Il existe une version du futur dans laquelle l'intelligence artificielle sort des milliards de personnes de la pauvreté, comble les écarts en matière d'alphabétisation, traduit au-delà des barrières linguistiques et apporte le meilleur du savoir humain à des endroits qui en ont été privés pendant des siècles. Et puis il y a la version que nous sommes en train de construire.

À l'heure actuelle, seuls environ 5 % des talents africains en matière d'IA (les chercheurs, développeurs et innovateurs possédant les compétences nécessaires pour façonner cette technologie) ont accès aux ressources informatiques nécessaires pour effectuer des travaux avancés. Cinq pour cent. Sur un continent de 1,4 milliard d'habitants, où émergent certaines des économies les plus dynamiques et des écosystèmes technologiques les plus florissants au monde, l'infrastructure nécessaire pour participer à l'ère de l'IA est freinée par la géographie, la langue et le capital.

Ce n'est pas un hasard. C'est le résultat prévisible d'un modèle mondial de développement de l'IA qui privilégie par défaut les priorités de la Silicon Valley, les instincts réglementaires de Bruxelles et les marchés de consommation du Nord. Il en résulte une technologie qui n'a jamais été conçue en tenant compte de la majorité de la population mondiale et qui est aujourd'hui déployée à grande échelle d'une manière qui va ancrer ces omissions pour des générations.

« L'IA n'est pas répartie de manière égale. Sans action délibérée, elle amplifiera les divisions mondiales, mais les dirigeants ont encore la possibilité de tracer une nouvelle trajectoire. »

— Forum économique mondial, Rapport mondial sur la gouvernance de l'IA 2025

Les dirigeants et les décideurs politiques du monde entier doivent se confronter à une vérité dérangeante : la marge de manœuvre pour corriger le tir se réduit. Les cadres de gouvernance actuellement élaborés, les ensembles de données constitués, les modèles linguistiques entraînés : ces choix ne sont pas neutres. Ils intègrent des valeurs, des priorités et des pouvoirs. La question est de savoir lesquels.

Le fossé infrastructurel : qui contrôle le calcul ?

L'accès à la puissance de calcul est devenu le point d'étranglement déterminant de l'économie de l'IA. La formation des modèles d'IA de pointe nécessite d'énormes clusters de processeurs spécialisés hébergés dans des centres de données à forte consommation d'énergie, dont la construction et la maintenance coûtent des milliards.

L'Europe, très consciente de ce que signifie dépendre d'autres pays pour ses infrastructures critiques, a réuni plus de 8 milliards de dollars américains dans le cadre de l'entreprise commune européenne pour le calcul haute performance, afin de garantir que le continent puisse développer et exploiter ses propres systèmes d'IA.

L'Afrique n'a pas d'équivalent. Les chercheurs en IA du continent dépendent largement des infrastructures cloud contrôlées par des entreprises américaines et chinoises, soumises à des structures de prix, des restrictions d'accès et des conditions d'utilisation qu'ils n'ont pas négociées. Lorsqu'une chercheuse kenyane en IA agricole doit former un modèle à partir des données sur le rendement des cultures de la vallée du Rift, elle est en concurrence pour le temps de calcul avec le même modèle de tarification qu'une entreprise du Fortune 500 à San Francisco — et elle perd à chaque fois.

Il ne s'agit pas d'un problème technique, mais d'un problème politique et économique. Les gouvernements africains et les organismes régionaux doivent faire pression pour obtenir les financements et les partenariats multilatéraux nécessaires à la mise en place de centres de données locaux, à la création de clusters de GPU et à la mise en place d'une infrastructure cloud sécurisée qui réponde aux priorités africaines. Ils doivent exiger des fournisseurs mondiaux qu'ils fassent preuve de transparence quant à l'identité des personnes qui contrôlent l'accès à ces systèmes. Et ils doivent poursuivre la coopération régionale, en mettant en commun leur souveraineté plutôt qu'en la fragmentant, afin de rendre cette infrastructure viable à grande échelle.

Les données : la matière première du pouvoir

Les systèmes d'IA ne sont efficaces que dans la mesure où les données sur lesquelles ils sont entraînés le sont également. Or, à l'heure actuelle, les données du continent sont fragmentées, mal gérées ou extraites sans compensation équitable pour les communautés dont elles proviennent.

Fingo, l'ONG finlandaise membre de Platform et Forus International qui représente environ 280 organisations de la société civile finlandaise, offre un modèle qui mérite d'être examiné. Fingo gère un système centralisé de gouvernance des données de ses 280 membres, qui permet de suivre la taille du budget, les thèmes prioritaires, la portée géographique et les contributions aux ODD. Les données sont rendues publiques afin d'améliorer la visibilité des membres et de permettre la recherche de partenariats avec des tiers, tandis que les membres conservent le droit de s'opposer à toute utilisation de leurs informations. Comme le décrit l'équipe de Fingo, la plateforme agit en tant que contrôleur de données, mais la gouvernance reste une responsabilité partagée — un exemple pratique de ce à quoi ressemble la gestion des données centrée sur la communauté au niveau de la société civile. Fingo mène également son projet Equalizers of Digital Power (Digivallan tasaajat), explicitement conçu pour aborder la question de la répartition du pouvoir dans la sphère numérique — une question qui est au cœur des débats mondiaux sur l'équité en matière d'IA.

Les ensembles de données volumineux, diversifiés et lisibles par machine (modèles de rendement agricole très précis reflétant les conditions réelles des sols en Afrique de l'Ouest ; ressources vocales et textuelles pour des langues que la Silicon Valley juge trop peu rentables pour être prises en charge) fonctionnent parce qu'ils ont été conçus à partir et pour les réalités africaines. Ils n'ont pas été adaptés ni traduits, mais créés à partir de zéro.

La leçon est claire : là où existent des cadres de gestion éthique et où les communautés conservent la propriété de leurs données, l'innovation suit. Ce qu'il faut maintenant, c'est une architecture politique qui fasse de cette règle une norme plutôt qu'une exception. Des lois nationales solides en matière de protection des données, des bases de données régionales communes avec des normes de gouvernance partagées et des cadres multilatéraux qui placent les priorités africaines au centre, non pas après coup, mais dès la conception.

La langue comme facteur d'exclusion

Voici une question qui mérite réflexion : si l'IA ne parle pas votre langue, peut-elle vous être utile ? Pour la majorité des Africains, la réponse est non. Les grands modèles linguistiques actuels privilégient massivement l'anglais et une poignée d'autres langues dominantes. Les plus de 2 000 langues africaines sont pratiquement invisibles dans la sphère numérique, ce qui signifie qu'elles sont invisibles dans les systèmes d'IA conçus pour alimenter les diagnostics médicaux, l'aide juridique, les services financiers et l'éducation.

Il ne s'agit pas seulement d'une limitation technique. C'est une forme d'exclusion épistémique. Cela signifie, implicitement mais sans équivoque, que les systèmes de connaissances intégrés dans le yoruba, l'amharique ou le wolof – les histoires orales, la sagesse agricole indigène, les cadres philosophiques comme l'Ubuntu qui placent la communauté et l'interdépendance au centre, contrairement à l'individualisme inhérent à la plupart des IA occidentales – ne comptent pas. Qu'ils ne valent pas la peine d'être étudiés.

« L'automatisation du travail et la préférence pour l'expertise fondée sur les données pourraient contribuer à évincer davantage les formes de connaissances africaines communautaires, empiriques et orales. »

— UNESCO, Intelligence artificielle et éducation : guide à l'intention des décideurs

Les conséquences de cette exclusion sont multiples. Lorsque les systèmes d'IA ne peuvent pas servir les communautés linguistiques marginalisées, celles-ci prennent encore plus de retard dans l'accès aux services basés sur l'IA. Lorsque les systèmes d'IA ne sont pas formés à des épistémologies diverses, ils produisent des résultats qui ne reflètent que la vision du monde de ceux qui les ont conçus. La technologie devient alors non pas un pont, mais un miroir, reflétant et amplifiant les structures de pouvoir existantes plutôt que de les remettre en question. Masakhane, une communauté de recherche en NLP dirigée par des Africains, a démontré que le développement communautaire de l'IA linguistique est non seulement possible, mais qu'il produit de meilleurs résultats que l'adaptation centralisée — un modèle qui mérite un soutien institutionnel bien plus important.

CANGO (China Association for NGO Cooperation), un partenaire clé de Forus International, fait progresser un programme « Technology for Good » (la technologie au service du bien) qui répond directement à ce défi. En 2025, CANGO a participé à des événements mondiaux axés sur l'IA, la gouvernance numérique et le développement inclusif, notamment le Sommet des Nations unies sur le développement social, soulignant le rôle de la société civile pour garantir que l'IA serve les communautés les plus exposées au risque d'être laissées pour compte.

Le modèle de coopération Sud-Sud de la société civile de la CANGO, qui relie les ONG chinoises et africaines autour de priorités de développement communes, est un exemple du type de voix interrégionale et non occidentale en matière de gouvernance de l'IA dont le domaine a urgemment besoin.

La dimension de genre : qui est réellement laissé pour compte ?

Aucune discussion sur l'accès à l'IA en Afrique n'est complète sans aborder la question de la fracture numérique entre les sexes, car les inégalités qui se renforcent dans les systèmes d'IA n'existent pas dans l'abstrait. Elles existent dans la vie des femmes qui se trouvent déjà du mauvais côté de multiples fractures.

Au Ghana, qui se classe huitième parmi les leaders numériques africains et qui met actuellement en œuvre un projet d'accélération numérique de 200 millions de dollars soutenu par la Banque mondiale, les femmes représentent 50 % de la population mais gagnent en moyenne moins d'un tiers de ce que gagnent les hommes. Cet écart salarial se répercute sur tous les domaines : propriété immobilière, accès aux smartphones, accessibilité financière des données.

Seulement environ 60 % des Ghanéennes possèdent un smartphone, contre 72 % des hommes. Avec un coût moyen représentant environ un quart du revenu mensuel moyen, un smartphone n'est pas un produit de luxe, mais un choix économique qui implique des compromis directs.

« Je ne peux pas acheter un téléphone coûteux et payer des données alors que je dois nourrir mes enfants qui ont faim. »

— Participante à la recherche, programme GSMA Connected Women

Le projet d'accélération numérique du Ghana a des objectifs ambitieux : six millions de personnes ayant un nouvel accès à Internet, 1,5 million de transactions de services numériques par an, un taux de satisfaction des utilisateurs de 85 % sur son portail d'administration en ligne. Mais l'ambition sans égalité entre les sexes n'est qu'un moyen plus efficace de laisser les femmes de côté. Tout cadre de gouvernance de l'IA digne de ce nom doit faire de la fracture numérique entre les sexes une préoccupation de premier ordre, et non une note de bas de page.

La société civile en tant qu'infrastructure : un nouveau modèle

Pendant que les gouvernements négocient et que les entreprises construisent, quelque chose de radical se produit discrètement au niveau communautaire à travers l'Afrique. Les organisations de la société civile — sous-financées, en sous-effectif et largement invisibles pour la presse technologique internationale — construisent l'écosystème d'IA inclusif que le marché ne créera pas.

Les pôles technologiques communautaires gérés par les OSC forment les femmes, les jeunes ruraux et les personnes handicapées aux compétences numériques. Les projets financés par les OSC développent des modèles d'IA pour des langues que les entreprises technologiques ont jugées non viables sur le plan commercial. Les coopératives agricoles co-conçoivent les outils d'IA agricoles qu'elles utiliseront réellement, et non ceux que la Silicon Valley imagine dont elles ont besoin. Les communautés développent et possèdent des outils d'IA plutôt que de les voir exploités au profit des entreprises.

Le réseau Forus International, qui regroupe 73 plateformes nationales d'ONG et 7 coalitions régionales représentant plus de 24 000 organisations de la société civile sur les cinq continents, met déjà ce modèle en œuvre. De NNNGO au Nigeria (4 073 organisations membres avec un contenu numérique touchant 2,5 millions de personnes par an) à Fingo en Finlande (pionnier de la gouvernance des données et de l'équité numérique parmi 280 OSC) en passant par CANGO en Chine (promotion de la technologie au service du bien commun grâce à la coopération Sud-Sud de la société civile), les membres de Forus prouvent que le développement inclusif et communautaire de l'IA n'est pas une aspiration future, mais qu'il est déjà une réalité à grande échelle dans les pays du Sud.

Il ne s'agit pas de projets caritatifs. Ce sont des preuves de concept pour un modèle différent de développement technologique : un modèle fondé sur l'appropriation communautaire, la conception participative et des opérations lean durables. Et ils mettent en évidence quelque chose que les entreprises technologiques, si elles y prêtent attention, devraient reconnaître comme étant dans leur intérêt : la localisation menée par les OSC permet une meilleure adéquation entre les produits et les marchés que l'adaptation centralisée. Il est plus efficace de s'associer à la société civile pour atteindre les communautés marginalisées que d'adopter des approches B2C directes. Les écosystèmes d'IA inclusifs élargissent les marchés potentiels, ils ne les réduisent pas.

La même logique s'applique au-delà de l'Afrique. Les communautés rurales des États-Unis sont confrontées à des écarts similaires en matière d'accès à l'IA. Les populations autochtones du monde entier sont exclues du développement de l'IA. Les communautés de personnes handicapées sont marginalisées à l'échelle mondiale par des systèmes qui ne sont pas conçus en tenant compte de leurs besoins. Les modèles élaborés par les OSC africaines ne sont pas des solutions régionales, mais des solutions mondiales, accessibles à tous ceux qui souhaitent les examiner.

Ce qui doit se passer maintenant

Les gouvernements peuvent cesser de traiter la gouvernance de l'IA comme une question technique et commencer à la traiter comme une question de justice. Les organismes régionaux (l'Union africaine, la CEDEAO, la Communauté de l'Afrique de l'Est) peuvent faire de l'infrastructure continentale de l'IA une priorité, en mettant en commun leurs ressources pour partager des calculs et des données communs plutôt que de se faire concurrence pour attirer des investissements étrangers à des conditions qu'ils ne fixent pas. Les bailleurs de fonds internationaux peuvent financer les initiatives de la société civile en matière d'IA avec le même sérieux qu'ils accordent à la résilience climatique. Et les principaux développeurs mondiaux d'IA, les entreprises dont les modèles façonneront ce siècle, peuvent commencer par se demander quelles voix sont absentes de leurs données d'entraînement et prendre des mesures pour y remédier.

L'enjeu n'est pas seulement l'efficacité ou l'innovation. Il s'agit de savoir si la technologie qui définit notre époque sera construite sur la même logique coloniale qui a structuré les cinq derniers siècles de puissance mondiale, ou si nous choisirons enfin une autre voie.

« L'Afrique et la majorité mondiale peuvent façonner les règles du jeu. Mais seulement si le monde décide, dès maintenant, que c'est ce qu'il veut. »

— Tina, conseillère en gouvernance de l'IA, UNESCO/ONU

Les outils existent. Les connaissances existent. Les communautés — créatives, résilientes et historiquement privées des ressources nécessaires pour mettre en œuvre leur ingéniosité — existent. Ce qui manque, c'est la volonté politique de considérer leur inclusion non pas comme un simple atout, mais comme la condition sine qua non d'un avenir véritablement bénéfique pour l'IA.

Nous sommes au début de cette histoire. La fin n'a pas encore été écrite. Mais le prochain chapitre est en train d'être rédigé en ce moment même — dans les salles de réunion, dans les centres de données, dans le code des modèles linguistiques et dans les pôles technologiques communautaires où une femme vivant dans une zone rurale du Ghana apprend, pour la première fois, que cette technologie pourrait finalement lui apporter quelque chose.

Faisons en sorte que ce soit le cas.

Cet article a été rédigé dans le cadre du programme de bourses de journalisme Forus. Pour en savoir plus, cliquez ici.