Comment mesurer l'efficacité d'une politique publique contre les inégalités

Je m'appelle Aurélien Dubois. Mes travaux sur Politiquer m'ont souvent amené à interroger une question simple mais essentielle : comment savoir qu'une politique publique réduit réellement les inégalités ? Nous applaudissons des mesures, nous les critiquons, mais il est rare que le débat public s'accorde sur ce que signifie "efficace". Dans cet article, je veux partager une méthode de lecture, des outils concrets et des pièges à éviter pour évaluer la capacité d'une politique à lutter contre les inégalités, en m'appuyant à la fois sur des données, des approches scientifiques et mon expérience de citoyen engagé.

Qu'est-ce qu'on entend par "efficacité" contre les inégalités ?

Avant toute chose, il faut clarifier l'objectif. Dire d'une politique qu'elle est "efficace" peut signifier au moins trois choses différentes :

réduire l'écart entre les plus riches et les plus pauvres (mesure par exemple par le coefficient de Gini) ;

améliorer la situation des plus défavorisés (hausse du revenu médian des 10% les plus pauvres, diminution du taux de pauvreté) ;

augmenter la mobilité sociale (rendre moins héréditaire la probabilité d'être pauvre ou riche).

Ces objectifs ne sont pas identiques et une mesure peut favoriser l'un sans toucher les autres. Pour évaluer, il faut donc commencer par préciser quel résultat on cherche.

Indicateurs à privilégier (et ceux à manipuler avec prudence)

Il existe une multitude d'indicateurs. En voici une sélection que j'utilise régulièrement pour avoir une vision robuste :

Revenus et distribution : revenu médian, déciles (D1, D9), coefficient de Gini, part des 1% ou 10% les plus riches.

Pauvreté : taux de pauvreté monétaire (seuil à 60% du revenu médian), pauvreté sévère, pauvreté des enfants.

Accès aux services : taux de couverture santé, délai d'attente pour des soins, accès au logement social, qualité des écoles.

Mobilité intergénérationnelle : corrélation revenu parents/enfants, probabilité qu'un enfant né dans le quintile le plus bas y reste à l'âge adulte.

Capacités et bien-être : niveau de diplôme, compétences en littératie/numératie, santé mentale, espérance de vie par groupe socio-économique.

Quelques mises en garde : le PIB par habitant ou la croissance économique ne disent rien sur la répartition ; les indicateurs moyens peuvent masquer des inégalités extrêmes ; et certains chiffres (comme les revenus déclarés) souffrent d'évasion fiscale ou de non-déclaration.

Méthodes d'évaluation : comment isoler l'effet d'une politique

La question centrale est celle du contrefactuel : que serait-il advenu sans la politique ? Plusieurs méthodes permettent d'approcher cette réponse :

Expérimentations randomisées : le "gold standard". Quand on peut, on attribue la mesure (ou son accès) aléatoirement et on compare bénéficiaires et non-bénéficiaires. Exemples : expérimentations sur des transferts monétaires conditionnels dans les pays en développement.

Différences en différences : comparer l'évolution de deux groupes avant/après une réforme, en supposant que les tendances étaient parallèles avant l'intervention. Utile pour évaluer des réformes locales ou temporaires.

Régressions sur données de panel : si l'on suit les mêmes individus/ménages dans le temps, on peut contrôler pour des caractéristiques inobservées constantes.

Approches quasi-expérimentales : discontinuités de score (policy applique si un score dépasse un seuil), appariement, utilisations d'instruments (variables qui affectent l'exposition à la politique mais pas directement le résultat).

Ces méthodes demandent des compétences statistiques et des données de qualité. Mais même sans expertise pointue, on peut exiger des études plausibles avant d'attribuer des effets à une politique.

Temps et horizon d'impact : ne pas confondre effets immédiats et structurants

Beaucoup d'actions contre les inégalités donnent des résultats visibles vite (par exemple une allocation financière d'urgence), mais d'autres nécessitent des années pour produire des bénéfices (éducation, prévention santé). Pour ne pas être trompé :

fixez des indicateurs à court terme (accès, dépenses, participation) et à long terme (niveau de vie, mobilité) ;

soyez attentif aux effets de substitution : une aide peut améliorer temporairement le budget d'un ménage mais ne changer ni l'employabilité ni la santé.

Coûts, efficience et ciblage

Une politique peut réduire les inégalités en termes de résultats, mais à quel coût ? Deux notions importantes :

Coût-efficacité : quel est le coût par unité de résultat (ex. coût par personne sortie de la pauvreté) ?

Effet de substitution et fuites : les ressources vont-elles à ceux qui en ont vraiment besoin ou bénéficient-elles aux "inappropriés" ?

Le ciblage est un dilemme : un ciblage fin économise des ressources mais peut stigmatiser, créer des effets de trappe à pauvreté ou exclure des personnes éligibles. Des dispositifs comme le revenu de base universel (UBI) sont intéressants car ils suppriment les coûts administratifs du ciblage, mais sont coûteux et leur efficacité redistributive dépend du financement.

Quelle place pour les données qualitatives ?

Les chiffres ne disent pas tout. J'insiste toujours pour croiser l'analyse quantitative avec des enquêtes qualitatives : entretiens, groupes focaux, observations sur le terrain. Ils permettent de comprendre les mécanismes : pourquoi une allocation n'est pas dépensée comme prévu, quels sont les freins culturels à la scolarisation, comment les bénéficiaires perçoivent la mesure.

Exemples concrets

Pour être plus concret : la France a multiplié les mesures pendant la crise sanitaire (primes, chômage partiel, fonds de solidarité). Mesurer leur efficacité demande :

de comparer l'évolution des revenus des ménages à faible revenu avant/après, en distinguant les secteurs ;

d'analyser les faillites d'entreprises et l'emploi résiduel ;

d'étudier l'impact sur la pauvreté des jeunes et des indépendants, souvent moins couverts par les dispositifs classiques.

Autre exemple : un programme pour réduire les inégalités scolaires (tutoring, réduction de la taille des classes) doit être évalué via des tests standardisés, le suivi longitudinal des élèves et la comparaison avec des écoles témoins. Les géants de la tech, comme Google ou Microsoft, ont financé des recherches en éducation ; celles-ci montrent que le tutorat ciblé a souvent un excellent rapport coût-efficacité.

Transparence, indépendance et participation citoyenne

Enfin, pour qu'une évaluation soit crédible, elle doit être transparente et indépendante. Je demande toujours :

des protocoles d'évaluation publiés avant la mise en œuvre ;

des jeux de données anonymisés accessibles aux chercheurs ;

la participation des parties prenantes, y compris des associations, pour interpréter les résultats.

En tant que citoyen, nous pouvons exiger ces garanties auprès des décideurs : l'évaluation n'est pas une option, c'est un instrument de démocratie. Sur Politiquer, je crois qu'il est de notre responsabilité collective de demander des preuves — pas pour paralyser l'action publique, mais pour la rendre meilleure et plus juste.