Nigeria, Égypte, Kenya, Afrique du Sud : les quatre premières économies technologiques du continent reconnaissent, dans leurs stratégies nationales, une dépendance dangereuse aux géants américains de l’intelligence artificielle. Entre ambition de souveraineté numérique et pénurie d’infrastructures, l’Afrique tente une autonomie de seconde main.
L’aveu est venu, par écrit, des quatre premières économies technologiques du continent. Le Nigeria, l’Égypte, le Kenya et l’Afrique du Sud reconnaissent désormais, dans leurs stratégies nationales d’intelligence artificielle, une dépendance jugée dangereuse à l’égard d’une poignée de géants américains : Google, Microsoft, Nvidia et Meta. Selon un récent travail d’enquête sur la souveraineté numérique africaine, ces documents officiels, rédigés depuis le début de 2025, qualifient cette dépendance de menace pour la sécurité, voire pour la survie. Un diagnostic rare par sa franchise, qui hisse le contrôle des infrastructures numériques au rang des priorités stratégiques.
Le contexte explique cette prise de conscience. L’essor de l’intelligence artificielle a fait de la puissance de calcul, du cloud et des semi-conducteurs des ressources aussi convoitées que le pétrole hier. Or l’Afrique ne concentre qu’une part infime des capacités mondiales de centres de données, et reste tributaire, pour le calcul, le financement et l’expertise, des grandes entreprises américaines. Stocker, entraîner un modèle, faire tourner une application : chacune de ces opérations passe le plus souvent par des serveurs installés hors du continent, sous des juridictions étrangères. La souveraineté proclamée se heurte ainsi à une géographie très concrète du matériel.
Les ordres de grandeur de cette dépendance sont éloquents, même approximatifs. La quasi-totalité des grands services en nuage utilisés sur le continent s’appuient sur des centres de données situés en Europe, en Amérique du Nord ou en Asie ; les rares installations locales, du Nigeria au Kenya en passant par l’Afrique du Sud, restent modestes au regard de la demande. À cela s’ajoute une fuite des cerveaux qui prive les administrations des ingénieurs capables de concevoir et d’auditer leurs propres systèmes. On ne bâtit pas une souveraineté avec des compétences que l’on exporte.
L’épisode sud-africain a valeur de symbole. Pretoria a publié, puis retiré en avril, un projet de stratégie sur l’intelligence artificielle après s’être aperçu que les outils d’IA mobilisés pour aider à le rédiger avaient généré de fausses références. La mésaventure, embarrassante, dit l’étroitesse de la marge : on ne construit pas une autonomie technologique en s’en remettant, jusque dans l’écriture des politiques publiques, aux services que l’on prétend justement maîtriser. Elle illustre un écart persistant entre l’ambition affichée et les compétences disponibles.
Faute de pouvoir tout rapatrier, les gouvernements explorent une voie intermédiaire, une souveraineté de seconde main. Le modèle qui s’impose est celui de l’architecture « segmentée » : le traitement des données continue de s’effectuer à l’étranger, mais leur stockage est maintenu à l’intérieur des frontières nationales. Le compromis préserve l’apparence du contrôle sans en avoir tous les attributs. Comme le résume la fondatrice d’un centre africain de gouvernance de l’IA, la souveraineté numérique « ne peut pas signifier une indépendance totale vis-à-vis des chaînes d’approvisionnement mondiales » ; elle peut en revanche se traduire par un meilleur contrôle des données sensibles, des règles de commande publique plus exigeantes et un investissement dans les compétences locales.
La bataille se joue aussi sur la matière première de l’intelligence artificielle : les données. Entraîner des modèles utiles aux sociétés africaines suppose des corpus dans les langues du continent, du haoussa au swahili, que les grands acteurs mondiaux n’ont guère d’intérêt à constituer. Or ces données, une fois captées par des plateformes étrangères, échappent largement aux États qui les produisent. La localisation du stockage, brandie comme une garantie, ne règle ni la question de la propriété ni celle de l’usage qui en est fait en amont.
Cette ambition se heurte à une concurrence d’offres. Aux fournisseurs américains s’ajoutent les acteurs chinois, qui déploient leurs propres solutions de cloud sur le continent, et les capitaux du Golfe, qui financent centres de données et participations. Le risque, souligné par les spécialistes du secteur, est de troquer une dépendance contre une autre, sous couvert de diversification. Pour les responsables africains de la filière, l’autonomie passera moins par le choix d’un parrain que par la constitution patiente d’actifs propres : infrastructures, talents formés, jeux de données dans les langues du continent, cadres clairs de responsabilité pour les prestataires étrangers.
C’est là que se joue la crédibilité du discours. Une stratégie nationale qui se contente d’énoncer la souveraineté sans bâtir les centres de calcul, former les ingénieurs et financer la recherche restera un vœu pieux, vite rattrapé par la réalité des factures de cloud. À l’inverse, les rares pays qui investissent dans des capacités matérielles et humaines posent les premières pierres d’un écosystème capable de négocier d’égal à égal. Entre les deux, la majorité du continent avance à tâtons, partagée entre l’urgence d’adopter ces technologies et la crainte de s’y enfermer.
La question qui se pose désormais, au-delà du seul dossier de l’intelligence artificielle, est celle de savoir si l’Afrique saura éviter, dans le numérique, le piège qu’elle connaît déjà dans les mines : exporter la matière première, ici la donnée, pour réimporter le produit fini à prix fort. En définitive, la souveraineté numérique ne se décrète pas dans un document de stratégie ; elle se construit, serveur après serveur et ingénieur après ingénieur, faute de quoi elle restera un mot d’ordre sans prise sur les rapports de force qui structurent l’économie mondiale des données.
