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Bonne pratique Importée

Frontier Tech Leaders Djibouti

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Le programme Frontier Tech Leaders du PNUD a organisé les premiers bootcamps Python et Machine Learning de Djibouti en 2024, sélectionnant 43 candidats sur plus de 500 et diplômant 23 personnes avec des projets finaux sur des problématiques locales, avant qu'une deuxième cohorte de 67 (20 femmes) ne démarre en janvier 2025.

20 people
Reussites au cours de Python, premiere promotion (January-February 2024)
500+ people
Candidats au bootcamp d'apprentissage automatique (March 2024)
43 people
Participants selectionnes pour le bootcamp d'apprentissage automatique (March 2024)
23 people
Diplomes du bootcamp d'apprentissage automatique (15 July 2024)
67 (20 women) people
Inscriptions de la seconde promotion, dont femmes (January 2025)
Frontier Tech Leaders Djibouti

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
UNDP Istanbul International Centre for Private Sector in Development / UN Technology Bank for LDCs
Période
2024–2025
Mots-clés
digital skills, machine learning, youth employment, least-developed-country capacity building

Contexte

Lance lors de la cinquieme Conference des Nations Unies sur les pays les moins avances, le programme Frontier Tech Leaders (FTL) — gere par le Centre international d'Istanbul pour le secteur prive dans le developpement du PNUD et la Banque de technologie des Nations Unies pour les PMA, avec le financement du gouvernement turc — vise a developper des competences numeriques appliquees dans certaines des economies les moins connectees au monde. Djibouti a ete le premier pays de mise en oeuvre du FTL.

Objectifs

Developper des competences appliquees en Python et en apprentissage automatique chez les jeunes Djiboutiens, a travers des bootcamps structures aboutissant a des projets finaux d'interet local.

Activités

Des janvier 2024, de jeunes Djiboutiens ont suivi un cours intensif de Python de trois semaines; 20 l'ont acheve fin fevrier. Le 5 mars 2024, un bootcamp d'apprentissage automatique a debute, selectionnant 43 participants parmi plus de 500 candidats. Une seconde promotion, plus large, de 67 etudiants (dont 20 femmes) a demarre en janvier 2025.

Résultats

23 participants ont obtenu leur diplome le 15 juillet 2024, presentant des projets finaux sur la prediction du risque d'accidents de la route, la prevision des rendements agricoles et l'evaluation de la vegetation a partir de donnees satellitaires.

Conclusions

Tous les chiffres de participation et d'achevement proviennent des communiques de presse du PNUD lui-meme et du bureau des Nations Unies a Djibouti, aucune evaluation independante publiee sur l'emploi ou la retention des competences des diplomes n'existant encore. Le nombre total de diplomes reste modeste par rapport a la population jeune de Djibouti, mais les projets finaux constituent des resultats concrets, d'interet local et bien documentes de la formation.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — Funded by the Government of Turkiye through UNDP's Istanbul International Centre for Private Sector in Development and the UN Technology Bank for LDCs; no specific budget figure disclosed in sources reviewed.
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an) — First cohort: three-week Python course (January-February 2024) followed by a Machine Learning bootcamp (March-July 2024); second cohort began January 2025.
Personnel et compétences
UNDP Istanbul International Centre for Private Sector in Development, UN Technology Bank for Least Developed Countries (UNTBLDC), UN Djibouti country office

Conditions de réussite

  • Government of Turkiye funding provides a dedicated donor base for the LDC-focused programme
  • Structured skills pipeline (Python course, then Machine Learning bootcamp) with locally-relevant capstone projects (road-accident risk, agricultural yield, vegetation monitoring) ties training to concrete local applications
  • Selectivity (43 of 500+ applicants) suggests a competitive, resourced cohort rather than open enrolment

Modes d’échec courants

  • No independent evaluation of graduates' employment or skills retention has been published
  • Total graduates (23 plus 67) remain small relative to Djibouti's youth population

Où cela s’applique

Type de gouvernance
UN-led programme with bilateral (Turkiye) donor funding
Échelle
national (first-country pilot for a wider LDC initiative)
Niveau de revenu
lower-middle-income (Djibouti, least-developed-country status)

Habituellement financé par

Philanthropic / foundation funding

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

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

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

Pièces jointes

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