Pilote de cartographie géographique lancé au Pakistan

Better Cotton travaille beaucoup au Pakistan, mais traditionnellement, les données que nous avons collectées sur les agriculteurs, les producteurs et les partenaires n'ont pas été conçues pour cartographier avec précision leur emplacement et leurs activités. Cela a entraîné des inefficacités de la chaîne d'approvisionnement et un manque de nouvelles opportunités pour les acteurs du secteur.

Un nouveau projet pilote vise à améliorer les données cartographiques et ainsi rationaliser la programmation par pays - nous avons rencontré Muhammad Qadeer ul Hussnain, responsable de l'agriculture numérique chez Better Cotton, pour tout savoir à ce sujet.

Pouvez-vous nous donner un aperçu du pilote ?

Le Pakistan compte l'un des plus grands nombres d'agriculteurs de tous les pays producteurs de Better Cotton, répartis sur 22 districts dans deux provinces, organisés en plus de 125 unités de producteurs (UP) et gérés par six partenaires. Au fur et à mesure que le programme de Better Cotton s'est développé, de nouvelles questions de plus en plus complexes ont émergé.

Historiquement, nous nous appuyions sur des données tabulaires pour obtenir des réponses, mais maintenant nous y ajoutons également une dimension géographique. En conséquence, Better Cotton exécute un projet pilote pour cartographier trois districts. Reflétant les progrès de la technologie des systèmes d'information géographique, de la télédétection et des données au sol, nous avons choisi de nous tourner pour la première fois vers la cartographie géographique.

Le concept a été formulé en décembre 2022, les travaux de cartographie des quartiers concernés ont commencé en mars et le pilote se terminera en juillet. Il fournit des cartes personnalisées des trois districts résultant en une représentation visuelle de la zone d'étude, mettant en évidence des facteurs tels que l'emplacement des producteurs, des égreneurs et des partenaires.

Quelles étaient les origines du pilote ?

Notre équipe de direction au Pakistan souhaitait mieux évaluer la portée de l'organisation, être en mesure d'identifier les tendances changeantes de la culture du coton et améliorer considérablement la qualité des données. Les données sont le fondement des programmes basés sur des chiffres, et avec différentes méthodes de reporting et un manque de clarté, nous voulions introduire un système avec des freins et contrepoids plus solides.

Par exemple, nous connaissons les districts où les agriculteurs travaillent avec nous, mais nous manquons à la fois de chiffres exacts et de l'emplacement des producteurs qui ne sont pas partenaires de l'initiative. En conséquence, nous n'avons pas été en mesure de déterminer pourquoi un agriculteur ne tombe pas sous l'égide de Better Cotton. Sont-ils trop éloignés du partenaire du programme dans le district ? Font-ils partie d'une minorité délaissée ? Il était auparavant impossible de le dire.

Comment avez-vous mis en place le pilote ?

Ce pilote s'appuie fortement sur des outils, des technologies et des sources de données open source. À l'aide de documents accessibles au public provenant de l'Enquête sur le Pakistan (SoP), d'Open Street Map (OSM), de la Commission électorale et du gouvernement local, nous avons créé des cartes de base pour localiser les villages où les groupes d'apprentissage (LG) sont formés.

Pour les égreneurs, nous avons pris nos données existantes, comme les adresses et les emplacements, et tracé ces coordonnées sur la carte. Une analyse plus approfondie a été utilisée pour calculer les distances entre les LG et les égreneurs. Des images satellites y sont ajoutées, qui fournissent des données de résolution beaucoup plus élevée et sont utiles pour la cartographie des cultures. En utilisant un algorithme qui met en évidence l'emplacement des champs et des données de référence sur cinq ans, nous avons pu déterminer où le coton est cultivé de manière répétée.

Changer la façon dont nous mesurons et évaluons notre portée dans les trois districts pilotes a entraîné un autre type de réflexion. Les données créent de nombreuses nouvelles possibilités en termes de ce que nous pouvons mesurer, de questions que nous pouvons poser (en particulier à nos partenaires et à leurs activités), ainsi que des avantages potentiels de la chaîne d'approvisionnement. Nous devons également réfléchir à la manière de réaligner les processus d'évaluation.

Quelles sont vos premières découvertes ?

Les résultats sont encore en cours de compilation, mais les premières indications sont que le processus de cartographie fournira des suggestions précieuses pour améliorer la programmation par pays, la gestion des partenaires, l'évaluation et l'appréciation. Ceci, à son tour, se traduira par des gains d'efficacité, des économies de coûts et une meilleure gestion des programmes.

Nos nouvelles cartes mettent en évidence les endroits où la culture du coton a chuté (et donc l'investissement ne représente pas la valeur pour l'argent), et où il y a une inadéquation dans les opérations des partenaires. Il offre également des améliorations potentielles à la chaîne d'approvisionnement, par exemple en indiquant aux producteurs les emplacements de leurs égreneurs les plus proches.

Quels sont les objectifs à plus long terme du pilote ?

Il s'agit d'un petit projet pilote, mais qui pourrait être reproduit à l'échelle mondiale. Nous avons mis au point une méthodologie qui fonctionne et nous aimerions l'étendre. Ce que nous avons créé est applicable au reste du Pakistan, tandis que d'autres pays pourraient utiliser une approche similaire.

Nous prévoyons de développer un atlas du Better Cotton, cartographiant les zones de travail avec les partenaires du programme, les producteurs et les égreneurs. Cela mettra en évidence l'ampleur et la portée réelles de nos opérations, tout en offrant des opportunités nouvelles et améliorées aux partenaires et en aidant à améliorer la coordination de la chaîne d'approvisionnement.

Partager