Domaines
Quatre champs qui se recoupent largement dans la pratique. Pour chacun, ce qu'il recouvre et ce que le centre y fait.
Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle regroupe les méthodes qui permettent à une machine d'accomplir des tâches que l'on associait jusque-là au jugement humain : reconnaître une image ou une voix, comprendre et produire un texte, anticiper une panne ou un besoin. La plupart des systèmes actuels reposent sur l'apprentissage automatique, c'est-à-dire sur des modèles qui apprennent à partir d'exemples plutôt que de règles écrites à la main.
En Afrique, l'enjeu dépasse l'adoption d'outils conçus ailleurs. Beaucoup de modèles fonctionnent mal dans les langues locales ou sur des données qui ne ressemblent pas à celles de leur entraînement. Construire des données et des modèles adaptés au contexte ivoirien fait partie du travail.
Ce que le centre y fait
- Encadrement de thèses en traitement de la parole, en apprentissage sur graphes et en IA appliquée à l'agriculture.
- Travaux sur la fiabilité des assistants conversationnels qui s'appuient sur des documents (RAG).
- Formations à l'IA pour les cadres et les équipes techniques.
Science des données
La science des données consiste à tirer des réponses utiles de données brutes. Elle combine la statistique, la programmation et la connaissance du métier concerné : un bon modèle de prévision des ventes ou de la fréquentation d'un hôpital suppose de comprendre ce que mesurent réellement les chiffres.
Le travail suit souvent le même chemin. On formule une question précise, on rassemble et nettoie les données, on les explore, on construit un modèle, puis on vérifie qu'il tient sur des cas qu'il n'a jamais vus avant de le mettre entre les mains des décideurs.
Ce que le centre y fait
- Appui méthodologique aux organisations qui veulent exploiter leurs propres données.
- Formations en Python, en statistique appliquée et en apprentissage automatique.
- Recherche en modélisation du trafic routier à partir de données de capteurs.
Big data
On parle de big data lorsque le volume, la vitesse d'arrivée ou la diversité des données dépassent ce qu'un logiciel de gestion classique peut traiter. Les journaux d'appels d'un opérateur mobile, les transactions de paiement électronique ou les relevés de capteurs en continu en sont des exemples.
Ces données demandent des architectures particulières pour le stockage et le calcul distribués. Elles posent aussi des questions de gouvernance : qui y a accès, comment protéger les personnes concernées, où les héberger.
Ce que le centre y fait
- Conseil sur les architectures de données et sur la gouvernance des données publiques.
- Sensibilisation des administrations aux enjeux de protection des données personnelles.
Transformation numérique
Une organisation se transforme lorsque le numérique modifie sa manière de servir ses usagers, de décider et de travailler, et pas seulement ses outils. Dématérialiser un formulaire ne suffit pas si le circuit de traitement reste le même.
Les obstacles sont connus : financement insuffisant, couverture Internet inégale entre villes et zones rurales, faible culture numérique, cadre juridique incomplet, résistance au changement. Ils expliquent en grande partie l'écart entre administrations africaines et administrations des pays industrialisés, sans que ces dernières soient à l'abri des problèmes de sécurité informatique et d'adaptation continue.
Ce que le centre y fait
- Accompagnement des administrations et des entreprises dans leurs projets numériques, à partir de l'expérience de ses membres en direction des systèmes d'information.
- Études sur l'état de la transformation numérique et recommandations aux décideurs.
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