La Détection d'Anomalies par IA Réduit les Erreurs de Vérification dans le Transfert Monétaire Social de la Zambie — un Projet Pilote dans le Copperbelt

Le ministère zambien du Développement communautaire et des Services sociaux (MCDSS) gère le programme de Transfert monétaire social (SCT), qui touche environ 1,5 million de bénéficiaires à l'échelle nationale et bascule progressivement vers des paiements numériques à vérification biométrique via le Système intégré de protection sociale de la Zambie (ZISPIS).
Une évaluation publiée de manière indépendante a examiné un dispositif de détection d'anomalies fondé sur l'IA — développé par la société de logiciels Crystalised Applications, basée à Lusaka — combinant vérification biométrique, reconnaissance optique de caractères (OCR) de la carte d'identité nationale (NRC), détection de vivacité, traitement hors ligne avec relais serveur, notation des anomalies et contrôle humain. Sur environ 71 000 foyers bénéficiaires traités durant le cycle de transfert monétaire d'urgence de septembre-octobre 2024, dans les districts de Kitwe, Ndola, Chililabombwe et Solwezi, le dispositif a réduit le temps moyen de vérification de 8,5 minutes (contrôle manuel du NRC) à 3,1 minutes (correspondance biométrique hors ligne) et fait baisser le taux d'erreur constaté de 3,90 % à 0,18 %, tout en signalant 1 275 dossiers suspects, dont 959 (75,2 %) confirmés comme irréguliers après contrôle.
Il s'agit d'une seule étude académique portant sur un cycle d'urgence dans quatre districts du Copperbelt — bien en deçà de la charge nationale de 1,5 million de bénéficiaires — et les auteurs eux-mêmes signalent l'hétérogénéité des appareils, la connectivité intermittente, les préoccupations de protection des données et la capacité limitée de gouvernance de l'IA comme autant d'obstacles ouverts avant tout déploiement national.