IMPACT STORY

IDENTIFICATION DES LOCALITÉS PROPICES POUR LA CONSTRUCTION DE COLLÈGES DE PROXIMITÉ

SEJEN CI collabore avec le Ministère de l’Education Nationale et de l’Enseignement Technique de la Côte d’Ivoire (pour informer le choix d’investissements publiques soutenue par les données.
Côte d’Ivoire

Contexte

Le Ministère de l’Education Nationale et de l’Enseignement Technique de la Côte d’Ivoire (MENET-FP) a estimé en 2018 un besoin d’environ 1.400 Collèges de Proximité (CDP) dans tout le pays. Dans le cadre des efforts visant à améliorer l’état de l’éducation et du Compact signé avec la Côte d’Ivoire, le Millennium Challenge Corporation (MCC) s’est engagé à construire 84 CDP dans 2 régions du pays : Gbêkê et San Pedro. Une des conditions du Compact est que le choix des localités de ces CDP s’appuient sur les données dans un processus objectif, transparent, factuel et reproductible et permettant ainsi une allocation impartiale et un impact équitable. La scolarisation des jeunes – objectif des CDV – est liée au potentiel économique – mais contribue aussi à la réduction des risques associés au VIH/SIDA. Pour ce faire, le programme Data Collaboratives for Local Impact (DCLI) a offert au MENET-FP une assistance technique permettant l’élaboration, par SEJEN CI, d’une méthodologie basée sur les données disponibles dans le secteur de l’éducation et d’autres secteurs pertinents.

Probleme

Malgré qu’il existe des données sur les établissements secondaires en Côte d’Ivoire, la mise en œuvre d’une approche analytique qui puisse faciliter la prise de décision a été entravée par plusieurs difficultés liées surtout à la qualité des données sur les écoles existantes. Quelques exemples des problèmes rencontrés initialement:

  • Une codification inconsistante pour les écoles recensées, résultant en l’absence de clé de jointure pour croiser deux bases de données de diffèrent sources contenant des informations diverses sur les écoles. Par exemple uniquement 12% de correspondance initialement retrouvé entre deux (2) bases d’agences gouvernementales ;
  • Des différences au niveau de l’orthographe de noms d’écoles ou de localités entre des bases différentes ;
  • Une définition erronée des localités, souvent confondues à des quartiers et des erreurs de géolocalisation (coordonnées incorrectes) ou de catégorisation de milieu (rural/urbain) :
  • Des données fournies au format papier qui ont dû être digitalisées pour les besoins de cette analyse.

Solutions

Sur la base des informations géospatiales et descriptives des établissements scolaires existants et des localités, obtenues auprès de plusieurs structures clés telles le MENET-FP, le Comité National de Télédétection et d’Information Géographique (CNTIG), le Bureau National d’Études Techniques et de Développement (BNETD) et le Cabinet d’Expertise en Systèmes d’Informations Géographiques (CESIG), une base de données a été constituée en vue de conduire les analyses qui ont permis d’apporter les solutions suivantes :

  • Un modèle analytique géospatial multicritères pour identifier une liste objective de localités ;
  • Une méthodologie transparente, fiable, robuste et reproductible pour la sélection des localités ;
  • La formation des agents du MENET-FP à la manipulation, la mise à jour et l’optimisation de l’outil ;
  • • Une documentation complète de toute la démarche remise au MENET-FP.

Methodologie

La méthodologie utilisée a été la suivante : une Analyse Spatiale Multicritère ayant pour but d’identifier les zones propices pour la construction des CDP (sur la base d’éléments géographiques pertinents dont les routes, les écoles primaires et les collèges existants) suivie d’une Analyse d’Allocation d’Emplacement. Le processus de sélection des localités a combiné des critères primaires (aspect rural ou urbain, effectifs anticipés 2020-2021 et Eligibilité à la carte scolaire) et secondaires (services publics existants et demande d’établissement secondaire). D’autres critères ont également été considérés dans la sélection des sites tels que la disponibilité de réserve foncière, la facilité d’accès, la densité de la population environnante, la saturation des collèges existants, et les barrières naturelles à ne pas franchir (parcs nationaux, forêts classées, plans et cours d’eaux, etc.). Pour arriver à une solution optimale, les points suivants ont été adressés :

  • Identification des meilleurs critères à la suite de séances de travail avec les parties prenantes ;
  • Comparaison de plusieurs modèles selon divers scenarios de distance à parcourir par les écoliers ;
  • Correction des erreurs de géolocalisation par projection appropriée des coordonnées géospatiales ;
  • Correction du problème de clé de jointure manquante par des algorithmes de Machine Learning.

Resultats et Impacts

Les résultats ont permis de retenir un nombre variable de localités en fonction de différentes approches selon que l’aire d’influence des collèges existants soit de 5, 10 ou 15 km. Au final, 81 localités sur 348 candidates ont été retenues pour Gbêkê, tandis que 92 localités sur 314 localités candidates ont été retenues pour San-Pedro. Ces localités vont éventuellement mener aux 84 CDP qui vont être construits grâce au Compact avec l’MCC.

Figure 2 – Localités retenues pour la région du Gbêkê

Figure 2 – Localités retenues pour la région du Gbêkê

Figure 3 – Localités retenues pour la région de San-Pedro

Figure 3 – Localités retenues pour la région de San-Pedro

De plus, cette intervention a permis d’exécuter un des aspects importants du programme DCLI : l’ouverture, le partage et l’utilisation de jeux de données stratégiques (cartographiques et descriptives) provenant de diverses sources :

  • Les données des écoles des régions concernées, ainsi que le caractère rural ou urbain de la localité (Source CNTIG) ;
  • Les données des limites administratives de la Côte d’Ivoire selon le découpage de 2012 (Source CNTIG) et aussi pour les localités des régions du Gbêkê et de San-Pedro de 2014 (Source BNETD) ;
  • Les plans et cours d’eau, les aires protégées et forêts classées et le réseau routier national (Source CESIG).
  • La base statistique des écoles de Côte d’Ivoire pour l’année scolaire 2018 (Source MENETFP), augmentée avec les coordonnées de géolocalisation des écoles ;
  • Recensement Général de la Population et de l’Habitat en 2014 (Source Institut National de la Statistique (INS)).

Collaborateurs Cles

MENETFP

MENETFP est une agence gouvernementale chargé de la mise en œuvre et du suivi de la politique du Gouvernement en matière d’éducation nationale et d’enseignement technique. Elle a également la charge de l’assistance aux collectivités locales pour le suivi et le contrôle de l’implantation des établissements d’enseignement primaire et secondaire général et la planification, mise en œuvre et évaluation des stratégies et programmes d’enseignement dans le domaine de l’enseignement primaire et secondaire général.

SEJEN CI

SEJEN CI est une société de conseil en analyse, recherche et technologie basée à Abidjan en Côte d’Ivoire et qui propose une gamme de services de conseil et d’analyse de haute qualité aux entités des secteurs public et privé. L’objectif de SEJEN CI est de responsabiliser les dirigeants des entreprises de nombreux secteurs en matière de prise de décision et de politiques par le biais de recherches et de méthodologies fiables.

SIGN UP TO RECEIVE UPDATES

Get the latest news and updates from DATAREV.

You have Successfully Subscribed!