DSMetrics Boost

31/07/2026

Cartographie de la pauvreté en Côte d’Ivoire 🇨🇮

La pauvreté présente de fortes disparités territoriales en Côte d’Ivoire. Cette carte met en évidence une concentration des taux les plus élevés dans le Nord et le Nord-Ouest, tandis qu’Abidjan affiche le niveau le plus faible. Ces résultats montrent l’importance de l’analyse spatiale pour mieux comprendre les inégalités régionales et orienter les politiques publiques vers les zones les plus vulnérables.

30/07/2026

Les boxplots permettent de détecter les valeurs extrêmes et d'évaluer la dispersion des variables avant toute analyse économétrique.

Notre étude met en évidence une forte hétérogénéité entre les territoires ivoiriens, avec plusieurs indicateurs présentant des observations atypiques. Ces résultats soulignent l'importance de tenir compte des disparités régionales dans l'analyse de la pauvreté et de la vulnérabilité territoriale.

📍 Données : EHCVM 2021 – INS Côte d'Ivoire.

30/07/2026

Avant de construire un modèle économétrique, il faut comprendre les données.

Ces histogrammes mettent en évidence les principales caractéristiques des variables socio-économiques utilisées pour analyser la pauvreté et la vulnérabilité territoriale en Côte d'Ivoire : asymétries, valeurs extrêmes, hétérogénéité régionale et différences entre territoires.

Une étape indispensable pour produire des analyses fiables et des recommandations fondées sur les données.

📍 Données : EHCVM 2021 – INS Côte d'Ivoire.

29/07/2026

Les statistiques descriptives révèlent d’importantes disparités régionales en Côte d’Ivoire. Le taux de pauvreté présente une variabilité modérée entre les régions (CV = 0,33). Les indicateurs d’éducation sont globalement plus homogènes, notamment le taux de scolarisation (CV = 0,18), tandis que l’alphabétisation affiche une variabilité modérée (CV = 0,32). En revanche, la couverture maladie (CV = 0,77), le chômage strict (CV = 0,78), l’assainissement (CV = 0,52) et l’accès à Internet (CV = 0,52) présentent les disparités régionales les plus marquées. À l’inverse, le taux d’emploi est relativement homogène entre les régions (CV = 0,11).

17/07/2026

16/07/2026

Pourquoi certaines régions connaissent-elles davantage de pauvreté que d’autres ? Existe-t-il des zones où les difficultés se concentrent ? Comment les données peuvent-elles aider à orienter les politiques publiques ?

Chez DSMetrics Boost, nous avons développé une méthodologie en cinq étapes pour répondre à ces questions :

✔ Préparer et nettoyer les données
✔ Explorer les données à travers des cartes et des statistiques
✔ Mesurer la dépendance spatiale avec l’Indice de Moran
✔ Identifier les clusters grâce aux cartes LISA
✔ Construire des modèles économétriques spatiaux (SAR, SEM et SDM)

Notre ambition est de mettre la science des données et l’économétrie au service du développement territorial en Afrique.

13/07/2026

13/07/2026

Pour comprendre les inégalités territoriales, il est essentiel d’adopter une approche multidimensionnelle.

Nos analyses s’appuient sur les données du RGPH, de l’EHCVM et de la Banque Mondiale, combinées aux outils d’économétrie spatiale (R et GeoDa) afin d’identifier les zones les plus vulnérables et de mieux orienter les politiques publiques.

📈 DSMetrics Boost – Nous transformons les données en outils d’aide à la décision.

10/07/2026

Regardez ces deux cartes : à gauche, des couleurs éparpillées sans logique. À droite, les régions rouges (pauvres) et bleues (riches) se regroupent clairement.

La vraie question : est-ce le fruit du hasard, ou une vraie dynamique territoriale ?

On vous explique bientôt comment le savoir avec l’indice de Moran et les cartes LISA.

Suivez DSMetrics Boost pour la suite de la série sur l’économétrie spatiale !

10/07/2026

En Statistique, on part du principe que les erreurs ( ce qu’on n’explique pas dans notre modèle) sont aléatoires. Mais dans l’espace, ce n’est pas le cas. Si nous oublions de prendre en compte la localisation, l’effet de la pauvreté d’une ville va sur sa voisine.