Dans un pays de plus de 1,4 milliard de personnes, des maladies telles que la tuberculose sont montées, les pertes de récolte menacent les moyens de subsistance de millions et de nombreux enfants luttent sans aide à l'alphabétisation de base. L'Institut Wadhwani pour l'intelligence artificielle (Wadhwani AI), est un organisme à but non lucratif qui utilise l'IA pour lutter contre la pauvreté en Inde. Fondée en 2018 par Romesh et Sunil Wadhwani, Wadhwani AI applique des solutions basées sur l'IA à faible coût à des problèmes réels dans des domaines critiques tels que les soins de santé, l'agriculture et l'éducation.
Réduire la propagation de la tuberculose
L'Inde a la charge la plus élevée de la tuberculose (TB) dans le monde:
- L'Inde représente 27% des cas de tuberculose enregistrés
- En 2022, 2,82 millions de nouveaux cas ont été documentés
- 331 000 décès étaient dus à la tuberculose
Le programme national d'élimination de la tuberculose (NTEP) est l'initiative gouvernementale indienne pour réduire la propagation de la tuberculose. La recherche transformatrice et la capacité d'intelligence artificielle pour l'élimination de la tuberculose (TB-TB) – le terme parapluie de Wadhwani AI pour plusieurs programmes d'IA qu'ils utilisent pour aider à lutter contre la tuberculose – vise à améliorer les outils de diagnostic disponibles et à accélérer les processus de traitement.
L'un de ces objectifs est d'améliorer les outils de dépistage disponibles pour diagnostiquer la tuberculose. Ces outils de dépistage ont tendance à coûter cher, à s'appuyer sur une formation spécialisée et nécessitent une configuration de laboratoire. Pour cette raison, de nombreux patients TB ne sont pas enregistrés car ces projections ne sont tout simplement pas accessibles ou sont trop demandées. La solution de Wadhwani AI est un outil de diagnostic basé sur l'IA qui analyse le son de la toux d'un patient et identifie des cas probables de TB. Cet outil est disponible en tant qu'application, à la fois pour les travailleurs de la santé et pour les personnes qui cherchent à tester à la maison.
Test de sonde de ligne
Une autre branche de la TB-TB consiste à améliorer l'opportunité d'enregistrer les résultats des bandes de dosage de sonde de ligne (LPA). Les bandes LPA aident à diagnostiquer les cas de tuberculose résistante aux médicaments. Les tests manuels pour cela se font dans l'un des 64 laboratoires à travers l'Inde, qui sont en mesure d'effectuer environ 400 000 tests par an. Non seulement c'est un taux de test très insuffisant, mais le processus manuel est soumis à des problèmes de bureau. En raison de ce système surchargé, de nombreux cas auront des retards importants dans leur traitement. L'utilisation de l'IA pour évaluer rapidement les résultats de la bande LPA améliore considérablement ce temps de réponse. Cette initiative utilise un «humain dans la boucle» dans le cadre du processus, ayant quelqu'un à double vérification lorsque l'algorithme est incertain quant à l'interprétation des résultats.
Aider les producteurs de coton à lutter contre les infestations de ravageurs
À travers le monde, la récolte principale de près de 100 millions d'agriculteurs est le coton. Quatre-vingt-dix pour cent de ces agriculteurs proviennent de fermes à petites exploitations dans les pays pauvres. L'Inde est le plus grand producteur de coton au monde (26% de la production mondiale) et est une source massive d'emploi dans le pays. Non seulement il y a 5,8 millions de coton en Inde, mais 40 à 50 millions de travaux supplémentaires dans le traitement ou le trading de coton.
Le coton est extrêmement vulnérable aux infestations de ravageurs et, en moyenne, les agriculteurs indiens perdent environ 30% de leurs cultures par an. L'acuité de ces pertes est due à une combinaison de facteurs. Premièrement, la collecte manuelle de données sur les infestations, puis l'analyse, cela prend beaucoup de temps, et souvent au moment où des contre-mesures peuvent ne plus être efficaces. Deuxièmement, il existe un manque d'éducation généralisé chez les agriculteurs sur l'utilisation correcte des pesticides: utiliser les mauvais produits chimiques ou pulvériser la quantité incorrecte peut s'avérer redondant pour lutter contre l'infestation et peut être préjudiciable à la santé des agriculteurs et de l'environnement.
Comment ça marche
L'initiative de Wadhwani AI pour aider les producteurs de coton à lutter contre les infestations de ravageurs est l'application de Cottonace. Il est facilement accessible, fonctionne hors ligne et est disponible en neuf langues.
Les agriculteurs installent des pièges à phéromones parmi leurs cultures, qui piègent les ravageurs. Ils téléchargent ensuite des images des ravageurs sur l'application et l'algorithme AI identifie le ravageur et calcule à quel point l'infestation est grave. Cottonace génère des recommandations instantanées sur les pesticides à utiliser et comment l'appliquer au mieux. L'application partage ensuite les données avec les agriculteurs à proximité, créant un système d'ver d'attente de début pour la région. Cottonace est un excellent exemple d'un outil simple, facilement évolutif et très accessible qui peut améliorer la sécurité des moyens de subsistance de millions de personnes, et un exemple facile à reproduire de l'utilisation de l'IA pour lutter contre la pauvreté en Inde.
Évaluer les compétences en littératie des élèves
Vaachan Samiksha est un outil basé sur l'IA pour évaluer l'alphabétisation orale des étudiants. Le rapport annuel de l'état de l'éducation de l'Inde 2023 a montré que plus de la moitié des élèves de la cinquième année ont eu du mal à lire des textes conçus pour les enfants âgés de trois ans en dessous d'eux. En règle générale, la maîtrise orale est évaluée par les enseignants individuellement, que les élèves lisent un passage puis comptent manuellement la fréquence à laquelle ils prononcent mal les mots. Avec des millions d'étudiants à considérer, ce processus est incroyablement inefficace, faillible et fournit très peu d'informations sur les besoins des étudiants. Wadhwani AI espère accélérer ce processus et mieux évaluer ce dont les élèves ont besoin via Vaachan Samiksha.
En partenariat avec le gouvernement du Gujarat, 33 000 écoles de la région utilisent actuellement l'outil. Wadhwani AI a développé un modèle de discours sur le texte AI qui fournit une transcription instantanée de l'étudiant lors de l'évaluation de l'alphabétisation et identifie les termes mal prononcés. Plusieurs étudiants peuvent être évalués simultanément et le programme peut détecter efficacement les modèles dans une prononciation et des difficultés incorrectes. Cela permet aux enseignants de comprendre comment et où chaque élève a du mal avec leur alphabétisation orale, et aide à identifier les élèves qui pourraient avoir besoin d'un soutien supplémentaire. En mars 2025, l'application a contribué à faire plus de 3,6 millions d'évaluations à travers le Gujarat.
Réflexions de clôture
Le travail de Wadhwani AI est un rappel que l'intelligence artificielle ne concerne pas seulement les laboratoires de haute technologie ou les applications futuristes – il peut être un outil puissant pour résoudre des problèmes réels dans les paramètres à faibles ressources. En concevant des solutions pratiques et évolutives enracinées dans les besoins locaux, Wadhwani AI aide à façonner un avenir où la technologie aide les mal desservies. Alors que leurs programmes continuent de se développer, ils offrent un modèle convaincant d'utilisation de l'IA pour lutter contre la pauvreté en Inde et le potentiel de lutte contre la pauvreté mondiale avec des initiatives similaires.
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