(Togo First) - Au Togo, des données géospatiales et démographiques, analysées par des algorithmes prédictifs ont permis au gouvernement d'affiner le ciblage et d’optimiser la deuxième phase du programme de transferts monétaires, Novissi, soutenu par l’ONG internationale GiveDirectly. 

L’intelligence artificielle en appui à Novissi

Des outils d’intelligence artificielle ont été mis à disposition par la Banque Mondiale, à travers l’Association Internationale de Développement (IDA) dans le cadre du Programme d’identification unique pour l’intégration régionale et l’inclusion en Afrique de l’Ouest. 

Ainsi, les 100 cantons les plus pauvres du Togo ont été identifiés grâce à des données géospatiales et démographiques. Pour y arriver, les techniciens de la Banque Mondiale et les experts des universités américaines de Berkeley et de Northwestern ont établi des micro-estimations de la richesse pour des espaces de 2,4 km², un découpage territorial effectué par imagerie satellite, en y appliquant des algorithmes d’apprentissage profond.

Ces estimations ont ensuite été combinées aux informations sur la densité de population de chaque espace. 

Puis, des données collectées à travers deux enquêtes par téléphone auprès d’abonnés actifs, ont permis d’avoir des informations précises sur les conditions de vie de 10 000 personnes.

57 000 bénéficiaires vulnérables ciblés

Cet ensemble de données a ensuite été analysée par les algorithmes de prédiction pour prévoir la consommation de 5,7 millions de personnes, soit 70% de la population.

« Dans les 100 cantons les plus pauvres, les personnes dont la consommation estimée était inférieure à 1,25 dollar (650 FCFA, ndlr) par jour ont été retenues comme bénéficiaires prioritaires du programme Novissi. Toutes ces personnes sont nettement plus pauvres que le résident moyen du Togo », a indiqué Josh Blumenstock, professeur associé et directeur du Data-Intensive Development Lab à l’Université de Berkeley et membre du think tank Innovations for Poverty Action (IPA). 

Ainsi, entre novembre 2020 et mars 2021, ces algorithmes ont permis d'octroyer sans contact, des fonds sociaux à 57 000 bénéficiaires dans les 100 cantons les plus pauvres du pays. 

S’agissant des perspectives, plusieurs enquêtes par téléphone et en face-à-face sont prévues dans le but de consolider les modèles et de repérer les marges d’erreurs involontaires défavorables aux bénéficiaires. “Les algorithmes pourront apprécier les erreurs d’inclusion et d’exclusion des bénéficiaires et évaluer les effets du programme sur la sécurité alimentaire et le bien-être”, explique-t-on à la Banque Mondiale. 

L'institution de Bretton Woods compte apporter des ressources additionnelles pour que le projet et l’assistance technique accordée au gouvernement togolais permettent à terme, la mise sur pied d’un « système intégré d’information sociale afin de soutenir la priorisation, le déploiement et le suivi de différents dispositifs de protection sociale ».

Croissance de la pénétration du Mobile Money

Plus globalement, d’avril 2020 à son lancement, à janvier 2021, le programme Novissi a impulsé la création de 170 278 nouveaux comptes de mobile money. Ce qui représente une croissance de 7% de la pénétration des services de transferts d’argent en moins d’un an. 

Klétus Situ

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