This thesis explores the ethical integration of AI in public services, especially in developing countries with limited data. The first contribution introduces a predictive tool using genetic programming and a Kalman filter for short time series, applied to baccalaureate admission statistics in Mauritania. This model improves prediction accuracy, holding promise for advancements in the education sector. The second contribution offers two web applications to dynamically align AI ethics with local socio-cultural values: one for governments to customize ethical guidelines, and another for developers to ensure compliance. These innovations support an ethical deployment of AI, respecting local values and enhancing public services.
Cette thèse explore l'intégration éthique de l'IA dans le secteur public, en particulier pour les pays en développement, malgré des données limitées. La première contribution propose un modèle combinant programmation génétique et filtre de Kalman, optimisé pour les séries temporelles courtes, appliqué aux statistiques d'admission au baccalauréat en Mauritanie. Ce modèle améliore la précision des prévisions et promet des avancées dans le secteur éducatif. La seconde contribution introduit deux applications web pour ajuster dynamiquement les normes éthiques en IA, une pour les gouvernements, l'autre pour les développeurs, favorisant une conformité aux valeurs locales. Ces innovations offrent un déploiement responsable de l'IA, aligné sur les normes socioculturelles locales d'une région donnée.