Auparavant, ce blog regardait utiliser les prévisions climatiques pour allouer des fonds avant qu'une crise n'éclate, en prenant l'exemple d'un cyclone récent en Inde (Hudhud). Cependant, l'anticipation ne se limite pas aux situations de type « Hudhud » mais à un éventail plus large de situations humanitaires. Les progrès des techniques de prévision peuvent nous aider à nous améliorer dans ce domaine.
Dans l'éventail des typologies de crises humanitaires, les cyclones (comme Hudhud) sont l'exception plutôt que la règle. Les progrès de la modélisation météorologique signifient que les ONG peuvent recevoir des alertes trois ou même six jours avant que de grands cyclones ou tempêtes tropicales ne frappent, ce qui leur laisse le temps de se préparer. De la même manière, des modèles météorologiques avancés pour les sécheresses et, dans une moindre mesure, les inondations existent également. Cependant, de nombreuses autres crises auxquelles nous sommes confrontés, telles que les conflits, les déplacements, les épidémies (ou toute combinaison de ceux-ci avec des facteurs climatiques), sont désordonnées et ne bénéficient pas facilement de modèles scientifiques capables de prédire leur évolution attendue. Mais cela ne signifie pas qu'il n'est pas possible d'anticiper ces crises.
Malgré le manque de modèles scientifiques, nous, acteurs humanitaires, prévoyons ou faisons des prédictions sur la trajectoire des crises tout le temps.
Prendre des décisions d'allocation des ressources sur le cours anticipé d'une crise, plutôt que sur la situation réelle, est au cœur de notre façon de réagir. Premièrement, il est largement admis que la meilleure façon de répondre à une crise est de l'empêcher de se produire en premier lieu. Par exemple, le mois dernier, le Fonds de démarrage Comité d'allocations (un groupe de 12 directeurs humanitaires qui répondent aux demandes locales de fonds d'intervention rapide), alloué 125,000 XNUMX £ à la réponse au choléra dans le nord du Nigeria. Cette urgence peu connue a reçu des fonds non pas en raison de la charge de travail actuelle, mais en raison des avertissements lancés localement sur le potentiel de propagation du choléra dans le bassin du lac Tchad et les conséquences catastrophiques qui pourraient en découler. Dans cette situation, ce n'est pas un modèle scientifique sophistiqué incitant à une réponse anticipée, mais des avertissements locaux, combinés à des années d'expérience des réponses au choléra, qui ont convaincu le comité de ce besoin urgent.
Deuxièmement, la machine humanitaire est une bête lourde, et donc les décisions prises maintenant arriveront sur le terrain dans quelques jours au plus tôt, ou quelques mois au plus tard. Pour rester pertinentes, les décisions doivent être anticipées. Par exemple, dans une situation de déplacement massif causé par un conflit, les responsables de programme posent constamment des questions telles que : Où les gens déménageront-ils et pourquoi? Quelle est la probabilité que le volume actuel de mouvement continue/augmente/diminue ? Combien de temps prévoyons-nous qu'ils resteront ? Dans la balance, il y a des questions sur les moteurs qui ont forcé le mouvement en premier lieu, la sécurité dans les zones vers lesquelles ils ont été déplacés, l'accès aux ressources et de nombreux autres facteurs. Les réponses à ces questions prédictives ont un impact considérable sur la quantité et le type d'aide qui est apportée.
Ce qui est inquiétant, c'est que les études nous disent que les humains ne sont naturellement pas très doués pour prévoir !
Des études nous disent que les "experts" sur des sujets complexes tels que la géopolitique et l'économie se sont révélés très mauvais pour faire des prédictions, même dans leurs domaines de spécialité. Dans un projet célèbre, le professeur Philip Tetlock a recueilli plus de 27,500 18 prévisions d'experts sur des questions définies et a attendu de voir si elles étaient bonnes ou mauvaises. L'étude menée sur 2013 ans a conclu que "des chimpanzés lançant des fléchettes au hasard sur les résultats possibles auraient fait presque aussi bien que les experts" (Stevens XNUMX).
Les humanitaires s'en seraient-ils mieux sortis ?
Le professeur Tetlock croit toujours que les gens peuvent être de bons prévisionnistes, mais dans de bonnes conditions. Il existe maintenant tout un champ d'études sur le jugement d'expert, qui décrit certains des biais qui peuvent faire des gens de mauvais prévisionnistes, et les conditions qui peuvent favoriser de bonnes prévisions.
Comment être bon en prévision
Des initiatives de recherche telles que le Projet de bon jugement ont identifié plusieurs façons fondamentales d'améliorer notre capacité de prévision. Ce projet fonctionne comme une sorte de tournoi de prévision, avec des milliers de volontaires divers mis au défi de répondre à des questions charnues d'importance géostratégique (comme la Grèce fera-t-elle défaut, y aura-t-il une frappe militaire contre l'Iran, etc.). Les résultats ont été résumés dans un article récent de Tim Harford Comment voir dans le futur avec les recommandations suivantes :
- Formation de base sur les prévisions : The Good Judgment Project affirme que seulement 20 minutes de formation sur la façon de mettre une probabilité sur une prévision et sur la façon de corriger les biais bien connus peuvent aider les volontaires à améliorer considérablement leurs performances. Apparemment, « même les voyants géopolitiques expérimentés ont tendance à avoir une expertise dans un sujet, comme les économies européennes ou la politique étrangère chinoise, plutôt que de se former à la tâche de se prévoir ».
- Travail d'équipe : Le fait de rassembler de bons prévisionnistes dans des équipes capables de discuter et d'argumenter produit de meilleures prévisions.
- Approche ouverte d'esprit : les personnes qui cherchent sérieusement à prédire l'avenir (et qui ne promeuvent pas un programme ou une vision du monde spécifique) font de meilleurs prévisionnistes. Ces personnes cherchent activement à prouver qu'elles ont tort et ajusteront leurs prévisions sur la base de nouvelles informations
- Rétroaction : les prévisionnistes doivent être en mesure de conserver le score et d'améliorer leurs prévisions en fonction des erreurs passées
Donc, selon cette étude, il s'agit de « avoir les bons talents ou les bonnes tactiques » pour devenir vraiment bon dans ce domaine, les personnes qui les utilisent s'améliorent avec le temps pour dépasser de loin le hasard.
Qu'est-ce que cela signifie pour nous? Comme point de départ, cela suggère que l'analyste « expert », le responsable de la sécurité ou même le directeur national assis seul, examinant les informations et produisant des scénarios de stratégie n'est peut-être pas toujours le meilleur modèle. Les modèles réussis de planification stratégique ou d'allocation des ressources peuvent nous obliger à reconnaître plus consciemment le rôle de la prévision et de la prédiction dans nos processus, et à faire des efforts pour l'améliorer. Il s'agit notamment de travailler en équipe, de suivre nos succès et nos échecs et de mieux comprendre nos forces et nos angles morts. Apporter des ajustements mineurs au processus de cette manière pourrait potentiellement nous aider à mieux atteindre nos objectifs pour canaliser l'assistance là où et quand elle est le plus nécessaire.
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