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Cartographie des politiques et de la capacité en matière d’intelligence artificielle pour le développement en Afrique

Les techniques d’intelligence artificielle (IA) sont en mesure d’améliorer la productivité et l’innovation, et d’aider les pays d’Afrique subsaharienne à atteindre les objectifs de développement durable. Toutefois, comme c’est le cas pour toute technologie, les avantages transformateurs potentiels s’accompagnent de défis qui doivent être gérés et atténués. Par exemple, l’AI appliquée peut avoir des répercussions sur des moyens de subsistance déjà précaires; menacer les droits fondamentaux de la personne; et saper les processus démocratiques.

Des recherches antérieures ont établi que l’exploitation du potentiel de l’IA et l’atténuation de ses éventuels effets néfastes sont essentielles pour faire progresser une politique d’IA qui favorise un développement et un déploiement responsables. Ce projet cherche à améliorer la compréhension de la politique d’IA et la capacité de l’Afrique à soutenir une IA responsable pour le développement, et il servira de base pour les futurs programmes d’IA en Afrique.

Ce projet permettra de cartographier l’utilisation, les politiques et les règlements en matière d’IA dans l’ensemble de l’Afrique. Après cet exercice de cartographie, on effectuera des « approfondissements » dans quatre ou cinq pays afin d’examiner la politique actuelle en matière d’IA et de comprendre les besoins des décideurs politiques en ce qui concerne l’IA. Il y aura également des documents thématiques plus approfondis axés sur des thèmes clés liés à l’IA, tels que la vidéosurveillance, l’IA et l’avenir du travail, l’IA et le genre, les préjugés liés à l’IA africaine, et les changements climatiques. Par ailleurs, le travail sur les capacités permettra de financer trois étudiants au doctorat en apprentissage automatique qui ont été détachés dans des universités d’Afrique francophone, d’Afrique de l’Est et d’Afrique australe. Cela permettra de mettre à l’essai les mécanismes et la viabilité des subventions destinées à soutenir les étudiants au doctorat et à la maîtrise.

No projet
109307
État du projet
Actif
Durée
38 months
Agent(e) responsable du crdi
Matthew Smith
Financement total
CA$ 570,000.00
Emplacement
Kenya
Sénégal
Afrique du Sud
Sud du Sahara
Programmes
Pays de l’institution
South Africa
Institution
Research ICT Africa
Pays de l’institution
Kenya
Chargé(e) de projet
Isaac Rutenberg
Institution
Strathmore University
Pays de l’institution
South Africa
Chargé(e) de projet
Naila Govan-Vassen
Institution
Research ICT Africa
Pays de l’institution
South Africa
Chargé(e) de projet
Vukosi Marivate
Institution
University of Pretoria

Résultats

DSAIL power management board : powering the Raspberry Pi autonomously off the grid

Article

The Raspberry Pi is a credit card sized single board computer that finds its use in very diverse projects. Being a computer it runs on a full operating system and can be interfaced with a wide range of hardware. Its ability to collect and store data and its superior processing capabilities gives it an edge over other microprocessors. When used to collect data away from the grid, alternative methods of powering the Raspberry Pi have to be used. An ideal powering system should be autonomous, allowing the Raspberry Pi to be deployed indefinitely without the need to check on the system due to power shortcomings. In this paper we introduce the DSAIL Power Management Board that is used to power the Raspberry Pi autonomously. We have developed a prototype and used it to collect ecological data from a conservancy in Central Kenya.

Auteur ou autrice(s) : Kiarie, Gabriel, Kabi, Jason, Ciira wa Maina

Lien externe

Langage : Anglais

Mapping policy and capacity for artificial intelligence for development in Africa - centre

Mapping policy and capacity for artificial intelligence for development in Africa - centre

Report

The Artificial Intelligence for Development (AI4D) project aimed to build an academic body of work accessible to policymakers, able to inform and influence AI policy locally and regionally. This would also help enhance the reputation and credibility of the Centre for Intellectual Property and Information Technology Law (CIPIT) among AI stakeholders in Africa. Compared with AI developed elsewhere, findings indicate differences in motivation for developing AI, as well as adoption processes. This report reviews activities, achievements and publications emerging from the study. Other parts of the inquiry focused on gender issues such as bias and sensitivity, and climate change adaptation and mitigation.

Auteur ou autrice(s) : Centre for Intellectual Property and Information Technology Law

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Langage : Anglais

Mapping policy and capacity for artificial intelligence for development in Africa

Mapping policy and capacity for artificial intelligence for development in Africa

Report

The report covers activities, outputs and outcomes of the project, with embedded links to policy papers and briefs. Overall, it aimed to improve understanding of Artificial Intelligence (AI) policy and capacity in Africa, and to support responsible artificial intelligence for development (AI4D). The project entailed mapping the application of AI on the continent in three thematic areas: (1) digital ID and biometrics; (2) computer vision and video surveillance; (3) capacity and workforce development. Each of the thematic areas included consideration of gender implications. A fourth thematic area examined trends in AI and fintech. Fintech refers to the integration of technology in financial services from a gender perspective.

Auteur ou autrice(s) : Sey, Araba, Razzano, Gabriella, Rens, Andrew, Ahmed, Shamira

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Langage : Anglais

Artificial intelligence : labour gender gap in Africa

Artificial intelligence : labour gender gap in Africa

Brief

The study identified sex disaggregation in terms of overall disaggregation, industry and position (managerial or otherwise). The total number of men and women is 977 and 406, respectively in the Artificial Intelligence (AI) workforce in Africa as revealed in a survey of 160 companies across 21 countries. The project maps the gender composition of AI projects and companies across Africa, capturing the diversity struggles particular to AI start-ups. It examines what those struggles exemplify in an African context and determines the mechanisms that can be put in place to curb them. Graphics illustrate the study results.

Auteur ou autrice(s) : Ondili, Mitchel

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Langage : Anglais

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