{"id":6745,"date":"2022-03-19T11:00:37","date_gmt":"2022-03-19T10:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/reviews.tn\/news\/comment-lia-a-aide-a-fournir-une-aide-en-especes-a-de-nombreuses-personnes-parmi-les-plus-pauvres-au-togo\/"},"modified":"2022-03-19T12:03:59","modified_gmt":"2022-03-19T11:03:59","slug":"comment-lia-a-aide-a-fournir-une-aide-en-especes-a-de-nombreuses-personnes-parmi-les-plus-pauvres-au-togo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reviews.tn\/news\/comment-lia-a-aide-a-fournir-une-aide-en-especes-a-de-nombreuses-personnes-parmi-les-plus-pauvres-au-togo\/","title":{"rendered":"Comment l’IA a aid\u00e9 \u00e0 fournir une aide en esp\u00e8ces \u00e0 de nombreuses personnes parmi les plus pauvres au Togo"},"content":{"rendered":"

\u2714\ufe0f 2022-03-19 11:00:37 – Paris\/France. <\/strong>
\n<\/p>\n

La grande id\u00e9e<\/h2>\n

Les gouvernements et les groupes humanitaires peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique et des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9phonie mobile pour apporter de l’aide \u00e0 ceux qui en ont le plus besoin pendant une crise humanitaire, a-t-on d\u00e9couvert dans une nouvelle recherche.<\/p>\n

Alors que la pand\u00e9mie de COVID-19 se propageait au d\u00e9but de 2020, notre \u00e9quipe de recherche a aid\u00e9 le minist\u00e8re togolais de l’\u00e9conomie num\u00e9rique et GiveDirectly, une organisation \u00e0 but non lucratif qui envoie de l’argent aux personnes vivant dans la pauvret\u00e9, \u00e0 transformer cette id\u00e9e en un nouveau type de programme d’aide. approche, comme nous l’avons expliqu\u00e9 dans la revue Nature<\/em> le 16 mars 2022, c’est que les riches utilisent le t\u00e9l\u00e9phone diff\u00e9remment des pauvres. Leurs appels t\u00e9l\u00e9phoniques et SMS suivent des sch\u00e9mas diff\u00e9rents et ils utilisent diff\u00e9rents forfaits de donn\u00e9es, par exemple. Les algorithmes d’apprentissage automatique, qui sont des outils sophistiqu\u00e9s de reconnaissance de formes, peuvent \u00eatre form\u00e9s pour reconna\u00eetre ces diff\u00e9rences et d\u00e9duire si un abonn\u00e9 mobile donn\u00e9 est riche ou pauvre.<\/p>\n

Dans un premier temps, nous avons collect\u00e9 des donn\u00e9es r\u00e9centes, fiables et repr\u00e9sentatives. Travaillant sur le terrain avec des partenaires au Togo, nous avons men\u00e9 15 000 enqu\u00eates t\u00e9l\u00e9phoniques pour collecter des informations sur les conditions de vie de chaque m\u00e9nage. Apr\u00e8s avoir compar\u00e9 les r\u00e9ponses \u00e0 l’enqu\u00eate avec les donn\u00e9es des entreprises de t\u00e9l\u00e9phonie mobile, nous avons form\u00e9 les algorithmes d’apprentissage automatique pour reconna\u00eetre les mod\u00e8les d’utilisation du t\u00e9l\u00e9phone caract\u00e9ristiques des personnes vivant avec moins de 1,25\u00a0$ par jour.<\/p>\n

Le d\u00e9fi suivant consistait \u00e0 d\u00e9terminer si un syst\u00e8me bas\u00e9 sur l’apprentissage automatique et les donn\u00e9es t\u00e9l\u00e9phoniques serait efficace pour faire parvenir de l’argent aux personnes les plus pauvres du pays. Notre \u00e9valuation a indiqu\u00e9 que cette nouvelle approche fonctionnait mieux que les autres options envisag\u00e9es par le gouvernement togolais.<\/p>\n

Par exemple, se concentrer enti\u00e8rement sur les cantons les plus pauvres, qui sont analogues aux comt\u00e9s am\u00e9ricains, n’aurait fourni des avantages qu’\u00e0 33 % des personnes vivant avec moins de 1,25 USD par jour. En revanche, l’approche d’apprentissage automatique ciblait 47\u00a0% de cette population.<\/p>\n

Nous nous sommes ensuite associ\u00e9s au gouvernement togolais, \u00e0 GiveDirectly et aux dirigeants communautaires pour concevoir et piloter un programme de transfert mon\u00e9taire bas\u00e9 sur cette technologie. En novembre 2020, les premiers b\u00e9n\u00e9ficiaires ont \u00e9t\u00e9 inscrits et pay\u00e9s. \u00c0 ce jour, le programme a fourni pr\u00e8s de 10 millions de dollars \u00e0 environ 137 000 des citoyens les plus pauvres du pays.<\/p>\n

Pourquoi est-ce important<\/h2>\n

Notre travail montre que les donn\u00e9es collect\u00e9es par les entreprises de t\u00e9l\u00e9phonie mobile, lorsqu’elles sont analys\u00e9es \u00e0 l’aide de la technologie d’apprentissage automatique, peuvent aider \u00e0 orienter l’aide vers ceux qui en ont le plus besoin.<\/p>\n

M\u00eame avant la pand\u00e9mie, plus de la moiti\u00e9 des 8,6 millions d’habitants de ce pays d’Afrique de l’Ouest vivaient en dessous du seuil de pauvret\u00e9 international. Alors que le COVID-19 ralentissait davantage l’activit\u00e9 \u00e9conomique, nos enqu\u00eates ont indiqu\u00e9 que 54 % de tous les Togolais \u00e9taient contraints de sauter des repas chaque semaine.<\/p>\n

La situation au Togo n’\u00e9tait pas unique. Le ralentissement r\u00e9sultant de la pand\u00e9mie de COVID-19 a plong\u00e9 des millions de personnes dans l’extr\u00eame pauvret\u00e9. En r\u00e9ponse, les gouvernements et les organisations caritatives ont lanc\u00e9 plusieurs milliers de nouveaux programmes d’aide, offrant des avantages \u00e0 plus de 1,5 milliard de personnes et de familles dans le monde.<\/p>\n

Mais au milieu d’une crise humanitaire, les gouvernements ont du mal \u00e0 d\u00e9terminer qui a le plus besoin d’aide de toute urgence. Dans des circonstances id\u00e9ales, ces d\u00e9cisions seraient fond\u00e9es sur des enqu\u00eates approfondies aupr\u00e8s des m\u00e9nages. Mais il n’y avait aucun moyen de recueillir ces informations au milieu d’une pand\u00e9mie.<\/p>\n

Notre travail aide \u00e0 d\u00e9montrer comment de nouvelles sources de m\u00e9gadonn\u00e9es, telles que les informations recueillies \u00e0 partir de satellites et de r\u00e9seaux de t\u00e9l\u00e9phonie mobile, peuvent permettre de cibler l’aide dans des conditions de crise lorsque des sources de donn\u00e9es plus traditionnelles ne sont pas disponibles.<\/p>\n

Et apr\u00e8s<\/h2>\n

Nous menons des recherches de suivi pour \u00e9valuer l’impact des transferts mon\u00e9taires sur les b\u00e9n\u00e9ficiaires. Les r\u00e9sultats pr\u00e9c\u00e9dents indiquent que les transferts mon\u00e9taires peuvent contribuer \u00e0 accro\u00eetre la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire et \u00e0 am\u00e9liorer le bien-\u00eatre psychologique en temps normal. Nous \u00e9valuons si cette aide a des r\u00e9sultats similaires en temps de crise.<\/p>\n

Il est \u00e9galement essentiel de trouver des moyens d’inscrire et de payer les personnes sans t\u00e9l\u00e9phone. Au Togo, environ 85 % des m\u00e9nages avaient au moins un t\u00e9l\u00e9phone, et les t\u00e9l\u00e9phones sont fr\u00e9quemment partag\u00e9s au sein des familles et des communaut\u00e9s. Cependant, on ne sait pas combien de personnes qui avaient besoin d’aide humanitaire au Togo ne l’ont pas re\u00e7ue en raison de leur manque d’acc\u00e8s \u00e0 un appareil mobile.<\/p>\n

\u00c0 l’avenir, les syst\u00e8mes combinant de nouvelles m\u00e9thodes tirant parti de l’apprentissage automatique et des m\u00e9gadonn\u00e9es avec des approches traditionnelles bas\u00e9es sur des enqu\u00eates devraient am\u00e9liorer le ciblage de l’aide humanitaire.<\/p>\n

\n

Emily Aiken, doctorante en information, Universit\u00e9 de Californie, Berkeley et Joshua Blumenstock, professeur agr\u00e9g\u00e9 en information ; Codirecteur du Center for Effective Global Action, Universit\u00e9 de Californie, Berkeley<\/em><\/p>\n

SOURCE : Reviews News<\/a><\/em> <\/p>\n

N\u2019h\u00e9sitez pas \u00e0 partager notre article sur les r\u00e9seaux sociaux afin de nous donner un solide coup de pouce. \ud83e\uddd0<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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