After two decades working in monitoring, evaluation, and learning across African agriculture, I have seen hundreds of data systems come and go. Pilot projects that shine for eighteen months then vanish. Dashboards that no one opens. Surveys that cost a fortune and deliver results two years too late to matter. So when I encounter an idea that genuinely changes the equation — not incrementally, but structurally — I pay attention.

Après deux décennies de travail en suivi, évaluation et apprentissage dans l'agriculture africaine, j'ai vu des centaines de systèmes de données aller et venir. Des projets pilotes qui brillent pendant dix-huit mois puis disparaissent. Des tableaux de bord que personne n'ouvre. Des enquêtes qui coûtent une fortune et livrent des résultats deux ans trop tard pour être utiles. Alors quand je rencontre une idée qui change véritablement l'équation — pas de manière incrémentale, mais structurellement — j'y prête attention.

As MEL professionals, we spend our careers making the case for better data, better evidence, better decision-making. But we have often framed that case in the language of accountability and learning. The DPI argument reframes it in the language of economics. And that changes everything. If DPI is a competitive asset — not a charitable donation — then every conversation about funding it, governing it, and scaling it changes. The question shifts from "Who will pay for this?" to "Who can afford not to invest?"

En tant que professionnels SEA, nous passons nos carrières à plaider pour de meilleures données, de meilleures preuves, de meilleures décisions. Mais nous avons souvent formulé ce plaidoyer dans le langage de la redevabilité et de l'apprentissage. L'argument de l'IPN le recadre dans le langage de l'économie. Et cela change tout. Si l'IPN est un actif compétitif — pas une donation charitable — alors toute conversation sur son financement, sa gouvernance et sa mise à l'échelle change. La question passe de « Qui va payer pour cela ? » à « Qui peut se permettre de ne pas investir ? »

The Four Business Realities No One Can Ignore

Les quatre réalités économiques qu'on ne peut ignorer

The business case for DPI rests on four realities that any CFO, supply-chain director, or agriculture minister would immediately understand. Together, they form a profit-and-loss argument for shared digital infrastructure.

L'argumentaire économique de l'IPN repose sur quatre réalités que tout directeur financier, directeur de chaîne d'approvisionnement ou ministre de l'agriculture comprendrait immédiatement. Ensemble, elles forment un argument de compte de résultat pour l'infrastructure numérique partagée.

Reality #1: Regulatory Pressure Is No Longer Optional

Réalité n°1 : la pression réglementaire n'est plus optionnelle

Traceability requirements are multiplying. ESG disclosure is becoming mandatory. Due diligence frameworks are expanding across every commodity and every market. The EU Deforestation Regulation (EUDR) alone has sent shockwaves through coffee, cocoa, and timber supply chains across Africa. When every exporter builds its own reporting system, the result is not compliance — it is chaos. The same farmer fills out the same forms for five different organizations. Standards differ. Audits overlap. Each one adds cost. The solution: if everyone uses the same shared system, that duplication disappears. Alignment reduces the tax.

Les exigences de traçabilité se multiplient. La divulgation ESG devient obligatoire. Les cadres de diligence raisonnable s'étendent à chaque produit et chaque marché. Le Règlement européen sur la déforestation (EUDR) a envoyé des ondes de choc à travers les chaînes d'approvisionnement de café, cacao et bois en Afrique. Quand chaque exportateur construit son propre système de reporting, le résultat n'est pas la conformité — c'est le chaos. Le même agriculteur remplit les mêmes formulaires pour cinq organisations différentes. La solution : si tout le monde utilise le même système partagé, cette duplication disparaît. L'alignement réduit la taxe.

Reality #2: Risk Is Rising — and Data Makes It Financeable

Réalité n°2 : le risque augmente — et les données le rendent finançable

Climate volatility, supply chain disruptions, input price shocks — these are the operating environment. Without real-time data, uncertainty compounds. With it, something remarkable happens:

Volatilité climatique, perturbations de la chaîne d'approvisionnement, chocs des prix des intrants — c'est l'environnement opérationnel. Sans données en temps réel, l'incertitude s'aggrave. Avec elles, quelque chose de remarquable se produit :

An insurance company cannot offer crop insurance if it has no data about weather patterns or farm yields. A bank cannot give a farmer a loan if it has no way to verify that farmer's production history. But when shared digital infrastructure makes this information visible and trustworthy, financial institutions can step in. Risk stops being a problem that farmers bear alone — and becomes an opportunity that capital markets can address.

Une compagnie d'assurance ne peut pas offrir d'assurance-récolte sans données sur les conditions météorologiques ou les rendements. Une banque ne peut pas accorder de prêt à un agriculteur sans pouvoir vérifier son historique de production. Mais quand l'infrastructure numérique partagée rend ces informations visibles et fiables, les institutions financières peuvent intervenir. Le risque cesse d'être un problème supporté seul par les agriculteurs — et devient une opportunité que les marchés de capitaux peuvent adresser.

Reality #3: Markets Are Already Digital — the Question Is Whether They Connect

Réalité n°3 : les marchés sont déjà numériques — la question est s'ils se connectent

Mobile money payments are already digital across much of Africa. Logistics tracking is digital. Trade documents are going digital. But when these digital systems cannot talk to each other, they create new bottlenecks. A payment processed in one system cannot be verified in another. A shipment tracked in one platform is invisible to the next. Every disconnection slows trade and costs opportunity.

Les paiements par argent mobile sont déjà numériques dans une grande partie de l'Afrique. Le suivi logistique est numérique. Les documents commerciaux passent au numérique. Mais quand ces systèmes numériques ne communiquent pas entre eux, ils créent de nouveaux goulets d'étranglement. Chaque déconnexion ralentit le commerce et coûte des opportunités.

Reality #4: Capital Follows Data

Réalité n°4 : le capital suit les données

Money follows data. Banks lend when they can verify. Insurers cover when they can see. Investors commit when they have evidence. No credible data means borrowing costs more. In Africa, where access to affordable finance is the biggest barrier to agricultural growth, this determines whether millions of farmers can grow their businesses or remain trapped in subsistence.

L'argent suit les données. Les banques prêtent quand elles peuvent vérifier. Les assureurs couvrent quand ils voient des données. Les investisseurs s'engagent quand ils ont des preuves. Pas de données crédibles signifie que l'emprunt coûte plus cher. En Afrique, cela détermine si des millions d'agriculteurs peuvent développer leurs activités ou restent piégés dans la subsistance.

The Hidden Tax You Cannot See on Your Balance Sheet

La taxe cachée invisible dans votre bilan

When digital public infrastructure is not aligned, the consequences cascade. Organizations duplicate data collection. Governments and donors build parallel platforms. Businesses compete on infrastructure instead of on value. Farmers become data sources for systems that return nothing to them.

Quand l'infrastructure publique numérique n'est pas alignée, les conséquences se cascadent. Les organisations dupliquent la collecte de données. Les gouvernements et les bailleurs construisent des plateformes parallèles. Les entreprises rivalisent sur l'infrastructure au lieu de la valeur. Les agriculteurs deviennent des sources de données pour des systèmes qui ne leur rendent rien.

What the Private Sector Actually Needs

Ce dont le secteur privé a réellement besoin

If it does not work at the farm level, it does not work. Period. When DPI is treated as a public good funded by goodwill, usability becomes an afterthought. When it is treated as competitive infrastructure, usability becomes the product. The difference in outcomes is enormous.

Si ça ne fonctionne pas au niveau de l'exploitation, ça ne fonctionne pas. Point. Quand l'IPN est traitée comme un bien public financé par la bonne volonté, l'utilisabilité devient secondaire. Quand elle est traitée comme une infrastructure compétitive, l'utilisabilité devient le produit. La différence dans les résultats est énorme.

The ROI Equation: Four Returns That Change the Math

L'équation du ROI : quatre retours qui changent le calcul

From the Ground Up: Where Theory Meets African Reality

En partant du terrain : quand la théorie rencontre la réalité africaine

In Uganda, the coffee sector offered a live case study. When the EUDR compliance requirements hit, every exporter initially scrambled to build their own data collection system. Farmers were overwhelmed with requests. Data fatigue set in. Quality collapsed. Then, under the Uganda Coffee Platform, competing actors agreed to collaborate on shared infrastructure: a national data warehouse, polygon mapping, deforestation verification, and — critically — farmer-controlled data cards.

En Ouganda, le secteur du café a offert une étude de cas en direct. Quand les exigences de conformité EUDR ont frappé, chaque exportateur s'est précipité pour construire son propre système. Les agriculteurs étaient submergés. La fatigue des données s'est installée. La qualité s'est effondrée. Puis, sous la Plateforme du Café de l'Ouganda, des acteurs concurrents ont accepté de collaborer sur une infrastructure partagée : un entrepôt de données national, la cartographie des parcelles, la vérification de la déforestation et — élément crucial — des cartes de données contrôlées par les agriculteurs.

The result went far beyond compliance. Banks started using the transaction data to assess creditworthiness. Coffee farmers who had never been able to get a bank loan — because they had no land title or traditional collateral — had something better: a verifiable digital track record. The DPI created an entirely new financial services market.

Le résultat est allé bien au-delà de la conformité. Les banques ont commencé à utiliser les données de transaction pour évaluer la solvabilité. Les producteurs de café qui n'avaient jamais pu obtenir de prêt bancaire — parce qu'ils n'avaient ni titre foncier ni garantie traditionnelle — avaient quelque chose de mieux : un historique numérique vérifiable. L'IPN a créé un marché de services financiers entièrement nouveau.

From farmers themselves — across Zimbabwe, Uganda, and Zambia — the picture is grittier. Technology adoption is real. Mobile phones, WhatsApp groups, and social media are already part of how African farmers do business. But the infrastructure underneath remains fragile: no network, no electricity, no way to charge devices. Trust has been damaged. Too many organizations have come to collect data and never come back. The feedback loop — returning insights to the people who provided the data — is the most basic requirement and the one most often broken.

Du côté des agriculteurs — au Zimbabwe, en Ouganda et en Zambie — le tableau est plus brut. L'adoption technologique est réelle. Les téléphones mobiles, les groupes WhatsApp et les réseaux sociaux font déjà partie du commerce agricole africain. Mais l'infrastructure sous-jacente reste fragile. La confiance a été endommagée. Trop d'organisations sont venues collecter des données sans jamais revenir. La boucle de rétroaction — retourner les analyses aux personnes qui ont fourni les données — est l'exigence la plus fondamentale et celle qui est le plus souvent brisée.

The Mindset Shifts That Must Happen

Les changements de mentalité nécessaires

So What Changes Tomorrow?

Alors, qu'est-ce qui change demain ?

To private-sector leaders: Stop treating DPI as a government problem or a donor initiative. It is infrastructure that directly affects your cost of compliance, your access to capital, your market integration speed, and your competitive position. Invest in it the way you would invest in any strategic asset.

Aux leaders du secteur privé : Cessez de traiter l'IPN comme un problème gouvernemental ou une initiative des bailleurs. C'est une infrastructure qui affecte directement vos coûts de conformité, votre accès au capital, votre vitesse d'intégration au marché et votre position concurrentielle. Investissez-y comme un actif stratégique.

To governments: Build standards before platforms. Design for commercial usability, not just policy elegance. Recognize that the private sector is not just a user of your systems — it is a co-builder. And enforce the governance that makes shared infrastructure trustworthy.

Aux gouvernements : Construisez les standards avant les plateformes. Concevez pour l'utilisabilité commerciale. Reconnaissez que le secteur privé n'est pas seulement un utilisateur de vos systèmes — il est un co-constructeur. Et appliquez la gouvernance qui rend l'infrastructure partagée fiable.

To development partners: Fund infrastructure, not just projects. Coordinate among yourselves before asking others to coordinate. And accept that the era of spending without accountability for cost effectiveness is over. The return on investment lens is not a constraint on your mission — it is the only way to achieve it at the scale the continent requires.

Aux partenaires de développement : Financez l'infrastructure, pas seulement des projets. Coordonnez-vous entre vous avant de demander aux autres de se coordonner. La perspective de retour sur investissement n'est pas une contrainte sur votre mission — c'est la seule façon de l'accomplir à l'échelle que le continent exige.

For MEL professionals, this moment is both a challenge and an opportunity. We have spent years perfecting the art of measuring what programs achieve. Now the question is bigger: can we help design the shared infrastructure that makes achievement possible in the first place?

Pour les professionnels SEA, ce moment est à la fois un défi et une opportunité. Nous avons passé des années à perfectionner l'art de mesurer ce que les programmes accomplissent. Maintenant la question est plus grande : pouvons-nous aider à concevoir l'infrastructure partagée qui rend l'accomplissement possible ?

Our multi-country analysis of Results-Based Financing (RBF) programmes across five West African countries reveals important lessons about the design and implementation of performance-based incentive systems in health. RBF programmes link financial rewards to verified delivery of health services — paying health facilities or community health workers based on the quantity and quality of services they provide, rather than simply covering their costs.

Notre analyse multi-pays des programmes de Financement Basé sur les Résultats (FBR) dans cinq pays d'Afrique de l'Ouest révèle d'importantes leçons sur la conception et la mise en œuvre des systèmes d'incitation basés sur la performance en santé. Les programmes FBR lient les récompenses financières à la prestation vérifiée de services de santé.

Across all five countries, we found that the facilities which showed the largest improvements were those where local health committees had been involved in selecting the performance indicators. When indicators were imposed from the outside — by donors or central ministries — facilities often engaged in "teaching to the test," focusing narrowly on measured indicators while neglecting unmeasured aspects of care quality. Verification systems proved critical: programmes without independent verification saw evidence of data inflation, with reported service numbers exceeding plausible estimates by 20-40%.

Dans les cinq pays, nous avons constaté que les établissements montrant les plus grandes améliorations étaient ceux où les comités locaux de santé avaient participé à la sélection des indicateurs de performance. Les systèmes de vérification se sont avérés critiques : les programmes sans vérification indépendante ont montré des preuves d'inflation des données, avec des chiffres rapportés dépassant les estimations plausibles de 20-40%.

A synthesis of D4Act's education evaluations across West and East Africa shows that structured pedagogy programmes — those combining scripted lesson plans with ongoing in-classroom coaching — produce the largest and most consistent gains in student learning outcomes. Our meta-analysis of 12 evaluations finds effect sizes of 0.3-0.5 standard deviations in reading and mathematics, significantly larger than the effects of one-off teacher training workshops alone (typically 0.05-0.15 SD).

Une synthèse des évaluations éducatives de D4Act en Afrique de l'Ouest et de l'Est montre que les programmes de pédagogie structurée — combinant des plans de cours scriptés avec un coaching continu en classe — produisent les gains les plus importants et les plus constants dans les résultats d'apprentissage. Notre méta-analyse de 12 évaluations trouve des tailles d'effet de 0,3-0,5 écart-type en lecture et mathématiques.

D4Act's pilot deployment of satellite-based crop monitoring systems across three Sahelian countries demonstrated that machine learning models trained on Sentinel-2 imagery can predict smallholder crop yields with over 85% accuracy — at a fraction of the cost of traditional ground-truth surveys. The system processed over 50,000 farm plots across Burkina Faso, Niger, and northern Togo, providing near-real-time estimates of crop health, growth stage, and expected yield throughout the growing season.

Le déploiement pilote par D4Act de systèmes de surveillance des cultures par satellite dans trois pays sahéliens a démontré que les modèles ML formés sur l'imagerie Sentinel-2 peuvent prédire les rendements des cultures des petits agriculteurs avec plus de 85% de précision — à une fraction du coût des enquêtes traditionnelles. Le système a traité plus de 50 000 parcelles agricoles au Burkina Faso, au Niger et dans le nord du Togo.

D4Act's systematic review of over 40 youth employment programme evaluations conducted across Sub-Saharan Africa over the past decade reveals a clear pattern: programmes that combine skills training with capital (grants, loans, or in-kind support) consistently outperform skills-only interventions by 2-3x on income measures. Critically, the strongest predictor of long-term enterprise survival is not the technical skills training itself, but the mentorship and post-training follow-up support that accompanies it.

La revue systématique de D4Act de plus de 40 évaluations de programmes d'emploi des jeunes menées en Afrique subsaharienne révèle un schéma clair : les programmes combinant formation aux compétences et capital surpassent systématiquement les interventions de compétences seules de 2-3x sur les mesures de revenus. Le plus fort prédicteur de survie à long terme des entreprises est le mentorat et le suivi post-formation.

D4Act's data science team has developed machine learning models that predict household-level poverty with over 80% accuracy using freely available data sources — satellite nighttime light imagery, daytime land use classification, mobile phone call detail records, and publicly available geographic features. These models enable governments to target social protection programmes more precisely, reaching the poorest households while reducing both inclusion and exclusion errors.

L'équipe de science des données de D4Act a développé des modèles ML qui prédisent la pauvreté au niveau des ménages avec plus de 80% de précision en utilisant des sources de données librement disponibles — imagerie satellite nocturne, classification diurne de l'utilisation des terres, données d'appels téléphoniques mobiles et caractéristiques géographiques publiques. Ces modèles permettent aux gouvernements de cibler les programmes de protection sociale plus précisément.

D4Act has been selected to conduct a comprehensive evaluation of community health worker (CHW) programmes across Togo and Benin, assessing the effectiveness of CHW training models, supervision systems, and referral pathways. The 24-month evaluation will use a mixed-methods approach combining household surveys with health facility assessments and qualitative interviews with frontline health workers.

D4Act a été sélectionné pour mener une évaluation complète des programmes d'agents de santé communautaire (ASC) au Togo et au Bénin, évaluant l'efficacité des modèles de formation des ASC, des systèmes de supervision et des voies de référence. L'évaluation de 24 mois utilisera une approche mixte combinant des enquêtes ménages, des évaluations d'établissements de santé et des entretiens qualitatifs.

The study will cover 120 health facilities and approximately 4,000 households across both countries, with baseline, midline, and endline data collection rounds. Key research questions include: How effective are different CHW supervision models in sustaining service quality? What referral pathway designs produce the highest completion rates? And how do community perceptions of CHW credibility affect health-seeking behaviour?

L'étude couvrira 120 établissements de santé et environ 4 000 ménages dans les deux pays, avec des cycles de collecte de données de base, à mi-parcours et en fin de projet. Les questions de recherche clés incluent : Quelle est l'efficacité des différents modèles de supervision des ASC ? Quelles conceptions de voies de référence produisent les taux d'achèvement les plus élevés ?

D4Act has entered a multi-year partnership to evaluate climate-smart agriculture interventions across the Sahel region. The collaboration will deploy satellite monitoring systems and conduct field trials on drought-resistant crop varieties in Burkina Faso, Niger, and Mali. This partnership brings together D4Act's evaluation expertise with the research centre's agronomic knowledge to generate evidence on which climate adaptation strategies deliver the best results for smallholder farmers facing increasing climate variability.

D4Act a conclu un partenariat pluriannuel pour évaluer les interventions d'agriculture climato-intelligente dans la région du Sahel. La collaboration déploiera des systèmes de surveillance par satellite et mènera des essais sur le terrain sur des variétés de cultures résistantes à la sécheresse au Burkina Faso, au Niger et au Mali. Ce partenariat réunit l'expertise en évaluation de D4Act et les connaissances agronomiques du centre de recherche pour générer des preuves sur les stratégies d'adaptation climatique les plus efficaces pour les petits agriculteurs.

The D4Act Training Academy is accepting applications for its next cohort of the Professional Certificate in Impact Evaluation. The 12-week programme covers RCT design, difference-in-differences, propensity score matching, and mixed-methods approaches, with hands-on practice using real African datasets from D4Act's evaluation portfolio. The programme is designed for mid-career M&E professionals, government statisticians, and development programme managers seeking to strengthen their evaluation skills.

L'Académie de formation D4Act accepte les candidatures pour sa prochaine cohorte du Certificat professionnel en évaluation d'impact. Le programme de 12 semaines couvre la conception d'ECR, la différence de différences, l'appariement par score de propension et les approches mixtes, avec une pratique concrète utilisant de vrais jeux de données africains du portefeuille d'évaluation de D4Act. Le programme est conçu pour les professionnels S&E en milieu de carrière, les statisticiens gouvernementaux et les gestionnaires de programmes cherchant à renforcer leurs compétences en évaluation.

Participants who complete the programme receive a D4Act Professional Certificate and join the D4Act Alumni Network — a growing community of African evidence professionals spanning 4 countries. Previous cohorts have included participants from government ministries, UN agencies, international NGOs, and African research institutions.

Les participants qui terminent le programme reçoivent un Certificat professionnel D4Act et rejoignent le Réseau des anciens D4Act — une communauté croissante de professionnels africains des preuves couvrant 4 pays.

D4Act researchers have published a new working paper examining the causal impact of mobile money adoption on household financial inclusion across four West African countries. Using a natural experiment based on the staggered expansion of mobile network coverage into previously unconnected rural areas, the study finds that mobile money access increases formal savings by 35% and reduces reliance on informal credit by 20%. The effects are particularly strong for women and for households located more than 10 kilometres from the nearest bank branch.

Les chercheurs de D4Act ont publié un nouveau document de travail examinant l'impact causal de l'adoption de l'argent mobile sur l'inclusion financière des ménages dans quatre pays d'Afrique de l'Ouest. En utilisant une expérience naturelle basée sur l'expansion échelonnée de la couverture réseau mobile, l'étude constate que l'accès à l'argent mobile augmente l'épargne formelle de 35% et réduit la dépendance au crédit informel de 20%. Les effets sont particulièrement forts pour les femmes et les ménages situés à plus de 10 kilomètres de l'agence bancaire la plus proche.