Données et méthodes

Les tables forment un schéma en étoile dont F1 (22 États, 46 variables) occupe le centre. Toutes partagent le code pays ISO3 comme clé et se fusionnent donc à tout niveau d’analyse. Le dépôt comprend aussi deux classeurs Excel (fichier analytique et archive des sources).

Avec 22 cas, les estimations par régression sont instables et les hypothèses d’effets symétriques et additifs difficiles à défendre. Le Lab recourt donc à l’analyse qualitative comparée en ensembles flous (Ragin, 2008 ; Schneider & Wagemann, 2012), qui traite la qualité de la gouvernance comme le produit de combinaisons de conditions et admet plusieurs voies vers un même résultat.

Les variables continues sont converties en scores d’appartenance (0 = pleinement hors de l’ensemble, 0,5 = point d’indifférence, 1 = pleinement dans l’ensemble) par calibration directe sur les ancres de la table C2. La table C1 contient le résultat et sept conditions calibrées, dont la capacité de l’État, les ressources économiques, l’infrastructure numérique, la protection des données, l’alignement international et la production scientifique. Les analyses de nécessité et de suffisance, avec cohérence et couverture, sont déposées avec les données.

L’analyse de suffisance dégage trois voies. Excédent pétro-budgétaire (EAU, Arabie saoudite, Qatar) : ressources économiques, capacité de l’État et infrastructure numérique élevées. Pionnier institutionnel (Égypte, Tunisie) : protection des données, alignement international et production scientifique élevés, sans ressources économiques élevées. Émergence fondée sur la recherche (Irak) : forte production scientifique sans capacité de l’État ni protection des données, avec une appartenance partielle au résultat (0,45).

L’indice synthétise quatre piliers, chacun sur une échelle de 0 à 100 et de poids égal. Régulation : stade de maturité réglementaire du Lab, rééchelonné (code Absent = 0, Minimal = 25, Émergent = 50, Intermédiaire = 75, Avancé = 100). Préparation : Government AI Readiness Index d’Oxford Insights, 2025. Administration numérique : indice EGDI de l’ONU 2024, multiplié par 100. Cybersécurité : indice mondial de cybersécurité de l’UIT 2024.

Le score est la moyenne arithmétique des piliers disponibles. Un État est noté lorsqu’au moins trois piliers sont disponibles ; les Comores, Djibouti et la Somalie ne sont pas notés. La Mauritanie, la Palestine, le Soudan et le Yémen sont notés sur trois piliers, ce dont il faut tenir compte dans les comparaisons avec les États notés sur quatre.

Limites. La pondération égale est une convention, non un résultat. Trois piliers proviennent d’indices composites externes dont les méthodes changent d’une édition à l’autre. Les classements composites peuvent varier selon les pondérations et les choix de normalisation (Ben Brik, 2026, Quality & Quantity). Les valeurs des piliers sont toujours présentées à côté du score, afin que le lecteur puisse appliquer ses propres pondérations.

(i) Les valeurs des Comores, de Djibouti et de la Somalie ne sont pas présentées sur ce site. (ii) Les publications des EAU manquent ; les classements de recherche portent donc sur les seuls États disposant de données. (iii) L’édition 2025 d’Oxford Insights a révisé sa méthode des piliers ; les variations entre 2023 et 2025 combinent évolutions réelles et effets de méthode. (iv) Les publications de 2024 sont incomplètes en raison du délai d’indexation. (v) L’indice d’exposition cyber présenté sur le site antérieur est retiré tant que sa source n’est pas documentée. (vi) Le codage réglementaire reflète les documents recensés à la date de publication ; les évolutions juridiques ultérieures ne sont pas prises en compte. Les corrections sont bienvenues : anis.ben.brik@usi.ch.

2025 : première publication sur Harvard Dataverse. Septembre 2026 : refonte du site avec une page par domaine et par État, des comptages corrigés et une section sur les limites.