RAPPORTS D’ANALYSE 

SPATIALE DHS N°14

GUIDE D’UTILISATION DES 

CARTES DE SURFACES

MODÉLISÉES DU DHS PROGRAM

AOÛT 2016

Cette publication a été produite pour United States Agency for International Development. Elle a été préparée par Clara R. Burgert-Brucker, 

Trinadh Dontamsetti, Aileen M. J. Marshall, et Peter W. Gething.

Rapports d’Analyse Spatiale DHS n°14

Guide d’utilisation des cartes de surfaces modélisées du 

DHS Program

Clara R. Burgert-Brucker 

Trinadh Dontamsetti 

Aileen M. J. Marshall 

Peter W. Gething 

ICF International 

Rockville, Maryland, USA 

Août 2016

Auteur correspondant: Clara R. Burgert-Brucker, International Health and Development, ICF 

International, 530 Gaither Road, Suite 500, Rockville, MD 20850, USA; phone: +1-301-572-0446; fax: 

+1-301-407-6501; email: clara.burgert@icfi.com 
Remerciements: Les auteurs sont reconnaissants à Tom Pullum, Trevor Croft et Erica Nybro pour leur 

assistance et leurs orientations dans la preparation de ce rapport, ainsi qu’à Anne Linn, Maria Muniz et

Rocco Panciera pour leur aide à la revision de ce rapport. 

Traduction: Les auteurs voudraient remercier Abdramane Soura et Rosalind Howes pour la traduction du 

rapport en français et Monique Barrere pour l’édition du texte français.

Editeur: Diane Stoy 

Production du Document: Natalie La Roche 

Cette étude a été réalisée avec l'appui de l'Agence américaine pour le développement international 

(USAID) par le biais du programme DHS (#AID-OAA-C-13-00095). Les opinions exprimées sont celles 

des auteurs et ne reflètent pas nécessairement les points de vue de l'USAID ou du Gouvernement des 

Etats-Unis. 

The DHS Program aide les pays à travers le monde dans la collecte et l'utilisation des données pour 

surveiller et évaluer des programmes de population, santé et nutrition. Pour plus d'informations sur The 

DHS Program, contacter: The DHS Program, ICF International, 530 Gaither Road, Suite 500, Rockville, 

MD 20850, USA. Téléphone: 301-407-6500; Fax: 301-407-6501; Email: reports@dhsprogram.com; 

Internet: http://www.dhsprogram.com. 

Citation recommendée : 

Clara R. Burgert-Brucker, Trinadh Dontamsetti, Aileen M. J. Marshall, and Peter W. Gething. 2016. 

Guide d’utilisation des cartes de surfaces modélisées du DHS Program. Rapports d’Analyse Spatiale 

DHS n° 14. Rockville, Maryland, USA: ICF International. 
iii 

Table des matières 

Tables ........................................................................................................................................................... v

Figures .......................................................................................................................................................... v

Abréviations............................................................................................................................................... vii

Glossaire ..................................................................................................................................................... ix

Préface ......................................................................................................................................................... xi

Résumé ...................................................................................................................................................... xiii

Résumé long ............................................................................................................................................... xv

Introduction au document d'orientation ................................................................................................... 1

1 Pourquoi The DHS Program crée-t-il des surfaces modélisées?.....................................................3

1.1 Contexte ........................................................................................................................................ 5

1.2 Les fondements de l'interpolation spatiale .................................................................................... 5

1.3 Interpolation spatiale et enquêtes auprès des ménages ................................................................. 6

1.4 Travaux antérieurs pertinents du DHS Program ........................................................................... 7

2 Quelles surfaces modélisées The DHS Program crée-t-il ? .............................................................9

2.1 Surfaces modélisées standardisées .............................................................................................. 10

2.2 Disponibilité des surfaces modélisées ......................................................................................... 14

3 Comment les surfaces modélisées du DHS Program sont-elles créées? .......................................19

3.1 Explication du processus de création de surfaces modélisées..................................................... 20

3.2 Exemple de documentation de surface modélisée ...................................................................... 26

3.3 Incertitude du modèle de surface et interprétation ...................................................................... 30

4 Quelles sont les limites et les hypothèses de la modélisation des surfaces ?.................................33

4.1 Les limites du modèle ................................................................................................................. 34

4.2 Différences de modélisation entre indicateurs et entre pays ....................................................... 36

4.3 Agrégation de l’estimation ponctuelle de la surface interpolée au niveau national ou infranational du DHS Program ........................................................................................................................... 37

5 Comment les surfaces modélisées du DHS Program peuvent-elles être utilisées ?.....................39

5.1 Prise de décision avec des surfaces modélisées .......................................................................... 40

5.2 Transformation de la carte de surface modélisée en produits utiles (opérationnalisation) ......... 40

5.3 Considérations d'utilisation et limites ......................................................................................... 45

Dernières réflexions .................................................................................................................................. 47

Références ................................................................................................................................................... 49

 

v

Tables 

Tableau 1. Résumé des indicateurs inclus dans la diffusion des données de septembre 2016 .................. 11

Tableau 2. Résumé des covariables utilisées dans la modélisation des données publiées en septembre 

2016 ......................................................................................................................................... 14

Tableau 3. Convention de nomination des surfaces modelisées ................................................................ 16

Tableau 4. Exemple de paramètres du modèle, de contribution des covariables et de statistiques de 

validation ................................................................................................................................. 23

Tableau 5. Estimation issue de l’ensemble des données par rapport à l’estimation issue du modèle de 

surface pour le retard de croissance chez les enfants en Tanzanie, par région de la DHS ...... 38

Tableau 6. Approches de suivi et d’évaluation des programmes passés avec des surfaces modélisées .... 41

Figures 

Figure 1. Processus d’interpolation ........................................................................................................... 6

Figure 2. Résumé des statistiques de validation pour l’activité pilote ...................................................... 8

Figure 3. Capture d’écran du site de téléchargement de surfaces modélisées......................................... 15

Figure 4. Diagramme schématique résumant le processus de création de surfaces modélisées des 

données DHS ........................................................................................................................... 21

Figure 5. Exemple de statistiques de données ......................................................................................... 22

Figure 6. Exemple de diagramme de dispersion de validation ............................................................... 24

Figure 7. Exemple de surface de l’estimation ponctuelle et de surface de l'incertitude du modèle ........ 26

Figure 8. Exemples de visualisation de surface d'incertitude du modèle ................................................ 31

Figure 9. Exemple d'estimation ponctuelle de surface en milieu urbain et surface de l'incertitude du 

modèle ..................................................................................................................................... 35

Figure 10. Diagrammes de dispersion à but de validation et statistiques de validation du retard de 

croissance chez les enfants ...................................................................................................... 37

Figure 11. Exemple d'agrégation de surface modélisée à l’échelle d’unités administratives ................... 43

Figure 12. Illustration du processus de calcul de l’estimation de la charge .............................................. 44

Figure 13. Illustration de l’extraction de la valeur de surface modélisée à la localisation des villages .... 45

vii 

Abréviations 

API Application Program Interface 

CPN Consultation Prénatale 

DHS Demographic and Health Surveys 

EAM Erreur Absolue Moyenne 

EDS Enquêtes Démographique et de Santé 

EQM Erreur Quadratique Moyenne 

GPS Système de positionnement global 

km Kilomètre 

MII Moustiquaire Imprégnée d’Insecticide 

MBG Model-Based Geostatistics 

ODD Objectif de Développement Durable 

PR2 R-carré Prédictif 

RAS 9 Rapports d’Analyse Spatiale EDS n° 9 “Interpolation Spatiale avec les Données des 

Enquêtes Démographique et de Santé: Considérations Clés,” qui décrit les considerations 

clés pour la création des surfaces interpolées utilisant les données des EDS (Burgert 

2014) 

RAS 11 Rapports d’Analyse Spatiale EDS n° 11 “Création des Surfaces d’Interpolation Spatiale 

avec les Données des EDS”, qui décrit l’étude pilote conduite pour déterminer la 

pertinence de l’application des méthodes MBG pour interpoler les données des EDS 

(Gething et al. 2015) 

UPE Unité Primaire d’Echantillonnage 

ZD Zone de Dénombrement 

ix

Glossaire 

Géo-masquage GPS de la DHS (déplacement): Les grappes urbaines sont déplacées jusqu'à une 

distance de 2 kilomètres (km). Les grappes rurales sont déplacées jusqu'à 5 km, et 1 % des 

grappes rurales sélectionnées au hasard sont déplacées jusqu'à dix km. Des détails sur le 

processus de déplacement de données DHS géoréférencées et la variabilité spatiale des données 

résultantes se trouvent dans Burgert et al. 2013. 

Interpolation: Méthode de création de nouvelles valeurs de données dans la plage des points de données 

connus.

Modélisation géostatistique (MBG): Une classe de modèles statistiques spatiaux pour l'interpolation de 

données ponctuelles géo-localisées. Les modèles MBG sont des modèles linéaires généralisés 

mixtes qui étendent la flexibilité des modèles de régression linéaire généralisée classiques (qui 

permettent d'adapter différents types de données non gaussiennes tels que les données de 

comptage ou de proportion, via une fonction de liaison, dans un espace gaussien) en utilisant une 

distribution normale multivariée pour représenter la variation spatiale ou spatio-temporelle. 

Surfaces modélisées: Sortie spécifique des méthodes MBG utilisées pour la création des cartes spatiales 

interpolées avec des données EDS. 

Interpolation spatiale (carte d’interpolation spatiale): Dans le cadre de ce document, l'interpolation 

spatiale fait référence à la technique générale ou au concept d'interpolation, mais ne fait pas 

référence à la méthode spécifique que nous utilisons, celle de la modélisation géostatistique 

(MBG). 

xi 

Préface 

The Demographic and Health Survey (DHS) Program est l'une des principales sources de données 

internationales sur la fécondité, la planification familiale, la santé maternelle et infantile, la nutrition, la 

mortalité, la santé environnementale, le VIH/sida, le paludisme et l’offre de services de santé. 

Les Rapports d'Analyse Spatiale des données des Enquêtes DHS complètent les autres séries de rapports 

DHSen répondant à l'intérêt croissant pour une perspective spatiale des données démographiques et de 

santé. Les principaux objectifs de toutes les séries de rapports DHS sont de fournir des informations pour 

la formulation des politiques au niveau international et d’évaluer les résultats de chaque pays dans un 

contexte international. 

Les sujets dans les Rapports d'Analyse Spatiale DHS sont choisis par The DHS Program en consultation 

avec l'Agence américaine pour le développement international. Une gamme de méthodologies est utilisée, 

y compris des techniques géostatistiques et la statistique multivariée. 

On espère que la série de Rapports d'Analyse Spatiale DHS sera utile aux chercheurs, aux décideurs de 

politiques et aux spécialistes des enquêtes, en particulier ceux qui travaillent dans les pays à revenu faible 

ou intermédiaire, et servira à améliorer la qualité et l'analyse des données d'enquête. 

Sunita Kishor 

Directeur, The DHS Program 

xiii 

Résumé 

Une meilleure compréhension de la variation géographique et des inégalités en matière de santé, de 

richesse et d'accès aux ressources à l’intérieur des pays est essentielle pour la réalisation des objectifs de 

développement durable. La surface modélisée du DHS Program contribue au besoin accru de la 

communauté de développement en matière d’estimations démographiques et de santé à petites échelles. 

The DHS Program met à la disposition du public un ensemble standard de surfaces spatialement 

modélisées pour chaque enquête en population, avec une liste sélective d'indicateurs pertinents pour la 

prise de décision en matière de santé, de démographie et de développement. Les surfaces modélisées sont 

créées à base d’informations géocodées sur les grappes des enquêtes démographiques et de santé actuelles 

et futures, ainsi qu’une sélection d’enquêtes antérieures. Les cartes sont publiquement disponibles et 

téléchargeables à partir du repertoire de données spatiales du DHS Program 

(http://spatialdata.dhsprogram.com/). Ce document d'orientation permettra aux utilisateurs de mieux 

comprendre les surfaces modélisées du DHS Program et leur utilisation potentielle dans la prise de 

décision. The DHS Program a adopté l'approche de la modélisation géostatistique (‘Model-Based 

Geostatistics (MBG)’ dans son acronyme anglais) pour créer les surfaces modélisées. C'est une méthode 

de création des surfaces par interpolation statistique rigoureuse qui génère de nouvelles valeurs de 

données pour des zones non échantillonnées à partir de points échantillonnés. Un nombre aussi important 

de surfaces modélisées pour un groupe varié d'indicateurs démographiques et de santé n'a jamais été 

realisé par le passé et, à ce titre, les utilisations potentielles sont encore naissantes. De nombreux 

utilisateurs trouveront de nouvelles façons innovantes d'utiliser les surfaces modélisées qui ne sont pas 

décrites ou entièrement analysées dans ce document. 

xv 

Résumé long 

Une meilleure compréhension de la variation géographique et des inégalités en matière de santé, de 

richesse et d'accès aux ressources à l’intérieur des pays est essentielle pour la réalisation des objectifs de 

développement durable. La surface modélisée du DHS Program contribue au besoin accru de la 

communauté de développement en matière d’estimations démographiques et de santé à petites échelles. 

The DHS Program met à la disposition du public un ensemble standard de surfaces spatialement 

modélisées pour chaque enquête démographique et de la santé, avec une liste sélective d'indicateurs 

pertinents pour la prise de décision en matière de santé, de démographie et de développement. Les 

surfaces modélisées sont créées à partir d’une base d’informations géocodées sur les grappes des enquêtes 

démographiques et de santé actuelles et futures, ainsi qu’une sélection d’enquêtes antérieures. Les cartes 

sont publiquement disponibles et téléchargeables à partir du repertoire de données spatiales du DHS 

Program (http://spatialdata.dhsprogram.com/). 

Ce document d'orientation permettra aux utilisateurs de mieux comprendre les surfaces modélisées du 

DHS Program ainsi que leur utilisation potentielle dans la prise de décision. Ce document n'est pas une 

revue complète du processus de modélisation, ce qui est discuté dans d'autres documents; il ne fournit pas 

non plus une liste complète des utilisations potentielles des surfaces modélisées. Ce document a été rédigé 

à la fois pour les spécialistes en analyse géospatiale et les spécialistes en données non-géospatiales. Les 

spécialistes en analyse géospatiale trouveront des informations clés sur la création des surfaces 

modélisées, les limites des surfaces modélisées et comment opérationnaliser les surfaces modélisées pour 

diverses analyses géospatiales. Pour les non-spécialistes en analyse géospatiale, il existe des informations 

de base sur les surfaces modélisées et leur application dans l'analyse de leurs données. 

L’approche adoptée par The DHS Program est la modèlisation géostatistique (‘Model-Based Geostatistics 

(MBG)’ dans son acronyme anglais), une méthode de création de surfaces par interpolation statistique 

rigoureuse, qui génère de nouvelles valeurs de données en zones non échantillonnées, informée par les 

données des zones échantillonnées. Cette activité s'appuie sur plusieurs années de travail du DHS 

Program qui ont permis d’identifier les opportunités et les limites de la création de surfaces interpolées 

basées sur les données des enquêtes DHS, ainsi que sur une activité pilote qui a utilisé la modélisation 

géospatiale pour créer des surfaces pour trois pays et quatre indicateurs. Les surfaces modélisées sont 

produites à partir de données géoréférencées accessibles au public à partir du DHS Program ou d'autres 

sources de données spatiales pertinentes telles que les rasters environnementaux. Cela facilitera la 

réplication et la comparabilité entre les pays, ce qui favorisera la prise de décisions éclairées en matières 

politiques et programmatiques. Le résultat du modèle est une surface modélisée, avec une résolution de 

pixel de 5 × 5 km. En complément, il existe des cartes de surface correspondantes qui estiment 

l'incertitude ou l'erreur potentielle associée aux surfaces modélisées. 

Comprendre les hypothèses et les limites de la modélisation des surfaces est essentiel pour un usage et 

une interprétation correcte. Il existe plusieurs limites liées aux zones urbaines, à la temporalité et au biais 

de localisation. En outre, il existe des différences considérables dans la validité des surfaces modélisées 

entre pays et entre indicateurs à l’intérieur d’un même pays. Cela peut être dû à la distribution des zones 

échantillonnées, à la valeur agrégée de l’indicateur à l’échelle de la grappe et à la mesure dans laquelle les 

covariables sont les moteurs du processus mesuré dans chaque pays. Enfin, le processus de modélisation 

n'a pas spécifiquement ajusté le modèle pour recréer les estimations aux mêmes niveaux regionaux ou 

nationaux présentés dans les rapports finaux du DHS Program. 
xvi 

Les surfaces modélisées du DHS Program peuvent être utilisées pour suivre et évaluer des situations et 

des programmes et peuvent contribuer à la prise de décisions éclairées politiques et programmatiques 

futures. Ce qui est inclus dans ce document est une discussion des approches possibles pour 

opérationnaliser les surfaces modélisées telles que l'agrégation, l'estimation de la charge et la création de 

liens avec d'autres données. De nombreux utilisateurs trouveront de nouvelles façons innovantes d'utiliser 

les surfaces modélisées qui ne sont pas décrites ou entièrement analysées dans ce document. Un nombre 

aussi important de surfaces modélisées pour un groupe varié d'indicateurs démographiques et de santé n'a 

jamais été realisé auparavant et, à ce titre, les utilisations potentielles sont encore naissantes. The DHS 

Program est impatient d’apprendre dans les années à venir comment d’autres personnes utiliseront les 

surfaces modélisées. 

Les surfaces spatialement modélisées, créées par The DHS Program peuvent aider à répondre aux besoins 

des communautés nationales et internationales pour des estimations plus granulaires et spatialement 

détaillées que celles actuellement fournies par The DHS Program et la plupart des autres sources de 

données au niveau national. Ces types de cartes, que ce soit à l'échelle de la grille de 5 × 5 km ou 

agrégées par la suite à l’échelle d’unités décisionnelles infra-nationales appropriées, peuvent fournir des 

informations nécessaires pour mesurer la variation géographique des indicateurs démographiques, de 

santé et de développement. Les surfaces spatialement modélisées du DHS Program offrent des 

informations supplémentaires qui aideront les décideurs à mieux comprendre la désagrégation 

géographique des principaux indicateurs démographiques et de santé dans les années à venir. Il existe un 

énorme potentiel pour des utilisations nouvelles et innovantes des surfaces modélisées. Ce n'est que dans 

une grande communauté d'utilisateurs qui partagent leurs expériences que ce potentiel sera pleinement 

réalisé. 
1

Introduction au document d'orientation 

Depuis septembre 2016, The Demographic and Health Survey (DHS) Program a commencé à fournir un 

ensemble standard de surfaces spatialement modélisées pour une série d'indicateurs afin d'accompagner 

les enquêtes DHS actuelles et futures ainsi qu’une sélection d'enquêtes antérieures avec des informations 

sur grappes géo-codées. Les cartes sont publiquement disponibles et téléchargeables à partir du répertoire 

de données spatiales du DHS Program (http://spatialdata.dhsprogram.com). Les cartes sont produites à 

partir d’une combinaison de données DHS publiquement disponibles et de données externes disponibles à 

l’échelle mondiale utilisées dans la modélisation comme covariables. La modélisation applique des 

méthodes standardisées pour promouvoir la comparabilité entre pays et pour faciliter la prise de décisions 

dans la construction de politiques et programmes. Bien que la création de ces surfaces cartographiques ne 

soit pas nouvelle, leur incorporation dans un processus décisionnel plus formel n'est pas encore courante. 

Pour les utilisateurs secondaires des surfaces modélisées, il existe peu ou aucune orientation leur 

permettant de comprendre les opportunités et les limites dans leur utilisation malgré une demande accrue 

pour les cartes de surfaces modélisées. De nombreux groupes ont créé des surfaces à des fins diverses 

bien que l'utilisation opérationnelle de ces surfaces n'ait pas encore été complètement explorée. L'absence 

de guide d'utilisation et d’une documentation non technique publiée contraste avec la demande croissante 

pour ce type de matériel et l'augmentation du nombre de surfaces modélisées disponibles dans les 

domaines de la santé et de la démographie.

Ce document d'orientation permettra aux utilisateurs de mieux comprendre les surfaces modélisées du 

DHS Program ainsi que l'utilisation potentielle de ces surfaces pour la prise de décision. Ce document 

n'est pas une revue exhaustive du processus de modélisation, qui est abordé dans d'autres documents 

(Gething et al, 2015), et ne fournit pas non plus une liste complète des utilisations potentielles des 

surfaces modélisées. Étant donné qu'un nombre aussi important de surfaces modélisées pour un groupe 

diversifié d'indicateurs démographiques et de santé n'a jamais été réalisé auparavant, les utilisations 

potentielles de ces surfaces sont naissantes. De nombreux utilisateurs trouveront de nouvelles façons 

innovantes d’appliquer les surfaces modélisées qui ne sont pas inclues ou explorées dans ce document. 

The DHS Program est impatient d'apprendre dans les années à venir comment seront utilisées les surfaces 

modélisées. 

Public visé par le document d’orientation 

Le document est destiné à la fois aux spécialistes en analyse géospatiale et aux spécialistes en données 

non-géospatiales. 

• Les spécialistes en analyse géospatiale trouveront des informations clés sur la création des surfaces 

modélisées, les limites éventuelles de ces surfaces et les approches par lesquelles ces surfaces peuvent 

être opérationnalisées dans diverses analyses géospatiales. 

• Les non-spécialistes en analyse géospatiale trouveront des informations de base sur les surfaces 

modélisées et comment ils peuvent utiliser ces surfaces dans les activités d'analyse de données. 

Le document permet aux utilisateurs de sélectionner les parties qui leur paraissent pertinentes ou qui 

présentent un intérêt sans lire tout le document. Il est possible que certains utilisateurs trouvent certaines 

parties du document assez techniques, en particulier la section 3 dont la lecture n'est pas essentielle pour 

tous les lecteurs. Il est important cependant que tous les utilisateurs comprennent les limites et les 

hypothèses, abordées dans la section 4, qui leur permettront d'utiliser les surfaces modélisées de manière 

appropriée. 
2

Organisation du document 

Le document comprend cinq grandes sections dont chacune répond à une question principale: 

1. Pourquoi The DHS Program crée-t-il des surfaces modélisées ? 

2. Quelles sont les surfaces modélisées créées par The DHS Program ? 

3. Comment les surfaces modélisées du DHS Program sont-elles créées ? 

4. Quelles sont les limites et les hypothèses des surfaces modélisées ? 

5. Comment les surfaces modélisées du DHS Program peuvent-elles être utilisées ? 

Chaque section commence par un résumé des concepts abordés dans la section ainsi que des «questions 

clés». Ces questions mettent en évidence les problèmes importants dans chaque section, avec des réponses 

courtes qui sont abordées plus en profondeur dans la partie suivante. 

Qu’est-ce que The DHS Program ? 

The Demographic and Health Survey (DHS) Program, est depuis longtemps un chef-de-file dans la 

collecte et la dissémination de données d'enquêtes aléatoires par grappes concernant les principaux 

indicateurs de développement (http://dhsprogram.com/). Outre les fichiers de données standards 

accessibles au public dans lesquels les résultats des enquêtes des individus et de ménages peuvent être 

compilés par région infra-nationale (province ou état) et par strate urbaine/rurale, la plupart des enquêtes 

fournissent désormais des données géo-codées pour chaque grappe échantillonnée (zones de 

dénombrement (ZD)). Les coordonnées du système de positionnement global (GPS) des grappes dans les 

enquêtes DHS auprès des ménages fournissent des informations à l'échelle locale qui peuvent être liées 

aux résultats de l'enquête pour quantifier les variations et les inégalités démographiques et sanitaires. 
3

1 Pourquoi The DHS Program crée-t-il des surfaces modélisées? 

Résumé 

Les surfaces modélisées du programme des Enquête DHS contribuent aux nombreux besoins de la 

communauté du développement en matière d'estimations démographiques et sanitaires sur petites 

échelles. Une meilleure compréhension de la variation géographique et de l'inégalité en matière d'état de 

santé, de richesse et d'accès aux ressources à l’intérieur des pays est essentielle pour atteindre les 

Objectifs de Développement Durable (ODD). The DHS Program a adopté l'approche de la modélisation 

géostatistique (MBG) pour créer des surfaces modélisées. L'approche MBG est une méthode de création 

de surfaces par interpolation statistique rigoureuse qui crée de nouvelles valeurs d’indicateurs pour les 

zones non échantillonnées à partir de données échantillonnés. Cette activité s'appuie sur plusieurs années 

de travail du DHS Program, axé sur l'identification des opportunités et des limites de la création de 

surfaces interpolées avec des données des enquêtes DHS, et la conduite d'une activité pilote utilisant 

l’approche MBG pour la création des surfaces modélisées pour trois pays et quatre indicateurs.
4

Questions clés 

Qu'est-ce que l'interpolation?

L'interpolation est une approche statistique dans laquelle des valeurs prédites sont établies pour des 

localités non-échantillonnées sur la base d'une combinaison pondérée de points de données voisins. 

Voir la section 1.2. 

Ces surfaces remplaceraient-elles une grande enquête? 

Non, ces surfaces modélisées utilisent les données d'enquête du DHS Program. Sans ces données 

d'enquête, il n'y aurait pas de données disponibles pour créer les cartes. Voir la section 1.3. 

Ces méthodes de surface admettent-elles des tailles d'échantillon plus petites ? 

Ces approches peuvent admettre des tailles d'échantillon plus petites dans certains pays car de gros 

échantillons ne sont pas nécessaires pour estimer les résultats au niveau administratif. Les petits 

échantillons conduisent cependant à des surfaces plus imprécises. La décision d'utiliser des 

échantillons de plus petite taille dépend également des besoins du pays et des contraintes 

budgétaires. Voir la section 1.3. 

Pouvez-vous donner des informations sur les lieux d’insécurité et où nous ne pouvons pas 

aller faire l’enquête? 

Oui, ces techniques permettent des estimations dans des zones non-enquêtées. Ces zones ne 

seraient pas modélisées avec autant de certitude que les autres zones échantillonnées. Cependant, 

en fonction de leur taille et du type d'insécurité, ces zones peuvent avoir des résultats 

démographiques et de santé différents de ce qui est observé dans les zones étudiées. Voir la section 

1.3.

Pourquoi cela n'a-t-il pas déjà été fait par The DHS Program? 

Les techniques de modélisation utilisées pour ces surfaces et appliquées aux indicateurs 

démographiques et de santé sont relativement nouvelles et, jusqu'à récemment, elles ont été 

développées par des groupes universitaires comme preuve de concept plutôt que pour l’action 

politique et la prise de décision. De plus, ces techniques de modélisation s'appuient sur des 

covariables spatiales externes qui sont devenues plus courantes et accessibles au public au cours 

des dernières années. Les techniques ont également été rationalisées pour nécessiter moins de 

calcul dans un contexte où la puissance de calcul informatique est devenue plus grande et plus 

disponible. Voir la section 1.4. 
5

1.1 Contexte 

Une meilleure compréhension de la variation géographique et de l'inégalité en matière de santé, de 

richesse et d'accès aux ressources à l’intérieur des pays est de plus en plus reconnue comme essentielle 

pour atteindre les ODD. Les indicateurs de développement et de santé évalués au niveau national peuvent 

souvent dissimuler des inégalités importantes entre des zones administratives/ géographiques plus petites 

avec souvent des populations pauvres des des zones rurales les moins bien représentées. Alors que le 

financement international pour la santé et le développement est de plus en plus sous pression, la capacité 

d’orienter les ressources limitées vers les groupes mal desservis devient plus cruciale. En même temps, il 

existe des retards dans les progrès pour la réalisation des objectifs pour les indicateurs clés de la santé 

mondiale. Le suivi des inégalités dans le domaine démographique, en terme d’état de santé et d'accès à la

santé pour cibler les interventions et mesurer les progrès vers la réalisation des objectifs de santé et de 

développement tels que les ODD nécessite des preuves fiables, détaillées et désagrégées. En outre, à 

mesure que les gouvernements nationaux se décentralisent et que les décisions politiques sont prises au 

niveau local à de petites échelles administratives, il est de plus en plus nécessaire d'utiliser les données 

existantes pour cibler, suivre et évaluer précisément l'impact des programmes dans des zones 

géographiques plus petites. Actuellement, trois approches permettent d’estimer des indicateurs provenant 

d'enquêtes en population sur les petites unités géographiques : 

1. Agrandissement du processus de collecte de données d'enquêtes nationales représentatives en 

augmentant la taille de l'échantillon, les coûts d'enquête et le temps d'enquête nécessaire pour créer un 

échantillon représentatif au niveau administratif souhaité. 

2. Utilisation des données provenant des systèmes d'information sanitaire de routine des établissements de 

santé ou des communautés. 

3. Estimation sur de petites échelles, comprenant des cartes spatialement interpolées qui utilisent la 

modélisation et des techniques statistiques pour prédire des valeurs pour de petites unités géographiques. 

La première approche n'est pas souvent réalisable dans un environnement de plus en plus limité en 

ressources. La qualité des données de la deuxième option n'est pas toujours fiable. Les données ne sont 

pas facilement accessibles et ne sont généralement pas représentatives à l'échelle nationale. C'est la 

troisième approche utilisant l’interpolation spatiale qui a suscité un intérêt accru au cours des dernières 

années. 

1.2 Les fondements de l'interpolation spatiale 

Le terme géostatistique fait référence à une collection d'outils statistiques qui aident à la compréhension 

et à la modélisation de la variabilité spatiale. La motivation principale est la prédiction des valeurs nonéchantillonnées dispersées dans l'espace (interpolation) (figure 1). La méthode la plus souvent utilisée, le 

krigeage, est une approche d'interpolation dans laquelle des valeurs prédites sont générées pour des 

localités non-échantillonnées sur la base d'une combinaison pondérée de points de données proches. 

Contrairement aux algorithmes d'interpolation plus simples, le krigeage fournit une précision optimale des 

valeurs prédites en identifiant les poids les plus appropriés pour chaque point de données. Ceci est réalisé 

en caractérisant le degré de corrélation entre les points à travers l'espace avec un variogramme. 

L'inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique basée sur le théorème de Bayes. Cela 

permet la combinaison de connaissances antérieures avec de nouvelles informations. L'inférence 
6

bayésienne est largement utilisée comme une approche flexible, théoriquement rigoureuse, pour 

construire des modèles statistiques basés sur des ensembles de données échantillonnées.

La géostatistique bayésienne fait référence à la mise en œuvre de modèles géostatistiques avec des 

méthodes d'inférence bayésiennes. L'incertitude des données due à la variation d'échantillonnage et aux 

paramètres du modèle ajusté (tels que la forme du variogramme ou de la fonction d'autocorrélation et les 

relations avec les covariables) est inférée et propagée de sorte qu'elle peut être mesurée dans les 

predictions faites. En termes pratiques, cela fournit un moyen pratique de propager l'incertitude à travers 

toutes les étapes de l'ajustement du modèle et de représenter sur carte cette incertitude en tant que 

distribution postérieure pour chaque valeur de pixel prédite. 

Figure 1. Processus d’interpolation 

1.3 Interpolation spatiale et enquêtes auprès des ménages 

Les techniques d'interpolation spatiale pour estimer des valeurs sur de petites unités géographiques ne 

remplacent pas la nécessité d'enquêtes représentatives au niveau national. La principale variable d’entrée 

dans le processus de l'interpolation spatiale est la valeur de l'indicateur pour chaque localité géoreférencée dans la DHS. Ces techniques peuvent admettre des tailles d’échantillon plus petites dans 

certains pays étant donné que de gros échantillons ne sont pas nécessaires pour estimer des résultats sur 

de petites unités géographiques. Cependant, les estimations avec des échantillons de petite taille donnent 

des cartes de surface plus imprécises. La taille de l'échantillon elle-même dépend finalement de facteurs 

comprenant les types d'indicateurs mesurés (les événements rares comme la mortalité nécessitent une plus 

grande taille d'échantillon), le niveau de représentativité de l'échantillon (national versus sub-national), 

les autres besoins de l’enquête et les contraintes budgétaires. 

Les techniques d'interpolation spatiale permettent d'estimer les valeurs des indicateurs dans les localités 

qui n'ont pas été enquêtées en général et dans les zones exclues de l’enquête en raison de l'insécurité. 

Cependant, les grandes zones non- échantillonnées ne seraient pas modélisées avec autant de précision 

que d’autres zones échantillonnées. En outre, selon leur taille et le type d'insécurité, ces zones peuvent 

avoir des résultats démographiques et de santé différents de ce qui est observé dans les zones enquêtées. 
7

1.4 Travaux antérieurs pertinents du DHS Program 

1.4.1 Rapports d'Analyse Spatiale EDS n° 9 

The DHS Program a convoqué une réunion des acteurs clés en juin 2013 pour discuter de l'utilisation des 

données géographiques issues des DHS pour l'interpolation spatiale. Cette réunion s’est tenue dans le 

contexte suivant : 

• Avancées technologiques comprenant une puissance de calcul plus rapide, des données GPS plus 

accessibles et un matériel informatique moins coûteux. 

• Désir des décideurs d'utiliser des données sur de petites unités administratives et sur d'autres zones 

géographiques pertinentes (zones de moyens de subsistance). 

• Utilisation et adoption accrues des données DHS dans les techniques de modélisation spatiale en 

général et plus particulièrement dans les techniques d'interpolation. 

Les participants ont également discuté des particularités des données géoréférencées des DHS auprès des 

ménages, qui pourraient limiter certaines applications. Le Rapports d'Analyse Spatiale DHS n° 9 (RAS

9) (Burgert 2014) résume les principales discussions et recommandations de cette réunion qui s’est 

intéressée également à la sélection des indicateurs, aux méthodologies et aux limites. 

1.4.2 Rapports d'Analyse Spatiale EDS n° 11

Après la réunion de juin 2013, The DHS Program a commencé à explorer l'utilisation potentielle de la 

modélisation géostatistique bayésienne (MBG) pour la production de surfaces modélisées, interpolées à 

partir des données GPS des grappes des enquêtes EDS. Comme preuve de concept, les méthodes MBG

ont été testées sur quatre indicateurs provenant de trois DHS : DHS 2008 du Ghana, DHS 2010 de la 

Tanzanie, et DHS 2011 de l’Ouganda. Les quatre indicateurs comprenaient la prévalence du depistage du 

VIH chez les femmes (au cours des 12 derniers mois), les prévalences du retard de croissance et de 

l'anémie chez les enfants, et l'accès des ménages à un assainissement amélioré. Le Rapports d'Analyse 

Spatiale EDS n° 11 (RAS 11) (Gething et al., 2015) résume les résultats détaillés de cette activité de 

démonstration et inclut l'évaluation de la validité de la méthode, des covariables et de l'incertitude. En 

général, à l'exception de l'indicateur concernant le dépistage du VIH, les modèles ont raisonnablement 

bien fonctionné pour tous les indicateurs avec de faibles biais et des erreurs moyennes inférieures à 20 

points de pourcentage, et plus proches de dix points dans la plupart des cas (Figure 2). Les faibles valeurs 

de l'erreur quadratique moyenne (EQM) indiquent que le modèle a un biais global minimal. Il n'est pas 

surprenant que les variations géographiques d'une variable telle que l'accès au dépistage du VIH qui a 

principalement des déterminants non-biophysiques soient moins réceptives à la capture de covariables 

principalement environnementales, avec généralement de faibles valeurs prédictives du R-carré (PR2). 

Malgré cela, les erreurs absolues moyennes (EAM) étaient relativement faibles. 

En outre, le rapport explore l'impact du géo-masquage des grappes DHS géo-référencées sur la production 

de surfaces interpolées. Une résolution de pixel de 5 × 5 km a été choisie pour réduire l'impact du géomasquage des grappes DHS géo-référencées sur la surface finale fournie par le modèle et pour 

correspondre à la résolution des covariables d’entrée du modèle. Enfin, le rapport s’est intéressé au 

potentiel de nouvelles méthodologies et covariables pour relever le défi de la cartographie des zones 

urbaines. Le résultat du modèle complet de l'activité de demonstration du concept comprenait 12 surfaces 
8

modélisées avec des pixels carrés de 5 × 5 km pour la surface cartographiée prédite et la carte de surface 

de l'incertitude. 

Figure 2. Résumé des statistiques de validation pour l’activité pilote 
9

2 Quelles surfaces modélisées The DHS Program crée-t-il ? 

Résumé 

The DHS Program met à la disposition du public un ensemble standard de surfaces spatialement 

modélisées pour chaque enquête de population pour une liste sélective d'indicateurs (Tableau 1). Chaque 

surface modélisée sera produite avec des méthodes de modélisation géostatistique standardisées (un type 

d'interpolation spatiale) et un ensemble standardisé de covariables à travers les pays (Tableau 2). Les 

surfaces modélisées sont produites à partir de données géoréférencées accessibles au public grâce au DHS 

Program et d'autres sources de données spatiales pertinentes (rasters environnementaux) (Tableau 2). Cela 

facilitera la réplication et la comparabilité entre les pays, ce qui favorisera la prise de décisions éclairées 

en matière de politiques et de programmes. Il y aura également des cartes de surfaces correspondantes aux 

estimations de l'incertitude ou de l'erreur potentielle associée aux surfaces modélisées. Les cartes sont 

publiquement disponibles pour le téléchargement sur le répertoire des données spatiales du DHS Program, 

à http://spatialdata.dhsprogram.com/.

Questions clés

Pourquoi n'utilisez-vous pas les données de recensement détaillées de mon pays comme données 

d’entrée du modèle ? 

The DHS Program a choisi d'utiliser une approche standardisée applicable dans différents pays et dans le temps. 

Cela signifie que des fichiers de données de covariables disponibles au niveau mondial sont utilisés au lieu de 

données spécifiques au pays telles que les données des recensements ou d'autres données de santé. Les 

fichiers de données par pays ne sont pas toujours disponibles publiquement et l'utilisation de fichiers de données 

standardisés au niveau mondial est plus facile lors de la production d'un grand nombre de fichiers de données au 

fil du temps. Voir la section 2.1. 

Pouvez-vous faire cela pour mon sujet spécifique ? 

Théoriquement, l'approche de modélisation peut être appliquée à un large éventail de sujets, bien qu'il y ait des 

limites pour certains types d'indicateurs qui pourraient ne pas être aussi bien modélisés avec ces techniques. 

Ces limites sont résumées dans cette section et expliquées plus en détail dans le RAS 9 (Burgert 2014). Voir la 

section 2.1.1. 

Pourquoi une seule enquête est-elle utilisée à la place de toutes les enquêtes menées dans un pays ? 

L'incorporation d'enquêtes réalisées à différents moments dans le temps nécessite l'utilisation d'une interpolation 

spatio-temporelle qui est considérablement plus complexe et nécessite souvent des covariables variant dans le 

temps qui ne sont pas toujours disponibles. En outre, la disponibilité de plusieurs enquêtes varie d'un pays à 

l'autre et leur incorporation aurait conduit à moins de standardisation entre les pays. Par souci de simplicité et de 

cohérence, une seule enquête par pays a été modélisée. Voir la section 2.1.2. 

Les covariables ont-elles la même date de référence que l'enquête ? 

Les covariables ont des dates de références différentes, bien qu'elles soient généralement proches de la date de 

l'enquête. Le tableau 2 résume les détails des covariables utilisées dans la modélisation. Voir la section 2.1.3. 

Les ensembles de données cartographiques sont-ils accessibles au public ? Où peut-on les télécharger ?

Oui, les surfaces modélisées sont disponibles au téléchargement sur le repertoire de données spatiales du DHS 

Program à l'adresse http://spatialdata.dhsprogram.com/. Voir la section 2.2. 
10 

2.1 Surfaces modélisées standardisées 

Il existe une distinction importante entre créer les «meilleures cartes possibles» pour un pays spécifique et 

créer des «cartes standardisées» pour le monde entier ou un ensemble de pays. La construction de la 

meilleure carte possible pour un pays donné pourrait nécessiter l'utilisation de nombreux ensembles de 

données contenant des covariables spécifiques au pays (telles que les données du recensement national) 

ainsi qu’une résolution et des méthodes de cartographie sur mesure. Bien qu'elles puissent potentiellement 

optimiser la précision des cartes, ces données spécifiques au pays empêcheraient inévitablement la 

comparaison directe avec les cartes d'autres pays ayant des données différentes. Seules les covariables 

disponibles pour l’ensemble des pays ont été incluses dans les modèles afin d'assurer une approche 

standardisée à travers tous les pays. En outre, The DHS Program utilise des données géoréférencées 

accessibles au public à la fois à partir des enquêtes DHS (emplacements GPS) et des sources de 

covariables externes de sorte que les surfaces puissent être reproductibles. En pratique, cela signifie que 

les covariables (Tableau 2) provenaient principalement de la télédétection par satellite, bien que ces 

données aient été largement utilisées et considérées comme prédicteurs utiles d'un large éventail 

d'indicateurs sociaux, économiques et de santé. 

2.1.1 Sélection des indicateurs pour une série de cartes standard

Tous les indicateurs qui peuvent être dérivés d'un fichier de données DHS peuvent ne pas être appropriés 

pourêtre utilisésdans un processus de création de surface modélisée. Le Rapport d'Analyse Spatiale EDS 

n° 9 (RAS 9) (Burgert 2014) récapitule les caractéristiques suivantes pour la sélection d’indicateurs qui 

conviennent à tout type de technique d'interpolation spatiale: 

 L'indicateur est bien mesuré dans les enquêtes DHS et est une mesure robuste qui n'est pas sujet à 

une erreur de mémoire significative. 

 L'indicateur ne mesure pas un événement rare comme la mortalité néonatale. Ceci est important 

car la première étape du processus de modélisation de surface nécessite le calcul de l'indicateur au 

niveau de la grappe. Un événement relativement rare peut avoir plusieurs localités avec des 

données nulles. Bien que des valeurs de numérateur/dénominateur nulles ou généralement faibles 

soient acceptées dans le modèle, trop de cas de zéro dans un fichier de données conduiront à des 

surfaces avec une incertitude considérable qui limite l'utilisation de la surface. 

 L'indicateur est spatialement hétérogène et varie selon l'espace géographique. 

 L'indicateur correspond à une période de référence spécifique-pas une période de référence 

indéfinie ou une période de référence spatialement liée au résultat (jamais tésté pour le VIH par 

rapport à la présence de la fièvre au cours des deux dernières semaines). 

 L'indicateur n'est pas soumis à des restrictions temporelles ou micro-saisonnières et, par 

conséquent, il est peu probable qu'il change sensiblement au cours de la collecte des données qui 

peut durer plusieurs mois. Par exemple, la fréquentation scolaire et l'utilisation de moustiquaires 

ont été exclues en raison de problèmes de temporalité. Cela signifie que les localités peuvent être 

enquêtées dans la même zone physique à différents moments. De plus, dans un pays tout entier, 

différents déterminants saisonniers peuvent compliquer la compréhension de certains indicateurs 

temporellement liés. Par exemple, des activités de campagne telles que la vaccination ou la 

distribution de moustiquaires peuvent également avoir lieu à différents moments dans différents 

endroits. 
11 

 L'indicateur se rapporte à la localisation actuelle de l’enquêtée et non à la mortalité maternelle par 

la méthode des soeurs qui repose sur l'interrogation des enquêtées sur la survie de toutes leurs 

soeurs adultes. 

Sur la base de ces critères, un ensemble initial de 15 indicateurs a été sélectionné pour créer des surfaces 

de cartes spatiales en utilisant les données DHS, pour une diffusion publique en septembre 2016. Ces 

indicateurs sont résumés dans le Tableau 1. La définition standard de l'indicateur a été utilisée pour 

chaque indicateur, avec les estimations nationales comparées aux valeurs du programme API de la DHS 

(http://api.dhsprogram.com/) avant le début de la modélisation. Des informations supplémentaires sur les 

indicateurs individuels et la manière dont ils sont collectés sont disponibles sur le site Web du DHS 

Program (http://dhsprogram.com/). Ces indicateurs étaient pertinents pour l'ensemble de la communauté 

du développement, y compris les ODD et d'autres priorités programmatiques, et importants pour 

équilibrer les indicateurs au niveau du ménage et de l individu (femmes, hommes et enfants). Cette liste 

peut changer au fil du temps, avec des indicateurs ajoutés ou supprimés à mesure que leur pertinence pour 

la communauté du développement en général sera évaluée et leur utilité globale dans la prise de décision 

potentielle mieux comprise. Tous les indicateurs ne sont pas disponibles pour chaque enquête, soit parce 

que les données appropriées ne sont pas disponibles (tous les pays n'effectuent pas l'enquête auprès des 

hommes), soit parce que l'indicateur est recueilli de manière non standard dans le pays, comme par 

exemple, les estimations sur la période de référence étant de 3 ans ou de 5 ans. 

Tableau 1. Résumé des indicateurs inclus dans la diffusion des données de septembre 2016 

Indicateur Définition

Population vivant dans un ménage 

utilisant une source d'eau améliorée

Pourcentage de la population (de jure) vivant dans un ménage dont la 

principale source d'eau potable est une source améliorée

Population vivant dans un ménage 

n'utilisant pas de toilettes 

(défécation dans la nature)

Pourcentage de la population (de jure) vivant dans un ménage dont le 

principal type de toilettes est “aucune installation” (défécation à l'air 

libre).

Personnes ayant accès à une MII Pourcentage de la population (de facto) du ménage qui pourrait dormir 

sous une MII si chaque MII du ménage était utilisée par deux 

personnes au maximum.

Femmes en union utilisant 

actuellement une méthode de 

contraception moderne

Pourcentage de femmes actuellement mariées ou en union utilisant 

actuellement une méthode moderne de contraception.

Demande en planification familiale 

satisfaite par les méthodes 

modernes

Le pourcentage de la demande en planification familiale satisfaite par 

les méthodes modernes est calculé comme le nombre de femmes en 

union utilisant les méthodes modernes de planification familiale divisé 

par le nombre de femmes actuellement en union avec une demande de 

planification familiale (soit avec des besoins non satisfaits ou utilisant 

une méthode de planification familiale).

Besoin non satisfait en planification 

familiale

Pourcentage de femmes actuellement mariées ou en union ayant des

besoins non satisfaits en matière de planification familiale.

Femmes 15-49 ans anémiées Pourcentage de femmes classifiées comme ayant de l’ anémie (<12,0 g 

/ dl pour les femmes non enceintes et <11,0 g / dl pour les femmes 

enceintes).

Visites prénatales pendant la 

grossesse: 4visitesou +

Pourcentage de femmes ayant eu une naissance vivante au cours des 

cinq années précédant l'enquête qui ont eu 4 visites prénatales ou 

plus.

Lieu d’accouchement: Établissement 

de santé

Pourcentage de naissances vivantes des 5 années avant l'enquête qui 

se sont déroulées dans un établissement de santé.

Femmes alphabétisées Pourcentage de femmes âgées de 15 à 49 ans alphabétisées.

Vaccination DTC3 reçue Pourcentage d'enfants de 12 à 23 mois ayant reçu une troisième dose 

de DTC.

Vaccination contre la rougeole reçue Pourcentage d'enfants de 12 à 23 mois qui ont été vaccinés contre la 
12 

rougeole.

Enfants présentant un retard de 

croissance

Pourcentage d'enfants de moins de cinq ans présentant un retard de 

croissance (inférieur à -2 ET de la taille pour âge selon les normes de 

l'OMS).

Hommes alphabétisés Pourcentage d'hommes âgés de 15 à 49 ans alphabétisés.

Utilisation du tabac parmi les 

hommes

Pourcentage d'hommes âgés de 15 à 49 ans qui consomment du 

tabac.

2.1.2 Considérations relatives aux données des DHS 

Dans la plupart des enquêtes DHS auprès des ménages, les grappes d'échantillonnage constituent l'Unité 

Primaire d'Echantillonnage (UPE), qui comprend des zones géographiques préexistantes appelées Zones 

de Dénombrement (ZD). Les limites des ZD sont définies par le bureau de recensement du pays de même 

que le statut urbain et rural de chaque grappe. Une ZD peut être un carré de la ville (bloc de maisons) ou 

un immeuble d'appartements dans les zones urbaines tandis que dans les zones rurales, une ZD est 

généralement un village ou un groupe de villages. La population et la taille des grappes échantillonnées 

varient entre les pays et à l'intérieur de ceux-ci. En règle générale, les grappes contiennent 100 à 300 

ménages, parmi lesquels 20 à 30 ménages sont sélectionnés au hasard pour participer à l'enquête. Le 

centre estimé de chaque grappe est enregistré comme une coordonnée en latitude/longitude, obtenue à 

partir d'un récepteur GPS ou dérivée de cartes publiques en ligne ou de répertoires toponymiques. La 

taille physique réelle ou les limites de la grappe sont publiquement disponibles bien qu'au cours des 

dernières années, il est devenu plus courant pour les pays d'avoir des fichiers de limites des ZD qui sont 

utilisés pour calculer le centre de la ZD. 

Pour assurer la confidentialité, les emplacements de grappes géocodées sont géo-masqués (déplacés) 

avant la diffusion des fichiers de données (Burgert et al., 2013). Les grappes urbaines sont déplacées 

jusqu'à une distance de deux kilomètres. Les grappes rurales sont déplacées sur une distance pouvant aller 

jusqu'à cinq kilomètres, et 1 % des grappes rurales sélectionées au hasard sont déplacées à une distance 

pouvant aller jusqu'à dix kilomètres. Le processus de création des surfaces modélisées utilise les fichiers 

de données géo-masqués rendus publics par The DHS Program. 

L'approche de la modélisation a utilisé une seule enquête DHS comme données d’entrée. Il est possible de 

créer des modèles spatiotemporels qui utilisent plusieurs enquêtes comme données d’entrées pour créer 

une seule surface. Cette approche peut augmenter le pouvoir prédictif du modèle, mais nécessite un 

certain nombre d'autres considérations telles que la date des enquêtes et les dates de référence des 

covariables. Pour les besoins des surfaces standard spatialement modélisées des enquêtes DHS, une 

approche par année d'enquête a simplifié le traitement et l'interprétation du modèle. 

2.1.3 Considérations sur les covariables géospatiales 

Un aspect important de la modélisation géostatistique est l'exploitation des covariables géospatiales qui 

sont pertinentes ou qui sont liées à l'indicateur d'intérêt, qui peuvent expliquer partiellement la variation 

de cet indicateur et permettre des prédictions plus précises à travers la carte. Comme indiqué ci-dessus, 

des données internationales sur les covariables ont été utilisées à la place des données spécifiques au pays, 

car cela garantit la normalisation entre les pays. Une série de covariables géospatiales a été choisie à partir 

de la literature existante qui a déjà démontré leur grande utilité dans la cartographie géospatiale (Gething 

et al., 2015; Weiss et al., 2014). Les sources de données géospatiales décrites dans le Tableau 2 ont été 

obtenues dans une variété de résolutions spatiales et d'étendues géographiques. (Les détails sur les 

covariables sont disponibles sur le site Web pour chaque type de données inscrit dans le tableau.) De plus, 

les formats terre-mer différaient légèrement entre les produits, de sorte que la définition précise des côtes 
13 

et l'inclusion ou l'exclusion des petites îles et des péninsules n'étaient pas cohérentes. Ces facteurs ont 

empêché l'utilisation directe de ces données dans un modèle spatial simple. Pour surmonter ces 

incompatibilités et générer une suite de grilles d'entrée entièrement standardisées dans un format 

géographique défini de manière identique, une chaîne de traitement a été développée avec les étapes 

suivantes : 

1. Chaque source de données d'entrée a été re-projetée, si nécessaire, en utilisant une projection de 

plaque carrée équirectangulaire standardisée sous le système de coordonnées 1984 du Système 

Géodésique Mondial. 

2. Les grilles d'entrée définies à différentes résolutions spatiales ont été ré-échantillonnées à 5 × 5 

km. 

3. Les grilles ont été étendues ou découpées pour correspondre à une étendue standardisée du pays.

4. Un algorithme sur mesure a été élaboré pour comparer chaque grille rectifiée et ré-échantillonnée 

à un format de référence demarquant les contours terre-mer pour chaque pays. Ceci a utilisé une 

procédure d'interpolation simple et/ou de découpage pour aligner les nouvelles grilles sur ce 

modèle de référence, ce qui a permis de s'assurer que toutes les lignes littorales étaient 

parfaitement cohérentes pixel par pixel. 

Les covariables géospatiales peuvent être statiques (à un moment donné dans le temps), multi-temporelles 

(plusieurs couches spatiales représentant plusieurs points régulièrement espacés dans le temps) ou 

synoptiques (sur une longue période et résumées pour montrer une moyenne de long terme ou d'autres 

tendances générales). La période de temps (date) que représentent les covariables varie et ne correspond 

pas nécessairement à la période exacte de l'enquête DHS qui est en train d’être modélisée. Les limites 

possibles des covariables dans le modèle sont discutées plus en détail dans la section 4.1.2. 
14 

Tableau 2. Résumé des covariables utilisées dans la modélisation des données publiées en 

septembre 2016 

Nom court Description Source de données originale Temporalité Date

Access Temps de voyage vers villes

> 50k via tous moyens de 

transport

http://forobs.jrc.ec.europa.eu Statique 2000

Aridity Aridité annuelle moyenne http://csi.cgiar.org/Aridity/ Synoptique 1950−2000

NTL Lumières de nuit VIIRS −2012 http://ngdc.noaa.gov/eog/ Statique 2012

Elevation Modèles d'élévation 

numérique quasi-globaux 

(DEMs) SRTM

http://webmap.ornl.gov/ Statique 2000

EVI Indice de végétation amélioré http://modis.gsfc.nasa.gov/ Multitemporel 2001−2014

GPW Densité de population GPW http://sedac.ciesin.columbia.edu/ Statique 2010

LST.day Température de la surface du 

sol pendant la journée

http://modis.gsfc.nasa.gov/ Multitemporel 2001−2014

LST.delta Plage de fluctuation 

quotidienne de la température 

de surface du sol

http://modis.gsfc.nasa.gov/ Multitemporel 2001−2014

LST.night Température de la surface du 

sol pendant la nuit

http://modis.gsfc.nasa.gov/ Multitemporel 2001−2014

PET Évapotranspiration potentielle 

annuelle moyenne

http://csi.cgiar.org/Aridity/ Synoptique 1950−2000

PRECIP Moyenne des précipitations 

mensuelles

http://www.worldclim.org/ Synoptique 1950−2000

TCB Luminosité de Tasseled−cap http://modis.gsfc.nasa.gov/ Multitemporel 2001−2014

TCW Humidité de Tasseled−cap http://modis.gsfc.nasa.gov/ Multitemporel 2001−2014

2.2 Disponibilité des surfaces modélisées 

Les surfaces modélisées sont publiquement disponibles et peuvent être téléchargées à partir du Répertoire 

de Données Spatiales du DHS Program (http://spatialdata.dhsprogram.com/). La Figure 3 montre le site 

Web. Un tableau résumant les données disponibles au moment de la visite peut être téléchargé sur le site; 

pour chaque pays, il indique l'année de l'enquête disponible et les indicateurs sont disponibles pour 

chacune de ces enquêtes. 

Le package de téléchargement est un dossier compressé contenant 5 composants : 

 Surface modélisée de l’estimation ponctuelle à une résolution de 5 × 5 km (format GeoTIFF) 

 Surface modélisée de l’estimation de l’incertitude à une résolution de 5 × 5 km (format GeoTIFF) 

 Image de la surface modélisée de l’estimation moyenne (format PNG) 

 Image de la surface modélisée de l'estimation de l'incertitude (format PNG) 

 Document spécifique sur les procédures de modélisation (format PDF) 
15 

Figure 3. Capture d’écran du site de téléchargement de surfaces modélisées 
16 

2.2.1 Ensemble des surfaces modelisées et conventions de dénomination des fichiers associés 

Les conventions de dénomination du package des surfaces modélisées suivent une norme dérivée de 

l’application API (Interface de Programmation Applicative, ou « Application Program Interface ») du 

DHS Program. L’application API fournit des noms standard aux enquêtes et aux indicateurs par pays, et 

permet aux utilisateurs de trouver les informations relatives à l'enquête et à l’indicateur. Chaque fichier de 

données a une convention de dénomination standard qui identifie le pays, l'année d'enquête, l'indicateur, 

le type et le numéro de la version du fichier de données. Les champs sont décrits ci-dessous. 

 Champ 1: SurveyID (à partir de l’API du DHS Program, voir 

http://api.dhsprogram.com/rest/dhs/surveys?f=html) 

 Champ 2: SDRID (Forme courte de l’Id de l'indicateur à partir de l’API du DHS Program, voir 

http://api.dhsprogram.com/ rest/dhs/indicators?returnFields=IndicatorId,SDRID,Label,Definition&f=html) 

 Champ 3: MS (surfaces modélisées) 

 Champ 4: TYPE (soit MEAN pour estimation ponctuelle, soit CI pour estimation de l’incertitude) 

 Champ 5: v# (Le numéro de version du fichier de données devrait être "v01" dans la plupart des 

cas, sauf si le fichier de données a été réédité). 

Ces champs sont combinés pour chaque composante du package des données. Ils sont décrits dans le 

Tableau 3 avec un exemple pour l'enquête DHS 2008 du Ghana et l'indicateur de retard de croissance 

chez les enfants de moins de 5 ans. 

Tableau 3. Convention de nomination des surfaces modelisées 

Générique Exemple

Nom de dossier SurveyID _SDRID_MS_v# GH2008DHS_CNNUTSCHA2_MS_v01

Fichiers de 

données

SurveyID _SDRID_MS_TYPE_v# GH2008DHS_CNNUTSCHA2_MS_MEAN_v01

GH2008DHS_CNNUTSCHA2_MS_CI_v01

Fichiers image SurveyID _SDRID_MS_TYPE_v# GH2008DHS_CNNUTSCHA2_MS_MEAN_v01

GH2008DHS_CNNUTSCHA2_MS_CI_v01

Documentation SurveyID _SDRID_MS_v# GH2008DHS_CNNUTSCHA2_MS_v01 

2.2.2 Attribution 

Les fichiers de données de surface modélisées du DHS Program sont publiquement et gratuitement 

disponibles. Vous devez présenter une citation appropriée lorsque vous utilisez les fichiers de données de 

surfaces modélisée du DHS Program. Les utilisateurs de données doivent citer le Répertoire des Données 

Spatiales comme source de toutes les analyses, rapports, publications, présentations et autres produits 

dérivés. Pour utiliser la citation recommandée, remplacez simplement la date d'accès par la date réelle de 

téléchargement. 

Pour un seul fichier de données de surface modélisé: 

Répertoire de Données Spatiales, The Demographic and Health Surveys Program. Surfaces 

modelisées. SurveyID_SDR-API_ID_MS_v #. ICF. Financé par l'Agence américaine pour le 

développement international (USAID). Disponible sur spatialdata.dhsprogram.com. [Visité le 

JOUR MOIS ANNEE] 
17 

Pour plusieurs fichiers de données de surface modélisée: 

Répertoire de Données Spatiales, The Demographic and Health Surveys Program. Surfaces 

modelisées. ICF. Financé par l'Agence américaine pour le développement international (USAID). 

Disponible sur spatialdata.dhsprogram.com. [Visité le JOUR MOIS ANNEE] 

19 

3 Comment les surfaces modélisées du DHS Program sont-elles 

créées? 

Résumé 

Cette section décrit la préparation des données des grappes géoréférencées pour chaque indicateur DHS

sélectionné, l'assemblage et l'exploration d'une série de covariables géospatiales quadrillées et l'utilisation 

de ces données dans une série de modèles géostatistiques bayésiens adaptés pour générer des surfaces 

modélisées finales correspondant à chaque indicateur. Les résultats des modèles sont des surfaces 

modélisées à une résolution de pixel de 5 × 5 km. Une description plus détaillée du processus de 

modélisation est présentée dans le RAS 11 (Gething et al., 2015). 

Questions clés

Puis-je reproduire moi-même ces surfaces modélisées ?

Tous les détails sur les entrées du modèle (covariables) et la structure générale du modèle sont 

partagés dans ce document et dans d'autres documents d'accompagnement. En théorie, muni des 

bonnes compétences, vous pouvez créer vos propres surfaces modélisées; cependant, vos surfaces 

peuvent être différentes des surfaces du DHS Program car certaines décisions de modélisation ont 

lieu dans le cycle du modèle et peuvent modifier le résultat final. Voir la section 3.1. 

Quelles covariables forment chaque carte ? 

Toutes les covariables sont utilisées en entrée pour chaque carte. Cependant, une procédure 

d'ajustement est utilisée pour pondérer automatiquement l'influence de chaque covariable en fonction 

de la quantité d'informations utiles qu'elle contient sur l'indicateur d'intérêt. La documentation 

associée à chaque surface décrit la contribution relative de chaque covariable dans le modèle ajusté 

final (exprimée en pourcentage). Voir la section 3.1.3. 

Pourquoi les zones ont-elles des niveaux d'erreur différents ? 

L’erreur dans ce contexte se réfère à la capacité du modèle à prédire la valeur correcte d'un 

indicateur dans une localité particulière. Cela dépend de plusieurs facteurs comme le nombre de 

grappes dans l'enquête, la densité des grappes de l'enquête autour d'un emplacement de prédiction, 

le nombre de répondants dans chaque grappe, la force des corrélations entre les covariables et 

l'indicateur, et le degré inhérent de la variation spatiale affichée par l'indicateur. La capacité prédictive 

globale du modèle est résumée dans la statistique de validation de l'erreur absolue moyenne. Voir la 

section 3.3. 

Les valeurs d'estimation moyenne des indicateurs et les cartes d'incertitude peuvent-elles être 

affichées simultanément ? 

Oui, il existe plusieurs façons d'afficher les données simultanément. Voir la section 3.3. 
20 

3.1 Explication du processus de création de surfaces modélisées 

La figure 4 illustre le processus de création de surfaces modélisées du DHS Program, à partir des entrées 

du modèle jusqu'aux sorties du modèle. Le processus est, en outre, décrit dans les sections suivantes pour 

chaque étape numérotée dans la figure. 

Les détails de l'approche sont expliqués dans le Rapport d’Analyse Spatiale EDS 11 (Gething et al., 

2015). Une approche de modélisation géostatistique bayésienne (MBG) (Diggle et Ribeiro 2007, Diggle, 

Tawn et Moyeed 1998) a été utilisée pour générer les surfaces modélisées. S'appuyant sur des techniques 

initialement conçues pour une cartographie détaillée de la prévalence du paludisme (Gething et al 2011, 

Hay et al., 2009), les modèles MBG représentent la variation observée dans les données d'enquête au 

niveau des grappes en utilisant quatre composantes. 

 L'erreur d'échantillonnage, qui peut souvent être importante étant donné la petite taille des 

échantillons dans les grappes individuelles, est représentée par un modèle d'échantillonnage 

standard; généralement de type binomial lorsque l'indicateur en question est une proportion. 

 Certaines variations non dues à l'échantillonnage peuvent être expliquées en utilisant des effets 

fixes, par une relation de régression multivariée définie en liant la variable-indicateur à une série 

de covariables géospatiales. 

 Les erreurs supplémentaires non dues à l'échantillonnage qui ne sont pas expliquées par les effets 

fixes sont généralement auto-corrélées spatialement, et sont représentées en utilisant une 

composante d'effets aléatoires. Une distribution spatiale normale multivariée connue sous le nom 

de processus gaussien est utilisée et paramétrée par une fonction de covariance spatiale. 

 Toute variation restante non capturée par ces composantes est représentée par un simple terme de 

bruit gaussien équivalent à celui employé dans un modèle linéaire non spatial standard. 

3.1.1 Entrées du modèle (étapes 1 et 2) 

Deux types de données sont utilisés dans le processus de modélisation de surface (étapes 1 et 2 de la 

figure 4). 

1. Les observations à l’échelle de la grappe de la DHS : le numérateur et le dénominateur de 

l'indicateur au niveau de la grappe sont créés avec les données EDS publiquement disponibles 

(fichiers recodés des individus et des ménages). Cette information est ensuite liée aux données de 

localisation GPS au niveau de la grappe. 

2. Les covariables géospatiales : une gamme de covariables est incluse en tant que covariables 

explicatives possibles. Un aspect important de la modélisation géostatistique est l'exploitation des 

covariables géospatiales qui sont en corrélation avec la variable dépendante, qui peuvent 

expliquer, en partie, la variation de cette variable et permettre des prédictions plus précises à 

travers la carte. Comme décrit ci-dessus, une suite de covariables a été choisie dans le répertoire 

existant de l'Université d'Oxford sur la base de facteurs dont la correlation avec les indicateurs 

démographiques et de santé dans différents contexts a été préalablement demontrée. Les 

covariables sont standardisées suivant une grille de rasters de 5 × 5 km sur un littoral uniforme. 
21 

Figure 4. Diagramme schématique résumant le processus de création de surfaces modélisées 

des données DHS 
22 

3.1.2 Statistiques des données (étape 3) 

Trois analyses de base ont exploré les caractéristiques des données brutes (étape 3 de la figure 4). 

 Observations à l’échelle de la grappe: une carte montrant l'emplacement et les valeurs 

observées de l'indicateur pour chaque grappe géo-localisée de l'enquête DHS, chaque grappe étant 

représentée par un point (Figure 5, encadré A). 

 Histogramme: un histogramme empirique simple pour évaluer la distribution statistique, ce qui 

est utile pour interpréter l'indicateur et les cartes résultantes (Figure 5, encadré B). Les 

histogrammes avec des valeurs representées sur un grand nombre de différentes valeurs de 

l'indicateur produiront une carte avec un spectre de valeurs alors que les histogrammes où la 

majorité des valeurs sont regroupées produiront une carte avec un aspect plus uniforme. 

 Variogramme: La structure d'autocorrélation spatiale présente dans les grappes est évaluée par 

un variogramme empirique (Figure 5, encadré C). Un variogramme trace la semi-variance (la 

dissimilarité moyenne des valeurs de l'indicateur entre deux points de grappe) par rapport au 

décalage spatial (la distance géographique séparant 2 points). Lorsque les données sont 

structurées spatialement, la forme caractéristique du variogramme montrera une semi-variance en 

augmentation constante avec le décalage. Inversement, les données sans structure spatiale 

conduisent à un variogramme plat. Les variables avec une plus grande autocorrélation spatiale 

tendent à se prêter davantage à l'interpolation spatiale et à des cartes plus fiables. 

Figure 5. Exemple de statistiques de données 
23 

3.1.3 Ajustement du modèle (étape 4) 

Après avoir considéré les statistiques préliminaires des données, l'étape suivante du processus de 

modélisation consiste à paramétrer le modèle pour déterminer l'ensemble des valeurs des paramètres du 

modèle qui permettent le meilleur ajustement possible aux données (étape 4 de la Figure 4). Les modèles 

MBG comportent trois catégories de paramètres, ce qui nécessite d’établir les caractéristiques du 

processus gaussien (effets aléatoires), la nature et l'ampleur de la contribution de chaque covariable (effets 

fixes) et l'erreur résiduelle non corrélée (la composante non spatiale). Le processus gaussien spatial est 

gouverné par une fonction de covariance spatiale (la fonction Matern a été utilisée pour sa flexibilité) qui 

est paramétrée par un paramètre d'échelle (qui caractérise la distance spatiale sur laquelle les points sont 

autocorrélés) et un paramètre de variance (qui décide l’ampleur de l’autocorrelation) (voir le Tableau 4, 

Paramètres du modèle). Les effets fixes ont une structure de paramètres plus complexe qui permet des 

relations non-linéaires entre les covariables et la variable réponse ainsi que des interactions entre elles. 

Une approche de "régularisation" permet d'utiliser la suite complète des covariables dans le modèle sans 

risque de surapprentissage. Toutes les covariables restent dans le modèle bien que leurs contributions 

relatives aux prédictions finales puissent être considérables ou presque nulles, afin de maximiser la 

performance prédictive. Ces contributions sont décrites comme une contribution par covariable en 

pourcentage (voir le Tableau 4, Contributions des covariables). Cette approche diffère légèrement de 

l'approche décrite dans le RAS 11 dans lequel il y avait un processus initial de sélection de covariables 

avec seulement les covariables sélectionnées incluses dans le modèle final. La nouvelle approche fournit 

une performance constamment plus élevée et présente l'avantage supplémentaire de réduire l'apport 

subjectif d'un analyste en affinant la sélection des covariables. L'erreur résiduelle non corrélée est 

paramétrée par un seul paramètre de variance (voir le Tableau 4, Paramètres du modèle). Tous les 

paramètres sont estimés conjointement dans un seul processus d'ajustement en utilisant l'inférence 

bayésienne avec des paramètres à priori vagues. 

Tableau 4. Exemple de paramètres du modèle, de contribution des covariables et de statistiques 

de validation 

Paramètres du modèle

Fonction de covariance Matern

Echelle de corrélation spatiale (km) 70.9

Variance de la composante spatiallement structurée 0.5

Variance de la composante non spatiale 0.58

Contributions des covariables

Aridité annuelle moyenne 12%

Lumière de nuit VIIRS −2012 8%

Indice de végétation amélioré 4%

Modèles d’élévation numérique quasi-globaux (DEMs)

SRTM

14%

Densité de la population GPW 4%

Température de la surface du sol pendant la journée 18%

Plage de fluctuation quotidienne de la température de 

surface du sol 

4%

Température de la surface du sol pendant la nuit 6%

Évapotranspiration potentielle annuelle moyenne 6%

Luminosité de Tasseled−cap 6%

Humidité de Tasseled−cap 9%

Temps de voyage vers villes > 50k via toutes méthodes 

de transport

6%

Moyenne des précipitations mensuelles 6%
24 

Statistiques de validation

Corrélation 88%

Erreur Absolue Moyenne 9%

Erreur Quadratique Moyenne 1%

3.1.4 Validation du modèle (étape 5) 

La validation du modèle et les statistiques correspondantes constituent une mesure importante de la 

performance prédictive du modèle géostatistique (étape 5 dans la Figure 4). La performance est évaluée 

par une validation hors-échantillon qui comprend une procédure de suspension à quatre volets dans 

laquelle 25 % des points de données sont retirés de façon aléatoire de l'ensemble de données. Le modèle 

est ensuite exécuté intégralement avec les 75 % de points de données restants et les valeurs prédites aux 

emplacements des données retirées sont comparées à leurs valeurs observées. Ce processus est répété 

quatre fois sans remplacement, de sorte que chaque point de données est retiré une fois pendant les quatre 

cycles de validation. Les statistiques de validation standard sont ensuite calculées en tant que mesures de 

la précision du modèle: 

 Degré d'association linéaire entre les valeurs observées et prédites (corrélation, COR). 

 Erreur Absolue Moyenne (EAM) qui quantifie la précision du modèle, qui est l'amplitude 

moyenne de la différence entre les valeurs observées et prédites. Ceci est calculé dans les mêmes 

unités que la variable prédite; par exemple, si l'indicateur est un taux exprimé sur une échelle de 0 

à 100 %, l’EAM sera également une valeur comprise entre 0 et 100 %.

 L'Erreur Quadratique Moyenne (EQM) qui indique l’adéquation du modèle et encapsule le biais 

et l'erreur, avec des valeurs proches de zero indiquant que le modèle est plus précis et proche de 

un, moins précis. 

Des exemples de ces statistiques sont présentés dans le Tableau 4 (Statistiques de validation). La Figure 6 

ci-dessous montre un diagramme de dispersion avec la distribution des points réels (observés) par rapport 

aux points prédits du modèle. 

Figure 6. Exemple de diagramme de dispersion de validation 
25 

3.1.5 Sorties du modèle (étape 6) 

Dans le package de téléchargement, le modèle a deux cartes de surface comme sortie avec une résolution 

de pixel de 5 × 5 km (étape 6 sur la Figure 4): la surface de l'estimation ponctuelle et la surface de 

l'incertitude du modèle. Les modèles MBG génèrent des estimations de la variable d'intérêt à chaque 

emplacement sur une surface quadrillée. Pour chacun de ces pixels, la sortie du modèle complet est une 

distribution à posteriori pour l'indicateur prédit qui présente un modèle complet de l'incertitude autour de 

la valeur estimée. Ceux-ci peuvent être résumés avec une estimation ponctuelle (telle que la moyenne 

postérieure) pour générer une surface cartographiée. Des statistiques sommaires supplémentaires de 

chaque distribution postérieure peuvent ensuite être cartographiées pour illustrer le degré d'incertitude 

associé à chaque valeur prédite. 

 Surface de l’estimation ponctuelle: La carte trace la valeur d'estimation ponctuelle modélisée 

pour chaque pixel de 5x5 km sur la base de données géo-localisées à l’échelle de la grappe issues 

de l'enquête. Cette valeur représente effectivement la valeur attendue de l'indicateur dans cette 

région de 5 × 5 km. Les indicateurs modélisés étant des taux (prévalence ou proportion), tous les 

taux se situent sur une échelle comprise entre 0 et 1 (ou 0 % et 100 %) (Figure 7, à gauche). 

 Surface de l'incertitude du modèle: Une carte d'incertitude associée résume le niveau de 

certitude associé aux valeurs indiquées dans la carte de l'estimation ponctuelle en affichant la 

largeur complète de l'intervalle credible à 95 % (également appelé intervalle de confiance ou IC) 

pour chaque pixel (Figure 7, à droite). Dans une situation d'incertitude totale sur la valeur d'un 

pixel, l'IC à 95 % couvrirait toute la plage et la valeur réelle pourrait se situer n’importe où entre 

zéro et un. Inversement, lorsqu'une variable est prédite avec une très grande certitude, la largeur 

de l'IC à 95 % peut être très étroite. En d'autres termes, il y a une probabilité de 95 % que la vraie 

valeur se situe dans une fourchette étroite de valeurs possibles; cela indique que la prédiction a 

une faible incertitude. 
26 

Figure 7. Exemple de surface de l’estimation ponctuelle et de surface de l'incertitude du modèle 

3.2 Exemple de documentation de surface modélisée 

Les pages suivantes décrivent un exemple de documentation de surface modélisée incluse dans chaque 

fichier compressé qui peut être téléchargé du site web du Répertoire des Données Spatiales du DHS 

Program. Chaque indicateur de chaque enquête de chaque pays a son propre document avec les figures et 

les informations pertinentes pour cette surface modelisée. Le texte principal, qui est standard dans tous les 

documents, aide les utilisateurs à comprendre les informations dans les figures. 
27 
28 
29 
30 

3.3 Incertitude du modèle de surface et interprétation 

Un élément important du résultat du modèle de surface est l'estimation de l'incertitude. Les cartes 

d'incertitude de la prédiction fournissent une indication de la précision probable de l'estimation moyenne 

pour chaque carré de la grille (pixel). La surface d'incertitude aide les utilisateurs à comprendre la 

robustesse de l’estimation à n'importe quel endroit sur la carte. L'incertitude peut varier sur une surface 

modélisée pour plusieurs raisons, telles que l'éparpillement des données de localisation des points de la 

DHS, la rareté de l'indicateur estimé et la mesure dans laquelle le modèle explique la variance. Une plus 

grande incertitude indique que le modèle estime mal la valeur de l'indicateur à cet endroit, tandis qu'une 

incertitude moindre indique que le modèle est en mesure de mieux estimer la valeur de l'indicateur à cet 

endroit. Cette incertitude de la surface modélisée est fournie en tant que résultat standard sous la forme 

d'une surface tramée (raster), chaque valeur d’un carré du quadrillage (pixel) représentant la largeur de 

l'IC à 95 % de la valeur de l’estimation ponctuelle de l’indicateur pour ce pixel. Il est possible d'avoir de 

très faibles valeurs de l’intervalle de confiance et des valeurs équivalentes à un IC à 95 % de 0 % à 

100 %. Ces surfaces d'incertitude sont distinctes des statistiques de validation, qui fournissent un résumé 

de la performance globale du modèle plutôt que la précision à différents emplacements. Bien que la 

relation entre eux soit complexe, en généralun modèle avec de bonnes statistiques de validation 

(corrélation élevée, EAM et EQM faibles) aurait également des niveaux d'incertitude plus bas, pixel par 

pixel et vice versa. 

Lors de l'utilisation des surfaces modélisées pour la prise de décision, il est important de prendre en 

compte l'incertitude de l'estimation. L'interprétation des valeurs d'incertitude pour une surface modélisée 

n'est pas évidente et est souvent ignorée par les utilisateurs. Pourtant, il s'agit d'un élément important du 

modèle qui mérite d'être pris en considération par les utilisateurs qui peuvent en tirer une idée générale de 

l'incertitude du modèle et de la différence de l’incertitude entre des milieux spécifiques. Les utilisateurs 

doivent décider d'un niveau d'incertitude acceptable en fonction du contexte ou de l'indicateur donné et de 

la quantité d'incertitude qu'ils sont prêts à accepter. 

La Figure 8 illustre plusieurs façons dont la surface d'incertitude peut être transformée pour être plus utile 

dans le processus de prise de décision. L'affichage de la surface d'incertitude sous la forme d'une valeur 

continue avec un schéma de couleurs divergentes (Figure 8, encadré A) permet aux utilisateurs d'identifier 

les zones avec plus ou moins de certitude. Une autre approche nécessite que l'utilisateur sélectionne un 

seuil d'intervalle crédible avec la quantité d'erreur qu'il est prêt à accepter, par exemple 10 %. La carte 

peut alors afficher les zones qui répondent au seuil et celles qui ne le sont pas. Il est également possible de 

superposer les zones qui ne respectent pas le seuil sur la carte d'estimation moyenne, soit sous la forme 

d'un masque ou d'une hachure (Figure 8, encadrés B et C). 

Contrairement à la surface interpolée de l’estimation ponctuelle, il n'est pas approprié d'agréger 

(moyenne) la surface d'incertitude à des polygones géographiques plus étendus (zones) par une méthode 

de moyenne simple et d'utiliser directement ces résultats comme estimation de l'IC à 95 % de la valeur de 

l'estimation moyenne agrégée pour la même zone. Puisque l'incertitude est évaluée au niveau du pixel (la 

certitude de l'estimation moyenne à ce pixel seulement), elle ne peut pas être résumée par la moyenne sur 

une plus grande surface car le niveau d'erreur n'est pas indépendant entre les pixels. Il pourrait y avoir des 

façons de tenir compte de ce problème de probabilités conjointes qui se produit dans l'agrégation de la 

surface d'incertitude, mais il serait nécessaire de connaître l'objectif exact et le niveau d'agrégation 

nécessaire pour l'indicateur (Gething, Patil et Hay 2010). Ceci est approprié lors de la création d'une carte 

spécifique à des fins analytiques bien que le but et le niveau d'agrégation vont varier pour chaque 

utilisateur des surfaces modélisées du DHS Program. Il pourrait être approprié d'agréger la surface 
31 

d'incertitude à des zones géographiques plus grandes si on évalue l'incertitude relative plutôt que la 

largeur absolue de l'IC à 95 %. Le calcul de la moyenne de l'intervalle de confiance à 95 % pour une zone 

donnée et sa comparaison avec d'autres zones peut être pertinent si une zone est susceptible d'avoir plus 

ou moins d'incertitude par rapport aux autres zones. Opérationnaliser ceci pourrait nécessiter le calcul de 

la largeur moyenne de l’IC à 95 % pour les zones géographiques d'intérêt (en faisant la moyenne des 

valeurs de pixels dans l'unité géographique), créer des terciles de valeurs, puis les afficher comme 

incertitude relative élevée, moyenne et faible sans valeurs spécifiques (Figure 8, encadrés D, E et F). 

Figure 8. Exemples de visualisation de surface d'incertitude du modèle 

33 

4 Quelles sont les limites et les hypothèses de la modélisation des 

surfaces ? 

Résumé 

Comprendre les limites et les hypothèses de la modélisation des surfaces est essentiel pour un bon usage 

et une interprétation appropriée. Il y a plusieurs limites du modèle liées aux zones urbaines, à la 

temporalité et au biais de localisation. En outre, il peut y avoir des différences considérables dans la 

validité des surfaces entre différents pays et entre les indicateurs d'un même pays. Cela peut être dû à la 

distribution des localités échantillonnées, au comptage de l’indicateur à l’échelle de la grappe et à la 

mesure dans laquelle les covariables sont les moteurs du processus mesuré dans ce pays. Enfin, le 

processus de modélisation n'a pas spécifiquement adapté le modèle pour recréer au niveau regional ou 

national les estimations présentes dans le rapport final de l’enquête DHS. 

Questions clés 

Certaines zones géographiques sont-elles modélisées mieux ou moins bien que d'autres ?

L'activité de modélisation pilote (RAS 11) a indiqué que les zones urbaines n'étaient pas aussi bien 

modélisées que les autres zones d'un pays. Cela est dû en partie à la grande hétérogénéité des 

zones urbaines qui peut ne pas être capturée par la liste des covariables, ainsi qu'à l'impact du géomasquage (déplacement) de 0 à 2 km de l'emplacement des grappes urbaines géocodées. Voir la 

section 4.2. 

Pourquoi les zones ont-elles des niveaux d'erreur différents selon les indicateurs et les pays ?

L’erreur dans ce contexte se réfère à la capacité du modèle à prédire la valeur correcte d'un 

indicateur dans un endroit particulier. Cela dépend de plusieurs facteurs tels que la densité des 

grappes d'enquête autour d'un emplacement de prédiction, la taille de l'échantillon (nombre 

d’enquêtés dans chaque grappe, les points de données disponibles et leurs emplacements dans 

l'enquête (plus de points de données fournissent de meilleures prédictions), la force des corrélations 

entre les covariables et les indicateurs, l'association indicateur/covariable, et le degré inhérent de 

variation spatiale affiché par l'indicateur. La capacité prédictive globale du modèle est résumée dans 

la statistique de validation de l'erreur absolue moyenne. Voir la section 4.2. 

Les cartes sont-elles comparables entre différents pays ? 

Oui, les cartes sont comparables entre les différents pays mais des limites demeurent telles que 

décrites dans les sections précédentes; celles-ci incluent la quantité de variable d'erreurs dans la 

carte et la capacité prédictive du modèle. Voir la section 4.2. 

Puis-je recréer les estimations nationales ou infranationales du rapport final de l'EDS à partir 

de la carte de surface modélisée ? 

Le processus de modélisation n'a pas spécifiquement ajusté le modèle pour recréer au niveau 

régional ou national les estimations présentes dans le rapport final de La DHS. Dans de nombreux 

cas, les valeurs agrégées de la surface modélisée se situerontdans l'intervalle de confiance à 95 % 

des estimations du rapport final de l'EDS. Voir la section 4.3. 
34 

4.1 Les limites du modèle 

Il existe plusieurs hypothèses et limites qui doivent être prises en compte lors de l'utilisation et de 

l'interprétation des surfaces spatialement modélisées. Celles-ci concernent les zones urbaines, la 

temporalité et les biais de localisation. 

4.1.1 Milieux urbains 

L'une des principales limites de l'approche de la modélisation est la cartographie des zones urbaines. Dans 

toutes les surfaces spatialement modélisées au niveau national, créées dans le projet pilote et décrites dans 

RAS 11, les zones urbaines ont été prédites avec des valeurs relativement uniformes (Figure 9). Cela est 

dû en partie à la taille de la résolution finale des pixels et à la disponibilité de covariables spécifiques au 

milieu urbain, qui peuvent différer de celles en milieu rural. En réalité, les grandes zones urbaines 

présentent généralement des hétérogénéités considérables dans les indicateurs de santé et de 

développement qui se produisent à des échelles plus courtes que le diamètre de pixel de 5 km. Ceci est un 

problème important puisque près de 50 % des résidents de la majorité des pays cartographiés habitent 

dans des zones urbaines et la population dans les zones urbaines est en croissance. Le rapport RAS 11 a 

exploré certaines approches possibles pour atténuer ces facteurs, y compris l'utilisation de covariables de 

résolution plus élevée dans les zones urbaines (Gething et al., 2015). Les conclusions spécifiques relatives 

aux zones urbaines doivent être examinées avec soin et en tenant compte du fait que la valeur prédite de 5 

× 5 km des pixels urbains représente une moyenne qui ne peut pas montrer la forte variabilité à l'intérieur 

des pixels. 
35 

Figure 9. Exemple d'estimation ponctuelle de surface en milieu urbain et surface de l'incertitude 

du modèle 

4.1.2 Temporalité 

Il y a plusieurs limites et hypothèses temporelles ou saisonnières à prendre en compte lorsqu'on considère 

une surface modélisée. Ces limites sont similaires aux problèmes temporels qui existent dans le choix 

d'indicateurs décrit à la section 2.1.1. Les problèmes comprennent le moment de l'enquête, la durée du 

travail sur le terrain et la date de référence de la covariable. Ceux-ci sont particulièrement pertinents pour 

les indicateurs liés au temps ou ceux liés à l'époque où l'enquête a été menée, comme la saison des pluies 

ou l'année scolaire. 

Une revue récente de 18 enquêtes EDS récentes indique que le travail sur terrain dure généralement entre 

2 et 9 mois avec une moyenne de 5 mois. Les dates des enquêtes sur terrain sont disponibles sur le site 

Web du DHS Program (http://dhsprogram.com/). La durée du travail sur le terrain varie selon les pays et 

cette variation peut avoir un impact sur des indicateurs spécifiques d’un pays. Par exemple, si un 

indicateur particulier a une association saisonnière avec la date de l'enquête dans une grappe particulière, 

l'emplacement ne sera pas le même que dans les autres parties du pays et il se peut que des localités 

voisines ne soient pas enquêtées en même temps. 
36 

La période de référence des covariables est une limite supplémentaire sur les cartes de surfaces 

modèlisées. Bien que certaines covariables géospatiales puissent ne pas varier considérablement au cours 

d'une année donnée ou sur plusieurs années, certaines peuvent varier considérablement. Le Tableau 2 

résume la nature temporelle de chaque raster et leur (s) date (s) de collecte. L'utilisation d’une séléction 

de covariables standard, au lieu d’une série spécifiquement selectionnée pour un pays donné, signifie que 

la date de référence d’une covariable donnée pourrait ne pas correspondre exactement à la date de 

l'enquête. Ceci pourrait réduire la capacité prédictive du modèle. 

4.1.3 Biais de localisation 

Il existe deux sources potentielles de biais de localisation dans la surface modélisée. Le premier concerne 

l'erreur associée à la mesure de l’emplacement du centroïde de la grappe; l'autre est l'hypothèse que 

l'événement mesuré par un indicateur spécifique s'est produit à l’emplacement de la grappe donnée. 

Comme mentionné précédemment, les données de localisation des grappes de l’EDS utilisées dans le 

processus de modélisation spatiale sont un centre estimé de la grappe d'enquête, un emplacement ponctuel 

représentant en fait une zone de taille inconnue avec une variabilité assez importante à travers un pays, en 

particulier entre les zones urbaines et rurales. De plus, ces emplacements ponctuels sont géo-masqués de 

0 à 2 km dans les zones urbaines et de 0 à 5 km en zones rurales, avec 1 % des emplacements ruraux 

déplacés jusqu'à 10 km (Burgert et al., 2013). Ces deux problèmes ajoutent une erreur spatiale au modèle 

bien que des travaux antérieurs décrit dans le RAS 11 aient montré que l'impact du déplacement sur 

l'erreur de modélisation est faible (Gething et al., 2015). 

Les méthodes utilisées pour produire les surfaces modélisées supposent qu'un événement mesuré par un 

indicateur s'est produit à l'endroit où l'enquête a eu lieu. Cependant, l'événement aurait pu se produire 

dans un endroit différent. Ce type de biais se produit lorsqu'un événement se déroule dans un endroit 

différent de celui où a lieu l’interview. Le biais peut être minimisé si la période de référence est dûment 

prise en compte. Par exemple, des périodes de référence plus courtes, comme une année par rapport à une 

durée de vie, sont susceptibles de réduire le biais de localisation. L’objectif attendu de la surface 

modélisée peut également être pertinent en considérant le biais de localisation. Par exemple, si on a créé 

une surface interpolée de femmes âgées de 15 à 49 ans ayant subi un test de dépistage du VIH au cours 

des 12 derniers mois, la surface peut ou non mesurer avec précision l'impact d'une campagne de dépistage 

du VIH dans une zone spécifique. Certaines enquêtées ont peut-être subi le test de dépistage du VIH dans 

un lieu différent de celui où elles ont été interrogées. Cependant, si la surface devait être utilisée pour 

cibler de futures campagnes dans des zones où les tests de dépistage du VIH sont faibles, cela pourrait 

constituer un bon outil de ciblage. En revanche, certains indicateurs n'ont pas de biais de localisation car 

l'indicateur ne reflète que l'endroit où l'enquête a eu lieu. Les exemples incluent les biens des ménages, 

l'accès à l'eau et les pratiques d'assainissement. 

4.2 Différences de modélisation entre indicateurs et entre pays 

La capacité du processus MBG à prédire avec précision un indicateur donné dépend de plusieurs facteurs. 

Premièrement, chaque indicateur a des propriétés intrinsèques différentes telles que la quantité globale de 

variation à travers le pays, la mesure dans laquelle celle-ci est autocorrélée spatialement (plus 

d'autocorrélation reflétant un modèle géographique plus organisé et plus facile à prévoir) et la distribution 

statistique des valeurs (avec les distributions bimodales, fortement asymétriques ou inhabituelles, plus 

difficiles à prévoir avec précision). Deuxièmement, la mesure dans laquelle les covariables 

environnementales sont corrélées avec l'indicateur influencera la précision prédictive, des corrélations 

plus élevées permettant une plus grande précision. Troisièmement, la densité des points de grappes et la 
37 

taille de l'échantillon (nombre de répondants) à chaque grappe auront un effet important, des relevés plus 

denses et des tailles d'échantillon plus grandes donnant une plus grande précision. Compte tenu de ces 

facteurs, certains indicateurs seront prédits avec plus de précision dans certains pays que dans d'autres. La 

Figure 10 montre des diagrammes de dispersion à but de validation et des statistiques de validation du 

retard de croissance chez les enfants de trois pays. 

Figure 10. Diagrammes de dispersion à but de validation et statistiques de validation du retard de 

croissance chez les enfants 

4.3 Agrégation de l’estimation ponctuelle de la surface interpolée au niveau 

national ou infra-national du DHS Program 

Les surfaces modélisées peuvent s'agréger à partir de la résolution de pixel de 5 × 5 km à différents 

niveaux administratifs ou d'autres zones géographiques. Cependant, le processus de modélisation n'a pas 

spécifiquement ajusté le modèle pour recréer au niveau national ou régional les estimations citées dans les 

rapports finaux des EDS. Dans de nombreux cas, les données agrégées devraient se situer dans l'intervalle 

de confiance à 95 % de l'estimation générée directement à partir des fichiers de données primaires de 

l'EDS. Le Tableau 5 présente un résumé des données créées dans l'étude pilote du RAS 11 sur l'indicateur 

de retard de croissance des enfants en Tanzanie. L'estimation issue des fichiers de données et la limite 

supérieure / inférieure de l'IC à 95 % représentent la valeur estimée et l'IC à 95 % obtenu lorsque 

l'indicateur est calculé directement à partir de l'ensemble de données recodées de l'EDS. La colonne de la 

valeur ponctuelle moyenne estimée est l'estimation agrégée de la surface de la carte. C'est la valeur de 

pixel moyenne pour cette région. Avec le retard de croissance des enfants en Tanzanie, il y a 26 régions 

dont 12 ayant des estimations de surface se situant dans l'IC à 95 % de l'estimation issue de l'ensemble de 

données (surligné en vert). Six régions étaient à moins de deux points de pourcentage de l'IC à 95 % (en 

jaune), alors que toutes les autres estimations se situaient entre deux points de pourcentage et dix points 

de pourcentage au-dessus de l'estimation de l'ensemble de données. L’évaluation des autres indicateurs en 

Tanzanie, au Ghana et en Ouganda, créés dans le RAS 11 a montré des résultats mixtes similaires sans 

tendances évidentes bien que pour certaines régions et certains indicateurs spécifiques, les estimations 

sont généralement meilleures que d'autres. 
38 

Tableau 5. Estimation issue de l’ensemble des données par rapport à l’estimation issue du modèle 

de surface pour le retard de croissance chez les enfants en Tanzanie, par région de la DHS 

Région

Estimation 

issue de 

l’ensemble 

des

données

Borne 

inférieure, 

ensemble des

données

Borne 

supérieure, 

ensemble des

données

Estimation 

ponctuelle de la 

valeur moyenne

Dodoma 59.0 51.7 65.9 54.5

Arusha 41.5 35.9 47.2 52.8

Kilimanjaro 28.9 20.3 39.3 41.8

Tanga 48.8 39.7 58.0 47.4

Morogoro 40.9 33.7 48.5 51.5

Pwani 29.3 23.0 36.5 42.9

Dar es Salaam 15.7 9.3 25.2 28.3

Lindi 50.0 41.2 58.9 56.7

Mtwara 41.2 35.1 47.5 48.3

Ruvuma 46.1 40.5 51.7 51.8

Iringa 50.8 42.1 59.4 58.3

Mbeya 41.4 29.2 54.6 55.7

Singida 38.5 32.0 45.4 46.9

Tabora 30.9 27.3 34.7 44.0

Rukwa 49.7 39.1 60.2 51.1

Kigoma 47.9 42.1 53.8 51.8

Shinyanga 42.5 36.9 48.3 48.9

Kagera 43.1 36.9 49.6 49.2

Mwanza 40.1 34.5 45.9 41.4

Mara 30.2 25.3 35.7 39.7

Manyara 46.5 40.7 52.3 50.2

Unguja North 38.8 32.2 45.8 36.3

Unguja South 25.6 19.7 32.4 33.3

Town West 19.4 14.0 26.3 20.5

Pemba North 37.3 29.3 46.0 38.3

Pemba South 29.0 23.5 35.2 38.0
39 

5 Comment les surfaces modélisées du DHS Program peuvent-elles 

être utilisées ? 

Résumé 

La section suivante donne un aperçu de l'utilisation des surfaces interpolées pour suivre et évaluer les 

situations et les programmes, et pour contribuer à la prise de décisions éclairées sur les politiques et les 

programmes futurs. Cette section inclut une discussion des approches possibles pour opérationnaliser les 

surfaces modélisées et les limites de ces approches. 

Questions clés 

Puis-je utiliser ces cartes pour plaider en faveur du soutien aux programmes ?

Oui, ces surfaces modélisées peuvent évaluer les zones où les programmes étaient actifs dans le 

passé ou identifier les zones où les programmes futurs sont nécessaires. Voir la section 5.1 

Puis-je comparer les zones d'intervention de mon programme à d'autres régions du pays ? 

Oui, la surface modélisée peut être résumée pour représenter des zones administratives ou d'autres 

zones géographiques, puis comparer aux zones de non-intervention. Voir la section 5.1. 

Comment puis-je rendre ceci utilisable pour mon niveau de prise de décision, le pixel de 5 × 5 

km ne correspond-il pas à des zones utiles pour la prise de décision de programme ? 

Les données peuvent être agrégées à un nombre quelconque d'unités administratives de niveau 

supérieur, de zones d'intervention de programme ou de zones opérationnelles telles que la 

circonscription des établissements de santé ou les zones de subsistance. Voir la section 5.2. 

Les surfaces modélisées peuvent-elles être utilisées avec d'autres données telles que les 

centres de santé ou la densité de population pour prendre des decisions concernant un 

programme ? 

Oui, de nombreuses sources de données géographiques peuvent être superposées dans une même 

carte pour améliorer la compréhension du contexte cartographique. En outre, les données peuvent 

être liées spécifiquement aux points ou zones d'intervention. Voir la section 5.2.3. 
40 

5.1 Prise de décision avec des surfaces modélisées 

Les surfaces spatialement modélisées peuvent aider de plusieurs manières à améliorer la prise de décision 

pour de nombreux secteurs de développement qui incluent la santé, la population, la nutrition et les 

programmes d'eau et d'assainissement à plusieurs niveaux. 

1. Suivi et évaluation: analyse et évaluation des initiatives passées (utilisation appliquée) ou 

compréhension des situations existantes. 

2. Planification de programme : planification future des programmes et des politiques appropriés. 

Certaines approches s'appliquent aux deux approches, comme l'obtention d'informations 

contextuelles pour améliorer la compréhension de la carte. 

Les spécialistes du suivi-évaluation peuvent utiliser les données des surfaces modélisées pour évaluer les 

programmes passés ou bien mieux comprendre les situations existantes. De telles évaluations peuvent 

aider à comprendre les écarts par rapport à la norme, à attribuer une cause, ou à effectuer des évaluations 

d'impact qui analysent ce qui serait arrivé à la population d'une zone si un programme n'avait pas été mis 

en œuvre. 

Le Tableau 6 résume les approches possibles pour le suivi et l'évaluation, ainsi que la planification de 

programmes. Celles-ci comprennent la compréhension de l'écart par rapport à la norme, la comparaison 

des zones d'intervention avec les zones de non-intervention, l'estimation de la charge et la liaison avec 

d'autres données pour une compréhension contextuelle. Les gestionnaires de programmes peuvent 

également utiliser les surfaces modélisées pour planifier, cibler et développer des interventions et des 

programmes visant à améliorer les situations dans des zones géographiques ciblées. Les interventions 

peuvent être ciblées plus précisément, ce qui permet d'économiser de l'argent, du temps et des ressources 

humaines dans la recherche des résultats les plus efficaces. 

5.2 Transformation de la carte de surface modélisée en produits utiles 

(opérationnalisation) 

Les surfaces modélisées peuvent être utilisées pour de nombreux types de décisions comme décrit dans la 

section précédente. Cependant, les surfaces doivent généralement être transformées ou opérationnalisées 

par l'utilisateur des données. Cette opérationnalisation peut être effectuée de plusieurs façons dont trois 

sont abordées dans cette section: l'agrégation, l'estimation de la charge (fardeau) et le lien avec d'autres 

données. 
41 

Tableau 6. Approches de suivi et d’évaluation des programmes passés avec des surfaces modélisées 

But Résumé

Suivi

& 

Evaluation

Planification 

de Programme 

Comprendre les deviations 

par rapport à la norme

Avec des problèmes sociaux et sanitaires répandus, il peut 

être difficile de déterminer quelles zones sont mieux loties 

que d'autres. En outre, il peut être difficile de discerner si 

les nouvelles observations à un emplacement sont 

anormales ou dans les limites attendues. Les mesures 

d'incertitude fournies dans les surfaces prédictives 

fournissent un moyen par lequel on peut évaluer si les 

différences observées entre les emplacements sont 

significatives dans le contexte de l'échelle plus large.



Comparaison des zones 

d'intervention avec les 

zones de non-intervention 

(démonstration du succès 

du programme/obtention de 

défenseurs)

Les évaluations d'impact comparent les résultats d'un 

programme à ceux d'un scénario contrefactuel pour 

montrer comment un domaine aurait été développé (ou 

aurait stagné) sans le programme; Cela valide la valeur du 

programme, ce qui peut aider à trouver des défenseurs 

pour de futures interventions.



Superposer des données 

pour un meilleur placement 

contextuel

Les surfaces de prévalence associées à des estimations 

de population à haute résolution permettent d'estimer le 

nombre total d'individus dans certaines catégories. Ces 

prédictions pourraient ensuite être utilisées avec d'autres 

mesures SIG et des données d'enquête telles que 

l'emplacement des routes ou des effectifs dans les 

établissements pour identifier le positionnement optimal 

des nouvelles écoles ou les ressources optimales 

nécessaires dans un nouveau centre de santé.

 

Ciblage et planification de 

programme amélioré

Les gestionnaires de programme seront en mesure de 

répondre à des questions telles que: Où dois-je faire des 

efforts pour obtenir les résultats les plus efficaces? Où se 

trouve le plus grand besoin pour une certaine intervention? 

Où sont présents certains critères pour mettre en œuvre 

des actions spécifiques?



Améliorer les estimations de 

la charge

Actuellement, la cartographie au niveau national ou 

grossièrement au niveau de l'unité administrative masque 

des hétérogénéités et il est possible qu’elle manque des 

points chauds et des inégalités. Les surfaces modélisées 

ont le potentiel de mieux identifier ces endroits et de 

travailler avec des cartes de population pour quantifier et 

cartographier avec plus de précision la charge de 

morbidité et d'autres problèmes de santé.


42 

5.2.1 L’aggrégation 

L'agrégation des estimations ponctuelles de surface modélisée, de l’échelle des pixels aux zones 

administratives telles que les provinces, les districts ou d'autres milieux politiquement pertinents tels que 

les zones de moyens de subsistance, est l'un des principaux moyens d'opérationnalisation des surfaces 

modélisées pour la prise de décision. L'agrégation, également appelée création de moyenne ou statistiques 

zonales, peut être réalisée de deux manières : 

1. Statistiques zonales moyennes simples : les valeurs du polygone sont calculées en utilisant la 

valeur moyenne de tous les carrés de la grille (ou portions de carrés de la grille) dans la zone. 

2. Statistiques zonales moyennes pondérées par la population : utilise des méthodes similaires mais 

prend en compte la population probable dans chaque carré de la grille et la contribution de chaque 

carré de la grille à l'estimation pour l'ensemble de la zone. 

La Figure 11 illustre les données d’entrée du processus d'agrégation, la surface d'estimation ponctuelle et 

les unités administratives (dans ce cas, les districts au Rwanda). Les estimations ponctuelles sont agrégées 

par simple moyenne aux unités administratives pour produire une nouvelle carte qui illustre la valeur 

estimée moyenne pour chaque unité. 

L'approche de la population pondérée peut fournir un résultat plus approprié lorsque les décisions sont 

axées sur l'optimisation de l'impact sur les populations. Cependant, cette approche nécessite également 

des données supplémentaires et des étapes de calcul. Rappelons que les données d'entrée utilisées pour la 

pondération par la population doivent être standardisées par rapport aux emplacements des carrés de la 

grille et à la taille/résolution des pixels utilisés dans les surfaces modélisées de la DHS. D'autres 

considérations sur les données de population sont examinées dans la section «Estimation de la charge».
43 

Figure 11. Exemple d'agrégation de surface modélisée à l’échelle d’unités administratives 

5.2.2 Estimations de la charge 

Les estimations de la charge commencent avec l'estimation de la prévalence sur la surface modélisée et la 

conversion en nombre de population (nombre d'individus) affectée. Le choix des données de population 

peut influencer les résultats. Plusieurs équipes différentes ont travaillé sur la production de surfaces 

modélisées de la densité de la population. Il est essentiel qu’une surface de population de référence 

correcte soit utilisée pour l'estimation du dénominateur, ce qui inclut le pays, la tranche d'âge et le sexe. 

Le dénominateur doit également être limité à la population appropriée à partir de laquelle l'indicateur est 

estimé. Pour la vaccination, le dénominateur serait les enfants âgés de 12 à 23 mois et pour 

l'accouchement dans un établissement de santé, les femmes enceintes. La Figure 12 illustre le processus 

d'estimation de la charge pour la vaccination DTC3 au Ghana à partir des deux entrées de données (1) la 

surface de l’estimation ponctuelle (encadré A) et (2) la surface de la densité de population (de WorldPop) 

(encadré B), et le résultat final du nombre d’enfants non vaccinés (encadré C). Le nombre d'enfants non 

vaccinés est calculé en prenant l’inverse du produit du pourcentage d’enfants vaccinés en le multipliant 

par le nombre d'enfants. 

Les sources de fichiers de données sur la population accessibles au public avec quelques options pour la 

répartition de la population et le sexe, comprennent: WorldPop (http://www.worldpop.org.uk/) et Gridded 

Population of the World (GPW) (http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4). Les données 

WorldPop sont des surfaces de population quadrillées qui sont ré-échantillonnées et estimées en utilisant 

des méthodes similaires à celles utilisées dans les surfaces modélisées de la DHS qui incluent aussi 
44 

l'utilisation de covariables spatiales. Le GPW utilise une pondération réelle pour répartir la population 

dans l'espace avec seulement des données de recensement et sans aucune covariable supplémentaire. 

L'estimation de la partie de la population à risque peut être effectuée en utilisant les données de 

recensement (si disponibles) et les enquêtes du DHS Program ou d'autres enquêtes auprès des ménages 

qui incluent des données détaillées sur la structure de la population. Ces données peuvent être appliquées 

à la population pour estimer le nombre d'individus à risque (comme le nombre d'enfants de moins de cinq 

ans dans la population). Cela peut causer des problèmes de colinéarité (deux entrées du même modèle 

étant fortement corrélées) dans les estimations de la charge, bien que cela soit minime, étant donné le 

processus de modélisation global utilisé pour les surfaces de population et les surfaces modélisées du 

DHS Program. 

Figure 12. Illustration du processus de calcul de l’estimation de la charge 

5.2.3 Lien avec d'autres données 

Les surfaces modélisées peuvent être liées à d'autres données géospatiales pour améliorer la 

compréhension du contexte et des besoins. Les deux approches les plus courantes sont l'extraction de 

données ponctuelles et l'inclusion des valeurs de l'estimation ponctuelle de la surface modélisée pour 

créer une surface modélisée analytiquement pertinente qui combine plusieurs surfaces modélisées de la 

DHS ou des surfaces d’autres programmes pertinents. 

L'extraction de points est plus utile lorsque les données disponibles pour le couplage sont des données 

ponctuelles (emplacements ponctuels avec latitude et longitude connues) et lorsque les données ne 

proviennent pas du polygone de zone d’un programme où les techniques d'agrégation pourraient être 

appliquées. Par exemple, un programme a été realisé dans certaines zones d'un district et l'emplacement 

GPS des villages où le programme a été mis en œuvre est disponible. Dans ce cas, une extraction de 

tampon peut permettre de comprendre la valeur d'un ou plusieurs indicateurs autour d'un site donné. Il est 

important de noter qu'une extraction ponctuelle de valeurs peut être quelque peu trompeuse, et qu'une 
45 

zone autour du point donnerait une meilleure idée du contexte. Cette valeur de tampon extraite peut 

ensuite être incluse comme donnée d’entrée d'une analyse plus standard. 

La combinaison de plusieurs surfaces modélisées de la DHS ou la combinaison de surfaces modélisées de 

la DHS avec d'autres surfaces modélisées pertinentes a un potentiel analytique, quoique la colinéarité des 

données d’entrée doit être minitieusement prise en compte. Les surfaces modélisées du DHS Program 

sont créées avec une suite de covariables (voir Tableau 2 pour un résumé des covariables possibles dans 

le modèle, et se référer aux documentations des indicateurs pour les covariables spécifiques incluses dans 

chaque surface pour chaque indicateur spécifique). L'inclusion de l'une de ces covariables avec les 

surfaces modélisées du DHS Program pour créer une autre surface combinée pourrait conduire à une 

colinéarité dans les données. L'utilisation de la table des covariables dans la documentation fournira des 

indications sur la colinéarité qui peut être probable avec la corrélation entre la surface et une covariable 

similaire incluse dans le modèle. 

Figure 13. Illustration de l’extraction de la valeur de surface modélisée à la localisation des villages 

5.3 Considérations d'utilisation et limites

Il y a quelques considérations clés qui peuvent limiter l'utilisation des surfaces modélisées dans certaines 

zones ou pour certaines décisions. La section précédente a présenté quelques-unes des limites des surfaces 

modélisées liées à la taille des zones urbaines, à la temporalité, au biais de localisation et aux différences 

dans la modélisation des indicateurs et dans l'incertitude du modèle. 

Les comparaisons ou les décisions concernant les grandes zones urbaines où le modèle a une homogénéité 

considérable ne permettent pas une compréhension à plus petite échelle des différences qui peuvent 

exister dans ces zones. Ainsi, une planification à échelle fine ou des décisions basées sur l'utilisation des 

surfaces modélisées dans ces zones serait potentiellement erronée. Cependant, la prise de décision axée 

sur les besoins relatifs de certaines localités par rapport à d'autres comprenant des zones urbaines pourrait 

être analysée comme des grandes unités combinées. 

Le moment de l'enquête et la relation avec les autres données utilisées telles que les activités 

d'intervention du programme, doivent être soigneusement pris en compte, ainsi que la période de 
46 

référence de l'indicateur. Par exemple, si une activité de soins prénatals a débuté dans une certaine région 

du Ghana au début de 2013 et que le responsable du programme souhaite comparer les résultats de cette 

région avec d'autres régions en utilisant la surface modélisée de la DHS 2014 pour les ‘4 CPN ou +’, les 

résultats seraient peu trompeurs. L'indicateur ‘4 CPN ou +’ saisit les données sur les naissances ayant eu 

lieu au cours des cinq dernières années qui, dans ce cas, seraient de 1 à 2 ans du programme et de 3 

années ou plus quand le programme n'était pas actif. 

Lors de l'évaluation de l'impact d'un programme, il est important de savoir quels autres programmes ont 

pu être actifs dans les mêmes zones ou dans les zones de contrôle afin d'avoir une compréhension 

complète du programme au moment de l'enquête. 
47 

Dernières réflexions 

Les surfaces spatialement modélisées basées sur l'approche MBG peuvent aider à répondre aux besoins 

des communautés nationales et internationales pour l’obtention d’estimations plus granulaires et 

spatialement détaillées que celles actuellement fournies par le DHS Program et la plupart des autres 

sources de données au niveau national. Ces types de cartes, que ce soit à l'échelle de la grille de 5 × 5 km 

ou agrégées par la suite aux unités décisionnelles infra-nationales appropriées, peuvent fournir des 

informations nécessaires pour mesurer la variation géographique des indicateurs de santé. Les surfaces 

spatialement modélisées du DHS Program constitueront une source d'information supplémentaire qui 

aidera les décideurs à mieux comprendre la désagrégation géographique des principaux indicateurs 

démographiques et de la santé au cours des prochaines années. Il existe un énorme potentiel pour des 

utilisations nouvelles et innovantes des surfaces modélisées, mais c'est seulement dans une grande 

communauté d'utilisateurs qui partagent leurs expériences que ce potentiel sera pleinement réalisé. Les 

utilisateurs sont encouragés à soumettre leurs cas et autres commentaires au DHS Program. 

49 

Références 

Burgert, C.R. 2014. Spatial Interpolation with Demographic and Health Survey Data: Key Considerations. 

DHS Spatial Analysis Reports No. 9. Rockville, Maryland, USA: ICF International. Available at 

http://dhsprogram.com/pubs/pdf/SAR9/SAR9.pdf. 

Burgert, C.R., J. Colston, T. Roy, and B. Zachary. 2013. Geographic Displacement Procedure and 

Georeferenced Data Release Policy for the Demographic and Health Surveys. DHS Spatial Analysis 

Reports No. 7. Calverton, Maryland, USA: ICF International. Available at 

http://dhsprogram.com/pubs/pdf/ 

SAR7/SAR7.pdf. 

Diggle, P., and P.J. Ribeiro. 2007. Model-Based Geostatistics. Springer Science & Business Media, New 

York, NY. 

Diggle, P.J., J. Tawn, and R. Moyeed. 1998. “Model‐Based Geostatistics.” Journal of the Royal Statistical 

Society: Series C (Applied Statistics) 47(3):299-350. 

Gething, P., A. Tatem, T. Bird, and C.R. Burgert-Brucker. 2015. Creating Spatial Interpolation Surfaces with 

Dhs Data. DHS Spatial Analysis Reports No. 11. Rockville, Maryland, USA: ICF International. 

Available at http://dhsprogram.com/pubs/pdf/SAR11/SAR11.pdf. 

Gething, P.W., A.P. Patil, and S.I. Hay. 2010. “Quantifying Aggregated Uncertainty in Plasmodium 

Falciparum Malaria Prevalence and Populations at Risk Via Efficient Space-Time Geostatistical Joint 

Simulation.” PLos Comput Biol (1553-7358 [Electronic]).

Gething, P.W., A.P. Patil, D.L. Smith, C.A. Guerra, I.R. Elyazar, G.L. Johnston, A.J. Tatem, and S.I. Hay. 

2011. “A New World Malaria Map: Plasmodium Falciparum Endemicity in 2010.” Malar J 10:378. 

Hay, S.I., C.A. Guerra, P.W. Gething, A.P. Patil, A.J. Tatem, A.M. Noor, C.W. Kabaria, B.H. Manh, I.R. 

Elyazar, S. Brooker, D.L. Smith, R.A. Moyeed, and R.W. Snow. 2009. “A World Malaria Map: 

Plasmodium Falciparum Endemicity in 2007.” PLoS Med 6(3):e1000048. 

Weiss, D.J., P.M. Atkinson, S. Bhatt, B. Mappin, S.I. Hay, and P.W. Gething. 2014. “An Effective Approach 

for Gap-Filling Continental Scale Remotely Sensed Time-Series.” ISPRS Journal of Photogrammetry 

and Remote Sensing 98:106-118.