L’intelligence artificielle en Afrique ne pourra pas se développer à grande échelle grâce aux seuls logiciels et modèles génératifs. Pour Cybastion, le continent doit d’abord investir massivement dans les centres de données, l’électricité, la connectivité et les compétences capables de faire fonctionner ces technologies.
L’IA commence par les infrastructures, selon Cybastion
« L’adoption de l’intelligence artificielle commence par les infrastructures. » Thierry Wandji, PDG de Cybastion, a défendu cette position le 9 septembre à Séoul, lors de la huitième Conférence ministérielle sur la coopération économique Corée-Afrique, organisée du 8 au 11 septembre.
Son constat repose sur plusieurs besoins étroitement liés. Pour déployer l’IA à grande échelle, les États africains doivent disposer de centres de données, d’une alimentation électrique fiable, de connexions Internet à haut débit et de systèmes de cybersécurité. Ils doivent également former suffisamment de professionnels pour exploiter ces équipements.
Cette approche rappelle que l’IA possède une dimension très physique. Derrière un chatbot ou un système d’analyse automatisée se trouvent des serveurs, des processeurs, des réseaux de fibre et des installations qui consomment beaucoup d’électricité. Même aux États-Unis, la croissance des centres de données liés à l’IA contribue désormais fortement à la hausse de la demande électrique.
L’Afrique dispose de moins de 1 % des capacités mondiales
Le retard du continent apparaît particulièrement dans les centres de données. Cybastion estime que l’Afrique représente moins de 1 % de la capacité mondiale dans ce domaine. Cette faiblesse limite la possibilité d’héberger localement les données et les applications nécessaires aux usages avancés de l’IA.
Les infrastructures disponibles restent par ailleurs très concentrées. L’Afrique du Sud domine largement le marché continental et concentrerait environ 70 % de la capacité africaine des centres de données. Cette concentration laisse une grande partie du continent avec une offre beaucoup plus limitée.
Cybastion défend donc le développement de centres de données souverains. Ceux-ci permettraient aux administrations et aux entreprises de stocker et traiter davantage d’informations à l’intérieur de leurs frontières, au lieu de dépendre systématiquement d’infrastructures installées à l’étranger.
L’entreprise a évidemment un intérêt commercial dans cette analyse puisqu’elle développe elle-même des infrastructures numériques en Afrique. Son diagnostic rejoint néanmoins une contrainte plus large du secteur. Les projets d’IA nécessitent des investissements physiques considérables avant même de produire leurs premiers services.
L’électricité devient aussi importante que la puissance de calcul
Construire des centres de données ne suffit pas. Encore faut-il pouvoir les alimenter en permanence. Les installations qui exécutent des charges de travail d’IA nécessitent une électricité stable, ce qui constitue un défi dans plusieurs pays africains.
Cybastion place ainsi l’énergie au même niveau que les infrastructures numériques dans sa stratégie. L’entreprise considère qu’un réseau électrique fiable conditionne la disponibilité des centres de données, des services publics numériques et des systèmes informatiques critiques.
Cette contrainte explique pourquoi certains projets associent directement production électrique et centres de données. Fin août, Cybastion a notamment annoncé un investissement de 75 millions de dollars au Cameroun pour développer un centre de données alimenté par l’IA et une centrale électrique.
Le problème énergétique ne concerne d’ailleurs pas uniquement l’Afrique. À l’échelle mondiale, l’accès suffisamment rapide à l’électricité devient l’un des principaux facteurs qui retardent la construction de nouvelles infrastructures d’IA.
La souveraineté numérique devient un autre enjeu
Pour Cybastion, la question ne se limite pas au nombre de serveurs disponibles. Les États doivent aussi déterminer où sont stockées leurs données et sous quelles règles elles sont exploitées.
Thierry Wandji appelle ainsi les gouvernements africains à adopter des cadres de protection des données et des mécanismes réglementaires adaptés. Il recommande également des partenariats public-privé pour financer les infrastructures nécessaires.
L’enjeu devient particulièrement sensible avec l’administration publique. L’IA peut servir à détecter des fraudes fiscales, surveiller des infrastructures, anticiper les rendements agricoles ou personnaliser certains outils éducatifs. Mais ces usages supposent souvent de traiter des données nationales sensibles.
La capacité à héberger ces informations localement devient alors autant une question économique que stratégique.
Construire une IA adaptée aux réalités africaines
Les infrastructures matérielles ne constituent cependant qu’une partie de l’équation. Cybastion insiste également sur la formation d’une main-d’œuvre locale et sur le développement de solutions adaptées aux langues et aux réalités du continent.
Sans ingénieurs, techniciens, chercheurs et spécialistes de la cybersécurité, multiplier les centres de données risquerait simplement de créer une nouvelle dépendance technologique. Le groupe affirme avoir déjà formé plus de 20 000 personnes et réalisé plus de 40 projets de transformation numérique dans plus de dix pays africains. Ces chiffres proviennent toutefois directement de l’entreprise.
L’intelligence artificielle en Afrique dépend donc d’une équation plus complexe que l’accès aux derniers modèles. Le véritable défi consiste à construire simultanément les réseaux électriques, centres de données, connexions, compétences et règles capables de les faire fonctionner durablement. Sans cette base physique, la révolution annoncée de l’IA risque de rester concentrée dans quelques pôles plutôt que de bénéficier réellement à l’ensemble du continent.
