Addis-Abeba, 25 mars 2024 (CEA) – Les métadonnées et la science des données sont essentielles pour aider les pays africains à capturer des sources de données alternatives, en appliquant des outils et des techniques de science des données appropriés pour fournir des données crédibles et pertinentes, a déclaré le Directeur du Centre africain pour la statistique, de la Commission économique pour l’Afrique (CEA), Oliver Chinganya, lors de la 13ème édition de StatsTalk-Africa.
Ladite édition, organisée le 19 mars 2024 par le Centre africain pour la statistique, de la CEA, sur le thème : « Comprendre le rôle du Centre régional des Nations Unies sur les métadonnées et la science des données pour l’Afrique dans l’avancement des travaux sur les statistiques officielles », se déroule à Addis-Abeba, en Éthiopie.
Selon Chinganya, « StatsTalk-Africa » est une plate-forme qui offre un espace de dialogue sur les données, les statistiques et les outils innovants avec des experts et des utilisateurs de données. La série de sessions sert de plate-forme de partage et d’échange de connaissances pour démystifier et promouvoir une meilleure compréhension des concepts statistiques clés et des sources de données alternatives qui pourraient être exploitées dans le contexte africain.
Pour ce qui est du rôle des statistiques officielles dans un monde dominé par l’Intelligence artificielle (IA), le Statisticien principal à la CEA, Issoufou Sanda, a déclaré que l’utilisation généralisée d’outils basés sur l’IA pourrait conduire à des conséquences plus désastreuses des biais dans les données utilisées et qu’il existe donc un besoin de garantir la qualité rigoureuse des données.
« Il existe des façons quasi infinies de combiner de manière créative des sources de données pour générer des connaissances à valeur ajoutée, et une base de données centrale ne peut pas toutes les couvrir. Cela est encore plus vrai avec l’explosion des sources de données et l’émergence du nouvel « écosystème de données », a déclaré M. Sanda, ajoutant que les modèles d’IA sont désormais multimodaux car ils peuvent analyser l’image, la vidéo et le son.
Les nouvelles sources de données et les nouveaux algorithmes apportent de nouvelles approches pour élaborer des indicateurs économiques et sociaux, offrant ainsi de nouveaux domaines potentiels de collaboration entre le Centre africain pour la statistique et d’autres travaux thématiques de la CEA. Le potentiel de l’apprentissage profond en matière de modélisation et de prévision économiques et sociales est largement reconnu et ouvre des voies possibles de collaboration avec les sous-programmes de la CEA.
Le Scientifique de données, au Ghana Statistical Service (GSS), Simon Onilimor, a déclaré que pour libérer tout le potentiel de transformation du programme de développement durable à l’horizon 2030, il est important de garantir l’accès local à l’information.
« Les habitants des quartiers les plus défavorisés, ceux qui obtiennent les pires résultats sur les indicateurs des ODD, sont également ceux qui ont le moins accès à l’information locale. Par conséquent, les personnes qui ont besoin d’un accès local à l’information afin d’améliorer les ODD ne sont pas en mesure d’accéder à l’information et sont donc limitées dans leur capacité à faire pression pour des changements politiques pertinents », a déclaré M. Onilimor.
Il a noté que le Programme 2030 pour le développement durable doit être pleinement réalisé au niveau local pour permettre son potentiel de transformation. « Cela n’est possible qu’avec un accès localisé à l’information ».
Au Ghana, les indicateurs des ODD sont appliqués au niveau du district, afin de fournir davantage d’informations locales.
« Les données non traditionnelles racontent une histoire similaire à celle des données de recensement, mais à un niveau plus actuel, plus rentable et encore plus localisé », a-t-il ajouté.
L’équipe a également créé un nouvel Indice d’accès à l’information, qui soutiendra le suivi local et aidera à conduire des actions locales pour améliorer l’accès à l’information.
« Nous avons fourni une solution de données complète pour surveiller et améliorer l’accès local à l’information, ce qui est essentiel pour atteindre les Objectifs de développement durable d’ici 2030 », a noté M. Onilimor.
Le Centre régional des Nations Unies sur les métadonnées et la science des données pour l’Afrique a été créé afin de faciliter les projets de collaboration transfrontalière qui appliquent les métadonnées et la science des données pour compléter les statistiques officielles, fournir des connaissances sur les méthodes, les algorithmes et les outils nouvellement développés, et offrir une formation à l’utilisation des métadonnées et la science des données pour la communauté des statisticiens officiels en Afrique.
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