L’utilisation du modèle intelligent dans la prédiction du solde migratoire et le nombre des migrants internationaux en Afrique de l’Ouest

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Résumé

Les migrations représentent des phénomènes essentiels dans la dynamique des populations. Il est donc judicieux d’analyser la prévision des migrations humaines en intégrant des facteurs tels que l’urbanisation, les crises sanitaires, les crises sécuritaire et les politiques publiques. Le modèle intelligent, désormais omniprésente dans presque tous les domaines, permet d’effectuer des prévisions concernant les migrations. Cette recherche a pour objectif de créer un modèle intelligent à l’aide de RNP, intégrant des indicateurs démographiques pour déterminer le solde migratoire ainsi que le nombre de migrants internationaux en Afrique de l’Ouest. Deux modèles distincts ont été développés dans le cadre de cette recherche. La première vise à prédire le solde migratoire, tandis que le second se focalise sur l’évaluation du nombre de migrants internationaux. Les données utilisées proviennent des Indicateurs de Développement Économique de la Banque mondiale. Pour ces deux modèles, un arbre de décision et un réseau de neurones profond ont été mis en œuvre. L’arbre de décision a permis d’identifier les caractéristiques les plus déterminantes pour le solde migratoire et le nombre d’immigrants. Par la suite, les RNP ont été appliqués pour prédire ces deux variables en se basant sur les caractéristiques retenues. Les résultats des expériences menées pour estimer le nombre de migrants d’immigrants ont montré des valeurs R 2 0,9936, 0,9237 et 0,9131 respectivement pour l’entraînement, la validation et le test avec les RNP. De même, pour la prévision du solde migratoire, des valeurs R 2 de 0,9998, 0,997 et 0,9947 ont été obtenues respectivement pour l’entraînement, la validation et le test. Cette analyse des variables quantitatives a été discutée à l’aide des théories migratoires en sociologie afin de mettre en exergue la complexité du phénomène migratoire. Il ressort des conclusions que les algorithmes d’apprentissage automatique permettent d’atteindre une précision remarquable. En somme, les modèles prédictifs d’apprentissage automatique de la migration humaine développés dans cette recherche fournissent une base aux politiques publiques dans la gestion de la problématique migratoire.

Mots-clés

solde migratoire ; nombre de migrants internationaux, réseau de neurones profond (RNP), Afrique de l’ouest.