De nombreux types d’impacts environnementaux sont de nature multidimensionnelle. En effet, le changement subi par une ressource environnementale à la suite de la mise en œuvre d’un projet ou d’une politique se traduit souvent par des modifications de ses divers attributs, dont chacun devra être évalué séparément. Il existe un outil capable de faire ressortir la valeur attribuée à chacune de ces dimensions par les personnes interrogées et de tenir compte des arbitrages entre ces dimensions, il s’agit de la méthode des choix discrets (MCD), qui partage avec l’évaluation contingente certains points forts et certains points faibles mais qui présente aussi des caractéristiques propres qui peuvent lui conférer un profil de performance et de précision différent. À première vue, certaines tendances semblent aller à l’encontre les unes des autres. Le choix du plan d’expérience, c’est-à-dire la construction des paires d’attributs et de niveaux qui seront proposées aux personnes interrogées dans les ensembles de choix qui leur seront présentés, est une étape fondamentale et la tendance est à retenir des plans d’une complexité croissante dans un souci d’efficacité des réponses. Cette complexification entraîne toutefois pour les personnes interrogées d’inévitables difficultés cognitives puisqu’elles doivent opérer de nombreux choix délicats entre des options comportant un certain nombre d’attributs et de niveaux. Il existe une limite à la quantité d’informationsque les personnes interrogées peuvent traiter de façon pertinente lors d’une prise de décision, ce qui peut entraîner dans leurs réponses des erreurs et des imprécisions selon qu’un phénomène de fatigue ou d’apprentissage prévaut. Là encore, les liens avec la recherche comportementale sont très pertinents, notamment concernant les règles d’heuristique et de filtrage, qui amènent à choisir les options jugées suffisamment bonnes plutôt que celles maximisant l’utilité. Autre caractéristique notable de ces travaux, la modélisation statistique des réponses s’est perfectionnée et permet de rendre bien mieux compte d’aspects comme l’hétérogénéité des préférences. Bien qu’elle demeure réservée à des spécialistes, cette modélisation devient progressivement accessible à un plus grand nombre d’analystes grâce à la multiplication des formations et des logiciels de statistique gratuits.