Moderated by Ernest Mwebaze, Executive Director of Sunbird AI, Uganda, the panel feature the following speakers: Nokuthula Olorunju, Attorney and researcher, Research ICT Africa, South Africa; Dr. Adekemi Omutubora, Senior Lecturer, University of Lagos, Nigeria; Adedeji Adeniran, Director of Research, CSEA Nigeria; Caitlin Kraft-Bruchmann – CEO and Founder of Women at the Table.
Dans le contexte de l'aggravation des changements climatiques qui prédisposent les agriculteurs africains à subir les effets néfastes des caprices de la météo en raison de leur forte dépendance à l'égard de l'agriculture pluviale, l'étude cherche à proposer une solution basée sur l'intelligence artificielle pour faire face à cette menace, en particulier lorsqu'elle affecte les agricultrices qui jouent un rôle prépondérant dans la production et la reproduction au sein des ménages ruraux de l'Afrique sub-saharienne. Plus précisément, l'étude cherche à adopter des solutions existantes basées sur l'IA pour résoudre les problèmes liés au climat, en particulier les conditions météorologiques erratiques auxquelles sont confrontées les agricultrices, et à formuler des recommandations politiques basées sur des données sur la manière dont les agricultrices peuvent être habilitées à utiliser au mieux les solutions appropriées et responsables basées sur l'IA. Le projet sera extrêmement utile pour renforcer les capacités des agricultrices en tant que moteurs reconnus du statut socio-économique des ménages ruraux et contribuera à la réalisation des objectifs de développement durable visant à promouvoir l'égalité des sexes, l'éradication de la pauvreté et l'éradication de la faim (respectivement les objectifs 5, 1 et 2 de développement durable).
Dans cet entretien captivant, Juliet Chebet Moso, maître de conférences à l'université de technologie Dedan Kimathi, nous emmène dans le monde des sciences, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques au Kenya. Elle nous éclaire sur les défis auxquels les femmes sont confrontées dans ces domaines et sur les solutions innovantes qu'elle propose en utilisant l'intelligence artificielle.
Les technologies d'apprentissage automatique telles que les systèmes de reconnaissance automatique de la parole, les modèles linguistiques et les systèmes de traduction automatique sont développés pour fonctionner dans des environnements où le genre et d'autres formes de préjugés et de discrimination sont présents.
Ces préjugés sont présents dans les ensembles de données utilisés pour l'entraînement des modèles et les choix relatifs aux modèles d'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique développés finissent par renforcer les préjugés intégrés dans les données d'apprentissage.
Cette recherche se concentrera sur une approche de recherche axée sur les données afin de mener une étude de portée sur une compréhension plus approfondie des préjugés sexistes et de l'inclusivité des outils d'intelligence artificielle sur le continent africain. Les résultats serviront à élaborer un cadre et des lignes directrices pour atténuer les préjugés sexistes dans les systèmes d'ASR grâce à l'équité dans la collecte des données et la construction des modèles.
Enfin, ce travail développera un cadre de gouvernance des modèles pour traiter les questions d'éthique et de genre autour des données et des algorithmes à partir desquels les systèmes d'ASR sont construits.
Angella Ndaka : La numérisation pour Mama Mboga : l'engagement et l'inclusion des femmes dans l'IA Agri-tech sont-ils importants ? L'expérience des femmes dans le secteur agricole informel au Kenya
Objectif du projet : Le projet identifiera et mettra en évidence les obstacles à l'inclusion numérique des femmes et examinera les moyens d'articuler les perspectives des femmes dans le développement et l'application des systèmes d'IA agricoles, ainsi que dans les processus politiques associés.
Le projet vise à étudier l'intégration de la dimension de genre dans l'IA dans les pays identifiés au sein de la communauté d'Afrique de l'Est, à savoir l'Afrique de l'Est anglophone (Tanzanie, Kenya et Ouganda) et l'Afrique de l'Est francophone (Rwanda, Burundi et RDC).
Ce projet vise à examiner l'état actuel de la représentation des langues locales africaines dans l'écosystème mondial de l'IA, à identifier les défis et à explorer les opportunités potentielles pour l'IA en Afrique.
L'intelligence artificielle a radicalement transformé le mode de fonctionnement des entreprises dans tous les secteurs, et le traitement du langage naturel joue un rôle crucial dans la représentation de l'identité, des observations et des idées, depuis les théories de haut niveau jusqu'aux fonctions quotidiennes des machines. De nombreuses organisations numériques ont réussi à collecter des données sous forme écrite, verbale et visuelle. Cependant, la plupart des langues locales africaines ne disposent pas de ressources suffisantes, ce qui empêche les Africains de tirer parti des possibilités offertes par l'IA. Pour que l'Afrique participe à l'écosystème mondial de l'IA et en tire profit, les décideurs politiques doivent prendre des mesures décisives en matière de développement des ressources humaines, d'implication du secteur privé et de promotion de l'innovation. Cette étude vise à examiner l'état actuel de la représentation des langues locales africaines dans l'écosystème mondial de l'IA, à identifier les défis et à explorer les opportunités potentielles pour l'IA en Afrique.
Le projet vise à étudier l'utilisation de l'intelligence artificielle pour réduire les déchets alimentaires à différents stades de la chaîne d'approvisionnement alimentaire en Afrique du Sud.
Project summary
Le gaspillage alimentaire est un problème systémique qui se produit à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement alimentaire, de la ferme et du champ à l'assiette. Il pose non seulement le problème de l'insécurité alimentaire, de la pauvreté et des inégalités en Afrique du Sud, mais il exacerbe également le changement climatique, la pollution et la perte de biodiversité. Il existe des propositions selon lesquelles le déploiement de systèmes basés sur les données, tels que l'intelligence artificielle (IA), peut stimuler l'efficacité des ressources (ER) et soutenir la transition vers des systèmes qui minimisent le gaspillage alimentaire à différents points de la chaîne d'approvisionnement alimentaire. Cependant, la plupart de ces propositions ne sont que des imaginaires socio-techniques du Nord global et n'éclairent pas les risques et les préjudices liés au déploiement de technologies basées sur les données dans le Sud global et/ou dans les écosystèmes inéquitables existants qui discriminent les femmes. Intégrant activement une perspective intersectionnelle de genre, cette étude de cas explorera l'utilisation de l'IA pour réduire le gaspillage alimentaire à différents points des chaînes d'approvisionnement alimentaire en Afrique du Sud.
Walelign Tewabe : Traduction automatique neuronale pour les langues à faibles ressources avec détection et atténuation des préjugés sexistes anglais -amharique -tigrigna ouomigna
L'objectif global du projet est de développer un prototype de traduction automatique multilingue capable de détecter et d'atténuer les préjugés sexistes dans les langues à faibles ressources.
Résumé du projetLes systèmes d'intelligence artificielle copient et renforcent les préjugés sociaux existants, un problème désormais largement reconnu et étudié. Mais les recherches actuelles sur les préjugés sexistes dans le traitement du langage naturel (NLP) suggèrent une solution.
Les préjugés sexistes dans les applications d'IA telles que la traduction automatique (TA) sont courants et doivent être soigneusement pris en compte lors du développement de ces applications.
Dans ce projet, nous proposons de développer un prototype de traduction automatique capable de détecter et d'atténuer les préjugés sexistes. Comme les langues cibles, l'amharique, le ge'ez et l'awign, appartiennent à la catégorie des langues à ressources limitées, nous utiliserons l'apprentissage par transfert pour tirer parti des langues riches en ressources telles que l'anglais.
Le projet est pertinent et d'actualité pour relever les défis des barrières linguistiques entre les différentes communautés locales, ainsi que le problème des préjugés sexistes dans les ensembles de données de traduction automatique.
Une mise en œuvre réussie du projet pourrait permettre de relever ces défis tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'Éthiopie, en particulier en Afrique subsaharienne.
L'aquaculture joue un rôle indispensable dans les moyens de subsistance de l'ensemble de la population mondiale, depuis ses différents niveaux de production jusqu'à ses contributions significatives à l'économie. Toutefois, la chaîne de valeur de l'aquaculture est marquée par une grande disparité entre les sexes, les femmes étant surtout impliquées dans les activités post-récolte, qui sont généralement moins rentables. Les hommes, quant à eux, tendent à dominer dans les activités de pêche, qui sont généralement plus lucratives. L'adoption de techniques d'intelligence artificielle dans l'aquaculture garantira l'équité, la diversité et l'intégration des sexes tout en minimisant les préjugés involontaires et en offrant de nombreuses opportunités aux femmes. Le projet se concentrera donc sur l'évaluation et l'analyse des applications des techniques d'intelligence artificielle dans les systèmes d'aquaculture, et sur l'analyse critique du genre dans l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les systèmes d'aquaculture, par le biais d'une vaste collecte de données, d'études de champ, d'une analyse des lacunes et d'une communication avec les parties prenantes et les décideurs politiques afin d'élaborer des recommandations novatrices.
After more than a year of setting up and structuring, the Grain network has been officially launched. The launch took place on Monday 20 November 2023, during a webinar organised on the Zoom platform.
Highlights from the GRAIN Members Workshop, convened from April 16th to 18th, 2024 in Kampala, Uganda.
The virtual meeting will provide an opportunity to exchange views with network members and other stakeholders in STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) on strategies and opportunities to promote women's involvement in STEM and to discuss ways to strengthen their inclusion and active participation.
Specifically, it will assess the educational and career opportunities in STEM fields for women in Africa; identify successful initiatives and programmes that have attracted women to STEM and understand the key factors of their success; explore the specific barriers and challenges that women face in their educational and career pathways in STEM; and formulate strategic recommendations for policy makers, business and civil society to support and encourage women to pursue careers in STEM.