Le Vanuatu renforce sa capacité de gestion des risques de catastrophes grâce à la formation en apprentissage automatique

Dans le cadre de l'ambitieux projet « L'exploitation des données au service de l'innovation face aux changements climatiques et aux catastrophes naturelles au Vanuatu », le Bureau des statistiques du Vanuatu (BSV), en collaboration avec l'Institut de statistique pour l'Asie et le Pacifique de la Commission économique et sociale pour l'Asie et le Pacifique (CESAP-SIAP) des Nations Unies, a lancé hier à Port Vila un programme de formation crucial de deux semaines sur « l'apprentissage automatique et les SIG pour l'estimation de la couverture terrestre ». Financée par le Fonds d'affectation spéciale des Nations Unies pour la paix et le développement, cette initiative dote le personnel du BSV et des représentants de divers ministères des compétences nécessaires pour exploiter l'apprentissage automatique (ML) et les systèmes d'information géographique (SIG) pour l'estimation de la couverture terrestre, un élément crucial de la préparation et de la réponse aux catastrophes.
Ce programme complet porte sur les aspects suivants :

• Fondamentaux de la science des données : Les participants acquièrent des bases solides en science des données et en applications dans les statistiques officielles, particulièrement pertinentes pour les efforts de réduction des risques de catastrophes alignés sur les Objectifs de développement durable (ODD).
• Techniques d'apprentissage automatique : La formation explore divers algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression, la classification et les forêts aléatoires, ainsi que les principes de visualisation des données pour une communication efficace.
• Applications pratiques : Au-delà de la théorie, les participants s'engagent dans des exercices pratiques, appliquant leurs nouvelles connaissances à des données réelles du Vanuatu pertinentes à la gestion des catastrophes.
• Utilisation des données de Radiant Earth : Une section dédiée se concentre sur le décryptage du code et des résultats du projet Radiant Earth existant, permettant aux participants de reproduire et d'améliorer potentiellement les modèles de classification de la couverture terrestre spécifiques à l'évaluation des risques de catastrophes.
• Introduction aux SIG : Le programme initie également les participants aux principes des SIG, leur permettant de gérer et d'analyser des données spatiales pour la préparation aux catastrophes.

En tirant parti d'approches innovantes en science des données, le BSV sera mieux à même de générer des données plus précises et actualisées, favorisant une prise de décision éclairée. Cela permettra, en fin de compte, de sauver des vies et des moyens de subsistance face aux catastrophes naturelles.