L'ONU dit qu'il est trop coûteux de collecter des données sur la pauvreté en faisant du porte-à-porte pour mener une enquête. La science à la rescousse: l'intelligence artificielle peut prédire la pauvreté depuis l'espace. Peut-être combineront-ils l'IA d'avant le crime pour prédire où le crime aura lieu. ⁃ Éditeur TN
Obtenir de l'aide pour les Africains appauvris est déjà assez difficile, avec des blocages de bureaucratie et de bureaucratie. Mais dans de nombreux pays africains, des données erronées, voire inexistantes, compliquent encore davantage la distribution des fonds.
«Lutter contre la pauvreté a toujours été le but brillant du monde moderne», m'a confié Neal Jean, étudiant au doctorat en informatique à la faculté de génie de l'Université de Stanford. «C’est la première priorité des Nations Unies Agenda pour le développement durable 2030, mais le principal problème est qu’il n’ya pas assez de données fiables. C'est vraiment difficile d'aider les personnes démunies quand on ne sait pas où elles se trouvent.
Ce problème fondamental était ce que Jean et cinq informaticiens espéraient résoudre en utilisant l’imagerie par satellite et un modèle d’apprentissage automatique. Leur nouvelle étude, qui a été publié aujourd'hui dans Les sciences, fournit une preuve de concept pour un algorithme capable de prédire des informations sur la pauvreté dans cinq pays africains: Nigeria, Tanzanie, Ouganda, Malawi et Rwanda.
Regardez l'Angola, par exemple. Quarante ans se sont écoulés depuis que le pays a obtenu son indépendance du Portugal, mais ses premier recensement postcolonial a été menée il y a à peine deux ans. La nation africaine est insondablement riche en pétrole brut, mais après 27 des années de guerre civile, la moitié de ses habitants Vivre dans la pauvreté. Malheureusement, avec des données rares sur leur bien-être économique, il est presque impossible de créer des programmes qui pourraient aider les communautés les plus pauvres d'Angola, car personne ne sait exactement ce dont on a besoin.
Les pays peuvent être réticents à signaler leurs propres inégalités, dues à la corruption et aux conflits. Selon la Banque mondiale, 39 hors des pays africains 59 réalisé moins de deux enquêtes de population sur la pauvreté entre 2000 et 2010. Parmi ces pays, 14 n'a communiqué aucune donnée et la plupart des informations recueillies n'atteindront jamais le domaine public.
Pendant des décennies, les chercheurs ont eu du mal à mesurer la pauvreté en utilisant d’autres ensembles de données, tels que réseaux sociaux, requêtes de recherche sur le Web et utilisation du réseau mobile. Au Rwanda, par exemple, où près de 72 pour cent des personnes Grâce à l'accès mobile en 2014, les chercheurs ont pu cartographier leur emplacement en fonction des données de télécommunications du pays. Bien que les méthodes non traditionnelles comme celle-ci aient été informatives, mentionne l'étude, elles ont également soulevé des problèmes de confidentialité et d'évolutivité, en raison de leur dépendance à des informations exclusives.
Dans le même temps, les efforts traditionnels de collecte, tels que les enquêtes auprès des ménages, étaient trop onéreux et coûteux. des centaines de milliards de dollars, et ont parfois été entravés par des troubles civils. Souvent, les donateurs offriraient des prêts aux pays africains pour le recensement, au lieu de subventions, que beaucoup ne pourraient pas se permettre d’accepter.
Qu'est-ce qui pourrait mal tourner ici? Ils peuvent peut-être engager les mêmes personnes qui ont construit le modèle informatique qui a suivi le réchauffement climatique pour le GIEC !!
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