L’entretien a été mené par Ula Rutkowska (chercheuse principale, Apolitical) et édité par Christina Obolenskaya (titulaire d’un MSc en Histoire internationale à la LSE et stagiaire en communication chez Apolitical). Phillip Thigo a été nommé dans le classement “Government AI 100 – 2025” d’Apolitical.
L’intelligence artificielle est souvent perçue comme le domaine exclusif de quelques nations et entreprises bien dotées en ressources. Pourtant, son potentiel de transformation en matière de gouvernance, de services publics et de développement économique est universel. Dans les pays du Sud global toutefois, l’adoption de l’IA rencontre de nombreux obstacles : infrastructures insuffisantes, accès limité aux données, manque de compétences numériques et modèles de gouvernance inadaptés rendent difficile un développement équitable de l’IA.
Phillip Thigo, envoyé spécial pour la technologie du gouvernement kényan, explore les conditions nécessaires pour construire les systèmes fondamentaux qui permettront un déploiement global de l’IA. Il insiste sur l’importance d’investir dans l’énergie et la connectivité, de repenser les partenariats public-privé et les modèles de financement, pour que les bénéfices de l’IA ne soient pas monopolisés par quelques grandes économies. Pour lui, l’avenir de l’IA doit être fondé sur l’inclusion, la confiance et la coopération — à défaut, cette technologie risque d’amplifier les inégalités existantes au lieu de les réduire.
Q : Quels sont les défis les plus urgents pour créer des politiques d’IA équitables, notamment dans les pays du Sud global ?
Les fondations de l’IA — L’IA est souvent perçue comme un sommet de l’innovation technologique, mobilisant données, algorithmes et puissance de calcul. Mais avant de pouvoir s’en servir, les pays doivent investir dans des fondations de base. Par exemple, il faut des données pour entraîner les modèles d’IA, que ce soit dans la santé, l’agriculture ou l’éducation. Or, la majorité du monde souffre de déficits criants en données, ce qui entrave les efforts pour atteindre les Objectifs de développement durable.
L’infrastructure — Un élément clé est la connectivité Internet. Le continent africain reste largement sous-connecté. En Afrique de l’Est, seulement 24 % des habitants sont connectés, contre 42 % au Kenya. Ce manque de connectivité est lié à des infrastructures défaillantes, notamment dans le secteur énergétique. L’IA est gourmande en énergie, alors que plus de 600 millions de personnes en Afrique n’ont pas accès à l’électricité, en particulier dans les zones rurales.
Les compétences à grande échelle — Des compétences de base en STEM (sciences, technologie, ingénierie et mathématiques) sont nécessaires à tous les niveaux éducatifs. De plus, il manque des compétences spécialisées dans les secteurs qui composeront la future économie de l’IA.
Une gouvernance agile — Il est essentiel de développer des mécanismes de gouvernance capables d’accompagner ces technologies tout en gérant leurs risques. Cela implique une implication institutionnelle globale, incluant parlementaires et juges dans la régulation.
Des financements innovants — De nombreux pays du Sud ont peu de marges budgétaires. Ils doivent donc repenser leurs investissements numériques pour éviter un endettement excessif. Les partenariats public-privé équitables sont essentiels, car il est impossible de rivaliser avec une entreprise de 3 000 milliards $ de capitalisation quand son propre PIB est inférieur à 100 milliards $.
Il ne suffit pas de parler de puissance de calcul, de données, de talents et d’algorithmes — il faut retourner aux fondamentaux. Peu de pays peuvent se permettre d’investir seuls dans des capacités de calcul. Il faut envisager des investissements partagés à grande échelle. Les pays doivent toutefois construire leurs propres fondations pour que leurs citoyens bénéficient pleinement de cette économie.
Le Kenya, par exemple, dispose d’une énergie propre, d’une bonne connectivité et d’un écosystème technologique solide, mais pas de volume suffisant pour rentabiliser un centre de calcul à grande échelle. Comment faire en sorte que ses voisins profitent de cette capacité tout en respectant leur souveraineté ? Il faut créer un cadre réglementaire cohérent, garantissant la sécurité, la confidentialité et la souveraineté des données.
Q : Avec une technologie aussi rapide que l’IA, comment bâtir ces fondations pour garantir une IA équitable ?
Les pays riches en IA s’appuient toujours sur les mêmes fondements. On a vu récemment des annonces de 500 milliards $ d’investissements par la Maison Blanche et OpenAI, ainsi que des sommets en France, au Canada et dans l’Union européenne. Ces exemples montrent que la clé, c’est l’infrastructure.
Cela exige de repenser notre architecture de développement : l’investissement technologique doit être traité comme celui dans les routes ou les chemins de fer. Pour des pays comme le Kenya, cela suppose non seulement d’investir davantage, mais aussi de réformer les systèmes financiers pour un accès équitable au crédit.
Comme évoqué plus tôt, il est stratégique d’avoir des partenariats avec les grandes entreprises d’IA — elles y trouvent un intérêt en accédant à de nouveaux marchés et en entraînant leurs modèles sur des langues régionales comme le swahili.
Q : Comment repenser le modèle de partenariat public-privé dans le contexte de l’IA ?
Les modèles actuels de PPP sont conçus pour des infrastructures physiques (routes, ponts), pas technologiques. Les institutions de financement manquent souvent d’expertise en technologie. C’est pourquoi la plupart des projets IA en Afrique sont financés par des investisseurs privés étrangers, et non par des banques locales ou des PPP.
Je plaisante parfois en disant que si les grandes entreprises tech étaient africaines, elles n’auraient jamais trouvé de financement. Il faut revoir notre approche du risque, du financement patient et adapter les modèles aux réalités locales.
Par exemple, les grandes entreprises tech ont accepté de ne pas générer de bénéfices pendant plusieurs années pour se développer. Ce n’est pas envisageable dans les pays africains aujourd’hui. Mais nous devons adopter cet état d’esprit entrepreneurial pour que nos économies puissent utiliser l’IA comme levier de croissance et de prospérité partagée.
Q : Vous participez à de nombreuses discussions mondiales sur l’IA, la sécurité, la gouvernance. Quelles sont les lacunes principales actuellement ?
L’inclusivité. La sécurité est trop souvent abordée sous un angle géopolitique. Mon équipe participe au Réseau international des instituts de sécurité pour intégrer les notions de sécurité, de souveraineté et d’inclusion dans nos contextes spécifiques.
Nous travaillons sur la construction de la confiance publique envers l’IA. Beaucoup de discussions internationales sont dominées par les puissances géopolitiques. Nous nous concentrons plutôt sur ce que l’IA peut réellement apporter pour relever les défis du développement.
Q : Pourquoi l’inclusivité est-elle absente des débats ?
Je crois que les gens n’y pensent pas. Et soyons honnêtes — c’est politique. Parler d’inclusion, c’est parler de géopolitique. Certaines législations restreignent l’accès aux technologies à certains pays.
Mais nous, nous voulons simplement que l’Afrique ne soit pas laissée pour compte. Il n’est pas certain qu’elle pourra cette fois faire un saut technologique — comme elle l’a fait du téléphone fixe au mobile — car cela demande des investissements lourds en infrastructure, talents, données et diversité linguistique.
Q : Comment garantir un accès équitable à l’IA si la capacité de calcul reste limitée à quelques pays ?
Les quatre piliers de l’IA sont : calcul, données, talents et algorithmes. Le calcul implique une capacité de traitement centralisée. Cela nécessite de la confiance entre pays pour que les charges de calcul puissent circuler.
Nous travaillons donc sur un concept d’IA souveraine, fondé sur la sécurité, la transparence et la coopération. Même si les centres de données restent concentrés, l’accès doit être équitable et sécurisé. Les talents aussi doivent être partagés. Les algorithmes, quant à eux, doivent être neutres, transparents, explicables et impliquer un humain dans la boucle décisionnelle.
Nous devons faire avancer le multilatéralisme. La souveraineté ne doit pas être synonyme d’isolement, mais de coopération mondiale. Comme les ambassades — espaces souverains mais ouverts. Nous préparons un livre blanc sur la souveraineté à l’ère de l’IA, pour faire de cette vision une réalité.
Q : Vous travaillez aussi sur l’inclusion financière et l’innovation. Un exemple d’impact au Kenya ?
Je suis très fier de notre collaboration avec IBM et l’Université Bin Zayed. Nous avons développé l’un des premiers modèles d’IA pour l’action climatique. Il soutient l’objectif du président William Ruto d’augmenter la couverture forestière au Kenya.
Nous avons lancé une initiative appelée Conservation at Scale, pour investir dans la reforestation, la transition énergétique et la création d’emplois verts pour les jeunes. Le modèle a aussi été ajusté pour prévenir les inondations, avec l’aide de la Croix-Rouge, Microsoft, Meta, Google et Amazon.
Autre projet : améliorer les revenus des éleveurs laitiers. Grâce à l’IA, nous avons doublé leurs revenus en six mois, en optimisant la production et la distribution. Nous avons lancé une assurance “Maziwa ni school fees” (“le lait paie les frais de scolarité”), car les agriculteurs consacrent l’essentiel de leurs revenus à la santé et à l’éducation.
Nous avons intégré le modèle dans WhatsApp pour fournir aux éleveurs un suivi en temps réel. Cela crée un écosystème de confiance.
Mais les modèles d’IA sont coûteux. Les PME ne peuvent pas suivre. Cela plaide pour des modèles moins chers, plus adaptés culturellement, et pour des politiques de tarification différenciée pour permettre à nos entrepreneurs de compétir équitablement.