Spader

Le PROJET

Le projet

Le projet “Sharing and Protection of Agricultural Data for Ethical and Responsible valuation” vise à contribuer à la résorption du gap sur la disponibilité, l’usage et la gouvernance des données pour le développement fructueux de l’Intelligence artificielle en général et de l’agriculture intelligente en Afrique subsaharienne, en particulier.

Objectif du projet

L’objectif principal du projet est d’utiliser l’intelligence artificielle pour transformer l’agriculture africaine en une industrie plus efficace, productive et respectueuse de l’environnement.

Le projet se concentre sur trois axes clés pour atteindre cet objectif :

Faciliter aux agriculteurs la mesure, le suivi et l’amélioration continue de leur empreinte environnementale.

Soutenir la rentabilité des exploitations pour assurer une agriculture viable aux générations futures.

Contribuer à nourrir une population africaine en pleine croissance, tout en relevant le défi de la diminution constante des ressources naturelles.

Pourquoi SPADER ?

SPADER est né de la nécessité de combler le gap sur la disponibilité, l’usage et la gouvernance des données pour le développement fructueux de l’agriculture intelligente en Afrique subsaharienne.

L’agriculture est un secteur important pour l’Afrique subsaharienne, employant plus de 60 % de la population active. Cependant, l’agriculture africaine est confrontée à de nombreux défis, notamment la faible productivité, la dépendance aux conditions climatiques et la vulnérabilité aux changements climatiques.

Fonctionnement

le projet SPADER fonctionne en deux phases, chacune avec ses propres objectifs et méthodes. Les résultats du projet contribueront à la démocratisation de l’accès aux données du secteur agricole et le développement d’outils intelligents pour l’agriculture.

Partenaires

Chercheurs

%

Avancée

les activités

Data Governance Echoes

Over the years, several African governments have enacted laws and policies that limit cross-border data flows, citing the need to protect national security, promote the local digital economy, and safeguard users’ privacy. The limitations range from complete bans on cross-border transfers of all data to conditional cross-border transfer of certain data, with authorization sought from relevant government bodies.
Voir PDF
Voir Plus

Échos sur la gouvernance des données

L’agriculture intelligente consiste à utiliser un flux d’information et de l’intelligence artificielle pour alimenter la prise de décision en vue de hausser la productivité et mieux gérer les contraintes de toute la chaine de valeur. Malheureusement, elle peine à être une réalité d’échelle dans le contexte africain faute de données. Pourtant, il semble que des initiatives de partage de données existent mais les informations partagées seraient non-adaptées au contexte africain, insuffisantes, incomplètes ou encore méconnues du grand public. Par conséquent, les praticiens de l’IA rencontreraient souvent une série d’obstacles pour l’acquisition et la valorisation de ces types de données.
Voir PDF
Voir Plus

Les chercheurs

Default Image

M. Abdoulaye BA

Default Image

M. Modou Gueye

Default Image

Mme Racky Seye

Default Image

Pr. Idrissa Sarr