La BAD et Google se penchent sur l’avenir de l’IA en Afrique

En marge de ses Assemblées Annuelles 2025, le Groupe de la Banque africaine de développement et Google AI Research ont organisé un événement parallèle visant à exploré l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) comme un outil puissant pour faire progresser le développement inclusif et durable sur le continent africain.

La session qui s’est tenue sous le thème : « La révolution de l’IA : comment l’IA soutiendra-t-elle la mise en œuvre de la Stratégie décennale 2024–2033 de la Banque africaine de développement et la transformation des économies africaines ? », a réuni des intervenants de premier plan de divers secteurs.

Les discussions ont été centrées sur la question suivante : « Que faudra-t-il pour que l’Afrique soit prête pour l’IA ? »

 Solomon Quaynor, vice-président du Groupe de la Banque africaine de développement chargé du Secteur privé, de l’Infrastructure et de l’industrialisation, a insisté dans son discours d’ouverture, sur le rôle crucial de la transformation numérique dans la construction de l’avenir de l’Afrique : « L’IA n’est pas un luxe — c’est une nécessité pour la compétitivité, la résilience et la prospérité à long terme de l’Afrique », a-t-il lancé. 

Plaçant la discussion dans le contexte de la Stratégie décennale 2024–2033 de la Banque.

Caroline Kende-Robb, directrice principale de la stratégie et des politiques opérationnelles au sein de la Banque, a insisté sur le fait que « l’investissement dans la jeunesse et les infrastructures de données n’est plus une option ; ce sont les fondations sur lesquelles l’Afrique doit bâtir son avenir en matière d’IA ». Ses propos font écho à l’appel de la stratégie visant à accélérer le développement grâce à l’innovation, ancrée dans les réalités africaines et portée par les talents africains.

Abdoulaye Diack, responsable de programme chez Google AI Research Africa, a souligné le potentiel transformateur de l’IA pour relever les défis structurels et favoriser les progrès dans les domaines de l’agriculture, de l’éducation, de l’adaptation au changement climatique et de la santé publique. Il a insisté sur l’importance de contextualiser l’IA aux réalités africaines.  « Sans données locales et modèles inclusifs, l’Afrique risque de devenir un simple consommateur passif au lieu d’être un créateur actif de solutions d’IA », a-t-il indiqué.

Le ministre ivoirien de la Transition numérique et de la Digitalisation, Ibrahim Kalil Konaté, a plaidé en faveur d’une coordination régionale et des cadres politiques harmonisés pour permettre une mise en œuvre responsable et transfrontalière des technologies d’IA.

Robert Skjodt, PDG du groupe Raxio, a insisté sur le besoin crucial d’une infrastructure numérique robuste, notamment de centres de données locaux pour soutenir l’ampleur et la rapidité requises par les ambitions africaines en matière d’IA.

Ousmane Fall, directeur de l’appui aux transactions du secteur privé à la Banque africaine de développement, a appelé au développement de projets d’infrastructures numériques bancables et évolutifs, capables d’attirer des investissements à long terme. 

Moustapha Cissé, PDG de Kera Health Platforms et chercheur pionnier respecté dans le domaine de l’IA en Afrique, a souligné la nécessité de bâtir des cadres éthiques et de systèmes d’IA qui reflètent les contextes sociaux, culturels et sanitaires africains. 

Muthoni Karubiu, directrice des opérations chez Amini, a appelé à renforcer la souveraineté des données, en particulier dans le contexte de l’agriculture et de l’action climatique, en garantissant l’accès à des données environnementales localisées et adaptées aux contextes. 

Exploiter la puissance de l’IA pour la réussite de l’Afrique

Au terme des échanges, un fort consensus s’est dégagé : pour que l’Afrique puisse tirer parti de l’IA de manière efficace, elle doit se concentrer sur trois piliers fondamentaux :

• Capital humain : doter la prochaine génération de compétences et d’une expertises professionnelles en IA.
• Infrastructures de données : construire une infrastructure numérique pour la connectivité, le stockage et l’échange sécurisé de données.
• Données localisées : former les systèmes d’IA aux réalités africaines, notamment les langues, la culture et les besoins sociétaux.