Analyse Textuelle et Extraction Géospatiale pour la Surveillance des Crises Alimentaires en Afrique de l’Ouest (2025)

Abstract: L’Afrique de l’Ouest fait face à une insécurité alimentaire récurrente, exacerbée par les conflits, le changement climatique et les chocs économiques. La collecte d’informations à une échelle spatiotemporelle appropriée est essentielle au suivi des crises liées à la sécurité alimentaire. Dans ce travail, nous nous intéressons à l’extraction géospatiale à partir de données textuelles, tâche qui s’inscrit dans une approche globale de suivi des crises alimentaires à partir d’articles de presse. Nous évaluons deux modèles d’extraction d’entités spatiales, GLiNER et CamemBERT, en configuration zéro-shot et après ajustement ( fine-tuning ), sur un corpus de 15 000 articles de presse en français couvrant l’actualité du Burkina Faso.

## introduction en 2023, environ 48 millions de personnes en afrique de l'ouest et d'afrique centrale étaient en situation d'insécurité alimentaire aiguë (phases 3 à 5 de ipc), c'est-à-dire incapables de subvenir régulièrement à leurs besoins alimentaires de base @xcite . ce niveau de faim représente un record en dix ans dans la région. les projections pour l'année en cours confirment la gravité de la situation. selon l'analyse du cadre harmonisé, 47 millions de personnes au sahel et en afrique de l'ouest nécessiteront une assistance alimentaire et nutritionnelle d'urgence de juin à août 2025 @xcite . les crises alimentaires résultent rarement d'un facteur unique mais plutôt d'une convergence de multiples causes interdépendantes, parmi lesquelles les événements climatiques, les chocs économiques et les conflits figurent parmi les plus importantes @xcite . dans ce contexte, la détection précoce et la surveillance des crises alimentaires revêtent d'une grande importance. plusieurs études ont démontré l'intérêt d'exploiter les données textuelles issues des médias pour prédire ou expliquer ces crises @xcite . l'extraction d'événements ou de facteurs déclencheurs de crises alimentaires à partir de données textuelles des articles de presse consiste à identifier leur nature (e.g. augmentation des prix, problème de production agricole, etc.) et à les localiser dans le temps et l'espace. dans nos travaux, nous développons une approche globale de surveillance des crises alimentaires à partir d'articles de presse. notre approche suit une méthodologie par pipeline : nous extrayons d'abord les entités spatiales et temporelles, puis nous identifions l'événement défini par les relations entre ces entités. nous ne privilégions pas une approche conjointe (extraction simultanée des entités et de leurs relations), car nous ne disposons pas de données annotées @xcite . dans cet article, nous nous intéressons à la première étape de cette pipeline, à savoir l'extraction d'entités spatiales (noms de pays, régions, provinces, villes ou villages). la localisation joue un rôle central : identifier où une crise alimentaire est susceptible d'être déclenchée est indispensable pour évaluer son impact et organiser une réponse appropriée. l'extraction des entités spatiales permet ainsi de géoréférencer les crises et de faciliter la cartographie des zones affectées @xcite . plus précisément, nous analysons deux méthodes d'extraction d'entités spatiales dans le contexte géographique du burkina faso : gliner @xcite et camembert @xcite . il s'agit de comparer ces deux modèles afin d'évaluer lequel est le mieux adapté pour détecter les lieux, soit sans aucun affinement ("zéro-shot"), soit après une spécialisation sur des données spécifiques à un contexte géographique donné (fine-tuning). cette démarche est d'autant plus pertinente que les noms de lieux africains sont souvent sous-représentés dans les ensembles de données d'entraînement des modèles d'extraction d'entités nommées (named entity recognition, ou ner, en anglais) existants, limitant ainsi leur efficacité dans ces contextes spécifiques @xcite . nous appliquons notre approche à un corpus d'articles de presse en français couvrant l'afrique de l'ouest, et plus particulièrement le burkina faso @xcite . dans la suite de cet article, nous présentons d'abord une revue des travaux connexes portant sur l'analyse des données textuelles dans le contexte des crises alimentaires, puis nous détaillons les approches existantes en reconnaissance d'entités nommées (ner) spécialisées pour les entités spatiales. nous exposons ensuite notre méthodologie, en particulier les étapes de prétraitement des données, l'extraction des entités sans entrainement préalable sur les entités spatiales du burkina (mode zéro-shot), et enfin l'ajustement de ces modèles (fine-tuning) selon la hiérarchie spatiale spécifique du pays. les résultats obtenus sont ensuite présentés, analysés et discutés, mettant en évidence les avantages et limites des deux modèles de reconnaissance d'entités. enfin, nous concluons sur les implications pratiques de notre étude pour la surveillance des crises alimentaires et proposons des perspectives pour de futurs travaux. ## travaux connexes nous abordons d'abord les travaux existants sur l'analyse textuelle appliquée à la surveillance des crises alimentaires, en soulignant leurs forces et limites mais aussi comment l'identification des entités spatiales est prise en compte. ensuite, nous examinons les approches de reconnaissance d'entités nommées spécifiquement dédiées aux entités spatiales, en comparant notamment les modèles qui seront évalués dans notre étude. ## méthodologie nous présentons tout d'abord les données utilisées pour tester nos approches, puis détaillons l'extraction d'entités spatiales en zéro-shot puis en fine-tuning. ## discussion la présente étude utilise openstreetmap pour le géocodage des toponymes extraits. ce choix, bien adapté à des prototypes de portée restreinte, présente néanmoins deux limites majeures : une cadence maximale d'environ 1 requête s