Un meilleur contrôle de l'aide au développement grâce à l'IA

L'argent de l'aide au développement est utilisé pour construire des écoles, connecter des villages au réseau électrique et développer les soins de santé dans les pays pauvres. Il est important d'avoir une vue d'ensemble détaillée et actualisée des projets d'aide au développement afin de s'assurer que les fonds associés sont utilisés de la manière la plus efficace possible. Jusqu'à présent, il a toutefois été difficile d'obtenir une telle vue d'ensemble en raison du grand nombre de projets et d'institutions donatrices.

Malte Toetzke et Nicolas Banholzer, doctorants au département MTEC de l'ETH Zurich, collaborent avec le professeur Stefan Feuerriegel, qui a récemment quitté l'Ecole polytechnique fédérale pour rejoindre la LMU de Munich, afin d'apporter plus de clarté sur l'aide mondiale au développement grâce à une nouvelle méthode d'analyse. Les chercheurs utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour classer les flux financiers en groupes thématiques. Il est ainsi possible de voir comment le financement est réparti entre les domaines thématiques, les pays et les années, et où des mesures peuvent être nécessaires. Leurs résultats ont été récemment publiés dans la revue Nature Sustainability.

Comment fonctionne l'algorithme

L'analyse se base sur 3,2 millions de projets d'aide au développement mis en œuvre entre 2000 et 2019, dans lesquels un total de 2,8 billions de dollars américains a été investi. Sur la base des descriptions de projets, l'algorithme basé sur l'IA a divisé les projets en 173 catégories thématiques. Il a dû tenir compte du fait que ces rapports n'étaient pas formellement structurés : ils différaient par exemple par la langue et la longueur du texte.

«Vous pouvez considérer ce processus comme une tentative de lire une bibliothèque entière et de trier des livres similaires dans des étagères spécifiques à un sujet», explique Malte Toetzke, premier auteur et doctorant à la chaire de durabilité et de technologie de l'ETH Zurich. «Notre algorithme prend en compte 200 dimensions différentes pour déterminer dans quelle mesure ces 3,2 millions de projets sont similaires les uns aux autres - une charge de travail impossible pour un être humain.»

Par rapport aux approches précédentes, cette catégorisation est plus différenciée ; elle émerge des projets analysés, plutôt que d'un système de classification existant. «Nous pouvons structurer les nombreux projets de manière très détaillée sans avoir à savoir à l'avance ce que nous recherchons exactement», explique Malte Toetzke. «Cela nous a permis de trouver des catégories qui n'ont pas été systématiquement analysées auparavant ou qui ne sont devenues que récemment d'actualité.»

Tendances et transparence

Le chercheur note que l'analyse suggère des tendances thématiques dans l'aide au développement. «Ces dernières années, dit-il, de plus en plus d'argent est allé à des projets dans les domaines de l'inclusion et de l'égalité pour les groupes défavorisés, du changement climatique et de la durabilité, et du soutien aux entreprises privées.»

Dans le domaine du changement climatique, les auteurs creusent encore davantage. D'une part, ils montrent que l'aide au développement pour les projets dédiés à l'adaptation aux conséquences du changement climatique a doublé depuis l'Accord de Paris sur le climat de 2015. Mais dans le même temps, l'argent destiné à l'ensemble du secteur environnemental, qui, outre l'adaptation au changement climatique, comprend également des domaines tels que la réduction des émissions de gaz à effet de serre, l'augmentation de l'efficacité énergétique et la préservation de la biodiversité, a légèrement diminué depuis 2015. Sur la base de ces résultats, les auteurs concluent que la communauté internationale n'a que partiellement tenu la promesse qu'elle a faite à Paris d'augmenter l'aide au développement pour les projets visant à lutter contre le changement climatique.

Une meilleure coordination avec une vue d'ensemble

Le projet de recherche permet pour la première fois d'avoir une vue d'ensemble des flux financiers de l'aide au développement. «Ce n'est que si nous savons quels pays, quelles régions et quelles organisations sont soutenus que les projets peuvent être coordonnés de manière significative au niveau mondial», explique Nicolas Banholzer, de la chaire de systèmes d'information de gestion de l'ETH Zurich, et l'un des coauteurs.

Le suivi alimenté par l'IA peut également aider les organisations de développement à prendre de meilleures décisions, fondées sur des données, conformément aux objectifs de développement durable des Nations unies.