Des nouvelles que vous pouvez utiliser pour mieux prévoir les épidémies de crise alimentaire
Un modèle d'apprentissage automatique analyse le contenu et la fréquence des articles pour établir des prévisions précises sur le lieu du prochain fléau de la faim.
Une équipe de chercheurs a mis au point un modèle d'apprentissage automatique qui s'appuie sur le contenu d'articles de presse pour prédire efficacement les lieux exposés à l'insécurité alimentaire. Ce modèle, qui pourrait être utilisé pour aider à établir des priorités dans l'attribution de l'aide alimentaire d'urgence dans les régions vulnérables, marque une amélioration par rapport aux mesures existantes.
Chacune des cases de l'illustration contient un exemple de phrase dans laquelle le modèle a détecté un mot clé pertinent (surligné en couleur). Les 167 caractéristiques textuelles prédictives d'épisodes d'insécurité alimentaire sont regroupées en 12 catégories de facteurs de risque indiquées dans la légende et mises en réseau. La taille d'un nœud est proportionnelle à la fréquence de la caractéristique textuelle dans les articles de presse, et la largeur d'une arête encode la proximité sémantique entre les nœuds.
Samuel Fraiberger and Alice Grishchenko
"Notre approche pourrait améliorer radicalement la prédiction des foyers de crise alimentaire jusqu'à 12 mois à l'avance en utilisant à la fois des flux d'actualités en temps réel et un modèle prédictif simple à interpréter", explique Samuel Fraiberger, chercheur invité au Courant Institute of Mathematical Sciences de l'Université de New York, data scientist à la Banque mondiale, et auteur de l'étude, qui paraît dans la revue Science Advances.
"Les mesures traditionnelles des facteurs de risque d'insécurité alimentaire, comme les indices de gravité des conflits ou les variations des prix des denrées alimentaires, sont souvent incomplètes, retardées ou dépassées", ajoute Lakshminarayanan Subramanian, professeur au Courant Institute et l'un des auteurs de l'article. "Notre approche tire parti du fait que les facteurs de risque déclenchant une crise alimentaire sont mentionnés dans l'actualité avant d' être observables avec les mesures traditionnelles."
L'insécurité alimentaire menace la vie de centaines de millions de personnes dans le monde. Selon l'Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture, le nombre de personnes sous-alimentées est passé de 624 millions de personnes en 2014 à 688 millions en 2019. Les conditions, notent les auteurs du document, se sont détériorées depuis lors en raison de la pandémie de Covid-19, du changement climatique et des conflits armés - en 2021, entre 702 et 828 millions de personnes dans le monde ont été confrontées à la faim. En outre, l'insécurité alimentaire grave a augmenté à la fois dans le monde et dans chaque région en 2021.
Malgré le caractère aigu et généralisé de ce fléau, les méthodes actuelles de détection des futures crises alimentaires reposent sur des mesures de risque insuffisantes, ce qui entrave les efforts déployés pour y faire face.
Afin de développer un meilleur modèle, les auteurs de l'article, dont Ananth Balashankar, titulaire d'un doctorat de Courant, ont envisagé la possibilité que la couverture médiatique, qui offre des comptes rendus en temps réel et sur le terrain des développements locaux, puisse servir de système d'alerte précoce pour les crises alimentaires imminentes.
Les chercheurs ont recueilli le texte de plus de 11 millions d'articles de presse portant sur près de 40 pays souffrant d'insécurité alimentaire et publiés entre 1980 et 2020. Ils ont ensuite mis au point une méthode permettant d'extraire de ces articles des phrases particulières liées à l'insécurité alimentaire, de manière à saisir l'évaluation journalistique dans ses moindres détails. Plus précisément, l'outil tient compte de près de 170 caractéristiques textuelles afin d'évaluer correctement la sémantique des phrases relatives à l'insécurité alimentaire et de marquer le moment où les articles apparaissent. Voici un exemple tiré du Sud-Soudan, qui décrit à la fois le lieu et les facteurs de risque : "La famine pourrait revenir dans certaines parties du pays, le comté de Pibor, dans l'est du pays, où les inondations et les parasites ont ravagé les cultures, étant particulièrement menacé."
Ils ont ensuite examiné les données relatives à une série de facteurs de risque d'insécurité alimentaire - tels que le nombre de victimes de conflits, les précipitations, la végétation et l'évolution des prix des denrées alimentaires - pour déterminer s'il existait une corrélation entre les mentions de ces facteurs dans les actualités et leur occurrence dans les pays et régions étudiés. Ils ont constaté une forte corrélation entre la nature de la couverture et les occurrences de ces facteurs sur le terrain, ce qui indique que les articles de presse sont un indicateur précis des conditions étudiées.
Mais pour déterminer si les articles de presse étaient, en fait, un bon prédicteur des crises alimentaires ultérieures, l'équipe devait savoir si la nature de la couverture était un indicateur viable des crises futures et si ces articles le faisaient avec plus de précision que les mesures traditionnelles. À l'aide d'un ensemble plus restreint d'articles de presse, les chercheurs ont constaté que, de 2009 à 2020 et dans 21 pays souffrant d'insécurité alimentaire, la couverture médiatique a permis de faire des prédictions plus précises au niveau local de l'insécurité alimentaire - et ce jusqu'à 12 mois à l'avance - que les mesures traditionnelles qui n'incluaient pas le texte des articles de presse. Ils ont également constaté que le fait de compléter les mesures prédictives traditionnelles par la couverture médiatique améliorait encore la précision des prévisions de la crise alimentaire, ce qui suggère la valeur des modèles "hybrides".
Les chercheurs voient également des utilisations potentielles plus larges de leurs travaux.
"Les indicateurs d'actualité pourraient être étendus à la prédiction des épidémies et de l'impact futur du changement climatique", observe M. Balashankar.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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