DR Congo: Safeguarding Humanitarian Information Systems in West and Central Africa amid the funding cuts (April 2026) [EN/FR]

Countries: Democratic Republic of the Congo, Burkina Faso, Cameroon, Central African Republic, Chad, Mali, Niger, Nigeria Source: UN Office for the Coordination of Humanitarian Affairs Please refer to the attached files. Problem statement The budget shortfall which started in 2025 led to a drastic reduction in regional information management capacities in West and Central Africa. Core data systems (DTM, VAM/markets/Cadre Harmonisé, MSNA/3W) and staff capacity (cluster IMOs) are collapsing or operating at minimal levels. Decisions for HNRPs, prioritization, and anticipatory action are increasingly based on outdated, incomplete, or non-comparable evidence across several high-risk contexts (DRC, Sahel, Cameroon, Chad, Mali). Without urgent action, this year 2026 will set a precedent for a low evidence baseline, undermining the credibility and effectiveness of humanitarian response. Risks for the humanitarian system If we do not take action: Core humanitarian data systems will erode and research/ assessment pipelines will weaken or disappear, leading to degraded decisions due to increasingly outdated and incomplete evidence for targeting, severity scoring, and response prioritization. Analytical depth and contextual understanding collapse as IM/MEAL/analyst staff shrink and qualitative work declines, and fragmentation will worsen due to the lack of shared tools, taxonomies, and QA standards, resulting in duplicated or unusable datasets. Localization efforts, including area-based and transfer of leadership to national NGOs or state actors will operate with absent adequate IM support or guaranteed IM capacities, negatively affecting data reliability, comparability, and timeliness. Response decision-making in 2026 will be significantly compromised, as a weakened evidence base will undermine response credibility, weaken coordination, strain localization efforts, and ultimately increase risks for affected populations. Responses will be more costly and less efficient, as higher exclusion and inclusion errors lead to inefficient targeting and require repeated adjustments to reach those initially missed. — Problématique Le sous-financement humanitaire qui a démarré en 2025 a entraîné une réduction drastique des capacités régionales de gestion de l’information en Afrique de l’Ouest et centrale. Les principaux systèmes de données (DTM, VAM/marchés/Cadre harmonisé, MSNA/3W) et les capacités en personnel (gestionnaires de l’information au niveau des clusters) sont en train de s’effondrer ou fonctionnent au ralenti. Les décisions relatives aux HNRPs, à la priorisation et aux actions anticipatoires s’appuient de plus en plus sur des données obsolètes, incomplètes ou non comparables dans plusieurs contextes à haut risque (RDC, Sahel, Cameroun, Tchad, Mali). Sans action urgente, l’année 2026 constituera un précédent en matière de faible niveau de données de référence, ce qui compromettra la crédibilité et l’efficacité de la réponse humanitaire. Risques pour le système humanitaire Si nous n’agissons pas: Les principaux systèmes de données humanitaires se dégraderont et les processus de recherche et d’évaluation seront affaiblis, voire disparus, ce qui conduira à une détérioration de la qualité des décisions en raison de données de plus en plus obsolètes et incomplètes pour le ciblage, l’évaluation de la sévérité et la priorisation de la réponse. La profondeur analytique et la compréhension contextuelle s’effondreront à mesure que les effectifs IM/MEAL/analystes diminueront et que le travail qualitatif baissera. La fragmentation s’aggravera en raison de l’absence d’outils, de taxonomies et de normes d’assurance qualité communs, ce qui entraînera la création de données redondantes ou inutilisables. Les efforts de localisation, notamment ceux axés sur des zones spécifiques et le transfert de la direction à des ONG nationales ou à des acteurs étatiques, se dérouleront sans soutien IM adéquat ni capacités IM garanties, ce qui aura un impact négatif sur la fiabilité, la comparabilité et la pertinence des données. La prise de décision relative à la réponse en 2026 sera considérablement compromise, car une base factuelle affaiblie compromettra la crédibilité de la réponse, affaiblira la coordination, pèsera sur les efforts de localisation et, à terme, augmentera les risques pour les populations affectées. La réponse sera plus coûteuse et moins efficiente, en raison d’erreurs d’exclusion et d’inclusion plus importantes qui entraîneront un ciblage inefficace et nécessiteront des ajustements répétés pour atteindre les personnes initialement non couvertes.

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