Les systèmes statistiques africains, sous-financés et fragmentés, sont dans l’impasse. Les enquêtes traditionnelles, «ponctuelles et coûteuses», peinent à suivre les mutations socioéconomiques rapides du continent. C’est ce que révèle un récent article co-rédigé par Lisandro Martin, directeur du département des résultats, et Haishan Fu, statisticienne en chef de la Banque mondiale et directrice de la cellule Données sur le développement.
Selon l’Overseas Development Institute, cette lacune coûte aux économies africaines «jusqu’à 2% du PIB par an». La Banque africaine de développement (AfDB), la Fondation Mo Ibrahim et d’autres institutions abondent dans le même sens, soulignant que le potentiel économique de la data en Afrique pourrait représenter environ 1 à 2 % du PIB régional.
Pour les entreprises, cela se traduit par «des coûts de diligence raisonnable plus importants» et des «délais de mise sur le marché plus longs». Dans ce contexte, le programme Novissi du Togo émerge comme une lueur d’espoir. Il s’agit d’un programme d’aide sociale par transfert monétaire mis en place par le gouvernement togolais en avril 2020, en réponse à la crise économique et sociale provoquée par la pandémie de Covid-19. Le mot «Novissi» signifie «solidarité» en éwé, la langue majoritaire du sud du Togo.
Novissi : l’IA au service de l’urgence sociale
Lancé pendant la pandémie de COVID-19, Novissi, qui signifie «solidarité» en éwé, la langue majoritaire du sud du Togo, a démontré comment le mariage entre données privées et intelligence artificielle peut sauver des vies. Le système s’est appuyé sur «l’apprentissage automatique appliqué aux données d’appel et des indicateurs de pauvreté issus de données satellitaires». Résultat: des transferts d’argent ciblés vers les plus vulnérables, sans passer par des recensements obsolètes. Une agilité qui contraste avec les modèles traditionnels, où «les résultats sont publiés avec un décalage de 12 à 24 mois».
Selon les experts de la banque Mondiale, le succès de Novissi repose sur trois innovations technologiques interdépendantes. Premièrement, l’interopérabilité radicale, qui a permis de fusionner des sources de données hétérogènes– flux satellitaires offrant des indicateurs géospatiaux de pauvreté, données de téléphonie mobile reflétant les comportements socio-économiques, et des micro-données de recensement existantes. Une hybridation qui dépasse les silos traditionnels pour créer une vision en plusieurs dimensions du territoire.
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Deuxièmement, le traitement en temps réel a transformé la logique statique des systèmes statistiques. En migrant de bases cloisonnées vers des plateformes dynamiques et cloud, le traitement des données est passé de cycles de plusieurs mois à une actualisation continue, réduisant les délais d’intervention à quelques jours.
Troisièmement, l’apprentissage machine frugal a résolu le défi des infrastructures limitées grâce à des algorithmes légers optimisés pour les contextes locaux, le système a identifié les bénéficiaires via des proxy robustes (comme la mobilité révélée par les trajets téléphoniques ou la densité d’habitat déduite d’images satellites), évitant ainsi le recours à des enquêtes coûteuses tout en préservant la précision du ciblage. Trois innovations opérationnelles– intégration des données, rapidité d’exécution et optimisation algorithmique– qui ont transformé l’urgence statistique en réponse agile.
Le secteur privé, catalyseur incontournable
Novissi illustre la thèse centrale de la Banque mondiale: «Les systèmes statistiques [...] exigent des volumes de capitaux, une propension au risque et une capacité d’innovation que, souvent, seul le secteur privé peut apporter».
En la matière, les opérateurs télécoms togolais, détenteurs des données d’appel, ont été des partenaires cruciaux. Leur motivation? Les données granulaires améliorent «la conception de services financiers inclusifs» et réduisent «les coûts opérationnels».
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Comme le soulignent Lisandro Martin, directeur du département des résultats, et Haishan Fu, statisticienne en chef de la Banque mondiale et directrice de la cellule Données sur le développement, «dans des environnements où les données abondent, les entreprises peuvent s’ouvrir de nouveaux marchés».
Un pacte urgent pour l’Afrique
Au vu de ce qui précède, le modèle Novissi devrait inspirer un « nouveau pacte pour les données » en Afrique, structuré autour de cinq piliers identifiés par la Banque mondiale. Premièrement, des fonds de co-investissement statistique devraient mobiliser conjointement capitaux privés (capital-risque, FinTech) et publics pour financer des infrastructures partagées, résolvant ainsi la fracture financière des systèmes actuels.
Deuxièmement, l’adoption de normes d’interopérabilité strictes s’impose pour garantir la fluidité technique entre données satellitaires, flux mobiles et bases administratives, condition essentielle à l’agrégation des sources hétérogènes.
Troisièmement, des accélérateurs d’innovation intégrés aux instituts nationaux permettront la « coconception » d’outils avec startups et laboratoires, injectant une culture d’expérimentation dans les systèmes statistiques traditionnels.
Quatrièmement, des contrats axés sur les résultats devraient lier la rémunération du secteur privé aux «améliorations de la qualité, de l’accessibilité et de l’impact des données», créant ainsi un alignement entre rentabilité économique et valeur publique. Enfin, une gouvernance éthique robuste devrait encadrer la confidentialité et «l’usage responsable des données», répondant aux enjeux de souveraineté et de confiance citoyenne. Autant de piliers qui forment un cadre cohérent où l’agilité privée et la légitimité publique se renforcent mutuellement pour une révolution statistique durable.
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Disons que Novissi prouve qu’un «système de données amélioré doit être modulaire, en temps réel et centré sur l’utilisateur». Sa réussite repose sur un équilibre subtil : légitimité publique (ciblage des subventions) couplée à «la réactivité et la capacité d’innovation du secteur privé». L’enjeu dépasse donc l’urgence sociale. Il s’agit de créer «des boucles de rétroaction qui soutiennent à la fois les politiques et les profits».
En définitive, le Togo ouvre une brèche. Comme le résume la Banque mondiale, «l’avenir d’un système de données intégré sera coconstruit, cogouverné et cofinancé par des acteurs du secteur privé». Sans cette alliance, l’Afrique continuera de payer le prix fort de «l’incertitude». Novissi n’est pas une solution miracle, mais un prototype : il démontre que lorsque le public et le privé unissent leurs «avantages respectifs», l’urgence statistique devient une opportunité de transformation radicale.
Pacte pour les données en Afrique : 5 leviers pour combler le retard statistique, inspirés par Novissi
| Thème | Points clés |
|---|---|
| Problème identifié | - Coût : Lacunes statistiques = 2% du PIB annuel africain (source : ODI, BAD, Fondation Mo Ibrahim). - Causes : Systèmes sous-financés, fragmentés, et enquêtes traditionnelles lentes et coûteuses (12-24 mois de délai). - Impacts : Coûts accrus pour les entreprises, délais de mise sur marché allongés. |
| Solution innovante | Programme Novissi (Togo) : - Transferts monétaires ciblés via données en temps réel. - Signifie « solidarité » en éwé. - Réponse à la crise COVID-19 (avril 2020). |
| Innovations technologiques | 1. Interopérabilité radicale : Fusion données satellites, téléphonie mobile, et micro-données. 2. Traitement en temps réel : Passage au cloud → réduction des délais à quelques jours. 3. Apprentissage machine frugal : Algorithmes légers utilisant des proxy (mobilité téléphonique, densité d’habitat). |
| Rôle du secteur privé | - Nécessité : Apport en capitaux, innovation, et tolérance au risque. - Avantages : Réduction des coûts opérationnels, conception de services inclusifs, accès à de nouveaux marchés. - Exemple : Opérateurs télécoms togolais (données d’appel). |
| Recommandations (Pacte) | 5 piliers pour un nouveau pacte des données : 1. Fonds de co-investissement (public-privé). 2. Normes d’interopérabilité. 3. Accélérateurs d’innovation (coconception). 4. Contrats axés sur les résultats. 5. Gouvernance éthique (confidentialité, souveraineté). |
| Essentiel à retenir | - Modèle : Novissi = système modulaire, en temps réel, centré utilisateur. - Enjeu : Alliance public-privé pour créer des «boucles de rétroaction» liant politiques et profits. - Objectif : Transformer l’urgence statistique en opportunité de transformation radicale. |
