L’explosion des sources de données offre désormais des façons quasi infinies de générer de la connaissance à valeur ajoutée. Dans ce contexte, l’adoption des métadonnées et de la science des données devient cruciale pour garantir la qualité rigoureuse des données et prévenir les biais potentiellement amplifiés par l’utilisation d’outils basés sur l’Intelligence Artificielle (IA). D’où la sortie de la commission économique pour l’Afrique (CEA).
«L’adoption des métadonnées et de la science des données est cruciale pour les pays africains afin de tirer pleinement parti des sources de données alternatives et d’assurer la crédibilité des statistiques officielles», insiste la CEA. Selon la commission, dans un monde dominé par l’Intelligence Artificielle (IA), l’utilisation d’outils basés sur l’IA pourrait amplifier les biais présents dans les données sources, soulignant ainsi la nécessité de garantir la qualité rigoureuse des données.
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Les métadonnées, telles que mentionnées dans la communication de la Commission économique pour l’Afrique (CEA), font référence à des informations descriptives et contextuelles sur les données. Elles fournissent des détails sur la nature, la structure, le contenu et les caractéristiques des données. Les métadonnées jouent un rôle crucial dans la gestion et l’interprétation des données, car elles permettent de comprendre leur origine, leur qualité, leur signification et leur utilisation appropriée.
Plus précisément, les métadonnées peuvent inclure des informations sur la source des données, la méthode utilisée pour les collecter, les variables mesurées, les unités de mesure, les codes de classification, les limites géographiques et temporelles, les erreurs potentielles, les restrictions d’accès et d’autres informations pertinentes. Elles aident les utilisateurs à évaluer la fiabilité, la validité et l’adéquation des données pour leurs besoins spécifiques.
Le Ghana, à l’avant-garde
Le Ghana Statistical Service (GSS) se positionne à l’avant-garde de cette tendance, en appliquant les indicateurs des Objectifs de développement durable (ODD) au niveau des districts afin de fournir des informations plus localisées. Simon Onilimor, Scientifique des données au GSS, souligne l’importance d’un accès local à l’information pour permettre la réalisation du potentiel transformateur des ODD d’ici 2030.
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Les données non traditionnelles, plus actuelles et rentables, racontent une histoire similaire aux données de recensement, mais à un niveau encore plus localisé. Pour suivre et améliorer l’accès local à l’information, essentiel à l’atteinte des ODD, le GSS a créé un nouvel Indice d’accès à l’information.
Un Centre régional dédié
Pour faciliter cette transition, le Centre régional des Nations Unies sur les métadonnées et la science des données pour l’Afrique a été mis en place. Son rôle est de favoriser les projets de collaboration transfrontaliers appliquant les métadonnées et la science des données pour compléter les statistiques officielles, diffuser les connaissances sur les nouvelles méthodes, algorithmes et outils, et former la communauté des statisticiens officiels africains.
Nouvelles sources de données, nouveaux indicateurs
Selon Issoufou Sanda, Statisticien principal à la Commission économique pour l’Afrique (CEA), l’explosion des sources de données et l’émergence du nouvel «écosystème de données» offrent désormais des façons quasi infinies de combiner ces sources pour générer de la connaissance à valeur ajoutée. Les modèles d’IA multimodaux peuvent analyser l’image, la vidéo et le son, ouvrant de nouvelles perspectives pour l’élaboration d’indicateurs économiques et sociaux.
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Ces nouvelles approches représentent des opportunités de collaboration entre le Centre africain pour la statistique et les autres travaux thématiques de la CEA, notamment dans les domaines de la modélisation et de la prévision économiques et sociales par l’apprentissage profond.
Défis et enjeux
Malgré ces avancées prometteuses, des défis subsistent. Oliver Chinganya, directeur du Centre africain pour la statistique à la CEA, souligne la nécessité d’appliquer les outils et techniques de science des données appropriés pour fournir des données crédibles et pertinentes à partir des sources alternatives.
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L’analyse approfondie des métadonnées et l’exploitation judicieuse de la science des données sont indispensables pour relever ces défis et permettre à l’Afrique de tirer pleinement parti du potentiel des données au service du développement durable.
