Le Kenya a longtemps poursuivi son ambition de devenir le pôle africain de l’intelligence artificielle. Le pays a défendu des infrastructures souveraines d’IA, soutenu des déclarations continentales appelant à une plus grande capacité de calcul locale et obtenu les droits d’accueil du sommet 2027 Responsible AI in the Military Domain. Les ambitions technologiques plus larges du Kenya s’appuient sur sa réputation de « Silicon Savannah », un surnom forgé grâce à des innovations comme M-Pesa, qui ont montré la capacité du pays à créer, et pas seulement à consommer, des technologies d’envergure mondiale.

Aujourd’hui, son projet de Artificial Intelligence and Emerging Technologies Policy présente l’un des plans les plus détaillés à ce jour du gouvernement sur la manière dont il entend réguler, développer et commercialiser l’IA. Il s’inscrit dans un contexte d’initiatives similaires à travers le continent, notamment la stratégie continentale de l’Union africaine sur l’IA adoptée en 2024 et les travaux réglementaires en cours du Rwanda sur l’IA, positionnant le paysage politique africain comme l’une des régions émergentes les plus actives au monde en matière de gouvernance de l’IA.

Le projet de politique va bien au-delà d’une simple réglementation. Il cherche à remodeler l’économie de l’intelligence artificielle au Kenya en encourageant les investissements dans les infrastructures locales, en imposant de nouvelles obligations aux entreprises qui déploient l’IA et en donnant aux consommateurs un meilleur contrôle sur la manière dont les algorithmes influencent leur vie. Ce faisant, il redéfinit l’équilibre entre ceux qui sont susceptibles de profiter de la transition vers l’IA et ceux qui risquent d’y perdre.

S’il est adopté, le texte commencerait à redistribuer les coûts, les opportunités et la valeur économique de l’une des technologies à la croissance la plus rapide au monde, créant des gagnants et des perdants clairement identifiables au sein de l’économie numérique kenyane.

Du simple utilisateur d’IA au producteur d’IA

Pendant l’essor mondial de l’IA, le Kenya, comme une grande partie de l’Afrique, a été avant tout un adopteur enthousiaste plutôt qu’un créateur. Les entreprises ont intégré des chatbots d’IA au service client. Les banques ont expérimenté la détection des fraudes et l’évaluation du crédit fondées sur l’IA. Les hôpitaux explorent l’apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic. Les agences gouvernementales ont intégré l’IA dans des stratégies plus larges de transformation numérique.

Pourtant, l’infrastructure qui alimente cette transformation reste largement étrangère. Les principaux modèles d’IA au monde sont développés principalement aux États-Unis et en Chine. Les puces spécialisées qui les alimentent sont fabriquées en grande partie par Nvidia, une entreprise américaine, tandis qu’une grande partie de l’infrastructure cloud sur laquelle s’appuient les entreprises kényanes est hébergée à l’étranger. Par conséquent, une part importante de la valeur économique générée par l’IA revient à des entreprises technologiques mondiales plutôt que de rester au Kenya.

Le projet de politique kényan part du principe que cette dépendance est plus qu’une réalité commerciale : c’est une vulnérabilité stratégique. Le texte identifie la dépendance à des infrastructures cloud et de calcul étrangères comme l’une des plus grandes faiblesses structurelles du pays, estimant que cette dépendance à des systèmes hébergés à l’extérieur affaiblit la souveraineté des données, réduit le contrôle national sur les actifs numériques et limite la capacité du pays à capter la valeur créée par l’IA.

La réponse du gouvernement est ambitieuse. Plutôt que de traiter l’IA comme une simple technologie numérique, le texte la classe parmi les infrastructures nationales stratégiques, au même titre que les transports, l’énergie et les télécommunications.

« L’ambition du Kenya est de se positionner non seulement comme utilisateur de l’IA… mais aussi comme producteur, déployeur, régulateur, destination d’investissement et partenaire international de confiance au sein de l’économie intelligente », indique le texte.

Cette distinction est importante. Une grande partie du débat mondial sur la réglementation de l’IA s’est concentrée sur la réduction des risques — des deepfakes, de la désinformation et des biais algorithmiques à la surveillance et à la discrimination. La proposition kényane répond aussi à ces préoccupations. Mais elle pose également une question économique plus large : qui devrait posséder les infrastructures, les talents, la propriété intellectuelle et les opportunités d’investissement créés par l’IA ?

Les plus grands gagnants ne seront peut-être pas les entreprises d’IA

Les bénéficiaires immédiats de la stratégie du Kenya ne seront probablement pas les entreprises d’IA elles-mêmes. Les plus grands gagnants pourraient plutôt être les industries qui rendent l’intelligence artificielle possible.

Le projet de politique prévoit des investissements dans les capacités de calcul locales, une infrastructure cloud souveraine, des systèmes de données sécurisés, la connectivité numérique, l’énergie durable et des capacités nationales de test de l’IA. Il soutient que l’accès abordable aux ressources de calcul doit devenir une priorité nationale plutôt qu’un simple élément commercial secondaire.

Ce faisant, il élargit considérablement la définition même de l’infrastructure de l’IA. La discussion ne se limite plus aux développeurs de logiciels qui conçoivent des modèles ; elle englobe aussi les centres de données, les réseaux de fibre optique, les fournisseurs de cloud, les systèmes électriques et les installations de calcul haute performance capables d’entraîner des algorithmes sophistiqués.

Cela reflète un consensus mondial croissant : la course à l’IA ne se gagne pas seulement grâce à ceux qui écrivent les algorithmes, mais aussi par ceux qui contrôlent l’infrastructure qui les fait fonctionner. Pour le Kenya, dont l’économie numérique a historiquement dépendu d’infrastructures technologiques importées, cette proposition témoigne d’une volonté de capter localement une plus grande part de la chaîne de valeur de l’IA.

Le cadre proposé marque également un changement important de politique industrielle. Traditionnellement, le gouvernement kényan a laissé les marchés privés déterminer vers où s’orientent les investissements technologiques. L’approche proposée est plus interventionniste, en recourant à la réglementation, aux marchés publics, au financement de la recherche et à la coordination institutionnelle pour renforcer les capacités nationales en IA. Si elle réussit, elle pourrait profiter aux exploitants de centres de données, aux fournisseurs d’infrastructures cloud, aux universités, aux chercheurs en puces électroniques et aux entreprises développant des produits d’IA pour les langues africaines et les marchés locaux.

Les start-up gagnent un gouvernement prêt à prendre position

Pendant des années, la politique technologique du Kenya s’est principalement concentrée sur la création d’un environnement favorable à l’innovation. La proposition sur l’IA va beaucoup plus loin.

Elle engage le gouvernement à accroître le financement de la recherche, à commercialiser les technologies développées localement, à créer des centres d’excellence, à améliorer la protection de la propriété intellectuelle et à utiliser les marchés publics pour soutenir l’innovation locale, à condition que les normes de qualité et de rapport qualité-prix soient respectées.

Cet engagement est important. Les marchés publics restent l’un des plus grands marchés technologiques du pays. Réorienter ne serait-ce qu’une fraction des dépenses publiques vers des entreprises kényanes spécialisées dans l’IA pourrait créer des opportunités que le capital-risque privé a eu du mal à offrir.

La proposition reconnaît aussi que les ambitions du Kenya en matière d’IA ne peuvent reposer uniquement sur des plateformes technologiques étrangères. Elle appelle à une collaboration plus étroite entre les universités, le gouvernement et l’industrie, ainsi qu’à des investissements plus importants dans la recherche et le développement, et à un soutien à la commercialisation d’innovations qui peinent trop souvent à passer du laboratoire au marché.

Pour les start-up locales, le message est clair : le gouvernement considère désormais les entreprises d’IA non seulement comme des sociétés technologiques, mais comme des actifs nationaux stratégiques.

Les universités passent au premier plan

L’un des aspects les plus importants, mais aussi les plus faciles à sous-estimer, de la proposition est le rôle central qu’elle attribue aux universités. Plutôt que de considérer l’enseignement supérieur uniquement comme un vivier de talents, le texte place les universités au rang de partenaires essentiels dans la construction de l’écosystème kényan de l’IA.

Elles sont appelées à former des professionnels qualifiés, générer de la propriété intellectuelle, faire progresser les modèles d’IA pour les langues africaines, produire des ensembles de données de haute qualité et réduire la dépendance du pays aux technologies importées. Cette approche traduit une prise de conscience croissante : la compétitivité durable en matière d’IA repose sur les capacités de recherche.

Les pays qui dominent aujourd’hui la course à l’IA, comme les États-Unis et la Chine, ont investi massivement dans leurs universités et leurs instituts de recherche des décennies avant que les grands modèles de langage (LLM) ne deviennent commercialement viables. Le Kenya semble déterminé à suivre une voie similaire, bien que plus modeste. Selon la proposition, les universités deviendraient des moteurs d’innovation, produisant brevets, ensembles de données, installations de test et spin-offs commerciaux pour soutenir l’industrie locale de l’IA.

Les perdants

Si la politique promet de nouvelles opportunités pour les entreprises locales, elle signale aussi un environnement opérationnel plus exigeant pour les grandes entreprises technologiques mondiales comme OpenAI et Anthropic.

Le texte s’applique non seulement aux entreprises kényanes, mais aussi aux sociétés étrangères dont les systèmes d’IA sont utilisés au Kenya ou dont les résultats ont des « effets directs et prévisibles » sur les personnes, les entreprises ou l’intérêt public dans le pays. Il s’étend également aux fournisseurs de cloud, aux développeurs de modèles, aux intermédiaires de données, aux sociétés d’assurance de l’IA et aux fournisseurs de technologies dont les produits sont déployés au Kenya, quel que soit l’endroit où ces systèmes sont développés ou hébergés.

À l’instar de l’AI Act de l’UE et du GDPR, le texte revendique une autorité sur les systèmes d’IA dont les effets sont ressentis au Kenya, quel que soit leur lieu d’origine. Cela marque une rupture subtile mais importante avec les réglementations technologiques antérieures, qui consistaient souvent à surveiller les plateformes numériques après la survenue d’un dommage. Le Kenya propose au contraire une supervision couvrant l’ensemble du cycle de vie de l’IA — de la recherche et du développement des modèles au déploiement, au suivi, à la notification des incidents et à l’arrêt final — tout en attribuant des responsabilités claires aux développeurs, aux déployeurs, aux opérateurs et aux utilisateurs.

Les systèmes jugés plus risqués seraient soumis à des exigences plus strictes en matière d’audit, d’explicabilité et de supervision humaine.

Pour des entreprises comme OpenAI, Google, Microsoft et Anthropic, nombre de ces obligations seront familières, car elles reflètent des approches réglementaires déjà en cours de mise en place en Europe. Mais pour les entreprises qui ont considéré l’Afrique principalement comme un marché d’expansion avec une surveillance relativement légère, le message est différent.

Le Kenya signale que l’accès à l’une des plus grandes économies numériques du continent dépendra de plus en plus du respect de règles définies localement plutôt que d’engagements volontaires.

Les banques, assureurs, fintechs et hôpitaux font face à une charge de conformité

Les entreprises les plus immédiatement touchées ne seront peut-être pas des sociétés technologiques.

Les banques, fintechs, assureurs, opérateurs télécoms, hôpitaux et agences publiques utilisent de plus en plus des systèmes d’IA développés par des tiers. Selon les règles proposées, elles hériteraient aussi des responsabilités liées à la manière dont ces systèmes sont déployés.

Cela reflète une évolution importante de la réflexion.

Le texte traite l’IA non pas simplement comme un logiciel acheté à des fournisseurs, mais comme des systèmes capables d’influencer les droits, les opportunités et l’accès aux services essentiels. Les organisations qui utilisent ces systèmes restent donc responsables de leurs résultats.

Pour les banques, cela pourrait signifier un examen plus approfondi des décisions de crédit automatisées et des systèmes de détection des fraudes. Pour les employeurs, cela soulève des questions sur le recrutement assisté par l’IA et la gestion des performances. Les prestataires de santé qui déploient des outils de diagnostic pourraient être soumis à des attentes plus élevées en matière de supervision, de documentation et de révision humaine. Les agences publiques qui automatisent les services à la population pourraient devoir démontrer que les décisions assistées par l’IA restent transparentes et soumises à la supervision humaine.

La nouvelle politique suggère que l’IA doit compléter le jugement humain plutôt que le remplacer.

« Les humains conserveront un contrôle significatif sur les systèmes qui affectent les droits individuels, la sécurité ou l’accès aux services essentiels », indique le texte, ajoutant que les systèmes à haut risque devraient permettre l’intervention, la révision et une attribution claire des responsabilités.

Cette insistance laisse penser que les coûts de conformité iront bien au-delà de l’achat de technologies.

Les organisations pourraient devoir documenter la manière dont les algorithmes prennent leurs décisions, mettre en place des mécanismes de révision humaine, conserver les journaux d’audit et garantir la responsabilité en cas de défaillance des systèmes automatisés. Pour des secteurs déjà fortement réglementés, comme la banque et l’assurance, la gouvernance de l’IA pourrait ajouter une nouvelle couche de supervision opérationnelle.