LIBREVILLE—Lors d’une récente conférence à la Harvard Kennedy School, des étudiants m’ont interrogé sur la manière dont les États africains pourraient passer du statut de pays consommateurs de technologies numériques et basées sur l’IA à celui de producteurs. Je leur ai répondu qu’il fallait commencer par tirer les bons enseignements de la révolution de l’argent mobile.
Les technologies de paiement numérique ont d’ores et déjà transformé l’Afrique. En l’espace d’une seule décennie, des États qui n’avaient jamais mis en place de réseau d’agences bancaires ont franchi d’un bond cette étape pour passer directement aux paiements numériques. Selon le rapport Global Findex 2025 de la Banque mondiale, 40 % des adultes d’Afrique subsaharienne possédaient un compte de paiement mobile à la fin de l’année 2024, contre 27 % trois ans plus tôt. De ce fait, l’association professionnelle des télécommunications mobiles GSMA estime que le PIB de la Côte d’Ivoire, du Ghana, du Kenya, du Sénégal et de la Tanzanie atteignait, fin 2023, un niveau 8 à 10 % plus élevé que si cette évolution n’avait pas eu lieu.
Les dirigeants politiques, en déduisant qu’il est généralement possible pour les économies en voie de développement de contourner les étapes laborieuses et coûteuses du développement des infrastructures, en adoptant des technologies conçues ailleurs dans le monde, appliquent la même logique aux services publics en ligne, à l’administration fiscale, à l’identification numérique, et de plus en plus à l’IA.
Or, cette approche mérite d’être examinée de plus près, en particulier, lorsqu’elle est appliquée à l’IA. En effet, les systèmes de paiement mobile générant des historiques de transactions liés à l’identité, ainsi que des données économiques détaillées, celui qui les contrôle pourrait déterminer qui aura accès aux données les plus précieuses et aux canaux de distribution de services d’IA au sein de la population la plus rapidement croissante de la planète.
Cela ne signifie pas pour autant que le bond technologique soit une erreur. Pour les États aux moyens financiers limités, l’adoption de technologies éprouvées constitue bien souvent un choix rationnel. Un certain nombre de problèmes surviennent néanmoins lorsque les technologies importées commencent à se substituer au renforcement des capacités nationales, et lorsque les gouvernements ne peuvent ni les exploiter, ni les modifier, ni les remplacer pour atteindre leurs propres objectifs politiques, un critère fondamental de la souveraineté numérique.
Les États africains consacrant en moyenne 0,45 % de leur PIB à la recherche et au développement, contre une moyenne mondiale de 1,7 %, l’importation de technologies prêtes à l’emploi semble relever du bon sens. Seulement voilà, ce qui constituait au départ une réponse pragmatique au manque de ressources s’est transformé en une doctrine de développement potentiellement dangereuse. En faisant l’impasse sur la phase d’apprentissage, les Africains risquent de se priver précisément des capacités qui soutiennent la productivité à long terme.
Le développement est un processus séquentiel. Il résulte de la suppression de contraintes, plutôt que de leur simple contournement. Bien que l’adoption de technologies soit de nature à stimuler l’activité économique, elle ne rend pas nécessairement une économie plus productive. En dépit d’une croissance du PIB d’environ 4 % par an en moyenne au cours de la dernière décennie, la productivité du travail en Afrique subsaharienne n’a quasiment pas progressé en termes réels (hors effet de l’inflation) entre 1991 et 2024. Or, les écarts de productivité totale des facteurs représentent plus de 66 % de l’écart de revenus entre les États. Au fur et à mesure de l’adoption de l’IA, la résolution de ces disparités deviendra le défi central.
De nombreux États africains sont tombés dans le piège d’une automatisation prématurée, en adoptant l’IA et les systèmes numériques avant d’avoir mis en place les fondements institutionnels, infrastructurels et de capital humain nécessaires. Comme l’a démontré Dani Rodrik de l’Université d’Harvard, les pays en voie de développement atteignent leur pic de production manufacturière à des niveaux de revenu plus bas, et abandonnent ce secteur plus tôt que ne l’ont fait les premiers pays industrialisés.
L’IA se distingue des technologies numériques antérieures à un égard crucial : elle ne peut être simplement téléchargée et déployée. Elle repose sur des capacités complémentaires telles que l’infrastructure informatique, l’énergie, les données, les compétences techniques, ainsi que sur des entreprises capables de l’adapter au contexte local. Les États qui s’appuieront stratégiquement sur ces éléments s’assureront une part disproportionnée de la valeur ; ceux qui recourront à des systèmes prêts à l’emploi pourraient, certes, connaître un regain de productivité, mais n’acquerront pas la capacité de reproduire cet élan.
La différence entre l’utilisation d’une technologie et l’acquisition d’une capacité technologique est fondamentale. La connaissance s’accumule à travers le processus ardu consistant à concevoir quelque chose qui n’existe pas encore. En procédant par essais et erreurs, les ingénieurs apprennent, les entreprises développent leurs capacités, et les régulateurs acquièrent de l’expertise. C’est ce que Rodrik et son collègue d’Harvard, Ricardo Hausmann, appellent la croissance par la découverte de soi. Le service M-Pesa constitue le meilleur exemple africain de ce processus. Développé au Kenya, ce projet a permis à ses ingénieurs, ainsi qu’à ses régulateurs d’acquérir non seulement un produit fonctionnel, mais également une expertise approfondie et une confiance institutionnelle, ce qui en fait une référence sur l’ensemble du continent.
Il ne s’agit pas de réinventer le semiconducteur. L’essentiel est de savoir si un État intègre une technologie importée dans un processus qu’il pilote lui-même, ou s’il se contente d’installer une pile technologique complète qu’il ne peut ni comprendre, ni adapter, ni remplacer. La première approche conduit à un renforcement des capacités ; la seconde ne fait qu’accentuer les dépendances.
Cette distinction revêt de plus en plus d’importance à mesure que la technologie devient indissociable de la sécurité économique et nationale. Les grandes puissances ont d’ores et déjà démontré qu’elles étaient prêtes à restreindre l’accès aux technologies critiques, à contrôler les chaînes d’approvisionnement en semiconducteurs, ainsi qu’à empiéter sur la souveraineté numérique d’autrui. Les États qui choisissent de faire fonctionner des services essentiels sur des systèmes détenus par des entités étrangères disposent d’un pouvoir de négociation limité, lorsque ces systèmes acquièrent une importance stratégique. Ce risque est aujourd’hui perceptible partout en Afrique. Sa charge de calcul active atteignant 360 mégawatts, le continent représente seulement 0,6 % de la capacité mondiale des centres de données, sachant, par ailleurs, que les gouvernements africains s’appuient de plus en plus sur des prestataires étrangers pour la gestion des identités, des paiements et de la fiscalité.
Face au risque d’une automatisation prématurée constitutive à la fois d’un risque économique et d’un risque de gouvernance, les dirigeants politiques africains devront établir consciencieusement une distinction entre les technologies étrangères susceptibles d’être adoptées en toute sécurité et les systèmes dont la propriété ou le contrôle sont essentiels à la capacité de l’État. Il leur faudra également investir davantage dans leurs propres ressources humaines. L’IA amplifiant le savoir-faire existant, un État disposant d’un important vivier de talents en ingénierie et d’institutions solides peut espérer en tirer parti pour accélérer son innovation nationale, tandis qu’un pays dépourvu de ces atouts risque de devenir un éternel consommateur de systèmes conçus pour servir les priorités d’autrui.
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Par Mark-Alexandre Doumba
Les exigences d’un développement durable
Le critère de détermination de la situation dans laquelle se trouve un État est simple. S’il cessait demain de payer un fournisseur, le gouvernement pourrait-il maintenir en fonctionnement le service en question ? S’il souhaitait changer de plateforme, disposerait-il d’alternatives locales ? S’il obtenait le code source, pourrait-il compter sur des équipes capables de l’utiliser ? Pour la plupart des États africains, la réponse honnête à ces trois questions est non, une défaillance dont la communauté du développement porte la responsabilité, ayant longtemps considéré la numérisation comme un service à fournir plutôt que comme une capacité à développer.
Le bond technologique semblait constituer une réponse rationnelle au manque de moyens. Il ne saurait, toutefois, continuer de se substituer à un véritable développement. La question n’est plus de savoir si l’Afrique doit adopter l’IA (ce qui est impératif, sans quoi elle tombera dans l’insignifiance), mais de déterminer quelles capacités il lui faut acquérir avant, pendant et grâce à cette adoption. C’est la réponse que j’ai livrée aux étudiants d’Harvard. Les dirigeants politiques africains et les partenaires de développement vont devoir réfléchir consciencieusement au prochain contrat qu’ils signeront, à la prochaine décision d’achat qu’ils prendront, ainsi qu’au prochain service d’IA ou service numérique qu’ils déploieront. Ces décisions constituent autant d’occasions de se remémorer ce qu’exige un développement durable.
