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Maria Fasli, Université d'Essex, Chaire UNESCO en science des données et analyse sur le développement de solutions d'IA en Afrique
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9 février 2020
Visionner la vidéo de Maria Fasli, Université d'Essex, Chaire UNESCO en science des données et analyse à l'atelier «Vers un réseau d'excellence en intelligence artificielle pour le développement (AI4D) en Afrique subsaharienne», Nairobi, Kenya, avril 2019

Sur quoi travaillez-vous en ce moment?

Je m'appelle Maria Fasli, je suis professeur d'informatique et mon domaine d'expertise est l'intelligence artificielle. Je travaille pour l'Université d'Essex au Royaume-Uni. Je travaille dans l'organisation de projets, tant avec l'industrie que les organisations du secteur public, en essayant de les aider à comprendre les données dont ils disposent, leurs besoins en matière de données et comment mieux utiliser leurs données.

Comment percevez-vous le développement et l'intelligence artificielle?

C'est une question vraiment intéressante; Je pense que l'IA a un très gros rôle à jouer dans le développement. Nous devons introduire l'IA dans les pays en développement et les pays en transition, pour faire une différence sur le terrain. Il ne s'agit pas de trouver des solutions dans l'Ouest, mais de développer des solutions ici localement.

Il y a tout un domaine sur lequel nous devons travailler autour du développement des capacités et d'aider les gens à créer les bons réseaux ici en Afrique ainsi que dans d'autres régions du monde, en Afrique du Sud, en Asie du Sud-Est, pour faire une différence.

Il y a de grandes possibilités d'utiliser l'IA pour soutenir les objectifs de développement durable et faire des progrès, aider les pays en développement et en transition, à se développer vers des économies du savoir afin qu'ils puissent être ceux qui ont le pouvoir de faire une différence pour leurs propres citoyens.

Quel est votre projet de ciel bleu en Afrique?

C'est une autre très bonne question. Dans l'Ouest, nous avons utilisé des sondages pour recueillir des données et nous avons fait des essais cliniques, nous essayons toujours d'apprendre d'une manière très structurée. Ce sur quoi j'aimerais travailler si j'avais un budget illimité, ce sont des techniques qui peuvent apprendre et raisonner à partir de l'observation sur les données.

Où essayez-vous au lieu de mener une enquête et de collecter des données sur la population où vous pouvez contrôler ce que vous récupérez. Apprendre à partir du type de données déjà disponibles, car il y a une abondance de données, mais nous manquons actuellement de techniques et essayons de donner un sens à ces données.

Que pensez-vous de l'atelier?

Je pense que cela a été incroyable, nous avons fait beaucoup de progrès, nous avons eu des idées concrètes pour les prochaines étapes et j'ai hâte de soutenir personnellement l'initiative à l'avenir si on en a besoin de la manière qui est possible.

Avez-vous un one-liner pour nous? Une ligne?

Un slogan. L'IA pour tous!