Les gens considèrent souvent l’IA comme une technologie révolutionnaire destinée à remodeler la vie du futur, à la fois proche et lointain. Ces derniers temps, cette technologie a fait l’objet d’une surveillance accrue en raison de ses effets néfastes, tels que sa consommation d’eau, la perturbation du marché du travail et une myriade d’autres problèmes.
Une initiative visant à récolter les bénéfices de l’IA est le Project AI Evidence (PAIE), lancé en février 2026 par l’Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) du MIT. L’initiative met en relation les gouvernements, les ONG et les entreprises technologiques avec des experts dans des domaines tels que l’économie au MIT. Cet article décrit trois façons dont le Project AI Evidence travaille pour sortir les gens de la pauvreté.
1. Combler les lacunes en classe
Le système éducatif du Kenya est confronté à de profonds défis qui rendent l'apprentissage personnalisé particulièrement précieux. Selon l'UNICEF, le ratio élèves/enseignant atteint 77 pour un dans des comtés tels que Turkana, et environ neuf enfants sur dix issus de ménages pauvres ne parviennent pas à terminer la huitième année. Le pays est également confronté à un déficit de plus de 90 000 enseignants, à des salles de classe surpeuplées et à de fortes inégalités régionales en matière de résultats d’apprentissage. Dans ce contexte, les outils qui aident les enseignants à adapter l’enseignement à chaque élève pourraient remodeler la façon dont des millions d’enfants apprennent.
L’entreprise sociale éducative EIDU a développé un outil d’IA au Kenya qui adapte l’enseignement en classe aux besoins individuels des élèves. L'outil identifie les lacunes dans l'apprentissage des élèves et signale les domaines qui nécessitent plus d'attention. La plateforme de l'EIDU combine une pédagogie structurée avec un contenu d'apprentissage numérique personnalisé, et l'organisation a conclu des accords avec 46 des 47 comtés kenyans pour fournir la plateforme à toutes les écoles préscolaires, avec pour objectif d'atteindre deux millions d'apprenants d'ici 2026. En Inde, l'ONG Pratham a intégré l'IA dans son approche « Enseignement au bon niveau » fondée sur des données probantes pour développer l'apprentissage personnalisé. Les chercheurs de J-PAL, Daron Acemoglu, Iqbal Dhaliwal et Francisco Gallego, dirigeront des études évaluant les deux cas, mesurant les principaux résultats tels que la productivité des enseignants et l'apprentissage des élèves.
2. Réduction des préjugés sexistes en classe
En Italie, des chercheurs collaborent avec le ministère de l’Éducation pour tester si les outils d’IA peuvent lutter contre les préjugés sexistes en classe. La recherche cible les écarts de performance des élèves et les préjugés inconscients que les éducateurs peuvent avoir envers leurs élèves en fonction du sexe. Le projet AI Evidence étudie deux outils. L'un aide les enseignants à prédire les performances des élèves, tandis que l'autre fournit des informations en temps réel sur la diversité des décisions prises par les enseignants en classe.
3. Utilisation de l'IA pour trouver des opportunités d'emploi
De retour au Kenya, les enjeux pour l’emploi des jeunes sont considérables. La Fédération des employeurs du Kenya rapporte que les jeunes âgés de 15 à 34 ans représentent environ 35 % de la population mais sont confrontés à un taux de chômage de près de 67 %, soit environ cinq fois la moyenne nationale. Plus d’un million de jeunes Kenyans entrent sur le marché du travail chaque année, dont beaucoup ne possèdent pas les compétences recherchées par les employeurs. La Banque mondiale estime que le taux de chômage des jeunes âgés de 15 à 24 ans sera de 15,25 % en 2025.
Jasmin Baier et Christian Meyer, chercheur au J-PAL, en collaboration avec les ONG Swahilipot et Tabiya, évaluent un outil d'IA d'orientation professionnelle appelé Compass. Tabiya a lancé Compass, un chatbot open source qui aide les demandeurs d'emploi à explorer et à articuler leurs compétences, y compris celles acquises grâce au travail informel. L'outil est conçu pour reconnaître les capacités issues d'expériences de travail formelles et informelles et pour proposer aux demandeurs d'emploi des opportunités adaptées à leurs compétences réelles. Des programmes pilotes sont en cours au Kenya, en Afrique du Sud et en Éthiopie, et plus de 600 jeunes de la côte kenyane ont déjà reçu une formation aux compétences générales et à l'IA grâce aux programmes de Swahilipot visant à améliorer leurs perspectives d'emploi. L'évaluation de J-PAL mesurera la manière dont l'outil modifie les stratégies de recherche d'emploi et les résultats en matière d'emploi. La recherche vise à aider les conseillers d’orientation plutôt que de les remplacer.
Pourquoi la pauvreté est au cœur de l'initiative
Les trois projets partagent un fil conducteur. Chacun cible un pays où la pauvreté, l’éducation et l’emploi se renforcent mutuellement. En Italie, la pauvreté absolue a atteint 5,7 millions de personnes en 2024, selon l'agence nationale des statistiques ISTAT. La fracture est nettement régionale. Le taux de pauvreté absolue des ménages atteint 10,5% dans le Sud contre 6,5% dans le Centre, et les données de l'ISTAT montrent que l'incidence diminue de manière significative à mesure que le niveau d'éducation de la personne de référence du ménage augmente. Les enfants et les jeunes italiens ont supporté une grande partie du fardeau, avec plus de 1,28 million de mineurs dans une pauvreté absolue.
Au Kenya, le tableau est encore plus sombre. Selon l'UNICEF, environ 1,13 million d'enfants en âge d'aller à l'école primaire ne sont pas scolarisés, et les coûts cachés tels que les uniformes poussent de nombreuses familles hors du système. Une étude évaluée par des pairs publiée en 2024 dans Compare: A Journal of Comparative and International Education a révélé que le fardeau financier des uniformes scolaires était l'un des principaux facteurs contribuant aux décisions d'abandon scolaire au Kenya. L'accès à l'enseignement supérieur reste profondément limité : la Banque mondiale estime le taux de scolarisation dans l'enseignement supérieur au Kenya à environ 10 % du groupe d'âge concerné, et de nombreux diplômés trouvent encore leurs compétences mal adaptées aux besoins du marché du travail. L’éducation et l’emploi forment une boucle étroite. Sans scolarité, les jeunes luttent pour trouver un travail digne, et sans travail, les familles ne peuvent pas briser les cycles de pauvreté qui empêchent la prochaine génération d’aller à l’école.
En ciblant les deux extrémités de cette boucle, en personnalisant l’enseignement en classe et en reliant les demandeurs d’emploi à des opportunités négligées, Project AI Evidence tente de lutter contre la pauvreté là où les outils d’IA peuvent intervenir de manière réaliste.
Conclusion
Alors que l’IA étend sa portée à la plupart des facettes de la société moderne, des recherches telles que celles menées dans le cadre du Project AI Evidence visent à mettre en évidence les effets positifs que la technologie peut avoir sur des questions telles que la réduction de la pauvreté grâce à une meilleure éducation, à la réduction des préjugés sexistes et à la découverte d’opportunités d’emploi. Les bailleurs de fonds, notamment Google.org, Community Jameel, le Centre de recherches pour le développement international du Canada, UK International Development et Amazon Web Services, fournissent un solide soutien financier pour étendre la recherche et potentiellement mettre en œuvre d'autres outils.
J-PAL prévoit d'étendre sa portée et de se connecter avec les gouvernements du monde entier. L'organisation vise à atteindre ses objectifs de manière responsable grâce à des mesures scientifiques basées sur des données. Grâce à de tels outils, les décideurs politiques peuvent s’appuyer sur de nouvelles évaluations pour aborder la myriade de problèmes liés à la pauvreté mondiale dans les années à venir.
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