Nos analyses en éducation, santé, politiques de décentralisation et capital humain
Partout en Afrique, les gouvernements sont encouragés à adopter l’intelligence artificielle. L’IA promet des diagnostics plus rapides, des programmes sociaux mieux ciblés, une planification scolaire plus fine et des collectivités locales plus réactives. Mais chacune de ces promesses repose sur un socle souvent négligé : la qualité des données publiques. L’IA ne corrige pas des données fragiles — elle apprend d’elles, puis démultiplie leurs angles morts.
Africa Label Group lance une initiative de recherche multi-pays pour répondre à une question devenue urgente : les données du secteur public africain sont-elles prêtes pour l’ère de l’IA — et que faudrait-il pour qu’elles le deviennent ?
Pourquoi maintenant
Au cours des deux dernières décennies, les administrations africaines ont bâti des systèmes de données considérables : systèmes d’information pour la gestion de l’éducation, plateformes d’information sanitaire, état civil, budgets locaux, fichiers de la fonction publique. Les partenaires au développement y ont largement investi. Pourtant, leur fiabilité varie fortement — d’un pays à l’autre, d’un secteur à l’autre, et parfois d’un district à l’autre au sein d’un même pays.
À mesure que gouvernements et partenaires s’orientent vers des services publics appuyés par l’IA, cette variabilité devient un risque stratégique. Le choix d’implanter une école, d’affecter du personnel de santé ou de soutenir un ménage pourrait bientôt reposer sur des algorithmes entraînés à partir de données dont les limites sont mal connues. Comprendre ces limites n’est plus un détail technique : c’est une question de confiance publique et de bonne gouvernance.
Notre point de vue
Depuis plus de vingt ans, ALG intervient dans 22 pays africains : évaluations, enquêtes représentatives à l’échelle nationale, diagnostics institutionnels et programmes de renforcement des capacités pour des gouvernements et des partenaires au développement. Cet engagement de long terme nous offre un regard rare sur la manière dont les données publiques sont réellement produites, gérées et utilisées — bien au-delà de ce que décrivent les rapports officiels.
Parmi ces 22 pays, l’étude portera sur un échantillon de dix, choisis pour refléter la diversité du continent : administrations francophones et anglophones, systèmes centralisés et décentralisés, et différents niveaux de maturité numérique.
Ce que nous examinerons
La recherche se concentre sur quatre domaines où les données orientent le plus directement les décisions publiques :
- Éducation — comment les données d’apprentissage et de scolarisation éclairent la planification et l’allocation des ressources
- Santé — comment les données de services et de population orientent les programmes et l’affectation du personnel
- Politiques de décentralisation — comment les collectivités locales produisent et utilisent les données pour planifier et rendre compte
- Capital humain — comment les institutions publiques suivent et développent les compétences de leurs agents
Dans ces quatre domaines, trois questions guident nos travaux : Quelle est la fiabilité des données ? Comment sont-elles réellement utilisées dans la prise de décision ? Et que faudrait-il pour les rendre exploitables par l’IA ?
Notre démarche
L’étude suit une approche comparative multi-pays, associant l’examen des systèmes de données existants, des enquêtes de terrain et un dialogue structuré avec les institutions qui produisent et utilisent les données publiques. Nous travaillerons en partenariat avec les homologues nationaux — ministères, instituts de statistique et collectivités locales — et leur restituerons les résultats en priorité.
Résultats attendus
L’initiative produira des notes pays, une synthèse comparative portant sur les dix pays, et des recommandations opérationnelles à l’intention des gouvernements et des partenaires au développement qui préparent des services publics appuyés par l’IA. Notre objectif n’est pas de classer les pays, mais d’identifier ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et où l’investissement dans la qualité des données produira le plus d’effet.
Participer
Nous accueillons volontiers les échanges avec les ministères, les instituts nationaux de statistique, les partenaires au développement, les fondations et les institutions de recherche désireux de contribuer à ces travaux, de les soutenir ou d’en tirer des enseignements.
Écrivez-nous à [email protected] ou via notre page de contact.