Co-creating Responsible Artificial Intelligence Through a Gender-Transformative Approach

As part of Phase II of the GRAIN project, a Red-Teaming workshop on the GEDI (Gender Equality, Diversity and Inclusion) Framework was organized to assess and strengthen the framework developed for the Smart Indigenous Weather (SIWA) application by the innovators, namely YUX Design, Kwara State University, DIPPER Lab, and Pixol. Discussions focused on several key … En savoir plus

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Gender Bias Evaluation in Machine Translation for Amharic, Tigrinya, and Afaan Oromoo

Entitled “Gender Bias Evaluation in Machine Translation for Amharic, Tigrinya, and Afaan Oromoo”, this study highlights the presence of gender bias in machine translation systems for three low-resource African languages: Amharic, Tigrinya, and Afaan Oromoo. It shows that translation tools often assign stereotypical gender roles to professions, even when the source text is gender-neutral. Conducted … En savoir plus

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L’Afrique francophone, avec NIYEL, lance son Cadre pour une IA Éthique, Inclusive et Responsable

COMMUNIQUÉ DE PRESSE Dakar et Genève , le 6 juillet 2026 : Le Burkina Faso, le Sénégal, la Côte d’Ivoire, le Mali, la Guinée et le Bénin peuvent se féliciter à présent d’avoir mis en place leurs Lignes directrices pour une intelligence artificielle éthique, inclusive et responsable. Dans un contexte mondial où l’IA transforme nos modes … En savoir plus

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GRAIN sélectionne Kwara State University et son projet AI4WIA 2.0 pour co-construire une matrice GEDI appliquée au calendrier agricole.

Dans le cadre de la phase II du projet GRAIN (Gender and Responsible Artificial Intelligence Network), KWASU a été sélectionné pour participer à la co-construction d’une matrice GEDI (Genre – Égalité – Diversité – Inclusion). Cette sélection s’inscrit dans une dynamique d’accompagnement des solutions d’IA existantes afin d’y intégrer de manière structurée les principes d’égalité … En savoir plus

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Revue systématique de la littérature sur l’évaluation et l’atténuation des biais dans les modèles de reconnaissance vocale automatique pour les langues africaines à faibles ressources

Intitulée « Revue systématique de la littérature sur l’évaluation et l’atténuation des biais dans les modèles de reconnaissance vocale automatique pour les langues africaines à faibles ressources », cette étude met en évidence un enjeu majeur de l’intelligence artificielle inclusive : les biais liés au genre, à l’accent, au dialecte et à la sous-représentation linguistique, … En savoir plus

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Appel à propositions GRAIN II : EmpowerHerAI

Appui à la mise à l’échelle de solutions intégrant l’égalité de genre dans les domaines de l’agriculture, de l’éducation et des langues africaines Dans le cadre de la deuxième phase de GRAIN (Gender and Responsible Artificial Intelligence Network), le projet « EmpowerHerAI » porté par le consortium IPAR, CSEA et Sunbird AI et financé par … En savoir plus

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L’intelligence artificielle au cœur du sommet inter-régional du numérique en Afrique

Le sommet inter-régional du numérique en Afrique (S.I.N Africa 2023) se tiendra les 10 et 11 octobre 2023 sur le thème « l’intelligence artificielle au service du développement en Afrique. » L’ annonce a été faite par Cluster Digital Africa organisateur dudit évènement. La conférence de deux jours se tiendra en ligne et abordera la … En savoir plus

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IPAR a participé au deuxième atelier de  formulation de la stratégie nationale de l’Intelligence Artificielle qui s’est tenu les 21 et 22 juin 2023 à Dakar sous la houlette du Ministère de la Communication, des Télécommunications et de l’Economie Numérique (MCTEN).  Représenté par Seynabou Sall, experte en données et Mouhamadou Dia, chargé de Communication et … En savoir plus

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L’IPAR a participé, lundi 15 mai 2023 à Saly, à un “panel d’experts sur l’intelligence artificielle comme levier de développement en Afrique”.  Organisé par L’UNICEF, ce panel avait pour but d’approfondir la réflexion sur la recherche et les progrès réalisés dans l’utilisation des nouvelles technologies dans la région et la façon d’en faire des leviers … En savoir plus

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