IA : Les pays en développement peuvent accélérer leur rattrapage économique

L’intelligence artificielle pourrait devenir l’un des accélérateurs les plus puissants du développement dans les économies émergentes. Dans son Rapport sur le développement dans le monde 2026, consacré à la « promesse de l’intelligence artificielle », la Banque mondiale estime que certains pays pourraient accomplir en dix ans des progrès qui auraient auparavant nécessité plusieurs décennies. Cette perspective intervient toutefois dans un contexte peu favorable. Les économies en développement connaissent actuellement leur période de croissance la plus faible depuis environ trois décennies. L’IA apparaît ainsi moins comme une technologie de confort que comme une possible réponse au déficit de productivité, à la faiblesse des services publics et au manque de capacités humaines.

Un risque d’automatisation relativement limité

L’un des enseignements majeurs du rapport est que les économies pauvres et intermédiaires pourraient être moins exposées aux destructions d’emplois liées à l’IA générative que les pays riches. Environ 4,5 % des emplois y seraient exposés à l’automatisation, contre 14,2 % dans les économies à revenu élevé. Cette différence tient notamment à la structure des marchés du travail. Une grande partie de l’activité économique des pays en développement reste concentrée dans des métiers où l’IA peut davantage assister le travailleur qu’elle ne peut le remplacer.

Le potentiel de productivité est, en revanche, considérable. Près de 16,2 % des emplois pourraient bénéficier de l’IA dans les pays à revenu faible ou intermédiaire, contre 18,7 % dans les économies riches. Pour les économistes, cette configuration est particulièrement intéressante : le principal dividende de l’IA dans le Sud pourrait provenir moins de la suppression d’emplois que de l’amélioration des capacités existantes.

L’Afrique dispose déjà d’un embryon d’écosystème

Le continent africain n’est pas absent de cette transformation. Le nombre de jeunes entreprises spécialisées dans l’IA progresse rapidement. Une analyse publiée en avril 2026 recensait 207 start-up actives dans 17 pays, soit environ deux fois plus qu’il y a trois ans. Le Nigeria, l’Afrique du Sud et le Kenya concentrent à eux seuls près des deux tiers de cet écosystème. D’autres marchés, notamment l’Égypte, le Ghana, la Tunisie et le Rwanda, commencent également à structurer leurs capacités.

Cette dynamique est importante sur le plan économique. Elle montre que l’Afrique peut devenir non seulement consommatrice de solutions développées ailleurs, mais aussi productrice d’applications adaptées à ses propres contraintes. Dans l’agriculture, par exemple, l’association de l’IA avec les capteurs, les drones et l’analyse de données peut contribuer à améliorer les rendements et à réduire l’utilisation d’intrants. Dans la santé, les outils numériques peuvent faciliter le diagnostic ou l’orientation des patients. Dans l’éducation, ils peuvent élargir l’accès aux contenus pédagogiques et personnaliser l’apprentissage.

L’électricité avant les algorithmes

Mais cette révolution numérique risque de rester théorique sans infrastructures de base. C’est l’un des principaux avertissements de la Banque mondiale. Une partie importante des établissements scolaires ruraux d’Afrique subsaharienne fonctionne encore sans alimentation électrique stable et beaucoup disposent d’un accès insuffisant à Internet. Or, aucune stratégie d’IA ne peut produire des résultats à grande échelle lorsque les utilisateurs ne disposent ni d’électricité fiable, ni de connexion, ni d’équipements adaptés. L’initiative Mission 300, qui ambitionne de raccorder 300 millions d’Africains à l’électricité d’ici 2030, prend donc une dimension supplémentaire. L’électrification n’est plus seulement une politique énergétique ou sociale : elle devient également une condition de la transformation numérique et de la compétitivité future.

Le véritable enjeu : adapter plutôt que copier

La Banque mondiale recommande aux pays en développement d’éviter une course coûteuse à la construction de modèles d’IA géants. L’approche économiquement rationnelle consisterait d’abord à exploiter les technologies existantes, puis à les adapter aux besoins locaux avant d’investir dans des capacités de recherche avancées. Cette stratégie pourrait être particulièrement pertinente pour l’Afrique. Des modèles plus petits, moins gourmands en puissance de calcul et entraînés ou adaptés avec des données locales peuvent répondre à des besoins très concrets : conseil agricole, traduction dans les langues nationales, gestion administrative, enseignement ou services financiers. Pour les cadres économiques, l’enjeu est donc moins de savoir qui construira le prochain grand modèle mondial que de déterminer qui saura transformer l’IA en gains de productivité. Cela suppose des investissements dans les infrastructures numériques, la formation, les données, la cybersécurité et le financement des start-up.

Une fenêtre d’opportunité, mais pas un raccourci magique

L’IA peut permettre à certaines économies africaines de sauter plusieurs étapes technologiques. Mais elle ne supprimera pas les fondamentaux du développement. Un pays privé d’électricité fiable, de capital humain, de réseaux numériques et d’institutions efficaces ne rattrapera pas automatiquement son retard grâce à l’intelligence artificielle. À l’inverse, celui qui investit simultanément dans ces prérequis peut utiliser l’IA comme un multiplicateur de capacités.

Le véritable pari africain est donc désormais celui-ci : transformer l’IA d’une technologie importée en infrastructure économique. Si cette transition est maîtrisée, le continent pourrait réduire certaines étapes de son retard technologique. Sinon, l’IA risque surtout d’élargir l’écart entre les économies suffisamment équipées pour l’exploiter et celles qui resteront à la périphérie de la révolution numérique.