Vérité fondamentale sur l'avenir de l'IA en Afrique
Au cœur de la mission d'AethexAI se trouve la conviction que l'Afrique ne doit pas se contenter d'adopter l'IA, mais doit la façonner. Pourtant, aujourd'hui, moins de 1 % des données utilisées pour former les grands modèles linguistiques (LLM) proviennent du continent. Ce manque de données signifie que de nombreux systèmes d'IA manquent du contexte, des nuances et des connaissances nécessaires pour servir efficacement les populations, les industries et les institutions africaines.
Le laboratoire AethexAI a été créé pour changer cela.
Notre laboratoire pilote les efforts visant à construire l'infrastructure de données africaine de A à Z, en se concentrant sur la collecte, la structuration et la gestion d'ensembles de données de haute qualité ancrés dans les réalités locales. Nous intervenons dans des secteurs où les données sont à la fois essentielles et rares, notamment la santé, l'agriculture, les services publics et l'éducation. Notre objectif est de garantir que la prochaine génération d'outils d'IA s'inspire des voix, des expériences et des besoins africains, et non des hypothèses formulées ailleurs.
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Dans le secteur de la santé, nous cartographions les flux de travail cliniques, la terminologie et les comportements de recours aux soins afin de développer des outils numériques plus intelligents et plus sûrs. Dans le secteur agricole, nous collectons des données de terrain sur les pratiques agricoles, la résilience climatique et le cycle de vie des cultures afin de soutenir les systèmes alimentaires et les moyens de subsistance en milieu rural. Dans tous les domaines, nous collaborons avec des partenaires, des institutions et des communautés locales pour garantir une collecte de données éthique, représentative et sécurisée.
En créant des ensembles de données fondamentaux reflétant la diversité et la complexité de la vie africaine, le laboratoire AethexAI joue un rôle crucial pour rendre l'IA plus pertinente et plus performante pour le continent. Il ne s'agit pas seulement de combler un déficit de données ; il s'agit de construire un avenir où l'IA sera formée sur l'Afrique, par l'Afrique et pour l'Afrique.