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Développement durable - Actualités

Big Data et usages mobiles : les résultats du concours « Données pour le développement » (3)

Mercredi 17 juin 2015 - Catégorie(s) : Développement durable.


Orange et sa filiale Sonatel (présente au Sénégal, Mali en Guinée Conakry et Guinée Bissau) mettent depuis 2012 à disposition de la communauté scientifique des collections de données issues de l’usage des téléphones mobiles dans le cadre du Concours « Données pour le développement (Data for Development-D4D)

Le Sénégal a accueilli ce challenge en avril 2014, après une 1ère édition en Côte d’Ivoire en 2013.

Les jeux de données mis à disposition en 2014 reposaient sur les Comptes rendu d’Appel (CRA) téléphoniques et les échanges de textes passés entre plus de 9 millions de clients d'Orange au Sénégal entre le 1er Janvier 2013 au 31 Décembre 2013. Orange et Sonatel avaient mis à disposition cette année les données (comptes-rendus d’appel téléphoniques et messages textes) provenant des communications passées par neuf millions abonnés d'Orange au Sénégal entre le 1er Janvier 2013 au 31 Décembre 2013. Ces données portaient sur la position de l'antenne qui achemine la communication (environ 2500 stations d’antennes). Elles comprenaient notamment un échantillon des trajectoires de déplacement de 300 000 personnes avec une résolution fine (localisation à l’antenne) et un échantillon des trajectoires de déplacement de 150 000 personnes avec une résolution plus grossiere (localisation à l’unité administrative)

Ces données avaient été communiquées à plus de 150 laboratoires de recherche internationaux.

Parmi les 60 propositions reçues, 40 % avaient pour objectif d'améliorer les transports et l'urbanisme, 20 % portaient sur le domaine de la santé, 15 % sur l’amélioration des statistiques nationales.

Le comité de sélection a remis 10 prix.

  • Prix de l'énergie : Utilisation des données mobiles pour la planification électrique Utilisation des données mobiles pour la planification électrique : « Les données des téléphones mobiles se révèlent être un indicateur fiable des besoins en électricité et facilitent l'estimation de la croissance démographique en zones rurales. Cette méthodologie peut être adoptée pour soutenir et donner la priorité aux plans directeurs d'électrification des zones pour lesquelles peu d'informations sur les activités ou la consommation d'énergie sont disponibles ».
  • Prix de l'agriculture : Évolution des prix du millet au Sénégal : le rôle de la production, les marchés et leurs défaillances. « Les asymétries de l'information sont responsables de la différence des prix dans les zones où la couverture réseau n'a pas encore atteint son plein potentiel, ce qui nuit autant aux producteurs pauvres qu'aux consommateurs en situation d'insécurité alimentaire ».
  • Prix de la santé : Impact de la mobilité humaine sur la schistosomiase. « La schistosomiase est une infection parasitaire d'origine aquatique qui provoque des symptômes débilitants et qui affecte des millions de personnes. L’étude a démontré qu’un modèle relativement simple permet de reproduire de façon fiable les caractéristiques régionales de la prévalence de la schistosomiase à travers le pays. Nous utilisons ce modèle pour étudier le rôle que tient la mobilité humaine dans les mécanismes de la maladie et pour analyser les stratégies d'intervention qui ont pour but de réduire son impact ».
  • Prix des statistiques nationales : Réseaux virtuels et analyse de la pauvreté au Sénégal. « La pauvreté est un phénomène complexe mais qui peut être estimé en observant les habitudes d'utilisation des téléphones portables au niveau régional, et être extrapolé à un niveau plus précis. L'élaboration de cartes de la pauvreté ouvrant sur différentes perspectives permet aux autorités de mieux comprendre comment lutter efficacement contre ce fléau ».
  • Prix du transport : Optimisation du réseau routier sénégalais au plan régional et national grâce à l'exploitation des données mobiles. « En utilisant un algorithme qui génère un proxy pour une matrice trajet Origine-Destination, on peut filtrer les traces laissées par un téléphone portable inconnu. Cela permet de développer un modèle de gravité et de prédire la mobilité future dans le pays en fonction du temps consacré aux voyages et du nombre d'appels et de messages entre les départements. Ces informations permettent de prendre de meilleures décisions dans la planification des réseaux routiers ».
  • Prix du croisement des données : Utilisation des données de téléphones mobiles dans des techniques de simulation et d'optimisation de planification spatiale (SPOT). « L’étude propose une méthodologie de mise en place et de réaménagement des infrastructures (logement, commerce, emploi, loisirs) destinée aux plans d'urbanismes locaux. Cette méthodologie exploite les données mobiles et autres variables ou points d'intérêts sur des cartes et permet de réduire le temps de trajet entre les structures en identifiant les emplacements optimaux ».
  • Prix de la visualisation de données : Techniques de représentation visuelle de matrices pour l'exploration et l'analyse de données massives de téléphones mobiles : « Ces techniques permettent aux utilisateurs d’identifier les caractéristiques structurelles et temporelles telles que le comportement normal, les valeurs extrêmes, les anomalies, la périodicité, les tendances et les contre-tendances ».
  • Prix de l'application pratique : Les données mobiles en tant qu'outil de politique de santé publique : Une étude de cas d'urgences neurologiques et cardiaques : « L'objectif de l’étude était de montrer les régions dans lesquelles l'absence d'un hôpital proche peut entraîner des décès ou de graves séquelles. En identifiant les zones à haut risque d'infarctus du myocarde, phénomène cardiaque qui nécessite une intervention rapide, l’étude aide les autorités de Santé publique à hiérarchiser les investissements ».
  • Prix scientifique + Mention éthique : Construction d'indicateurs sociodémographiques à l'aide de « miettes de pain » numériques : « Des indicateurs sociodémographiques comme l'âge, le taux d'alphabétisation, le niveau de pauvreté, la religion, l'origine ethnique, l'accès à l'électricité et d'autres, peuvent être estimés dans les moindres détails et parfois virtuellement, en exploitant uniquement le trafic de données entre les antennes ». (Source : Challenge D4D Sénégal).

 

Voir aussi :

Big Data et usages mobiles : les résultats du concours « Données pour le développement »

Big Data et téléphonie mobile : le concours « Données pour le développement »

Mobiles et Big Data au service de la lutte contre le paludisme

Le mobile outil de prévention des crises humanitaires

Smartphones, sciences humaines et compréhension des interactions sociales