Dr Yanik Akin vient de passer ce lundi une matinée enrichissante de formation à travers la session sur les fondements des données spatiales et de la dépendance spatiale. « Cette matinée me prouve déjà que je devrais être là et que j’ai raison de postuler à cette formation. C’est très utile et très fondamental. Jusque-là, il y a beaucoup d’erreurs qui se font dans les analyses de données et je pense qu’avec ces formations, on va pouvoir mieux estimer les rendements, mieux prédire l’avenir de nos forêts, et fournir des décisions plus justes et fiables aux politiques », confie-t-il.

Ils sont au total 240 participants (mastorants, chercheurs, doctorants, post-doctorants et professionnels) souhaitant renforcer leurs compétences en analyse de données, sélectionnés pour cette formation organisée par le Laboratoire de Biomathématiques et d'Estimations Forestières (LABEF). Quarante suivent les sessions en présentiel. « Cette grande mobilisation est un signal fort, celui d’une jeunesse et d’une communauté scientifique qui veut se former et qui veut travailler ensemble », s’en réjouit le Professeur Romain Lucas Glèlè Kakaï, Directeur du LABEF/FSA.

Combler un gap

L’atelier a été organisé dans le cadre des activités du Hub de Recherche de Humboldt sur la modélisation socio-écologique de la COVID-19 en Afrique (HRH-SEMCA), avec le soutien de la Fondation Humboldt. Il intervient dans un contexte où, malgré leur importance stratégique, les méthodes de régression spatiale et de géostatistique restent encore insuffisamment maîtrisées et sous-utilisées dans de nombreux contextes de recherche et d’aide à la en Afrique de l’Ouest.

L’enjeu, selon le Professeur Romain Lucas Glèlè Kakaï, Directeur du LABEF/FSA, est de combler ce gap en proposant, sur quatre sessions progressives, une maîtrise conceptuelle et pratique des fondements de l’analyse spatiale, des modèles globaux et locaux de régression spatiale, ainsi que des techniques de modélisation et de prédiction géostatistique, à travers des applications concrètes avec le logiciel R.

« Dans nos pays, de nombreux phénomènes touchent la santé, l'environnement, l'agriculture et l'économie. Ces phénomènes ne se manifestent pas de façon uniforme d’un lieu à un autre, parce que les réalités diffèrent d'une région à l'autre et nos décisions gagneraient en pertinence lorsque nos analyses de données tiennent compte de ces différences. C'est exactement l'ambition de cet atelier. Celle d’aider les participants à mieux analyser les données, à mieux interpréter les résultats et à mieux éclairer l'action publique », a déclaré le Professeur Romain Lucas Glèlè Kakaï.

Au nombre des sessions prévues figurent les modèles de régression spatiale (approche globale) ; la régression spatiale avancée (approche locale) ; et l’introduction à la géostatistique pour la modélisation et la prédiction spatiale. Le programme comprend également de nombreuses séances de travaux pratiques.

Cet atelier de Bohicon intervient quelques semaines après un autre organisé à Grand-Popo sur le thème : « Modélisation par les équations structurelles : principes et applications en santé, environnement et agronomie dans le logiciel R ». Bien avant, une formation a été organisée sur la formulation de prompts efficaces pour une meilleure utilisation des  intelligences artificielles génératives.