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FAITS SAILLANTS

AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 75
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #75 provides forecasts for Wheat production in Ethiopia.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 74
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #74 provides forecasts for Maize production in Sierra Leone.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 73
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #73 provides forecasts for Millet production in Mauritania.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 72
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #72 provides forecasts for Maize production in Mauritania.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 71
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #71 provides forecasts for Sorghum production in Burkina Faso.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 70
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #70 provides forecasts for Millet production in Sierra Leone.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 69
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #69 provides forecasts for Groundnut production in Niger.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 68
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #68 provides forecasts for Sorghum production in Mauritania.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 67
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #67 provides forecasts for rice production in Guinea.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 66
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #66 provides forecasts for Millet production in Guinea.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 65
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #65 provides forecasts for Maize production in Guinea.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 64
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #64 provides forecasts for Rice production in Guinea Bissau.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 63
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #63 provides forecasts for Sorghum production in Ethiopia.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 62
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #62 provides forecasts for Maize production in Ethiopia.
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AAgWa Crop Production Forecast Brief – No. 61
The Africa Agriculture Watch (AAgWa) Production Forecasts by AKADEMIYA2063 aim to provide more accurate & timely statistics about harvest & yield levels for 9 key crops across nearly 50 African countries. AKADEMIYA2063’s Africa Crop Production (AfCP) model is an AI-based forecasting model applied to remotely sensed geo-biophysical data to produce estimates of expected crop yields & harvests at the beginning of every growing season. Brief #51 provides forecasts for Rice production in Chad.
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Séminaire du conseil d’administration d’AKADEMIYA2063 - Comment de faire progresser le programme sur le climat et la bioéconomie en Afrique ?
À l’occasion la 7e réunion annuelle de son conseil d’administration, AKADEMIYA2063 organise un séminaire de haut niveau sur le thème « Comment faire progresser le programme sur le climat et la bioéconomie en Afrique ? ». Cet événement, qui se tiendra le 26 septembre à Kigali, de 10h00 à 12h40, et qui réunira les principales parties prenantes du Rwanda, s’inscrit dans une volonté de renforcer les capacités de l’action climatique en Afrique. Pour ce faire, il propose une plateforme de dialogue stratégique sur l’adaptation au changement climatique et l’atténuation de ses effets où seront fournies des données et des analyses innovantes pour élaborer des interventions durables.
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Série AAgWa sur la prévision agricole, N°60
Les prévisions de la production agricole réalisées par AKADEMIYA2063 à travers le programme Africa Agriculture Watch (AAgWa) visent à fournir, en temps opportun, des statistiques plus précises sur les niveaux de récolte et de rendement de 9 cultures majeures dans près de 50 pays africains. L’outil Africa Crop Production (AfCP) d’AKADEMIYA2063, un modèle prédictif basé sur l’IA et appliqué à des données géo-biophysiques de télédétection, permet de produire ces estimations dès le début de chaque saison de croissance. La note synthèse Nº60 fournit des prévisions de la production de riz au Ghana.
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Série AAgWa sur la prévision agricole, N°59
Les prévisions de la production agricole réalisées par AKADEMIYA2063 à travers le programme Africa Agriculture Watch (AAgWa) visent à fournir, en temps opportun, des statistiques plus précises sur les niveaux de récolte et de rendement de 9 cultures majeures dans près de 50 pays africains. L’outil Africa Crop Production (AfCP) d’AKADEMIYA2063, un modèle prédictif basé sur l’IA et appliqué à des données géo-biophysiques de télédétection, permet de produire ces estimations dès le début de chaque saison de croissance. La note synthèse Nº59 fournit des prévisions de la production de maïs en Gambie.
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Série AAgWa sur la prévision agricole, N°58
Les prévisions de la production agricole réalisées par AKADEMIYA2063 à travers le programme Africa Agriculture Watch (AAgWa) visent à fournir, en temps opportun, des statistiques plus précises sur les niveaux de récolte et de rendement de 9 cultures majeures dans près de 50 pays africains. L’outil Africa Crop Production (AfCP) d’AKADEMIYA2063, un modèle prédictif basé sur l’IA et appliqué à des données géo-biophysiques de télédétection, permet de produire ces estimations dès le début de chaque saison de croissance. La note synthèse Nº58 fournit des prévisions de la production de sorgho au Ghana.
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Série AAgWa sur la prévision agricole, N°57
Les prévisions de la production agricole réalisées par AKADEMIYA2063 à travers le programme Africa Agriculture Watch (AAgWa) visent à fournir, en temps opportun, des statistiques plus précises sur les niveaux de récolte et de rendement de 9 cultures majeures dans près de 50 pays africains. L’outil Africa Crop Production (AfCP) d’AKADEMIYA2063, un modèle prédictif basé sur l’IA et appliqué à des données géo-biophysiques de télédétection, permet de produire ces estimations dès le début de chaque saison de croissance. La note synthèse Nº57 fournit des prévisions de la production de sorgho en Gambie.
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Les produits de connaissance d’AKADEMIYA2063

AKADEMIYA2063 est une organisation de recherche à but non lucratif implantée en Afrique, dont le siège se trouve à Kigali, au Rwanda, et le bureau régional à Dakar, au Sénégal. Sa mission consiste à soutenir les pays africains en leur fournissant des données, des analyses politiques et un renforcement des capacités, afin de les aider à réaliser les objectifs de l’Agenda 2063 de l’Union africaine en matière de développement inclusif et durable et de prospérité économique. Les analyses stratégiquesproposées par AKADEMIYA2063 sur des sujets émergents et urgents permettent de combler les lacunes en matière de connaissances sur les questions prioritaires en Afrique. Les résultats de nos recherches, compilés dans les produits de connaissance d’AKADEMIYA2063, sont publiés dans des rapports phares et d’autres publications scientifiques, afin de fonder les prises de décision sur des données probantes et d’accélérer la réalisation des objectifs de développement de l’Afrique.

AKADEMIYA2063 SUR LA CRISE UKRAINIENNE

Perspectives de la production de blé au Maroc dans le contexte de la crise ukrainienne

Brief 30
Les perturbations des chaînes mondiales de l'offre en céréales causées par la guerre entre la Russie...
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Perspectives de la production de blé en Égypte dans le contexte de la crise ukrainienne

Brief 29
La crise ukrainienne entraîne des répercussions importantes dans de nombreux pays à travers...
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Perspectives de la production de blé en Tunisie dans le contexte de la crise ukrainienne

Brief 28
La guerre entre l'Ukraine et la Russie, qui a entraîné une réduction des exportations (de blé notamment)...
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Perspectives de la production de blé en Algérie dans le contexte de la crise ukrainienne

Brief 27
Le conflit entre l’Ukraine et la Russie pourrait générer un impact négatif sur la sécurité alimentaire en Afrique...
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RESSOURCES D'AKADEMIYA2063 SUR LA COVID-19

Cartographie des communautés vulnérables et identification des principales zones sensibles

Axe de travail 1

En à peine quelques mois, la pandémie de Covid-19 a bouleversé des vies dans le monde...

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Suivi de l’évolution des prix des denrées alimentaires de base et de leur impact sur la sécurité alimentaire et nutritionnelle

Axe de travail 2

La pandémie risque de perturber davantage les marchés locaux des produits alimentaires, avec des...

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Perturbation des systèmes de production alimentaire et effets sur les communautés et l’économie nationale

Axe de travail 3

Les effets perturbateurs de la Covid-19 sur les systèmes de production alimentaire sont réels :...

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Perturbation du commerce mondial et effets sur la croissance économique et les moyens de subsistance

Axe de travail 4

La pandémie de la Covid-19 s’est répandue aux quatre coins du monde, entraînant des...

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Mission et Vision

La mission globale d’AKADEMIYA2063 est de créer, à partir du Rwanda et à travers l’Afrique, des capacités techniques de pointe pour soutenir les efforts des États membres de l’Union africaine dans la réalisation de leur objectif clé établi dans l’agenda 2063, à savoir transformer les économies nationales pour stimuler la croissance et la prospérité.

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Notre Historique

AKADEMIYA2063 a été créée dans l’intention de poursuivre et d’élargir les activités du portefeuille de recherche pour l’élaboration des politiques et le renforcement des capacités dans le cadre de la mise en œuvre du Programme Détaillé de Développement de l’Agriculture en Afrique (PDDAA) lancé et développé par l’Institut international de recherche sur les politiques alimentaires (IFPRI) au cours des 15 dernières années.

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Nos Programmes

ReSAKSS

Le système régional d’analyse stratégique et de gestion des connaissances (ReSAKSS) contribue à la réussite de la mise en œuvre du Programme Détaillé de Développement de l’Agriculture en Afrique (PDDAA).

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AGRODEP

Le Consortium Modélisation des politiques pour la croissance et le développement en Afrique est une initiative visant à positionner les experts africains au premier plan de l'étude des questions de développement stratégique.

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Panel MaMo

Le Panel Malabo Montpellier regroupe des experts internationaux spécialisés dans les domaines de l’agriculture et de la sécurité alimentaire qui orientent les choix politiques visant à accélérer les progrès vers la sécurité alimentaire et une meilleure nutrition.

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Africa Agriculture Watch

Africa Agriculture Watch (AAgWa) is a web-based platform that employs cutting-edge machine learning techniques and remotely sensed data to predict agricultural yields and production levels of several crops across Africa to support crisis management, monitoring, and mitigation efforts in local communities.

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Découvrez les activités et projets d’AKADEMIYA2063 liés à la transformation des systèmes alimentaires et au Sommet des Nations Unies sur les systèmes alimentaires 2021 Suivre

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