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Révolution Silencieuse : Un professeur tanzanien forme les futurs leaders en IA en Afrique.

Pour Mangare, Zindi n’était pas qu’un autre défi en ligne, c’était la porte d’entrée vers la science des données dans le monde réel. Introduite par le biais du laboratoire d’innovation et d’entrepreneuriat (IES Lab) de son université, Zindi lui offrait un accès direct à des problèmes d’apprentissage machine à enjeux élevés, au-delà de la salle de classe.

Dans un défi, elle a aidé à développer des modèles pour prédire les maladies d’origine hydrique, d’abord en utilisant des modèles d’apprentissage automatique classiques, puis en passant aux réseaux de neurones profonds lorsque les résultats étaient insuffisants.

« J’ai vu comment les performances du modèle changeaient, et j’ai appris à structurer un véritable flux de travail en IA, de la nettoyage des données à la construction de modèles prêts pour la production », dit-elle.

Mais le véritable pouvoir de Zindi réside dans l’accessibilité. Avec un carnet Python, un ensemble de données et un chronomètre, les étudiants sont mis au défi de réfléchir : peuvent-ils vraiment résoudre des problèmes à l’échelle mondiale ?

Mangare a utilisé cet élan pour rénover l’apprentissage des étudiants dans son université, en ajoutant du contenu AI au programme, en créant des tutoriels sur YouTube et en offrant des boot camps dirigés par des pairs.

De Haricots à Robots : La Frontière IA-Agriculture

Si vous voulez voir l’IA en action en Tanzanie, regardez les champs. La recherche de Mangare se concentre sur la prédiction des maladies dans les cultures comme le maïs et les haricots, alliant biologie végétale et classification d’images par IA. Son équipe collabore étroitement avec des scientifiques agricoles pour étiqueter les ensembles de données et valider l’exactitude des modèles.

« C’est un travail hyperlocal », explique-t-elle. « Ce sont de réelles maladies affectant de réels agriculteurs. L’impact est immédiat. »

Et l’ambition ne s’arrête pas à la prédiction. Le mentor de Catherine, le Dr. Kadege Fue, a construit un véhicule robotique qui distribue de manière autonome des engrais en fonction de l’humidité du sol détectée par des capteurs, essentiellement une agriculture de précision, conçue dans un laboratoire tanzanien.

Zindi comble le fossé et séduit les solveurs de problèmes africains. De nombreux problèmes en cours proposés sur la plateforme reflètent des cas d’utilisation réels provenant de l’agriculture, du climat, de la circulation routière, de l’efficacité des services aux clients, etc. « Ce que nous testons sur Zindi, nous l’apportons à la ferme », dit Mangare. « Ce n’est pas de la théorie, c’est prêt pour le terrain. »

La Révolution de l’IA Swahili

Un des plus grands obstacles auxquels l’IA en Afrique est confrontée est la langue. Bien que les LLM mondiaux aient élargi le soutien pour les langues non anglaises, des outils comme ChatGPT ne commencent à intégrer le swahili que maintenant. Mais les développeurs tanzaniens ne restent pas les bras croisés.

Mangare et ses collègues construisent des chatbots et des modèles PNL en swahili depuis le début. Un projet, Mkulima GPT, aide les agriculteurs dans les zones rurales à obtenir des réponses à des questions sur les cultures dans leur langue maternelle.

Un autre effort implique la classification des nouvelles en swahili, avec des ensembles de données partiellement provenant des compétitions de Zindi.

L’objectif est de créer un écosystème AI centré sur le swahili qui ne se contente pas de traduire la technologie mondiale, mais qui initie des innovations locales.

Simulations, Pas Juste Séminaires

Même alors qu’elle étudie au Japon, Mangare prévoit son retour avec une intention claire. « Nous ne pouvons pas toujours nous permettre des machines coûteuses, mais nous pouvons les simuler », explique-t-elle.

Son prochain objectif est de construire des programmes basés sur des simulations qui permettent aux étudiants de concevoir des systèmes d’IA dans des environnements virtuels – robotique, agriculture de précision, diagnostics médicaux – sans le coût élevé du matériel.

Et elle n’est pas seule. Beaucoup de ses anciens élèves ont continué à créer des outils d’IA après l’obtention de leur diplôme, allant d’applications de planification de régimes alimentaires à des modèles de prédiction des maladies, souvent en partenariat avec des mentors de la communauté Zindi.

Élargir l’IA du Sud

Zindi n’a peut-être pas la notoriété de Kaggle ou OpenAI, mais son impact à travers l’Afrique est tangible. C’est une plateforme qui démocratise l’accès à des problèmes de pointe – assainissement de l’eau, données climatiques, santé publique – et elle le fait d’une manière qui privilégie les langues, les infrastructures et les réalités africaines.

L’histoire de Mangare est un microcosme de ce mouvement. Une seule enseignante, motivée par un rêve d’enfance manqué, inspire des dizaines de jeunes tanzaniens à devenir des leaders en IA. Certains pourraient finir par construire le prochain grand LLM.

D’autres pourraient concevoir un robot qui sauve les récoltes. Tous sont la preuve que le talent est partout – l’opportunité ne l’est pas. C’est là où Zindi entre en jeu. Ce n’est pas tape-à-l’œil. Ce n’est pas un engouement financé par des investisseurs de capital-risque. Cela fonctionne simplement.

Ecrit par Eya Rziga

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