L’Afrique mise sur l’IA, mais le manque d’électricité et de calcul freine ses ambitions nationales

Pour l’intelligence artificielle, la puissance de calcul devient une ressource stratégique. Or le continent qui rassemble 18 % de la population mondiale ne dispose que de 0,6 % de la capacité mondiale des centres de données, selon le dernier rapport économique de la Banque mondiale consacré à l’Afrique subsaharienne. Ce décalage pose une question concrète : comment développer des outils adaptés aux économies africaines sans dépendre entièrement d’infrastructures situées ailleurs ?

Une course qui commence par les fondations

Dans son rapport Building AI Readiness, publié le 6 octobre 2026, la Banque mondiale souligne que l’accès à l’intelligence artificielle ne dépend pas seulement des logiciels. Il faut aussi de l’électricité fiable, une connexion de qualité, des compétences, des données accessibles et des capacités de calcul. Sans ces bases, les promesses de productivité risquent de rester concentrées dans quelques entreprises et grandes villes.

Le document porte sur l’Afrique subsaharienne. Il estime qu’environ 5 % seulement des centres de données africains sont adaptés aux besoins de l’IA. Le continent ne produit par ailleurs qu’une faible part des données utilisées pour entraîner les modèles. Ces constats mettent en lumière une dépendance à la fois matérielle et numérique : les entreprises africaines peuvent utiliser des services d’IA, mais disposent encore de peu de moyens pour les héberger, les entraîner ou les adapter localement.

Cette situation varie fortement d’un pays à l’autre. Au Kenya, au Nigeria et en Afrique du Sud, une part importante des investissements et de la recherche liés à l’IA se concentre déjà dans des pôles technologiques. Ailleurs, le coût de l’électricité, la taille limitée des marchés et le manque d’infrastructures compliquent le développement de grands centres de calcul.

La Banque mondiale ne présente pas la construction de modèles géants comme l’unique voie possible. Elle recommande aussi d’adapter des outils abordables à des besoins précis : agriculture, santé, services publics ou éducation. Cette approche peut ouvrir des débouchés aux entreprises locales, à condition que les outils fonctionnent dans les langues et les contextes concernés.

Des trajectoires distinctes au nord du Sahara

Le rapport ne couvre pas l’Afrique du Nord, que la Banque mondiale rattache à une autre région. Pourtant, le Maroc, l’Égypte et l’Algérie cherchent eux aussi à renforcer leurs capacités. Leurs annonces ne signifient pas que les infrastructures sont déjà opérationnelles. Elles dessinent plutôt des stratégies nationales, avec des ambitions et des calendriers différents.

Au Maroc, la feuille de route « Maroc IA 2030 » fixe des objectifs de formation, d’emploi et de valeur ajoutée. Le royaume vise notamment 200 000 talents formés ou certifiés et 50 000 emplois directs et indirects d’ici à 2030. Le réseau d’instituts Jazari doit contribuer à la recherche, à la formation et au développement de projets. Ces objectifs restent à mesurer au fil de leur mise en œuvre.

Le projet Nexus AI Factory près de Casablanca illustre l’ambition marocaine en matière de calcul. Une annonce initiale a évoqué une capacité pouvant atteindre 500 mégawatts et un investissement de départ de 1,2 milliard de dollars. Toutefois, les étapes présentées par les autorités marocaines en avril 2026 sont plus graduelles : elles prévoient d’abord 16 mégawatts à Nouaceur, puis une capacité cumulée annoncée de 36 mégawatts à l’horizon de fin 2027. L’écart entre la cible de long terme et les premières phases rappelle qu’une capacité annoncée n’est pas une capacité déjà installée.

En Égypte, la stratégie nationale d’IA pour 2025-2030 prévoit de développer les compétences et les usages économiques. Le Caire vise notamment 30 000 spécialistes de l’intelligence artificielle et une contribution accrue des technologies de l’information et de la communication à l’économie. L’enjeu sera de transformer les objectifs de formation en emplois et en solutions accessibles aux administrations comme aux entreprises.

En Algérie, le gouvernement a examiné le projet de stratégie nationale d’IA le 25 mai 2026. D’après les autorités, le cadre s’articule autour des données, des infrastructures numériques et des compétences. La stratégie doit encore être traduite en plans de mise en œuvre. Cette étape compte : sans financement défini, responsables identifiés et échéances publiques, une orientation politique ne garantit pas la réalisation des projets.

La puissance de calcul, mais à quelles conditions ?

Les centres de données peuvent héberger des services numériques et fournir la puissance nécessaire à l’entraînement ou à l’utilisation de modèles d’IA. Mais leur utilité dépend de facteurs très concrets. Une alimentation électrique instable renchérit les coûts et impose parfois des solutions de secours. Il faut aussi des réseaux de fibre, des règles de protection des données et des clients capables de financer les services.

Ces contraintes ont des effets différents selon les acteurs. Les grandes entreprises et les administrations peuvent être les premières à accéder à des services de calcul coûteux. Les petites structures, les jeunes pousses et les utilisateurs hors des capitales risquent d’en bénéficier plus tard, surtout si les prix restent élevés ou si la connectivité est insuffisante. La localisation des centres ne garantit donc pas, à elle seule, un accès plus équitable.

Les choix d’investissement auront aussi des conséquences sur les réseaux électriques et les ressources nécessaires au refroidissement des équipements. Les bénéfices locaux dépendront notamment des emplois créés, des compétences transférées et de la part de valeur conservée dans le pays. Il faudra distinguer les engagements annoncés des capacités effectivement mises en service.

Des coopérations régionales à construire

La Banque mondiale préconise une mutualisation régionale des investissements. Plusieurs pays peuvent partager des infrastructures, des compétences ou des services plutôt que financer chacun un centre coûteux. Mais cette coopération suppose des accords sur les données, les tarifs, la sécurité et la répartition des responsabilités.

Pour les pays d’Afrique subsaharienne, les marchés régionaux et les institutions de coopération peuvent aider à atteindre une taille suffisante. Au nord du Sahara, les initiatives marocaine, égyptienne et algérienne s’inscrivent dans des contextes nationaux différents ; leur rapprochement ne peut être présumé. À l’échelle continentale, la question est moins de reproduire partout les mêmes infrastructures que de relier les capacités existantes et de soutenir des usages conçus sur place.

La suite se jouera donc dans les budgets, les calendriers et les résultats vérifiables. Les annonces de centres de données attirent l’attention, mais leur impact dépendra de l’électricité disponible, du coût des services et de l’accès des acteurs locaux. Pour l’IA, la souveraineté ne se résume pas à posséder des serveurs : elle se mesure aussi à la capacité de produire des données, des compétences et des solutions utiles aux populations.