Boluwaji Fagbuaro, ricercatore e sviluppatore nigeriano di intelligenza artificiale e machine learning, dichiara di aver realizzato un sistema di IA progettato per segnalare i comportamenti di distrazione degli automobilisti utilizzando dati raccolti sulle strade nigeriane. Vuole adattare la tecnologia ai veicoli prodotti o assemblati in Nigeria.

Fagbuaro afferma di aver raccolto circa 48 ore di dati di guida da automobilisti nigeriani per addestrare il modello. Il sistema riconosce attività come mangiare e bere alla guida e avvisa il conducente in tempo reale.

Sostiene che i sistemi di monitoraggio del conducente sviluppati per altri mercati potrebbero non tenere conto delle condizioni locali. Illuminazione, incarnati e posizione della telecamera, afferma, possono incidere sull'affidabilità con cui tali sistemi leggono il comportamento del guidatore. Il monitoraggio del conducente è già una categoria consolidata della sicurezza automobilistica — i regolatori europei richiedono che i nuovi veicoli siano dotati di sistemi che segnalano sonnolenza e distrazione, rendendo il monitoraggio basato su telecamere una caratteristica sempre più comune nelle auto nuove — ed è questo a mettere a fuoco la questione dei dati di addestramento nelle condizioni locali.

"Come sarebbe un sistema di monitoraggio del conducente se fosse costruito specificamente attorno agli automobilisti nigeriani e alle condizioni di guida nigeriane?", si chiede. Da quella domanda è nato il progetto.

Il piano a lungo termine è una piattaforma di coaching alla guida. Monitorerebbe il comportamento nel tempo e genererebbe report settimanali sulla frequenza delle distrazioni e su se le abitudini di un guidatore migliorano o peggiorano. Fagbuaro non ha precisato se questa funzionalità sia già operativa.

Aggiunge inoltre che i produttori potrebbero in futuro utilizzare un sistema del genere, addestrato su dati rappresentativi dei guidatori locali, per sviluppare e testare tecnologie di sicurezza.

Technext non ha potuto verificare in modo indipendente le prestazioni del sistema. Fagbuaro non ha fornito dati di accuratezza né indicato alcun produttore, operatore di flotte o società di ride-hailing che lo stia testando. Al momento non esiste alcuna misura pubblica delle prestazioni del sistema.

Le strade nigeriane restano letali. La Federal Road Safety Corps (FRSC) ha registrato nel 2025 10.446 incidenti stradali e 5289 decessi a livello nazionale. Gli incidenti sono aumentati del 9,2 per cento rispetto ai 9.570 del 2024, mentre i decessi sono diminuiti del 2,4 per cento rispetto ai 5.421. Il calo dei decessi è rimasto al di sotto dell'obiettivo di riduzione della mortalità del 10 per cento fissato dal corpo.

La distrazione è già all'ordine del giorno della FRSC. Il Corps Marshal Shehu Mohammed ha lanciato la campagna dei mesi Ember 2025 con un tema che invitava gli automobilisti a evitare la guida distratta. L'eccesso di velocità rimane tuttavia la causa registrata principale. Le violazioni dei limiti di velocità hanno rappresentato il 41 per cento delle cause di incidente identificate a dicembre 2025. I dati non indicano quanti incidenti siano stati causati dalla distrazione, lasciando senza misura l'entità del problema che una tecnologia del genere dovrebbe affrontare in Nigeria.

Anche il settore del ride-hailing sta cambiando. Uber ha confermato che cesserà le operazioni in Nigeria il 2 settembre 2026, ponendo fine a 12 anni di presenza sul mercato. Moove, la società di finanziamento veicoli fondata a Lagos che supportava gli autisti del ride-hailing, ha dichiarato l'8 ottobre che avvierà la chiusura delle sue operazioni nigeriane. Ha precisato che i veicoli idonei, del valore di circa 35 miliardi di naira, passeranno alla piena proprietà dei clienti attuali, senza ulteriori pagamenti alla società per i veicoli.

Fagbuaro non ha detto che il suo sistema sia collegato a una delle due società o pensato per gli autisti del ride-hailing. Chi potrebbe eventualmente utilizzare un sistema addestrato su dati di guida locali — automobilisti privati, operatori di flotte o produttori — e se le informazioni mancanti, dai dati di accuratezza a un partner di test nominato, arriveranno mai sono gli elementi principali da seguire man mano che il progetto si sviluppa.