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Dans le cadre des activités de la première édition du Grand Hommage du Numérique au Burkina Faso (GHN-BF 2026) porté par l’Initiative pour la Gouvernance de l’Internet au Burkina Faso (IGF-BF), une masterclass consacrée au Big Data, à l’Intelligence Artificielle (IA) et aux Bases de Données s’est tenue avec succès, réunissant étudiants, chercheurs, professionnels du numérique et passionnés des technologies émergentes.
Organisée en hommage au Dr Joachim TANKOANO, figure emblématique du numérique burkinabè, cette session de haut niveau avait pour objectif de renforcer les connaissances des participants sur les technologies qui façonnent aujourd’hui la transformation numérique à l’échelle mondiale.
Une ouverture placée sous le signe de l’excellence
La cérémonie d’ouverture a été marquée par l’intervention de Madame Rasmata COMPAORE, Présidente du Comité d’organisation du Grand Hommage du Numérique au Burkina Faso, qui a rappelé l’importance de la formation continue et du partage des connaissances pour accompagner l’essor du numérique au Burkina Faso.
Monsieur Wendsongdé Elisée Gontran KIEMDE a ensuite présenté le modérateur de la session, Serge Alias Wilfried KY, expert en gouvernance numérique et systèmes d’information, reconnu pour son expérience dans la conduite de projets numériques structurants.
Dans son mot introductif, le modérateur a présenté les règles de participation ainsi que le déroulement de la masterclass avant d’introduire les différents intervenants.
Le Big Data au cœur de la transformation numérique
La première communication a été assurée par le Doctorant Arthur OUEDRAOGO, qui a conduit les participants dans l’univers du Big Data et des traitements distribués.
Au cours de sa présentation, il a expliqué les concepts fondamentaux du Big Data à travers les célèbres dimensions que sont le Volume, la Variété et la Vélocité, auxquelles s’ajoutent aujourd’hui la Véracité et la Valeur des données.
L’expert a également présenté les principales technologies utilisées dans l’écosystème Big Data, notamment :
- Hadoop ;
- Apache Spark ;
- MapReduce ;
- Les bases de données NoSQL ;
- Les architectures distribuées de stockage et de traitement des données.
- les systèmes de recommandation ;
- la vision par ordinateur ;
- le traitement automatique du langage naturel ;
- le machine learning ;
- l’automatisation des tâches.
- les biais algorithmiques ;
- les questions de propriété intellectuelle ;
- la transparence et l’explicabilité des modèles ;
- l’utilisation responsable des outils d’IA générative ;
- le maintien de l’expertise humaine dans les processus décisionnels.
- l’indexation des données ;
- l’analyse des plans d’exécution ;
- l’optimisation des requêtes SQL ;
- la fragmentation des données ;
- les architectures hybrides associant bases relationnelles et bases NoSQL ;
- l’utilisation de solutions comme Redis pour le cache et l’amélioration des performances.
- la détection du plagiat assisté par l’IA ;
- la citation des outils d’IA dans les travaux scientifiques ;
- les cadres réglementaires nationaux et internationaux ;
- la gouvernance des données ;
- l’élaboration de lignes directrices pour une IA éthique et responsable.
- les travaux d’élaboration des Lignes directrices pour une intelligence artificielle éthique et responsable ;
- la Feuille de route nationale sur l’intelligence artificielle, dont la validation était prévue le 17 juin 2026 ;
- les réflexions sur le renforcement de la gouvernance des données au Burkina Faso.