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Bonne pratique Importée

La Carte de la Pauvreté par Satellite et Apprentissage Automatique du DANE — Le Bond de 70 Fois dans la Granularité Statistique de la Colombie

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Le DANE, institut statistique colombien, avec World Data Lab et PARIS21, a combiné imagerie satellite diurne et nocturne avec l'apprentissage automatique pour porter la granularité des estimations de pauvreté de 1 123 à 78 000 points de données — une multiplication par 70 — validée par recoupement avec les données du recensement, bien que l'impact sur les politiques n'ait pas encore été évalué de façon indépendante.

70 x (fold)
Increase in poverty-estimate data-point granularity (2020–2021)
1123 data points
Poverty-estimate data points before project
78000 data points
Poverty-estimate data points after project
1–999 people per grid cell
Population-density range in Bogotá (100x100m grid)
La Carte de la Pauvreté par Satellite et Apprentissage Automatique du DANE — Le Bond de 70 Fois dans la Granularité Statistique de la Colombie

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística), with World Data Lab and PARIS21 (OECD)
Période
2020–2021
Mots-clés
national statistics, poverty measurement, geospatial analysis, social policy

Contexte

L'institut national de statistique de la Colombie, le DANE, s'est associé au World Data Lab et à l'initiative PARIS21, hébergée par l'OCDE, pour enrichir les statistiques nationales de pauvreté et de population à l'aide d'images satellite et d'apprentissage automatique.

Objectifs

Le projet visait à augmenter fortement la résolution géographique des estimations de pauvreté et de population, au-delà de ce que permettent les méthodes traditionnelles fondées sur le recensement.

Activités

Les chercheurs ont entraîné des modèles reliant les images satellite diurnes et nocturnes, puis ont utilisé les seules images diurnes pour prédire les taux de pauvreté municipaux à une résolution de 4x4 km et la densité de population à une résolution de 100x100 m, en validant les résultats par rapport aux données officielles du recensement.

Résultats

Cette approche a multiplié par 70 la granularité des estimations de pauvreté en Colombie, passant de 1 123 à 78 000 points de données, et a révélé des variations de densité de population invisibles à l'échelle municipale, comme certains quartiers de Bogotá allant de 1 à 999 personnes par cellule de 100x100 m.

Conclusions

Le saut méthodologique en résolution est documenté et validé par recoupement avec les données du recensement, mais aucune évaluation indépendante ne montre encore si ces données plus fines ont modifié des décisions politiques précises, le ciblage des subventions ou l'allocation des ressources.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)
Personnel et compétences
DANE director-general (Juan Daniel Oviedo), World Data Lab (Katharina Fenz, Simon Riedl), PARIS21 deputy head (François Fonteneau)

Conditions de réussite

  • Partnership between a national statistics office and external data-science organisations
  • Access to satellite day/night imagery
  • Official census data available for cross-validation

Modes d’échec courants

  • No independent evaluation yet exists of whether the finer-grained data has changed policy decisions, subsidy targeting or resource allocation

Où cela s’applique

Type de gouvernance
national statistics office / international partnership
Échelle
national

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

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

Pièces jointes

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