1. CONTEXTE, JUSTIFICATION

 

Qu’il s’agisse du secteur de l’énergie, de la santé, de l’éducation de base, mais alors de la nutrition ou des infrastructures, force est de constater que nos gouvernements n’ont pas réussi a changé la donne. Le Monitoring Evaluation Accountability and Learning (MEAL) est alors perçue à partir de 2005, comme une stratégie devant permettre aux pays en développement, d’opérer des changements tangibles, durables, concertés et vérifiables dans ces différents domaines.  Il répond à la nécessité du pilotage de projets et programmes orienté vers l’impact. Toutefois, l’impulsion du MEAL tel que voulu dans le cadre de la gestion axée sur les résultats (GAR), nécessite la production d’évidences à partir des données probantes. Toutes choses devant permettre à l’ensemble des parties prenantes de démontrer les changements opérés dans le temps et d’analyser de façon transparente, les défis qui persistent pour en savoir donner de réponses adéquates.

2.    OBJECTIFS

L’objectif de cet atelier est de renforcer les compétences techniques des participant(e)s dans le domaine du MEAL en Data analysis, de sorte à leur permettre de s’appuyer sur le MEAL pour non seulement améliorer les performances de leurs projets et programmes, mais aussi de contribuer aux réflexions stratégiques des politiques publiques à travers l’utilisation de données. En particulier, cet atelier leur permettra aux participant(e)s d’être capables de :

• Concevoir une théorie de changement (TOC)
• Maîtriser les outils de la gestion axée sur le résultat (GAR)
• Élaborer et suivre les indicateurs de performance
• Mettre en place un système performant de Suivi, Évaluation, Redevabilité et – Apprentissage
• Élaborer les outils du suivi (Plan de Suivi et Tableau de Suivi des Indicateurs)
• Mettre en place un mécanisme de gestion des plaintes (MGP)
• Mettre en œuvre un mécanisme de redevabilité,
• Mettre en œuvre une stratégie d’apprentissage
• Produire les rapports narratif et financier au bailleur d’un projet
• Maîtriser les techniques de capitalisation d’expériences de sorte à réaliser l’apprentissage à l’issue des projets, programmes
• Mettre en place un système MEAL
• Concevoir un dispositif MEAL

Pour faciliter l’exploration et l’interprétation des données de masse nécessaire à l’analyse, il est indispensable de leur transférer aux participant(e)s, de solides compétences en Big data et en Data analysis, toutes choses visant à renforcer leurs compétences en statistiques, en mathématiques et en informatique. De ce fait, les consultants devront s’appuyer sur différents outils et méthodes statistiques pour un transfert de compétences efficace. Ainsi, à l’issue de cette intervention, les participant(e)s seront capables de :

• Renforcer leur connaissance des méthodes statistiques et des outils d’analyse de données.
• Accroître leurs capacités à manipuler de grandes bases de donné

 

3. METHODOLOGIE

Cette intervention repose sur une approche participative, pratique et interactive. Cet atelier associe des présentations sur PowerPoint combinées aux exercices pratiques courte permettant une application immédiate des différents modules dans un premier temps. Ces applications séquentielles seront suivies d’études de cas qui seront traités individuellement ou en groupe pour permettre aux participant(e)s de poser des questions et ainsi, favoriser le partage d’expériences entre l’ensemble des acteurs.

Par ailleurs, afin de se saisir de l’impact du transfert de compétences dans la phase active de l’atelier, les consultants croiseront le modèle du Kirkpatrick avec celui du Learning by doing. En effet, le Learning by doing est une méthode de formation consistant à « Apprendre en faisant ». Il constitue une méthode d’apprentissage expérientiel actif promu par John Dewey devant faciliter un transfert de compétences plus rapide. En ce qui concerne la méthode d’apprentissage promue par Donald Kirkpatrick, il importe de préciser qu’elle permet de contrôler les réactions des participant(e)s en ce qui concerne les principes, les démarches méthodologiques et les outils MEAL délivrés, de sorte à leur permettre de les appliquer immédiatement. Le croisement de ses deux méthodes, permettra aux consultants de détecter d’éventuelles ressources, faiblesses et de procéder à un accompagnement ciblé. Toute chose devant permettre de rendre efficace la formation. Cette stratégie est d’autant plus pertinente, étant donné la délivrance d’un ensemble d’outils comme Kobotoolbox, SPSS, Power BI.

Enfin, en plus des modules (au format pdf), toutes les séances seront enregistrées au format vidéo et partagées avec l’ensemble des participant(e)s. A l’issue de l’atelier, un réseau d’acteurs se retrouvant dans un groupe qui sera créé à cet effet, pourrait continuer à travailler ensemble grâce aux opportunités de recrutement de ressources humaines MEAL, ou d’appels à projets qui seront partagés pour l’ancrage du MEAL. Toutes choses visant à pérenniser le transfert de compétences qu’offre le cabinet.

4. PUBLIC CIBLE

Cet atelier est destiné entre autres, aux consultants MEAL, aux Managers MEAL, aux responsables MEAL et ceux en charge des projets et des programmes d’une manière générale. De façon spécifique, cet atelier se veut un cadre de renforcement des capacités des analystes de politiques publiques, des chercheurs, des gestionnaires de programmes et projets en charges des domaines multisectoriels compte tenu des urgences de tous ordres qui assaillent nos Etats. Il s’agit donc des coordonnateurs, chefs, charges de projets et programmes en charge donc de la santé, de la sécurité alimentaire et nutritionnelle, de l’agriculture, de l’éducation de base, des urgences humanitaires, de même que les élus locaux, les Présidents d’associations, les Agents des ONG et Associations. Par ailleurs, il importe de noter que cet atelier vise aussi toute personne désireuse de faire carrière dans le domaine du développement local et international, de même que dans le secteur des urgences humanitaires.  Il est également destiné aux économiste, à ceux opérant dans le domaine des sciences sociales, dans le Marketing (Etude de marché), en santé, en environnement, etc.

LES MODULES DE LA FORMATION

Dans le cadre de cet atelier, un ensemble de modules seront délivrés.

MODULE 01 : CONCEVOIR UNE THEORIE DU CHANGEMENT

• Conduire une analyse des parties prenantes puis identifier les acteurs du changement
• Conduire un diagnostic du problème puis identifier les pistes de solution
• Concevoir la chaîne de résultats
• Formuler les indicateurs
• Analyser des facteurs de risque
• Formuler les hypothèses
• Identifier les mesures de mitigation
• Application et étude de cas

5.2. MODULE 02 : CONCEVOIR UN SYSTEME MEAL

• Concevoir le cadre des résultats
• Préciser les rôles et les responsabilités des parties prenantes du système MEAL
• Elaborer le cadre logique sur la base du cadre de résultats conçu
• Identifier la complémentarité entre suivi & évaluation
• Concevoir un plan MEAL
• Concevoir le Tableau de suivi des indicateurs de performance (TSIP)
• Construire un calendrier de suivi-évaluation
• Elaborer un rapport d’évaluation d’impact
• Application et étude de cas

 

5.3. MODULE 03 : CONCEVOIR UN DISPOSITIF DE MEAL

 

• Identifier le but et la portée d’un système de suivi évaluation
• Exploiter la matrice du cadre logique
• Concevoir les tableaux de bord
• Concevoir de fiches de suivi
• Concevoir le flux des données
• Maîtriser les techniques de rapportage
• Décrire le processus de suivi-évaluation
• Maîtriser les méthodes de collecte et responsabilité
• Contrôler la qualité des données.
• Concevoir un mécanisme de prise en compte des feedbacks et plaintes (MGP)
• Concevoir le registre de risques et problèmes
• Concevoir une stratégie de capitalisation
• Conception du tableau planification des activités de suivi-évaluation
• Application et étude de cas

 

5.4. MODULE 04 : ASSURER LA REDEVABILITE ET L’APPRENTISSAGE

• Analyser des besoins d’information des acteurs du système MEAL
• Mettre en place un système de gestion des feed-back et plaintes (MGP)
• Maîtriser les techniques de capitalisation d’expérience
• Élaborer une stratégie d’apprentissage en s’appuyant sur le rapport de capitalisation
• Application et étude de cas

 

5.5. MODULE 05 : REPORTING D’UN PROJET

• Rédiger un rapport narratif interne
• Rédiger un rapport de suivi-évaluation
• Rédiger un rapport financier
• Application et étude de cas

MODULE 6 : collecte de données avec à KoboToolbox

 

Introduction Présentation Générale de l’Outil :

• Introduction à KoboToolbox : son origine, ses applications dans les secteurs humanitaire, développement, et santé.
• Cas d’usage : Aperçu des projets réussis utilisant KoboToolbox pour illustrer son impact et son utilité.
• Prise en Main de l’Interface :
• Navigation dans KoboToolbox : Familiarisation avec les différentes sections (projets, formulaires, données).
• Paramètres et configurations de base : Créer un compte, configurer les préférences.

2. Création de Formulaires

• Utilisation du Formulaires :
• Création de Formulaires : Comment démarrer un formulaire, ajout de questions de types variés (texte, choix multiples, date, etc.).
• Configuration des paramètres de question : Validation des réponses, définir des valeurs par défaut, mettre en place des indices et des messages d’erreur.
• Logique Conditionnelle et Paramètres Avancés :
• Logique Conditionnelle : Mise en place d’affichages conditionnels basés sur les réponses des participants.
• Groupes Répétitifs : Utiliser les groupes répétitifs pour collecter des données sur plusieurs entités (ex. membres de ménage).
• Calculs Automatiques : Configuration de calculs basés sur les réponses données (ex. calcul d’âges, de scores).
• Test et Débogage des Formulaires :
• Test en Temps Réel : Simuler la collecte pour vérifier le fonctionnement des formulaires.
• Résolution d’erreurs : Identifier et corriger les erreurs courantes, gestion des versions des formulaires.

3. Collecte de Données

• Introduction aux Applications de Collecte :
• KoboCollect : Comparaison des deux outils, installation et configuration.
• Collecte de Données sur le Terrain :
• Collecte Hors Ligne : Utilisation de KoboCollect dans des zones à faible connectivité, synchronisation des données une fois la connexion rétablie.
• Incorporation de Médias et Géolocalisation :
• Intégrer des Photos, Vidéos et Audios : Capturer des preuves visuelles/audio directement dans le formulaire.
• Géolocalisation : Capturer des coordonnées GPS, création de cartes de collecte de données.

4. Gestion et Analyse des Données

• Gestion des Données Collectées :
• Visualisation des Données : Utiliser l’interface de KoboToolbox pour visualiser les données sous forme de tableaux et graphiques simples.
• Nettoyage des Données : Techniques pour filtrer et corriger les données erronées ou manquantes.
• Exportation des Données :
• Exportation des Données : Formats disponibles (CSV, Excel, etc.), préparation des données pour l’analyse.
• Exportation vers des Outils d’Analyse Avancés : Comment exporter les données vers des outils comme Power BI, Tableau, ou SPSS pour des analyses approfondies.

5. Administration et Gestion de Projets

• Gestion des Utilisateurs et des Permissions :
• Rôles et Permissions : Définir les accès pour différents utilisateurs, gestion collaborative des projets.
• Suivi des Activités : Suivi des contributions de chaque utilisateur, gestion des conflits.
• Sécurité et Confidentialité des Données :
• Meilleures Pratiques de Sécurité : Chiffrement des données, sauvegarde régulière.
• Conformité aux Réglementations : normes  et meilleures pratiques pour la protection des données sensibles.
• Gestion des Projets et Backup :
• Sauvegarde et Récupération : Comment effectuer des sauvegardes manuelles et automatiques des données et des projets.
• Gestion des Versions : Gérer les mises à jour des formulaires sans perdre les données collectées précédemment.

6. Études de Cas et Exercices Pratiques

• Application des Connaissances :
• Projet Pratique : Les participants créent et déploient un projet complet de collecte de données, du formulaire à l’analyse.
• Études de Cas Sectorielles :
• Analyse de Cas Réels : Dissection de projets réels, discussion sur les défis rencontrés et les solutions apportées.
• Résolution de Problèmes :
• Scénarios Pratiques : Ateliers interactifs sur la résolution des défis courants dans l’utilisation de KoboToolbox.

 

Module 7 : Traitement et analyse de données avec le logiciel SPSS

• Introduction à SPSS
• Préparation des Données
• Statistiques Descriptives
• Tests de Normalité
• Régression
• Visualisation et Rapports
• Création de graphiques avancés
• Personnalisation des tableaux et graphiques
• Exportation des résultats et rapports
• Études de Cas et Applications Pratiques

 

Module 8 : power BI

Introduction

• Installation de Power BI Desktop
• Informations concernant les bases de données
• Avant de commencer la formation

 

1 : Transformer et nettoyer vos données à l’aide de Microsoft Power Query : partie

• Introduction à Microsoft Power Query
• Mes premières transformations de données
• Remplir des cellules vides
• Pivoter des colonnes
• Séparer des données de mes colonnes
• Combiner des colonnes à l’aide de conditions
• La suppression rapide de colonnes
• Combiner des bases de données
• Ordonner des dates
• Trouver l’année de naissance
• Classification des âges par groupe

 2 : Transformer et nettoyer vos données à l’aide de Microsoft Power Query : partie

• La séparation de données contenant des virgules
• Nouvelle source versus entrer des données
• Combiner plusieurs fichiers Excel
• Contrôler la qualité de mes données
• Changer la source des données
• Créer des colonnes à l’aide d’une suite logique
• Les colonnes conditionnelles versus la fonction de remplacement des valeurs
• Utiliser la référence versus la duplication d’une base de données
• Importation d’une base Excel sur SQL Server puis Power BI
• Déterminer la provenance des données
• Un exemple de web scraping (importation de données depuis un site internet)

 

3: Le langage DAX dans Microsoft Power BI : première partie

• Introduction et définition DAX
• Mesures versus colonnes calculées
• Le contexte de filtre dans DAX : première partie
• Le contexte de filtre dans DAX : deuxième partie
• La fonction Calculate : première partie
• La fonction Calculate : deuxième partie
• La fonction SUM et SUMX
• La fonction Sameperiodlastyear dans DAX

 

: Le langage DAX dans Microsoft Power BI : seconde partie

Les fonctions « time intelligence » : première partie

Les fonctions « time intelligence » : deuxième partie

La fonction Previousmonth

La fonction RANKX : première partie

La fonction RANKX : deuxième partie

La fonction Keepfilters

La fonction Summarize

Les variables dans DAX

La fonction Selectedvalue : première partie

La fonction Selectedvalue : deuxième partie

Les moyennes mobiles dans DAX

La fonction AVERAGE et AVERAGEX

 

5 : La création de visuels dans Microsoft Power BI Desktop

• La création de visuels dans Microsoft Power BI Desktop
• Construction d’un premier visuel dans Power BI
• Mon premier tableau dans Power BI
• Les différences entre tables et matrices
• Quelques modifications sur un visuel de type Matrice : Partie 1
• modifications sur un visuel de type Matrice : Partie 2
• Quelques modifications sur un visuel de type Matrice : Partie 3
• Mise en forme conditionnelle dans Power BI : partie 1
• Mise en forme conditionnelle dans Power BI : partie 2

 

6 : La création de visuels complexes dans Power BI Desktop

• Mon Histogramme complexe sur Power BI : Partie 1
• Mon Histogramme complexe sur Power BI : Partie 2
• Mon Histogramme complexe sur Power BI : Partie 3
• Mon graphique en courbe sur Power BI
• La création d’un visuel « vignette »
• Le visuel carte du monde sur Power BI : paramètre
• Le visuel carte du monde sur Power BI
• le visuel « jauge » sur Power BI
• Segmentation de mes visuels dans Power BI
• Quelques éléments supplémentaires sur les visuels dans Power BI
• Aide pour choisir son type de visuel
• Le marché des visuels dans Microsoft Power BI

 

 7 : Introduction à Microsoft Power BI Service

• Informations concernant les bases de données et les vidéos
• Introduction à Microsoft Power BI Service
• Les tarifs des différentes versions
• La création d’un compte Microsoft Power BI Service
• La publication de votre premier rapport dans le service de Power BI
• Les premières fonctionnalités dans Power BI Service
• La création d’un tableau de bord
• La planification d’une actualisation dans Microsoft Power BI Service
• Actualisation d’un fichier Excel dans Microsoft Power BI Service
• Les droits des utilisateurs et la sécurité dans Microsoft Power BI Service
• Partager un rapport dans Microsoft Power BI Service
• Importer un rapport sur un site WordPress
• Création d’un rapport Powerpoint dans Microsoft Power BI Service
• Ajouter des restrictions dans vos rapports
• Le concept de Dataset dans Microsoft Power BI Service
• Le concept de Dataflux dans Microsoft Power BI Service partie 1
• Le concept de Dataflux dans Microsoft Power BI Service partie 2
• La création d’une application dans Microsoft Power BI Service
• Automatiser le partage à l’aide de la création d’une newsletter
• Les différents rôles dans un espace de travail