La prédiction en recrutement : fondement scientifique ou utopie ? : présenté par 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 au service de la performance

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Introduction

À l'aube d'une nouvelle ère pour la gestion des talents, le recrutement prédictif émerge comme une approche novatrice, propulsée par la puissance des algorithmes sophistiqués, de l'intelligence artificielle en constante évolution et de l'analyse approfondie de vastes ensembles de données. Cette méthodologie avant-gardiste ambitionne de transformer radicalement les pratiques traditionnelles d'acquisition de talents en offrant la promesse séduisante d'identifier avec une précision accrue les candidats les plus susceptibles de s'épanouir et de réussir au sein d'un poste donné. En théorie, cette révolution algorithmique pourrait non seulement réduire les inévitables biais subjectifs inhérents aux évaluations humaines, mais également optimiser l'efficacité globale du processus de recrutement, en diminuant les délais, en améliorant la qualité des embauches et en favorisant une meilleure adéquation entre les aspirations des candidats et les exigences des rôles proposés. Cependant, entre les promesses d'une objectivité accrue et les craintes légitimes d'une possible déshumanisation d'un processus aussi fondamentalement humain que la sélection de nouveaux collaborateurs, une question cruciale se pose : cette approche du recrutement prédictif relève-t-elle davantage d'une science rigoureuse et éprouvée, ou bien d'une fiction séduisante mais potentiellement illusoire ? Une exploration approfondie de ses fondements, de ses succès concrets, de ses limites intrinsèques et de ses défis éthiques s'avère indispensable pour démêler le vrai du faux et pour déterminer la place légitime de cette technologie dans l'avenir du recrutement.

I. Les Fondations Scientifiques du Recrutement Prédictif : Un Édifice Bâti sur la Donnée et l'Analyse

Le recrutement prédictif ne surgit pas ex nihilo ; il s'appuie sur des disciplines scientifiques établies et reconnues pour leur rigueur méthodologique et leur capacité à extraire des connaissances significatives de données complexes. La psychométrie, science de la mesure des capacités et des traits psychologiques des individus, fournit les outils et les cadres théoriques pour évaluer objectivement les compétences, la personnalité et les aptitudes des candidats. Les statistiques, avec leurs méthodes d'analyse et de modélisation, permettent d'identifier des corrélations significatives et des tendances prédictives au sein de vastes ensembles de données relatives aux performances passées des employés et aux caractéristiques des candidats. Enfin, l'apprentissage automatique (machine learning), une branche de l'intelligence artificielle, offre les algorithmes sophistiqués capables de traiter ces données massives, d'identifier des patterns complexes et de construire des modèles prédictifs de plus en plus précis au fil du temps. Ces technologies permettent d'analyser une multitude d'informations potentiellement pertinentes, allant des données structurées des CV et des résultats de tests de compétences aux informations moins conventionnelles issues d'entretiens vidéo analysés par l'IA (expressions faciales, ton de la voix) et même d'analyses comportementales basées sur des jeux ou des simulations. L'objectif ultime est de créer des profils de candidats idéaux, basés sur des facteurs objectifs et mesurables, offrant ainsi une rigueur méthodologique qui contraste avec la subjectivité et les biais parfois inconscients qui peuvent influencer les décisions des recruteurs humains.

II. Les Succès Tangibles du Recrutement Algorithmique : Des Résultats Concrets à l'Échelle Organisationnelle

Au-delà des promesses théoriques, plusieurs organisations de tailles et de secteurs variés rapportent des résultats tangibles et significatifs suite à l'implémentation d'outils de recrutement prédictif au sein de leurs processus d'acquisition de talents. Des entreprises de renommée mondiale comme Unilever et L'Oréal ont publiquement témoigné d'une réduction significative du temps de recrutement, permettant de pourvoir les postes vacants plus rapidement et de minimiser les coûts associés aux délais d'embauche. Elles ont également constaté une augmentation notable de la diversité des embauches, suggérant que les algorithmes, lorsqu'ils sont correctement conçus et entraînés, peuvent potentiellement surmonter certains biais humains inconscients qui peuvent limiter la diversité des viviers de candidats traditionnels. De plus, ces entreprises ont rapporté une amélioration de l'adéquation entre les candidats sélectionnés et les postes à pourvoir, se traduisant par une meilleure intégration des nouvelles recrues et une performance plus rapide et plus efficace dans leurs rôles. Les données recueillies suggèrent également une diminution du taux de rotation du personnel, indiquant que les candidats recrutés via ces méthodes sont plus susceptibles de rester engagés et de s'épanouir à long terme au sein de l'organisation. Enfin, certaines études internes font état d'une augmentation de la performance globale des employés recrutés grâce à des approches prédictives, validant ainsi le potentiel réel de cette technologie pour transformer positivement les processus de recrutement traditionnels et contribuer à l'atteinte des objectifs stratégiques de l'entreprise.

III. Les Limites Intrinsèques des Modèles Prédictifs : Reconnaître les Frontières de la Prédiction Algorithmique

Malgré les promesses alléchantes et les succès initiaux, il serait imprudent d'ignorer les limites importantes et intrinsèques que présente le recrutement prédictif. Les algorithmes, aussi sophistiqués soient-ils, ne sont efficaces que dans la mesure où la qualité, la pertinence, la complétude et la représentativité des données sur lesquelles ils s'appuient sont irréprochables. Un modèle prédictif construit sur des données historiques biaisées, incomplètes ou obsolètes reproduira inévitablement ces biais et pourrait même les amplifier dans ses prédictions futures, conduisant à des décisions injustes ou inefficaces. De plus, les facteurs qui contribuent à la réussite professionnelle ne sont pas statiques ; ils évoluent avec le temps en fonction des changements organisationnels, des évolutions du marché et des nouvelles compétences requises. Ces facteurs peuvent également varier considérablement d'un contexte d'entreprise à un autre, rendant extrêmement difficile la généralisation de modèles prédictifs développés pour une organisation spécifique à d'autres environnements. Ces limites fondamentales nous rappellent que la prédiction parfaite du succès humain, avec toutes ses complexités et ses nuances, reste un idéal difficile, voire impossible, à atteindre par la seule puissance des algorithmes.

IV. Le Risque Persistant de Perpétuation des Biais : Un Paradoxe Éthique au Cœur de la Prédiction Algorithmique

Un des paradoxes les plus préoccupants et les plus discutés du recrutement prédictif réside dans le fait qu'il promet de réduire les biais humains subjectifs tout en risquant d'en introduire de nouveaux, souvent plus subtils et plus difficiles à détecter et à corriger. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont intrinsèquement entraînés sur des données historiques, qui peuvent elles-mêmes refléter et perpétuer des discriminations existantes liées au genre, à l'origine ethnique, au parcours éducatif, à l'âge ou à d'autres caractéristiques protégées. Le cas emblématique d'Amazon, qui a dû abandonner un outil de recrutement automatisé ayant développé un biais systémique défavorisant les candidatures féminines, illustre tragiquement ce risque. Cette dimension éthique constitue un défi majeur pour les concepteurs et les utilisateurs de ces technologies, qui doivent impérativement intégrer des mécanismes robustes de détection et de correction des biais dans la conception, l'entraînement et le déploiement de leurs algorithmes. La transparence des modèles, l'audit régulier des résultats et la mise en place de garde-fous humains sont essentiels pour éviter que le recrutement prédictif ne devienne un outil de reproduction, voire d'amplification, des inégalités existantes sur le marché du travail.

V. L'Équilibre Nécessaire entre Technologie et Facteur Humain : Vers une Synergie Optimale dans l'Acquisition de Talents

Le succès durable et éthique du recrutement prédictif semble reposer sur une approche hybride et collaborative, qui combine la puissance analytique et la capacité de traitement de données massives des algorithmes avec le jugement nuancé, l'intelligence émotionnelle et la sensibilité contextuelle des professionnels des ressources humaines. Les outils prédictifs se révèlent particulièrement efficaces pour automatiser les étapes initiales du processus de recrutement, telles que le filtrage d'un grand nombre de candidatures et l'identification de corrélations statistiques non évidentes entre les profils des candidats et les indicateurs de performance passés. Cependant, l'évaluation des compétences interpersonnelles essentielles (communication, leadership, travail d'équipe), de l'adéquation culturelle d'un candidat avec les valeurs et les normes de l'entreprise, et de son potentiel d'évolution à long terme au sein de l'organisation nécessite encore une compréhension fine des dynamiques humaines et une capacité d'évaluation qualitative que seule l'expertise d'un recruteur expérimenté peut apporter. Les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats en matière de recrutement sont celles qui utilisent la technologie non pas comme un substitut complet à l'expertise humaine, mais plutôt comme un outil puissant pour augmenter, enrichir et éclairer le jugement des recruteurs, leur permettant de se concentrer sur les aspects les plus qualitatifs et les plus stratégiques du processus de sélection.

VI. Les Défis de l'Adoption et de l'Intégration Organisationnelle : Surmonter les Obstacles au Changement

L'implémentation réussie du recrutement prédictif au sein des organisations se heurte à plusieurs obstacles pratiques et culturels significatifs. La résistance au changement de la part des équipes RH traditionnelles, qui peuvent percevoir ces nouvelles technologies comme une menace à leur expertise ou une déshumanisation de leur métier, constitue un frein majeur à l'adoption. Le manque de compétences analytiques au sein des équipes RH existantes peut rendre difficile la compréhension, l'interprétation et l'utilisation efficace des données et des modèles prédictifs. Les préoccupations légitimes concernant la protection des données personnelles des candidats et le respect de la réglementation en vigueur (comme le RGPD en Europe) nécessitent une approche rigoureuse en matière de collecte, de stockage et d'utilisation des informations. De plus, les coûts initiaux d'acquisition et de paramétrage des outils de recrutement prédictif peuvent représenter un investissement conséquent pour les entreprises, en particulier pour les PME. La transition vers un recrutement véritablement basé sur les données ne se limite pas à la simple adoption d'une nouvelle technologie ; elle nécessite une transformation culturelle profonde au sein de l'organisation, impliquant une adhésion de la direction, une formation adéquate des équipes RH et une communication transparente sur les objectifs et les bénéfices attendus de cette nouvelle approche.

VII. L'Évolution du Cadre Juridique et ses Conséquences Croissantes sur le Déploiement du Recrutement Prédictif : Un Impératif de Conformité et de Transparence

Le paysage réglementaire qui encadre l'utilisation des données personnelles dans le contexte du recrutement est en mutation constante, se renforçant progressivement à l'échelle mondiale afin de protéger les droits fondamentaux des individus et de prévenir toute forme de discrimination. Cette évolution législative introduit une strate de complexité significative pour les entreprises qui envisagent ou qui utilisent déjà des outils de recrutement prédictif. Des réglementations de portée internationale comme le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe, ainsi que diverses lois nationales et supranationales visant à garantir l'égalité des chances et à interdire les pratiques discriminatoires, imposent des obligations strictes en matière de collecte, de traitement, de stockage et d'utilisation des données personnelles des candidats. Les organisations doivent désormais impérativement assurer une transparence totale quant au fonctionnement de leurs algorithmes de recrutement, en étant capables d'expliquer la logique sous-jacente aux recommandations générées et de justifier les décisions d'embauche prises sur la base de ces analyses algorithmiques. Cette évolution réglementaire, bien que fondamentalement nécessaire pour garantir l'éthique et l'équité dans le processus de recrutement, représente un défi supplémentaire et non négligeable pour le déploiement à grande échelle du recrutement prédictif. Elle requiert des investissements substantiels dans la mise en conformité juridique, la formation approfondie des équipes de recrutement et la mise en place de politiques de gouvernance des données robustes et transparentes, afin de naviguer avec prudence dans cet environnement légal en constante évolution et d'éviter les écueils potentiels liés à la non-conformité.

VIII. Les Perspectives d'Avenir du Domaine du Recrutement Prédictif : Vers une Évaluation Holistique et Augmentée du Potentiel Humain

L'avenir du recrutement prédictif s'annonce particulièrement riche en innovations et en potentialités, sous l'impulsion de l'émergence continue de technologies d'intelligence artificielle toujours plus sophistiquées et intuitives. L'intelligence artificielle générative, par exemple, ouvre des perspectives fascinantes pour la création de scénarios d'évaluation personnalisés et interactifs, capables d'évaluer non seulement les compétences techniques, mais également les aptitudes comportementales et la capacité d'adaptation des candidats dans des contextes professionnels simulés. L'analyse émotionnelle, basée sur la reconnaissance et l'interprétation des signaux non verbaux tels que les expressions faciales, le ton de la voix et le langage corporel, pourrait offrir des outils précieux pour évaluer des aspects plus subjectifs mais essentiels tels que l'intelligence émotionnelle, la capacité à gérer le stress et l'adéquation culturelle d'un candidat avec les valeurs et l'environnement de l'entreprise. Parallèlement, les simulations immersives en réalité virtuelle ou augmentée pourraient transformer radicalement les processus d'évaluation en plaçant les candidats dans des situations professionnelles réalistes et interactives, permettant d'observer leurs réactions, leurs prises de décision et leurs compétences interpersonnelles en action. Les efforts de recherche actuels se concentrent de plus en plus sur le développement de modèles d'IA capables d'intégrer et d'évaluer des facteurs qualitatifs complexes, tels que la créativité, la capacité d'innovation, l'esprit critique et le potentiel de leadership, qui étaient traditionnellement difficiles à quantifier et à objectiver. À mesure que ces technologies continuent de progresser et de gagner en maturité, la distinction entre la promesse scientifique et la réalité pratique dans le domaine du recrutement prédictif s'estompe progressivement, ouvrant la voie à des méthodes d'évaluation des talents plus complètes, plus nuancées et potentiellement plus fiables dans la prédiction du succès professionnel à long terme.

IX. Le Recrutement Prédictif en Afrique : Entre Opportunités de Modernisation et Impératifs d'Inclusion Équitable

L'application du recrutement prédictif dans le contexte africain, un continent caractérisé par une diversité culturelle, linguistique et socio-économique unique, ainsi que par une transformation numérique rapide mais inégale, présente des implications à la fois prometteuses et potentiellement problématiques. Si cette approche technologique offre l'opportunité de moderniser les pratiques de gestion des ressources humaines et d'améliorer l'appariement entre les talents africains et les besoins spécifiques des entreprises en croissance, son déploiement soulève des questions cruciales en matière d'équité, d'inclusion et de respect des contextes locaux. En Afrique, où les disparités d'accès aux infrastructures numériques et à une connectivité internet fiable persistent entre les zones urbaines et rurales, et où les niveaux d'alphabétisation numérique peuvent varier considérablement, la mise en œuvre non réfléchie d'outils de recrutement prédictif pourrait involontairement exacerber les inégalités existantes en favorisant les candidats issus de milieux plus privilégiés et connectés. Cependant, des initiatives innovantes portées par des startups africaines, telles que Shortlist au Kenya ou SkillsHub en Afrique du Sud, démontrent qu'un recrutement prédictif adapté aux réalités locales, qui prend en compte la diversité des parcours éducatifs et professionnels, et qui s'efforce de contourner les biais traditionnels, peut contribuer à une meilleure adéquation entre les compétences des talents africains et les besoins spécifiques des entreprises. La question de la souveraineté des données et de la pertinence culturelle des algorithmes constitue également un enjeu majeur, étant donné que de nombreuses solutions technologiques proviennent encore d'acteurs non-africains, avec des modèles potentiellement inadaptés aux contextes socio-culturels, aux langues et aux systèmes éducatifs variés du continent. L'émergence d'écosystèmes technologiques dynamiques dans plusieurs hubs africains (Lagos, Nairobi, Le Caire, Dakar ou Kigali) offre cependant l'espoir de développer des solutions endogènes, conçues par et pour les professionnels africains des ressources humaines, qui tiennent compte des spécificités locales et qui valorisent la richesse et la diversité du capital humain africain. Les régulateurs du continent, à l'instar de la Commission africaine des droits de l'homme et des peuples, sont de plus en plus attentifs aux implications éthiques de l'intelligence artificielle et de son application dans le domaine de l'emploi, créant progressivement un cadre juridique et éthique adapté aux spécificités régionales. Dans ce contexte africain unique, l'avenir du recrutement prédictif dépendra de sa capacité à s'émanciper des modèles importés, à intégrer les réalités locales et à développer une approche véritablement inclusive, valorisant la diversité des parcours, des compétences et des expériences qui font la richesse du capital humain africain. Le défi fondamental consiste à utiliser ces technologies non pas comme des filtres additionnels qui pourraient perpétuer les inégalités, mais comme des accélérateurs d'opportunités qui favorisent une inclusion équitable et qui reconnaissent le potentiel de chaque individu, en les intégrant judicieusement dans des écosystèmes où les relations humaines et l'intelligence collective conservent une place centrale et prépondérante.

X. La Responsabilité Éthique Partagée des Concepteurs et des Utilisateurs : Garantir l'Équité et la Diversité dans le Recrutement Algorithmique

La démocratisation croissante des outils de recrutement prédictif soulève des questions éthiques fondamentales concernant la responsabilité partagée entre ceux qui conçoivent ces technologies et ceux qui les utilisent au quotidien. Les développeurs d'algorithmes ont une responsabilité primordiale dans la conception de systèmes transparents, explicables et régulièrement audités afin de détecter et de corriger d'éventuels biais inhérents aux données d'entraînement ou à la logique des modèles. Ils doivent s'efforcer de concevoir des systèmes qui ne reproduisent pas ni n'amplifient les discriminations existantes, et qui intègrent des mécanismes de contrôle et de surveillance pour garantir l'équité des résultats. De leur côté, les entreprises utilisatrices de ces outils ont une responsabilité tout aussi importante. Elles doivent rester vigilantes et exercer un esprit critique face aux recommandations générées par les algorithmes, en comprenant leurs limites et leurs potentielles sources de biais. Il est impératif de ne pas considérer les recommandations algorithmiques comme des vérités absolues, mais plutôt comme des informations supplémentaires à intégrer dans un processus de décision qui doit rester fondamentalement humain et éclairé. Le recrutement prédictif ne peut être moralement défendable et socialement bénéfique que s'il contribue activement à créer un environnement de travail plus équitable, plus diversifié et plus inclusif, reflétant les valeurs d'inclusion que de nombreuses organisations affirment vouloir promouvoir. Cela implique une formation adéquate des équipes de recrutement à l'utilisation éthique de ces outils, la mise en place de politiques claires en matière de transparence et de recours, et une évaluation continue de l'impact de ces technologies sur la diversité et l'équité au sein de l'entreprise. En fin de compte, la réussite du recrutement prédictif ne se mesurera pas uniquement à son efficacité en termes de réduction des coûts et d'amélioration des délais, mais surtout à sa capacité à favoriser une acquisition de talents plus juste et plus représentative de la richesse et de la diversité de la société.

XI. Le Recrutement Prédictif en Afrique : Naviguer entre les Promesses Technologiques et les Impératifs d'Inclusion

En synthèse, ce document explore les implications du recrutement prédictif, une approche basée sur l'utilisation d'algorithmes et d'analyse de données pour identifier les candidats les plus susceptibles de réussir. Il examine les fondements scientifiques de cette méthode, ses succès concrets en termes d'efficacité et de diversité, ainsi que ses limites intrinsèques et le risque de perpétuation des biais existants. Le texte souligne la nécessité d'un équilibre entre la puissance analytique de la technologie et le jugement humain, ainsi que les défis liés à l'adoption de ces outils au sein des organisations, notamment la résistance au changement et les préoccupations concernant la protection des données. Il met également en lumière l'évolution réglementaire croissante qui encadre l'utilisation des données dans le recrutement et les perspectives d'avenir du domaine, avec l'émergence de technologies d'IA plus sophistiquées. Enfin, il insiste sur la responsabilité éthique des concepteurs et des utilisateurs de ces outils pour garantir un recrutement équitable et diversifié.

Dans le contexte africain, le recrutement prédictif offre un potentiel de modernisation des pratiques RH, mais soulève des questions spécifiques liées aux disparités d'accès au numérique et aux infrastructures technologiques variables. Si des initiatives locales montrent la voie vers une meilleure adéquation entre les talents africains et les besoins des entreprises, le risque de renforcer les inégalités préexistantes demeure. La souveraineté des données et l'adaptation des algorithmes aux réalités socio-culturelles africaines sont des enjeux majeurs. L'émergence d'écosystèmes technologiques locaux offre l'espoir de développer des solutions endogènes. L'avenir du recrutement prédictif en Afrique dépendra de sa capacité à être inclusif, à valoriser la diversité des compétences et des parcours, et à être intégré judicieusement dans des environnements où les relations humaines conservent une place centrale.

XII. Webgram et Smart Team : Pionniers Africains d'une Acquisition de Talents Éclairée et Éthique à l'Ère Numérique

Dans le paysage technologique en pleine effervescence du continent africain, Webgram se distingue comme un acteur de premier plan et un catalyseur d'innovation dans le domaine du développement web et mobile. Fort de sa profonde compréhension des défis spécifiques et des opportunités uniques du marché africain, Webgram a conçu Smart Team, une plateforme logicielle de gestion des ressources humaines qui s'est rapidement imposée comme une solution de référence pour les organisations à travers le continent. Smart Team offre une suite complète de fonctionnalités conçues pour moderniser et optimiser l'ensemble du cycle de vie des employés, de l'acquisition de talents à la gestion des performances, en passant par la formation et le développement, avec une attention particulière portée à l'intégration de pratiques éthiques et inclusives dans le processus de recrutement.

Le développement et le succès de Smart Team par Webgram s'inscrivent en parfaite résonance avec les thèmes centraux de cet article, qui explore les promesses et les défis du recrutement prédictif. En tant que solution RH de pointe, Smart Team intègre des outils d'analyse de données et d'automatisation qui peuvent aider les entreprises africaines à rationaliser leurs processus de recrutement et à identifier les candidats les plus susceptibles de réussir. Cependant, contrairement à certaines approches purement algorithmiques, Smart Team est conçu avec une conscience aiguë des enjeux éthiques et des spécificités du contexte africain. La plateforme met l'accent sur la transparence des processus, la protection des données personnelles des candidats conformément aux réglementations locales et internationales, et la fourniture d'outils qui permettent aux équipes de recrutement de prendre des décisions éclairées tout en conservant un contrôle humain essentiel.

De plus, Smart Team reconnaît l'importance cruciale de l'inclusion et de la diversité dans le recrutement en Afrique. La plateforme offre des fonctionnalités qui aident à atténuer les biais potentiels, à élargir les viviers de candidats et à garantir une évaluation équitable de tous les talents, quels que soient leur origine géographique, leur parcours éducatif ou leur statut socio-économique. En facilitant l'accès à un plus large éventail de candidats qualifiés, Smart Team contribue à renforcer la diversité au sein des organisations africaines, ce qui est essentiel pour stimuler l'innovation, la créativité et la performance globale.

En tant qu'entreprise africaine, Webgram est intrinsèquement sensible aux réalités socio-culturelles et aux défis technologiques du continent. Smart Team est conçu pour être adaptable aux différents contextes locaux, pour être accessible même dans des environnements où la connectivité peut être limitée, et pour valoriser la richesse et la diversité du capital humain africain. En adoptant des solutions RH innovantes comme Smart Team, les organisations africaines peuvent non seulement optimiser leur processus de recrutement et améliorer leur efficacité, mais aussi construire des équipes plus fortes, plus diversifiées et plus inclusives, en tirant parti du potentiel unique de chaque talent à travers le continent. Webgram, à travers Smart Team, se positionne ainsi comme un véritable partenaire pour une acquisition de talents éthique, éclairée et adaptée aux spécificités de l'Afrique à l'ère numérique.

Conclusion

En conclusion, le recrutement prédictif représente une avancée technologique prometteuse pour l'acquisition de talents, mais son adoption en Afrique nécessite une approche nuancée qui équilibre les avantages de l'analyse de données avec les impératifs éthiques et les réalités locales. Des solutions innovantes développées par des entreprises africaines comme Webgram avec Smart Team illustrent le potentiel de tirer parti de la technologie pour optimiser le recrutement tout en tenant compte des spécificités culturelles et des enjeux d'inclusion. L'avenir du recrutement sur le continent réside dans une intégration judicieuse de ces outils, en veillant à ce qu'ils servent d'accélérateurs d'opportunités pour tous les talents africains.

WEBGRAM est numéro 1  (meilleure entreprise / société / agence) dans le 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).