Soutien en géomatique libre au Programme national de lutte contre la trypanosomiase humaine africaine en Guinée – 2021-2022

À la suite d’un premier programme de renforcement des capacités mis en oeuvre en 2019-2020, LLg a organisé en 2021-2022 un nouveau programme mêlant formations autour de OpenStreetMap, Open Data et SIG libre, mais encore sécurisation, amélioration et diffusion des données métier via IDS au bénéficie de l’équipe guinéenne de Lutte Anti-Vectorielle (LAV) du Programme National de Lutte contre la Trypanosomiase Humaine Africaine (PNLTHA).

Contexte et approche

Alors que le programme de 2019-2020 avait été piloté par l’IRD et leur partenaire l’Institut Bouisson Bertrand dans le cadre du projet TrypaNO! 1, celui de 2021-2022 a été financé et coordonné par FIND comme une activité de renforcement de capacités du projet TrypaNO! 2. Si le budget alloué n’a pas permis d’inclure à nouveau des activités communautaires et académiques, le programme a été pensé comme la suite logique du précédent en mêlant à la fois une amélioration des méthodologies et techniques géomatiques à disposition de l’équipe LAV, renforcées cette fois via leur inclusion dans l’IDS de LLg, et une série d’enseignements pratiques touchant aussi bien à OpenStreetMap, ODK-KoBoToolbox, QGIS et geOrchestra. Le programme 2020-2021 a cependant été confronté à de nouvelles contraintes.

En effet la période a correspondu avec celle de l’épidémie mondiale de Covid-19 a eu notamment pour effet de réduire drastiquement les missions de terrain pour des experts venus de l’étranger, les donneurs de fonds étant peu enclins à prendre le risque que de telles missions soient à l’origine d’un foyer de contamination dans les pays bénéficiaires. Le programme de renforcement de capacité financé par FIND devait donc être organisé à distance par LLg. Le contexte politique local a également été source d’entraves, en raison des couvre-feux et journées de manifestation qui ont marqué la Guinée ces deux années. Enfin, il a fallu également s’adapter aux impératifs de l’agenda de l’équipe LAV.

Cette nouvelle donne a eu néanmoins un impact limité sur le programme de renforcement de capacités, compte tenu de l’approche développée par LLg dans tous ses programmes similaires, y compris celui organisé pour le LAV en 2019-2020, qui consiste à construire des compétences locales en parallèle du programme de renforcement principal pour que de jeunes géographes deviennent des co-formateurs susceptibles d’être des relais locaux. Cette approche avait été particulièrement poussée lors du programme de 2019-2020 avec un atelier préparatoire d’une semaine de formateurs de formateurs, qui avait permis au LAV de disposer d’un volet d’appui communautaire local et de futurs partenaires capables de les soutenir. Le LAV avait d’ailleurs sollicité régulièrement l’un d’entre eux lors de ses phases de déploiements sur le terrain.

Par conséquent, les activités de formation ont pu ainsi été coordonnées à distance par LLg sous formes d’ateliers thématiques comportant à chaque fois une phase préparatoire avec l’équipe de formateurs locaux composée de quatre jeunes géographes de l’Université de Sonfonia, suivie d’une phase de mise en oeuvre pendant laquelle les formateurs locaux ont pu jouer le rôle de relais locaux du programme de renforcement de compétences et dispenser les enseignements techniques aux membres de l’équipe LAV avec le soutien distant de LLg. Organisés lors des semaines de disponibilité de l’équipe LAV, soit à Dubréka, soit à Conakry, les ateliers de formation se sont étalés d’août 2021 à septembre 2022 pour un total de 26 jours.

La sécurisation, amélioration et diffusion des données vectorielles du LAV à travers geOrchestra

Jusqu’alors, toutes les données produites par le LAV du PNLTHA étaient hébergées dans les ordinateurs portables des membres de l’équipe, ce qui représente à la fois un risque pour leur préservation à long terme et empêche leur diffusion et leur valorisation au sein de la communauté scientifique. La seule exception concernait les données collectées sur le terrain, hébergées sur les serveurs de KoBoToolbox depuis la mission réalisée par LLg en 2019. Les données étaient ainsi en partie sécurisées, mais cela ne permettait aucune diffusion et contraignait l’équipe à analyser les données à l’aide d’outils internes limités de KoBoToolbox ou d’une exploration locale classique des données à partir de fichiers CSV.

Pour tout à la fois sécuriser, améliorer et disséminer les données vectorielles du LAV, LLg les a intégrées dans l’IFL, son Infrastructure de données spatiales basée sur le projet libre geOrchestra selon une double approche :

  • évaluer, documenter, nettoyer, consolider puis valoriser (style, métadonnées) et diffuser les jeux de données historiques et de référence produits dans le cadre des deux programmes Trypa-NO!
  • mettre en place un processus de sauvegarde quotidien, enrichir les données collectées sur le terrain à partir de KoBoToolbox (données thématiques) et d’OpenStreetMap (données de référence) et fournir une visualisation et une analyse automatique des cartes.

Tous les jeux de données disposent sont accessibles depuis une carte MapStore, des fiches de métadonnées spécifiques respectant les normes ISO et peuvent être téléchargées dans différents formats ou chargées via des flux standardisés de l’OGC (Open Geo Consortium), depuis n’importe quel client compatible. L’accès est restreint pour les données métiers du LAV, mais ouvert à tous pour les données OSM :

La poursuite de la montée en compétences de formateurs locaux via la préparation des ateliers destinés à l’équipe LAV du PNLTHA

LLg a recruté quatre géographes de la communauté OSM locale parmi ceux ayant déjà une expérience de formation avec le PNLTHA pendant le programme de 2019-2020, dans le but d’être les relais locaux des ateliers de renforcement de l’équipe LAV, même si ces jeunes géographes n’en maîtrisaient pas au départ toutes les composantes.

Ainsi, chaque session de formation de l’équipe centrale de LAV, a été préparée en amont avec l’équipe locale de formateurs, lors de l’organisation de cours de remise à niveau ou d’approfondissement en amont de chaque nouvel atelier destiné à l’équipe LAV. Ces enseignements se sont le plus souvent tenus sur une journée, à distance depuis un lieu de rencontre leur permettant d’échanger ou dans des lieux distincts, quand les contraintes locales ne leur permettaient pas de se réunir. Ces enseignements ont alterné entre pratique des outils et de la chaîne de travail et parcours de la documentation d’appui réalisée par LLg, mixant documentation écrite et vidéos commentées, en suivant le programme de chaque atelier thématique préparé par LLg.

Les jours d’ateliers ont été également l’opportunité d’apprentissages supplémentaires, par exemple lorsqu’une question spécifique soulevée par l’un des membres de l’équipe LAV ou un souci technique non prévu a nécessité une intervention à distance de LLg, dans la mesure où les formateurs locaux n’avaient pu y répondre eux-mêmes.

Un renforcement en géomatique axé OSM, outils géomatiques libres et IDS dans la continuité logique du précédent programme

LLg a assuré la coordination technique et la supervision à distance des activités de formation de l’équipe Lutte Anti-Vectorielle, qui ont porté sur la création et gestion et visualisation de données géographiques vectorielles, production de cartes et partage sur le web à travers des outils géomatiques appropriés (OSM, KoBoToolbox, SIG, IDS). Chacun de ces points a fait l’objet de séances spécifiques sur plusieurs journées, avec pour appui documentaire la même série de documents écrits et de vidéos commentés, tous réalisés par LLg :

  • cartographie dans OpenStreetMap des données de base utiles au PNLTHA : localisation et noms des villages, hameaux et localités, routes d’accès et données de contextualisation des villages (bâtiments, clôtures, zones résidentielles, champs cultivés, zones naturelles)
  • préparation des missions d’enquête (LAV ou équipe médicale) par l’identification des villages et hameaux à enquêter, en utilisant les données de localisation OpenStreetMap pour la constitution de cartes imprimables et de jeux de données partagés sur smartphones et exploitables dans l’application Android OsmAnd, selon la méthodologie développée en 2019 avec les équipes du PNLTHA
  • création de nouveaux formulaires KoBoToolbox à partir d’un modèle de données répondant à un besoin d’enquête
  • récupération et sauvegarde des données collectées via les outils standards de KoBoToolbox, mais aussi via les couches géographiques mises à jour quotidiennement sur SDI (voir ci-dessous la section sur la sauvegarde et la visualisation des données métier
  • exploitation des données d’enquête hors ligne dans QGIS à des fins de visualisation et d’analyse, en s’appuyant sur les systèmes de fichiers hors ligne et les styles conçus par LLg (styles génériques et spécifiques au PNLTHA permettant par exemple d’accéder aux images de KoBoToolbox depuis QGIS)
  • création de cartes web depuis MapStore pour permettre l’échange et la diffusion des données du PNLTHA, soit de manière restreinte au sein des partenaires du projet, soit de manière ouverte au grand public

Ces ateliers ont permis de renforcer le cœur de métier de l’unité LAV ainsi que les fonctions d’appui qu’elle joue déjà au sein du PNLTHA, notamment pour l’équipe médicale (appui à la planification des enquêtes médicales), et pour d’autres programmes (maladies oubliées ou paludisme, par exemple) au-delà du PNLTHA.

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