Système d’aide à la décision pour le ciblage des populations pauvres et vulnérables

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.

Enrichissement des données administratives en santé avec des données géospatiales pour un système d’aide à la décision de prévision des résultats de santé

Le but de ce projet est d’utiliser une base de données administrative en santé enrichie par des indicateurs géographiques et géospatiaux pertinents (exposition aux risques, accès aux ressources, facteurs sociaux et environnementaux) permettant de prédire les résultats et les coûts de santé et, partant, la valeur des soins de santé pour les patients et parmi les établissements de santé. Des données géographiques seront appariées aux données de la base administrative en santé en utilisant le code postal des personnes assurées.

Aide au recensement de population en Afrique par application de l’apprentissage profond aux images satellites Haute Résolution (HR) et Très Haute Résolution (THR)

Le but de ce projet est de développer une méthode basée principalement sur les images satellites afin d’estimer la taille de la population et ses déplacements dans les pays où un recensement complet est difficile à réaliser pour des raisons de coût ou d’instabilité politique. L’approche sera basée sur l’application de l’apprentissage profond aux images satellites THR pour la détection des bâtiments résidentiels et leur caractérisation en fonction du nombre d’habitants, puis l’extrapolation des résultats à l’ensemble du pays à l’aide de données satellites HR.

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.