Scaling Responsible AI Solutions (SRAIS) | Cohorte africaine 2024
Description et contexte
Le succès du projet SRAIS et le dévouement des équipes participantes en 2023 ont prouvé que sa valeur pour la communauté internationale de l’IA et les décideurs politiques est indéniable. Dans le but d’étendre sa portée et son impact, le projet GPAI SRAIS est élargi grâce à un volet africain dédié, parrainé par le Centre de recherches pour le développement international (CRDI) et le Centre international d’expertise en IA de Montréal (CEIMIA), en partenariat avec le Centre africain d’études technologiques (ACTS).
Le volet africain du projet SRAIS 2024 a été lancé afin de renforcer l’innovation locale en matière d’IA à travers le continent tout en intégrant les principes d’une IA responsable. Soutenu par le Centre de recherches pour le développement international (CRDI) du Canada, ce volet dédié a mobilisé 13 équipes issues de 11 pays africains, qui se sont attaquées à des défis dans les domaines de la santé, de l’agriculture, de la gouvernance, de la surveillance environnementale et des droits numériques.
L’initiative visait à donner aux praticiens africains de l’IA les moyens d’étendre leur impact de manière responsable, en s’attaquant aux obstacles systémiques tels que l’infrastructure limitée en matière de données, la fragmentation réglementaire et l’accès inégal aux ressources mondiales en matière d’IA. Grâce à un mentorat pratique, à une collaboration entre pays et aux conseils d’experts, les équipes participantes ont développé des outils pratiques et des cadres de gouvernance afin de garantir l’équité, la transparence, l’inclusivité et la durabilité à long terme de leurs systèmes d’IA.
En fin de compte, l’African Track a contribué à la création d’un réseau continental d’innovateurs responsables en matière d’IA, reliant l’expertise africaine à la communauté internationale de pratique au sens large et positionnant l’Afrique comme un leader proactif dans le débat mondial sur l’IA éthique et centrée sur l’humain.
Le CEIMIA est heureux de s’associer à l’ACTS pour développer ce travail grâce au financement du CRDI/FCDO. Plus de détails suivront bientôt !
Veuillez noter que tous les noms des personnes, des organisations et de leurs affiliations mentionnés sur le site web reflètent leur statut au moment de la publication du rapport couvrant ce volet de mentorat du SRAIS. Nous reconnaissons que les noms et les affiliations peuvent évoluer au fil du temps.
Partners
Partenariat mondial sur l'IA (GPAI)
Le Partenariat mondial sur l’intelligence artificielle (GPAI) est un partenariat intégré qui rassemble les membres de l’OCDE et les pays du GPAI afin de faire avancer un programme ambitieux visant à mettre en œuvre une intelligence artificielle (IA) centrée sur l’humain, sûre, sécurisée et fiable, incarnée dans les principes de la recommandation de l’OCDE sur l’IA.
Centre international d'expertise en intelligence artificielle de Montréal (CEIMIA)
Le CEIMIA se positionne comme un acteur clé dans le développement responsable de l’intelligence artificielle, fondé sur les principes d’éthique, de droits de l’homme, d’inclusion, de diversité, d’innovation et de croissance économique. Le CEMIA mène des projets à fort impact dans le domaine de l’IA responsable grâce à une diplomatie scientifique influente à l’échelle internationale.
CRDI – Centre de recherches pour le développement international
Le Centre de recherches pour le développement international (CRDI) est un organisme fédéral canadien qui finance et soutient la recherche et l’innovation dans les pays en développement afin de promouvoir une croissance durable et inclusive. Dans le cadre du volet africain du SRAIS, le CRDI a fourni un soutien financier et stratégique, contribuant ainsi à renforcer les capacités en matière d’IA responsable à travers le continent et permettant aux innovateurs locaux de développer leurs solutions de manière éthique.
ACTS – Centre africain d'études technologiques
Le Centre africain d’études technologiques (ACTS) est un groupe de réflexion basé à Nairobi qui se concentre sur les politiques scientifiques, technologiques et d’innovation pour le développement durable en Afrique. En tant que partenaire de mise en œuvre du volet africain du SRAIS, l’ACTS a coordonné le mentorat régional, soutenu les équipes participantes et promu des pratiques responsables en matière d’IA par le biais d’un dialogue politique et de recherches.
Objectif
L’objectif du volet africain du SRAIS est de servir de catalyseur pour le développement d’un écosystème d’IA responsable, robuste et autonome en Afrique (ici, en mettant l’accent sur le contexte ouest-africain). Pour atteindre cet objectif, le volet vise à échanger des connaissances précieuses et des compétences essentielles, en créant des réseaux interconnectés afin de faciliter de manière autonome des programmes de mentorat pour les équipes africaines locales axées sur l’IA.
Le résultat final envisagé est une entité autonome et responsabilisée, prête à favoriser à la fois la croissance et la maîtrise des initiatives en matière d’IA dans une région africaine dynamique et en pleine évolution. Cette approche stratégique garantit le succès de ce volet distinct tout en contribuant à l’avancement global et à la durabilité des pratiques responsables en matière d’IA dans le contexte local.
Points forts et conclusions
La contextualisation et l’appropriation de la méthodologie SRAIS par les parties prenantes africaines sur le continent africain ont considérablement enrichi les connaissances sur la mise à l’échelle de solutions d’IA responsables :
- Innovation croissante, obstacles importants : les équipes africaines ont fait preuve d'une grande créativité dans l'application de l'IA à la santé, à l'agriculture, à la gouvernance et au climat. Mais elles ont été confrontées à des obstacles persistants : accès limité à l'informatique, données de qualité rares, infrastructures faibles et réglementation fragmentée.
- Nécessité d'une gouvernance et d'une souveraineté des données : les équipes ont souligné qu'un accès équitable aux données et une rémunération juste des contributions locales sont essentiels. Les questions de souveraineté des données, de transfert transfrontalier et de cadres de gouvernance adaptés à la culture ont constitué des défis récurrents.
- L'importance du contexte : les solutions devaient tenir compte des environnements multilingues, de la sensibilité culturelle (par exemple, la santé et les droits reproductifs) et des réalités infrastructurelles. La mise à l'échelle de l'IA en Afrique nécessite une adaptation aux langues, aux normes et aux structures communautaires locales plutôt que l'importation de modèles « mondiaux ».
- Les préjugés et l'inclusion comme risques centraux : de nombreux projets risquaient de reproduire les inégalités existantes (par exemple, l'exclusion des agriculteurs ruraux, des jeunes ou des utilisateurs de services de santé marginalisés). Le volet a mis l'accent sur l'intégration de l'inclusivité et de l'équité dès le début de la conception et du déploiement.
- Le mentorat comme renforcement des capacités : le cycle de mentorat ne portait pas uniquement sur des solutions techniques, mais aussi sur la constitution d'un vivier de responsables de l'IA en Afrique. Les équipes ont acquis des outils pratiques pour institutionnaliser des pratiques responsables, allant des tableaux de bord sur la confidentialité aux cadres de gouvernance.
- Leçons mondiales tirées de contextes locaux : les défis rencontrés en Afrique (ressources limitées, populations diverses, écosystèmes de données fragiles) ne sont pas uniques. Les leçons apprises sur la mise à l'échelle responsable dans un contexte de contraintes sont applicables à l'échelle mondiale et offrent des perspectives pour une IA responsable partout dans le monde.
- Communauté de pratique : l'African Track a renforcé les réseaux transnationaux entre praticiens, chercheurs et décideurs politiques. Cette communauté est essentielle pour maintenir l'élan, favoriser l'apprentissage partagé et amplifier le leadership africain dans la gouvernance mondiale de l'IA.
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Participating Teams
Greenlive Agriculture (Cameroun)
Description
Plateforme agricole optimisée par l’IA offrant aux agriculteurs des outils pour surveiller en temps réel la consommation d’eau et les maladies des cultures, afin d’améliorer les rendements et de réduire les coûts.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Prise en compte de l’équité dans l’accès, de la durabilité environnementale et de l’inclusivité pour les petits exploitants agricoles lors de la conception de pratiques responsables de collecte et d’utilisation des données.
AI4Health / Mboalab (Cameroun)
Description
Cadres pour une IA sûre et responsable dans le domaine des soins de santé, soutenant la recherche locale en matière de santé et les pratiques de gouvernance des données
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Renforcement des politiques de protection des données, élaboration de stratégies pour le stockage et le partage sécurisés des informations médicales sensibles.
Kit4Council (Cameroun)
Description
Outil d’IA mobile permettant aux citoyens d’accéder aux archives publiques et aux registres municipaux numérisés, favorisant la transparence et la gouvernance.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Accent mis sur l’intégrité des données, l’accès équitable aux informations publiques et la prévention de l’utilisation abusive des données civiques.
YNA – Carbon Credit AI for Motorcycle Deliveries (Kenya)
Description
Modèles d’IA pour le calcul des crédits carbone dans les livraisons à moto, permettant une logistique durable.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Amélioration de la transparence des modèles, vérification des données en temps réel et inclusivité grâce à la participation des chauffeurs, des destinataires et des régulateurs.
Data Law Companion (Kenya/Uganda/Rwanda)
Description
Assistant basé sur le LLM pour naviguer et comparer les lois sur la protection des données en Afrique de l’Est.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Amélioration de l’explicabilité et de la confiance des utilisateurs, tout en traitant les risques de partialité et en garantissant l’inclusivité dans la sensibilisation juridique.
BESHTE Chatbot (Kenya)
Description
IA conversationnelle pour soutenir le dépistage et la divulgation du VIH chez les jeunes.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Travail sur la réduction des biais dans les données d’entraînement, le renforcement de la transparence et la garantie de l’inclusivité pour les groupes marginalisés.
Multi-Crop Leaf Disease Detection AI (Nigéria)
Description
Système agricole basé sur l’IA pour détecter et gérer les maladies dans plusieurs cultures.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Accessibilité garantie pour les agriculteurs, prise en compte des risques de biais dans les modèles de cultures/langues et développement de pratiques de déploiement durables.
Étude Dawn AI (Nigéria)
Description
Outils d’IA pour l’éducation, axés sur les technologies d’apprentissage inclusives et éthiques.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Prise en compte de l’inclusivité dans les données sur les élèves, de la durabilité à long terme et de la gouvernance responsable pour l’IA dans l’éducation.
IoT alimenté par l'IA pour les conflits entre les humains et la faune sauvage (Zambie)
Description
Systèmes de surveillance par l’IA et de prévention basés sur l’IoT pour réduire les conflits entre les humains et la faune sauvage et soutenir la conservation.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Équilibre entre les objectifs de conservation et la sécurité des communautés, développement de modèles de gouvernance responsables.
Pesage non intrusif des poissons (Zambie)
Description
Solution basée sur l’IA permettant de surveiller les populations de poissons et d’optimiser leur alimentation sans nuire à l’écosystème.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Intégration de la durabilité environnementale et de la transparence des données dans l’IA appliquée à l’aquaculture.
Delia Chatbot & Voice Assistant (Burkina Faso)
Description
Assistant de santé basé sur l’IA fournissant des conseils et un soutien médicaux via un chatbot et une assistance vocale.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Axée sur l’amélioration de la qualité des données, la protection de la vie privée et la lutte contre les risques de désinformation dans le domaine de la santé.
LLMs for Sexual, Reproductive & Maternal Health Rights (Éthiopie)
Description
Outils d’IA pour l’éducation et la défense des droits en matière de santé maternelle et reproductive.
Résumé des progrès réalisés en IA responsable
Prise en compte de la sensibilité culturelle, de l’inclusivité des langues locales et des risques de désinformation dans l’IA appliquée aux soins de santé.
IA réglementaire (Ouganda)
Description
Outil de conformité alimenté par l’IA pour les praticiens de la santé et de la phytothérapie.
Summary of RAI progress
Intégration de l’explicabilité dans la plateforme, garantissant la confiance et la compréhension des praticiens quant aux résultats de conformité.
Project Team
Cohort Mentors
Shakira Barbirye
Affiliation professionnelle : Infectious Diseases Research Collaboration (IDRC), Uganda
Mamadou Samba Camara
Affiliation professionnelle : Université du Québec à Abidjan (UQAD), Côte d’Ivoire