Historiquement antérieure aux expériences aléatoires , cette méthode est le fruit d’un compromis entre élimination des externalités, la suppression des problèmes éthiques et réduction du coût des évaluations. Elle se présente donc aujourd’hui comme une alternative à la randomisation (expérience aléatoire) et aux expériences naturelles .
Les expériences quasi-naturelles s’appuient sur deux méthodes économétriques : l’étude des discontinuités tels que les seuils tout d’abord et la méthode de différence en différence d’autre part, appelée «diff and diff» . Dans le cas de ces expériences, l’étude du seuil se base sur un seuil qui existe naturellement et donc les statistiques ont été développées au préalable, avant que l’agence ne l’étudie. Quand à la méthode de différence en différence, elle permet d’obtenir plus d’informations et d’éviter les biais.
La quasi expérience s’inspire du schéma expérimental dans la construction des courbes mais il manque un vrai contrôle pour que cette méthode puisse être considérée comme une vraie expérience. On ne connait pas vraiment les causes et on ne peut pas éliminer tous les biais. Cependant cette méthode a l’avantage de se placer dans un cadre naturel.
Cette méthode permet donc d’éliminer les problèmes éthiques que l’on peut rencontrer dans les expériences aléatoires au moment du choix des groupes test et témoin, et de diviser par trois le coût de l’évaluation. Elle permet également de raccourcir sa durée, par rapport a une évaluation décentralisée.
L’AFD est un des utilisateurs majeur de cette méthode peu coûteuse et plus rapide que les expériences aléatoires. Ces avantages sont appréciables pour cette agence qui ne se contente pas d’évaluer mais qui met également en place des programmes d’aide.
Nous pouvons par exemple citer le projet Eduloan que nous a présenté Thomas Mélonio lors de son interview.
Cette méthode, assez générale, est dans l’ensemble peu critiquée en raison de l’absence de problèmes éthiques qu’elle soulève et de son coût et durée raisonnables. Une critique méthodologique est parfois émise quant à l’exploitation par les économistes de données statistiques qu’ils n’ont pas fait eux-mêmes et donc qui peuvent être sujettes à des doutes et la présence d’un biais de sélection. Sa validité est donc remise en cause par les amateurs d’expériences.