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Expérience, science et lutte contre la pauvreté

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Esther Duflo

Expérience, science et lutte contre la pauvreté

Leçon inaugurale prononcée le jeudi 8 janvier 2009

Esther Duflo

Note de l’éditeur

La chaire internationale Savoirs contre pauvreté reçoit le soutien de l'Agence française de développement (AFD).

Certaines références de l’édition originale ont été complétées à l’occasion de cette réédition numérique (ajout de l’édition française lorsque celle-ci est parue entre-temps).

Texte intégral

1Monsieur l’Administrateur,
Chers collègues,
Chers amis,

  • 1 Selon les estimations de la Banque mondiale, voir Martin Ravallion et Shahua Chen, « The developing (...)
  • 2 OMS et Unicef, « Global immunization data », Genève, World Health Organization, 2008: http://www.wh (...)
  • 3 « Annual Status of Education Report » (ASER), Pratham, 2008.

2En 2005, 1,4 milliard de personnes vivaient avec moins d’un dollar par jour1 ; chaque année, au moins 27 millions d’enfants ne reçoivent pas les vaccinations essentielles2, 536 000 femmes meurent en couches, et plus de 6,5 millions d’enfants meurent avant leur premier anniversaire ; plus de la moitié des enfants scolarisés en Inde sont incapables de lire un texte d’un paragraphe3.

3Devant l’ampleur, la complexité et le choc provoqué par de telles situations, il est tentant, soit de baisser les bras, soit de proposer des solutions radicales, de promettre la fin de la pauvreté. Avec cette chaire Savoirs contre pauvreté, je voudrais vous proposer une troisième voie, ambitieuse mais consciente de ses limites. Nous ne détenons pas la clé de la fin de la pauvreté. Mais il est possible de lutter mieux contre les maux qu’elle engendre. Le savoir a sa place dans cet effort : il doit nous aider à proposer des solutions et à en évaluer la pertinence.

4Je vais m’attacher à montrer le rôle possible de l’économie dans la lutte contre la pauvreté, en présentant la méthode expérimentale en économie du développement. Cette approche privilégie l’expérimentation créative : elle part du principe qu’il est possible d’améliorer la politique économique et sociale en essayant de nouvelles approches et en tirant les leçons de leurs succès et de leurs échecs. Les politiques de lutte contre la pauvreté sont évaluées avec la rigueur des essais cliniques. Idées nouvelles et solutions anciennes sont évaluées sur le terrain, ce qui permet d’identifier les politiques efficaces et celles qui ne le sont pas. Ce faisant, nous améliorons notre compréhension des processus fondamentaux qui sont à l’origine de la persistance de la pauvreté. Science et lutte contre la pauvreté se renforcent ainsi mutuellement.

1. Éradiquer la pauvreté

  • 4 Jeffrey Sachs, The End of Poverty: Economic Possibilities for Our Time, New York, Penguin Press, 20 (...)

5Le discours sur le développement tend parfois à la caricature. Ainsi, pour certains, comme Jeffrey Sachs, directeur de l’Institut de la Terre à l’université de Columbia et conseiller spécial des Nations unies, auteur d’un livre intitulé La Fin de la pauvreté4, la pauvreté pourrait être éliminée d’ici vingt ans si les pays riches se mettaient d’accord pour investir suffisamment d’argent pour aider les pays pauvres (en particulier si l’aide extérieure passait en volume annuel de 65 milliards de dollars en 2002 à 195 milliards en 2015). En effet, selon lui, les pays pauvres sont dans une « trappe de pauvreté », due notamment au climat, à un handicap géographique et aux maladies. Des actions ciblées (subvention sur les engrais, microcrédit, moustiquaires, gratuité de l’école, etc.) leur permettraient de sortir de cette trappe.

  • 5 William Easterly, The White Man’s Burden. Why the West’s Effort to Aid the Rest Have Done so Much I (...)

6Pour d’autres, comme William Easterly, qui s’oppose à Jeff Sachs depuis l’autre extrémité de New York, de New York University, l’aide économique ne peut résoudre le problème. Bien au contraire, les effets délétères de celle-ci (la corruption, le détournement des priorités de l’État, etc.) surpassent de loin ses effets positifs. Dans son livre, Le Fardeau de l’homme blanc5, William Easterly dénonce l’industrie de l’aide au développement, un gigantesque échec qui ne doit sa survie qu’aux intérêts de son lobby. Mais William Easterly, s’il est pessimiste sur les capacités de l’aide, est au fond un optimiste. Lui aussi pense que la pauvreté peut être éliminée, grâce à une croissance économique soutenue : la Chine et l’Inde ont apporté beaucoup plus à leurs populations grâce à plusieurs années de croissance rapide que l’aide au développement. William Easterly observe avec justesse qu’il est difficile de percer le secret de la croissance économique. L’Inde, aujourd’hui portée aux nues, était la lanterne rouge des années 1980. Le Brésil a parcouru le chemin inverse. De manière générale, les taux de croissance varient fortement d’une période à l’autre. Mais il propose néanmoins une solution au problème : la liberté, la démocratie et le marché. S’appuyant sur Hayek et Friedman, il explique que le libre jeu des forces du marché et de la compétition permet l’émergence des réponses les plus adaptées, assurant la prospérité de tous dans le long terme. Toute tentative pour forcer ce processus ne risque que de le faire dérailler.

  • 6 Bjørn Lomborg, How to Spend $50 Billion to Make the World a Better Place, Cambridge, Cambridge Univ (...)
  • 7 Paul Collier, The Bottom Billion: Why the Poorest Countries are Failing and What Can Be Done About (...)

7Jeffrey Sachs et William Easterly ne sont pas les seuls à avoir découvert le secret de la fin de la pauvreté. Le « consensus (autoproclamé) de Copenhague », animé par Bjørn Lomborg, s’est attribué la tâche d’évaluer les solutions aux problèmes du monde : la version grand public du rapport se targue de déterminer « Comment dépenser 50 milliards pour un monde meilleur6 ». Paul Collier, un économiste de l’université d’Oxford, propose dans son livre Le Milliard d’en bas une série de recommandations précises, incluant l’usage combiné de la force et d’une aide humanitaire plus ou moins imposée dans les États en faillite7.

8Ces experts se partagent l’espace public et s’opposent fréquemment les uns aux autres avec passion. Néanmoins, ils ont beaucoup en commun. D’abord, ils revendiquent une légitimité scientifique. Ainsi, pour évaluer les différentes manières de dépenser 50 milliards, Bjørn Lomborg a fait venir à Copenhague plusieurs économistes, dont cinq prix Nobel. Ensuite, leurs arguments s’appuient sur des analyses statistiques, souvent fondées sur des comparaisons entre pays. Enfin, leurs solutions n’admettent ni la complexité, ni le doute.

9Cette tendance à la polarisation du discours des sciences humaines à l’attention du grand public n’est pas surprenante. Le discours politique n’admet pas la nuance. Pour survivre dans l’espace public, un discours sur un problème chargé d’émotion comme la pauvreté se doit de proposer un plan d’action et une ligne claire. Mais, parce qu’il s’agit d’un discours sur des problèmes dont le public des pays riches n’a pas l’expérience directe, il se doit d’apparaître aussi comme un discours légitime d’experts. L’attente d’un discours « scientifique » et « rationnel », mais univoque (et de préférence polémique) est donc forte.

10Mais polariser et simplifier le discours scientifique est dommageable. Ignorer la complexité conduit à un appauvrissement du travail de recherche. On pourrait répondre que la communauté scientifique commettrait une erreur grave en ne s’attaquant pas de front aux grandes questions, sous prétexte qu’on ne peut y apporter une réponse parfaite. Il est aussi souvent admis que lorsque le problème est de taille, les solutions doivent l’être aussi : « Aux grands maux, les grands remèdes. » Et il est plus important de proposer de grands remèdes plausibles que de s’attacher à démontrer en détail et de manière irréfutable la validité d’un argument.

  • 8 William Easterly, Ross Levine et David Roodman, « New data, new doubts: a comment on Burnside and D (...)
  • 9 Craig Burnside et David Dollar, « Aid, policies, and growth », American Economic Review, vol. 90, n(...)
  • 10 John Gallup et Jeffrey Sachs, « The economic burden of malaria », American Journal of Tropical Medi (...)
  • 11 Daron Acemoglu et Simon Johnson, « Disease and development: the effect of life expectancy on econom (...)

11Pour identifier ces grands remèdes, les travaux de ces experts utilisent tous la même base de données qui rassemble, pour un grand nombre de pays, des informations sur le PIB, la population, le niveau d’éducation et bien d’autres variables, allant des institutions aux guerres civiles en passant par la latitude et l’incidence du paludisme. À partir de ces données, ils tentent d’estimer un modèle statistique permettant d’expliquer le niveau de richesse ou la croissance d’un pays. Ainsi, William Easterly montre que les pays qui reçoivent plus d’aide ne croissent pas plus rapidement8. Il contredit un article précédent de Craig Burnside et David Dollar – deux économistes de la Banque mondiale – qui montrait au contraire que l’aide était associée à une croissance forte dans les pays où les institutions sont solides9. Jeffrey Sachs trouve que les pays où l’incidence du paludisme est forte croissent plus lentement10. Daron Acemoglu et Simon Johnson leur objectent que les pays qui ont connu la plus forte croissance de l’espérance de vie en raison des avancées scientifiques intervenues après la Seconde Guerre mondiale n’en sont pas devenus plus riches pour autant11.

  • 12 Daron Acemoglu, Simon Johnson, et James Robinson, « The colonial origins of comparative development (...)

12D’où viennent ces contradictions ? Du fait qu’il n’est tout simplement pas possible d’isoler les mécanismes profonds de la croissance économique avec, comme seul guide, les expériences de croissance d’une centaine de pays. Toute variable peut être cause ou effet, ou bien pourrait être expliquée par une troisième variable corrélée aux deux autres. Par exemple, les pays souffrant du paludisme sont en moyenne plus pauvres. Mais les gouvernements impuissants à contrôler le paludisme sont peut-être tout aussi incapables d’offrir à leurs citoyens d’autres services de base : la corrélation entre les deux est donc peut-être due à ces institutions, non au paludisme lui-même. Or ces institutions fonctionnent peut-être mal parce que les pays sont pauvres. C’est donc la pauvreté qui serait responsable du dysfonctionnement des institutions, et non le contraire. Cherchons dans l’histoire des raisons pour les quelles certains pays ont de meilleures institutions. Daron Acemoglu, Simon Johnson et James Robinson montrent que les pays où les premiers colons sont morts en plus grand nombre (comme au Congo) sont devenus des colonies d’extraction qui, encore aujourd’hui, ont des institutions déficientes et sont plus pauvres12. Mais c’est précisément le paludisme qui a tué un grand nombre de ces premiers colons. Sommes-nous revenus au point de départ ?

  • 13 Xavier Sala-i-Martin, « I just ran two million regressions », American Economic Review, vol. 87, no(...)
  • 14 William Easterly, « Trust the development experts – all seven billion of them », Financial Times, 2 (...)

13Il faut bien se rendre à l’évidence. Même avec « deux millions de régressions » (selon le titre d’un article classique de Xavier Sala-i-Martin13), nous n’arriverons pas à percer le secret de la croissance à partir d’une base de données sur l’expérience passée d’une centaine de pays. Dès lors, même si l’on était convaincu que la croissance économique était la clé pour éradiquer la pauvreté, en chercher les secrets dans l’expérience passée ne serait pas une approche fructueuse. Faut-il donc baisser les bras, s’en remettre à la prescription de William Easterly, et laisser au marché le soin de mobiliser « sept milliards d’experts » pour trouver la recette qui leur convient14 ?

  • 15 Amartya Sen, Development As Freedom, New York, Knopf, 1999 ; Un nouveau modèle économique : dévelop (...)

14Non. Car, en se concentrant sur le problème trop général de l’éradication de la pauvreté, nous avons perdu de vue la question fondamentale, celle qui motive pourtant tous ces chercheurs : comment rendre supportable la vie du milliard de personnes qui vivent aujourd’hui avec moins d’un dollar par jour ? Si les chercheurs renoncent à la tentation de chercher la pierre philosophale et se concentrent sur des objectifs plus modestes, comment les sciences humaines (et en particulier, l’économie) peuvent-elles guider la politique économique de lutte contre la pauvreté, entendue au sens large (selon la définition d’Amartya Sen : une privation des capacités élémentaires, de la liberté de développer ses talents, de l’éducation, de la santé)15 ?

15Je propose dans mes travaux la réponse suivante. Les sciences sociales peuvent accompagner la politique sociale dans un processus d’expérimentation créatrice. Nous avons vu que la lutte contre la pauvreté dans les pays en développement n’est pas exempte de la tentation de la recherche de l’absolu : les effets d’annonce, les ambitions démesurées, l’impossibilité d’admettre l’échec sont autant de freins à l’innovation sociale. Le président Roosevelt, en prise avec la crise économique en 1932, exprimait ainsi la nécessité de sortir de ce modèle :

  • 16 « La nation a besoin et, si je ne me trompe pas sur son état d’esprit, elle exige qu’on expérimente (...)

The country needs and, unless I mistake its temper, the country demands, bold, persistent, experimentation. It is common sense to take a method and try it: if it fails, admit it frankly and try another. But above all, try something16.

16La lutte contre la pauvreté est une réponse à une crise permanente. Elle a besoin d’expérimentation, dans les deux acceptions du terme : il faut essayer sans relâche de nouvelles approches ; mais il faut également se donner la chance de reconnaître ses erreurs et d’en apprendre quelque chose. Pour cela, l’expérimentation doit être rigoureuse et scientifique.

17Les économistes peuvent apporter une contribution à ce processus d’expérimentation créative, à ces deux niveaux. Leurs connaissances techniques sur certains sujets peuvent leur permettre de proposer ou d’identifier des solutions nouvelles à des problèmes concrets, qui peuvent être expérimentées. En tant que scientifiques, ils sont aussi capables de guider le processus d’expérience scientifique. Nous allons maintenant décrire ces deux rôles plus en détail.

2. L’économiste et le plombier : pour une économie modestement normative

18Je crois profondément que les économistes peuvent contribuer à l’innovation sociale.

19Il y a pourtant une tradition purement positiviste en économie, associée à l’école de Chicago. Dans cette tradition, l’économiste doit se contenter d’observer les comportements des acteurs et en déduire les lois de l’économie. Il ne doit pas adopter une attitude normative, c’est-à-dire suggérer aux acteurs comment améliorer leurs stratégies.

20De même qu’un joueur de billard n’a pas besoin d’un physicien pour lui dire ce qu’il doit faire pour mettre la bille dans le trou, de même l’agent économique prend ses décisions de manière optimale, alors qu’il serait incapable de résoudre le problème d’optimisation mathématique que l’économiste écrit pour les analyser. Si un physicien conseillait un joueur de billard (ou, pire, le remplaçait), le résultat serait probablement désastreux. De même, si un économiste essayait de guider un agent pour prendre une décision économique, il le ferait sans doute moins bien que l’agent lui-même. Le principe est exprimé dans cette boutade bien connue : « Il n’y a pas de billet de banque sur les trottoirs. » Si l’agent pouvait faire mieux en se comportant différemment, il aurait déjà changé. Dans cette vision du monde, tout va pour le mieux dans le meilleur des mondes possibles, même s’il se trouve que le meilleur des mondes possibles n’est pas si formidable que cela.

  • 17 Theodore Schultz, Transforming Traditional Agriculture, New Haven (Conn.), Yale University Press, 1 (...)

21En économie du développement, cette vision a été articulée dans les années 1960 par Theodore Schultz. Reprenant les travaux empiriques de Sol Tax sur des paysans du Guatemala, Theodore Schultz montre que ces paysans sont « pauvres mais efficaces17 ». Autrement dit, ils utilisent au mieux les maigres ressources qu’ils ont à leur disposition. Nous n’avons rien à leur apprendre.

  • 18 Abhijit Banerjee, « Against a purely positive interpretation of game theoretic results », document (...)

22Abhijit Banerjee montre que cet argument en faveur d’une économie purement positiviste repose sur une image trompeuse de la nature de la décision économique et de la position de l’économiste vis-à-vis des agents18. L’erreur, selon lui, est de voir l’économiste comme un scientifique, et la décision des agents économiques comme celle d’un joueur de billard. En réalité, les décisions économiques que nous prenons tous les jours se rapprochent plus du travail d’un artisan que de celui d’un artiste. Elles peuvent être améliorées par l’expérience et par de bonnes connaissances techniques. De même qu’un artisan peut bénéficier des conseils d’un spécialiste, de même l’agent économique pourrait parfois avoir besoin de recourir à des experts.

23Ainsi, choisir quel type de semence ou quelle quantité d’engrais utiliser étant donné leur coût, l’incertitude climatique, et l’accès aux semences et au crédit demande jugement et expérience. L’exemple de l’usage des engrais est intéressant, parce qu’il correspond à une ligne de fracture dans les politiques publiques. Subventionner l’utilisation des engrais est fréquent dans de nombreux pays en développement ; il s’agit également d’une des pierres angulaires de la stratégie de Jeffrey Sachs pour éradiquer la pauvreté. Mais pour l’école de Chicago, subventionner les engrais n’a pas de sens : si les engrais ne sont pas rentables compte tenu de leur coût de fabrication, encourager leur utilisation en réduisant leur prix ne peut qu’encourager les abus ; ce qui n’est bon ni pour l’économie, ni pour l’environnement. Jusqu’au début des années 2000, les institutions internationales avaient plutôt tendance à suivre les prescriptions de l’école de Chicago. Mais l’expérience positive du Malawi, qui a réintroduit les subventions en faveur des engrais après plusieurs années de récoltes catastrophiques, a entraîné leur retour en grâce, et le débat fait rage.

  • 19 Andrew Foster et Mark Rosenzweig, « Learning by doing and learning from others: human capital and t (...)

24Le raisonnement de l’école de Chicago, selon lequel les paysans utiliseraient déjà les engrais si ceux-ci étaient rentables, suppose, pour être exact, que les paysans connaissent parfaitement les effets des engrais. Mais ils manquent de temps et d’occasions pour expérimenter. Pour un paysan, chaque saison est vitale. S’il est plus ou moins assuré d’un revenu minimum en utilisant les méthodes qui lui sont familières, il n’est pas évident qu’il soit prêt à essayer une nouvelle technique, même potentiellement plus productive, s’il y a un risque qu’elle ne convienne pas à son champ. Certes, il peut toujours se reposer sur l’expérience de ses voisins, et de nombreux travaux montrent que cela se produit effectivement. Mais si chacun attend que ses voisins innovent pour les suivre, le risque que personne n’innove est important. Ainsi, Andrew Foster et Mark Rosenzweig montrent, dans leurs travaux sur l’adoption des cultures hybrides en Inde, qu’alors que chaque agent se comporte de manière parfaitement rationnelle individuellement, il n’y a pas assez d’innovation dans l’économie dans son ensemble, puisque chacun compte sur son voisin pour prendre les risques initiaux19. Dans nos travaux sur l’adoption des engrais au Kenya, nous montrons avec Jonathan Robinson et Michael Kremer que la situation peut parvenir à un point où il devient même impossible d’apprendre de ses voisins. Si personne n’innove, chaque paysan sait qu’il est inutile de demander à ses voisins ce qu’ils font : ils n’ont rien de nouveau à lui apprendre. Mais les innovations risquent alors de s’éteindre avant de se répandre, si les premiers qui les ont adoptées les abandonnent avant d’avoir eu l’occasion d’en parler à d’autres.

  • 20 Esther Duflo, Michael Kremer et Jonathan Robinson, « Why don’t farmers use fertilizer: evidence fro (...)

25Ainsi, dans une expérience de terrain, nous avons travaillé avec une ONG pour montrer à certains paysans comment essayer les engrais sur une petite bande de terrain de leur ferme afin de comparer les résultats à ceux d’une petite bande voisine. Les bandes sont choisies au hasard, ce qui permet à chaque paysan de voir les résultats bien clairement. Les expériences, répétées sur plusieurs années et dans des endroits différents, montrent que, en moyenne, les engrais sont très productifs s’ils sont bien utilisés. Les paysans l’ont compris : ceux qui ont participé à ces expériences pilotes étaient plus susceptibles d’utiliser les engrais à nouveau l’année suivante. Mais leur expérience n’a eu aucun effet sur leurs voisins et amis : contrairement à ce que d’autres travaux ont démontré ailleurs, il semble que les paysans de cette région ne se parlent pas vraiment entre eux20.

26Dans ce type d’environnement, le progrès technologique peut être extrêmement lent. Les agents rationnels sont donc loin d’être efficaces. Il y a alors une place pour l’intervention d’experts : des agronomes de terrain, capables d’expliquer aux paysans comment utiliser au mieux tel type de semence ou d’engrais dans un environnement donné, d’en démontrer l’usage dans une ferme expérimentale, et de guider les paysans au cours de leurs premières expériences. Si la situation en est arrivée à un point où le bouche à oreille ne joue plus son rôle, des interventions importantes (par exemple, la distribution systématique de « kits de démarrage » d’engrais – une petite quantité d’engrais gratuits – comme cela a été fait au Malawi), ou la concentration d’experts dans une région (comme dans les « villages du millénaire » de Jeffrey Sachs) peut être justifiée, pour mettre la communauté sur une trajectoire différente.

  • 21 Esther Duflo, Michael Kremer et Jonathan Robinson, « Nudging farmers to use fertilizer », document (...)

27De la même façon, l’économiste peut parfois apporter une contribution, grâce à sa compréhension et à son expérience de la prise de décision. Reprenons l’exemple des engrais. L’école de Chicago nous explique que, si les engrais étaient rentables, les paysans les utiliseraient déjà. Mais nos travaux au Kenya21 montrent que, de fait, les engrais sont rentables et pourtant très peu employés (entre 20 % et 30 % des paysans de la région étudiée les utilisent chaque saison). Même parmi les fermiers qui ont pu en faire l’expérience, et qui en connaissent donc la rentabilité, l’utilisation augmente seulement de 10 % à 15 %. Les fermiers nous disent que la raison pour laquelle ils ne se servent pas d’engrais est qu’ils manquent d’argent au moment où ils doivent le mettre en terre : l’argent de la récolte est déjà dépensé, et c’est la « saison de la faim » jusqu’à la récolte suivante. Il n’est alors pas question d’acheter des engrais.

  • 22 Ted O’Donoghue et Matthew Rabin, « Doing it now or doing it later », American Economic Review, vol. (...)
  • 23 Samuel M. McClure, David Laibson, George Loewen-stein et Jonathan D. Cohen, « Separate neural syste (...)

28Ce comportement n’est pas très différent de celui des Américains qui remettent à demain la décision d’épargner pour leur retraite et ne le font en définitive jamais, ou de ceux d’entre nous qui remettent toujours à plus tard la décision d’arrêter de fumer. Matthew Rabin et Ted O’Donoghue proposent un modèle pour expliquer ce type de comportements de procrastination22. Le moi d’aujourd’hui est impatient et impulsif : il veut profiter de la vie, ici et maintenant. Au contraire, quand nous envisageons le futur, nous le faisons avec notre cerveau rationnel. Nous comprenons bien que, si nous fumons jusqu’à cinquante ans, nous risquons de mourir d’un cancer des poumons à soixante ans. Nous aimerions donc arrêter de fumer… mais demain : le moi d’aujourd’hui voudrait juste une dernière cigarette avant d’entamer une vie vertueuse. Grâce à l’imagerie médicale, des travaux récents suggèrent même que des zones différentes du cerveau sont activées quand nous prenons une décision immédiate ou quand nous prenons une décision concernant l’avenir : le présent est guidé par la partie émotive du cerveau, et le futur par la même partie du cerveau qui est utilisée pour le calcul23.

29Ce modèle de prise de décision peut expliquer le comportement des paysans. Juste après la récolte, ils ont de l’argent et sont parfois prêts à épargner, mais ils n’auront pas besoin de l’engrais avant plusieurs semaines. Il est donc naturel qu’ils remettent leur décision d’achat à plus tard. Mais avant que le moment d’acheter les engrais n’arrive, un autre besoin urgent est souvent survenu, et l’argent mis de côté pour les engrais a été dépensé autrement.

30En partie conscients de notre manque de cohérence, nous voudrions contraindre notre moi futur à changer de comportement. Le fumeur qui ne peut pas s’arrêter voudrait que les cigarettes soient illégales à partir de l’année prochaine. De même, les paysans qui ont épargné après la récolte pourraient vouloir se forcer à utiliser cet argent pour acheter des engrais. Une manière de les aider à accomplir cet objectif pourrait donc être de leur donner une bonne raison d’acheter les engrais juste après la récolte, pour éviter que l’achat ne soit remis à plus tard, par exemple en offrant une livraison gratuite à ceux qui décideraient d’acheter des engrais dès la fin de la récolte.

  • 24 Esther Duflo, Michael Kremer et Jonathan Robinson, « Nudging farmers to use fertilizer », document (...)

31Avec Michael Kremer et Jon Robinson, nous avons convaincu une ONG de mettre en œuvre cette expérience. Une livraison gratuite a été offerte à plusieurs centaines de paysans, choisis au hasard, s’ils achetaient les engrais au tarif normal juste après la récolte. Nous avons ensuite comparé l’utilisation des engrais par ces paysans à celle des autres paysans. Le résultat : les fermiers à qui cette offre a été proposée augmentent leur utilisation d’engrais de 30 % à 51 %. À des fins de comparaison, un avantage beaucoup plus important (une réduction de 50 % sur le prix des engrais) a également été offert à certains fermiers, mais plus tard dans la saison. Ces deux offres ont eu le même impact sur le taux de recours aux engrais, ce qui souligne l’importance du moment où la décision est prise24.

32Cette solution nous fait sortir de l’opposition entre anti-subventions et pro-subventions. Une subvention très faible ne risque pas de distordre les décisions de ceux qui prévoyaient déjà d’utiliser les engrais ou de ceux pour qui les engrais ne sont pas rentables au prix du marché : elle n’influence que ceux qui souhaitent recourir aux engrais, en les aidant à prendre une décision suffisamment tôt, avant qu’ils ne se piègent eux-mêmes. Cet exemple montre que l’expertise des économistes n’est pas toujours inutile : c’est la connaissance et la compréhension des comportements de procrastination qui nous ont permis de proposer un programme qui, pour un coût très faible, peut changer le quotidien de paysans pauvres en améliorant systématiquement la productivité de leurs champs.

33Il est donc utile de penser aux économistes, non comme à de purs scientifiques, mais comme à des techniciens, des ingénieurs ou même des plombiers qualifiés. Dans un certain nombre de domaines, les économistes ont une expertise et des modèles qui peuvent servir de guides pour proposer des réponses à des problèmes spécifiques ou pour analyser et évaluer théoriquement les solutions proposées par des acteurs de terrain.

34L’exemple de l’emploi des engrais illustre également à quel point est faux un deuxième principe parfois professé par les économistes purement positivistes. Ce n’est pas parce qu’une institution, une intervention ou une manière de faire les choses n’existe pas encore qu’elle n’est pas bonne ou impossible à réaliser. Simplement, personne n’y a encore pensé, ou bien personne n’a eu de bonne raison de l’introduire, même si cela serait bénéfique pour tous.

  • 25 Mohammad Yunus, Vers un monde sans pauvreté, Paris, Jean-Claude Lattès, 1997.

35L’histoire de l’introduction du microcrédit au Bengladesh, racontée par Mohammad Yunus25, est une illustration parfaite de la possibilité d’innovation économique. L’introduction du microcrédit succédait à deux décennies d’efforts catastrophiques dans plusieurs pays pour prêter aux pauvres et remplacer les usuriers de village. Les crédits subventionnés destinés aux pauvres n’étaient jamais remboursés et finissaient par être entièrement accaparés par les riches. L’interventionnisme avait fait place au pessimisme : prêter aux pauvres n’est pas possible ; ils n’ont pas vraiment l’opportunité d’utiliser cet argent ; ils n’ont pas de biens à hypothéquer ; surveiller l’usage de tous petits emprunts est trop coûteux ; etc. Refusant ce diagnostic, Yunus a progressivement mis au point un système qui lui a permis de prêter aux plus pauvres. Le « modèle Grameen », issu de plusieurs années d’expérimentation, comporte un certain nombre d’ingrédients : des prêts faibles assortis de la promesse de prêts futurs ; des remboursements hebdomadaires et publics ; des groupes de prêts solidaires ; des taux d’intérêts relativement élevés, mais bien plus faibles que ceux des usuriers. Ce modèle s’est avéré un succès planétaire, imité jusque dans les pays riches et finalement couronné par le prix Nobel. Le débat sur les bénéfices réels du microcrédit pour les clients est loin d’être clos. Mais l’expérience du microcrédit démontre de façon évidente qu’il est possible de prêter aux pauvres : l’innovation institutionnelle est possible et peut avoir des conséquences importantes.

36La livraison gratuite d’engrais et le microcrédit ont cela en commun qu’ils s’attaquent à des problèmes considérables avec des outils modestes. La subvention des engrais n’est pas proportionnelle à son coût. Le microcrédit ne réduit pas le coût de l’emprunt pour les pauvres en subventionnant le taux d’intérêt, mais en utilisant des incitations dynamiques et le capital social pour assurer les remboursements. Découvrir ce type de solutions demande de l’ingéniosité et de la chance. Il n’y a aucune raison de penser qu’elles l’ont toutes été.

3. L’évaluation d’impact

37Les économistes peuvent bien sûr se tromper. Tels des ingénieurs, ils ont besoin de simplifier le réel pour le comprendre et l’analyser. Ils le font souvent sous forme de modèles mathématiques qui permettent de suivre logiquement les conséquences d’une série d’hypothèses. L’abstraction et la simplification, indispensables à l’analyse, peuvent conduire à ignorer des aspects essentiels du réel, ce qui aboutit à des conséquences désastreuses. De nouveaux médicaments peuvent avoir des effets secondaires imprévus. De même, des programmes économiques conçus avec les meilleures intentions du monde peuvent n’avoir aucun impact ou, pire, avoir des effets pernicieux inattendus.

38Certaines erreurs commises par des économistes impliqués dans des décisions économiques ont eu des conséquences tragiques. Conscients du fait que les apprentis sorciers peuvent faire plus de mal que de bien, ceux qui reconnaissent que le monde est loin d’être parfait tel qu’il est pourraient alors vouloir rester en marge. C’est, cependant, ignorer que les économistes ne sont pas les seuls à faire des erreurs et à les répéter. Le processus de politique économique a tendance à aller de mode en mode : aux grands barrages a succédé le microcrédit ; au microcrédit la décentralisation ; à la décentralisation ont succédé les grands barrages, revenus entre-temps à la mode.

  • 26 William Easterly, The Elusive Quest for Growth: Economists’ Adventures and Misadventures in the Tro (...)

39William Easterly s’amuse (ou s’indigne) des technocrates de l’aide internationale qui recommandent ces programmes successifs avec le même enthousiasme26. Mais il ne faut pas ignorer que les gouvernements des pays en développement eux-mêmes, qui dépensent beaucoup plus en programmes sociaux que les agences d’aide internationale, se comportent de la même manière et font le même genre d’erreurs. Chaque nouveau gouvernement introduit de nouveaux programmes, aucun bilan réel n’est fait. Les partisans des programmes se réjouissent de leurs succès, les opposants en dénoncent l’échec, et un nouveau cycle commence. La deuxième partie de la phrase de Roosevelt est oubliée : « It is common sense to take a method and try it: if it fails, admit it frankly and try another. »

40Cet environnement sert de terreau à un pessimisme généralisé sur la possibilité de mettre en place des programmes de lutte contre la pauvreté. Il n’y a qu’un pas à franchir de l’observation qu’on ne peut pas prouver qu’un programme est efficace à la conclusion qu’on peut prouver qu’il ne l’est pas. C’est ce pas que franchit William Easterly dans sa critique de l’aide extérieure. Ce pas est injustifié, mais le pessimisme et le cynisme qui s’ensuivent ont des conséquences réelles : les citoyens des pays riches et les riches des pays pauvres ont ainsi une justification pour s’opposer à la redistribution des richesses. Rien de plus confortable que de se dire que les fonds destinés à la lutte contre la pauvreté sont gaspillés pour en conclure qu’il est plus raisonnable de garder son argent pour soi.

  • 27 Lant Pritchett, « It pays to be ignorant: a simple political economy of rigorous program evaluation (...)

41L’évaluation est donc indispensable. Pourquoi les programmes ne sont-ils pas évalués rigoureusement ? Certains donnent une réponse pessimiste à cette question : les programmes sociaux ne sont pas évalués parce qu’il n’est pas dans l’intérêt de le faire pour ceux qui les soutiennent (le titre d’un article de Lant Pritchett sur ce sujet est : « It pays to be ignorant » – « l’ignorance paie27 »). De la capacité de convaincre que le programme est une réussite dépendent le financement d’autres programmes, une réélection, une promotion. Même si personne n’est dupe, dans un environnement où tout le monde exagère ses succès, il est difficile de ne pas faire la même chose. Cela produit une inflation générale des promesses et des réussites affichées.

42Il y a certainement du vrai dans cette description. Plus d’une fois, je me suis heurtée à cette inflation des attentes, insatisfaites par les résultats réels : les acteurs politiques sont tellement habitués à des annonces de résultats extraordinaires qu’ils sont souvent déçus par des résultats excellents, prouvés rigoureusement, mais réalistes.

  • 28 Abhijit Banerjee, Rukmini Banerji, Esther Duflo, Rachel Glennerster et Stuti Khemani, « Pittfalls o (...)

43Cependant, la raison principale du manque d’évaluation me paraît plus fondamentale, et, en un sens, moins déprimante. La plupart des programmes ne sont pas évalués, tout simplement parce que l’évaluation d’impact est difficile. Contrairement aux décisions d’une entreprise, les décisions en termes de politique sociale ne connaissent pas la sanction immédiate du public. La politique sociale est faite pour intervenir là où le marché est insuffisant. Par exemple, si une société considère qu’il est important que tous les enfants soient scolarisés, mais que le coût d’une école privée est trop élevé pour les familles pauvres, le gouvernement intervient pour financer l’éducation, au moins pour les enfants pauvres. Il peut le faire de différentes façons : en construisant des écoles publiques ; en remboursant les écoles privées qui accueillent ainsi gratuitement les enfants pauvres ; en subventionnant les mairies, etc. Lorsqu’il décide de construire des écoles, l’État doit encore déterminer comment recruter et payer les enseignants, le nombre d’élèves par classe, les programmes à mettre en œuvre, etc. Toutes ces décisions ont des impacts complexes sur la qualité de l’éducation. Mais, même si les choix mis en œuvre sont catastrophiques et que la qualité de l’éducation est très faible, les enfants doivent prendre ce qu’on leur donne. Ce n’est que lorsque la situation de l’école devient absolument désastreuse que les enfants arrêtent d’y aller ou bien que même les familles les plus pauvres envoient leurs enfants dans une école privée. Ainsi, dans une enquête dans le district de Jaipur, dans l’État de l’Uttar Pradesh, l’État le plus peuplé et l’un des plus pauvres de l’Inde, nous avons pu constater que 37 % des enfants fréquentaient une école privée et que, parmi les enfants inscrits à l’école publique, le taux d’absentéisme était de 38 %28.

44Quand on en arrive à un point où les familles n’attendent plus rien de l’école publique, on peut en conclure que l’argent dépensé ne sert à rien. Mais, en dehors de ces situations extrêmes, comment savoir si une politique apporte vraiment les améliorations attendues ? Contrairement aux consommateurs des entreprises qui peuvent toujours choisir une autre marque, les pauvres ne peuvent voter avec leurs pieds qu’en renonçant complètement au service. Contrairement à ce qui se passe pour une voiture ou pour un shampoing, le marché ne fournit pas de test automatique des politiques sociales et aucune garantie qu’une nouvelle initiative sera bénéfique ou non.

45L’évaluation de processus est la première étape pour savoir si le programme ou la nouvelle politique ont été appliqués comme prévu. Prenons l’exemple de l’impact d’une loi prescrivant la parité hommes-femmes ou une meilleure représentation des femmes en politique. Aujourd’hui, plus de cent pays disposent d’une loi de ce type. Pour y parvenir, l’Inde a modifié sa constitution en 1993, afin d’imposer une représentation d’au moins un tiers de femmes dans tous les conseils municipaux des régions rurales. Pour évaluer une telle loi, il est d’usage de se demander si elle est respectée, de vérifier notamment si le nombre requis de femmes a bien été élu, dans quel type de circonscription, de quel milieu social et politique elles sont issues. On peut également enquêter auprès des citoyens et des maires pour obtenir leur opinion sur la réforme.

46Toutes ces questions sont importantes. Mais y donner une réponse ne permet pas de savoir si le fait que davantage de femmes soient élues modifie réellement les choix effectués. À cet effet, il est nécessaire de déterminer si les femmes prennent des décisions différentes, et si les citoyens ayant eu l’expérience d’une femme au pouvoir sont ensuite plus disposés à voter pour une femme.

47Lorsqu’on essaie de répondre à cette question, on se heurte à la difficulté suivante : les villages qui se dotent d’une femme maire se révèlent, en général, très différents de ceux qui s’y refusent. Les villages élisant des femmes ont sans doute moins de préjugés défavorables à leur encontre. Ils sont peut-être aussi plus sensibles à certains enjeux traditionnellement incarnés par les femmes (la famille ou le bien-être des enfants). Ces différences préalablement existantes, et non le genre du maire, peuvent être la raison des différences entre les politiques suivies par les femmes et les hommes maires.

48Cette difficulté est fréquente en matière d’évaluation : il est difficile de déterminer ex-post avec certitude l’impact d’un programme ou d’une politique. Le mode d’attribution des programmes sociaux conduit à un biais de sélection : les bénéficiaires d’un programme ne sont en général pas comparables aux non-bénéficiaires.

49L’économétrie traditionnelle résout ce problème de manière statistique, en contrôlant, de façon plus ou moins paramétrique et sophistiquée, pour toutes les variables que l’économètre observe (la taille du village, le ratio homme-femme, le niveau d’éducation, etc.), espérant que ces variables absorbent l’hétérogénéité entre les bénéficiaires et les autres. Il arrive que cela soit suffisant, mais ce n’est pas toujours le cas, et il n’est pas facile de le prouver.

50De plus, les méthodes choisies peuvent induire des réponses complètement différentes. Au-delà de l’incertitude sur l’effet du programme, l’évaluation risque alors de souffrir de ce qu’on appelle un « biais de tiroir » : les résultats négatifs sont relégués au fond d’un tiroir. Dans l’environnement décrit par Lant Pritchett, les résultats sont si importants pour obtenir plus de ressources financières que la tentation de sélectionner le « bon » résultat parmi tous ceux obtenus est forte : le biais de sélection a alors tendance à être systématiquement positif.

51Plus récemment, les économètres ont développé tout un arsenal de méthodes ingénieuses pour exploiter au mieux des situations où un programme est attribué de manière quasi aléatoire. Par exemple, dans un système électoral où celui qui emporte la majorité des suffrages devient le maire, il serait possible de comparer les villes où une liste dirigée par une femme a gagné de justesse les élections à celles où elle les a perdues de peu. On peut alors supposer que ces villes sont totalement comparables.

52Cette approche (dite des « expériences naturelles ») permet d’évaluer l’impact de certains programmes. Elle est encore souvent utilisée et avec grand profit. Mais elle suppose beaucoup de chance. On la critique souvent en rappelant la boutade de l’ivrogne qui cherche ses clefs sous le lampadaire parce qu’il n’y a que là qu’on y voit quelque chose. Le chercheur en est réduit à évaluer ce qu’il peut évaluer, pas forcément ce qu’il voudrait évaluer. Par exemple, dans le cas des victoires ou défaites de justesse, l’évaluation mesure l’impact d’une femme au pouvoir uniquement dans les villes où elles étaient déjà en position de remporter l’élection.

53Une autre solution consiste à ne pas attendre que les conditions idéales d’évaluation soient réunies par chance, mais de les créer volontairement. Il s’agit de la méthode expérimentale.

54La méthode expérimentale fait collaborer les acteurs de terrain et les chercheurs avant même le lancement du programme. Elle consiste à choisir aléatoirement un échantillon de participants parmi un groupe de bénéficiaires potentiels. Cela peut souvent être fait sans poser de difficultés éthiques, politiques ou pratiques, quand les programmes ont de toute façon un budget limité, ou quand il s’agit de programmes pilotes destinés à être étendus s’ils sont efficaces ou de programmes qui sont en phase d’expansion (l’ordre dans lequel ils sont attribués à telle ou telle région peut alors être choisi au hasard). Il arrive même parfois que l’attribution aléatoire soit perçue comme la répartition la plus équitable et qu’elle ait lieu indépendamment d’un souci d’évaluation.

55C’est justement le cas de la politique des quotas en Inde. Pour éviter les manipulations des partis politiques, la Constitution prévoit qu’à chaque élection (tous les cinq ans), un tiers des villages soient choisis au hasard (la sélection est faite sur la base des numéros de série des villages dans la classification officielle). Dans ces villages (les villages « réservés » aux femmes), seules les femmes peuvent être candidates. La sélection aléatoire nous assure que les villages réservés aux femmes et ceux qui ne le sont pas sont comparables en tout point, sauf en ce qui concerne l’identité de leur maire.

  • 29 Raghabendra Chattopadhyay et Esther Duflo, « Women as policy makers: evidence from a randomized pol (...)

56Avec Raghabendra Chattopadhyay, nous avons collecté des données sur les décisions prises dans les villages ainsi contraints d’avoir une femme maire et dans les autres villages (qui ont presque tous un homme maire) dans deux États indiens, le Bengale occidental et le Rajasthan29. Nos résultats suggèrent que les femmes privilégient les équipements publics qui sont immédiatement utiles aux femmes. En particulier, dans les deux États, elles investissent beaucoup plus que les hommes dans les infrastructures d’eau potable.

  • 30 Lori Beaman, Raghabendra Chattopadhyay, Esther Duflo, Rohini Pande et Petia Topalova, « Powerful wo (...)

57Nous nous sommes ensuite intéressés à l’impact de la politique des quotas sur l’image des femmes dirigeantes. On pouvait craindre que les quotas ne rendent les citoyens encore plus opposés aux femmes, qui leur étaient maintenant imposées. Inversement, si celles-ci souffraient d’une image de manque de compétence, leur donner l’occasion de prouver ce dont elles sont capables pouvait avoir un effet positif. Toute la difficulté consiste alors à estimer l’image des femmes : si l’on se contente de poser la question aux villageois, leurs réponses risquent d’être influencées par la représentation qu’ils veulent donner d’eux-mêmes, ou par leur opposition de principe à la politique des quotas. Nous avons alors imaginé de faire écouter aux villageois le même discours politique, prononcé soit par une voix d’homme soit par une voix de femme. La personne interrogée doit ensuite répondre à une série de questions sur ce qu’elle pense du discours et du maire qui l’a prononcé. Dans les villages qui n’ont jamais eu de femme maire, les villageois ont tendance à juger le discours comme plus faible s’ils l’entendent prononcer par une femme. Dans les villages qui ont eu une femme maire grâce à la politique des quotas, cette différence disparaît complètement. Il semble donc que les quotas aident à effacer un préjugé négatif contre les femmes. Cela a des conséquences politiques : aux élections futures, les femmes ont plus de succès dans les villages aujourd’hui libres de quotas, mais qui en ont connu dans le passé30.

58Une loi étendant le principe de parité pour les élections législatives est aujourd’hui débattue en Inde, et nos résultats sont fréquemment cités dans ce débat.

4. L’expérimentation créative

59La méthode expérimentale, qui a commencé à être appliquée aux problèmes de développement il y a une dizaine d’années, a connu depuis un essor considérable. Le Laboratoire d’action contre la pauvreté Abdul Latif Jameel (J-PAL), un réseau de chercheurs spécialisés dans ces méthodes, a plus de cent évaluations en cours, dans plus de vingt pays. Ces évaluations sont conduites en partenariat avec des gouvernements, des ONG, des organismes privés, et sont financées par des donateurs bilatéraux ou multilatéraux (Agence française de développement, USAID, etc.), des fondations de recherche, des entreprises privées et des fondations caritatives. La Banque mondiale sponsorise 87 évaluations aléatoires en Afrique, toutes en collaboration avec des gouvernements. Une nouvelle organisation internationale (the International Initiative for Impact Evaluation) a vu le jour afin que différents pays, fondations et organisations internationales puissent mettre des fonds en commun pour mener à bien des évaluations d’impact de qualité.

60La première génération d’études expérimentales concernait des recherches évaluant des programmes simples, ayant pour objectif de répondre à la question « qu’est ce qui marche ? ». Une série d’études a ainsi évalué l’impact de différents paramètres favorisant une éducation de qualité : distribution de manuels scolaires, réduction de la taille des classes, amélioration de la santé des élèves, prise en charge des frais de scolarité, etc.

61Au-delà des résultats eux-mêmes, ces premières expériences ont progressivement fait émerger la valeur principale de l’approche expérimentale : elle permet non seulement d’évaluer un programme donné mais, en outre, en travaillant de manière proche avec l’organisation en charge du programme, de construire des expériences pour tester une ou plusieurs théories. Ces théories peuvent être des théories développées par des économistes (c’est souvent le cas quand des économistes font partie de l’équipe), des sociologues, des spécialistes de sciences politiques, des psychologues. Travailler avec des chercheurs oblige les acteurs de terrain à réfléchir aux raisons pour lesquelles ils pensent que le programme sera efficace. Pour tester ces différentes raisons, l’équipe de recherche collecte des informations sur les variables intermédiaires ou peut proposer plusieurs « traitements » comparés dans la même population. Cela permet de comprendre non seulement si un programme a l’effet escompté, mais également pourquoi et comment structurer le programme au mieux, ce qui est souvent au moins aussi utile pour le partenaire de terrain.

62Pour les chercheurs, la collaboration étroite avec une organisation de terrain offre l’opportunité de passer du rôle d’évaluateurs à celui de co-expérimentateurs.

63Les programmes évalués sont souvent conçus (ou choisis parmi tous les programmes possibles à évaluer) car ils permettent de tester une théorie, et l’interprétation des résultats expérimentaux se fait dans ce cadre. Chaque expérience apporte un nouvel éclairage et pose de nouvelles questions, provoque une nouvelle réflexion et motive de nouvelles expériences.

64Le cas des engrais au Kenya, que nous avons déjà mentionné, est un exemple où ce processus d’aller-retour s’est fait dans le cadre d’un même programme de recherche, entre 2001 et 2006. Les premières interventions avaient pour but d’explorer la manière dont l’information était acquise et transmise. Les résultats ont démontré que les paysans étaient influencés par leur propre expérience (ceux qui avaient essayé les engrais une fois avaient plus de chance de continuer) mais, contrairement aux prédictions des modèles de contagion, l’information n’était pas transmise à leurs amis et voisins. La question est alors : est-ce parce l’expérience de mes voisins n’est pas pertinente pour moi (les champs sont tellement spécifiques que les engrais qui sont efficaces chez mon voisin ne le seront pas forcément chez moi) ? Ou est-ce parce que la communication entre voisins n’a pas lieu ? Pour répondre à cette question, une nouvelle expérience a été menée : cette fois, nous avons proposé à chaque paysan choisi pour des essais pilotes d’inviter un ami, choisi au hasard. Nous avons alors constaté que les amis invités étaient autant influencés par les essais d’engrais que les paysans directement choisis pour les essais. Cela démontre que ce n’est pas l’impossibilité de généraliser à partir de l’expérience d’un autre qui empêche l’innovation de se propager. Il semble que les paysans ne se parlent pas entre eux (en tout cas pas d’agriculture). Pour vérifier cette hypothèse, nous avons alors posé des questions simples aux paysans : à quelle date avez-vous planté ? À quelle date votre ami a-t-il planté ? Utilisez-vous des engrais ? Votre ami utilise-t-il des engrais ? Nous nous sommes alors rendu compte que les paysans ne savaient absolument rien des pratiques agricoles de leurs amis, alors même que ceux-ci avaient été cités comme les personnes avec lesquelles ils parlaient le plus souvent d’agriculture.

65Ces résultats, très différents des résultats obtenus dans d’autres contextes, nous ont conduits à développer une théorie épidémiologique de la contagion sociale. Comme un virus, l’innovation survit si elle est diffusée avant que son porteur initial ne l’abandonne. Un tel modèle peut facilement avoir plusieurs équilibres. Quand il y a beaucoup d’innovations, chacun veut parler à ses voisins pour avoir de nouvelles idées ; les innovations sont donc diffusées et survivent ; il y a donc beaucoup d’innovations et la boucle est bouclée. Mais s’il y a peu d’innovations, les paysans ne discutent pas d’agriculture entre eux, et quand une innovation est introduite (par exemple quand un paysan apprend à utiliser les engrais), elle est oubliée avant d’être adoptée. Cette théorie conduit à des prédictions empiriques, notamment sur les conditions dans lesquelles une innovation se diffuse ou non : la prochaine étape (qui n’a pas encore eu lieu) sera de mettre en œuvre une expérience pour les tester.

  • 31 Michael Kremer et Alaka Holla, « Pricing and access: lessons from randomized evaluation in educatio (...)

66Même lorsqu’elles ne font pas explicitement partie du même programme, les expériences se répondent et se renforcent. Ainsi, une série d’expériences récentes démontre combien les comportements de santé sont influencés par leur coût : l’introduction d’une petite subvention encourage la vaccination ou les tests de dépistage du sida ; l’existence d’un prix, même très faible, décourage l’acquisition de moustiquaires, de désinfectants pour l’eau ou le déparasitage des enfants31.

67C’est ce cadre théorique qui donne une portée plus générale à l’évaluation d’une intervention spécifique par un partenaire donné dans un cadre précis. Une critique fréquente de l’évaluation aléatoire (et par là même de toute évaluation) est son incapacité à être généralisée : le fait qu’un programme est efficace en Inde ne signifie pas qu’il le soit au Vietnam ; le fait que la distribution de manuels scolaires en anglais n’ait pas eu d’impact ne signifie pas que des manuels en swahili n’en auraient pas. Il est clair qu’il y a des limites à la généralisation : une seule évaluation d’un programme ne suffit pas à déterminer son efficacité dans toutes les circonstances possibles. Cela dit, aucune politique économique et sociale cohérente ne serait possible s’il n’y avait pas une certaine continuité entre les circonstances et les individus. Les effets d’un programme peuvent varier d’un individu à l’autre, mais un raisonnement a priori peut nous guider sur les caractéristiques du contexte (ou du programme) qui ont des chances d’être pertinentes pour prédire ces variations.

68Cela est bien illustré par un exemple récent qui met à nouveau en scène Jeffrey Sachs et William Easterly. Une des recommandations de Jeff Sachs (et de l’Organisation mondiale de la santé) pour lutter contre le paludisme est de distribuer massivement et gratuitement des moustiquaires imprégnées d’insecticides. Comme elles ont des effets externes positifs (s’il y a suffisamment de moustiquaires imprégnées dans une région, les moustiques n’ont plus de quoi se nourrir), il est de bon sens de subventionner l’achat des moustiquaires. Mais William Easterly reprend dans son livre les arguments du « marketing social » selon lesquels il faut vendre les moustiquaires à un prix faible, et non les donner. Une des raisons avancées est qu’un prix faible, mais non nul, décourage les gens qui n’en ont pas l’usage d’en acquérir une au cas où : cela permet de s’assurer que les moustiquaires sont attribuées à ceux qui en ont vraiment besoin. Une deuxième raison proposée est un argument psychologique : le simple fait de payer pour quelque chose le rend plus précieux. Pour ces deux raisons, ceux qui ont payé une moustiquaire ont donc plus de chance de l’utiliser.

  • 32 Jessica Cohen et Pascaline Dupas, « Free distribution or cost-sharing? Evidence from a randomized m (...)

69Pour tester ces théories, Jessica Cohen et Pascaline Dupas ont conduit une expérience au Kenya, où PSI, un organisme de marketing social, propose depuis plusieurs années des moustiquaires à un prix subventionné32. Dans certaines cliniques, les chercheuses ont offert des moustiquaires gratuites aux femmes enceintes. Dans d’autres, elles les ont proposées à des prix encore plus faibles que ceux de PSI. Pour différencier l’effet de sélection de l’effet psychologique du prix, dans les cliniques où les moustiquaires étaient payantes, certaines femmes enceintes tirées au sort se sont également vues offrir une moustiquaire gratuite. Le premier résultat de l’expérience est qu’un prix, même faible, décourage fortement l’acquisition de moustiquaires. Quelques semaines plus tard, Jessica Cohen et Pascaline Dupas ont envoyé des enquêteurs dans les familles pour établir si les moustiquaires étaient utilisées ou non. Les chercheuses ont trouvé que la proportion de moustiquaires utilisées était aussi élevée dans les familles qui en avaient reçu une gratuitement que dans les familles qui avaient payé une petite somme. Les théories justifiant un prix positif se trouvent donc invalidées.

  • 33 Dani Rodrik, « The new development economies: we shall experiment, but how shall we learn », docume (...)

70Mais les partisans des prix positifs ne se sont pas découragés. Après un rapport favorable sur cette étude sur le blog très connu de Dani Rodrik, Mead Over proposa deux raisons pour lesquelles les résultats de l’étude sur la demande ne pouvaient pas être généralisés : le contexte (Kenya, où PSI était actif depuis longtemps), le public (les femmes enceintes ont toutes besoin d’une moustiquaire). Pour Dani Rodrik, ce débat démontre que les expériences aléatoires n’ont rien à nous apprendre, puisqu’il n’est jamais certain qu’il sera possible de généraliser les résultats33. J’en ai tiré la leçon inverse : avant cette expérience, Mead Over aurait sûrement dit qu’un prix positif était préférable partout et toujours (après tout, PSI vendait les moustiquaires aux femmes enceintes du Kenya et ne les leur donnait pas gratuitement). Ces résultats l’ont obligé à préciser sa théorie et à clarifier les conditions dans lesquelles elle s’applique : produits nouveaux, public qui n’est pas déjà sensibilisé à son importance.

  • 34 Pascaline Dupas, « What matters (and what does not) in households’ decision to invest in malaria pr (...)
  • 35 Vivian Hoffman, Christopher B. Barrett et D. R. Just, « Do free goods stick to poor households? Exp (...)
  • 36 Selon des travaux en cours d’Alison Comfort.

71Cette théorie plus précise pouvait alors être testée : il fallait reproduire l’expérience pour un public plus large que celui des cliniques et des femmes enceintes, et dans un pays où le produit était relativement nouveau. Pascaline Dupas a renouvelé l’expérience en offrant des bons de réduction pour des moustiquaires vendues sur les marchés au Kenya34. Les résultats ont depuis été reproduits en Ouganda35 et à Madagascar36. À ce jour, toutes ces études donnent la même réponse : le prix payé influence la probabilité d’acquisition d’une moustiquaire, mais non son utilisation par ceux qui l’ont acquise.

72Cela ne signifie pas que cette réponse soit valable partout et pour tous les produits (une étude sur des produits désinfectants pour l’eau montre que ceux qui paient plus les utilisent plus). Mais ce débat a permis d’invalider une première théorie trop générale (un prix positif pour une moustiquaire conduit toujours à un usage plus important). Nous avons appris quelque chose d’utile sur les moustiquaires. De plus, à la suite de cette étude, PSI a décidé de distribuer des moustiquaires gratuitement dans les cliniques du Kenya, touchant ainsi plusieurs millions de femmes enceintes. Mais au-delà, nous avons aussi appris quelque chose sur une théorie : en l’occurrence qu’elle n’était pas valable d’une façon aussi générale qu’on le pensait.

73L’expérience de terrain présente des avantages pour tester la théorie, à la fois sur l’évaluation rétrospective des programmes et sur les expériences de laboratoire.

74Nous avons vu que l’évaluation rétrospective nécessite des hypothèses d’identification souvent fortes et impossibles à tester. Dans les articles d’économie empirique, il est fréquent que les résultats soient décrits comme « raisonnables ». Que signifie raisonnable ? Vraisemblablement, que les résultats ne sont pas trop étonnants compte tenu de la théorie en vigueur. Si les résultats sont surprenants (par exemple, lorsque nous découvrons que les fermiers n’imitent pas leurs voisins, alors que nous nous attendions au contraire, ou si nous relevons une très forte sensibilité au prix pour certains biens, qu’il est difficile de rationaliser dans le cadre des modèles économiques traditionnels), la première réaction de l’auteur, des lecteurs et des éditeurs de revues sera sans doute de supposer que les hypothèses d’identification étaient fausses. Les résultats surprenants ont donc peu de chance de voir le jour. Cela donne au travail rétrospectif un biais de consensus : plus les résultats renforcent des résultats connus, plus ils ont de chances d’être publiés.

  • 37 Feynman disait ainsi : « It doesn’t matter how beautiful your theory is, it doesn’t matter how smar (...)

75Or, grâce à l’allocation aléatoire, la méthode expérimentale ne repose pas sur des hypothèses potentiellement contestables : tant que l’expérience a été bien faite (ce qui peut se vérifier directement), les résultats sont là. S’ils sont surprenants, il est toujours possible de penser qu’ils sont dus au hasard ou valables seulement dans ce contexte particulier. Mais la reproduction de la même expérience peut lever cette ambiguïté. Une expérience aux résultats provocants suscite des débats et de nouvelles expériences, comme nous l’avons vu dans le cas des moustiquaires. Les expériences sont donc mieux à même de tester la théorie économique. Certes, la théorie inspire les chercheurs, et détermine quelles expériences effectuer, mais elles peuvent ensuite la contredire : la validité de l’expérience ne repose pas sur la validité de la théorie37.

76Les expériences dites « de laboratoire », où des sujets volontaires (souvent des étudiants) ont à prendre des décisions plus ou moins fictives dans un environnement contrôlé, permettent également de remettre en cause les théories traditionnelles. C’est en faisant jouer à des étudiants le « jeu du dictateur » ou le « jeu des biens publics » que l’on s’est rendu compte que les individus ne se comportent pas comme des Homo economicus parfaitement rationnels et égoïstes.

  • 38 Steven Levitt et John A. List, « What do laboratory experiments measuring social preferences tell u (...)

77Les laboratoires d’aujourd’hui, plus sophistiqués, peuvent reconstituer des situations de marché ou une relation d’emploi. Le laboratoire donne encore plus de flexibilité que les expériences de terrain : dans un laboratoire, l’expérimentateur peut contrôler les conditions plus finement, il n’est pas soumis aux aléas de l’existence ; de plus, il est en mesure de faire exécuter des tâches étranges à ses sujets. Mais la flexibilité du laboratoire joue aux dépens du réalisme, à la fois des sujets recrutés et des conditions dans lesquelles ils opèrent38. La manière dont un étudiant en économie décide de partager les cinq dollars que l’expérimentateur lui a donnés pour participer à l’expérience avec son collègue n’a pas forcément grand-chose à voir avec la manière dont un individu confronté à de vraies décisions se comporterait dans le monde réel. Mais les « anomalies » identifiées dans les laboratoires ne sont en définitive pas toujours prises en compte par le reste des économistes.

78L’expérimentation de terrain impose des limites strictes, puisque les sujets sont toujours confrontés à un programme qui a de véritables conséquences sur leur existence. Le respect de règles éthiques, la nécessité de proposer des interventions qui ont du sens pour les participants et qui ont au moins une chance d’améliorer leurs conditions de vie, les limites imposées par ce que les partenaires de terrain acceptent de mettre en œuvre, fixent un périmètre incontournable. Mais les expériences de terrain ont un pouvoir subversif que n’ont ni les études rétrospectives, ni les expériences de laboratoire. Elles forcent à la fois scientifiques et acteurs de terrains à accepter d’être contredits et surpris. À mon sens, il s’agit là de leur vraie force et d’une opportunité de faire avancer à la fois la science et la lutte contre la pauvreté.

5. Évaluation de programme et lutte contre la pauvreté

79En concentrant la recherche sur l’impact d’interventions précises, nous n’abandonnons pas l’espoir de diminuer durablement et significativement l’incidence de la pauvreté. Au contraire, l’évaluation d’interventions spécifiques portant sur la santé, l’éducation, la corruption, l’accès au crédit ou à l’épargne est une étape essentielle vers une augmentation significative de la prospérité pour le plus grand nombre, et cela pour plusieurs raisons.

  • 39 OMS et Unicef, « Global immunization data », Genève, World Health Organization, 2008 : http://www.w (...)

80D’abord parce que lutter contre la pauvreté, ici et maintenant, dans la mesure de nos moyens, mais le plus efficacement possible, est nécessaire si l’on veut être en mesure d’en faire plus. La boutade de Keynes (« In the long run, we will all be dead » – « À long terme, nous serons tous morts ») prend un tour réel et sinistre dans les pays les plus pauvres. Chaque année, entre deux et trois millions d’enfants meurent de maladies contre lesquelles il existe un vaccin39. Quel bien fera la croissance économique à ces enfants s’ils ne survivent pas à leurs premières années ? Plus généralement, même si nous comprenons mal les ressorts de la croissance économique, il semble probable qu’une population correctement nourrie, éduquée et en bonne santé, sera mieux à même de profiter de toute amélioration du climat économique.

81Une deuxième raison est un impératif politique. La suite de la phrase de Roosevelt que nous avons citée plus haut exprime parfaitement cette idée :

  • 40 « Ceux qui, par millions, vivent dans la nécessité ne resteront pas éternellement immobiles et sile (...)

The millions who are in want will not stand by silently forever while the things to satisfy their needs are within easy reach40.

82Le Brésil, hier champion de la croissance économique, n’a pas su faire profiter la population pauvre des bénéfices de la croissance. Les inégalités ont explosé, déclenchant une forte demande pour des mesures populistes qui ont plongé le pays dans un cycle d’hyperinflation et de récession, et induit la fin de la croissance. Il a fallu un président Lula pour se mettre à chercher comment vraiment aider les plus démunis et pas seulement les calmer par des mesures temporaires.

  • 41 Abhijit Banerjee et Thomas Piketty, « Top indian incomes, 1922-2000 », World Bank Economic Review, (...)
  • 42 Lant Pritchett, « Is India a failing state? Detours on the Four Lane Highway to modernization », do (...)
  • 43 Abhijit Banerjee, Angus Deaton et Esther Duflo, « Health care delivery in rural Rajasthan », Econom (...)

83En Inde, les travaux d’Abhijit Banerjee et de Thomas Piketty41 révèlent une explosion des plus grosses fortunes. Il est vrai que la pauvreté absolue décroît également, mais la qualité des services de base s’effondre : les systèmes de santé et d’éducation ne sont plus que les ombres d’eux-mêmes42. Les citoyens sont devenus impatients : en 2004, ils ont fini par infliger une défaite électorale au parti au pouvoir, le Bharatiya Janata Party (BJP), dont le slogan triomphaliste, « India Shining » (« l’Inde brille »), ne correspondait pas à leur expérience quotidienne. Son remplaçant, le parti du Congrès, allié aux communistes, n’a pas su faire beaucoup mieux, malgré une bonne volonté affichée et de gros budgets. Un exemple : dans le cadre de la « Mission nationale de santé publique rurale », les fonds attribués à la santé publique ont triplé (sous les gouvernements précédents, le budget de la santé publique correspondait à moins de 1 % du PIB, un des budgets les plus faibles de tous les pays). Mais cet apport n’a été accompagné d’aucun effort pour réformer le système, miné par l’absentéisme et la méfiance, largement abandonné par les plus pauvres en faveur d’un secteur privé sans aucune régulation43. Il y a fort à parier que les fonds déversés dans ce système moribond n’auront aucun effet ; le BJP aura beau jeu de dire que sa politique d’inaction avait au moins le mérite de ne pas gaspiller l’argent du contribuable. Défaut de réflexion et défaut de volonté conduisent au même résultat et se renforcent mutuellement.

84L’adhésion d’un grand nombre au projet de croissance économique est essentielle. La croissance ne peut se faire sans que ses fruits soient partagés : une existence digne et accomplie pour le plus grand nombre. L’argent seul n’est pas suffisant. Pour atteindre cet objectif, il faut une volonté politique d’y parvenir, mais aussi la capacité de mettre en place les mesures efficaces. Pour cela, l’expérimentation, radicale et courageuse, est nécessaire.

  • 44 Abhijit Banerjee et Esther Duflo, « Growth theory through the lens of development economics », Stev (...)
  • 45 Les travaux de Robert Townsend sur l’économie thaïlandaise sont un excellent exemple de cette appro (...)

85La troisième raison est qu’étudier l’impact d’interventions particulières est peut-être précisément ce qui nous permettra de comprendre comment réduire la pauvreté durablement. Nous avons vu qu’utiliser les données macro-économiques pour tenter de comprendre les ressorts ultimes de la croissance mène à une impasse. Cela ne veut pas dire que nous ne puissions pas éclairer les mécanismes de la croissance, mais simplement qu’il faut s’y prendre autrement. Les expériences aléatoires permettent de tester des théories économiques. Inscrites dans ce cadre, elles nous permettent aussi d’identifier des paramètres qui peuvent ensuite être utilisés dans des modèles macroéconomiques fondés sur des principes microéconomiques : le modèle macro-économique se construit comme un mécano, à partir de blocs micro-économiques. Dans un article écrit avec Abhijit Banerjee44, nous ébauchons cette rencontre entre les connaissances micro-économiques et une macro-économie plus pragmatique, consciente de ses limites et de celles des marchés purs et parfaits45.

86Cette approche en est encore à ses débuts. Nous pourrons imaginer des modèles beaucoup plus riches, faisant intervenir l’éducation, la santé, la communication entre les agents ou tout autre paramètre. Dans tous les cas, les éléments de base sont des relations micro-économiques. Plus nous aurons confiance dans nos estimations de ces relations, plus nous saurons quels éléments importants introduire dans les modèles macro-économiques et quel poids leur donner.

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87Je souhaite pratiquer l’économie comme une vraie science humaine.

88Une science, rigoureuse, impartiale, sérieuse. Une science de l’homme, dans toute sa richesse et sa complexité. Mais une science humaine dans sa fragilité et sa modestie. Une science humaine finalement : généreuse, ambitieuse, engagée. Prendre ma part dans la construction laborieuse d’un savoir contre la pauvreté est mon travail et ma raison de vivre. Je suis profondément honorée d’avoir cette année l’occasion de partager ce processus et cette passion au Collège de France.

Notes

1 Selon les estimations de la Banque mondiale, voir Martin Ravallion et Shahua Chen, « The developing world is poorer than we thought, but no less successful in the fight against poverty », Policy Research Working Paper, numéro WPS 4703, août 2008.

2 OMS et Unicef, « Global immunization data », Genève, World Health Organization, 2008: http://www.who.int/immunization/newsroom/Global_Immunization_Data.pdf.

3 « Annual Status of Education Report » (ASER), Pratham, 2008.

4 Jeffrey Sachs, The End of Poverty: Economic Possibilities for Our Time, New York, Penguin Press, 2005.

5 William Easterly, The White Man’s Burden. Why the West’s Effort to Aid the Rest Have Done so Much Ill and So Little Good, New York, Penguin Press, 2006 ; Le Fardeau de l’homme blanc : l’échec des politiques occidentales d’aide aux pays pauvres, traduction de Patrick Hersant et Sylvie Kleimann-Lafon, Genève, Éditions M. Haller, 2009.

6 Bjørn Lomborg, How to Spend $50 Billion to Make the World a Better Place, Cambridge, Cambridge University Press, 2006.

7 Paul Collier, The Bottom Billion: Why the Poorest Countries are Failing and What Can Be Done About It, Oxford, Oxford University Press, 2007.

8 William Easterly, Ross Levine et David Roodman, « New data, new doubts: a comment on Burnside and Dollar’s “Aid, policies, and growth” », American Economic Review, juin 2004.

9 Craig Burnside et David Dollar, « Aid, policies, and growth », American Economic Review, vol. 90, no 4, 2000, p. 847-868.

10 John Gallup et Jeffrey Sachs, « The economic burden of malaria », American Journal of Tropical Medicine and Hygine, vol. 64, no 1 (supplément), 2001, p. 85-96.

11 Daron Acemoglu et Simon Johnson, « Disease and development: the effect of life expectancy on economic growth », Journal of Political Economy, vol. 115, no 6, 2007, p. 925-985.

12 Daron Acemoglu, Simon Johnson, et James Robinson, « The colonial origins of comparative development: an empirical investigation », American Economic Review, vol. 91, no 5, 2001, p. 1369-1401.

13 Xavier Sala-i-Martin, « I just ran two million regressions », American Economic Review, vol. 87, no 2, 1997, p. 178-183.

14 William Easterly, « Trust the development experts – all seven billion of them », Financial Times, 28 mai 2008.

15 Amartya Sen, Development As Freedom, New York, Knopf, 1999 ; Un nouveau modèle économique : développement, justice, liberté, trad. par Michel Bessières, Paris, Odile Jacob, 2000.

16 « La nation a besoin et, si je ne me trompe pas sur son état d’esprit, elle exige qu’on expérimente avec audace et ténacité. Le bon sens est de choisir une méthode et de l’essayer : si elle échoue, admettons-le franchement et essayons-en une autre. Mais, avant tout, essayons quelque chose. » Discours à Oglethorpe University, le 22 mai 1932. Je remercie Dani Rodrik pour cette citation.

17 Theodore Schultz, Transforming Traditional Agriculture, New Haven (Conn.), Yale University Press, 1964.

18 Abhijit Banerjee, « Against a purely positive interpretation of game theoretic results », document de travail, MIT, 2002.

19 Andrew Foster et Mark Rosenzweig, « Learning by doing and learning from others: human capital and technical change in agriculture », Journal of Political Economy, vol. 103, no 6, 1995, p. 1176-1209.

20 Esther Duflo, Michael Kremer et Jonathan Robinson, « Why don’t farmers use fertilizer: evidence from field experiments in Kenya », manuscrit, MIT, 2008.

21 Esther Duflo, Michael Kremer et Jonathan Robinson, « Nudging farmers to use fertilizer », document de travail, MIT, 2009.

22 Ted O’Donoghue et Matthew Rabin, « Doing it now or doing it later », American Economic Review, vol. 89, no 1, 1999, p. 103-124.

23 Samuel M. McClure, David Laibson, George Loewen-stein et Jonathan D. Cohen, « Separate neural systems value immediate and delayed monetary rewards », Science, vol. 306, no 5695, 2004, p. 503-507.

24 Esther Duflo, Michael Kremer et Jonathan Robinson, « Nudging farmers to use fertilizer », document de travail, MIT, 2009.

25 Mohammad Yunus, Vers un monde sans pauvreté, Paris, Jean-Claude Lattès, 1997.

26 William Easterly, The Elusive Quest for Growth: Economists’ Adventures and Misadventures in the Tropics, Cambridge, Cambridge, MIT Press, 2001.

27 Lant Pritchett, « It pays to be ignorant: a simple political economy of rigorous program evaluation », Journal of Policy Reform, 2002.

28 Abhijit Banerjee, Rukmini Banerji, Esther Duflo, Rachel Glennerster et Stuti Khemani, « Pittfalls of participatory programs: evidence from a randomized evaluation in education in India », document de travail, MIT, 2008.

29 Raghabendra Chattopadhyay et Esther Duflo, « Women as policy makers: evidence from a randomized policy experiment in India », Econometrica, vol. 72, no 5, 2004, p. 1409-1443.

30 Lori Beaman, Raghabendra Chattopadhyay, Esther Duflo, Rohini Pande et Petia Topalova, « Powerful women: can exposure reduce bias? », Quarterly Journal of Economics, vol. 124, no 4, 2009, p. 1497-1540.

31 Michael Kremer et Alaka Holla, « Pricing and access: lessons from randomized evaluation in education and health », document de travail, Harvard University, 2008.

32 Jessica Cohen et Pascaline Dupas, « Free distribution or cost-sharing? Evidence from a randomized malaria prevention experiment », document de travail, no 11, Brookings Institution, 2007.

33 Dani Rodrik, « The new development economies: we shall experiment, but how shall we learn », document de travail, Brookings Institution, 2008.

34 Pascaline Dupas, « What matters (and what does not) in households’ decision to invest in malaria prevention? », American Economic Review. Papers & Proceedings, vol. 99, no 2, 2009, p. 224-230.

35 Vivian Hoffman, Christopher B. Barrett et D. R. Just, « Do free goods stick to poor households? Experimental evidence on insecticide treated mosquito nets », World Development, vol. 37, no 3, 2009, p. 607-617.

36 Selon des travaux en cours d’Alison Comfort.

37 Feynman disait ainsi : « It doesn’t matter how beautiful your theory is, it doesn’t matter how smart you are. If it doesn’t agree with the experiment, it’s wrong. »

38 Steven Levitt et John A. List, « What do laboratory experiments measuring social preferences tell us about the real world », Journal of Economic Perspectives, vol. 21, no 2, 2007, p. 153-174.

39 OMS et Unicef, « Global immunization data », Genève, World Health Organization, 2008 : http://www.who.int/immunization/newsroom/Global_Immunization_Data.pdf

40 « Ceux qui, par millions, vivent dans la nécessité ne resteront pas éternellement immobiles et silencieux, alors que ce qui pourrait satisfaire leurs besoins est à portée de main. »

41 Abhijit Banerjee et Thomas Piketty, « Top indian incomes, 1922-2000 », World Bank Economic Review, vol. 19, no 1, 2005, p. 1-20.

42 Lant Pritchett, « Is India a failing state? Detours on the Four Lane Highway to modernization », document de travail, Harvard Kennedy School of Government, 2008.

43 Abhijit Banerjee, Angus Deaton et Esther Duflo, « Health care delivery in rural Rajasthan », Economic and Political Weekly, vol. 39, no 9, 2004, p. 944-949.

44 Abhijit Banerjee et Esther Duflo, « Growth theory through the lens of development economics », Steve Durlauf et Philippe Aghion (dir. ), Handbook of Economic Growth, Elsevier Science Ltd.-North Holland, vol. 1A, 2005, p. 473-552.

45 Les travaux de Robert Townsend sur l’économie thaïlandaise sont un excellent exemple de cette approche.

Auteur

Professeure invitée au Collège de France sur la chaire annuelle Savoirs contre pauvreté 2008-2009

© Collège de France, 2009

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