Mis en œuvre depuis février 2024 dans trois pays africains, dont le Sénégal, le projet Data Science Without Borders vise à promouvoir l’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer les résultats en santé. Dans cet entretien, en marge de l’assemblée générale annuelle du projet, le coordonnateur, Dr Moctar Gningue, revient sur les objectifs et les impacts futurs de cette initiative de l’Union africaine (UA) dans le domaine de la santé.
Vous êtes coordonnateur du projet Data Science Without Borders. En quoi consiste concrètement cette initiative ?
Data Science Without Borders est un projet multicentrique, dont la coordination est assurée par l’African Population and Health Research Center (APHRC) dans sa phase pilote. Son implémentation se fait dans trois pays partenaires : le Cameroun, à travers l’Hôpital général de Douala ; l’Éthiopie, avec l’Armauer Hansen Research Institute (AHRI) ; et le Sénégal, en partenariat avec l’Institut de Recherche en Santé, Surveillance Épidémiologique et Formation (IRESSEF).
Ce projet innovant vise à utiliser la science des données pour résoudre des problèmes complexes et améliorer la qualité de vie des populations, en particulier dans les pays en développement. Pour y parvenir, nous allons :
- Former des professionnels et des étudiants aux techniques avancées de science des données, d’intelligence artificielle et de machine learning ;
- Favoriser l’innovation en encourageant l’utilisation des données pour développer des solutions adaptées aux problématiques locales et mondiales ;
- Stimuler la collaboration en créant un réseau de chercheurs, de professionnels et d’institutions pour partager des connaissances et des meilleures pratiques ;
- Promouvoir l’inclusivité en garantissant que les bénéfices de la science des données soient accessibles à toutes les communautés, y compris celles traditionnellement sous-représentées.
Nous travaillons également sur le développement de plateformes no-code facilitant l’analyse des données de santé pour les non-spécialistes en science des données, notamment grâce à des modèles d’intelligence artificielle.
Nos activités comprennent des formations et des renforcements de capacités, avec l’organisation d’ateliers, de séminaires et de cours en ligne. Nous mettons aussi en place des programmes de mentorat pour les étudiants en master et doctorat et encourageons la publication des résultats de recherche dans des revues scientifiques et des conférences internationales.
Enfin, nous avons noué des partenariats avec des institutions académiques, des organisations non gouvernementales et des entreprises pour promouvoir l’usage des données dans le domaine de la santé.
Quels seront les impacts de ce projet au Sénégal ?
Au Sénégal, nous travaillons principalement sur le renforcement des capacités des acteurs clés impliqués dans la gestion des données, notamment au ministère de la Santé et de l’Action sociale, à travers ses directions de la Santé de la Mère et de l’Enfant et de la Planification, de la Recherche et de l’Innovation (DPRS).
Nous leur offrons des formations en science des données en partenariat avec des institutions académiques comme le département de mathématiques de l’UCAD, via le Master en science informatique (MSI), ainsi que l’African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) de Mbour.
Peut-on dire que vous cherchez à améliorer la collecte et la gestion des données ?
Exactement. Nous nous attachons à toute la chaîne de valeur des données, en veillant à ce qu’elles soient nettoyées et fiables. L’objectif est de fournir aux décideurs des données probantes sur lesquelles s’appuyer pour élaborer de meilleures stratégies dans le domaine de la santé.
L’intelligence artificielle est un outil clé pour faciliter l’analyse des données avec davantage de précision et pour contribuer à leur harmonisation.
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