L’Afrique se positionne comme un acteur clé de l’Intelligence Artificielle, mais pour qu’elle devienne un levier de développement inclusif, l’enjeu des données locales est primordial.
Alors que l’intelligence artificielle (IA) révolutionne les économies mondiales, l’Afrique se retrouve à un carrefour crucial. Comment garantir que cette avancée technologique devienne un levier de développement inclusif plutôt qu’un facteur aggravant la fracture numérique ? La réponse réside dans une ressource souvent sous-estimée : les données locales. À travers cet enjeu stratégique, se dessine la possibilité pour l’Afrique de prendre le contrôle de son destin technologique.
Les biais de l’IA : une problématique universelle
Dans le documentaire Coded Bias, Joy Buolamwini, chercheuse au MIT, révèle comment les algorithmes d’IA discriminants en fonction du genre et de la couleur de peau. Ce constat souligne l’urgence de diversifier les données utilisées pour les anciens systèmes. Lorsque les données africaines sont absentes des bases de données mondiales, les solutions technologiques deviennent inadaptées, voire nuisibles pour les populations du continent.
L’IA repose sur des données, qu’elles soient textuelles, audios ou visuelles, pour apprendre et se perfectionner. Par exemple, dans le domaine agricole, une IA entraînée avec des données climatiques européennes ne pourra pas proposer des recommandations adaptées aux réalités des sols et des climats africains. De la même manière, dans le domaine de la santé, des systèmes basés sur des données locales permettront de prédire et de contenir efficacement des épidémies spécifiques au continent.
Les défis liés à la collecte des données en Afrique
Malgré l’urgence, la collecte de données en Afrique reste un défi. Le manque d’infrastructures, des connexions Internet lentes et une absence de normes communes entre pays complique le processus. À titre d’exemple, les statistiques démographiques disparates entraînent la mise en place de politiques de santé publique efficaces.
Pour surmonter ces obstacles, il est essentiel de développer des capacités locales en matière de stockage et d’analyse des données, tout en encourageant des collaborations régionales pour uniformiser les méthodologies de collecte.
Des initiatives prometteuses : l’Afrique montre la voie
Malgré ces défis, plusieurs initiatives africaines démontrent le potentiel de l’IA lorsqu’elle s’appuie sur des données locales. Au Kenya, la startup FarmWorks utilise l’IA pour optimiser les pratiques agricoles et les microcrédits. Dans le secteur de l’énergie, Husk Power Systems exploite des microgrids solaires hybrides basés sur des prévisions automatisées de la demande énergétique. Ces exemples montrent que l’Afrique peut non seulement adopter, mais aussi innover en matière d’IA.
Le rôle des partenariats internationaux
Le hub de l’IA pour le développement durable, soutenu par des acteurs comme le PNUD et le G7, avec l’accent sur le développement de talents africains et sur l’intégration des langues locales dans les systèmes d’IA. Ces efforts visent à garantir une croissance inclusive et équitable de l’IA en Afrique, tout en attirant des investissements internationaux.
Lors de la dernière Assemblée générale des Nations Unies, des discussions ont insisté sur la nécessité de co-créer des solutions avec les pays africains, plutôt que d’imposer des modèles externes. Cette approche collaborative est cruciale pour bâtir un écosystème numérique durable sur le continent.
