SpaceBus 2025 : IA et données spatiales en Afrique

I. Les enjeux et applications des données spatiales (IA et données spatiales en Afrique)

L’accès facilité aux données spatiales ouvre un vaste champ d’opportunités pour améliorer la gestion des territoires et répondre aux enjeux cruciaux du développement durable en Afrique. 

Il est essentiel de comprendre comment ces données, lorsqu’elles sont combinées avec des outils d’analyse avancée, notamment l’intelligence artificielle (IA), peuvent transformer les pratiques actuelles dans des secteurs stratégiques.

1. Agriculture et sécurité alimentaire

Les données spatiales, issues d’images satellites, permettent notamment de :

• Suivre l’évolution des cultures et anticiper les rendements :
  Des études ont démontré l’intérêt d’exploiter les images satellites haute résolution pour observer l’évolution des plantations sur de larges superficies. Par exemple, une étude a analysé la cartographie des plantations de cajou au Bénin en utilisant des algorithmes d’apprentissage profond, permettant d’identifier les tendances de culture et les zones en expansion, ce qui contribue à une meilleure planification agricole.
• Détecter précocement les risques liés aux aléas climatiques :
  L’application de modèles d’Intelligence Artificielle (IA) sur ces données favorise la détection des stress hydriques et d’autres signaux de risque. Ceci aide les services agricoles à réagir rapidement pour préserver les récoltes et assurer la sécurité alimentaire.

2. Gestion des ressources naturelles et environnement

L’analyse d’images satellites offre des applications multiples pour la surveillance environnementale :

• Suivi des ressources en eau :
  En analysant la variation des cours d’eau et des réservoirs via les données géospatiales, il devient possible de déceler des anomalies, par exemple une réduction de la surface des plans d’eau ou des problèmes de pollution, facilitant ainsi une gestion proactive de cette ressource.
• Détection de la déforestation :
  Les données spatiales permettent de suivre la couverture forestière. Des projets en Afrique se sont appuyés sur ces méthodes pour repérer les zones de déforestation illégale, contribuant ainsi à la préservation de la biodiversité et à la lutte contre le changement climatique.

3. Urbanisme et aménagement du territoire

Face aux défis de l’urbanisation rapide, l’optimisation de l’utilisation des données spatiales s’avère essentielle :

• Planification urbaine améliorée :
  Des recherches menées sur la cartographie urbaine à haute résolution en Afrique, utilisant des techniques d’apprentissage profond, ont permis de distinguer avec précision entre les zones urbaines, rurales et non habitées. Ce type d’analyse contribue à une planification plus fine et plus réactive des infrastructures urbaines.
• Gestion durable du foncier :
  En assurant une cartographie actualisée de l’occupation des sols par exemple, , les décideurs publics et les collectivités locales peuvent mieux sécuriser les titres fonciers et résoudre les conflits liés à l’utilisation des terres.

4. L’intégration avec l’intelligence artificielle

L’intégration de l’IA pour valoriser ces données spatiales peut permettre  :

• L’analyse prédictive pour orienter les décisions :
  En s’appuyant sur des algorithmes de machine learning, l’analyse des données spatiales permet de générer des prévisions sur l’évolution des cultures, l’expansion urbaine ou la dégradation environnementale. Cette approche, attestée par divers cas d’études, offre aux décideurs des indicateurs précis pour optimiser la gestion de leurs territoires.
• L’automatisation et dématérialisation des processus :
  L’IA permet d’automatiser la collecte, le traitement et la synthèse des données issues de satellites. Des projets, tels que celui du suivi des cultures au Togo lors de la pandémie, ont montré qu’une cartographie précise pouvait être réalisée en moins de 10 jours grâce à l’intégration d’outils automatisés.
• Interfaces conviviales pour une prise de décision rapide :
  Le développement d’interfaces intuitives, qui intègrent ces données traitées par IA, permet aux utilisateurs – même ceux ne disposant pas de compétences techniques poussées – d’accéder à des rapports détaillés et adaptés à leurs besoins, renforçant ainsi leur capacité à prendre des décisions éclairées.

II. Les défis à surmonter pour maximiser l’impact des données spatiales ( IA et données spatiales en Afrique)

Bien que l’utilisation des données spatiales pour la gestion publique et le développement local offre de nombreuses promesses, plusieurs défis restent à surmonter pour en maximiser l’impact. 

En particulier, les collectivités locales et les décideurs publics doivent faire face à des obstacles qui peuvent freiner l’exploitation optimale de ces technologies.

1. L’accès et la qualité des données

L’un des défis majeurs dans l’adoption des données spatiales reste l’accès à des informations fiables et actualisées. 

Si des initiatives comme le SpaceBus 2025 et les programmes de la NASA peuvent faciliter  l’accès aux images satellites, de nombreuses régions, notamment en Afrique, font face à un manque d’infrastructures pour accéder à ces données de manière continue et efficace.

• Accès limité aux données actualisées
  Selon un rapport de l’Union Africaine sur l’accès aux données spatiales, moins de 30 % des collectivités locales en Afrique peuvent accéder à des données géospatiales mises à jour régulièrement, ce qui constitue un frein à leur gestion efficace des ressources naturelles et à la planification urbaine. Ce manque d’accès entraîne une prise de décision basée sur des informations obsolètes, pouvant nuire à la qualité des politiques publiques (cf. Union Africaine – Rapport sur l’Accès aux Données).

2. Compétences techniques et formation

Un autre obstacle majeur est le manque de compétences techniques au sein des administrations locales. Les décideurs publics et les agents des collectivités locales ne sont pas toujours formés pour exploiter pleinement les outils de télédétection et de cartographie géospatiale.

• Manque de formation en géospatiale :

Le rapport de l’ONU sur les systèmes géospatiaux indique que les pays en développement, en particulier ceux d’Afrique subsaharienne, souffrent d’un manque de formation spécialisée dans les technologies géospatiales. Le rapport propose des stratégies pour renforcer les compétences locales à travers des programmes éducatifs dédiés.

3. Intégration et interopérabilité des données

Un des défis majeurs pour les collectivités locales et les décideurs publics dans l’utilisation des données spatiales est l’intégration et l’interopérabilité des systèmes. En effet, la plupart des administrations locales disposent de bases de données disparates et de systèmes informatiques cloisonnés, rendant difficile la mise en œuvre d’une analyse croisée des données géospatiales avec d’autres types de données critiques, comme celles relatives à la gestion des infrastructures urbaines, la santé, ou l’agriculture.

• Problème d’intégration des systèmes

La gestion des données géospatiales nécessite une synchronisation parfaite avec d’autres types de données administratives pour permettre des analyses efficaces. Cependant, un rapport publié par l’Organisation des Nations Unies pour l’Alimentation et l’Agriculture (FAO) montre que dans plusieurs pays africains, les données provenant de diverses sources (satellites, capteurs environnementaux, etc.) ne sont souvent pas compatibles avec les systèmes utilisés par les administrations locales. Ce manque d’interopérabilité empêche une analyse globale et intégrée des défis environnementaux, agricoles et urbains (FAO Report).

• Le défi des infrastructures : stocker et traiter les données géospatiales à l’ère de l’IA

Un autre défi  réside dans les infrastructures nécessaires pour stocker et traiter ces données massives, notamment les données satellites, qui exigent des capacités de stockage importantes et des équipements coûteux pour l’entraînement des modèles IA, tels que les GPUs.

III. Construire l’avenir : surmonter les défis de l’exploitation des données géospatiales

( IA et données spatiales en Afrique)

1. Amélioration de l’accès aux données actualisées grâce à l’intégration de l’I.A

L’accès aux données géospatiales actualisées est une problématique clé, notamment dans des régions où l’infrastructure manque. Pour y remédier, l’intelligence artificielle pourrait permettre :

• d’améliorer la qualité des données géospatiales en temps réel grâce à des algorithmes de nettoyage et de validation des données, intégrant l’IA pour détecter les erreurs et anomalies dans les données satellitaires.
• d’optimiser l’accessibilité aux données géospatiales à travers des interfaces simples d’utilisation pour les collectivités locales, en intégrant ces données dans des plateformes conviviales, sécurisées et accessibles sur mobile et en ligne.

2. Formation et accompagnement pour le développement des compétences en géospatiale

Le manque de compétences techniques est un obstacle majeur pour l’exploitation des données géospatiales dans les administrations locales. 

Formations sur l’IA et la géospatiale : Il serait bénéfique pour les acteurs de se faire former par des experts sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’analyse des données géospatiales, adaptées aux besoins des décideurs publics et des techniciens locaux. 

Ces formations pourraient aborder des sujets comme la cartographie, l’analyse spatiale et la gestion des données environnementales.

• Ateliers pratiques et supports pédagogiques : En offrant des formations pratiques accompagnées de modules et de supports pédagogiques adaptés aux réalités locales. Cela permettrait de maximiser l’impact des investissements en technologie.

3. Développement de solutions interopérables pour l’intégration des données spatiales

L’un des défis clés est l’intégration des données géospatiales avec d’autres types de données, comme celles liées à la gestion des infrastructures ou des ressources naturelles. Il serait donc judicieux d’avoir : 

• Des plateformes interconnectées : Cela faciliterait la gestion des différents types de données (images satellites, capteurs environnementaux, bases de données sur les infrastructures, etc.), permettant une analyse croisée et plus complète.
• Solutions de systèmes centralisés :

Des systèmes centralisés permettraient d’obtenir  une vue d’ensemble plus complète et d’optimiser l’utilisation des données géospatiales pour des analyses décisionnelles plus précises et réactives. 

Par exemple, dans la gestion de l’eau ou l’aménagement urbain, ces solutions pourraient aider à surveiller et à prévoir les besoins en infrastructures, tout en garantissant une gestion plus efficiente des ressources locales.