Comprendre la pénétration d'Internet au sein des communautés est crucial pour un développement équitable.

Cependant, des pays comme le Togo manquent de données complètes sur la demande de connectivité, notamment dans les ménages, les hôpitaux et les écoles. Des informations précises sont essentielles pour une élaboration efficace des politiques et une allocation optimale des ressources. C'est ici que le machine learning entre en jeu, offrant des outils utiles pour prédire les modèles d'utilisation d'Internet et combler les lacunes en matière de données.

L'objectif de ce concours est de développer une solution de machine learning pour prévoir l'adoption de la fibre optique à domicile (FTTH) dans différents segments au Togo en utilisant des ensembles de données socio-démographiques et géographiques.

Le but est de créer des modèles précis et généralisables pour aider le gouvernement à améliorer la connectivité, allouer les ressources de manière efficace et promouvoir l'inclusion numérique.

Les solutions proposées doivent répondre à des défis socio-économiques et favoriser un développement durable au Togo en permettant de meilleures politiques et investissements en infrastructures. Elles contribueront également à réduire la fracture numérique. Identifier les institutions qui ont besoin d'accès à Internet améliorera les soins de santé et l'éducation, favorisant ainsi une société togolaise plus connectée, plus autonome et plus inclusive.

Les 10 premiers participants travailleront sur un contrat de deux ans pour le Datalab, un espace physique dédié à la modélisation des données.

Ce Datalab a pour objectif de transformer les informations en actions concrètes afin de résoudre les divers défis dans tous les domaines.

La participation au concours est ouvert jusqu'au 23 Juin.

Il est organisé par le ministère de l'Economie numérique et de la Transformation digitale et Zindi.