Rapport de la Banque mondiale : l’IA peut-elle faire gagner un siècle en dix ans ?

Les pays en développement se trouvent actuellement dans une situation délicate, marquée par un ralentissement prolongé de leur croissance économique. La Banque mondiale, dans une analyse récente, souligne que la décennie 2020 pourrait s’avérer être la plus faible en termes de croissance depuis trente ans, un constat alarmant renforcé par les effets dévastateurs de la pandémie de Covid-19, des conflits en Ukraine et au Moyen-Orient, ainsi que la hausse des prix de l’énergie et des denrées alimentaires. Indermit Gill, économiste en chef de l’institution, évoque déjà une « décennie perdue ».

Face à ce tableau préoccupant, la Banque mondiale mise sur l’intelligence artificielle (IA) comme un levier potentiel pour stimuler le développement économique. Selon ses estimations, l’IA pourrait permettre aux pays en développement de « réaliser en une décennie ce qui aurait autrement pris un siècle », à condition d’investir rapidement dans des infrastructures telles que l’électricité, la connectivité, les compétences humaines et les institutions.

Cependant, cette promesse soulève des questions quant à sa faisabilité sur le terrain. La Banque mondiale ne préconise pas la création d’un « ChatGPT africain » ou la course à des modèles d’IA surpuissants. Au contraire, elle plaide pour une approche pragmatique, axée sur des modèles plus petits, moins coûteux et adaptés aux contextes locaux. L’objectif est d’améliorer rapidement des services essentiels tels que la santé, l’agriculture, l’éducation et l’administration.

Nicolas Van Zeebroeck, professeur d’économie numérique à l’ULB, souligne que le rapport met en lumière une opportunité réelle pour les pays en développement, qui souffrent d’un manque d’expertise dans divers secteurs. L’IA pourrait ainsi servir de raccourci pour accéder à une expertise jusqu’alors difficile à obtenir, notamment dans des domaines où les spécialistes font défaut.

Il est également essentiel de ne pas tenter de rivaliser avec des géants comme les États-Unis ou la Chine, selon Van Zeebroeck. « N’essayez pas de jouer le même jeu qu’eux, ils ont une avance de vingt ans », déclare-t-il, plaidant pour des modèles plus modestes, spécialisés et adaptés aux besoins locaux.

La Banque mondiale insiste sur l’urgence d’agir. Gaurav Nayyar, responsable du rapport, affirme que « la fenêtre pour y parvenir est mince », et que l’IA représente une opportunité unique pour ces pays de résoudre des problèmes persistants. Toutefois, Nicolas Van Zeebroeck tempère cet optimisme, soulignant que rattraper un siècle de développement en une décennie est peu réaliste.

Il met en garde contre un techno-optimisme qui a souvent accompagné l’émergence de nouvelles technologies, rappelant que des promesses similaires ont été faites avec Internet, le téléphone mobile ou la blockchain. Le rapport de la Banque mondiale, bien qu’ambitieux, admet que l’IA ne pourra avoir un impact significatif que si les pays disposent d’infrastructures solides, de données fiables et de compétences adéquates.

Sur le terrain, les défis sont nombreux. Laurence Dierickx, maîtresse de conférences à l’ULB, souligne que l’IA ne résoudra pas tous les problèmes des pays en développement, notamment dans des contextes où la pauvreté et l’analphabétisme demeurent préoccupants. Van Zeebroeck compare l’IA à une voiture de sport : elle peut aller plus vite, mais ne raccourcit pas le chemin. Sans une route adéquate, les bénéfices de l’IA seront limités.

L’infrastructure est un point crucial : en Afrique subsaharienne, près d’un tiers des écoles rurales n’ont pas accès à une alimentation électrique stable, et plus des deux tiers manquent d’une connexion Internet fiable. De plus, la qualité et la disponibilité des données constituent un obstacle majeur. Dierickx note qu’il existe un déficit de données sur le continent, rendant difficile l’automatisation pertinente des informations.

La pandémie de Covid-19 a mis en lumière cette lacune, avec peu de pays capables de comptabiliser les décès sur le continent. Van Zeebroeck rappelle que l’IA est un amplificateur de connaissances, mais encore faut-il disposer de ces connaissances. Les administrations et systèmes de santé doivent produire des données structurées pour que l’IA puisse être efficace.

Les défis sont d’autant plus complexes que les modèles d’IA doivent être adaptés aux réalités locales. Les grands modèles de langage, souvent entraînés sur des données occidentales, ne tiennent pas compte des spécificités africaines. Dierickx souligne que des journalistes en Afrique subsaharienne renoncent à utiliser ces outils, les jugeant biaisés.

Enfin, l’intégration de l’IA nécessite que les utilisateurs soient formés à son utilisation. Van Zeebroeck insiste sur le fait que la technologie n’est pas intrinsèquement utile si elle n’est pas intégrée de manière appropriée dans les pratiques professionnelles. La formation des enseignants, agriculteurs, médecins et entrepreneurs est essentielle pour tirer parti des outils d’IA.

La Banque mondiale met également en garde contre les risques d’une polarisation économique accrue. Sans mesures volontaires, l’IA pourrait aggraver les inégalités entre les pays et au sein même des pays. Van Zeebroeck souligne que seuls quelques pays et entreprises pourraient réellement tirer profit de l’IA, créant ainsi un écart massif.

Les disparités sont déjà visibles, certains pays africains ayant développé des stratégies nationales pour l’IA, tandis que d’autres luttent pour accéder à des infrastructures de base. La fracture entre les zones urbaines et rurales demeure importante, tout comme l’accès à l’électricité et à la formation.

En outre, la dépendance vis-à-vis des modèles d’IA développés par des entreprises américaines ou chinoises soulève des questions de souveraineté technologique. Ces entreprises siphonnent les données locales, alimentant des modèles développés ailleurs, ce qui pourrait conduire à un nouveau type de colonialisme des données. La Chine, par exemple, investit massivement en Afrique, proposant des outils pragmatiques adaptés aux besoins des pays en développement.

Enfin, la Banque mondiale considère que l’impact de l’IA sur l’emploi dans les pays en développement sera moins destructeur que dans les économies avancées. Selon son rapport, seulement 4,5 % des emplois dans les pays à revenus faibles ou intermédiaires sont exposés à un risque élevé d’automatisation, contre 14,2 % dans les pays riches. Cette différence s’explique par la structure économique, où l’IA a un potentiel plus menaçant dans les économies tertiaires.

En somme, l’intelligence artificielle pourrait offrir des opportunités pour les pays en développement, mais elle ne pourra pas résoudre à elle seule les défis structurels qui persistent. Sans investissements dans les infrastructures, les compétences et les institutions, les bénéfices de l’IA risquent de ne profiter qu’à ceux qui étaient déjà en position de force.