N'importe quel soit le projet que nous envisageons, on fait toujours une évaluation a priori, formelle ou informelle, consciente ou inconsciente, objective ou subjective, quantitative ou qualitative, pour décider s'il nous convienne ou pas; et si on le met en œuvre, il est bien probable qu'on fasse aussi une évaluation a posteriori pour analyser si l'expérience a été satisfaisante. En conséquence, il est bien important de connaître les méthodes disponibles pour faire ces évaluations et leur niveau d'adéquation en fonction de la complexité de chaque cas.

1.Complexité du projet

On peut penser qu'un projet est simple s'il est envisagé pour une seule personne ou une organisation assez stable, avec des objectifs très clairs et une stratégie simple pour les atteindre, et qui ne soit pas significativement affecté par des variables étranges.

Les projets compliqués montrent une diversité d'éléments (personnes, organisations, stratégies, scénarios) qui doivent marcher ensemble pour atteindre les objectifs ; donc, il faut en avoir une forte coordination.

En fin, on peut traiter avec des projets complexes, qui présentent des phénomènes d'émergence des propriétés contre-intuitives et nom prévisibles, qu'on peut représenter par des systèmes dynamiques de relations nom linéaires entre ses variables, capables d'auto organisation (Mainzer, 1994). Sa multi causalité, le possible retard entre les causes et ses effets et la présence de récursivités positives et négatives qui les caractérisent (Uphoff, 1992) font que l'utilisation de la modélisation mathématique traditionnelle et les approches uni disciplinaires ne soient pas utiles à cause de sa réduction simplificatrice. Dans ces cas, l'évaluation devient un peu un art où l'expérience et l'intuition occupent une place importante à côté des processus analytiques qui essayent spécifiquement de prendre en compte la complexité (Cardozo, 2011a).

2.L'evaluation a priori

Cette évaluation compare les avantages et les désavantages futurs d'un projet ; donc, il est seulement possible de faire des prévisions probables, chargées des incertitudes. Ce processus qui conduit à la prise de décision peut s'expliquer en fonction de différentes idées à propos de la rationalité humaine et organisationnelle que se traduit en une diversité d'approches : 1) l'optimisation fondée dans une pleine rationalité ; 2) la rationalité limitée avec ses routines et procédures organisationnels standardisés ; 3) l'incrémentalisme , 4) celui qui prend en compte les éléments nom rationnels , et 5) les combinaisons des différents approches .

Le premier peut évaluer des projets simples avec les techniques des théories des décisions, la théorie des jeux, la programmation linéaire, la théorie des queues, le coût/ avantage, le coût/bénéfice, public choice, etc. Ses mesures quantitatives peuvent considérer les variables physiques (espace-temps) et économiques (prix, coûts, gains) comme il est possible aux cas du transport ou de l'aménagement des territoires, mais elles laissent de côté la partie émotive et sociale du comportement humaine (Laflamme, 1995) : les émotions qu'affectent le calcul des probabilités, la valeur des résultats possibles et l'ordre de préférences du décideur or la combinaison de motifs que poussent la conduite humaine (argent, prestige, pouvoir, solidarité, confiance, etc.). Tout cela peut faire que la décision prise s'éloigne de celle qu'on attendrait comme résultat du modèle rationnel strict.

Quand les variables sociales, culturelles, politiques ou émotives entrent en scène, la quantification devient plus difficile et l'évaluation du projet plus compliquée ; donc on utilise l'analyse multi critère, l'analyse de faisabilité ou des approches qualitatifs qui permettent de prendre en compte la pression des groups d'intérêt, les processus de négociation, la relation entre les acteurs sociaux et gouvernementaux, etc. Dans ces cas, les méthodes quantitatives peuvent faire une contribution à l'étude, mais seulement si on n'oublie pas toutes les suppositions qui ont au fond et, conséquemment, leurs limites.

Mais l'évaluation des projets complexes ne peut pas réussir pour ce chenin, elle a besoin de certain mathématiques spécifiques (réseaux, équations différentielles ou en différences) pour étudier la variabilité et l'évolution des systèmes qui se trouvent loin de l'équilibre (au bord du chaos) et qui mettent l'accent dans les relations entre ses éléments (au lieu des éléments eux-mêmes). Malheureusement, les sciences de la complexité n'ont pas explicité, nom plus, ses idées à propos de la nature humaine, mais elles ont arrivé à augmenter la valeur descriptive, explicative et, en partie, prédictive des modèles qu'elles ont créés pour mieux appréhender la réalité. Cette capacité limitée de prévision invalide l'utilisation des évaluations a priori traditionnelles dans ces cas.

3.L'évaluation a posteriori

Cette évaluation prétend vérifier si le projet a été capable d'obtenir des effets désirables. Malgré que cet étude s'appuie sur des données et des opinions à propos de ce qui est déjà arrivé (nom pas sur des prévisions, comme dans le cas antérieur), il est très difficile d'identifier et de mesurer avec certitude quel est la part du changement observé qui peut être considérer l'impact du projet. Cependant, ces évaluations sont souvent réalisées avec les procédures standardisés propres des budgets ou plans de travail, qui seulement peuvent être utile aux projets simples.

Dans les cas compliqués, les études expérimentales sont recommandées pour offrir des évidences sur les relations cause-effets (analyse attributif), en séparant ceux qui ont été provoqués par des variables étranges.

Aucune de ces techniques n'analysent les aspects émotifs qui expliquent la motivation des individus, leur changement de comportement ou les processus de conflit et de négociation (Cardozo, 2011b).

Récemment, les évaluateurs ont commencé à se questionner sur la façon d'évaluer les projets complexes (Patton, 2002). Mayne (2011), au Canadá, propose l'analyse contributif qui permet d'identifier, expliquer et argumenter qualitativement le niveau de contribution estimé du projet dans l'ensemble des effets observés. Il s'agit d'une évaluation appuyée dans la théorie plutôt que sur l'évidence, qui renonce à une mesure positivement rigoureuse pour avoir une autre plus faisable et explicative (Cardozo, 2011a).

Conclusion

L'évaluation traditionnelle des projets s'appuie sur une statistique qui ne peut que vérifier des relations d'association entre variables (nom pas des causalités) et sur des mathématiques où les représentations linéaires simplifiées ne permettent pas de travailler dans les situations complexes. On a besoin d'une « vrais révolution culturelle » qui vise vers les études inter disciplinaires de la complexité comme une nouvelle forme de penser et résoudre des problèmes, spécialement à l'évaluation de projets sociaux.

Bibliografía

- Cardozo, M., 2011b. “Las ciencias sociales y la complejidad”, Revista Argumentos No. 67, UAM-X.
- ---------------, 2013. “Políticas públicas: los debates de su análisis y evaluación”, Revista Andamios No. 21, UACM.
- Forss, K., M. Marra and R. Schwartz, editors (2011), Evaluating the complex. Atribution, contribution and beyond, Comparative Policy Evaluation, Vol. 18, New Brunswick (USA) and London (UK): Transaction Publishers.
- Laflamme, S., 1995. Communication et émotion. Essai de microsociologie relationnelle, París : L'Harmattan.
.- ----------------, 2006. Suites sociologiques, Sudbury: Prise de Parole.
- Mainzer, F, 1994. Thinking in complexity: The complex dynamics of matter, mind and mankind, Berlín: Springer Verlag.
- Mayne, J. (2011), “Contribution analysis: addressing cause and effect”, en Forr, Marra y Schwartz, eds.
- Patton, M. Q., 2002. Qualitative research and evaluation methods. Londres: Sage.
- Uphoff, N.,1992. Learning from Gal Oya. Possibilities for participatory development and post-Newtonian social science. Ithaca, NY: Cornell University Press.