrer sur les m\u00e9thodes d’appel avec des taux de r\u00e9ponse plus \u00e9lev\u00e9s, afin d’en apprendre le plus possible sur les m\u00e9thodologies les plus susceptibles d’\u00eatre mises en \u0153uvre.<\/p>\n

L’id\u00e9e de l’\u00e9chantillonnage adaptatif est presque aussi ancienne que celle des exp\u00e9riences randomis\u00e9es<\/a>. Les mod\u00e8les adaptatifs ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s dans les essais<\/a> cliniques<\/a> ainsi que pour le ciblage des publicit\u00e9s en ligne<\/a>.<\/p>\n

L’objectif de PAD \u00e9tait d’identifier la m\u00e9thode d’inscription avec le taux de r\u00e9ussite le plus \u00e9lev\u00e9 pour la mise en \u0153uvre \u00e0 grande \u00e9chelle de l’exp\u00e9rience. Mais les algorithmes pour l’exp\u00e9rimentation adaptative peuvent r\u00e9pondre \u00e0 de nombreux objectifs diff\u00e9rents.<\/p>\n

Par exemple, dans le cas d’un programme de soutien \u00e0 la recherche d’emploi pour les r\u00e9fugi\u00e9s en Jordanie, mis en place par le Comit\u00e9 international de secours (IRC), l’objectif \u00e9tait d’en apprendre le plus possible sur les diff\u00e9rentes interventions \u2013 ici, fournir des sessions d’information, des conseils ou un soutien financier \u2013 mais en m\u00eame temps, l’IRC voulait que le meilleur volet du programme profite au plus grand nombre de r\u00e9fugi\u00e9s possible. Les chercheurs ont donc mis en \u0153uvre un algorithme adaptatif hybride<\/a> qui permet d’obtenir de meilleurs r\u00e9sultats de traitement qu’un ECR pur (en affectant plus de sujets aux groupes de traitement qui fonctionnent bien) mais qui permet \u00e9galement d’en apprendre plus sur chaque groupe avec une grande pr\u00e9cision.<\/p>\n

Dans le cas du PAD, nous avons montr\u00e9 que l’algorithme d’\u00e9chantillonnage exploratoire conduit \u00e0 des recommandations toujours meilleures sur la politique \u00e0 mettre en \u0153uvre qu’un ECR standard. PAD a r\u00e9alis\u00e9 un \u00e9chantillonnage d’exploration avec les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone de 10 000 agriculteurs en juin 2019. Ils ont test\u00e9 six m\u00e9thodes d’appels diff\u00e9rentes : passer des appels le matin ou le soir, et alerter l’agriculteur par SMS \u00e0 diff\u00e9rents moments.<\/p>\n

La figure 2 montre la part des appels r\u00e9ussis dans les six groupes de traitement \u00e0 la fin de l’exp\u00e9rience. La figure 3 illustre les parts de chaque vague attribu\u00e9es aux diff\u00e9rents groupes de traitement au fil du temps.<\/p>\n

<\/p>\n

1.      <\/em>Part des appels r\u00e9ussis dans chaque groupe de traitement (sur 1).<\/em><\/span><\/p>\n

<\/p>\n

2.      <\/em>Part des num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone (observations) attribu\u00e9s aux groupes de traitement au fil du temps. Les parts s’additionnent \u00e0 1 \u00e0 chaque date.<\/em><\/span><\/p>\n

Malgr\u00e9 des variations consid\u00e9rables, l’appel \u00e0 10 heures du matin avec un SMS une heure \u00e0 l’avance s’est av\u00e9r\u00e9 \u00eatre le processus le plus efficace au d\u00e9but de l’exp\u00e9rience. Par cons\u00e9quent, une plus grande part de chaque vague a \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9e \u00e0 cette option d’appel. \u00c0 la fin, pr\u00e8s de 4 000 des 10 000 num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone ont \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9s \u00e0 cette m\u00e9thodologie \u2013 comme le montrent les parts d’attribution globales dans la figure 4.<\/p>\n

<\/p>\n

3.     Nombre total d’observations (num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone) attribu\u00e9es \u00e0 chaque groupe de traitement \u00e0 la fin de l’exp\u00e9rience. Pr\u00e8s de 4 000 num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone ont \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9s \u00e0 la branche qui avait le taux de r\u00e9ponse le plus \u00e9lev\u00e9 : appel \u00e0 10 heures du matin avec un message texte envoy\u00e9 une heure \u00e0 l’avance.<\/em><\/span><\/p>\n

L’id\u00e9e cl\u00e9 de l’exp\u00e9rimentation adaptative est que la division de l’\u00e9chantillon en groupes de traitement et de contr\u00f4le de taille \u00e9gale, comme le fait un ECR standard, n’est pas toujours la meilleure chose \u00e0 faire, une fois que nous en avons appris un peu plus sur les diff\u00e9rents groupes de traitement. Cette m\u00e9thode offre un grand potentiel d’am\u00e9lioration de la fa\u00e7on dont les exp\u00e9riences sont r\u00e9alis\u00e9es dans la pratique.<\/p>\n

Une caract\u00e9ristique int\u00e9ressante de nombreuses proc\u00e9dures adaptatives est qu’un plus grand nombre de participants b\u00e9n\u00e9ficient des meilleures options de traitement, ce qui facilite la conduite \u00e9thique des exp\u00e9riences en mati\u00e8re de d\u00e9veloppement et de recherche politique. En outre, le processus d’apprentissage est plus rapide et les \u00e9chantillons sont plus petits. En m\u00eame temps, l’utilisation d’un algorithme adaptatif pour l’apprentissage garantit que la d\u00e9cision politique qui en r\u00e9sulte est toujours reproductible et pleinement justifi\u00e9e sur le plan pratique.<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L’objectif de la recherche sur les politiques est souvent d’identifier quelle politique \u2013 parmi une s\u00e9rie d’options de conception ou de mise en \u0153uvre possibles \u2013 aura le plus grand impact sur le r\u00e9sultat en question. 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