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Analyse des disparités territoriales du système éducatif togolais — Data Challenge Education Défi 1, Togo AI Lab. Exploration de données ouvertes (établissements, infrastructures sanitaires, bâtiments scolaires) et construction d'un index de priorité d'investissement par préfecture. # Défi 1 Education — Togo AI Lab Analyse des disparités territoriales du système éducatif togolais à partir des données ouvertes de geodata.gouv.tg et opendata.gouv.tg. ## Objectif Identifier les préfectures prioritaires pour l'investissement en infrastructures scolaires (toilettes, bâtiments, bibliothèques). ## Données utilisées - Établissements scolaires (15 454 écoles, 39 préfectures) - Toilettes scolaires (10 228) - Bâtiments scolaires (28 055) - Bibliothèques scolaires (11) Sources : geodata.gouv.tg et opendata.gouv.tg ## Méthodologie 1. Agrégation des 4 datasets par préfecture (39 préfectures, 5 régions) 2. Calcul de ratios d'infrastructure (toilettes/établissement, bâtiments/établissement, présence bibliothèque) 3. Normalisation min-max de chaque indicateur 4. Score composite pondéré (poids égaux) → indice de priorité d'investissement ## Résultats clés - Agoè-Nyivé, Danyi et Wawa ressortent comme les préfectures les plus prioritaires - Seules 6 préfectures sur 39 disposent d'au moins une bibliothèque scolaire - Les disparités toilettes/établissement varient d'un facteur 3 selon les préfectures ## Structure du projet - `01_exploration.py` à `04_exploration_bibliotheques.py` : exploration de chaque dataset - `05_agregation.py` : agrégation par préfecture + calcul des coordonnées - `06_score_priorite.py` : normalisation et score composite - `dashboard.py` : dashboard interactif (Dash/Plotly) ## Lancer le dashboard