• Référence : AMI/DG-DIG/2026/001
• Date de publication : 29 mai 2026
• Date de clôture : 15 juin 2026

1. Contexte et Justification
L’initiative « 50×2030 » est une alliance stratégique mondiale réunissant la Banque mondiale, l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO) et le Fonds international de développement agricole (FIDA) visant à transformer les systèmes de données agricoles dans 50 pays d’ici 2030. Dans cette optique, le programme « Data Interoperability Governance » (DIG), mis en œuvre par Development Gateway (DG), accompagne les systèmes statistiques nationaux vers des écosystèmes interopérables.
Le Sénégal occupe une position singulière par sa maturité statistique avérée (3 à 4 cycles d’enquêtes complets réalisés). Cependant, le système fait face à un défi structurel de valorisation : l’intégration des données reste fragmentée et silotée entre certaines institutions, limitant les analyses croisées indispensables face au changement climatique et pour la souveraineté alimentaire.
Pour rompre ce « paradoxe des données », l’Académie « Data-to-Policy » est mise en place. Elle propose de transformer ce capital statistique en intelligence stratégique via un programme hybride de renforcement des capacités de six (6) mois, axé sur la souveraineté technologique et le transfert de compétences analytiques de haut niveau.

2. Objectifs et Portée des Services
Le prestataire sélectionné aura pour mission de concevoir, déployer et piloter l’Académie pour une cohorte de 20 apprenants, articulée autour de quatre (4) modules de formation et d’un volet d’ingénierie technique :
• Formation 1 : Data Science Avancée & IA (Automatisation sous Python/R, déploiement de serveurs locaux MCP).
• Formation 2 : Gestion du Changement (Transition papier vers digital).
• Formation 3 : Télédétection Appliquée à l’Agriculture (Images Sentinel/Landsat via Google Earth Engine, modèles IA type Random Forest, CNN ou LSTM, calibration avec l’Enquête Agricole Annuelle et suivi terrain avec les DRDR/SDDR).
• Formation 4 : SIG Avancé (Spatialisation sous QGIS et élaboration d’un Atlas dynamique d’indicateurs 50×2030).

3. Approche Pédagogique et Livrables Clés
Le programme repose sur une approche « Learning by Doing » (30% théorie / 70% pratique sur données réelles) guidée par trois principes : l’approche « Binôme » (un expert technique + un stratège politique), un mentorat longitudinal via des « cliniques de données » hebdomadaires, et l’usage central d’une plateforme LMS (Learning Management System) sur-mesure développée par le cabinet. Les sessions de formation devront se tenir sous un format hybride, combinant des séances en présentiel et à distance.
Le livrable final global exigé à l’issue des 6 mois est la co-rédaction par les binômes d’une Note de Politique Stratégique (Policy Brief) répondant à une problématique nationale urgente, appuyée par les visualisations IA/SIG générées.

4. Profil du Cabinet et Critères d’Éligibilité
Les cabinets ou groupements (consortiums avec chef de file solidaire) intéressés doivent remplir les conditions minimales suivantes :
• Statut Juridique : Cabinet de conseil, bureau d’études ou institution technologique légalement constitué au Sénégal.
• Expérience Générale : Minimum de cinq (5) ans d’expérience en ingénierie pédagogique, formation professionnelle continue ou conseil en transformation digitale.
• Expérience Spécifique : * Avoir réalisé au moins deux (2) projets similaires de renforcement des capacités de haut niveau au cours des 5 dernières années (secteur public ou organisations internationales).
• Démontrer une expertise avérée dans la manipulation et l’évaluation des données agricoles ou statistiques au Sénégal.
• Capacité Technique : Disposer d’une équipe d’experts pluridisciplinaire (Chef de projet LMS, Expert Data Science/IA, Expert Télédétection/SIG, Expert Gestion du Changement).
• Capacité Financière : Justifier d’une assise financière stable permettant le préfinancement des activités.

5. Structure du Dossier de Candidature (zippé au besoin)
Les soumissionnaires devront transmettre par email un dossier complet structuré comme suit :

A. Dossier Administratif
• Copie du Registre du Commerce (RCCM) et du NINEA.
• Quitus fiscal et attestations de régularité sociale (CSS, IPRES, Inspection du travail) en cours de validité.
• Attestation de non-faillite.

B. Offre Technique
• Note de compréhension des TDR, des 4 sessions de formation et des enjeux du programme au Sénégal.
• Méthodologie détaillée décrivant le contenu de chaque session de formation, du développement du LMS, la production vidéo des cours, la gestion des cliniques de données et l’accompagnement à la rédaction du Policy Brief.
• Note technique sur la plateforme LMS proposée (spécifications, intégration du chatbot métier, hébergement d’un an).
• Calendrier d’exécution (chronogramme sur 6 mois).
• Références du cabinet (avec attestations de bonne exécution).
• Curriculum Vitae (CV) détaillés et signés des experts clés.

C. Offre Financière
• Lettre de soumission financière signée.
• Coût de chaque session de formation ainsi que de la plateforme LMS.
• Détail estimatif global : Coût total (HT et TTC), exprimé en FCFA et en USD, incluant l’ensemble des frais.

6. Méthode d’Évaluation
La sélection sera formalisée selon la méthode de Sélection Fondée sur la Qualité et le Coût (SFQC) :
• Score Technique (Poids : 70 à 80%) : Expérience du cabinet (20 pts), méthodologie et plan de charge (40 pts), qualification des experts (40 pts). Minimum requis : 75/100.
• Score Financier (Poids : 20 à 30%) : L’offre financière conforme la moins-disante recevra la note maximale.