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| Méta-évaluation à l'ère numérique : Évaluer nos propres pratiques |
La méta-évaluation à l'ère numérique fait référence à l'évaluation systématique des pratiques d'évaluation elles-mêmes, en se concentrant sur leur qualité, leur efficacité et les contextes dans lesquels elles sont mises en œuvre. À mesure que la technologie transforme le paysage de l'évaluation — particulièrement dans des domaines tels que l'éducation — cette pratique a gagné en importance, reflétant une tendance plus large vers des méthodologies d'évaluation plus nuancées et participatives. L'incorporation d'outils et de cadres numériques a permis aux évaluateurs de mieux comprendre les facteurs contextuels complexes, améliorant la robustesse de leurs conclusions et assurant l'implication des parties prenantes tout au long du processus d'évaluation.
Historiquement, les méthodes d'évaluation traditionnelles évaluaient principalement l'efficacité des programmes à travers des résultats directs, négligeant souvent les contextes complexes qui influençaient ces résultats. Cependant, la méta-évaluation met l'accent sur l'importance du contexte, employant des cadres tels que le Cadre Consolidé pour la Recherche sur l'Implémentation (CFIR) et le Contexte et l'Implémentation des Interventions Complexes (CICI). Ces modèles aident à clarifier comment divers éléments contextuels — tels que les relations, les environnements et les interactions — interagissent avec les interventions, façonnant finalement leur efficacité et leur pertinence.
Les controverses entourant la méta-évaluation incluent des défis liés à la confidentialité des données, aux considérations éthiques dans l'utilisation de la technologie et aux inégalités potentielles exacerbées par les outils d'évaluation numériques. Des problèmes tels que des descriptions inadéquates des méthodes d'évaluation et des biais dans la collecte de données ont suscité des appels à une plus grande transparence et à des directives éthiques complètes. L'équilibre entre l'innovation et la pratique éthique reste une préoccupation critique alors que les éducateurs et les évaluateurs naviguent dans les complexités de l'incorporation de technologies avancées dans leurs méthodologies.
Pour l'avenir, les orientations futures de la méta-évaluation impliquent de tirer parti de l'intelligence artificielle et de favoriser la collaboration entre les disciplines pour améliorer la précision et la rapidité des évaluations. En intégrant diverses perspectives et en adaptant les méthodologies pour s'adapter à divers contextes, les pratiques de méta-évaluation peuvent continuer à évoluer, relevant à la fois les défis actuels et les besoins dynamiques des environnements éducatifs à l'ère numérique.
Résumé de l'article et contextualisation pour l'Afrique
Cet article explore la méta-évaluation à l'ère numérique, la définissant comme l'évaluation systématique des pratiques d'évaluation elles-mêmes, en insistant sur leur qualité, leur efficacité et leur contexte. Il retrace l'évolution de l'évaluation, passant d'une simple mesure des résultats à une approche plus nuancée qui intègre des outils numériques, reconnaissant l'importance du contexte complexe et l'implication des parties prenantes. Des cadres comme le CFIR et le CICI sont mis en avant pour structurer cette complexité. L'article détaille diverses méthodologies, y compris les synthèses de preuves (avec une dominance des revues systématiques) et les études de cas, soulignant l'importance de l'automatisation et de l'apport des utilisateurs dans l'analyse des données. Les applications sont variées, notamment en éducation pour la collecte de données, l'efficacité opérationnelle, l'accessibilité et l'engagement des apprenants, ainsi que le suivi et l'évaluation des programmes. Cependant, des défis majeurs persistent, notamment les implications éthiques liées à la confidentialité des données et aux inégalités numériques, le besoin de méthodes d'évaluation claires et l'intégration de l'IA éthique. Les orientations futures mettent l'accent sur la collaboration, l'exploitation des technologies d'IA et la recherche sur l'applicabilité des outils numériques dans des contextes divers.
Dans le contexte africain, ces concepts revêtent une importance particulière. La nécessité d'une méta-évaluation robuste est cruciale pour garantir que les investissements dans les programmes de développement et d'éducation sur le continent sont réellement efficaces et équitables. Les défis liés à l'infrastructure technologique limitée, aux disparités d'accès à la technologie et au manque de connaissances techniques parmi les éducateurs et les évaluateurs, soulevés par l'article, sont amplifiés en Afrique. L'importance de la collecte de données en temps réel dans des contextes variés, y compris les zones rurales sous-représentées, est primordiale pour des évaluations pertinentes. De plus, la mise en œuvre de l'IA en Afrique doit impérativement s'accompagner d'une réflexion éthique profonde pour éviter d'exacerber les inégalités existantes et pour assurer la protection des données dans des contextes où les cadres réglementaires peuvent encore être en développement. Enfin, la collaboration interdisciplinaire et l'implication des parties prenantes locales sont essentielles pour adapter les outils et les méthodologies aux réalités culturelles et socio-économiques spécifiques du continent, garantissant ainsi que les pratiques d'évaluation sont non seulement efficaces mais aussi culturellement appropriées et socialement justes.
Contexte Historique
Le domaine de l'évaluation a connu une évolution significative au fil des décennies, s'adaptant à l'évolution du paysage des méthodologies et des avancées technologiques.
Traditionnellement, l'évaluation visait principalement à déterminer l'efficacité des programmes, en utilisant diverses méthodes telles que les enquêtes et les entretiens pour recueillir des données. Cette focalisation sur les résultats a été complétée par l'émergence de la méta-évaluation, qui évalue de manière critique la qualité des processus d'évaluation eux-mêmes, assurant la robustesse et la fiabilité des conclusions.
Par le passé, les pratiques d'évaluation mettaient souvent l'accent sur les résultats tangibles sans aborder adéquatement le contexte dans lequel ces évaluations se déroulaient. Le contexte était considéré comme un ensemble de conditions influençant l'étude, mais était rarement défini de manière exhaustive. Il était principalement opérationnalisé par l'interaction narrative entre des facteurs micro et macro, tels que les politiques gouvernementales locales et les forces sociales plus larges. Ce manque de clarté quant à la signification du contexte était particulièrement évident dans l'approche d'étude de cas naturaliste, où les évaluations racontaient souvent une histoire d'actions entrelacées avec leurs environnements contextuels, mais sans un cadre théorique rigoureux.
À mesure que la technologie a progressé, le processus d'évaluation a de plus en plus incorporé des outils numériques qui remodèlent les pratiques traditionnelles, en particulier dans les contextes éducatifs de la maternelle à la 12e année. Ces outils numériques fournissent de nouvelles méthodologies pour la collecte et l'analyse de données, qui sont devenues essentielles dans les évaluations contemporaines. L'intégration de ces technologies reflète une tendance plus large dans le paysage de l'évaluation où la complexité du contexte, y compris les relations et les influences externes, a été reconnue comme critique pour comprendre l'efficacité des programmes et des politiques.
De plus, les principes de propriété et d'implication des utilisateurs ont gagné en importance, soulignant la nécessité pour les évaluations de prendre en compte les droits et les intérêts des participants tout en garantissant que les utilisateurs prévus contribuent activement à l'objet de l'évaluation. Ce passage à une approche plus participative aide à atténuer le risque que les évaluations deviennent erronées ou non pertinentes. Ainsi, le contexte historique de l'évaluation révèle une trajectoire allant d'une évaluation simpliste de l'efficacité à une compréhension plus nuancée et sensible au contexte qui incorpore les voix des parties prenantes et les réalités des environnements dans lesquels les programmes opèrent.
Concepts Clés
Cadres Contextuels en Évaluation
Dans le domaine de la méta-évaluation, le contexte joue un rôle crucial dans la compréhension de l'efficacité des interventions. Des modèles récents tels que le Cadre Consolidé pour la Recherche sur l'Implémentation (CFIR) et le cadre Contexte et Implémentation des Interventions Complexes (CICI) soulignent la complexité du contexte, qui est décrit comme un concept englobant les lieux physiques, les rôles, les interactions et les relations à plusieurs niveaux. Le cadre CICI vise spécifiquement à simplifier et à structurer cette complexité pour faciliter une meilleure compréhension de la manière dont le contexte interagit avec l'implémentation et les résultats.
Définitions du Contexte
La définition du contexte a considérablement évolué au fil du temps. Le Medical Research Council (MRC) a initialement défini le contexte comme "tout ce qui est externe à l'intervention et qui en entrave ou en renforce les effets". Des cadres plus contemporains, tels que ceux développés par les Instituts de Recherche en Santé du Canada et le National Institute of Health Research, élargissent cette définition pour englober "toute caractéristique des circonstances dans lesquelles une intervention est mise en œuvre et qui peut interagir avec l'intervention pour produire une variation des résultats". Ce changement reflète une reconnaissance croissante de la nature multifacette du contexte dans les interventions de santé et la nécessité de prendre en compte diverses caractéristiques contextuelles lors de l'évaluation de l'efficacité des interventions.
Évaluation Réaliste et Contexte
La tradition de l'évaluation réaliste met un accent particulier sur le contexte, le considérant comme un ensemble de circonstances qui déclenchent des mécanismes spécifiques pour produire les résultats souhaités. Malgré son importance, il peut y avoir un décalage entre la façon dont le contexte est théoriquement défini et la façon dont il est opérationnalisé dans la pratique. Les études capturent souvent un large éventail de facteurs contextuels, y compris les caractéristiques organisationnelles, les relations entre le personnel et les environnements politiques plus larges, mais ces facteurs ne sont pas toujours systématiquement définis ou analysés.
Outils de Collecte de Données et Adaptabilité Contextuelle
Lors de l'évaluation des outils numériques pour les interventions, il est critique de prendre en compte les facteurs contextuels influençant leur efficacité. Des aspects tels que la compatibilité de la plateforme, les exigences de connectivité et les paramètres spécifiques dans lesquels ces outils sont utilisés peuvent affecter de manière significative leur succès. Les outils numériques doivent non seulement être conçus en tenant compte de leur contexte prévu, mais aussi posséder la capacité d'adaptation pour être employés dans divers environnements. La capacité des outils à collecter des données en temps réel dans des contextes variés améliore encore leur utilité, bien que des défis subsistent, particulièrement dans les zones dotées d'une infrastructure technologique limitée.
En comprenant ces concepts clés, les évaluateurs peuvent mieux naviguer dans les complexités du contexte, conduisant à des évaluations plus efficaces et perspicaces des interventions à l'ère numérique.
Méthodologies
Les méthodologies de méta-évaluation jouent un rôle crucial dans l'évaluation de la qualité et de l'efficacité des évaluations dans divers contextes, particulièrement à l'ère numérique. Ces méthodologies englobent un éventail de techniques visant à combiner systématiquement des données qualitatives et quantitatives pertinentes provenant de plusieurs études afin de développer des conclusions complètes sur les pratiques d'évaluation.
Types de Synthèses de Preuves
Dans le domaine de la méta-évaluation, divers types de synthèses de preuves sont utilisés. Une constatation notable indique que les revues systématiques de la littérature dominent ce paysage, représentant environ 66,7% du corpus analysé, suivies des revues exploratoires à 12,1%. Certaines études incorporent également à la fois des revues systématiques et des méta-analyses, démontrant une approche multifacette de la synthèse des preuves. Cette diversité des méthodologies souligne l'importance d'adapter les techniques d'évaluation pour s'adapter au contexte spécifique de la recherche.
Méthodologie d'Étude de Cas
La recherche par étude de cas est souvent employée en méta-évaluation pour explorer des interventions complexes. Cette approche combine généralement des données qualitatives et quantitatives pour générer des idées sur le sujet étudié. Bien que de nombreuses études de cas affirment utiliser des méthodes mixtes, la collecte de données qualitatives reste prédominante, avec des techniques telles que les entretiens et les groupes de discussion fréquemment employées. L'analyse repose souvent sur une analyse de cadre, qui synthétise les résultats en une description de cas détaillée. L'opérationnalisation du contexte est également vitale dans ces études, car elle permet une compréhension nuancée des facteurs influençant les résultats de l'évaluation.
Automatisation et Contribution de l'Utilisateur dans l'Analyse de Données
Les méthodologies modernes de méta-évaluation soulignent également l'importance de l'automatisation et de l'engagement de l'utilisateur dans l'analyse des données. Les outils qui automatisent l'analyse des données et génèrent des visualisations offrent des efficacités significatives ; cependant, permettre aux utilisateurs de manipuler les données peut produire des informations plus approfondies et favoriser une compréhension plus profonde des résultats. Que ce soit par des moyens automatiques ou manuels, la fourniture d'analyses de données et de recommandations peut être adaptée à divers intervalles de temps, améliorant la pertinence des informations générées pour les processus de prise de décision.
Défis et Orientations Futures
Malgré les avancées dans les méthodologies de méta-évaluation, des défis subsistent, particulièrement pour atteindre un équilibre entre la spécificité du contexte et l'applicabilité plus large des résultats. Le potentiel des approches non expérimentales, des méthodes mixtes et des approches basées sur les processus doit être davantage exploré pour améliorer la fiabilité des conclusions des études de cas et leur pertinence par rapport à des phénomènes plus larges. La recherche future en méta-évaluation devrait viser à affiner les méthodologies qui intègrent efficacement divers types de preuves tout en abordant les complexités inhérentes aux contextes d'évaluation.
Applications
Collecte et Analyse de Données en Éducation
Dans le domaine de l'éducation, les applications de la méta-évaluation englobent une variété d'outils et de méthodes pour collecter et analyser des données. Les outils de collecte de données actifs sont utilisés par un large éventail de parties prenantes, y compris les instructeurs, les administrateurs scolaires et les décideurs politiques, pour recueillir des informations sur les performances des élèves et l'efficacité du système. Ces outils peuvent être classés en différents types, les outils de type D intégrant des fonctionnalités de collecte, d'analyse, de visualisation et de livraison de contenu. Par exemple, Tangerine a évolué d'un outil d'évaluation principalement à une application complète qui comprend la livraison de contenu éducatif via ses fonctionnalités "Teach" et "Coach".
Amélioration de l'Efficacité Opérationnelle
L'intégration d'outils d'évaluation numérique avec les systèmes éducatifs existants est essentielle pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la précision des données. Les facteurs clés pour une intégration réussie comprennent la disponibilité d'interfaces de programmation d'applications (API) robustes et l'accent mis sur la conception de l'expérience utilisateur. En veillant à ce que ces outils puissent se connecter de manière transparente aux logiciels existants, les institutions éducatives peuvent faciliter un flux de données fluide et minimiser les perturbations pour les utilisateurs.
Accessibilité et Inclusivité
La technologie a transformé les environnements d'apprentissage, améliorant considérablement l'accessibilité et l'inclusivité. Les plateformes en ligne et les applications éducatives offrent aux élèves la possibilité d'accéder aux matériels d'apprentissage à leur convenance, ce qui répond à divers besoins et styles d'apprentissage. Par exemple, les technologies d'assistance aident les élèves handicapés à s'engager plus efficacement avec le contenu éducatif, favorisant une expérience plus équitable en classe.
Engagement et Apprentissage Interactif
L'application de la technologie en éducation introduit également un contenu interactif et multimédia qui améliore l'engagement des élèves. En utilisant des outils tels que Google Forms et Quizizz, les éducateurs peuvent créer divers types d'évaluations en ligne qui maintiennent l'intérêt des élèves et améliorent la compréhension des concepts complexes. L'accent mis sur l'expérience utilisateur est vital, car des interfaces intuitives et des instructions claires facilitent une navigation plus fluide tout au long du processus d'évaluation pour les éducateurs et les élèves.
Suivi et Évaluation
Une approche robuste de suivi et d'évaluation est essentielle pour évaluer l'impact des programmes éducatifs et éclairer la prise de décision. En collectant et en analysant systématiquement des données, les parties prenantes peuvent suivre les niveaux de fréquentation, d'obtention et de réussite, garantissant que les ressources sont allouées efficacement et que les normes éducatives sont respectées. Cette approche basée sur les données est essentielle pour l'élaboration de plans d'action scolaires et l'orientation des pratiques institutionnelles.
Défis et Considérations
Implications Éthiques dans la Collecte et l'Utilisation des Données
L'intégration de la technologie dans les environnements éducatifs présente des défis éthiques importants, particulièrement en ce qui concerne la confidentialité des données et la protection des informations des participants. Une revue de la littérature souligne que de nombreuses études ne parviennent pas à aborder adéquatement les problèmes de confidentialité associés à la collecte de données éducatives, nécessitant le développement ou l'amélioration de cadres éthiques dans ce domaine. Les institutions sont instamment priées de mettre en œuvre des mesures robustes conformes aux réglementations sur la protection des données, garantissant que les informations personnelles des élèves sont protégées contre les accès non autorisés et les violations. La transparence concernant les pratiques de données est essentielle pour établir la confiance entre les parties prenantes, y compris les élèves, les parents et les éducateurs.
Aborder les Inégalités Éducatives
À mesure que les outils d'évaluation numérique deviennent plus répandus, il est urgent de prendre en compte les inégalités potentielles qu'ils peuvent exacerber. Le manque de connaissances techniques chez les éducateurs, associé aux disparités d'accès à la technologie chez les élèves, pourrait entraîner des résultats d'apprentissage inégaux. De plus, il est crucial que les institutions éducatives soient conscientes des biais dans les données qui peuvent perpétuer les inégalités, affectant ainsi l'efficacité des applications d'IA dans l'éducation. La recherche future doit explorer ces dimensions pour assurer un accès équitable aux ressources éducatives.
Nécessité de Méthodes d'Évaluation Claires
Un défi important identifié dans l'évaluation des interventions éducatives est l'insuffisance des méthodes d'évaluation décrites. De nombreuses évaluations ne font que déclarer leurs techniques de collecte de données sans fournir un cadre clair pour l'analyse des données, ce qui soulève des questions sur la fiabilité de leurs conclusions. Pour améliorer la responsabilisation et l'apprentissage, il est essentiel que les évaluations spécifient leurs méthodes de manière exhaustive, en abordant à la fois la collecte de données et les approches analytiques.
Intégrer l'IA Éthique dans les Curricula
La littérature appelle fortement à l'inclusion de considérations éthiques liées à l'IA dans les curricula éducatifs. Cela englobe non seulement l'utilisation éthique des outils d'IA, mais aussi l'éducation des élèves sur leurs responsabilités concernant la confidentialité des données et le comportement éthique dans les environnements numériques. En intégrant ces sujets dans le cadre éducatif, les institutions peuvent mieux préparer les élèves aux défis posés par les technologies émergentes.
Équilibrer Innovation et Pratiques Éthiques
Alors que les avancées technologiques telles que l'intelligence artificielle et la réalité virtuelle présentent des opportunités d'innovation éducative, ces avancées doivent être équilibrées avec des considérations éthiques. Il est nécessaire de poursuivre le dialogue et la recherche sur les implications éthiques de ces technologies pour garantir qu'elles sont mises en œuvre de manière responsable dans les milieux éducatifs. Assurer des pratiques éthiques dans l'utilisation de la technologie n'est pas seulement une obligation légale mais un impératif moral pour l'éducation.
Orienations Futures
Améliorer la Collaboration en Méta-évaluation
L'avenir de la méta-évaluation à l'ère numérique souligne la nécessité d'efforts de collaboration entre divers secteurs. Comme le soulignent Harmon et al. (2021) et McConvey et al. (2023), l'engagement des utilisateurs visés dans le développement de cadres de méta-évaluation est crucial pour aligner les outils sur les attentes de la communauté. Cette approche collaborative peut inclure le partage de données étendues entre les disciplines tout en veillant à ce que les considérations de confidentialité soient respectées (Li et al., 2021). À mesure que les outils numériques continuent d'évoluer, l'implication d'équipes multidisciplinaires comprenant des éducateurs, des data scientists et des praticiens sera essentielle pour créer des processus de méta-évaluation éthiques et efficaces (Charow et al., 2021).
Tirer Parti des Technologies d'IA
Les technologies d'IA émergentes présentent des opportunités significatives pour améliorer les pratiques de méta-évaluation. Les solutions d'évaluation alimentées par l'IA, comme l'ont noté diverses études, permettent une analyse efficace de grands ensembles de données, permettant aux évaluateurs de tirer des informations exploitables que les méthodes traditionnelles pourraient ignorer (Zhang et al., 2023 ; Kirubarajan et al., 2022). En intégrant l'IA dans les processus de méta-évaluation, les évaluateurs peuvent améliorer la précision et la rapidité de leurs analyses, conduisant finalement à une prise de décision plus éclairée dans les milieux éducatifs.
Relever les Défis de l'Implémentation
Malgré les avancées prometteuses, des défis subsistent dans l'implémentation efficace des pratiques de méta-évaluation. Les cadres théoriques doivent offrir un pouvoir prédictif et une clarté concernant les processus d'implémentation, car ils jouent un rôle critique dans l'orientation de la recherche et de la pratique futures (Zawacki-Richter et al., 2019). De plus, il est essentiel de cultiver un éventail diversifié d'expertises parmi les parties prenantes impliquées dans les évaluations collaboratives pour garantir que des perspectives complètes sont prises en compte, enrichissant ainsi les résultats de l'évaluation (Grunhut et al., 2021).
Orientations Futures de la Recherche
La recherche future devrait se concentrer sur le développement de cadres de méta-évaluation robustes qui intègrent les meilleures pratiques en matière de collecte et d'analyse de données. À mesure que les outils numériques continuent de remodeler le paysage éducatif, les études devraient examiner leur applicabilité dans divers contextes, en particulier dans les zones sous-représentées telles que les milieux ruraux où l'accès à la technologie peut être limité (Saghiri et al., 2022). En menant des enquêtes approfondies sur l'efficacité et l'adaptabilité de ces outils, la communauté éducative peut s'assurer que les pratiques de méta-évaluation restent pertinentes et percutantes dans un environnement en évolution rapide.
Webgram et Smart Eval : Un leader de la méta-évaluation en Afrique
En tant qu'entreprise leader dans le développement Web et Mobile en Afrique, Webgram est un acteur clé de la transformation numérique du continent, avec une expertise particulièrement pertinente pour les défis et opportunités décrits dans l'article. Dans ce contexte, la mise en place par Webgram du logiciel Smart Eval se positionne comme le meilleur logiciel de suivi et d'évaluation (S&E) de projets et de programmes en Afrique. Ce positionnement n'est pas seulement une affirmation de leadership, mais une réponse directe aux besoins complexes et aux exigences éthiques de la méta-évaluation à l'ère numérique, telles qu'explorées dans l'article.
L'article met en évidence comment les outils numériques remodèlent les pratiques d'évaluation traditionnelles, en offrant de nouvelles méthodologies pour la collecte et l'analyse de données, essentielles aux évaluations contemporaines. Smart Eval incarne cette avancée, fournissant une plateforme complète qui facilite une collecte de données active et une analyse efficace pour un éventail de parties prenantes, des gestionnaires de projets aux décideurs politiques. L'accent mis sur l'efficacité opérationnelle et la précision des données dans l'article est une pierre angulaire de Smart Eval, qui intègre des API robustes et une conception centrée sur l'utilisateur pour garantir un flux de données fluide et minimiser les perturbations. En outre, la capacité de Smart Eval à collecter des données en temps réel dans des contextes variés est cruciale, s'alignant sur l'exigence que les outils numériques soient adaptables et efficaces même dans des environnements avec des infrastructures technologiques limitées, un défi fréquent en Afrique.
Webgram, à travers Smart Eval, répond également aux défis éthiques et aux inégalités soulevés par l'article. La nécessité de méthodes d'évaluation claires et de cadres d'analyse transparents est intégrée dans la conception de Smart Eval, qui vise à normaliser les processus de S&E et à améliorer la fiabilité des conclusions. De plus, reconnaissant les inégalités d'accès à la technologie et le manque de connaissances techniques, Smart Eval est conçu pour être intuitif et accessible, aidant à combler le fossé numérique et à garantir des résultats d'apprentissage et de développement plus équitables. Les implications éthiques en matière de confidentialité des données sont une préoccupation majeure, et Webgram, en tant qu'acteur responsable, s'engage à des mesures robustes de protection des données et à une transparence accrue, bâtissant ainsi la confiance parmi les utilisateurs.
Enfin, Smart Eval s'aligne parfaitement sur les orientations futures de la méta-évaluation, notamment l'exploitation des technologies d'IA pour l'analyse de grands ensembles de données et l'amélioration de la précision et de la rapidité. En tant que logiciel de pointe, Smart Eval intègre probablement des capacités d'IA pour dériver des informations exploitables, transformant les données brutes en recommandations stratégiques pour la prise de décision. La collaboration et l'implication des utilisateurs sont également facilitées par Smart Eval, qui offre des interfaces permettant à diverses parties prenantes de contribuer au processus d'évaluation. Par son approche innovante et son engagement envers les meilleures pratiques, Smart Eval de Webgram ne se contente pas de suivre l'évolution de la méta-évaluation à l'ère numérique, mais la pilote activement sur le continent africain, en répondant spécifiquement aux besoins locaux.
WEBGRAM est Numéro 1 (meilleure entreprise / société / agence) de développement d'applications web et mobiles et de gestion des entreprises publiques en Afrique (Sénégal, Côte d’Ivoire, Bénin, Gabon, Burkina Faso, Mali, Guinée, Cap-Vert, Cameroun, Madagascar, Centrafrique, Gambie, Mauritanie, Niger, Rwanda, Congo-Brazzaville, Congo-Kinshasa RDC, Togo).