Filling subnational sanitation data gaps in low- and middle-income countries

Pour des milliards de personnes, le simple fait d'utiliser des toilettes n'est pas un acquis. L'accès à un assainissement sûr est un droit humain fondamental, pourtant près de 1,5 milliard de personnes dans le monde n'ont toujours pas accès aux services de base. Cet écart n'est pas seulement une statistique ; c'est un moteur de maladies, de retard de croissance chez l'enfant et de décès évitables. Pour résoudre le problème, les gouvernements et les organisations d'aide doivent savoir exactement où les besoins sont les plus criants. Ils ont besoin de voir la carte de l'assainissement, non pas seulement pour des pays entiers, mais pour les régions spécifiques qui les composent. Cependant, dans de nombreux pays à revenu faible et intermédiaire, cette carte détaillée fait défaut. Les données existantes proviennent souvent d'enquêtes auprès des ménages, qui sont coûteuses à réaliser, prennent des années à être achevées et laissent de vastes zones du pays non mesurées. Sans informations granulaires et actualisées, il est difficile d'orienter les ressources vers les communautés qui en ont le plus besoin.

Une équipe de chercheurs a désormais comblé ces lacunes pour 130 pays grâce à une nouvelle approche qui combine d'anciennes données d'enquêtes avec la technologie satellitaire moderne. En analysant les informations provenant de 1,8 million de ménages et en les superposant à des données environnementales et économiques, ils ont créé une image détaillée de la couverture en assainissement pour 2024. Leur travail révèle une réalité brutale : les régions les plus pauvres et les plus fragiles, particulièrement en Afrique subsaharienne, sont celles qui accusent le plus de retard. Bien que l'étude offre la vue la plus claire à ce jour sur les zones où les services d'assainissement font défaut, elle souligne également les limites de ce que nous pouvons savoir sans données directes supplémentaires, offrant ainsi un guide transparent sur les zones où les prochains recensements devraient se concentrer.

Les chercheurs ont été confrontés à un défi de taille : ils devaient prédire les conditions d'assainissement dans les zones où aucun sondage récent n'existait. Les méthodes traditionnelles de prédiction échouent souvent lorsque les données sont rares, ayant tendance à faire du surapprentissage (overfitting) sur les informations limitées dont elles disposent ou à produire des résultats peu fiables pour de nouvelles zones. Pour résoudre ce problème, l'équipe s'est tournée vers un type sophistiqué d'intelligence artificielle appelé Réseau à Priorité Tabulaire (Tabular Prior-Fitted Network). Considérez ce modèle comme un expert hautement qualifié qui a étudié des millions d'exemples synthétiques de la manière dont différents facteurs — comme la densité de population, la pluviométrie et la richesse nationale — sont liés à l'accès à l'assainissement. Cela permet au modèle de faire des prédictions précises même lorsqu'il ne dispose que d'une petite quantité de données réelles, une situation courante dans les régions du monde les plus dépourvues de données.

L'équipe a alimenté le modèle avec les données des enquêtes auprès des ménages les plus récentes menées entre 2015 et 2024, couvrant 1,8 million de foyens dans 89 pays. Ils ont combiné cela avec un vaste éventail de données géospatiales, incluant des images satellites des zones bâties, la luminosité nocturne, les types de sols et les modèles climatiques. Le modèle a appris à reconnaître les schémas qui lient ces facteurs environnementaux et économiques à la présence ou non d'un accès à des toilettes de base ou à la pratique de la défécation en plein air. Une fois entraîné, le modèle a été utilisé pour prédire la couverture en assainissement pour chaque région administrative de premier niveau dans 130 pays à revenu faible et intermédiaire, créant ainsi une carte mondiale de l'accès à l'assainissement pour l'année 2024.

Les résultats brossent le portrait d'une profonde inégalité. Dans les pays à revenu intermédiaire supérieur, la couverture médiane pour l'assainissement de base est de 94 %, ce qui signifie que presque tout le monde a accès à des toilettes. En revanche, dans les pays à faible revenu, la couverture médiane chute à seulement 36 %. La situation est encore plus grave en Afrique subsaharienne, où la couverture médiane est de 39 %, et dans les contextes fragiles et touchés par les conflits, où elle tombe à 48 %. L'inverse est vrai pour la défécation en plein air, qui consiste à éliminer les déchets humains dans les champs ou les cours d'eau. Dans les pays à revenu intermédiaire supérieur, moins de 1 % des personnes pratiquent la défécation en plein air, mais dans les pays à faible revenu, ce chiffre grimpe à 8 %, certaines régions affichant des taux aussi élevés que 73 %.

L'étude a également cartographié l'incertitude de ces prédictions, montrant où les données sont les plus fiables et où il s'agit d'une estimation. Le modèle est plus confiant dans les régions à revenu faible et intermédiaire d'Europe et d'Amérique du Nord, d'Asie de l'Est et du Sud-Est, et d'Afrique du Nord et d'Asie de l'Ouest, où des enquêtes récentes et des estimations nationales existent. Cependant, dans les contextes à faible revenu et fragiles, particulièrement en Afrique subsaharienne, l'incertitude est la plus élevée. Ce n'est pas un échec du modèle, mais le reflet de la réalité : ces zones manquent de données de terrain nécessaires pour être certain. Les chercheurs ont identifié quatre pays spécifiques — la République du Congo, l'Érythrée, le Nicaragua et la Corée du Nord — comme étant les priorités absolues pour de nouvelles collectes de données, car ils manquent de sondages récents et comptent de larges populations vivant dans des conditions de haute incertitude.

L'une des découvertes les plus importantes est que les inégalités existent non seulement entre les pays, mais aussi au sein d'entre eux. Même dans les nations présentant une couverture globale modérée, il existe des régions où l'accès à l'assainissement est quasi inexistant. Le modèle a réussi à identifier ces poches de privation, bien qu'il ait eu tendance à lisser les différences les plus marquées, sous-estimant probablement les écarts extrêmes dans les zones les plus défavorisées. Cela suggère que si la carte est un outil puissant pour identifier les tendances générales, les données locales restent essentielles pour cibler les communautés les plus démunies. Les chercheurs ont également noté que leur modèle sous-estimait parfois la prévalence de la défécation en plein air, un problème connu dans les enquêtes où les gens peuvent être réticents à admettre cette pratique.

L'étude confirme que les progrès vers l'objectif mondial de mettre fin à la défécation en plein air d'ici 2030 sont dangereusement lents. Pour atteindre cet objectif, la vitesse des progrès devrait tripler par rapport à la dernière décennie. Les nouvelles cartes montrent que sans une augmentation massive des investissements et des actions ciblées, les populations les plus vulnérables seront laissées pour compte. En fournissant une approche transparente et consciente de l'incertitude pour combler les lacunes de données, ce travail offre une voie claire vers l'avenir. Il nous indique non seulement où se situe le problème, mais aussi où nos connaissances sont incomplètes, guidant la prochaine génération de recensements et d'investissements vers les endroits où ils sont le plus nécessaires.