Ai4declic- Senegal

Le projet « Intelligence artificielle et modélisation hybride pour la détection communautaire précoce des maladies zoonotiques dans le contexte du changement climatique au Sénégal » AI4-DECLIC SN, consiste à mobiliser l'IA responsable et la science des données pour comprendre, soutenir et expérimenter des systèmes de détection précoce et d'alerte pour les maladies zoonotiques au Sénégal dans un contexte de changement climatique et des bouleversements écologiques. Alors que les modèles traditionnels ne s'appuient que sur des données quantitatives, notre modélisation hybride du COVID-19 a également intégré des données recueillies dans le cadre de recherches socio-anthropologiques menées auprès des communautés locales. Notre modèle hybride antécédent avec COVID-19 s'est avéré être un outil précieux pour comprendre les attitudes et faire des prévisions mieux adaptées à la réalité des contextes locaux, avec une plus grande sensibilité au genre et aux groupes vulnérables. S'appuyant sur ces recherches et en collaboration avec les communautés locales, ce nouveau projet étudiera comment l'IA, et la modélisation hybride en particulier, peut améliorer la détection précoce des maladies zoonotiques au Sénégal. Nous adopterons une méthodologie de recherche-action participative, en travaillant en étroite collaboration avec les utilisateurs des connaissances et les communautés locales à chaque étape du projet de recherche. Ce projet porté par le LASAP-UCAD est financé dans le cadre du Global South Artificial Intelligence for Pandemic and Epidemic Preparedness and Response Network (AI4PEP), par le Centre de Recherche pour le Développement International (CRDI) et York University (CANADA), pour une période de 5 ans (2023-2028).