Pour un développement territorial durable : l'aménagement des terroirs villageois au Niger : cas du projet Dallol Bosso Sud (1989-1994)

Depuis le milieu des années 1980, sur le continent africain, l'approche «aménagement des terroirs villageois» a émergé comme une réponse concrète aux problèmes de développement et de gestion des ressources naturelles au sein des communautés villageoises. Cette approche, qui est désormais inscrite comme option officielle de développement rural dans tous les pays du Sahel mérite d'être évaluée. Notre thèse se veut une contribution à l'évaluation de cette approche «d'aménagement des terroirs villageois». Elle porte sur la stratégie de développement territorial durable au Niger et centrée sur l'analyse et l'interprétation des résultats du premier projet du genre appliqué dans la région du Dallol Bosso Sud (1989-1994). Notre recherche emprunte une démarche interdisciplinaire et s'appuie sur les théories du développement territorial, du développement durable, de l'éco-aménagement et de l'écodéveloppement. Nous en parlerons comme étant une approche de développement territorial durable. C'est l'objet de la première partie de la thèse axée sur l'analyse théorique de cette notion de développement territorial durable. La deuxième partie porte sur l'étude empirique du projet nigérien d'aménagement des terroirs villageois du Dallol Bosso Sud. L'enquête terrain a été réalisée entre mars et juin 1999 auprès des acteurs-clés impliqués dans le projet. Cette enquête a porté sur l'appréciation et l'analyse des résultats et des impacts du projet (sociaux, économiques, écologiques et politiques) et sur l'appropriation (socio-politique, technique, financière) de la démarche du projet par les populations concernées. L'analyse a été réalisée à la fois à partir d'entretiens, d'observation directe sur terrain et par l'approche documentaire. Nos résultats révèlent que l'approche «aménagement des terroirs villageois» est porteuse d'orientations de développement territorial durable, n s'agit en effet d'une approche globale, multidimensionnelle et centrée sur la réalisation simultanée de plusieurs activités qui ont des impacts sociaux, économiques, écologiques, politiques et spatiaux très concrets pour les populations et leurs territoires. L'étude démontre par contre que la population n'a pas pu s'approprier suffisamment les différentes techniques, technologies et méthodes proposées par le projet à cause de l'imbrication malheureuse de certains facteurs conjoncturels et structurels. Notre recherche va ainsi au-delà de certaines idées reçues, voulant incriminer les populations dans un refus d'appropriation alors que les enjeux véritables sont de l'ordre des défis d'un métissage culturel majeur entre des manières d'être et de produire différenciées

Big Data Collection in Large-Scale Wireless Sensor Networks

Data collection is one of the main operations performed in Wireless Sensor Networks (WSNs). Even if several interesting approaches on data collection have been proposed during the last decade, it remains a research focus in full swing with a number of important challenges. Indeed, the continuous reduction in sensor size and cost, the variety of sensors available on the market, and the tremendous advances in wireless communication technology have potentially broadened the impact of WSNs. The range of application of WSNs now extends from health to the military field through home automation, environmental monitoring and tracking, as well as other areas of human activity. Moreover, the expansion of the Internet of Things (IoT) has resulted in an important amount of heterogeneous data that are produced at an exponential rate. Furthermore, these data are of interest to both industry and in research. This fact makes their collection and analysis imperative for many purposes. In view of the characteristics of these data, we believe that very large-scale and heterogeneous WSNs can be very useful for collecting and processing these Big Data. However, the scaling up of WSNs presents several challenges that are of interest in both network architecture to be proposed, and the design of data-routing protocols. This paper reviews the background and state of the art of Big Data collection in Large-Scale WSNs (LS-WSNs), compares and discusses on challenges of Big Data collection in LS-WSNs, and proposes possible directions for the future

A framework of modeling large-scale wireless sensor networks for big data collection

International audienceLarge ScaleWireless Sensor Networks (LS-WSNs) areWireless Sensor Networks (WSNs) composed of an impressive number of sensors, with inherent detection and processing capabilities, to be deployed over large areas of interest. The deployment of a very large number of diverse or similar sensors is certainly a common practice that aims to overcome frequent sensor failures and avoid any human intervention to replace them or recharge their batteries, to ensure the reliability of the network. However, in practice, the complexity of LS-WSNs pose significant challenges to ensuring quality communications in terms of symmetry of radio links and maximizing network life. In recent years, most of the proposed LS-WSN deployment techniques aim either to maximize network connectivity, increase coverage of the area of interest or, of course, extend network life. Few studies have considered the choice of a good LS-WSN deployment strategy as a solution for both connectivity and energy consumption efficiency. In this paper, we designed a LS-WSN as a tool for collecting big data generated by smart cities. The intrinsic characteristics of big data require the use of heterogeneous sensors. Furthermore, in order to build a heterogeneous LS-WSN, our scientific contributions include a model of quantifying the kinds of sensors in the network and the multi-level architecture for LS-WSN deployment, which relies on clustering for the big data collection. The results simulations show that our proposed LS-WSN architecture is better than some well known WSN protocols in the literature including Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH), E-LEACH, SEP, DEEC, EECDA, DSCHE and BEENISH

A comparative study of Machine Learning and Deep Learning methods for flood forecasting in the Far-North region, Cameroon

Flood crises are the consequence of climate change and global warming, which lead to an increase in the frequency and intensity of heavy rainfall. Floods are, and remain, natural disasters that result in huge loss of lives and material damage. Flood risks threaten all countries of the globe in general. The Far-North region of Cameroon has suffered of flood crises on several occasions, resulting in significant loss of human lives, infrastructural and socio-economic damage, with the destruction of homes, crops and grazing areas, and the halting of economic activities. The models used for flood forecasting in this region are generally physical-based, and produce unsatisfactory results. The use of artificial intelligence based methods for flood forecasting in order to limit its consequences is a way to be explored in the Far-North region of Cameroon. The aims of the present research work is to design and compare the performance of Machine Learning and Deep Learning based models such as one dimensional Convolutional Neural Network, Long and Short Term Memory and Multi Layer Perceptron for short-term and long-term flood forecasting in the Far-North region of Cameroon. The models designed take as input the temperature and rainfall time series recorded in this region. Performance criteria used for evaluating models are Nash–Sutcliffe Efficiency, Percent Bias, Coefficient of Determination and Root Mean Squared Error. As the results of the design and performance comparison of the models, the best model for short-term flood forecasting is the LSTM model , and the best model for long-term flood forecasting is still the LSTM model. The best models obtained from the comparisons have satisfactory performance and good generalization capabilities, as reflected by the performance criteria. The results of our research work can be used for implementation of floods warning systems and for definition of an effective and efficient flood risk management policies in order to make the Far-North region of Cameroon more resilient to flood crises

A three-tier architecture of large-scale wireless sensor networks for big data collection

International audienceIn recent years, technological advances and the ever-increasing power of embedded systems have seen the emergence of so-called smart cities. In these cities, application needs are increasingly calling for Large-Scale Wireless Sensor Networks (LS-WSN). However, the design and implementation of such networks pose several important and interesting challenges. These low-cost, low-power devices are characterized by limited computing, memory storage, communication, and battery power capabilities. Moreover, sensors are often required to cooperate in order to route the collected data to a single central node (or sink). The many-to-one communication model that governs dense and widely deployed Wireless Sensor Networks (WSNs) most often leads to problems of network overload and congestion. Indeed, it is easy to show that the closer a node is geographical to the sink, the more data sources it has to relay. This leads to several problems including overloading of nodes close to the sink, high loss rate in the area close to the sink, and poor distribution of power consumption that directly affects the lives of these networks. In this context, we propose a contribution to the problem of LS-WSN energy consumption. We designed a hierarchical 3-tier architecture of LS-WSNs coupled with a modeling of the activities of the different sensors in the network. This architecture that is based on clustering also includes a redeployment function to maintain the topology in case of coverage gaps. The results of the performed simulations show that our architecture maximizes the lifetime than compared solutions

L'économie sociale en question : expérience et études de cas

Le présent travail sur l'économie sociale porte sur le dynamisme des coopératives féminines en milieu rural au Bénin. Comme formule de développement, la coopérative rend possible l'exploitation des ressources locales tout en permettant aux populations d'atteindre un certain niveau d'organisation économique, culturelle et sociale. Le terme d'économie solidaire répond davantage aux relations de proximité rencontrées dans ces milieux. Cependant, avant d'aborder cet aspect du travail, nous montrerons l'enjeu que l'économie sociale représente dans le développement actuel du monde. L'économie sociale trouve une place intermédiaire entre le libéralisme et la démocratie. En effet, le libéralisme économique et la démocratie représentent les deux possibles du développement dans notre monde actuel; tandis que le libéralisme privilégie l'économie du marché, la démocratie valorise notamment les valeurs sociales dans la production de la richesse. De plus, les démocrates démontrent que le libéralisme représente une rupture dramatique par rapport aux types d'organisation économique antérieures qui imbriquent l'économie et le social. Cette rupture, aujourd'hui exacerbée par la mondialisation des marchés et la crise de l'État-providence, est soutenue par une croyance voulant que la production et les innovations technologiques augmentent de pair avec une meilleure répartition de la richesse, de la création d'emploi et du développement social. En ce sens, l'économie sociale fournit une illustration intéressante de la façon dont l'économie peut s'insérer dans la société. Le cadre d'analyse du présent travail est basé sur le paradigme du développement endogène, spécifiquement sur les différentes formes d'organisations sociales et économiques du milieu. Nous analyserons ici le cas des coopératives féminines comme outil, comme instrument pour valoriser davantage les ressources locales