Un paradoxe prometteur
Un agriculteur utilise une application d'intelligence artificielle pour diagnostiquer ses cultures.
Dans les années 1960, on définissait l'intelligence artificielle comme la science consistant à faire faire à des machines ce que l'homme fait moyennant une certaine intelligence. Aujourd'hui, cette définition résonne avec une acuité nouvelle sur le continent africain. La Banque mondiale vient en effet de publier son Rapport sur le développement dans le monde 2026, intitulé « La promesse de l'intelligence artificielle ». Sa conclusion est audacieuse : grâce à l'IA, les économies en développement pourraient accomplir en une décennie ce qui aurait normalement exigé un siècle de progrès. Une perspective d'autant plus stratégique que ces économies traversent leur décennie de croissance la plus faible depuis trente ans.
Le point de départ reste pourtant marqué par un paradoxe. Dans une grande partie du continent, les infrastructures les plus élémentaires demeurent à consolider : près d'un tiers des écoles rurales d'Afrique subsaharienne ne disposent pas d'un approvisionnement électrique stable et plus des deux tiers n'ont pas accès à une connexion internet fiable. C'est sur ce terrain contraint que l'institution entrevoit pourtant l'un des plus grands leviers de rattrapage économique des prochaines décennies.
L'IA menace-t-elle les emplois du Sud ?
Le rapport relativise fortement la peur d'une destruction massive d'emplois. Les emplois des économies à revenu faible et intermédiaire seraient près de trois fois moins exposés à l'automatisation par l'IA générative que ceux des pays riches : 4,5 % contre 14,2 %. Le contraste est beaucoup moins marqué concernant les gains de productivité : 16,2 % des emplois du Sud pourraient bénéficier des technologies d'IA, contre 18,7 % dans les économies à revenu élevé. Autrement dit, le principal enjeu n'est pas de sauver des emplois menacés par des machines, mais d'augmenter les capacités de ceux qui travaillent déjà.
De jeunes développeurs africains collaborent dans un hub technologique, aux commandes de solutions fondées sur l'IA.
Santé, agriculture, éducation ou justice : les applications potentielles sont nombreuses et ne nécessitent pas les infrastructures colossales mobilisées par les grandes puissances technologiques. « Ces pays n'ont pas besoin de grands modèles ni de vastes centres de données pour en tirer parti », souligne Indermit Gill, économiste en chef de la Banque mondiale. L'institution défend une approche pragmatique : des modèles plus petits, moins coûteux et adaptés aux réalités locales pourraient améliorer l'accès aux services essentiels.
L'Afrique n'attend pas le feu vert des infrastructures
Le continent a déjà commencé à investir cet espace. Selon les données compilées par la chercheuse Chinasa T. Okolo, de la Brookings Institution, 207 startups spécialisées dans l'IA sont actives dans 17 pays africains, deux fois plus qu'il y a trois ans. L'écosystème reste concentré : le Nigeria, l'Afrique du Sud et le Kenya réunissent 63 % des startups recensées, suivis de l'Égypte, du Ghana, de la Tunisie et du Rwanda. Dans l'agritech nigériane, des systèmes combinant IA, capteurs et drones améliorent déjà le diagnostic des cultures, promettant des rendements accrus pour le maïs et le manioc.
Avant l'IA, il faut allumer la lumière
Panneaux solaires et tour de connectivité dans un village africain : l'électricité reste le préalable à la révolution numérique.
Aucune révolution algorithmique ne peut prospérer durablement sans électricité. Pour la Banque mondiale, l'accès à une énergie fiable est même le préalable le plus urgent à l'essor de l'IA en Afrique. L'initiative Mission 300, qui ambitionne de raccorder 300 millions d'Africains à l'électricité d'ici 2030, figure parmi les chantiers structurants de cette transformation. Les gouvernements devront également étendre l'accès à internet, développer les capacités de calcul et constituer des bases de données locales, notamment pour des langues africaines encore largement sous-représentées dans les technologies d'IA.
La leçon capitale
Pour l'Afrique, le véritable saut ne passe pas par la course aux modèles géants, ni par la volonté de fabriquer le prochain ChatGPT à tout prix. Il passe par une approche par étapes : adopter les outils d'IA déjà disponibles, les adapter aux réalités économiques, sociales et linguistiques locales, puis envisager le développement de capacités propres. Sécuriser les fondations : électricité, connectivité, compétences, données et institutions est la condition sine qua non pour transformer des outils existants en services accessibles à des millions de personnes. Le continent ne doit pas se contenter d'être un simple consommateur d'une révolution conçue ailleurs : il doit en devenir un bâtisseur.
Source : Afrimag (comité éditorial, Casablanca)
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