L'Implémentation de l'Analytique RH avec une Infrastructure de Données Limitée : - WEBGRAM (société basée à Dakar-Sénégal), meilleure entreprise(société / agence) de développement d'applications web et mobiles et d'outil de Gestion des Ressources Humaines en Afrique

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Introduction

L’article représente un processus stratégique crucial pour les organisations en Afrique qui cherchent à exploiter la puissance des données dans leur gestion des ressources humaines afin d'améliorer la prise de décision et l'efficacité globale de leur main-d'œuvre. Ce sujet revêt une importance particulière dans le contexte africain en raison de la reconnaissance croissante du rôle essentiel des informations basées sur les données pour stimuler l'engagement des employés, optimiser la rétention du personnel qualifié et, en fin de compte, renforcer la performance organisationnelle. Cependant, la mise en œuvre de l'analytique RH dans des environnements où les capacités d'infrastructure de données sont restreintes pose des défis distincts qui nécessitent des approches innovantes et adaptées au contexte local pour être surmontés.

Dans le paysage économique africain, caractérisé par une diversité de niveaux de développement technologique et d'accès à des infrastructures numériques robustes, de nombreuses organisations opèrent avec des systèmes de gestion de données hétérogènes et parfois rudimentaires. Cette réalité contraste avec la tendance mondiale où l'analytique RH est de plus en plus perçue comme un levier stratégique pour acquérir un avantage concurrentiel. Les entreprises africaines reconnaissent l'opportunité d'améliorer leurs pratiques RH grâce à des informations factuelles, mais se heurtent souvent à des contraintes pratiques significatives liées à la collecte, au stockage, à l'intégration et à l'analyse des données.

L'analytique RH, même avec une infrastructure limitée, offre un potentiel considérable pour transformer la fonction RH en un partenaire stratégique au sein des organisations africaines. En se concentrant sur des objectifs clairs et en utilisant judicieusement les données disponibles, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur des aspects critiques tels que le recrutement, la performance, la formation et le développement des employés. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions plus éclairées, optimiser les processus RH et, par conséquent, améliorer les résultats globaux de l'entreprise.

Cependant, il est essentiel de reconnaître que le contexte africain présente des spécificités qui doivent être prises en compte lors de l'implémentation de l'analytique RH. Ces spécificités incluent non seulement les limitations d'infrastructure, mais aussi des facteurs culturels, des niveaux de compétences techniques variables et des priorités commerciales souvent axées sur la croissance et la pénétration de marché. Par conséquent, les stratégies d'implémentation doivent être pragmatiques, progressives et adaptées aux réalités locales pour garantir le succès et la durabilité des initiatives d'analytique RH.

I. Défis dans l'Implémentation de l'Analytique RH en Afrique

La mise en œuvre efficace de l'analytique RH en Afrique est souvent entravée par une série de défis interconnectés qui nécessitent une attention particulière et des solutions adaptées. Ces défis vont des problèmes fondamentaux liés à la qualité des données jusqu'à des aspects plus organisationnels tels que la résistance au changement et les contraintes technologiques.

1.  Problèmes de Qualité des Données

L'un des obstacles majeurs à l'adoption réussie de l'analytique RH en Afrique réside dans la qualité souvent médiocre des données disponibles. Les organisations peuvent être confrontées à des problèmes tels que la duplication des informations, l'incohérence des formats de données entre différents systèmes ou départements, et la présence de valeurs aberrantes qui peuvent fausser les analyses et conduire à des conclusions erronées. Dans de nombreux contextes africains, les systèmes de gestion de données RH peuvent être fragmentés, manuels ou obsolètes, ce qui exacerbe ces problèmes de qualité. Sans des processus rigoureux de nettoyage et de transformation des données, il devient difficile pour les entreprises d'obtenir des informations fiables et exploitables à partir de leurs efforts d'analytique. De plus, le manque de standards de collecte de données à travers les différentes entités ou filiales d'une même organisation opérant dans divers pays africains peut complexifier davantage l'obtention d'une vue d'ensemble cohérente et de qualité des données RH.

2.  Manque d'Adhésion des Parties Prenantes

La résistance des parties prenantes au sein des organisations africaines peut également freiner l'implémentation de l'analytique RH. Si les décideurs clés ne sont pas convaincus de la valeur ajoutée des informations basées sur les données, il devient ardu d'obtenir les ressources et le soutien nécessaires pour les initiatives d'analytique. Cette réticence peut découler d'une culture organisationnelle qui privilégie traditionnellement l'intuition, l'expérience et les relations personnelles plutôt que les preuves empiriques issues de l'analyse des données. Dans certains contextes africains, où les relations interpersonnelles jouent un rôle prépondérant dans les prises de décision, il peut être nécessaire de déployer des efforts spécifiques pour démontrer concrètement les avantages tangibles de l'analytique RH en termes d'efficacité, de réduction des coûts et d'amélioration des performances. Surmonter ce manque d'adhésion nécessite une communication claire des objectifs et des bénéfices attendus, ainsi que l'implication des parties prenantes dès les premières étapes du processus d'implémentation.

3.  Silos de Données et Défis d'Intégration

Les organisations en Afrique sont souvent confrontées au problème des silos de données, où les informations sont enfermées dans des systèmes disparates et ne sont pas facilement accessibles pour une analyse globale. Cette fragmentation des données RH, réparties entre différents logiciels de paie, systèmes de gestion des talents, feuilles de calcul et autres outils non intégrés, empêche les départements RH d'obtenir une vision holistique de leurs employés. L'intégration des données provenant de ces diverses sources est essentielle pour garantir la cohérence, améliorer la qualité globale des données et permettre des analyses plus approfondies et significatives. Cependant, dans un contexte africain où les investissements dans des systèmes d'information intégrés peuvent être limités, surmonter ces silos de données représente un défi technique et organisationnel considérable. Des solutions pragmatiques, telles que l'utilisation d'outils d'intégration de données basiques ou le développement d'interfaces personnalisées, peuvent être envisagées pour faciliter le partage et l'analyse des données à travers les différents systèmes.

4.  Infrastructure de Données Limitée

Une infrastructure de données robuste est fondamentale pour une analytique RH efficace, mais de nombreuses organisations en Afrique ne disposent pas des systèmes nécessaires pour collecter, organiser, stocker et analyser leurs données de manière efficiente. Ces limitations peuvent se traduire par des processus d'analyse laborieux, des capacités de reporting restreintes et la perte potentielle d'informations précieuses en raison d'une gestion inefficace des données. L'absence d'une infrastructure technologique adéquate peut également rendre difficile l'alignement des initiatives d'analytique RH sur les objectifs stratégiques plus larges de l'organisation. Dans ce contexte, il est crucial pour les entreprises africaines d'adopter une approche progressive, en commençant par optimiser l'utilisation des outils existants et en explorant des solutions d'infrastructure évolutives et abordables, telles que les services cloud, lorsque cela est pertinent et possible.

5.  Barrières liées à la Littératie des Données

Un autre défi important dans l'implémentation de l'analytique RH en Afrique est le niveau variable de littératie des données parmi les professionnels des RH. De nombreux praticiens RH peuvent ne pas posséder les compétences nécessaires pour interpréter des ensembles de données complexes, appliquer des techniques d'analyse ou communiquer efficacement les résultats de ces analyses aux décideurs. Ce manque de compétences peut entraver l'adoption et l'utilisation efficace des stratégies d'analytique RH. Pour surmonter cette barrière, les organisations doivent investir dans la formation et le développement des compétences de leurs équipes RH, en proposant des programmes d'initiation à l'analyse des données, à la visualisation et à la communication des informations. Des initiatives de mentorat et le développement de communautés de pratique internes peuvent également contribuer à renforcer la culture de la donnée au sein des départements RH.

II. Stratégies pour Implémenter l'Analytique RH avec une Infrastructure de Données Limitée en Afrique

Malgré les défis mentionnés, l'implémentation de l'analytique RH dans les organisations africaines disposant d'une infrastructure de données limitée peut être gérée efficacement grâce à l'adoption de stratégies ciblées et adaptées au contexte local.

1. Définir des Objectifs Clairs

L'établissement d'objectifs clairs et précis est fondamental lors de l'implémentation de l'analytique RH. Les organisations africaines doivent identifier les défis spécifiques en matière de RH qu'elles cherchent à résoudre, tels que l'amélioration de la rétention des employés, l'optimisation des processus de recrutement ou l'identification des besoins en formation. Cette focalisation permettra de guider les efforts d'analyse et de s'assurer que les données collectées sont pertinentes et alignées sur les objectifs stratégiques de l'entreprise. Par exemple, une entreprise confrontée à un taux de rotation élevé de son personnel clé pourrait définir comme objectif d'analyser les facteurs contribuant à ce phénomène afin de mettre en place des mesures correctives ciblées.

2. Prioriser la Qualité et la Pertinence des Données

Avec une infrastructure de données limitée, il est crucial de privilégier la qualité des données plutôt que la quantité. Les organisations africaines devraient se concentrer sur la collecte des indicateurs clés de performance (KPI) RH les plus pertinents pour atteindre leurs objectifs définis. Cela implique d'identifier et de corriger les problèmes liés à la duplication, à la corruption ou au formatage des données qui pourraient compromettre l'intégrité des analyses. Des efforts initiaux pour nettoyer et structurer les données existantes, même à l'aide d'outils basiques, peuvent avoir un impact significatif sur la fiabilité des informations obtenues.

3. Exploiter les Outils d'Analyse de Base

Bien que des outils d'analyse avancés ne soient pas toujours accessibles, les organisations africaines peuvent tirer parti d'outils d'analyse de base tels que Microsoft Excel pour effectuer des analyses initiales. Ce logiciel familier peut être efficace pour synthétiser des données, identifier des tendances et visualiser des informations à travers des tableaux et des graphiques. Au fur et à mesure que les compétences se développent au sein de l'équipe RH, l'exploration de langages de programmation plus sophistiqués comme Python et R peut ouvrir la voie à des analyses plus complexes et à une manipulation de données plus poussée. L'utilisation de plateformes de business intelligence (BI) open source ou à faible coût peut également être envisagée pour améliorer les capacités de reporting et de visualisation.

4. Favoriser une Culture Axée sur les Données

La création d'une culture organisationnelle qui valorise la prise de décision basée sur les données est essentielle au succès de l'implémentation de l'analytique RH. Les dirigeants africains doivent promouvoir la transparence, encourager la collaboration et inciter les employés à tous les niveaux à s'engager avec les données. La mise en place de formations et de ressources pour développer la littératie des données au sein des équipes RH et des autres départements contribuera à une meilleure compréhension et utilisation des informations issues de l'analyse. La célébration des succès obtenus grâce à l'utilisation des données peut également renforcer cette culture.

5. Commencer Petit avec des Projets Pilotes

La mise en œuvre de projets pilotes à petite échelle peut être une approche pragmatique pour tester les initiatives d'analytique sans surcharger l'infrastructure existante. Ces projets permettent aux organisations africaines de recueillir des informations, d'obtenir des retours d'expérience et d'affiner leurs stratégies avant de les étendre à l'ensemble de l'organisation. Cette approche itérative minimise les risques et augmente la probabilité de succès en permettant d'apprendre et de s'adapter progressivement aux défis rencontrés.

6. Investir dans les Technologies Émergentes de Manière Stratégique

Pour pallier les limitations de l'infrastructure de données, les organisations africaines devraient envisager d'investir de manière stratégique dans les technologies émergentes qui améliorent les capacités de collecte et d'analyse des données. Se tenir informé des nouveaux outils et technologies analytiques, tels que les systèmes d'information RH (SIRH) avancés, les plateformes d'analytique cloud et les outils de visualisation de données, peut fournir un soutien précieux pour construire une base de données plus robuste pour l'analytique RH. Cependant, ces investissements doivent être soigneusement évalués en fonction des besoins spécifiques de l'organisation et de la disponibilité des ressources.

7. Encourager la Collaboration Interdépartementale

L'établissement d'un environnement de collaboration où le département RH travaille en étroite collaboration avec les équipes IT et les spécialistes des données peut améliorer considérablement la mise en œuvre des initiatives d'analytique. Cette collaboration permet de combiner l'expertise des différents domaines, garantissant que les données sont non seulement collectées, mais aussi analysées efficacement pour éclairer les processus de prise de décision. Par exemple, les équipes IT peuvent aider à résoudre les problèmes d'intégration de données, tandis que les spécialistes des données peuvent apporter leur expertise en matière de techniques d'analyse et de modélisation.

III. Outils et Technologies pour l'Analytique RH Pertinents pour l'Afrique

Le marché des outils et technologies d'analytique RH offre une variété de solutions, allant des plateformes spécialisées aux logiciels d'analyse plus généraux. Pour les organisations africaines avec une infrastructure de données limitée, il est important de se concentrer sur des outils qui sont à la fois efficaces, abordables et adaptés à leurs besoins spécifiques.

1. Aperçu des Outils d'Analytique RH

Les outils d'analytique RH sont des plateformes logicielles conçues pour collecter, traiter, analyser et visualiser les données relatives à la main-d'œuvre afin de favoriser une prise de décision éclairée au sein des départements des ressources humaines. Ces outils permettent d'examiner divers ensembles de données RH à l'aide de méthodes statistiques, aidant ainsi les organisations à obtenir des informations significatives qui peuvent améliorer leurs pratiques RH.

2. Plateformes d'Analytique RH Populaires (Adaptabilité pour l'Afrique)

Bien que certaines plateformes d'analytique RH de premier plan mentionnées dans l'article (Natural Insight, Employment Hero, Natural HR, Visier, ChartHop) soient largement utilisées à l'échelle mondiale, leur adoption en Afrique peut dépendre de facteurs tels que le coût, la complexité de l'implémentation et la disponibilité d'un support local. Les organisations africaines pourraient également explorer des solutions RH locales ou régionales qui sont plus adaptées aux spécificités du marché africain en termes de conformité réglementaire, de langues et de fonctionnalités.

3. Logiciels d'Analyse Généralistes

En complément des plateformes RH dédiées, plusieurs logiciels d'analyse généralistes sont couramment utilisés dans l'analytique RH et peuvent être particulièrement pertinents pour les organisations africaines avec des budgets limités ou une infrastructure de données de base.

Microsoft Excel : Reste l'un des outils d'analytique de personnel les plus fondamentaux mais néanmoins efficaces. Son accessibilité, son interface intuitive et ses fonctionnalités de base (formules, fonctions, création de tableaux et de graphiques) en font un outil précieux pour l'analyse initiale des données RH et la création de rapports simples.

Python et R : Ces langages de programmation open source offrent une grande flexibilité pour l'analyse statistique et la manipulation de données complexes. Python est souvent privilégié pour sa facilité d'apprentissage et sa polyvalence, tandis que R est particulièrement puissant pour les analyses statistiques approfondies. L'acquisition de compétences dans ces langages peut permettre aux équipes RH africaines de réaliser des analyses plus avancées sans nécessiter d'investissements importants dans des logiciels propriétaires.

Power BI et Tableau : Ces outils de visualisation de données permettent d'agréger, d'analyser et de présenter les données de manière interactive et compréhensible. Bien que Tableau puisse représenter un investissement plus conséquent, Power BI offre une intégration plus simple avec les produits Microsoft existants, ce qui peut le rendre plus accessible pour certaines organisations africaines. L'utilisation de ces outils peut transformer des données brutes en informations visuelles claires, facilitant ainsi la communication des résultats de l'analyse aux décideurs.

IV. Études de Cas et Leur Applicabilité en Afrique

Les études de cas présentées dans l'article (Google, NASA, Expedia, Clarks) illustrent comment des organisations de différentes tailles et industries ont réussi à intégrer l'analytique RH dans leurs processus de prise de décision, démontrant ainsi la valeur d'une approche basée sur les données. Bien que ces exemples proviennent de contextes internationaux, les principes et les leçons tirées peuvent être adaptés et appliqués aux organisations en Afrique.

Google : L'approche de Google, axée sur l'utilisation de données approfondies pour identifier les caractéristiques des gestionnaires et des équipes performantes, et l'application de ces connaissances pour guider le recrutement, la formation et les promotions, pourrait inspirer les entreprises africaines à mener des analyses similaires, adaptées à leur propre culture et à leurs défis spécifiques en matière de gestion des talents.

NASA : La démarche de la NASA pour surmonter les défis de l'acquisition de talents spécialisés grâce à l'analytique RH met en lumière l'importance de l'utilisation des données pour cibler les candidats possédant les compétences requises dans un contexte technologique en évolution rapide. Les organisations africaines confrontées à des pénuries de compétences spécifiques pourraient adopter des stratégies similaires pour optimiser leurs processus de recrutement.

Expedia : L'utilisation de l'analytique RH par Expedia pour optimiser l'engagement et la rétention des employés souligne l'importance de l'analyse des taux d'engagement et de rotation pour identifier les domaines nécessitant des interventions ciblées. Les entreprises africaines peuvent également bénéficier de l'analyse de ces indicateurs pour améliorer la satisfaction au travail et la fidélisation de leur personnel.

Clarks : L'application de l'analytique RH par Clarks pour améliorer les processus d'embauche et la gestion de la main-d'œuvre montre comment l'utilisation des données pour évaluer les qualifications des candidats et prédire leur performance future peut conduire à des décisions d'embauche plus éclairées et à une réduction du turnover. Les organisations africaines peuvent s'inspirer de cette approche pour renforcer l'efficacité de leurs équipes et aligner leurs pratiques RH sur leurs objectifs commerciaux.

Les bonnes pratiques générales issues de ces études de cas, telles que l'investissement dans les technologies émergentes, la promotion de la collaboration entre les équipes RH et les spécialistes des données, et le développement continu des compétences des professionnels des RH, sont également pertinentes pour les organisations africaines qui cherchent à tirer le meilleur parti de l'analytique RH, même avec des ressources limitées. L'expérimentation et l'adoption d'approches itératives sont essentielles pour affiner les stratégies d'analytique en fonction des retours d'expérience et des résultats concrets.

V. Tendances Futures de l'Analytique RH et Implications pour l'Afrique

L'avenir de l'analytique RH est prometteur, avec plusieurs tendances émergentes qui devraient transformer la gestion des personnes au sein des organisations. Ces tendances ont des implications significatives pour les entreprises africaines qui cherchent à rester compétitives dans un paysage économique en constante évolution.

1. Recrutement Amélioré et Intégration de l'IA

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les processus de recrutement est appelée à révolutionner la manière dont les organisations attirent les talents. Les outils basés sur l'IA pourront analyser efficacement les profils des candidats, prédire leur adéquation avec la culture organisationnelle et améliorer considérablement les résultats du recrutement. En Afrique, l'adoption de ces technologies pourrait aider à surmonter les défis liés à la recherche de candidats qualifiés et à réduire les biais inconscients dans les processus d'embauche. De plus, la personnalisation des expériences employé grâce à l'IA, en adaptant la formation et les programmes de développement de carrière aux besoins individuels, pourrait améliorer l'engagement et la rétention des employés.

2. Analytique et Tableaux de Bord en Temps Réel

Une tendance importante sera l'évolution vers des tableaux de bord d'analyse en temps réel qui fourniront des informations immédiates sur la performance de la main-d'œuvre. Cette capacité créera une boucle de rétroaction constante, permettant aux responsables RH d'adapter rapidement leurs stratégies en réponse aux besoins et aux défis organisationnels évolutifs. Pour les organisations africaines, l'accès à des informations en temps réel pourrait améliorer l'agilité de la prise de décision en matière de RH et favoriser un environnement de travail plus réactif.

3. Intégration Holistique des Données

La convergence des données RH avec les données financières, opérationnelles et clients permettra aux organisations de développer une vision plus globale de leur performance. Cette approche holistique facilitera la prise de décision stratégique au niveau de la direction, garantissant que chaque aspect de l'entreprise est aligné sur ses stratégies de gestion des personnes. En Afrique, une telle intégration pourrait aider à démontrer l'impact direct des initiatives RH sur les résultats commerciaux et à renforcer le rôle stratégique de la fonction RH.

4. Développement Continu des Compétences et Collaboration

Face à la complexité croissante des outils analytiques, la formation continue et le développement des compétences des professionnels des RH seront essentiels pour garantir que leurs équipes peuvent utiliser efficacement ces technologies avancées. De plus, la promotion d'une culture de collaboration entre les équipes RH, IT et les spécialistes des données sera vitale pour exploiter pleinement le potentiel de l'analytique. En Afrique, le renforcement des capacités locales en matière d'analyse de données RH et la promotion de partenariats entre les départements peuvent surmonter le manque de compétences spécialisées.

5. Expérimentation et Approches

Les organisations africaines bénéficieront également de l'adoption d'un état d'esprit expérimental lors de la mise en œuvre de nouvelles techniques et de nouveaux outils d'analytique. En testant de nouvelles méthodes à plus petite échelle avant un déploiement à grande échelle, les entreprises peuvent affiner leurs stratégies en fonction des retours d'expérience concrets, ce qui conduit à des solutions RH plus efficaces et personnalisées. Cette approche aidera les organisations à naviguer dans la complexité de l'implémentation de l'analytique RH dans un paysage en évolution.

À mesure que ces tendances évoluent, l'analytique RH deviendra de plus en plus un élément critique de la stratégie organisationnelle en Afrique, stimulant de meilleurs résultats commerciaux grâce à une prise de décision basée sur les données et à des pratiques de gestion des personnes innovantes.

VI. WEBGRAM : Leader Africain dans le Développement Web et Mobile et sa Solution SMARTEAM

WEBGRAM s'est affirmée comme une entreprise leader dans le domaine du développement web et mobile en Afrique, contribuant significativement à la transformation numérique des organisations à travers le continent. Forte d'une expertise technique approfondie et d'une compréhension aiguisée des défis spécifiques au contexte africain, WEBGRAM propose des solutions innovantes et adaptées aux besoins variés des entreprises, des startups aux grandes institutions. Son engagement envers la qualité, la fiabilité et l'excellence du service client lui a permis d'établir une solide réputation et de bâtir des partenariats durables avec de nombreuses organisations à travers l'Afrique.

Parmi ses offres phares, la solution SMARTEAM se distingue comme un logiciel de gestion des ressources humaines conçu pour répondre aux exigences des entreprises africaines. SMARTEAM permet de rationaliser et d'automatiser les processus RH essentiels, tels que la gestion des dossiers employés, le suivi des absences et des congés, l'évaluation des performances, la gestion de la formation et le traitement de la paie. En centralisant les informations relatives aux employés et en fournissant des outils d'analyse pertinents, SMARTEAM aide les départements RH à gagner en efficacité, à réduire les erreurs administratives et à prendre des décisions plus éclairées basées sur des données fiables.

En particulier, SMARTEAM facilite la collecte, l'organisation et l'analyse des données RH, même pour les organisations disposant d'une infrastructure informatique limitée. Son interface conviviale et ses fonctionnalités de reporting intuitives permettent aux professionnels des RH de générer des indicateurs clés de performance (KPI) et d'obtenir des informations précieuses sur leur main-d'œuvre, contribuant ainsi à l'amélioration de la prise de décision stratégique en matière de gestion du capital humain. WEBGRAM, à travers SMARTEAM, s'engage à doter les entreprises africaines d'outils technologiques performants pour optimiser leur gestion des ressources humaines et favoriser leur croissance dans un environnement concurrentiel.

Conclusion

En conclusion, l'implémentation de l'analytique RH avec une infrastructure de données limitée représente une opportunité significative pour les organisations en Afrique d'améliorer leur prise de décision et d'optimiser la gestion de leur capital humain. Bien que des défis tels que la qualité des données, le manque d'adhésion, les silos d'information et les contraintes technologiques existent, l'adoption de stratégies ciblées, l'exploitation d'outils d'analyse de base et l'investissement stratégique dans les technologies émergentes peuvent permettre aux entreprises africaines de surmonter ces obstacles. Les études de cas mondiaux fournissent des leçons précieuses qui, adaptées au contexte africain, peuvent guider les initiatives d'analytique RH. Les tendances futures, telles que l'intégration de l'IA, l'analytique en temps réel et l'intégration holistique des données, offrent un potentiel considérable pour transformer la fonction RH en un véritable partenaire stratégique. Des entreprises comme WEBGRAM, avec sa solution SMARTEAM, jouent un rôle crucial en fournissant des outils adaptés aux réalités africaines, permettant aux organisations de tirer parti de la puissance des données pour une gestion des ressources humaines plus efficace et une performance organisationnelle accrue.

WEBGRAM est leader (meilleure entreprise / société / agence) de développement d'applications web et mobiles et de logiciel de Gestion des Ressources Humaines en Afrique (Sénégal, Côte d’Ivoire, Bénin, Gabon, Burkina Faso, Mali, Guinée, Cap-Vert, Cameroun, Madagascar, Centrafrique, Gambie, Mauritanie, Niger, Rwanda, Congo-Brazzaville, Congo-Kinshasa RDC, Togo).