L’intelligence artificielle (IA) est devenue l’un des principaux terrains de confrontation économique et stratégique au niveau mondial. Bien au-delà d’un simple enjeu technologique, elle structure désormais les rapports de puissance entre États, redessine les chaînes de valeur et conditionne la compétitivité future des économies. Dans cette course, dominée par les États-Unis, la Chine et, dans une moindre mesure, l’Europe, l’Afrique doit impérativement définir sa propre trajectoire pour éviter de rester cantonnée au rôle de marché de consommation et de fournisseur de données.

États-Unis, Chine, Europe : trois modèles, une même bataille

Aux États-Unis, l’IA est tirée par un écosystème privé ultra-dominant. Des acteurs comme OpenAI, soutenu par Microsoft, Google DeepMind, Meta, ou encore Anthropic, concentrent l’essentiel de l’innovation sur les modèles de fondation (large language models). À cela s’ajoute un acteur clé mais souvent moins visible du grand public : NVIDIA, devenu le pilier central de cette révolution grâce à sa maîtrise des semi-conducteurs et des GPU indispensables à l’entraînement des modèles d’IA. Aujourd’hui, contrôler l’accès aux puces NVIDIA, c’est en grande partie contrôler l’IA mondiale.

La Chine adopte une approche plus étatiste et intégrée. Des entreprises comme Baidu, Alibaba, Tencent ou Huawei développent leurs propres modèles, infrastructures cloud et puces alternatives, avec un fort soutien public. L’objectif est double : réduire la dépendance aux technologies américaines et déployer l’IA à grande échelle dans l’industrie, la sécurité, la finance et les services publics.

L’Europe, longtemps en retrait, tente de combler son retard. Des acteurs émergents comme Mistral AI en France incarnent une volonté de souveraineté technologique, avec des modèles plus légers, ouverts et moins dépendants des géants américains. En parallèle, l’Union européenne mise sur la régulation (AI Act), l’éthique et la protection des données pour influencer les standards mondiaux, même si elle reste largement dépendante des infrastructures américaines pour le calcul intensif.

L’Afrique : un marché stratégique mais structurellement dépendant

Dans ce contexte, l’Afrique apparaît surtout comme un terrain d’expansion pour ces acteurs globaux. Les solutions d’OpenAI, de Google ou de Microsoft sont déjà massivement utilisées sur le continent, souvent via des API hébergées hors d’Afrique, sur des infrastructures cloud contrôlées par des entreprises étrangères.

Le risque est celui d’une colonisation numérique silencieuse :

• les données africaines (financières, agricoles, sanitaires, urbaines) alimentent des modèles entraînés ailleurs ;
• la valeur ajoutée est captée hors du continent ;
• les États et entreprises locales deviennent dépendants de technologies dont ils ne maîtrisent ni les coûts à long terme, ni les évolutions.

L’IA accentue cette asymétrie, car elle repose sur trois actifs stratégiques que l’Afrique maîtrise encore peu : les données structurées, la puissance de calcul et les modèles propriétaires.

Premier levier : faire des données un actif stratégique africain

Sans données, pas d’IA. L’Afrique doit donc cesser de considérer les données comme un sous-produit et les traiter comme un actif économique et stratégique. Cela implique :

• des cadres de gouvernance des données clairs au niveau national et régional ;
• le développement de clouds régionaux ou de solutions d’hébergement souveraines ;
• la création de data hubs sectoriels (agriculture, énergie, santé, finance) accessibles aux startups, chercheurs et entreprises locales.

Sans cette maîtrise, les modèles développés par OpenAI, Google ou Mistral continueront d’exploiter des données africaines sans que le continent n’en tire pleinement profit.

Deuxième levier : privilégier les usages locaux plutôt que la course aux grands modèles

L’Afrique n’a ni vocation ni intérêt immédiat à concurrencer OpenAI, Mistral AI ou DeepMind sur les modèles de fondation. En revanche, elle peut se positionner sur les applications verticales de l’IA.

Des solutions ciblées, reposant sur des modèles plus légers, peuvent répondre à des besoins concrets :

• aide à la décision agricole,
• diagnostic médical assisté,
• optimisation des réseaux électriques,
• services financiers inclusifs,
• automatisation des services publics.

Ce type d’IA, moins gourmande en calcul que les grands modèles entraînés sur des clusters NVIDIA, est plus adaptée aux contraintes africaines et peut générer un impact économique immédiat.

Troisième levier : bâtir des écosystèmes capables de retenir les talents

Le continent forme de plus en plus de data scientists, ingénieurs et développeurs IA. Mais une grande partie de ces talents travaille, directement ou indirectement, pour des entreprises étrangères.

Sans marché local structuré, sans commande publique innovante, sans startups financées à l’échelle, l’Afrique continuera d’alimenter les laboratoires de Google, Microsoft ou Meta, sans bénéficier pleinement de cette richesse humaine.

Créer des écosystèmes d’innovation locaux, capables de collaborer — mais aussi de négocier — avec des acteurs comme OpenAI ou NVIDIA, est une condition essentielle pour inverser cette tendance.

Quatrième levier : inscrire l’IA dans une logique de souveraineté économique

L’IA doit être pensée comme un outil de politique économique, au même titre que l’énergie ou les infrastructures. Les choix faits aujourd’hui en matière de partenariats technologiques, d’accès au cloud ou de dépendance aux puces étrangères auront des conséquences durables.

Une approche régionale, à l’échelle de la CEDEAO, de l’UEMOA ou de l’Union africaine, permettrait de mutualiser les investissements, de structurer des marchés de taille critique et de peser davantage face aux géants technologiques mondiaux.

Ne pas copier, mais tracer sa propre voie

L’Afrique ne gagnera pas la bataille de l’intelligence artificielle en cherchant à imiter les États-Unis, la Chine ou l’Europe. Elle peut en revanche construire une trajectoire originale, fondée sur ses usages, ses besoins et ses priorités de développement.

L’enjeu n’est pas de créer un « OpenAI africain » à tout prix, mais d’éviter de devenir une colonie numérique permanente, dépendante des infrastructures, des modèles et des décisions prises ailleurs.

Dans la nouvelle géographie mondiale de l’innovation, l’intelligence artificielle peut être pour l’Afrique un puissant accélérateur de transformation. À condition que le continent fasse de l’IA non pas un produit importé, mais un levier stratégique maîtrisé au service de son développement économique et de sa souveraineté.