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Machine Learning for Peace

  • University of Pennsylvania
  • International
  • 2022
  • Projet sélectionné

Présentation du projet

Les récentes avancées technologiques ont doté les gouvernements de nouveaux outils de répression, voire de la capacité à anticiper les actions de citoyens et à engager une réponse préventive. Le projet Machine Learning for Peace (MLP) a pour ambition de rétablir un équilibre en équipant de nouveaux outils les décideurs politiques et les acteurs de la société civile qui œuvrent à la défense de la démocratie afin de mieux réagir aux approches de plus en plus sophistiquées de la répression. Le MLP fournit aux décideurs et aux praticiens des données actualisées régulièrement sur l'occurrence de 32 types d'événements politiques dans plus de 35 pays du monde. Ces données sont combinées avec des outils d'apprentissage automatique pour générer des prévisions mensuelles sur l'évolution des conditions politiques.

Un site Web permet aux utilisateurs d'interagir avec les données et de consulter les prévisions mensuelles sur les événements futurs, qui peuvent être utilisées pour anticiper et planifier les changements des conditions politiques.

 

Présentation de l'organisation

DevLab@Penn, est un environnement d'apprentissage appliqué qui relie les universitaires aux praticiens du développement pour programmer de façon percutante, éclairés par des preuves de pointe, évaluer des projets de développement et faire de la recherche avec des résultats applicables. Au sein du consortium INSPIRES financé par l'USAID, le projet Machine Learning for Peace (MLP) de DevLab exploite le big data et les nouvelles technologies pour développer des outils de recherche en ligne afin de renforcer les sociétés civiles dans plus de 40 pays.

 

Impact

Le projet fournit des projections d'événements politiques dans 42 pays à l'aide de données provenant de 70 millions d'articles d'actualité en 23 langues, afin d'aider les décideurs politiques et les praticiens à anticiper et à planifier l'évolution des conditions politiques.

80 % des 70 ONG interrogées dans 19 pays ont indiqué que les prévisions éclairaient leur organisation.

 

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