IA en Afrique : le coût du cloud freine les entreprises locales

Les entreprises spécialisées dans l’IA en Afrique se multiplient, mais leur modèle économique reste sous forte pression. Une étude publiée par le projet « AI Made in Africa » met notamment en évidence le poids du cloud, les difficultés d’accès aux compétences spécialisées et un financement encore mal adapté aux réalités du secteur.

Le cloud devient le premier poste de dépenses de l’IA en Afrique

Publié le 15 septembre par la GIZ, le rapport AI Made in Africa: Voices from AI Businesses Across Africa a été réalisé avec Briter. Il s’appuie sur une cartographie des entreprises du secteur, la première African AI Business Survey et des échanges avec des entrepreneurs, investisseurs, experts et responsables publics.

Premier constat, l’infrastructure coûte cher. Selon le rapport, 65 % des entreprises interrogées citent les services cloud et la puissance de calcul comme leur principal poste de dépenses. Ces coûts sont souvent facturés en dollars, ce qui ajoute un risque de change pour des sociétés qui génèrent une partie de leurs revenus en monnaies locales.

Cette équation est d’autant plus difficile que 56 % des entreprises vendent leurs solutions pour moins de 2 500 dollars par an. Les revenus générés par certains produits restent donc faibles face au coût nécessaire pour développer, entraîner ou simplement faire fonctionner des systèmes d’IA. Une étude préparatoire de Briter donnait un exemple concret : la start-up nigériane de santé MyItura dépensait environ 5 000 dollars par mois dans le cloud.

L’IA devient le cœur du produit, et plus seulement un outil

Le paysage évolue aussi depuis l’explosion de l’IA générative en 2022. Des entreprises déjà actives dans l’agriculture, la fintech, la santé ou la logistique ont intégré l’intelligence artificielle à leurs services. Mais une nouvelle génération de start-up naît désormais directement autour de cette technologie.

Les premiers résultats publiés par Briter au printemps montraient cette transformation. Sur un échantillon alors composé de 65 entreprises, 74 % étaient considérées comme « AI-native », c’est-à-dire créées avec l’IA au cœur de leur produit plutôt que greffée ultérieurement sur une activité existante. Briter avait identifié plus de 300 entreprises d’IA sur le continent, soit environ 9 % de l’écosystème entrepreneurial qu’il suivait.

Le marché reste largement professionnel. Le rapport final indique que 88 % des entreprises interrogées vendent à d’autres entreprises et 44 % aux administrations publiques. Ce positionnement peut générer des contrats durables, mais il expose aussi les start-up à des cycles de vente longs, particulièrement avec les grandes organisations et les gouvernements.

Talents et confiance compliquent le passage à l’échelle

La technologie n’est pas le seul obstacle. Quelque 68 % des entreprises interrogées considèrent la confiance comme leur principale barrière à la croissance. Pour une jeune société, convaincre une banque, un hôpital, une administration ou une grande entreprise de confier des données et des processus sensibles à une solution d’IA peut prendre du temps.

Le recrutement constitue un autre défi. Les entreprises africaines doivent attirer des spécialistes de l’IA sur un marché du travail devenu mondial. Elles se retrouvent ainsi en concurrence avec des groupes étrangers capables de proposer des rémunérations plus élevées ou des emplois à distance.

Plusieurs entreprises choisissent donc de former elles-mêmes leurs équipes. Elles recrutent des profils plus juniors, puis investissent dans leur montée en compétences. Cette stratégie réduit la dépendance à un petit nombre d’experts disponibles, mais transfère une partie du coût de formation aux start-up.

Les entreprises réclament un financement mieux adapté

Le rapport ne réduit pas le problème à un simple manque de capitaux. Les auteurs soulignent surtout le besoin d’investisseurs capables d’accepter des horizons plus longs et de comprendre les contraintes particulières des entreprises africaines d’IA : dépenses d’infrastructure, constitution de données locales, fluctuations monétaires et lenteur de certains contrats institutionnels.

Les premiers résultats de l’enquête donnaient déjà une indication des priorités. Quelque 62 % des entreprises interrogées plaçaient les subventions à la recherche et développement en tête des mesures publiques souhaitées. Près de 48 % citaient l’harmonisation des règles sur les données entre pays.

Cette dernière question devient stratégique pour les entreprises qui veulent s’étendre au-delà de leur marché national. Des réglementations différentes sur les données, la conformité ou les marchés publics peuvent augmenter rapidement leurs coûts. Des travaux associés au projet proposent notamment un mécanisme de reconnaissance mutuelle à l’échelle de la Zone de libre-échange continentale africaine afin de faciliter l’expansion transfrontalière des PME de l’IA.

Le rapport « AI Made in Africa » dessine ainsi un écosystème en croissance, mais dont le développement dépendra moins de l’enthousiasme autour de l’IA que de conditions très concrètes : calcul abordable, compétences, données accessibles, financement patient et marchés suffisamment intégrés.