Cette méthode d'évaluation a été mise en œuvre au Brésil (Xavier, 2010)^[1] et repose sur une démarche développée dans un cadre participatif avec des petits producteurs de la région d'Unaï. Cette démarche vise :

• à formaliser les attentes et préférences des agriculteurs vis à vis d'une innovation dans un modèle d'évaluation des systèmes de production,

• à utiliser ce modèle pour évaluer l'adéquation entre les systèmes expérimentés au champ (à base de maïs en agriculture de conservation) et les attentes des producteurs sollicités.

Ce modèle repose sur la méthode d'analyse multicritère appelée « swing-weights method » ( Gomes, 2001^[2]) retenue essentiellement pour sa simplicité et son aptitude à considérer les préférences des acteurs. Les agriculteurs ont été très impliqués au cours des différentes étapes du processus de conception pour représenter au mieux leurs préférences et leurs expertises dans l'évaluation.

La conception du modèle a classiquement suivi les trois grandes étapes de conception d'un modèle d'évaluation multicritère :

1. sélection et structuration des critères d'évaluation,

2. constructions des indicateurs permettant de renseigner ces critères,

3. agrégation des critères impliquant de faire des arbitrages entre les différentes préoccupations retenues en accordant un poids à chaque critère d'évaluation.

Après avoir sélectionné et structuré les critères d'évaluation dans une arborescence, les agriculteurs ont précisé le mode d'évaluation qu'ils souhaitaient affecter à chacun de ces critères en définissant la gamme de classes (quantitatives ou qualitatives) que peuvent prendre ces critères d‘évaluation. Ensuite, les classes d'un même critère ont été ordonnées par les agriculteurs en affectant la valeur de 0 à la classe jugée la plus neutre (classe d'indifférence) et la valeur de 100 à la classe jugée la plus favorable (cf. figure ci-dessous).

Concernant la phase d'agrégation des critères, l'animateur fait d'abord l'hypothèse que chaque critère d'évaluation est à son plus mauvais niveau et demande ensuite aux agriculteurs lequel de ces critères souhaiteraient-ils faire évoluer en premier de la plus mauvaise à la meilleure classe. Ce critère (X1) se verra arbitrairement assigné la valeur 100. Ensuite, les agriculteurs sont questionnés à nouveau sur le critère (X2) qu'il souhaiterait ensuite faire évoluer de la plus mauvaise à la meilleure classe. Pour quantifier la différence de poids relatif entre X1 et X2, les agriculteurs affectent une valeur relative pour X2 comprise entre 0 et 100. L'étape finale de la « swing weitght method » consiste à normaliser l'importance relative de ces valeurs R₁,... R_m par une conversion en poids relatif :

W₁,....Wm. Cette normalisation se fait de la manière suivante :

W_i r_i/(∑_(k=1,mr_i)), I = 1, 2, ..., m, (2)

Avec: 0≤ w_i ≤a and ∑_i w_i = 1

En procédant ainsi, les agriculteurs ordonnent les critères en leur accordant un poids relatif en fonction de la valeur qui leur a été initialement accordée. L'agrégation des critères est ensuite possible par une moyenne pondérée classique :

V(a) = w₁ .v₁ (a) + w₂ .v₂ (a) + w₃ .v₃ (a) + ... + w_n .v_n (a) (3)

Avec:

v₁(a), v₂(a), ..., v_n(a), valeurs obtenues par les systèmes de culture (a) pour les critères 1, 2,...,n.

w₁, w₂, ...,w_n: poids données aux critères 1, 2, ..., n.

n: nombre de critères retenues dans le modèle

Le modèle ainsi développé avec les agriculteurs est présenté dans la figure ci-après :

Le modèle issu de ce travail participatif se distingue des autres modèles produits par la recherche par une meilleure appropriation des résultats :

• grâce à une meilleure prise en compte des préoccupations et attentes des agriculteurs impliqués

• en mobilisant des connaissances expertes locales partagées des praticiens plus faciles à comprendre et nécessitant moins d'information qu'un modèle classique,

• en permettant tout au long du processus de conception aux chercheurs et aux agriculteurs impliqués d'apprendre les uns des autres et de mieux comprendre leur interdépendance

Néanmoins, si ces démarches participatives sont très utiles, elles sont aussi reconnues pour :

• être très chronophages pour tous les acteurs impliqués dans le processus,

• produire des modèles de plus faible généricité et donc avec un domaine d'application plus restreint que ceux développés par la recherche en raison des connaissances mobilisées (e.g. expertises locales et parfois subjectives).

• être exposées à un « biais de désirabilité » défini dans un processus participatif comme une tendance des acteurs sollicités à répondre aux questions de la manière qui leur permet d'être perçues favorablement par le collectif. Ainsi, les décisions prises par ce type de processus ne sont parfois par représentatives de ce que les personnes mobilisées souhaitent ou feront individuellement.

Néanmoins, ces approches participatives sont à encourager surtout lorsque l'un des objectifs est de créer un dialogue durable entre les chercheurs et agriculteurs à partir des attentes, rôles et responsabilités de chacun dans le processus de recherche.