Expériences de certains pays
Le Burkina Faso a rencontré des difficultés lors de son recensement de 2019 en raison de problèmes de sécurité dans le nord et l'est du pays, qui ont empêché le recensement de certaines zones. Afin de remédier à cette situation, l'Institut national de la statistique et de la démographie (INSD), en collaboration avec le Fonds des Nations Unies pour la population (FNUAP) et WorldPop, a mis au point des méthodes prédictives en vue d'estimer les populations dans les régions inaccessibles. Ces méthodes ont permis d'obtenir des estimations démographiques maillées relatives à l'ensemble du pays, contribuant ainsi à combler des lacunes critiques en matière de données.
La Papouasie-Nouvelle-Guinée a dû annuler son recensement de 2021 en raison des perturbations liées à la COVID-19. En réponse, l'ONS s'est associé à WorldPop afin d'utiliser la modélisation géospatiale en vue d'estimer la population. Cette approche a intégré des images satellites, des données préparatoires au recensement et des données d'enquête relatives au paludisme à plus de 50 ensembles de données géospatiales. Un processus de modélisation en deux étapes a été utilisé afin de tenir compte des établissements cachés sous la canopée forestière. Le modèle final a fourni des estimations démographiques avec des intervalles de confiance de 95 % à tous les niveaux administratifs. Malgré des défis techniques tels que l'interopérabilité des données et les incohérences des frontières, les résultats ont été partagés ouvertement via des plateformes de données mondiales afin de faciliter la planification des futurs recensements.
Le Cameroun n'a pas réalisé de recensement national depuis 2005 et est confronté à d'importantes lacunes en matière de données démographiques, en particulier dans les régions touchées par des conflits. Afin d'y remédier, l'Institut national de la statistique a collaboré avec WorldPop en vue de produire des estimations démographiques à haute résolution relatives à 2022 à l'aide d'une modélisation géospatiale. Cette méthode combinait l'imagerie satellite, les données d'enquête et des techniques bayésiennes avancées. Les données maillées obtenues ont été utilisées en vue de la planification d'enquêtes, des campagnes de vaccination et de la logistique électorale. Elles ont également permis la création d'une base d'échantillonnage nationale numérisée. Bien qu'elles ne remplacent pas un recensement complet, ces estimations fournissent les seules données démographiques granulaires élaborées en collaboration avec le gouvernement et sont essentielles en vue de la planification et de la prestation de services.
La Zambie a reporté son recensement de 2020 à 2022 en raison de la pandémie et de problèmes de financement. Dans l'intervalle, l'Agence zambienne de statistique (ZamStats) a collaboré avec WorldPop dans le cadre du projet GRID3 ((dont le lien en anglais « GRID3 project ») afin d'élaborer des estimations démographiques ascendantes à partir des données d'enquêtes auprès des ménages et d'informations géospatiales. Ces estimations ont été utilisées en vue de la lutte contre le paludisme et de la planification de la vaccination contre la COVID-19. En prévision du recensement de 2022, ZamStats a également étudié les estimations du nombre de ménages afin d'affiner les zones de dénombrement (ZD). Le recensement de 2022 a été le premier recensement entièrement géoréférencé de la Zambie. Par la suite, WorldPop a contribué à produire des estimations maillées descendantes alignées sur les résultats préliminaires du recensement, offrant ainsi des informations détaillées concernant la répartition de la population. Ces estimations seront mises à jour avec les données définitives du recensement en 2025, et des comparaisons avec les estimations modélisées antérieures sont en cours.
L'Éthiopie n'a pas réalisé de recensement officiel depuis 1974, ce qui a entraîné d'importantes lacunes dans les données. En 2023, le Service statistique éthiopien (ESS) et le FNUAP se sont associés à WorldPop afin de modéliser les estimations démographiques nationales. Compte tenu de la disponibilité de données cartographiques complètes relatives à la période 2015-2017, une approche de modélisation descendante a été retenue. Le nombre de ménages a été combiné avec des covariables géospatiales telles que la couverture terrestre, le climat, les infrastructures et l'éclairage nocturne. Les caractéristiques résidentielles ont été dérivées des données mondiales relatives aux établissements humains afin d'exclure les structures non résidentielles. Les estimations démographiques nationales qui en résultent sont actuellement en cours de validation et d'affinement avant d'être publiées par l'ESS.