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Boa prática Importada

EC-MADA — a Digitalização com IA de 10 Milhões de Registos Civis em Madagáscar

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A Studia Inc e a D.IA Advisory digitalizaram cerca de 10 milhões de registos de estado civil em 1.695 comunas de Madagáscar para o programa EC-MADA, usando OCR/indexação por IA e unidades móveis solares. Alimenta uma iniciativa de identidade biométrica que atingiu mais de 6 milhões de inscritos até junho de 2026 — mas sem auditoria independente conhecida.

~10 million
Registos de estado civil digitalizados
1,695
Comunas abrangidas
500
Pessoas mobilizadas para a digitalização (7 months)
6 million+
Inscrições no sistema de identificação biométrica (by June 2026)
EC-MADA — a Digitalização com IA de 10 Milhões de Registos Civis em Madagáscar

Detalhes

Maturidade
Em expansão
Promotor
Studia Inc, with D.IA Advisory (Senegal), under Madagascar's national EC-MADA programme
Período
Seven-month deployment, reported May 2026
Palavras-chave
civil registration, digital identity, OCR/AI document processing, public administration

Contexto

No âmbito do programa nacional EC-MADA de Madagáscar, a Studia Inc associou-se à D.IA Advisory, sediada no Senegal, para digitalizar e indexar cerca de 10 milhões de registos de estado civil provenientes de arquivos em papel em 1695 comunas de 11 regiões prioritárias.

Objetivos

O projeto teve como objetivo converter arquivos manuscritos de registo civil em registos digitais pesquisáveis, alimentando a implementação da identidade biométrica de Madagáscar, incluindo em zonas sem rede elétrica fiável ou acesso à internet.

Atividades

A equipa utilizou OCR especializado e indexação orientada por IA para extrair dados manuscritos, mobilizando 500 pessoas ao longo de sete meses e implantando unidades móveis autónomas com conetividade por satélite e energia solar para chegar a comunas remotas.

Resultados

As autoridades citaram mais de seis milhões de pessoas inscritas no sistema de identificação biométrica até junho de 2026, um número muito superior à base anterior à iniciativa de digitalização, segundo a imprensa especializada.

Conclusões

Não foi publicada nenhuma auditoria independente sobre a precisão do OCR/indexação, taxas de erro ou salvaguardas de proteção de dados, e a fonte de financiamento do projeto não foi divulgada nas fontes disponíveis, pelo que os números assentam apenas em relatos de fornecedores e da imprensa especializada.

Implementação
Custo indicativo
Elevado (500 mil €–5 M€)
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos)
Equipa e competências
500 people mobilised for digitisation over seven months, Studia Inc (technical delivery), D.IA Advisory (Senegal, technical partner)

Condições de sucesso

  • autonomous mobile units with satellite connectivity and solar power for areas without grid/internet
  • coordination across 1,695 communes in 11 priority regions
  • OCR/AI indexing tuned to handwritten archival records

Modos de falha comuns

  • no independent audit of OCR/indexing accuracy or error rates
  • no published data-protection safeguards
  • funding source not disclosed

Onde se enquadra

Tipo de governação
national government programme with private vendors
Escala
national
Nível de rendimento
low-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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