En mai 2024, Microsoft et G42, basé à Abu Dhabi, ont annoncé des plans pour un campus de centres de données d'un milliard de dollars au Kenya, alimenté par l'énergie géothermique. Le Kenya produit déjà environ 40 % de son électricité à partir de sources géothermiques, concentrées dans les champs d'Olkaria le long de la vallée du Rift, ce qui en fait l'un des rares marchés africains où l'informatique à grande échelle alimentée par les énergies renouvelables est envisageable aujourd'hui. Cassava Technologies et Nvidia ont également fait part de leur intention de déployer 12 000 puces spécialisées dans cinq pays africains. Les gouvernements, du Rwanda au Nigeria, publient des stratégies nationales conçues pour faire de l'intelligence artificielle (IA) un nouveau moteur de croissance économique.

L'obstacle est fondamental : environ la moitié de l'Afrique subsaharienne est toujours privée d'électricité fiable. Ces déficits menacent directement les ambitions du continent en matière d'IA. Les nations africaines se livrent concurrence pour attirer les infrastructures nécessaires au fonctionnement de certaines des technologies les plus avancées au monde, alors même que des millions de foyers, d'écoles et d'entreprises restent sans approvisionnement électrique fiable ni accès abordable à Internet.

Les deux scénarios du FMI

Dans un rapport publié mardi, le Fonds monétaire international (FMI) estime que l'IA pourrait accroître la production économique de l'Afrique subsaharienne jusqu'à 4 % au cours de la prochaine décennie — mais à condition que les pays investissent massivement dans l'électricité, l'infrastructure numérique et les compétences. Dans les conditions actuelles, le gain pourrait se limiter à 0,2 %.

Martin Schindler, auteur principal de l'étude du FMI, a qualifié ce dernier chiffre de peu plus qu'« une erreur d'arrondi ».

Tandis que les gouvernements et les travailleurs aux États-Unis et en Europe se préoccupent du nombre d'emplois que l'IA pourrait éliminer, l'Afrique est confrontée à un problème presque opposé : la technologie pourrait ne pas se diffuser suffisamment largement pour générer des gains économiques significatifs.

La plupart des travailleurs de la région sont employés dans l'agriculture, le commerce de détail informel et les services manuels — des secteurs où les systèmes d'IA actuels sont moins susceptibles de les remplacer directement. Cela ne les rend toutefois pas immunisés. Les entreprises africaines pourraient perdre des clients et des contrats si leurs concurrents ailleurs déploient 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 subir les conséquences ; il suffit que son concurrent devienne plus productif.

« Pour l'Afrique subsaharienne, la préoccupation centrale n'est pas le risque de perturbation technologique, mais la capacité des pays à adopter, adapter et déployer l'IA suffisamment rapidement pour en capter les avantages et éviter de prendre encore plus de retard », indique l'étude du FMI.

L'infrastructure plutôt que l'innovation

Le défi de l'Afrique en matière d'IA concerne donc moins la création d'un rival aux modèles d'IA leaders actuels que le déploiement d'outils pratiques dans les exploitations agricoles, les salles de classe, les cliniques et les petites entreprises. La place du continent dans la course mondiale à l'IA pourrait ultimately dépendre d'investissements bien moins glamour : lignes de transmission, réseaux à fibre optique, smartphones abordables et travailleurs possédant les compétences nécessaires pour utiliser la technologie efficacement.

De nombreux États africains sont trop petits pour bâtir seuls des écosystèmes d'IA complets. Une coopération régionale renforcée pourrait leur permettre de partager les infrastructures, d'harmoniser les cadres réglementaires et de créer des marchés plus vastes pour les produits d'IA. La Zone de libre-échange continentale africaine, entrée en vigueur en 2021 et regroupant 54 pays, offre un cadre existant pour le commerce numérique transfrontalier, bien que la mise en œuvre de son protocole numérique en soit encore à un stade précoce. Cependant, les efforts d'harmonisation des politiques numériques ont souvent évolué plus lentement que les technologies qu'ils sont censés régir.

Le problème de l'adoption

Seulement 38 % des Africains utilisaient Internet en 2024, contre 68 % de la population mondiale. Beaucoup d'autres vivent dans des zones couvertes par la téléphonie mobile à haut débit mais restent hors ligne parce que les smartphones et les forfaits de données mobiles sont tout simplement trop chers.

Cet écart entre la couverture et l'utilisation effective d'Internet est devenu un écart en matière d'IA. Un chatbot peut techniquement être disponible partout en Afrique, mais cette disponibilité a peu de valeur pour un commerçant de marché qui ne peut pas se permettre un smartphone, un agriculteur dont l'appareil ne peut pas exécuter l'application, ou un enseignant qui paie chaque mégaoctet de données.

Le scénario optimiste du FMI suppose que l'IA se diffusera bien au-delà des banques, des sociétés de télécommunications, des grands détaillants et des startups bien financées. Pour générer des gains économiques significatifs, la technologie doit atteindre les petites entreprises et les travailleurs informels qui représentent une part importante de l'emploi sur l'ensemble du continent.

Cela exigera des produits conçus autour des réalités locales plutôt que fondés sur des hypothèses importées. Les applications d'IA les plus déterminantes pour l'Afrique ne seront probablement pas des plateformes autonomes exigeant une connectivité haut débit constante et des abonnements en dollars. Il pourrait s'agir plutôt d'assistants vocaux comprenant les langues locales, d'outils intégrés à WhatsApp, ou de systèmes fonctionnant de manière fiable avec des appareils bon marché et des connexions Internet intermittentes.

L'argent mobile a suivi une trajectoire similaire. M-Pesa, lancé au Kenya par Safaricom en 2007, a réussi non pas en répliquant l'infrastructure bancaire occidentale, mais en s'appuyant sur les téléphones mobiles et les réseaux d'agents que les populations utilisaient déjà. L'IA aura besoin de sa propre version de cette adaptation.

Une économie de centres de données

L'Afrique compte environ 160 centres de données, selon le FMI, dont près de la moitié concentrés en Afrique du Sud, au Nigeria et au Kenya. À titre de comparaison, des régions comme l'Europe occidentale et l'Amérique du Nord en abritent des milliers chacune. Ces trois marchés africains attirent également une part importante des investissements du continent en informatique en nuage et en 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 coûteux à la capacité de calcul, tandis que les entreprises des pays plus petits ou enclavés pourraient continuer à dépendre d'infrastructures hébergées à l'étranger, avec des surcoûts et des délais supplémentaires.

Même les pays qui réussissent à attirer des centres de données ne sont pas assurés de bénéfices économiques généralisés. Ces installations nécessitent des investissements en capital importants 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 payer la puissance de calcul qu'ils abritent. Sans cette adoption locale, l'Afrique pourrait finir par héberger des serveurs étrangers alimentés par l'électricité africaine, tandis que la plus grande partie de la valeur commerciale serait captée ailleurs.

Les problèmes persistants

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 relatives à la vie privée, à la cybersécurité, à la désinformation et au contrôle des données publiques. Mais une stratégie nationale ne peut pas compenser une école sans électricité ou un ministère gouvernemental dont les dossiers restent sur papier.

Les conclusions du FMI suggèrent que la politique en matière d'IA ne peut pas 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 nouveaux conseils de l'IA fraîchement créés.

Les pays africains doivent également déterminer quelle part de la course mondiale à l'IA ils peuvent réalistecontester. L'entraînement des plus grands modèles fondamentaux nécessite des milliards de dollars, des puces avancées et des quantités massives d'électricité — des ressources que peu de pays sur le continent peuvent mobiliser. Une stratégie plus pragmatique consisterait à adapter les modèles existants aux langues et aux industries africaines, à développer des jeux de données locaux utiles et à offrir aux chercheurs et aux entreprises un accès abordable à la capacité de calcul.

La compétence la plus précieuse pourrait ne pas être de créer le modèle le plus puissant au monde. Ce pourrait être de faire fonctionner un modèle existant pour un agriculteur kényan, 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 long sur la direction actuelle du continent. L'essor de l'IA en Afrique est déjà en cours dans les bureaux d'entreprises, les pôles technologiques et les salles de conférence gouvernementales. La question de savoir s'il atteindra le reste de l'économie dépendra d'une question plus banale : 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.