19.1 La structure du rapport

La rédaction du rapport d’une ACA constitue une phase critique nécessitant un investissement important en temps et en réflexion. Un rapport mal conçu pourrait compromettre la crédibilité d’une analyse par ailleurs rigoureuse. Il est donc essentiel de prendre en compte plusieurs éléments clés :

1. Un rapport adapté au public cible : Le rapport s’adresse principalement à deux catégories de lecteurs : les décideurs et les analystes. Pour les décideurs, une présentation claire et accessible, dénuée de jargon technique, qui résume les conclusions et expose les limites de l’analyse, s’avère primordiale. Pour les analystes, les détails de la démarche et la méthodologie adoptée se révèlent indispensables pour évaluer la rigueur de l’ACA et, éventuellement, pour en reproduire les résultats ;
2. Un rapport neutre : Il est impératif que l’ACA demeure impartiale par rapport au projet analysé, évitant ainsi de refléter les préjugés de son auteur. Les recommandations doivent découler exclusivement des résultats de l’analyse, sans se montrer influencées par des opinions personnelles ;
3. Des hypothèses discutées : Une description et une justification des hypothèses majeures sur lesquelles repose l’analyse sont nécessaires. Elles permettent d’éclairer le lecteur sur les fondements de l’étude ainsi que sur la manière dont les conclusions ont été tirées ;
4. Une présentation structurée : Le rapport doit adopter une structure organisée, clairement définie par des titres et des sous-titres numérotés, facilitant ainsi la compréhension ainsi que la navigation dans le document ;
5. Une qualité visuelle soignée : L’ACA doit refléter un niveau professionnel, tant dans la mise en forme que dans le choix des éléments graphiques, afin d’optimiser l’expérience de lecture et de compréhension de l’analyse proposée.

La structure type d’un rapport d’ACA

Le Tableau 19.1 illustre la structure recommandée pour un rapport d’ACA s’inspirant en partie des directives émises par le Gouvernement du Canada pour les analyses d’impact réglementaire. Il convient de noter que cette structure peut varier en fonction des spécificités du projet et des exigences du commanditaire.

La page de titre peut, alternativement, être remplacée par une feuille de synthèse résumant brièvement le contenu de l’analyse, tel qu’illustré à l’Annexe 1.

Le sommaire exécutif exige une attention particulière dans sa rédaction, car il est fort probable que les décideurs se limiteront à la lecture de cette seule section. Il convient alors d’adopter un style de rédaction clair, concis et visuellement structuré (par exemple, en utilisant des listes numérotées), afin d’en faciliter la lecture. Ce sommaire doit se concentrer sur les aspects fondamentaux de l’analyse, en mettant de côté les détails superflus, tout en exposant avec la plus grande transparence les limitations et les incertitudes associées à l’ACA. Il est conseillé, par exemple, d’inclure clairement dans le tableau de synthèse les impacts pertinents non valorisés financièrement. Pour améliorer la clarté lorsque plusieurs recommandations sont présentées, il est conseillé de les organiser sous forme de liste numérotée. Cette méthode facilite la lecture et permet de distinguer aisément chaque point.

Il est impératif d’accorder une attention particulière à la présentation des tableaux, des figures et des schémas. Ces éléments doivent s’accompagner de légendes précises, de titres explicites et, si nécessaire, des sources et de notes complémentaires pour en faciliter l’interprétation.

La présence d’une liste exhaustive des références bibliographiques est également essentielle pour valider la crédibilité des informations et des analyses présentées. Cette liste doit suivre une norme de citation rigoureuse, facilitant la vérification des sources par les lecteurs intéressés.

Concernant l’identification des impacts pertinents, l’utilisation d’un tableau récapitulatif, tel le Tableau 19.2, peut s’avérer bénéfique. Ce tableau dresse la liste des divers impacts, en précisant leur pertinence dans le contexte de l’ACA. Il aide à clarifier les raisons pour lesquelles certains effets ne sont pas compris dans l’analyse, soit pour éviter le risque de double comptage, soit parce qu’ils ne représentent pas des effets additionnels attribuables au projet. Le tableau distingue également les impacts quantifiables en unités naturelles de ceux qui sont véritablement valorisés dans l’analyse.

Pertinence : L’impact devrait-il être pris en compte pour mesurer la rentabilité sociale du projet (par exemple, exclure les impacts déjà mesurés ailleurs ou ceux qui ne sont pas additionnels) ?
Quantifiable : L’impact peut-il être mesuré en unités naturelles ? Et si oui, préciser l’unité.
Valorisé : L’impact est-il valorisé dans l’ACA ?

Dans la section consacrée à la méthodologie, le degré de précision nécessaire variera en fonction de la complexité de l’ACA. Pour un projet considéré comme « standard », dont la méthodologie est reconnue et éprouvée, une description succincte peut suffire. Cependant, pour les projets pour lesquels l’application de l’ACA est moins courante ou présente des défis méthodologiques spécifiques, il est nécessaire de fournir une explication plus approfondie de la démarche adoptée.

Dans tous les cas, il est essentiel de communiquer aux lecteurs une quantité d’informations suffisante pour leur permettre de comprendre et éventuellement de reproduire l’analyse. Cela implique de détailler les étapes clés de la méthodologie, les hypothèses principales ainsi que les outils et les données utilisés. Cette approche assure la transparence et renforce la crédibilité de l’analyse.

19.2 L’analyse de la validité des données

La fiabilité des conclusions tirées d’une ACA repose essentiellement sur la qualité des données et des estimations utilisées. Face à des données parfois incomplètes ou dont la fiabilité peut être mise en doute, il est important de procéder à une évaluation rigoureuse de la validité des données. Cette évaluation doit aborder explicitement les défis liés à la qualité des données, en comprenant à la fois les données primaires et les sources secondaires.

L’analyse de la qualité des données devrait utiliser les critères suivants :

1. Conformité : Vérification, afin de s’assurer que les données disponibles correspondent aux besoins de l’analyse. L’utilisation de proxys ou de données de substitution doit être justifiée en cas d’absence de données directes ;
2. Exactitude : Évaluer la précision des données par rapport à ce qui est mesuré, en tenant compte des biais potentiels et des erreurs ;
3. Actualité : S’assurer que les données sont suffisamment récentes pour être pertinentes. Les ajustements pour refléter les changements dans l’environnement ou dans les conditions économiques doivent être considérés ;
4. Accessibilité et clarté : Évaluer la facilité d’accès aux données et la clarté avec laquelle les données, les variables et la méthodologie de la collecte des données sont décrites ;
5. Cohérence entre les sources : Examen de la compatibilité entre différentes sources de données, en termes de définitions et de méthodologies utilisées.

Les résultats de l’évaluation de la qualité des données doivent être résumés dans le corps principal du rapport, alors que les détails techniques peuvent être relégués en annexe. Cette évaluation peut comporter des éléments quantitatifs, tels que l’analyse de la variance ou la représentativité de l’échantillon, mais elle repose souvent sur une appréciation qualitative fondée sur le jugement de l’analyste ou des experts, ou encore sur la comparaison entre plusieurs sources.

Il peut être utile de classer chaque variable ou valeur de paramètre selon un système de notation de la qualité, de A (excellente qualité) à D (très faible qualité). Cette démarche contribue à éclairer les utilisateurs du rapport sur le degré de confiance qu’ils peuvent accorder aux différentes parties de l’analyse.

Il est recommandé de réaliser cette analyse de la qualité des données de manière continue tout au long de l’ACA, plutôt que de la reporter à l’étape finale. Cette approche proactive permet d’ajuster les choix méthodologiques en conséquence et d’affiner l’analyse de sensibilité des résultats en fonction de la fiabilité des données.

19.3 Tableau synthèse des résultats

Le Tableau 19.3 montre un exemple de tableau de synthèse de l’ACA dans le domaine environnemental. Ce format peut facilement être adapté pour convenir à d’autres secteurs.

19.4 Conclusions

Annexe 1. Fiche synthèse d’une ACA

Bibliographie

Gouvernement du Canada. (2023). Guide d’analyse coûts-avantages pour le Canada : Propositions de réglementation. https://www.canada.ca/fr/
gouvernement/systeme/lois/developpement-amelioration-reglementation-federale/exigences-matiere-elaboration-gestion-examen-reglements/lignes-directrices-outils/guide-analyse-couts-avantages-propositions-reglementation.html

Salci, S. et Jenkins, G.P. (2016). Incorporating risk and uncertainty in cost-benefit analysis. MPRA (2016-09). https://mpra.ub.uni-muenchen.de/74161/2/MPRA_paper_74161.pdf

US Environmental Protection Agency. (2014). Guidelines for preparing Economic Analysis. https://www.epa.gov/sites/default/files/2017-08/documents/ee-0568-50.pdf