Intelligence artificielle : l’Afrique doit passer de l’usage à la maîtrise

L’Afrique avance dans le domaine de l’intelligence artificielle, mais à des rythmes différents selon les pays et les secteurs. Pour Soglo Eric Houenafa, une distinction s’impose : utiliser des outils d’IA ne signifie pas être capable de les concevoir, de les adapter ou de maîtriser les infrastructures qui les font fonctionner.

Le continent reste confronté à plusieurs obstacles, dont l’accès à une énergie fiable, à la connectivité, aux capacités de calcul, au financement et aux compétences spécialisées. Le manque de données de qualité, représentatives des langues et des réalités africaines, constitue un autre frein.

Malgré ces contraintes, le continent dispose de ressources humaines et scientifiques pour avancer. Le collectif Masakhane, qui développe la recherche sur le traitement automatique des langues africaines, en est une illustration. L’approbation d’une stratégie continentale de l’IA par l’Union africaine en 2024 offre également un cadre commun.

Reste à traduire ces orientations en réalisations concrètes. Selon lui, les progrès devront se mesurer à la capacité des pays africains à résoudre leurs propres problèmes, à former des professionnels et à conserver une part de la valeur créée. Cette maîtrise passe aussi par la capacité à encadrer les usages de l’IA et à en anticiper les dérives.

La confiance à l’épreuve des deepfakes

La multiplication des contenus générés par l’IA complique la vérification de l’information. Les risques sont multiples : imitation d’une voix pour obtenir un transfert d’argent, fausse vidéo destinée à promouvoir un investissement ou présentation d’une personne comme ayant tenu des propos ou commis des actes qui ne sont pas les siens.

Pour les médias et les institutions, la menace touche aussi à la confiance collective. Une fausse déclaration attribuée à une autorité peut alimenter des tensions. À l’inverse, l’existence des deepfakes peut servir à contester des documents authentiques.

Face à ces pratiques, il recommande des procédures de vérification. Une demande inhabituelle doit être confirmée par un autre canal, même si elle semble provenir d’une personne connue. Dans les rédactions, il conseille de retrouver la source originale, de vérifier le contexte et de croiser les confirmations. Les outils de détection peuvent aider, mais ne doivent pas constituer l’unique preuve.

La sensibilisation doit aussi être accessible dans les langues locales. L’enjeu est d’apprendre à prendre du recul avant de payer, de transmettre une information ou de partager un contenu.

Mais les effets de l’IA ne se limitent pas à la circulation de l’information. Son développement transforme aussi le monde du travail et pose la question de l’avenir de plusieurs professions.

Lire aussi : Enseignement supérieur : des grèves chaque mardi dès le 3 novembre

Des métiers transformés, des compétences à renforcer

Les tâches répétitives et numériques figurent parmi les plus exposées à l’automatisation. Soglo Eric Houenafa s’appuie sur une étude conjointe de l’Organisation internationale du travail (OIT) et de l’institut de recherche polonais NASK, publiée en mai 2025. Celle-ci classe les professions administratives parmi les plus exposées à l’IA générative. Cette exposition ne signifie toutefois pas que les emplois concernés vont nécessairement disparaître. Elle renvoie d’abord à une transformation des tâches.

Dans les centres de relation client, par exemple, les demandes simples pourraient être automatisées, laissant aux agents le traitement des situations plus complexes. Cette évolution suppose un accompagnement des salariés et une adaptation des formations.

Pour les jeunes, il recommande de développer une double compétence : maîtriser un métier et savoir utiliser l’IA avec discernement. Il insiste aussi sur la nécessité de former les travailleurs déjà en poste, et pas seulement les nouveaux diplômés.

Cette adaptation des compétences ne suffit cependant pas à répondre à tous les enjeux. Pour les pays africains, la question porte aussi sur leur capacité à ne pas dépendre entièrement de technologies et de fournisseurs qu’ils ne maîtrisent pas.

Reprendre le contrôle des technologies

La dépendance à des fournisseurs étrangers devient problématique lorsqu’une organisation ne peut ni contrôler ses données ni changer de solution. Les conditions de stockage, les accès aux informations, leur éventuelle réutilisation et les possibilités de récupération ou de suppression doivent être examinés avant l’adoption d’un outil.

Le développement de solutions locales nécessite des compétences, des infrastructures et des débouchés. Les universités ont un rôle à jouer dans la recherche et la formation, les entreprises dans l’identification des besoins et les pouvoirs publics dans le financement et l’accès à la commande publique.

Il préconise une progression à partir d’usages ciblés, avec une attention portée à la maintenance, à la sécurité et à la possibilité de changer de prestataire. La coopération entre pays africains pourrait aussi permettre de mutualiser les investissements dans la recherche, les ressources linguistiques et les capacités de calcul.

Reste à savoir où concentrer ces efforts. Pour lui, le développement de l’IA doit partir de besoins concrets, plutôt que de la seule volonté d’adopter une nouvelle technologie.

Des projets ancrés dans les besoins locaux

L’agriculture, la santé, l’éducation et la gestion des entreprises font partie des secteurs où l’IA pourrait apporter des bénéfices. Mais leur potentiel ne suffit pas à justifier le déploiement d’une solution. Il faut partir d’un problème précis, établir une situation de référence, tester l’outil sur un périmètre limité et mesurer ses résultats.

Le coût doit être évalué dans son ensemble, en tenant compte de la maintenance et de la formation. Un projet doit pouvoir démontrer qu’il améliore un service, réduit les erreurs ou facilite réellement une tâche. C’est son utilité qui doit guider son développement.

Cette exigence d’utilité suppose aussi de garder un regard critique sur les résultats produits par les outils. Car, au-delà des infrastructures et des emplois, un autre risque retient son attention : celui de laisser progressivement les machines décider à la place des humains.

Le risque de déléguer son jugement

Interrogé sur le danger qu’il juge le plus sous-estimé, Soglo Eric Houenafa cite la délégation progressive du jugement humain. Face à des réponses rapides et formulées avec assurance, les utilisateurs peuvent prendre l’habitude d’accepter les conclusions d’un outil sans vérifier les faits ni les informations manquantes.

Cette dépendance peut devenir intellectuelle, lorsque l’on cesse de développer ses propres capacités d’analyse, mais aussi économique, lorsque l’on utilise des technologies sans disposer des compétences nécessaires pour les évaluer ou les adapter.

Sa conviction reste la même : l’innovation doit s’accompagner d’une capacité de contrôle. Il souhaite aujourd’hui traduire cette vigilance en pratiques concrètes, à travers la formation des utilisateurs, la protection des données et la vérification des résultats. Une décision assistée par une machine doit pouvoir être expliquée et remise en question. La responsabilité humaine doit rester identifiable.

Cette réflexion sur les possibilités et les limites de l’IA trouve un prolongement particulier dans MYA IA. Le projet explore une autre manière d’utiliser cette technologie : préserver la mémoire d’une personne après sa disparition.

MYA IA, préserver la mémoire après la disparition

Le projet vise à préserver la mémoire personnelle d’un individu, ses souvenirs, ses expériences, ses valeurs et sa manière de s’exprimer. L’objectif serait de permettre, après son décès, une interaction avec une représentation numérique construite à partir des éléments qu’il aura volontairement transmis de son vivant.

La première étape envisagée repose sur le recueil de témoignages. L’IA poserait régulièrement des questions à la personne sur son histoire, ses choix et ses convictions. Des lunettes équipées d’une caméra sont aussi envisagées pour documenter certaines expériences, dans le respect des personnes concernées.

Une autre piste, beaucoup plus lointaine, concerne l’éventuelle contribution d’interfaces cérébrales à la collecte d’informations liées à la mémoire. Il ne s’agit toutefois pas d’une fonctionnalité actuellement disponible : la copie intégrale des souvenirs dans une puce nécessiterait des avancées scientifiques majeures.

Soglo Eric Houenafa tient à distinguer la représentation numérique de la personne elle-même. Elle ne constitue ni un transfert de conscience ni une prolongation de la vie. Le système ne devrait pas non plus inventer des souvenirs lorsque les informations manquent.

De la maîtrise des infrastructures à la préservation des souvenirs, les enjeux soulevés par l’IA restent liés à une même exigence : garder la main sur ce que cette technologie transforme, produit et transmet. Pour l’Afrique comme pour les individus, il s’agit de ne pas laisser à la machine le soin de définir seule les usages et les limites de cette évolution.