Protocole d’enquête et de mesure

Protocole d’enquête et de mesure

Identification des chaînes de valeur et stratégie d’enquête

Il s’agit d’identifier la chaîne de valeur liée à une IDS ou à un produit particulier ; c’est-à-dire les fournisseurs de données et les usagers et bénéficiaires à différents stades des interactions autour des produits fournis par l’IDS. La stratégie d’enquête doit ensuite être établie en fonction des types d’opérateurs et des besoins d’informations. L’objectif est d’identifier les changements et leurs impacts sur la valeur ajoutée, à savoir les différentiels de chiffre d’affaires, de coûts, de valeur ajoutée… par rapport à la situation de référence sans l’IDS.

L’évaluation de ces changements suppose d’identifier, à travers des entretiens préalables à l’enquête, les pratiques et les principaux postes concernés, car il n’est pas possible de reconstituer et d’évaluer l’ensemble des changements par des enquêtes basées uniquement sur des questionnaires rétroactifs. Concernant l’IDS, il est nécessaire d’analyser précisément l’activité, les coûts et la part des différents produits et services au sein de l’activité.

Lorsque l’on n’a pas accès à une comptabilité analytique, on adopte en général une répartition des coûts au prorata des produits et services. Le Tableau 4.2 décrit les types d’effets de l’IDS GEOSUD en fonction des catégories d’acteurs et de leur position dans la chaîne de valeur ajoutée. L’exemple de la cartographie des coupes rases est ensuite présenté dans la Figure 4.3. Tableau 4.2. Typologie des acteurs concernés et types d’effets générés par chaque catégorie d’acteur (exemple du projet GEOSUD)

Statut Acteurs Types d’impacts Gains de chiffre d’affaires et de valeur ajoutée liés Producteurs et fournisseurs Airbus Defense & Space (ADS) d’images au développement des usages. Simplification des procédures du fait de la centralisation des demandes par l’IDS. IDS GEOSUD Coûts évités liés à la mutualisation. Emplois créés. Gains de coût d’achat des images liés à la Adhérents utilisant les images Ensemble ou sous-ensemble des adhérents à classer en catégories les plus homogènes possible mutualisation.

Coûts évités de fonctionnement : masse salariale économisée du fait des gains de temps de travail, économie de consommations intermédiaires. Recettes supplémentaires (ex. pénalités les premières années pour non-respect de la règlementation révélé par les images15). Acteurs indirectement impactés Filière des utilisateurs aval des adhérents à l’IDS (ex : pour les coupes rases, les propriétaires forestiers, les scieries…) Volume supplémentaire d’activité générant des gains de chiffre d’affaires et de valeur ajoutée 

Une fois que le caractère systématique du contrôle est identifié par les individus concernés par la politique, il n’y a pratiquement plus de situations de non-respect, ce qui conduit à une amélioration de la mise en œuvre de la politique et dès lors à une très forte baisse des contraventions et pénalités.Figure 4.3. Cheminement des effets au sein de la chaîne de la valeur — Exemple de l’apport du projet GEOSUD à la gestion des coupes rases 

Élaboration d’une base de sondage stratifiée des adhérents de l’IDS Ce type d’approche relève d’une enquête-cadre* visant à établir des ratios pour mesurer les effets et à les transposer à l’ensemble de la population des adhérents. Hormis lorsqu’il s’agit d’étudier les effets d’un type d’image particulier destiné à des adhérents spécifiques, comme le cas des cartes des coupes rases pour les services décentralisés de l’État en Région (DRAAF et DDT (M), il faut établir une base de sondage stratifiée (Tableau 4.3) pour tenir compte de l’hétérogénéité des adhérents. Les classes doivent être les plus homogènes possible ;

ce qui conduit à croiser les statuts qui renvoient à différents types d’usagers (services de l’État, collectivités territoriales, associations, organismes publics, laboratoires de recherche, bureaux d’études…) avec, par exemple, un indicateur tel que le volume ou le type d’images utilisées.

Ainsi, dans le cas des enquêtes auprès des adhérents de GEOSUD utilisant les images pour produire, ou faire produire, des cartes d’occupation du sol, le seuil de distinction des deux classes de quantité d’images utilisées (« Faible/Moyenne » et « Forte ») a été fixé à 10 sur la base du nombre de téléchargements enregistrés depuis le début du projet GEOSUD en 2011. Ce seuil porte sur le nombre d’images (pour rendre compte de la fréquence) indépendamment de la superficie couverte par chaque image téléchargée.