Prédiction de la pauvreté à partir d’enquêtes socio-économiques et de données géospatiales

Dans les pays en voie de développement, des enquêtes sont utilisées pour mesurer le niveau de pauvreté des ménages. Pour étendre cette information à l’ensemble de la population, il est nécessaire de prédire la pauvreté des ménages à partir des enquêtes et d’imputer cette prédiction à chaque ménage du recensement. L’utilisation de ces données permet aux gouvernements et aux agences d’aide au développement de mieux cibler les populations les plus pauvres. Les outils de ciblage sont d’une importance capitale pour améliorer le ratio bénéfices/coûts des interventions. Afin d’améliorer ces outils, l’objectif de ce projet de recherche sera d’enrichir les approches existantes. Dans un premier temps, il s’agira d’effectuer un recensement des méthodologies et des données disponibles. Une série d’enquêtes et de recensements seront utilisées pour tester les algorithmes les plus récents et sélectionner les plus performants. Dans un second temps, il sera question d’enrichir les bases de données disponibles avec des données géospatiales et d’en évaluer leur apport pour la prédiction de la pauvreté.

Faculty Supervisor:

Yacine Bouroubi

Student:

Partner:

Apexmachina Inc

Discipline:

Sociology

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

Université de Sherbrooke

Program: