Algorithme d'affectation des enseignants assisté par SIG en Sierra Leone
Sierra Leone
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L'initiative Giga de l'UNICEF et de l'UIT a entraîné des classificateurs CNN sur des images satellite pour retrouver des écoles absentes des bases de données nationales, ajoutant 23 100 écoles non cartographiées dans 8 pays dont le Kenya et le Rwanda — la précision chutant à environ 57 % dans les zones les plus pauvres et isolées.
La plupart des pays à revenu faible ou intermédiaire ne disposent pas d'un registre complet et précis de la localisation physique de leurs écoles. Le Bureau de l'innovation de l'UNICEF et l'Union internationale des télécommunications (UIT) ont conçu l'outil de cartographie scolaire de l'initiative Giga pour combler cette lacune.
Des classificateurs à réseaux de neurones convolutifs (basés sur les architectures Xception et MobileNetV2), développés avec le partenaire technique Development Seed, ont été conçus pour analyser des images satellite haute résolution et détecter les bâtiments scolaires absents des systèmes nationaux d'information de gestion de l'éducation, première étape vers la planification de l'électrification et de la connectivité Internet d'écoles dont les gouvernements ignoraient l'existence.
Entre 2020 et 2021, le système a analysé 71 millions de tuiles cartographiques à une résolution de 60 cm au Kenya, au Rwanda, en Sierra Leone, au Ghana, au Niger, au Kazakhstan, en Ouzbékistan et au Honduras, traitant 18 millions de « supertiles » en 25 heures, à une cadence pouvant atteindre 2 000 supertiles par seconde.
Le système a ajouté 23 100 écoles jusque-là non cartographiées aux registres nationaux. Les variantes de modèle spécifiques à chaque pays ont atteint des scores F1 de 0,94 au Rwanda, 0,90 au Kenya et 0,91 en Sierra Leone, avec un modèle global à 0,85 et une AUC globale de 0,94. Le code de l'équipe Giga est en libre accès (open source), et un examen indépendant réalisé par l'IRCAI (centre international de recherche sur l'IA affilié à l'UNESCO) a confirmé les résultats techniques.
L'examen de l'IRCAI a également signalé une limite importante en matière d'équité : la précision du modèle chute à environ 57 % dans les zones caractérisées par la pauvreté et l'isolement, ce qui signifie que l'outil est le moins fiable précisément là où les écoles non cartographiées et non connectées ont le plus de chances de se trouver. Aucune évaluation indépendante n'a encore montré que les écoles nouvellement cartographiées se sont traduites par un investissement réel dans la connectivité ou une réaffectation budgétaire.
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