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Bonne pratique Importée

Aswesuma — le score algorithmique de ciblage social du Sri Lanka et son problème d'exclusion

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Le programme Aswesuma du Sri Lanka utilise un score de privation multidimensionnelle à 22 indicateurs, calculé par le Département du recensement et des statistiques, pour classer les demandeurs d'aide sociale en niveaux de prestations ; des analyses indépendantes documentent une forte exclusion de ménages éligibles et un manque de transparence sur le mode de calcul du score.

Détails

Promoteur
Welfare Benefits Board / Department of Census and Statistics, Ministry of Finance, Planning and Economic Development
Période
2023-2025
Mots-clés
social protection, welfare targeting, algorithmic scoring, poverty measurement

Description

Aswesuma a été lancé en 2023 en tant que successeur, lié au FMI, de l'ancien programme Samurdhi, remplaçant un ciblage social manuel et politiquement discrétionnaire par un score fondé sur une formule.
Le Département du recensement et des statistiques du Sri Lanka calcule un score de privation multidimensionnelle à partir de 22 indicateurs couvrant l'éducation, la santé, le logement, les biens, la démographie et la situation économique, recueillis via une enquête auprès des ménages selon la méthodologie du Proxy Means Test, puis classe les ménages dans l'un des quatre niveaux de prestations.
La couverture est passée de 18,8 % de la population sous Samurdhi en 2016 à 29,1 % sous Aswesuma selon l'enquête BRIGHT 2024-25, restant en deçà de l'objectif gouvernemental de 35 %. L'analyse des données de notation par Groundviews a révélé que 12,34 millions de personnes — soit 55,7 % de la population — étaient jugées multidimensionnellement vulnérables, alors que seuls environ 2 millions de ménages ont effectivement été sélectionnés comme bénéficiaires.
Human Rights Watch a documenté ce qu'elle a qualifié de résultats « chaotiques » de la réforme, avec des seuils arbitraires et une forte exclusion de ménages éligibles ; Groundviews a intitulé son enquête « Aswesuma : forte exclusion, faible transparence ? » ; et l'institut de politiques LIRNEasia a demandé une explication publique plus claire du fonctionnement de l'algorithme. Selon la presse, la responsabilité publique des erreurs de sélection a souvent été attribuée au « logiciel informatique » plutôt qu'à la conception de la politique.

Mise en œuvre

Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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