Technologie de détection de la pauvreté

Technologie de détection de la pauvreté

Le premier des Objectifs de développement durable fait directement référence à la nécessité « d’éradiquer la pauvreté sous toutes ses formes dans le monde ». Selon les données des Nations Unies, 836 millions de personnes vivent dans l’extrême pauvreté et une personne sur cinq dans les pays en développement survit avec moins de 1,25 dollar par jour. Comment la technologie peut-elle aider à détecter la pauvreté dans le monde afin de contribuer à son éradication ?

Nous connaissons déjà de nombreuses applications de technologies récemment introduites, telles que les drones et le Big Data, pour des aspects très variés du développement durablede l’amélioration du suivi agricole à la lutte contre les incendies de forêts, dans le cas des véhicules aériens sans piloteà la collecte de toutes sortes de données sur la météo, l’économie, la protection sociale, l’emploi, etc., dans le cas du Big Data – et d’autres existent.

Des satellites pour découvrir la pauvreté dans les zones reculées

L’un des succès les plus récents dans l’étude de la pauvreté avec les nouvelles technologies est l’utilisation de des satellites pour détecter les zones déprimées et difficiles d’accès afin que les gouvernements puissent mieux cibler leurs efforts et leurs ressources: économique, matériel, personnel ou autre.

Quel type de données recueillies par satellite permet de détecter la pauvreté ? Des images telles que des routes non revêtues, des plantations et des élevages extensifs, des ressources en eau, l’état des toits des habitations dans les villes et les campagnes… ce sont tous des facteurs qui aident à discerner si une région est prospère ou pauvre.

Des chercheurs du Département des sciences de l’Université de Stanford ont lancé un projet visant à utiliser des satellites pour collecter toutes sortes de données. Grâce à de puissants algorithmes, ils créé des cartes dans les pays en développement montrant des endroits difficiles d’accès par voie terrestre et avait besoin d’aide de toute urgence.

Neal Jean, l’un des auteurs de l’étude, a commenté : « Les enquêtes suivent la méthode traditionnelle pour recueillir des données sur la pauvreté, mais il est rare que cela soit fait de manière fiable dans la plupart des pays en développement. D’autres données moins importantes, collectées systématiquement mais pas dans ce but, peuvent également être utilisées pour faire la lumière sur la pauvreté et la richesse.

Les satellites et les mobiles peuvent devenir de grands alliés dans la détection de la pauvreté dans les pays en développement

Des millions d’images de jour comme de nuit

Par rapport aux études plus anciennes visant à mesurer le degré de pauvreté des satellites, le projet de Stanford a réalisé une percée en comparant les données des images de nuit et de jour. Étudiant plusieurs régions d’Afrique subsaharienne, la méthode combine une nouvelle façon de collecter des images à différents moments du jour et de la nuit pour générer des «cartes d’impact» qui différencient automatiquement les zones de pauvreté et d’extrême pauvreté.

Il s’agit d’une technique de cartographie qui génère des millions d’images satellites haute résolution, analysées par des chercheurs utilisant l’apprentissage automatique, une discipline de l’intelligence artificielle où les données brutes, et séparément l’objectif de l’étude, sont introduites dans un modèle informatique qui conçoit ensuite un algorithme résoudre le problème sans intervention humaine directe. « Fondamentalement, nous avons fourni au système d’apprentissage automatique des et l’imagerie satellitaire nocturne et lui a demandé de faire des prédictions sur la pauvreté », a expliqué professeur Stefano Ermon. « Le système a essentiellement appris à résoudre le problème en comparant ces deux ensembles d’images. »

Téléphones portables

Un objet d’usage quotidien dans les pays développés, tel qu’un smartphone, peut aussi devenir un grand allié pour la durabilité dans la détection de la pauvreté. Une étude de La science Le magazine a montré comment, en se procurant des mesures anonymes de l’utilisation des appareils cellulaires dans les pays en développement – l’étude pilote pour cela était au Rwanda – des données pourraient être recueillies pour éclairer les relations sociales, les schémas de déplacement et l’utilisation et la consommation de biens et de services. La grande quantité de données accumulées révèle une nouvelle image de la pauvreté dans les zones étudiées.

Neal Jean croit « combiner les données des relevés téléphoniques et des images satellites » pourrait aider à estimer la pauvreté avec un degré élevé de certitude dans les zones de la planète où les études habituelles ne peuvent être menéespermettant de fournir de l’aide à ceux qui en ont le plus besoin à tout moment.

Sources: Ponts numériques, El País, Extension CNN, Bbc, Banque mondiale, Forum économique mondial, La science, El Español, El Espagnol II, Sciences II, El País II et Nouvelles de Stanford.

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