L'intelligence artificielle, déjà utilisée pour la prévision de l'évolution d'indicateurs financiers et de rentabilité, pour l'écriture automatique d'articles journalistiques pourrait être utilisée pour accroître l'exactitude des données sur la pauvreté. L'étude pilote sera menée au Sri Lanka. En cas de succès, la Banque mondiale espère développer ces techniques dans le monde entier.
Selon Fast Company une étude récente menée par la Banque mondiale a constaté que plus de 50 pays manquent d'estimations solides de leur pauvreté, ce qui limite la capacité à soutenir les populations les plus pauvres du monde.
Données satellites et machine learning pour le développement et la transparence
L'imagerie spatiale ouvre de larges perspectives et facilite l'élaboration et la mise en œuvre des politiques publiques dans des domaines tels que la gestion des forêts, la maitrise de l'utilisation des sols, la planification des terrains, l'aménagement urbain ou la cartographie et le suivi du littoral et des zones inondables. Les images générées par des satellites sont parmi les plus grands ensembles de données au monde. Et les récentes percées dans la recherche en IA ont permis d'analyser ces images pour éclairer la prise de décision. Orbital Insight par exemple, offre la possibilité de prendre un million d'images et de demander à l'ordinateur d'identifier et de compter des objets particuliers pour comprendre ce qu'ils nous disent collectivement. En dépistant les caractéristiques de chaque objet, l'ordinateur apprend à les identifier automatiquement.
En avril 2015, Orbital Insight a annoncé son premier projet dans le domaine du développement durable avec son partenariat avec le World Resources Institute (WRI) pour appliquer des algorithmes expérimentaux à des images satellites en haute résolution dans le cadre du "Global Forest Watch" pour détecter les tendances qui indiquent le risque de déforestation.
Les chercheurs du "Global Forest Watch" seront en mesure d'utiliser le machine learning pour observer des indicateurs tels que la construction de routes pour prévoir la déforestation. La technologie permettra également d'augmenter la transparence autour des secteurs industriels à risque de déforestation tels que l'huile de palme, la viande bovine, le soja, la pâte et le papier, qui a conduit à plus de 70% de la déforestation dans les forêts tropicales, souvent illégales.
Jimi Crawford, PDG d'Orbital Insight, remarque également l'importznce de la transparence dans son partenariat avec la banque mondiale: "Nous allons vers un monde où nous serons en mesure de voir des images quotidiennes de chaque endroit dans chaque ville à haute résolution. Nous pensons que cela peut nous servir pour donner de la transparence à tous les niveaux de l'économie», dit Crawford.
Le Sri Lanka le premier pays où la banque mondiale testera l'IA
Jusqu'à cinq ans d'images du pays prises par des caméras satellites seront analysées en fonction de la hauteur et des formes des bâtiments, la quantité et le type des transports, l'activité agricole autour des villages, pour calculer les indices de richesse.
La Banque mondiale a d'abord été sceptique quant à l'aide de données satellitaires pour les études économiques, et a toujours l'intention d'avancer avec précaution. Ces données seront utilisées pour compléter, et non remplacer, les données de recensement et des données issues des enquêtes sur le terrain. Un rapport final pourrait être publié par la Banque mondiale en mai ou juin prochain.
Selon Bloomberg, le projet de la Banque mondiale est potentiellement important, car il pourrait aider l'institution financière à déterminer où affecter ses ressources.
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