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Afrique du Sud : l’imagerie satellite et l’IA pour lutter contre l’apartheid géographique ?

Afrique du Sud : l’imagerie satellite et l’IA pour lutter contre l’apartheid géographique ?

Le 02 février à 07h01

En Afrique du Sud, l’apartheid a été aboli en 1991, mais dans les faits, celui-ci subsiste sous la forme d’une importante ségrégation géographique. Selon la Banque mondiale, l’Afrique du Sud est aussi la nation la plus inégalitaire du monde.

Ceci peut en partie s’expliquer par la méthode de recensement adoptée, qui mêle d’anciens quartiers hérités de l’apartheid (les « communes », plus pauvres et plus typiquement habitées par la population noire, et les banlieues aisées, plus habitées par les blancs) dans une seule catégorie : celle des « quartiers résidentiels formels ».

Cela a pour effet de lisser les disparités réelles. Dans certains cas, des quartiers pauvres se retrouvent quasiment privés d’accès aux ressources publiques (écoles, hôpitaux ou parcs) quand le quartier riche d’à côté, où certains habitants du premier vont travailler, jouira de tous ces éléments.

Pour lutter contre le phénomène, la data scientist Raesetje Sefala travaille à mêler vision assistée par ordinateur et images satellites pour cartographier les disparités dans l’espace et, à terme, aider à les résorber.

Elle mène ce projet au sein de l’ONG Distributed AI Research Institute (DAIR) fondée par l’informaticienne Timnit Gebru après son licenciement de Google.

Depuis trois ans, aidée de l’experte et de l’informaticienne Nualleng Moorosi, Raesetje Sefala a travaillé à l’élaboration d’une base de données géographique puis à son étiquetage par sous-groupes en fonction des niveaux de vie.

Ceci lui a déjà permis de constater que 70 % du territoire sud-africain reste vide, et que les populations les plus riches profitent d’espaces plus vastes que les plus pauvres. Une proportion surprenante, notamment dans des villes comme Cape Town, où 14 % des foyers vivent dans des habitats informels, sans accès à de quelconques infrastructures, et où se maintient l’idée que l’espace manque.

L’informaticienne travaille désormais à mettre son outil au profit des collectivités. Il permet par exemple d'identifier des espaces vacants où des équipements publics pourraient être construits pour servir la population efficacement.

Autre application possible : le Human Sciences Research Council (HSRC), un think tank local, les utilise pour conseiller le gouvernement sur l'allocation la plus efficace de traitements contre le SIDA à travers le pays.

Le 02 février à 07h01

Commentaires (6)

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"les populations les plus riches profitent d’espaces plus vastes que les plus pauvres."

Ça c'est pas lié spécifiquement à l'Afrique du Sud.
Dans les villes petites et moyennes, les familles plus aisées vivent plus facilement dans des maisons individuelles avec jardin, là où les plus pauvres vivent plutôt en appartement.
Et dans les grandes villes, chaque petit m² de verdure fait augmenter le tarif du m² habitable, donc qui attire les populations plus aisées.
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Intéressant. Sur le sujet, ça me rappelle le site "La Parabole des Polygones" (simulateur du modèle de Schelling de la ségrégation), pour comprendre la difficulté de faire de la mixité sociale: https://ncase.me/polygons-fr/
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Ceci lui a déjà permis de constater que 70 % du territoire sud-africain reste vide
Il faut dire qu'avec le Désert du Kalahari (930 000 km²) qui fait à lui seul 76 % de la superficie de l'Afrique du Sud (1 219 912 km2), cela n'a rien de surprenant.
Sattelites + IA pour remarquer ça, ce n'est pas un peu overkill ?
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Sauf que le désert du Kalahari est principalement au Botswana et en Namibie

fr.wikipedia.org Wikipedia
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Oups !
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Dans certains cas, des quartiers pauvres se retrouvent quasiment privés d’accès aux ressources publiques (écoles, hôpitaux ou parcs) quand le quartier riche d’à côté, où certains habitants du premier vont travailler, jouira de tous ces éléments.
Je pensais l'Afrique du Sud caractérisée par l’effondrement global de ses services publics, et l'apparition de supplétifs privés dans les quartiers aisés

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