Capmad dresse un bilan des évaluations existantes à la fois pour l’adoption générale du numérique et pour la politique en matière d’IA en particulier. Les évaluations existantes de l’état de préparation à l’échelle mondiale ne rendent pas pleinement compte des progrès des États africains en matière de préparation à l’IA et jettent les bases d’une meilleure utilisation des évaluations dans le contexte africain.

Évolution rapide du paysage de l’IA en Afrique

Le paysage technologique de l’intelligence artificielle connaît une évolution rapide, ce qui nécessite un changement parallèle dans les stratégies nationales en matière de technologies de l’information des États africains. Cette Étude de cas examine l’état de préparation général à l’IA de quatre États africains :

• D’abord à travers le prisme des cadres d’évaluation existants
• Puis à travers une enquête directe sur l’état de préparation

Notre analyse initiale montre que les mesures d’évaluation mondiale actuelles ne parviennent pas à saisir les réalités uniques des États africains dans leur chemin vers la préparation à l’IA. Le manque d’attention portée aux stratégies et initiatives nationales en matière d’IA dans les évaluations mondiales ne parvient pas à rendre compte du travail important entrepris par les États africains pour améliorer leur préparation à l’IA.

D’un point de vue des normes réglementaires, nous constatons que même si les pays africains sont confrontés à toute une série de difficultés pour exploiter leur potentiel technologique, quelques défis semblent répandus et critiques :

• Des régimes de protection des données faibles ou insuffisants (Maurice).
• Des difficultés à mettre en place des cadres de surveillance solides pour soutenir une croissance sectorielle soutenue (Kenya, Égypte).
• Une gouvernance et des ressources économiques limitées à consacrer au développement technologique et à la main-d’œuvre (Angola).

Définir objectivement les niveaux d’évaluation

Au-delà de la préparation au numérique, il existe plusieurs évaluations de l’état de préparation aux politiques en matière d’IA. Une grande partie du travail d’analyse des politiques nationales en matière d’IA a consisté à définir des indicateurs clés de préparation et à suivre les réponses économiques et législatives à cette technologie émergente. Dans ces indicateurs, le travail des nations africaines a tendance à être négligé ou exclu, même lorsque les évaluations devraient indiquer des progrès et, dans certains cas, un leadership mondial.

À titre d’exemple, en 2021, le rapport Stanford HAI Artificial Intelligence Index a été publié, présentant une stratégie nationale d’IA complète et en développement. Il ne fait état que de deux pays africains ayant annoncé des stratégies en matière d’IA : le Kenya et la Tunisie, même si Maurice et l’Égypte avaient déjà publié des stratégies en matière d’IA en 2018 et 2019, respectivement. Il a fallu attendre le rapport de 2023 pour que cette omission soit corrigée.

Études de cas : Les États africains et les politiques en matière d’IA

Lors de la sélection de nos études de cas, nous avons recherché des États de maturité différente en matière de développement technologique national, de gouvernance et de diversité économique. Alors que de nombreux rapports se concentrent sur les plus grandes économies du continent, comme le Nigeria et l’Afrique du Sud, ou sur les États dotés d’une solide capacité technologique et innovante, comme l’industrie spatiale du Rwanda, nous avons cherché à mettre en lumière les États moins étudiés qui ont fait des efforts ces dernières années pour améliorer leur infrastructure et leurs capacités numériques.

Maurice : Renforcer l’accès et la protection des données

Bien qu’elle soit une petite nation insulaire, Maurice réalise des progrès notables dans l’élaboration de politiques globales pour régir son utilisation de la technologie. Le gouvernement mauricien reconnaît le potentiel de l’IA pour améliorer les résultats économiques et sociaux et transformer l’État en une île « intelligente » équipée pour l’avenir.

La publication en 2018 de son plan stratégique Digital Mauritius 2030 a jeté les bases de la préparation du pays à l’IA. Ce dispositif a marqué le début de la convocation du Conseil mauricien de l’intelligence artificielle et a abordé le développement des compétences de la main-d’œuvre pour répondre aux besoins de talents du pays.

Ce cadre permet de lier le déploiement de l’IA à l’amélioration des résultats en matière de développement et à une gouvernance plus efficace et plus adaptée aux besoins des citoyens. Quatre ans après la publication du plan stratégique numérique en 2022, Maurice était le pays africain le mieux classé dans l’Oxford Government AI Readiness Index, avec un score de 53,38 et une 57ᵉ place sur 181 pays.

Égypte : Améliorer les investissements dans l’IA

L’Égypte a mis sur place assez tôt un groupe de travail national chargé d’examiner les implications de cette nouvelle technologie. Un an après que le RGPD de l’UE ait établi son propre processus, le Conseil national égyptien pour l’IA (NCAI) a été créé en 2019. La stratégie nationale égyptienne en matière d’IA s’articule autour de quatre piliers :

• Le gouvernement
• Le développement
• Le renforcement des capacités
• Les relations internationales

La stratégie alloue notamment un budget de 318 millions USD aux projets de transformation numérique, soulignant l’engagement du gouvernement à faire progresser les initiatives en matière d’IA. La stratégie met également l’accent sur les pratiques responsables et éthiques de l’IA, avec des plans pour intégrer une filière dédiée au sein du NCAI à l’éthique de l’IA.

En termes de préparation à l’IA, l’Égypte est considérée comme le deuxième pays africain le mieux classé dans l’indice de préparation à l’IA du gouvernement d’Oxford, avec un score de 49,42 et une 65ᵉ place sur 181 pays. La performance la plus faible du pays a été observée dans le pilier Technologique, malgré les investissements continus de l’Égypte pour améliorer son infrastructure TIC et attirer des investissements pour développer son secteur et ses capacités technologiques. L’Égypte est le pays africain qui produit le plus d’articles de recherche sur l’IA et enregistre les dépenses de R&D les plus élevées du continent.

Kenya : Créer un environnement favorable et solide

Le gouvernement kenyan a adopté de manière proactive l’IA comme catalyseur du développement national. En 2018, un groupe de travail dédié à l’IA a été créé dans le but explicite de formuler une stratégie nationale globale en matière d’IA. Cette initiative visait à positionner le Kenya comme une plaque tournante mondiale de l’IA et à favoriser l’adoption généralisée des technologies d’IA dans des secteurs clés. Ce groupe de travail a notamment jeté les bases du lancement ultérieur du Plan directeur national numérique sur 10 ans 2022-2032, par le ministère de l’Information, de la Communication et de la Technologie (TIC).

En termes de préparation à l’IA, le Kenya est le sixième pays africain le mieux classé dans l’Oxford Insights Government AI Readiness Index, avec un score de 40,36 et une 90ᵉ place sur 181 pays. Le score du Kenya est renforcé par sa performance dans le pilier Données et infrastructures. Pourtant, le faible pilier gouvernemental dément les efforts continus du gouvernement pour créer un environnement propice au développement efficace et responsable de l’intégration de l’IA.

Angola : Poser des bases solides

Même si nous avons constaté que les indicateurs d’évaluation avaient tendance à sous-estimer les pays dans les domaines d’amélioration, ils correspondaient davantage à l’identification des États ayant de faibles scores de préparation à tous les niveaux. L’Angola, l’un des plus grands producteurs de pétrole au monde, se trouve parmi les économies africaines les moins prêtes à l’IA. Oxford Insights le classant au 38ᵉ rang des pays africains, avec un score de 24,77 et le 163ᵉ sur 181 pays.

En 2021, le ministre des Télécommunications, des Technologies de l’information et des Médias, lors du Forum sur la transformation numérique, a souligné le potentiel de l’IA pour stimuler l’évolution numérique du pays. Alors que des plans de transformation numérique sont en cours, comme en témoigne la signature de protocoles d’accord avec les Émirats arabes unis pour la stratégie Digital Angola 2024, l’Angola se concentre davantage actuellement sur la préparation à l’IA. De cette manière, l’Angola, parmi tous les pays étudiés, montre l’efficacité des évaluations actuelles de l’état de préparation à l’IA.

Indicateurs politiques futurs

Ces dernières années ont vu un afflux d’évaluations mondiales pour mesurer l’état de préparation des pays à l’IA. Cependant, lorsqu’on évalue l’état de préparation des États africains en matière d’IA, il devient évident que les évaluations mondiales actuelles décrivent souvent de manière inadéquate le paysage nuancé de ces nations.

Pour relever ces défis, il est crucial que les évaluations mondiales revoient leurs stratégies de mesure des indicateurs et leurs sources de données. Les évaluations doivent adapter leur approche aux besoins économiques distincts de l’Afrique, en tenant compte de la capacité, des ressources et de l’histoire des avancées technologiques du continent.

Infrastructure technologique fondamentale

Nous définissons l’infrastructure technologique fondamentale comme des politiques ou stratégies nationales, existantes ou en développement, qui se concentrent sur la création d’un engagement et d’un déploiement technologiques de base :

• Législation sur la protection des données
• Développement des technologies de l’information et de la communication
• Gouvernance numérique et main-d’œuvre techniquement qualifiée

Les sources existantes à ce sujet, comme souligné dans la section Indicateurs, font défaut, malgré l’inclusion d’indicateurs connexes dans les évaluations actuelles. Pour mieux compléter ces indicateurs, nous suggérons de travailler avec des pays individuels pour découvrir les mesures actuellement adoptées pour ces indicateurs.

Par exemple, dans l’étude de cas de l’Angola, nous constatons la priorité accordée à l’inclusion de la formation STEM dans les programmes scolaires, qui pourrait être utilisée comme indicateur pour améliorer les compétences techniques de la main-d’œuvre.

Contexte économique et de développement

Cet indicateur répond de manière unique à la nécessité de prendre en compte les divers calendriers de développement, capacités économiques et stades de développement des nations africaines lors des évaluations de l’état de préparation à l’IA. En reconnaissant stratégiquement des défis tels que la baisse du produit intérieur brut (PIB) et de l’indice de développement humain (IDH), il garantit une compréhension globale de l’état de préparation de l’Afrique à l’IA, ce qui peut conduire à des solutions ciblées pour des contextes économiques spécifiques.

L’indicateur va au-delà de l’examen législatif et des indicateurs économiques étroits des évaluations existantes. Par exemple, l’indice Stanford HAI comprend trois indicateurs économiques :

• Le budget fédéral pour la R&D en IA
• Les demandes de budget de défense pour la recherche spécifique à l’IA
• Les dépenses contractuelles du gouvernement liées à l’IA

Dans le rapport Oxford Insights, il existe des indicateurs plus larges tels que les dépenses de R&D des entreprises, la disponibilité du capital-risque et la valeur du commerce des biens et services TIC. Les différents modèles de financement ou le pouvoir économique non commercial peuvent être mis en évidence avec l’indicateur tel que proposé ici.

Coopération régionale et continentale

Comprendre tout le potentiel de l’IA et identifier le développement et l’utilisation responsables de ces technologies est un défi pour n’importe quel pays. Les États africains ne doivent pas faire cavalier seul. Ils bénéficient d’un avantage grâce aux communautés régionales et continentales avec lesquelles ils collaborent déjà dans d’autres domaines politiques critiques.

Conclusion

À travers des études de cas de chaque pays, Capmad identifie les limites et les lacunes des évaluations actuelles de l’état de préparation à l’IA et propose des recommandations pour réviser les méthodologies d’évaluation afin de mieux tenir compte des contextes économiques et politiques du continent. En intégrant une analyse plus qualitative de la technologie des pays ainsi que des stratégies et initiatives de gouvernance, ces ressources constituent un élément de base nécessaire pour améliorer la préparation à l’IA en Afrique.