Les pays en développement sont aujourd’hui confrontés à un ralentissement durable de leur croissance. Après les chocs provoqués par la pandémie de Covid-19, les guerres en Ukraine et au Moyen-Orient ou encore la flambée des prix de l’énergie et des denrées alimentaires, la Banque mondiale estime que la décennie 2020 pourrait être la plus faible des trente dernières années. Son chef économiste, Indermit Gill, parle déjà d’une 'décennie perdue'. C’est dans ce contexte que la Banque mondiale voit dans l’intelligence artificielle un nouveau levier de développement économique. Selon elle, l’IA pourrait permettre aux pays en développement de 'réaliser en une décennie ce qui aurait autrement pris un siècle', à condition d’investir rapidement dans les réseaux électriques, la connectivité, les compétences des populations et les institutions. Une promesse spectaculaire. Mais est-elle à la hauteur des réalités du terrain ? La Banque mondiale ne plaide pas pour une course aux modèles les plus puissants ni pour la création d’un 'ChatGPT africain'. Elle défend au contraire une approche pragmatique : s’appuyer sur des modèles d’intelligence artificielle plus petits, moins coûteux et adaptés aux réalités locales. L’objectif est d’améliorer rapidement des services essentiels comme la santé, l’agriculture, l’éducation ou l’administration. Sur ce point, Nicolas Van Zeebroeck, professeur d’économie numérique à l’ULB, estime que le rapport met le doigt sur une véritable opportunité. 'L’un des handicaps majeurs des pays en développement, c’est le déficit d’expertise de pointe dans tous les secteurs : la médecine, l’agriculture, la justice… Et là, effectivement, l’IA peut être un raccourci, un moyen d’accéder beaucoup plus rapidement à cette expertise', explique-t-il. Dans des régions où les spécialistes sont rares, l’IA pourrait mettre une expertise jusque-là inaccessible à la portée des professionnels de santé, des agriculteurs ou encore des agents publics. Nicolas Van Zeebroeck rejoint également la Banque mondiale sur un autre point : inutile de vouloir rivaliser avec les États-Unis ou la Chine. 'N’essayez pas de jouer le même jeu qu’eux, ils ont une avance de vingt ans', résume-t-il. Miser sur des modèles plus modestes, spécialisés et entraînés sur des besoins locaux lui paraît en revanche une 'stratégie beaucoup plus réaliste'. Pour la Banque mondiale, le temps presse. 'La fenêtre pour y parvenir est mince, l’IA représente l’opportunité d’une vie pour ces pays de résoudre enfin des problèmes qui n’ont pas trouvé de solutions depuis des décennies', affirme Gaurav Nayyar, responsable du rapport. C’est assez typique d’un techno-optimisme que l’on retrouve à chaque nouvelle génération technologique. L’institution invite les pays en développement à ne pas manquer le train de l’IA. Encore faut-il pouvoir monter à bord. 'Rattraper un siècle de développement en une décennie, ce n’est pas réaliste du tout', tranche Nicolas van Zeebroeck. 'C’est assez typique d’un techno-optimisme que l’on retrouve à chaque nouvelle génération technologique. On nous a déjà tenu ce discours avec Internet, puis avec le téléphone mobile ou encore la blockchain. À chaque fois, on promet que la technologie permettra de contourner des faiblesses structurelles. Ce sont des raccourcis élégants, mais ils ne tiennent pas la route.' Pour le chercheur, le rapport lui-même est d’ailleurs plus nuancé que le discours qui l’accompagne. Car derrière la promesse d’un 'rattrapage historique', la Banque mondiale reconnaît elle-même que l’IA ne produira ses effets qu’à condition de disposer d’électricité, de réseaux numériques, de données, de compétences et d’institutions solides. Autrement dit, les mêmes défis auxquels ces pays sont confrontés depuis des décennies. 'Tant que vous n’avez pas investi dans l’approvisionnement en énergie, dans la connectivité ou dans les systèmes d’information, vous n’arriverez à rien, même avec de l’IA.' résume Nicolas van Zeebroeck. Sur le terrain, l’enthousiasme de la Banque mondiale se heurte donc à une réalité beaucoup plus complexe. 'Ça ne va certainement pas résoudre tous les problèmes dont souffrent les pays en développement. C’est un chantier énorme. Qu’est-ce qu’on fait dans des pays où le taux de pauvreté reste très élevé, où le taux d’alphabétisation n’est pas encore optimal ?' interroge Laurence Dierickx, maîtresse de conférences au Département des Sciences de l’Information et de la Communication de l’Université libre de Bruxelles (ULB) Nicolas Van Zeebroeck utilise, lui, une autre image en comparant l’IA à une voiture de sport. 'Elle ira beaucoup plus vite, mais elle ne raccourcira pas la route. Et si la route est mauvaise, pleine de nids-de-poule, elle ne vous fera pas gagner grand-chose. Sans compter qu’il faut encore savoir la conduire… et avoir de l’essence dans le réservoir.' Cette réalité se reflète dans les infrastructures. En Afrique subsaharienne, près d’un tiers des écoles rurales restent privées d’une alimentation électrique stable et plus des deux tiers ne disposent pas d’une connexion internet fiable.

Autre obstacle de taille : la qualité et la disponibilité des données, véritable carburant de l’intelligence artificielle. 'Si on prend le continent africain, on observe clairement un déficit de données', explique Laurence Dierickx. 'Les systèmes politiques ne recensent pas nécessairement les populations et l’on ne dispose donc pas de données en suffisance qu’il serait pertinent d’automatiser.' La pandémie de Covid-19 en est une illustration frappante. 'Peu de pays comptaient les morts. On ne sait toujours pas combien il y a eu de décès sur l’ensemble du continent africain', poursuit-elle. Une enquête de la BBC révélait d’ailleurs que seuls huit pays africains, sur plus d’une cinquantaine, disposaient d’un système obligatoire d’enregistrement des décès. 'L’intelligence artificielle n’est qu’un amplificateur de connaissances', résume Nicolas Van Zeebroeck. Encore faut-il avoir des connaissances à amplifier. 'Si les administrations, les systèmes de santé, le cadastre ou encore la justice ne produisent pas de données suffisamment structurées, les modèles d’IA ne pourront s’appuyer que sur des informations lacunaires et produire des réponses génériques.' Or, c’est précisément 'la partie la plus difficile de la transformation numérique depuis quarante ans', souligne Nicolas Van Zeebroeck. 'Même dans les pays développés, c’est là-dessus que les entreprises se cassent les dents. […] Sans un écosystème administratif, organisationnel et technique capable de produire ces données, il ne se passera pas grand-chose, même avec les meilleurs outils d’intelligence artificielle.' Ce n’est pas parce qu’une technologie existe qu’elle est forcément utile. Nicolas van Zeebroeck, professeur d’économie et stratégie numérique à l’ULB. Même lorsque les données existent, encore faut-il que les modèles comprennent les réalités locales. Ce défi concerne de nombreux pays en développement, mais il est particulièrement documenté en Afrique. Les grands modèles de langage ont été entraînés principalement sur des données occidentales, en particulier en langue anglaise. 'Ils ne sont pas adaptés aux réalités africaines', souligne Laurence Dierickx, maîtresse de conférences au Département des Sciences de l’Information et de la Communication de l’ULB. Certaines études menées en Afrique subsaharienne montrent que des journalistes renoncent même à utiliser ces outils pour traiter l’actualité de leur propre pays, estimant les réponses trop biaisées ou réduites à des stéréotypes. 'Il faut tenir compte du contexte socio-économique et culturel. On ne peut pas simplement transposer des modèles conçus ailleurs.' Enfin, l’adoption de l’IA suppose aussi que les utilisateurs soient en mesure de l’intégrer à leurs pratiques. 'Ce n’est pas parce qu’une technologie existe qu’elle est forcément utile', rappelle Nicolas van Zeebroeck. Au-delà des ingénieurs, cela suppose aussi de former les enseignants, les agriculteurs, les médecins ou encore les entrepreneurs afin qu’ils identifient les situations où ces outils apportent une réelle valeur ajoutée. Une remise en question que partage Laurence Dierickx : 'On a tendance à nous faire croire que la société entière devrait fonctionner sur des algorithmes de prédiction et de classification. Dans certains secteurs, l’IA peut être très utile. Dans d’autres, elle constitue un appui. Et dans certains cas, elle présente peu d’intérêt.' La Banque mondiale reconnaît elle-même que l’intelligence artificielle pourrait produire l’effet inverse de celui recherché. 'Sans mesures volontaires, l’IA risque d’ouvrir encore plus le fossé entre les pays, d’augmenter les inégalités au sein de chaque pays et de concentrer le pouvoir de marché', prévient-elle. 'Le risque principal, c’est qu’il n’y ait que quelques pays dans le monde, et dans chaque pays seulement quelques entreprises, qui arrivent réellement à trouver la recette pour créer de la valeur avec l’IA', explique Nicolas van Zeebroeck. 'Celles-là prendront un avantage assez massif.' Les premiers écarts sont d’ailleurs déjà visibles. 'Plusieurs pays d’Afrique ont déjà mis en place des stratégies nationales de développement de l’IA. L’Égypte, l’Afrique du Sud, la Tunisie, mais aussi le Rwanda ou le Kenya figurent parmi les mieux préparés.' À l’inverse, d’autres restent confrontés à des difficultés beaucoup plus fondamentales, qu’il s’agisse de l’accès à l’électricité, de la connectivité ou encore de la formation des populations. Les écarts pourraient également se creuser au sein même des pays, souligne Laurence Dierickx : 'La fracture entre les zones urbaines et rurales reste importante, tout comme les écarts d’accès à l’électricité, aux infrastructures de télécommunications ou à la formation.' À cette fracture économique s’ajoute un enjeu de souveraineté technologique. Les modèles d’IA les plus performants restent aujourd’hui développés par une poignée d’entreprises américaines ou chinoises. 'Ces modèles que vous faites tourner sur des plateformes étrangères siphonnent évidemment vos données. Vous les donnez gratuitement en échange du service', avertit Nicolas Van Zeebroeck. Selon Laurence Dierickx, cette dépendance nourrit déjà une nouvelle forme de 'colonialisme des données', dans laquelle les informations produites localement alimentent des modèles développés ailleurs. La Chine l’a bien compris et investit massivement ce marché, notamment en Afrique. 'On a des entreprises comme Huawei qui jouent vraiment un rôle central dans le déploiement des IA dans plusieurs pays africains', explique Laurence Dierickx. 'La Chine ne cherche pas à créer des outils de luxe qui plaisent aux grandes entreprises européennes et américaines. Ce qu’elle veut développer, ce sont des outils pragmatiques, pratiques et bon marché qui peuvent servir au Sud global' résume Nicolas van Zeebroeck. La Banque mondiale estime que l’intelligence artificielle devrait avoir un impact moins destructeur sur l’emploi dans les pays en développement que dans les économies avancées. Selon son rapport, seuls 4,5% des emplois des pays à revenus faibles ou intermédiaires sont exposés à un risque élevé d’automatisation, contre 14,2% dans les pays les plus riches. Pour Nicolas Van Zeebroeck, cette différence s’explique avant tout par la structure des économies. 'Le cœur de l’IA, c’est d’automatiser des tâches intellectuelles', explique le professeur d’économie et de stratégie numérique. 'Son potentiel est donc beaucoup plus important, mais aussi beaucoup plus menaçant, dans des économies où une grande partie des emplois repose sur des activités intellectuelles, autrement dit des économies très tertiaires. ' À l’inverse, les pays où l’activité reste largement tournée vers l’agriculture, l’artisanat, l’industrie ou la fabrication sont moins directement exposés. C’est précisément pourquoi les pays développés sont davantage exposés à l’automatisation, mais aussi ceux où les gains de productivité sont les plus importants. L’intelligence artificielle ne raccourcit pas la route : elle permet seulement d’aller plus vite. C’est tout le paradoxe du rapport de la Banque mondiale. Sans investissements dans les infrastructures, les données, les compétences et les institutions, le train de l’IA risque de continuer à creuser les inégalités et de ne profiter qu’à ceux qui étaient déjà montés à bord.