Le Rapport sur le développement dans le monde 2026 de la Banque mondiale soutient que l’intelligence artificielle (IA) offre une opportunité historique aux économies en développement comme le Nigeria et le reste de l’Afrique, à condition qu’elles choisissent la bonne voie. Intitulé La promesse de l’intelligence artificielle, ce rapport paraît à un moment où les progrès du développement mondial enregistrent leur rythme le plus faible depuis 75 ans. La croissance dans les pays à revenu faible et intermédiaire a ralenti à des niveaux inobservés depuis trois décennies, et le rapport estime que l’IA pourrait aider à comprimer des décennies de développement en quelques années.

Le message central de la Banque mondiale est que cette opportunité ne viendra pas d’une course à la construction des modèles d’IA les plus avancés. Elle viendra plutôt de l’adaptation d’outils existants aux réalités locales.

La technologie se diffuse plus rapidement que toute autre technologie à usage général avant elle. Il a fallu environ 80 ans à la machine à vapeur pour atteindre les pays à revenu plus faible. L’électricité a pris 40 ans, et internet 20 ans. ChatGPT, en revanche, a attiré la moitié de son trafic mondial depuis des pays à revenu intermédiaire en seulement six mois après son lancement. Selon le rapport, ce rythme crée à la fois un sentiment d’urgence et des possibilités.

Des compétences qui prenaient autrefois des générations à se développer peuvent désormais atteindre agriculteurs, enseignants, médecins et administrateurs dans un délai beaucoup plus court. Le rapport souligne que les économies en développement n’ont pas besoin de construire des modèles d’IA polyvalents à plusieurs milliers de milliards de dollars pour bénéficier de cette révolution. L’accent doit plutôt être mis sur la « Small AI », c’est-à-dire des outils peu coûteux et hautement adaptés, capables de contourner les goulets d’étranglement infrastructurels fréquents dans le monde en développement.

Le rapport avertit toutefois que le simple fait d’adopter des outils d’IA prêts à l’emploi issus de la Silicon Valley ou de Pékin ne suffit pas non plus. Les gains réels résident dans leur adaptation aux réalités locales : langues, infrastructures, faible connectivité et défis spécifiques auxquels les pays sont confrontés.

Le rapport identifie trois forces qui déterminent la valeur de l’IA. Premièrement, ses capacités. L’IA peut accomplir des tâches cognitives qui exigent habituellement une expertise humaine rare, comme diagnostiquer une maladie, prévoir la météo, concevoir des leçons ou gérer des registres publics. Là où les spécialistes sont peu nombreux, cela accroît l’offre effective de soutien qualifié.

Deuxièmement, la concentration. Un petit nombre d’entreprises situées dans quelques pays contrôlent les puces, les modèles et les infrastructures les plus avancés. Cela crée des risques de dépendance, mais cela signifie aussi que les pays plus pauvres peuvent personnaliser des systèmes existants sans repartir de zéro.

Troisièmement, les compléments. L’IA fonctionne mieux lorsque l’électricité est fiable, que l’internet est disponible, que les écoles forment des travailleurs compétents, que les institutions fonctionnent et que des données locales existent. De nombreux pays en développement manquent encore de ces fondations. Sans elles, la promesse de la technologie reste limitée.

La Banque mondiale recommande donc une approche séquencée : adopter, adapter, et seulement plus tard avancer. L’adoption des outils existants constitue le point de départ pratique.

Les médecins peuvent utiliser des aides au diagnostic. Les agriculteurs peuvent recevoir de meilleures indications météorologiques. Les entreprises peuvent améliorer leurs opérations. Mais la simple adoption ne suffit pas. C’est l’adaptation qui libère les gains les plus importants. Les outils doivent pouvoir fonctionner par messages texte ou appels vocaux pour les personnes sans smartphone. Ils doivent respecter les pratiques agricoles locales, les programmes éducatifs et les systèmes administratifs. La construction de modèles de pointe, l’étape d’« advance », est l’option la plus coûteuse et la moins réaliste pour la plupart des pays à court terme. Elle exige une puissance de calcul considérable, d’immenses ensembles de données et des talents de premier plan qui restent concentrés ailleurs. Des signes d’adaptation précoce apparaissent déjà. Au Bangladesh, l’imagerie médicale alimentée par l’IA a augmenté de 40 % le nombre de patients dépistés chaque jour pour des problèmes oculaires liés au diabète. Dans l’État indien du Telangana, les prévisions météorologiques par intelligence artificielle ont permis des économies pouvant aller jusqu’à 560 dollars par petit agriculteur. Au Ghana, un système de tutorat conçu pour les téléphones de base et les connexions faibles a produit des gains d’apprentissage en mathématiques équivalents à presque une année scolaire pour seulement 5 dollars par élève. Il ne s’agit pas de possibilités abstraites. Elles montrent comment des modèles modestes et adaptés au contexte peuvent étendre davantage une expertise limitée. Le constat sur le marché du travail renforce l’argument en faveur de l’adaptation plutôt que de la rupture. Seuls 4,5 % des emplois dans les pays à revenu faible et intermédiaire sont exposés à un risque élevé d’automatisation par l’IA générative, contre 14,2 % dans les économies à revenu élevé. Dans le même temps, environ 16,2 % des emplois dans les pays en développement pourraient connaître des gains de productivité significatifs, un chiffre proche des 18,7 % observés dans les pays plus riches. Comme de nombreux travailleurs du Sud global accomplissent encore des tâches manuelles ou moins cognitives, l’IA est plus susceptible d’amplifier leurs efforts que de les remplacer. La technologie peut prêter main-forte plutôt que supprimer des emplois.

Les gouvernements ont un rôle décisif à jouer. En tant que facilitateurs, ils doivent construire les bases : une alimentation électrique fiable, une connectivité abordable, une éducation de base et de meilleurs systèmes de données dans les langues locales. Les initiatives visant à élargir l’accès à l’électricité, notamment celles ciblant des centaines de millions de personnes en Afrique subsaharienne, deviennent encore plus cruciales. En tant qu’utilisateurs, les gouvernements peuvent mobiliser leur pouvoir d’achat pour tester et déployer des solutions dans la santé, l’éducation, l’agriculture et l’administration publique. En tant que régulateurs, ils devraient commencer par des normes sectorielles volontaires, appliquer les lois existantes aux préjudices évidents et coopérer au niveau international afin d’éviter des règles fragmentées qui bloqueraient l’accès. Les risques de l’inaction sont réels. Sans compléments plus solides, la technologie pourrait creuser les écarts entre les pays et à l’intérieur de ceux-ci. La dépendance à l’égard d’un petit nombre de fournisseurs étrangers pourrait s’accroître. La confiance pourrait s’éroder si les systèmes intègrent des biais ou compromettent la vie privée. Les besoins énergétiques pourraient également augmenter. Pourtant, le rapport reste prudemment optimiste. Même dans des hypothèses prudentes, l’IA pourrait relever les taux de croissance potentiels des économies en développement au-dessus des moyennes moroses observées ces dernières années. La fenêtre est étroite ; la technologie évolue rapidement et se révèle plus spécifique au contexte que les technologies précédentes. Les pays qui la traiteront comme une importation prête à l’emploi n’en retireront qu’une valeur limitée. Ceux qui feront de l’adaptation leur stratégie centrale, en remodelant les outils pour leurs populations, leurs langues et leurs défis, seront les mieux placés pour résoudre des problèmes restés sans solution pendant des générations. Le plan directeur 2026 de la Banque mondiale n’est pas un appel à rejoindre une course mondiale coûteuse vers les modèles d’IA les plus puissants. C’est une invitation pratique à faire fonctionner cette technologie là où elle est la plus nécessaire. Pour l’Afrique et les autres marchés en développement, la décision la plus intelligente n’est pas d’avancer à tout prix, mais de s’adapter avec méthode, urgence et attention aux réalités locales.