MOE VILLAGE SELECTION

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

Context

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.

Problèmes

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 :/p>

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.

Méthodologie

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 suite à des séances de travail avec toutes les parties prenantes ;

Comparaison de plusieurs modèles selon diverses approches relatives au critère 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.

Résultats 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 le 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 le MCC.

Collaborateurs clés

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