Ils ont été relevés dans le Rapport sur les avancées et les tendances du numérique 2025 du groupe Banque mondiale, le deuxième du genre, qui s’intéresse principalement aux dernières évolutions dans le développement de l’Intelligence artificielle (IA).
De prime abord, le rapport relève que les tendances mondiales en matière d’innovation, d’adaptation et d’adoption de l’IA ne sont pas uniformes. Il précise à cet effet que l’innovation dans l’IA reste concentrée dans les pays à revenu élevé, dont se rapprochent la Chine et l’Inde. L’on apprend à cet effet que les pays à revenu élevé représentent 85 % des start-up d’IA, 91 % des financements en capital-risque et 54 % des publications mondiales sur l’IA (2000-2024). La même tendance, dit-on, s’observe aussi en ce qui concerne les brevets avec la Chine qui détient 66 % des dépôts de brevets dans l’IA générative (2014-2023, neuf fois plus qu’en 2017), pendant que l’Inde affiche la plus forte croissance (56 % par an). Les pays à faible revenu, eux, étant largement absents du paysage de l’innovation et de l’adaptation concernant l’IA.
L’environnement de l’IA
Selon le Rapport sur les avancées et les tendances du numérique 2025, l’écosystème moderne de l’IA est un paysage vaste et en rapide mutation, qui repose sur des infrastructures de base comme les réseaux électriques et de télécommunications avec notamment :
-La couche Capacité informatique (puces d’IA spécialisées, serveurs, stockage et centres de données) qui constitue le socle physique facilitant l’exécution des tâches par l’IA
-Les plateformes d’informatique en nuage (cloud computing) offrant, elles, un accès évolutif à des services d’IA intégrés.
-La couche Données d’entraînement qui regroupe les informations provenant d’appareils numériques, de capteurs, de plateformes, de transactions commerciales et d’ensembles de données publiques qui sont collectées afin d’en garantir l’exactitude avant d’être utilisées pour entraîner les modèles
-La couche Algorithmes et modèles qui abrite les outils de développement de l’IA qui créent et entraînent des modèles
-la couche Application affine les tâches pour des usages et des appareils spécifiques, en intégrant les capacités de l’IA pour une exploitation locale.
Le défi de l’énergie dans les pays en développement
Cependant, souligne-t-on dans ce rapport, l’ensemble de l’écosystème numérique est très largement tributaire de l’énergie. « Une alimentation électrique instable est une externalité négative importante, car des réseaux peu fiables et des pannes fréquentes peuvent rendre inutiles même les infrastructures numériques et d’IA les plus avancées », peut-on lire.
C’est pourquoi, relève-t-on, des investissements fondamentaux dans le secteur de l’énergie sont indissociables des objectifs de développement numérique. « Par conséquent, un avenir numérique durable et opérationnel passe par des prix de l’énergie abordables, une résilience solide du réseau et une intégration réussie des énergies renouvelables », pour ce faire, il est proposé la mise sur pied des politiques publiques cohérentes pour développer une connectivité d’un coût abordable. De même, étant donné que la préparation à l’IA dépend à la fois de l’infrastructure numérique et d’une énergie fiable, les gouvernements doivent harmoniser leurs politiques en matière d’énergie, de connectivité et de données.
Aline-Florence Nguini
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