Utiliser les données primaires pour améliorer la prestation des services publics

Chez DataDelta, nous pensons que les programmes sociaux devraient être basés sur les besoins des personnes qu’ils sont censés servir. Cela paraît simple. Mais il peut être difficile d’obtenir des informations fiables sur les conditions et les expériences des milliards de personnes qui dépendent de ces programmes sociaux. DataDelta rend plus rapide, plus facile et plus rentable la collecte de données directement auprès des personnes afin que leurs expériences façonnent les programmes destinés à les servir. En 2023 et 2024, les enquêtes DataDelta ont représenté près de centaines de millions de personnes en Inde, au Kenya et aux Philippines. L’année prochaine, nous représenterons plus d’un milliard de personnes en Asie et en Afrique. Explorons ce que cela signifie en pratique:

En Inde, DataDelta s’est associé au gouvernement de l’État de Telangana pour évaluer l’accès aux programmes de santé, de nutrition et d’éducation et mesurer les résultats des principaux indicateurs sociaux. À partir d’une enquête multisectorielle menée auprès de 50 000 ménages, nous avons identifié de faibles niveaux d’enregistrement des femmes enceintes auprès des services de santé au cours de leur premier trimestre, ce qui les prive de services prénataux essentiels. Le problème venait de la nécessité de s’inscrire séparément auprès du département de la santé et du département du développement de la femme et du bien-être de l’enfant (WDCW). Après que l’équipe a identifié cette lacune, le secrétaire à la santé a mis en place un partage intégré des données, rationalisant ainsi le processus. En conséquence, les enregistrements des grossesses du premier trimestre auprès du département de la santé ont été multipliés par vingt, améliorant l’accès aux soins prénatals précoces et les incitations financières pour une grossesse, un accouchement et des soins aux nouveau-nés en tout sécurité. Cette solution simple basée sur des données peut améliorer considérablement les résultats sanitaires pour les mères et les bébés dans l’ensemble du Telangana.

Au Kenya, les équipes IDinsight data science et DataDelta ont travaillé avec le ministère de la Santé du Kenya pour prédire le revenu des ménages pour les familles les plus vulnérables. Les gouvernements ont souvent besoin de faire cela pour déterminer l’éligibilité aux programmes de protection sociale et les montants des contributions pour les services sociaux. Il s’agit d’un défi car il n’existe pas de registres officiels de l’emploi et les données socio-économiques sont rares.   Notre équipe a amélioré le modèle d’apprentissage automatique que le ministère utilisait pour prédire les revenus en (1) diagnostiquant les sources de prédictions erronées, (2) recommandant des changements de modèle, (3) collectant des données auprès des ménages vulnérables pour corriger les erreurs du modèle, et (4) établissant un mécanisme d’appel pour les classifications de revenus. Au départ, le modèle ne classait avec précision que 20 % des ménages à faibles revenus. Après nos interventions, le modèle classe avec précision les familles à faibles revenus, garantissant ainsi un accès inclusif et équitable aux services de santé.

Aux Philippines, le bureau de promotion de la santé du ministère de la santé a utilisé les résultats de l’étude longitudinale de DataDelta sur la promotion de la santé et l’alphabétisation pour combler d’importantes lacunes dans les connaissances et les pratiques en matière de santé. Par exemple, l’étude a révélé que seul un Philippin sur cinq comprenait le calendrier des vaccinations, ce qui mettait les enfants en danger, et a mis en évidence les lacunes en matière de connaissances sanitaires chez les personnes plus âgées, plus pauvres et moins éduquées dans les zones rurales. De nombreux membres de ces groupes n’ont pas non plus confiance dans le principal canal de communication du Bureau, à savoir les médias sociaux. En réponse, le Bureau s’appuie de plus en plus sur les agents de santé communautaires pour impliquer directement les citoyens, dans le but d’améliorer les systèmes et services de santé pour plus de 100 millions de Philippins.

Comme le montrent ces histoires, des données de haute qualité sont essentielles pour des programmes sociaux équitables et inclusifs. DataDelta donne la priorité à la qualité des données afin de préserver l’intégrité des réponses aux enquêtes. Mais le maintien de la qualité a un coût. En 2024, nous avons affiné nos méthodes pour trouver un équilibre entre rigueur et rentabilité. Nous testons des alternatives abordables aux approches d’échantillonnage traditionnelles, nous donnons la priorité aux contrôles de qualité des données les plus efficaces et nous utilisons des contrôles automatisés pour cibler les contrôles sur le terrain les plus coûteux. Ces efforts visent à rendre des données fiables et de haute qualité plus abordables et accessibles aux dirigeants du secteur social.

Nous sommes très enthousiastes pour 2025 ! Nous emmènerons DataDelta en Afrique de l’Ouest, nous approfondirons notre travail dans le secteur de la santé au Kenya, nous aiderons les États indiens à comprendre et à gérer le changement climatique, et nous aiderons les gouvernements locaux à utiliser les données pour améliorer les programmes sociaux aux Philippines. Nous continuerons à utiliser DataDelta pour l’IA inclusive et l’égalité des sexes, et pour travailler avec des partenaires afin d’évaluer et d’améliorer la qualité des données qu’ils collectent et sur lesquelles ils s’appuient pour prendre des décisions. Nous aimerions travailler avec vous aussi, alors contactez Sarah.Lucas@IDinsight.org si vous souhaitez collaborer avec DataDelta.