(AfriquesPlus) - Une expérimentation menée en 2024 par l’ONG américaine GiveDirectly dans le district d’Ibaji, au Nigeria, devait utiliser l’intelligence artificielle pour anticiper les inondations et permettre le versement rapide d’aides financières aux populations les plus exposées. Mais une enquête de The New Humanitarian montre que le dispositif a également écarté certains des habitants les plus vulnérables.

Financé notamment par une subvention de 4,6 millions de dollars de Google.org, le programme reposait sur des données satellitaires, des modèles de prévision des inondations et des informations recueillies par téléphone. Sur près de 39 000 personnes préinscrites, plusieurs milliers ont été exclues au cours des différentes étapes de vérification. Des agriculteurs ont notamment été écartés en raison de divergences entre leurs données personnelles et les registres administratifs ou bancaires. D’autres n’ont pas pu répondre aux appels de vérification, faute d’électricité ou de réseau téléphonique fiable.

L’enquête révèle également que le système n’a pas toujours empêché des personnes relativement aisées, voire certaines vivant en dehors de la zone ciblée, de recevoir l’aide. Dans certains cas, plusieurs membres d’une même famille ont bénéficié de versements distincts. GiveDirectly a par ailleurs corrigé une présentation initiale du programme : les 4 600 « ménages » annoncés correspondaient en réalité à des individus.

Pour les agriculteurs exclus, les conséquences ont été importantes. Certains se sont endettés dans l’attente d’une aide qui n’est jamais arrivée, alors que les inondations avaient détruit leurs récoltes. Certains ont dû emprunter de l’argent ou des semences à des taux élevés et rembourser leurs dettes avec une partie de leurs récoltes suivantes.

GiveDirectly reconnaît certains problèmes méthodologiques et explique avoir privilégié la rapidité et une large couverture géographique plutôt qu’une sélection plus fine des bénéficiaires. L’organisation a depuis modifié certaines informations publiques relatives au programme et admis que son système pouvait défavoriser les personnes pauvres ayant un accès limité au téléphone ou ayant quitté les zones touchées avant le versement des aides.

L’enquête souligne ainsi les limites de l’aide humanitaire automatisée : lorsqu’elle repose sur des données administratives imparfaites et sur l’accès au numérique, l’intelligence artificielle peut reproduire les exclusions sociales au lieu de les réduire.