Logistique verte et économie circulaire : vers une transition durable du transport en Afrique
Notice bibliographique
Résumé
Le transport et la logistique jouent un rôle central dans la transition écologique, en particulier en Afrique où l’urbanisation rapide, la croissance démographique et la mise en œuvre de la Zone de libre-échange continentale africaine (ZLECAF) accentuent à la fois les besoins de mobilité et les pressions environnementales. Cet article analyse la manière dont la logistique verte et l’économie circulaire peuvent contribuer à la transformation durable des systèmes de transport africains, en mettant en évidence le rôle des technologies intelligentes telles que l’intelligence artificielle, la blockchain, l’Internet des objets et les énergies renouvelables. L’analyse de plusieurs études de cas (Maroc, Rwanda, Nigeria et Afrique du Sud) révèle des impacts environnementaux significatifs, notamment une réduction de 55 % des émissions de CO₂ liée à l’e-mobilité au Rwanda, une baisse de 30 % des particules fines grâce aux bus électriques au Maroc, ainsi que la valorisation des déchets électroniques par la logistique inverse au Nigeria. Toutefois, la transition demeure freinée par des obstacles structurels, incluant le déficit d’infrastructures, les coûts élevés, des cadres réglementaires insuffisants et la fracture numérique. L’article identifie quatre leviers stratégiques pour dépasser ces contraintes : les investissements verts, les incitations fiscales, le développement des compétences en logistique 4.0 et la coopération régionale dans le cadre de la ZLECAF. La contribution principale réside dans la mise en évidence de la synergie entre logistique verte, économie circulaire et technologies intelligentes comme levier d’une transition africaine durable et compétitive.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».