Jean Claude Nkou, auteur de « Réussir l’IA en Afrique » : passer des annonces à la transformation durable

Dans « Réussir l’IA en Afrique », Jean Claude Nkou interroge le passage des annonces et des expérimentations à une transformation durable, concrète et adaptée aux réalités africaines.

Avec le titre « Réussir l’IA en Afrique », Jean Claude Nkou pose d’emblée une ambition et une exigence. Selon l’auteur, il ne suffit pas de célébrer l’intelligence artificielle pour elle-même : il faut déterminer dans quelles conditions elle peut répondre à des besoins réels, renforcer les capacités et produire une valeur durable. Dans son analyse, le mot « réussir » désigne une démarche complète, qui consiste à comprendre, décider, mettre en œuvre et évaluer.

De l’ambition au changement réel

Son ouvrage part d’un décalage entre l’abondance des annonces consacrées à l’intelligence artificielle et la difficulté à transformer ces intentions en résultats durables. Jean Claude Nkou estime que de nombreuses initiatives présentent un potentiel réel, sans toujours s’inscrire dans une stratégie de long terme. Les compétences, les données, les responsabilités et les moyens nécessaires ne sont pas systématiquement définis, alors même que le passage de l’enthousiasme initial à une véritable capacité de transformation exige une construction patiente.

L’auteur distingue ainsi la découverte de l’IA de sa réussite. Découvrir cette technologie revient à prendre conscience de ses possibilités, à expérimenter des outils et à identifier des usages prometteurs. La réussir suppose d’aller plus loin en choisissant des priorités, en résolvant des problèmes concrets, en sécurisant les pratiques et en veillant à ce que les bénéfices restent accessibles dans la durée. Il souligne également la nécessité de développer les compétences qui permettront de ne pas demeurer un simple utilisateur de solutions conçues ailleurs.

Du pilote à l’industrialisation

Selon Jean Claude Nkou, le passage à l’échelle est souvent sous-estimé. Un projet pilote peut démontrer qu’une solution est techniquement possible, mais il ne règle pas automatiquement les questions de financement, de gouvernance des données, de maintenance, d’intégration aux pratiques existantes ou de responsabilité. Pour dépasser ce stade, il estime qu’un porteur clairement identifié doit être désigné, que les objectifs doivent être suivis dans le temps et que l’organisation doit pouvoir assumer les changements induits par le projet.

Dans son analyse, industrialiser l’intelligence artificielle signifie construire toute la chaîne qui permet de passer d’une idée à un service fiable, reproductible et durable. Cette chaîne repose sur des données de qualité, des infrastructures adaptées, des compétences techniques et métiers, des règles de sécurité, des mécanismes de financement et une capacité locale de déploiement et de maintenance. L’industrialisation implique aussi de créer un environnement dans lequel les solutions peuvent être adaptées aux langues, aux usages, aux contraintes et aux priorités des sociétés africaines.

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L’auteur attribue aux États un rôle déterminant dans cette transformation. Ils doivent fixer un cap, instaurer un cadre de confiance et investir dans les conditions qui rendent l’innovation possible, notamment l’éducation, les compétences, les infrastructures, la qualité des données et les règles de protection des citoyens. Jean Claude Nkou souligne également l’importance d’une commande publique utilisée avec discernement, du soutien aux écosystèmes locaux et de la coordination des efforts, sans que les États cherchent à se substituer à l’ensemble des acteurs concernés.

Souveraineté et responsabilité

Pour Jean Claude Nkou, éviter une dépendance excessive à l’égard des technologies étrangères ne signifie ni vouloir tout produire seul ni refuser les coopérations. Il s’agit plutôt de comprendre les technologies utilisées, d’en évaluer les limites, de négocier des partenariats équilibrés et de conserver une capacité d’adaptation locale. Selon l’auteur, cette autonomie passe par la formation, la maîtrise des données, l’usage de standards ouverts lorsque cela est pertinent et le développement d’acteurs capables de concevoir, d’intégrer et de maintenir des solutions dans leur propre environnement.
Dans son analyse, la mesure de la réussite doit commencer par la définition du problème à résoudre et du bénéfice attendu, avant même le choix d’une technologie. L’évaluation doit ensuite porter sur l’usage réel, la qualité du service, l’accessibilité, les coûts, la fiabilité, la protection des personnes ainsi que les effets sur les compétences et l’activité. Il estime qu’une évaluation sérieuse doit aussi rechercher les effets inattendus : une solution techniquement performante peut exclure certains publics ou créer de nouveaux risques.

Le secteur privé, souligne-t-il, doit transformer les possibilités technologiques en solutions utiles, solides et soutenables. Il peut investir, développer des produits, créer des emplois qualifiés et contribuer à diffuser les usages dans les organisations. Sa responsabilité ne s’arrête toutefois pas à la commercialisation : il doit faire preuve de transparence sur les limites de ses outils, protéger les données, écouter les utilisateurs et construire avec les acteurs publics et sociaux des partenariats fondés sur la confiance et la durée.

Une transformation au bénéfice du plus grand nombre

Jean Claude Nkou considère que l’intelligence artificielle peut aggraver les inégalités si l’accès aux outils, aux compétences et aux données reste concentré entre quelques acteurs. Les écarts peuvent également se renforcer lorsque les systèmes ignorent certaines langues, certains usages ou les besoins de populations déjà peu visibles. Pour l’auteur, la réponse passe par une approche inclusive dès la conception, fondée sur l’accessibilité, la transparence, la représentation et la responsabilité, ainsi que par un effort constant de formation.

Son message aux décideurs est celui d’un passage des déclarations générales à des choix précis et suivis. Il leur revient de sélectionner des priorités répondant à des besoins réels, d’organiser les responsabilités, d’inscrire les investissements dans la durée et d’accepter d’évaluer les résultats avec lucidité. Dans son analyse, l’intelligence artificielle ne peut être traitée comme un sujet isolé : elle doit être liée aux politiques d’éducation, d’industrialisation, d’inclusion, de service public et de souveraineté technologique.

Réussir l’IA en Afrique revient finalement, selon lui, à en faire un outil de progrès maîtrisé plutôt qu’un objet de fascination ou de dépendance. Cette réussite suppose de développer des capacités locales, de produire des solutions utiles, de protéger les droits, de créer de la valeur et de faire en sorte que les bénéfices soient largement partagés. Elle se mesure moins au nombre d’annonces qu’à la solidité des transformations engagées et à leur capacité à améliorer concrètement la vie collective.

Somme toute, l’intelligence artificielle doit être un levier de transformation durable lorsqu’elle répond à des besoins réels, développe les capacités locales, protège les droits et produit des bénéfices largement partagés.