Aya Rziga
En mai 2024, Microsoft et G42, basée à Abu Dhabi, ont dévoilé des plans pour un campus de centres de données d’un milliard de dollars au Kenya, alimenté par l’énergie géothermique.
Cassava Technologies et Nvidia ont également annoncé leur intention de déployer 12 000 puces spécialisées dans cinq pays africains.
Pendant ce temps, les gouvernements, du Rwanda au Nigeria, publient des stratégies nationales qui promettent de transformer l’intelligence artificielle (IA) en un nouveau moteur de croissance économique.
Il n’y a qu’un seul problème : environ la moitié de l’Afrique subsaharienne manque encore d’une électricité fiable.
Ces lacunes menacent les ambitions de l’IA du continent. Les pays africains se précipitent pour attirer les infrastructures nécessaires pour alimenter certaines des technologies les plus avancées du monde, alors même que des millions de foyers, d’écoles et d’entreprises restent sans électricité fiable ou sans accès Internet abordable.
Le Fonds Monétaire International (FMI), dans un rapport publié mardi, estime que l’IA pourrait augmenter la production économique de l’Afrique subsaharienne de près de 4 % au cours de la prochaine décennie, à condition que les pays investissent dans l’électricité, l’infrastructure numérique et les compétences. Dans les conditions actuelles, le gain pourrait être aussi faible que 0,2 %.
Martin Schindler, l’auteur principal du document du FMI, a décrit le chiffre le plus bas comme à peine plus qu’une « erreur d’arrondi ». L’écart entre ces deux scénarios est l’endroit où l’avenir de l’IA en Afrique sera décidé.
Alors que les gouvernements et les travailleurs aux États-Unis et en Europe sont préoccupés par le nombre d’emplois que l’IA pourrait éliminer, l’Afrique est confrontée à un défi presque inverse : la technologie pourrait ne pas se propager suffisamment largement pour générer des gains économiques significatifs.
La plupart des travailleurs africains de la région sont employés dans l’agriculture, le commerce de détail informel et les services manuels, où les systèmes d’IA actuels sont moins susceptibles de les remplacer. Mais cela ne les rend pas immunisés.
Les entreprises africaines pourraient perdre des clients et des contrats, car les concurrents ailleurs utilisent l’IA pour écrire des logiciels, prévoir la demande, gérer les stocks et fournir des services plus efficacement.
Un travailleur n’a pas besoin d’être remplacé par l’IA pour en être désavantagé. Son concurrent n’a qu’à devenir plus productif.
« Pour l’Afrique subsaharienne, la principale préoccupation n’est pas le risque de perturbation technologique, mais de savoir si les pays seront capables d’adopter, d’adapter et de déployer l’IA assez rapidement pour en tirer les bénéfices et éviter de prendre encore plus de retard », indique le document du FMI.
Cela fait du défi de l’IA en Afrique moins une question de production d’un rival aux principaux modèles d’IA actuels que de déploiement d’outils pratiques dans les fermes, les salles de classe, les cliniques et les petites entreprises.
Cela signifie également que la place du continent dans la course mondiale à l’IA pourrait finalement dépendre d’investissements beaucoup moins glamour : des lignes de transmission, des réseaux de fibre optique, des smartphones abordables et des travailleurs dotés des compétences technologiques pour utiliser efficacement la technologie.
De nombreux États africains sont trop petits pour construire seuls des écosystèmes d’IA complets.
Une plus grande coopération régionale pourrait leur permettre de partager les infrastructures, d’harmoniser les cadres réglementaires et de créer des marchés plus vastes pour les produits d’IA.
Pourtant, les efforts d’harmonisation des politiques numériques ont souvent progressé plus lentement que les technologies qu’ils sont censés régir.
Le problème d’adoption
Seuls 38 % des Africains utilisaient Internet en 2024, contre 68 % de la population mondiale. Beaucoup d’autres vivent dans des zones couvertes par le haut débit mobile mais restent hors ligne parce que les smartphones et les données mobiles sont tout simplement trop chers.
Cet écart entre la couverture et l’utilisation réelle d’Internet est devenu un fossé de l’IA.
Un chatbot peut être techniquement disponible partout en Afrique, mais la disponibilité signifie peu pour un commerçant qui n’a pas les moyens d’acheter un smartphone, un agriculteur dont l’appareil ne peut pas exécuter l’application, ou un enseignant qui paie pour chaque mégaoctet de données.
Le scénario optimiste du FMI suppose que l’IA se répandra bien au-delà des banques, des entreprises de télécommunications, des grands détaillants et des startups bien financées.
Pour générer des gains économiques significatifs, la technologie devra atteindre les petites entreprises et les travailleurs informels qui représentent une grande partie de l’emploi sur le continent.
Cela nécessitera des produits conçus autour des réalités locales plutôt que des hypothèses importées. Les applications d’IA les plus importantes d’Afrique seront probablement des plateformes autonomes qui exigent une connectivité haut débit constante et des abonnements libellés en dollars.
Au lieu de cela, elles pourraient prendre la forme d’assistants vocaux qui comprennent les langues locales, d’outils intégrés à WhatsApp, ou de systèmes qui fonctionnent de manière fiable avec des appareils à faible coût et des connexions Internet intermittentes.
L’argent mobile a suivi un chemin similaire. Il a réussi non pas en reproduisant l’infrastructure bancaire occidentale, mais en s’appuyant sur les téléphones mobiles et les réseaux d’agents sur lesquels les gens comptaient déjà.
L’IA aura besoin de sa propre version de cette adaptation.
Une économie des centres de données
L’Afrique compte environ 160 centres de données, selon le FMI, dont près de la moitié sont concentrés en Afrique du Sud, au Nigeria et au Kenya.
Ces trois marchés attirent également une part significative des investissements du continent dans le cloud computing et l’IA.
Cette concentration soulève la perspective d’une économie de l’IA à deux vitesses.
Les entreprises de Johannesburg, Lagos et Nairobi pourraient bénéficier d’un accès plus rapide et moins cher à la capacité de calcul.
Les entreprises des pays plus petits ou enclavés pourraient continuer à dépendre d’infrastructures hébergées à l’étranger, ce qui ajouterait des coûts et des délais.
Même les pays qui attirent des centres de données ne sont pas assurés de larges gains économiques. Ces installations nécessitent d’importants investissements en capital mais emploient relativement peu de personnes une fois la construction terminée.
Leur valeur dépend de la capacité des startups locales, des universités et des agences publiques à se permettre la puissance de calcul qu’elles contiennent.
Autrement, l’Afrique pourrait finir par héberger des serveurs étrangers alimentés par l’électricité africaine, tandis que la majeure partie de la valeur commerciale serait capturée ailleurs.
Les anciens problèmes
Les gouvernements ont répondu à l’essor de l’IA par des stratégies, des groupes de travail et des promesses de former des milliers de travailleurs.
Ces plans sont nécessaires, d’autant plus que la technologie soulève des questions concernant la confidentialité, la cybersécurité, la désinformation et le contrôle des données publiques.
Mais une stratégie nationale ne peut compenser une école sans électricité ou un ministère dont les dossiers restent sur papier.
Les conclusions du FMI suggèrent que la politique de l’IA ne peut être laissée aux seuls ministères de la technologie. Les régulateurs de l’énergie, les départements de l’éducation, les autorités de la concurrence et les agences de marchés publics pourraient avoir plus d’influence sur l’adoption que les conseils d’IA nouvellement créés.
Les pays africains doivent également décider quelle partie de la course mondiale ils peuvent réellement contester.
La formation des plus grands modèles de fondation nécessite des milliards de dollars, des puces avancées et d’énormes quantités d’électricité. Peu de pays du continent peuvent soutenir cette ambition.
Une stratégie pratique se concentrerait sur l’adaptation des modèles existants aux langues africaines et aux industries, le développement de jeux de données locaux utiles et l’accès abordable à la capacité de calcul pour les chercheurs et les entreprises.
La compétence précieuse pourrait ne pas être de créer le modèle le plus puissant du monde. Il pourrait s’agir de faire fonctionner un modèle existant pour un agriculteur kenyan, un fabricant nigérian ou une clinique rwandaise.
L’estimation de 4 % du FMI décrit ce que l’Afrique pourrait gagner. Son estimation de 0,2 % en dit plus sur la direction que prend le continent.
L’essor de l’IA en Afrique est déjà en cours dans les bureaux d’entreprise, les pôles technologiques et les salles de conférence gouvernementales. La question de savoir s’il atteindra le reste de l’économie réelle dépendra d’une question plus ordinaire : les gens peuvent-ils allumer un appareil, se connecter à Internet et se permettre de continuer à l’utiliser ?
Pour l’instant, la réponse reste incertaine.
