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Deuxième partie : Accès à l’information et renforcement des capacités

Développer les compétences africaines en IA. Analyse des expériences et évaluation des perspectives

Developing African skills in AI. Analysis of experiences and assessment of prospects
Desarrollo de las competencias africanas en IA. Análisis de experiencias y evaluación de perspectivas
Awa Doucouré, Abdoul Alpha Dia et Seydina Moussa Ndiaye

Résumés

La quatrième révolution industrielle conduit à accorder une attention particulière aux STEM en général, et à l’intelligence artificielle (IA) en particulier. L’Afrique dispose d’atouts non négligeables du point de vue du développement de l’IA et peut occuper une bonne place dans les débats et les actions autour, et notamment ceux portant sur les technologies, l’éthique, les usages, etc. Pour qu’il en soit ainsi, il y a cependant un préalable : la disponibilité de ressources humaines qualifiées, capables de comprendre les enjeux et de maîtriser l’utilisation de ces nouvelles technologies. Les compétences requises pour le développement de l’IA comprennent la maîtrise technique des concepts, la compréhension des impacts de l’IA aux fins d’une régulation adéquate, et la capacité de mettre en œuvre des solutions éthiques et inclusives. De ce point de vue, l’existence d’une offre de formation adéquate ainsi que la production de recherches approfondies axées sur les besoins des entreprises locales demeurent des questions capitales. Certes, quelques gouvernements africains ont entrepris des efforts pour développer les compétences en IA ; néanmoins, les nouveaux défis doivent être relevés pour permettre au continent d’exploiter au mieux toutes les opportunités qu’elle recèle. Cet article examine quelques-uns de ces nouveaux défis, et parcourt les différentes catégories de compétences essentielles en IA, tout en analysant sous ce prisme quelques expériences africaines de développement de compétences dans le domaine. Il évalue également, aux fins de l’éclosion des talents, les exigences de réformes dans les offres de formation disponibles dans les universités africaines et l’état global des écosystèmes d’IA dans quelques pays africains.

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Texte intégral

1. Introduction

1L’avènement de l’économie de la connaissance ou de la « quatrième révolution industrielle » implique d’accorder une attention particulière aux STEM, et surtout aux sciences émergentes (nanotechnologie, biotechnologie, informatique, cognitivisme, etc.). Pour le continent africain, le défi est double : d’une part, réduire le déficit en capital humain du domaine des sciences et technologies actuellement estimé à moins de 100 000 personnes sur le continent, créant ainsi un écart de près de 1,1 million (UA, 2016) ; et d’autre part, rompre avec le paradigme du transfert technologique qui maintient durablement les secteurs secondaire et tertiaire africains sous tutelle.

2L’Afrique qui représente 17,4 % de la population mondiale, contribue seulement à 1,1 % de la production scientifique (UA, 2016) ; et 38 organisations de recherche situées dans 7 pays d’Afrique de l’Ouest ont un impact inférieur à 1. Ce fossé scientifique et technologique entre l’Afrique et le reste du monde explique en partie le sous-développement du continent, malgré son impératif de recourir à la science et à la technologie pour dynamiser la productivité industrielle et agricole, garantir la sécurité alimentaire, enrayer les maladies, protéger l’environnement, etc. L’un des défis majeurs de l’enseignement supérieur africain est de fournir un capital humain de qualité pour promouvoir le développement sociétal à travers la recherche scientifique et technologique, capable d’impacter l’économie, notamment l’industrie et le secteur informel. L’atteinte de cet objectif nécessite de renforcer la collaboration entre l’État, les entreprises, les institutions universitaires et les communautés, pour renforcer l’innovation technologique.

3Compte tenu des enjeux (scientifiques, technologiques, économiques, juridiques, éthiques, etc.) qui lui sont liés, l’IA constitue un domaine majeur autour duquel doivent se développer en Afrique des politiques, des stratégies et des projets novateurs.

4Malgré l’intérêt de plus en plus croissant pour l’utilisation de systèmes basés sur l’intelligence artificielle, garantir la confiance totale en cette technologie demeure une question non résolue.

5Les succès de l’IA dans divers domaines sont largement vantés (Javaid et al., 2021). Toutefois, de nombreux défis persistent pour passer de l’IA théorique, souvent validée sur des jeux de données théoriques dans des articles scientifiques, à des systèmes d’IA opérationnels traitant des problèmes réels (Sarker, 2021). Dans des domaines comme la médecine (Mudgal et al., 2022 ; Jiang et al., 2021), il reste difficile de faire totalement confiance à un système d’IA, malgré les dernières avancées dans le domaine. La principale raison en est la question de la robustesse des algorithmes d’IA lors de la transition d’un système éprouvé sur des données de test, même réelles, à un système d’IA fonctionnant dans la vraie vie. Ainsi, en 2020, la Commission Européenne a publié un rapport qui fournit des directives permettant d’éclairer le législateur dans l’encadrement de l’utilisation des systèmes d’IA (Hamon et al., 2020).

6Au-delà de la robustesse des systèmes d’IA, un autre défi réside dans leur utilisation éthique, ou plus généralement dans leur usage responsable. De nombreuses initiatives ont été menées dans ce sens (Mikalef et al., 2022) et des organismes comme la Commission Européenne ont déjà mis en place un cadre législatif visant à renforcer la protection des usagers de systèmes d’IA (Floridi, 2022).

7L’autre challenge essentiel pour l’IA réside dans le développement de la recherche dans ce secteur (Madalo et al., 2022 ; Brecker et al., 2023), visant à repousser les frontières de la science et à accélérer l’avènement de la prochaine révolution de l’IA (Hugues et al., 2022 ; Zador et al., 2022) qui devrait aboutir à des systèmes d’IA plus performants, se rapprochant de l’IA générale (Fjelland, 2020). Pour y arriver, le renforcement des compétences en IA est indispensable, non seulement pour promouvoir la recherche dans ce domaine, mais également pour la comprendre et l’utiliser de manière responsable (Pradhan et al., 2023).

8En termes de compétences en IA, il est important de considérer aussi bien l’aspect technique que l’aspect sociétal. Différents travaux ont été menés dans le but de catégoriser les compétences socio-techniques en IA (Pinski et al., 2023). Différentes compétences sont nécessaires au développement de l’IA au sein des sociétés, allant de la maîtrise technique des concepts, à la conscience de ses impacts pour mieux en assurer la régulation, en passant par la capacité de mettre en œuvre des solutions IA en intégrant l’éthique et l’inclusion pour une IA responsable.

9La disponibilité́ de ressources humaines suffisamment bien formées pour comprendre les enjeux et maîtriser l’usage de ces nouvelles technologies est un impératif pour l’Afrique si elle veut exploiter pleinement l’IA. L’atteinte d’un tel objectif est tributaire de l’offre de formation dans les établissements d’enseignement supérieur et de la production de recherches pointues articulées autour des axes de développement et des besoins des entreprises locales. C’est cela qui permettrait de disposer de suffisamment de ressources pour impacter différents secteurs d’activités pour lesquels l’apport de l’IA serait bénéfique mais aussi, pour impulser des processus d’innovation nécessaires à la création de valeur, gage de développement économique. En effet, le renforcement des capacités de recherche est un point critique à considérer, avec un accent particulier sur l’ouverture vers les entreprises, afin que les résultats de la recherche soient transformés en valeur ajoutée réelle pour l’économie des pays et pour le bien-être des populations. Les demandes pour accroître la recherche appliquée, en relation avec les projets de développement économique, sont très prononcées, sans négliger pour autant une recherche fondamentale qui prépare à long terme les innovations technologiques. Toutefois, pour assurer une utilisation de l’IA bénéfique pour tous, il faudra privilégier et renforcer l’IA responsable.

10Comme Pinski et al. (2023), nous considérons les ‘‘compétences’’ comme étant un ensemble de connaissances et d’expériences. Dans la section suivante, nous allons faire une revue plus précise des types de compétences clés en IA et qui sont nécessaires pour la mise en œuvre d’une IA responsable. Nous ferons ensuite dans la section 3, une revue des écosystèmes propices au développement de l’expérience pour avoir des talents en IA dans certains pays africains. Par la suite, dans la section 4, nous aurons un tour d’horizon des expériences de formations existantes pour développer des compétences en IA. Enfin, nous terminerons par quelques perspectives qui pourraient permettre d’assurer un développement de compétences africaines dans le domaine.

2. Cartographie des compétences en IA

11En termes de connaissances, nous considérons plusieurs types qui nous semblent essentiels. Nous avons la dimension technique, qui intègre le caractère multidisciplinaire de l’IA, la dimension pratique, qui considère l’usage et l’innovation dans différents secteurs d’activités, et la dimension régulation et réglementation, qui permet d’assurer une IA responsable.

12En prenant la typologie définie dans (Ng et al., 2021), nous considérons quatre catégories que nous présenterons dans la suite : Connaître et comprendre lIA ; Utiliser et appliquer l’IA ; Évaluer et créer lIA ; Éthique de lIA. Pour le référentiel de compétences, nous considérons les travaux de Long et al., (2020) qui définissent 16 niveaux de compétences.

Table 1 : Référentiel de compétences en IA défini par Long et al. (2020)

Référentiel

Compétence

Description

Compétence 1

Reconnaître une IA

Distinguer les artefacts technologiques qui utilisent ou non l’intelligence artificielle.

Compétence 2

Comprendre lintelligence

Analyser de manière critique et discuter des caractéristiques qui rendent une entité "intelligente", y compris en discutant des différences entre l’intelligence humaine, l’animal et la machine.

Compétence 3

Interdisciplinarité

Reconnaître qu’il existe de nombreuses manières de penser et de développer des machines "intelligentes". Identifier une variété de technologies qui utilisent l’IA, y compris les technologies couvrant les systèmes cognitifs, la robotique, et le Machine Learning.

Compétence 4

Général ou spécifique

Distinguer l’IA générale de l’IA spécifique.

Compétence 5

Forces et faiblesses de lIA

Identifier les types de problèmes dans lesquels l’IA excelle et ceux qui sont plus difficiles pour elle. Utiliser ces informations pour déterminer quand il est approprié d’utiliser l’IA et quand il faut s’appuyer sur les compétences humaines.

Compétence 6

Imaginer lIA du futur

Imaginer les applications futures possibles de l’IA et envisager les effets de ces applications sur le monde.

Compétence 7

Représentations

Comprendre ce qu’est une représentation des connaissances et décrire quelques exemples de représentations de connaissances.

Compétence 8

Processus décisionnel

Reconnaître et décrire des exemples de la manière dont les ordinateurs raisonnent et prennent des décisions.

Compétence 9

Étapes du Machine Learning

Comprendre les étapes de l’apprentissage automatique ainsi que les pratiques et les défis que chaque étape implique.

Compétence 10

Rôle de lhomme dans lIA

Reconnaître que les humains jouent un rôle important dans la programmation, le choix des modèles et la mise au point des systèmes d’IA.

Compétence 11

Connaissances en matière de données

Comprendre les concepts de base de la maîtrise des données.

Compétence 12

Apprendre à partir des données

Reconnaître que les ordinateurs apprennent souvent à partir de données (y compris ses propres données).

Compétence 13

Interpréter les données de manière critique

Comprendre que les données ne peuvent pas être prises au pied de la lettre et qu’elles doivent être interprétées. Décrire comment les exemples d’apprentissage fournis dans un ensemble de données initiales peuvent affecter les résultats d’un algorithme.

Compétence 14

Action & Réaction

Comprendre que certains systèmes d’IA ont la capacité d’agir physiquement sur le monde. Cette action peut être dirigée par un raisonnement de haut niveau (par exemple, marcher le long d’un chemin planifié) ou peut être réactive (par exemple, sauter en arrière pour éviter un obstacle détecté).

Compétence 15

Capteurs

Comprendre ce que sont les capteurs, reconnaître que les ordinateurs perçoivent le monde à l’aide de capteurs, et identifier les capteurs sur une variété de dispositifs. Reconnaître que différents capteurs permettent différents types de représentation et de raisonnement sur le monde.

Compétence 16

Éthique

Identifier et décrire les différents points de vue sur les principales questions éthiques entourant l’IA (par exemple, la vie privée, l’emploi, la désinformation, la singularité, la prise de décision éthique, la diversité, les préjugés, la transparence, la responsabilité).

2.1. Connaître et comprendre l’IA

13Cette première catégorie de compétences en IA est celle qui concerne tout individu vivant à l’ère de la quatrième révolution industrielle. Elle consiste à avoir une connaissance des concepts de base de l’IA et à savoir comment utiliser ses systèmes. Dans cette catégorie, nous considérons plutôt celles de compétences 1 et 2 définies dans Long et al. (2020) qui consistent à reconnaître un système d’IA et à comprendre ce qu’est le concept dintelligence. Toutefois, dans le contexte africain, nous englobons également la compétence de connaître et de comprendre un système informatique.

2.2. Utiliser et appliquer l’IA

14Pour cette deuxième catégorie de compétences, il s’agit de pouvoir appliquer les connaissances, les concepts et les applications de l’IA pour différentes problématiques. En considérant toujours l’approche de Long et al. (2020), nous intégrons dans cette catégorie les compétences 3 à 6 : reconnaître que l’interdisciplinarité est essentielle pour construire des systèmes intelligents ; savoir distinguer l’IA générale de l’IA spécifique ; savoir identifier les types de problèmes dans lesquels l’IA excelle et ceux qui lui sont plus difficiles ; pouvoir imaginer les potentielles applications futures de l’IA et considérer les effets de celles-ci sur le monde.

2.3. Évaluer et créer l’IA

15L’une des compétences clés pour l’IA est bien sûr l’aspect technique. En effet, il est important d’avoir les compétences nécessaires pour conceptualiser, réaliser, évaluer et expertiser des systèmes d’IA. Pour cela, il faut une réflexion d’ordre supérieur que Long et al. (2020) met dans les compétences de type 7 à 15, que nous pouvons scinder en deux sous-catégories : celle qui concerne les compétences relatives à la mise en œuvre d’algorithme d’IA (compétences 7, 8, 9, 10 et 14 : comprendre ce qu’est une représentation des connaissances et en décrire quelques exemples ; reconnaître et décrire des exemples de la façon dont les ordinateurs raisonnent et prennent des décisions ; comprendre les étapes de l’apprentissage automatique, et les pratiques et défis que chaque étape implique ; reconnaître que les humains jouent un rôle important dans la programmation, le choix des modèles et le réglage fin des systèmes d’IA ; comprendre que certains systèmes d’IA ont la capacité d’agir physiquement sur le monde et comment ils peuvent le faire) et la sous-catégorie concernant les compétences relatives à la donnée (compétences 11, 12, 13 et 15 : comprendre les concepts de base de la maîtrise des données ; reconnaître que les ordinateurs apprennent souvent à partir des données ; décrire comment les exemples d’entraînement fournis dans un ensemble de données initiales peuvent affecter les résultats d’un algorithme, et comprendre que les données nécessitent une interprétation ; comprendre ce que sont les capteurs, reconnaître que les ordinateurs perçoivent le monde à l’aide de capteurs et identifier les capteurs sur une variété de dispositifs).

2.4. Éthique de l’IA

16Pour cette dernière catégorie, Long et al. (2020) ne définissent qu’une seule compétence, la seizième et dernière, consistant à savoir identifier et décrire les différents points de vue sur les principaux problèmes éthiques liés à l’IA. Nous ajoutons une autre compétence consistant à comprendre et appliquer les principes d’imputabilité, de responsabilité, de transparence, d’inclusion, de fiabilité, d’équité, de transparence et de respect de la vie privée pour une IA responsable et digne de confiance (Dignum, 2019 ; Zhang et al., 2021).

3. Écosystèmes africains pour le développement des compétences en IA : challenges et opportunités

17La seconde dimension liée aux compétences, en dehors des connaissances, est celle relative aux expériences pratiques sur des problématiques réelles. Il est donc important d’analyser ici quels sont les écosystèmes propices à la réalisation d’expériences réelles dans l’IA et quels sont les challenges qui restent à relever pour permettre de développer considérablement les compétences en IA dans nos pays africains.

18Une revue de différents rapports, notamment le AI Index report (Zhang et al., 2022), le Tortoise Media’s Global AI Index (Tortoise Media), Government Artificial Intelligence Readiness (Oxford Insights et International Development Research Centre), permet de constater ou de conclure que les pays africains ont encore des efforts à faire pour avoir un environnement propice à l’expérience pratique de l’IA pour des apprenants.

Table 2 : Extrait du classement Global AI Index (2022)

Implémentation

Innovation

Investissement

Classement

Talents

Infrastructure

Environnement

Recherche

Développement

Public

Privé

Score

Rang

Tunisia

8.94

38.59

62.32

3.9

0

12.18

0.15

9.87

54

South Africa

4.61

45.73

58.43

0.83

7.52

0

2.03

9.71

55

Morocco

3.36

44.88

60.17

1.46

0.05

15.9

0.1

8.87

56

Egypt

1.11

38.84

0

2.08

1.54

68.72

0.31

4.83

59

Kenya

0.75

14.11

29.84

0.07

12.15

7.75

0.31

2.3

60

Nigeria

2.74

0

50.1

0.45

2.06

7.75

0.33

1.38

61

19L’Île Maurice qui était le 1er pays africain du classement Global AI Index en 2021 (54e sur 63 pays classés), disparaît de ce classement en 2022 (toutefois, elle reste première dans le classement du Government AI Readiness Index de 2022 publié par Oxford Insights). La Tunisie devient le premier pays du continent en prenant la 54e place sur les 62 pays en 2022. Cette présence au bas du classement mondial des pays africains les mieux classés dénote un manque d’infrastructure et de développement d’un écosystème IA de base nécessaire pour soutenir et mettre en œuvre une plateforme IA.

20Il faut un score minimum de 20/100 pour prétendre à un écosystème favorable au développement et la mise en œuvre d’une plateforme IA. Des pays africains comme le Maroc, l’Afrique du Sud, l’Egypte, le Kenya, le Nigeria, le Ghana, l’Ile Maurice, le Sénégal ou la Côte d’Ivoire peuvent encore espérer rattraper leur retard car disposant de quelques atouts :

  • en termes de puissance de calcul et de capacité de stockage via des supercalculateurs ; des datacenters nationaux ou des centres recherches ;

  • en termes de politiques publiques avec un intérêt croissant pour les technologies émergentes ;

  • en termes d’existence d’une forte diaspora active dans le domaine de l’IA.

  • 1 Le Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle (GPAI) est une initiative multipartite qui c (...)

21Par ailleurs, en 2022 en Afrique, seuls l’Ile Maurice, l’Egypte, la Zambie, la Tunisie et le Botswana disposaient d’une stratégie IA. Le Bénin les a rejoints dès début 2023. En novembre 2022, le Sénégal a intégré le GPAI (Global Partnership on AI)1, seul membre africain à date. Cela lui permettra certainement de bénéficier prochainement de l’accompagnement de cette communauté pour renforcer son écosystème IA.

22Considérons le cas du Sénégal, qui a une situation assez similaire aux autres pays cités précédemment. Le potentiel du pays par rapport à l’IA se trouve dans l’existence :

  • d’infrastructures technologiques disponibles pour développer des solutions de base en IA (supercalculateur, datacenters, très haut débit) ;

  • d’une appétence pour les mathématiques qui donne les compétences de base pour l’IA de haut niveau ;

  • d’une jeunesse qui s’intéresse aux startups qui induit un intérêt croissant autour de l’IA ;

  • d’une communauté de chercheurs qui s’intéressent au domaine ;

  • d’une diaspora sénégalaise de niveau international dans le domaine.

23Tous ces éléments sont essentiels pour le développement de systèmes d’IA et des algorithmes spécifiques répondant aux problématiques locales. Il est donc fondamental de disposer de systèmes adaptés aux besoins de son contexte, d’une quantité de données importantes pour un apprentissage efficace, et d’ordinateurs suffisamment puissants pour prendre en charge ces données afin de faire des prédictions importantes. L’État du Sénégal a acquis un supercalculateur d’une puissance crête de 537,6 TFlops, avec une capacité mémoire distribuée de 1,2 PB et 8064 nœuds de calcul. Cette infrastructure de calcul, qui occupe le troisième rang en Afrique, en termes de puissance de calcul pour un dispositif public, après le Maroc et l’Afrique du Sud, permet au Sénégal de disposer d’un outil performant pouvant accompagner le développement de l’intelligence artificielle. Les chercheurs et des entreprises de l’écosystème s’intéressant à l’IA pourront ainsi accéder à cet outil pour lancer leurs travaux. L’existence d’un dispositif technologique de cette envergure, renforce la capacité du pays dans le développement de compétences en IA. En effet, les apprenants auront accès à un dispositif technologique de dernière génération leur permettant de dérouler des algorithmes de Machine Learning de grande envergure, nécessaires pour l’obtention de systèmes d’IA pour des problèmes réels.

24Le fait qu’un nombre croissant d’entreprises s’intéressent à l’IA constitue également une opportunité majeure pour les apprenants de pratiquer sur des problématiques réelles, dans le cadre de stages d’apprentissage. Le Sénégal a par ailleurs mis en place un dispositif de bourses de stages à l’étranger afin de permettre à des étudiants dans des disciplines liées au sciences émergentes d’effectuer un stage de 3 à 6 mois, dès la troisième année de licence. Ce dispositif a déjà permis à plusieurs étudiants d’avoir des expériences de stage en Intelligence artificielle au Canada ou en France. D’autres pays, comme le Ghana, abritent des multinationales leaders dans le domaine de l’IA tel que Google, qui offrent également des lieux de stages et d’application des compétences pratiques en IA.

25Le principal challenge qui reste à relever dans les différents pays africains, pour le développement des compétences en IA, est celui de la disponibilité d’enseignants qualifiés dans ce domaine. En effet, il existe très peu de spécialistes du domaine, bien que l’on trouve de plus en plus de “reconvertis”, des enseignants en informatique ou en mathématiques s’intéressant à la discipline et en assurant les enseignements.

26L’une des principales caractéristiques de l’IA est sa nature multidisciplinaire (Franklin et al., 2022 ; Krenn et al., 2022). Cette multidisciplinarité se matérialise aussi bien dans le fait que l’IA est toujours appliquée dans un domaine particulier, que ce soit la médecine, l’agriculture ou autres, et qu’il est important de comprendre ces disciplines pour mettre en œuvre un système d’IA performant. La multidisciplinarité de l’IA se traduit également dans les méthodes algorithmiques qui empruntent des approches éprouvées dans d’autres disciplines. Toutefois, dans la plupart des pays africains, notamment ceux francophones, la spécialisation dans l’éducation ne permet pas d’avoir un large spectre de connaissances intégrant des compétences dans d’autres domaines que celui de la spécialisation. Des réformes du système éducatif sont ainsi nécessaires pour renforcer les capacités de développement des compétences en IA.

27Le développement des compétences en utilisation de l’IA interpelle aussi bien le secteur public que privé, et tout citoyen intervenant comme usager ou bénéficiaire de services. Il est essentiel de bien identifier les secteurs d’activités pour lesquels l’usage de l’IA pourrait être un levier important pour un développement national. La disponibilité de ressources humaines, des infrastructures technologiques et de la réglementation n’a de sens que si les acteurs sont résolus à se l’approprier en vue de changer de paradigme. L’IA pour le développement est une nouvelle approche qui altère des modes de fonctionnement et des pratiques caractérisés par une certaine stabilité. En effet, l’IA appelle à un changement de pratiques car une grande partie des tâches habituellement effectuées par des humains sont reléguées aux machines. Il n’est donc pas toujours évident de faire confiance aux systèmes d’IA, lorsqu’il s’agit de tâches critiques. L’appropriation par les usagers est un impératif pour le développement de l’IA et nécessite pour ce faire un accompagnement au changement par un renforcement des capacités, un bon encadrement réglementaire, une communication stratégique et des mesures incitatives. Par ailleurs, il faudrait veiller à ce que tous les citoyens puissent avoir accès à cette technologie et garantir un usage bienveillant de l’IA.

28Malgré tous ces challenges, de nombreuses opportunités s’offrent également à l’Afrique pour développer des compétences en IA. Par ailleurs, l’Afrique pourrait devenir un hub mondial de talents dans le domaine de l’IA dans les prochaines années en raison de sa population jeune qui croît à un rythme accéléré. Selon les estimations de la Banque mondiale, en 2020, la population de l’Afrique était d’environ 1,3 milliard d’habitants, soit environ 17% de la population mondiale. La population de l’Afrique a augmenté de plus de 3% par an depuis 2000, et selon les projections, elle devrait atteindre environ 2,5 milliards de personnes en 2050. Aujourd’hui, plus de la moitié de cette population est âgée de moins de 25 ans. Cette croissance démographique rapide est une opportunité si les gouvernements travaillent ensemble pour investir dans la jeunesse africaine en termes d’éducation, de formation professionnelle et d’emploi, dans un domaine en forte croissance et avec l’existence d’une réelle opportunité comme l’IA.

4. Expériences de développement de compétences africaines en IA

4.1. Maghreb

29Les Etats maghrébins investissent de plus en plus dans la formation en IA et dans la recherche et l’innovation pour développer les compétences locales. De nombreuses initiatives sont menées par des universités et centres de recherche pour promouvoir l’apprentissage et la mise en œuvre de la technologie. Dans la partie anglophone, l’Egypte constitue la référence en matière de formation en IA, occupant la première place du continent avec huit universités dans le top 202 des meilleures universités africaines proposant des formations en IA. L’université du Caire offre une formation très poussée dès le niveau de Licence où toutes les théories de l’IA, au-delà des dernières tendances, sont proposées, permettant ainsi aux apprenants d’avoir une maîtrise parfaite des concepts théoriques de l’IA.

30Dans la partie francophone, le Maroc a commencé à s’intéresser à l’IA depuis quelques années déjà, et a mis en place plusieurs initiatives pour stimuler la formation et la recherche. Le pays a lancé un programme national pour encourager l’adoption de la technologie dans différents secteurs, notamment dans la santé, les finances et l’agriculture. De plus, des établissements comme l’Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P), l’École Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes (ENSIAS) et l’Université Mohammed V offrent des programmes de formation en IA. L’Algérie a également investi dans le développement des compétences en IA. Le gouvernement y a créé un centre national pour la recherche en IA et a organisé des formations pour les étudiants et les professionnels. De plus, des entreprises telles que DZ-AI, une entreprise de recherche en IA basée à Alger, ont été fondées pour renforcer les capacités locales. La Tunisie est un autre pays du Maghreb qui s’intéresse à l’IA. Le gouvernement tunisien a mis en place un plan stratégique pour le développement des technologies de l’information et de la communication (TIC), y compris l’IA. De plus, des initiatives telles que l’Association Tunisienne pour l’Intelligence Artificielle (ATIA) ont été créées pour soutenir la recherche et le développement en IA.

31Cependant, il reste encore beaucoup de défis à surmonter, notamment la pénurie de ressources et de personnel qualifié en IA, ainsi que la nécessité de renforcer les infrastructures technologiques pour soutenir le développement de la discipline.

4.2. Afrique de l’est et australe

32L’Afrique australe est la partie du continent la plus dynamique en matière de développement des compétences en intelligence artificielle. Diverses initiatives y sont prises pour développer la formation et la recherche en IA, aux fins de renforcer les capacités locales et faire face aux défis économiques et sociaux. En Afrique du Sud, le gouvernement a mis en place des programmes pour stimuler la formation en IA et la recherche. Par exemple, l’Université de Johannesburg propose un programme de maîtrise en intelligence artificielle qui offre une formation approfondie en apprentissage automatique, en traitement du langage naturel et en reconnaissance d’images. L’Université de Cape Town propose également un programme de certificat en intelligence artificielle qui couvre les concepts fondamentaux de l’IA, tels que les algorithmes d’apprentissage automatique et la reconnaissance de la parole. Ces programmes proposés sont axés sur les applications pratiques. Ils incluent souvent des projets de recherche et des stages pour aider les étudiants à développer leur expertise et à la mettre en pratique dans un environnement professionnel. Selon une étude publiée en 2020 par l’Institut de recherche en technologie de l’information de l’Afrique du Sud, le secteur de l’IA a connu une croissance rapide au cours des cinq dernières années, avec un investissement total de plus de 400 millions de dollars en start-ups en IA. Cela montre l’importance croissante de l’IA dans l’économie sud-africaine et la nécessité de développer les compétences locales. Le Zimbabwe a récemment lancé un programme pour former les étudiants et les travailleurs. Le gouvernement s’est associé à des entreprises locales pour financer ce programme qui aurait déjà formé plus de 5.000 personnes (étudiants et professionnels) et aidé plus de 100 entreprises zimbabwéennes à adopter l’IA dans leur fonctionnement quotidien, ce qui a contribué à améliorer leur compétitivité sur le marché, selon le Ministère de la Science et de la Technologie du Zimbabwe (2021) et l’Association des entreprises zimbabwéennes en IA (2022).

33À l’image de l’Afrique Australe, l’Afrique de l’Est est également un espace de grande activité en matière de développement de compétences en IA. Il existe plusieurs initiatives régionales et nationales visant à développer les ressources en IA pour impacter positivement l’économie et la société. Ces initiatives incluent des programmes de formation, des ateliers et des bourses pour les développeurs en IA, ainsi que des réseaux en ligne pour connecter les personnes et les organisations intéressées. Les objectifs de ces initiatives incluent de renforcer les compétences techniques des personnes, de favoriser l’innovation et de soutenir l’adoption de technologies émergentes. Le programme de formation en développement de logiciels et en intelligence artificielle (Informatique pour tous en Afrique) s’adresse à plus de 10 000 jeunes défavorisés d’Afrique de l’Est, en leur fournissant des compétences techniques, des connaissances en développement de logiciels et en intelligence artificielle3. AI Hub Africa est un réseau en ligne comptant plus de 5 000 membres en Afrique de l’Est, et organisant régulièrement des ateliers sur des thématiques en lien avec les algorithmes d’apprentissage en profondeur, la reconnaissance de la voix et de l’image, et l’analyse de données4. AI4D Africa, en tant que programme de coopération internationale, vise à former plus de 2 000 développeurs en Afrique de l’Est, en leur offrant des opportunités de formation en ligne et en présentiel, ainsi que des bourses pour poursuivre leur formation5. Google Developer Group (GDG) organise régulièrement des événements et des formations en IA dans plusieurs pays d’Afrique de l’Est, impliquant plus de 1 000 développeurs dans ses activités6.

4.3. Afrique de l’Ouest

34À l’instar des autres régions du continent, en Afrique de l’Ouest, le développement des compétences en IA est considéré comme un facteur clé dans l’amélioration de la performance économique et la qualité de vie de ses habitants (Ogunlade et al., 2020). Les universités en Afrique de l’Ouest tentent de s’adapter à cette demande en offrant des programmes de formation qui visent à former les étudiants aux compétences nécessaires pour développer et utiliser des technologies d’IA. Par exemple, l’Université de Lagos au Nigeria propose un programme de maîtrise en IA qui couvre des thèmes tels que la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur et la compréhension du langage naturel (Adebiyi et al., 2020). Data Science Nigéria (DSN) est une communauté très active dans l’acculturation et le développement des compétences IA au Nigéria. Cette structure a mis en place tout un programme de formation dès le plus jeune âge7, et anime l’écosystème à travers des conférences, des bootcamps et des hackathons, avec pour but de permettre aux jeunes de développer des compétences dans le domaine et de s’intéresser au sujet.

35Une revue de l’offre de formation (diplômante) en intelligence artificielle au Sénégal montre qu’il existe dix-neuf (19) formations autour de la discipline, délivrées par douze (12) établissements. Ces formations sont les suivantes, selon qu’elles portent spécifiquement ou non sur l’IA :

Table 3 – Liste des formations en IA au Sénégal (octobre 2022)

FORMATIONS

ETABLISSEMENTS

Formations exclusivement ou spécifiquement sur l’IA

Master en Intelligence Artificielle et Smart-Tech

Université Iba Der Thiam de Thiès (UIDT)

Master Intelligence Artificielle

Université Iba Der Thiam de Thiès (UIDT)

Master Intelligence Artificielle et Big Data

Ecole Supérieure Polytechnique (ESP)

Master Intelligence Artificielle

Université numérique Cheikh Hamidou Kane (ex. Université Virtuelle du Sénégal, UVS)

Master Intelligence Artificielle

Dakar Institute of Technology (DIT)

Master Data Sciences & Intelligence Artificielle (DSIA)

École Supérieure Multinationale des Télécommunications (ESMT)

Master Data Science et Intelligence Artificielle

Institut Supérieur d’Informatique (ISI)

Master Africain en Intelligence Artificielle (AMMI)

African Institute for Mathematical Sciences (AIMS)

Master Data Science & Intelligence Artificielle

Colombe Academy of Technology (CAT)

Formations non exclusivement ou non spécifiquement sur l’IA, mais incluant l’apprentissage de l’IA

Master en Science des Données et applications

Université Iba Der Thiam de Thiès (UIDT)

Master Statistique et Informatique Décisionnelle

Université Alioune DIOP de Bambey (UADB)

Master Big Data Analytics

Université numérique Cheikh Hamidou Kane (ex. Université Virtuelle du Sénégal, UVS)

Master BI & Big Data

Institut Africain de Management (IAM)

Mastère Big Data & Data Stratégie

Institut Supérieur de Management (ISM)

Master computer science

Dakar American University of Science and Technology (DAUST)

Licence Statistique et informatique décisionnelle

Université Alioune DIOP de Bambey (UADB)

Licence Robotique

Université numérique Cheikh Hamidou Kane (ex. Université Virtuelle du Sénégal, UVS)

Licence Big Data

Dakar Institute of Technology (DIT)

Licence Data Science

Colombe Academy of Technology (CAT)

36Globalement, sur les 19 formations recensées, près de la moitié (47,6%) porte exclusivement ou spécifiquement sur l’IA.

37En ce qui concerne les caractéristiques générales des formations en IA (toutes catégories confondues), elles sont les suivantes.

    • 8 Pour prendre en charge le défi de la formation en IA en licence, une solution pourrait consister à (...)

    Cycles d’études : La quasi-totalité (78%) des formations recensées au Sénégal en IA sont de niveau master. Par ailleurs, 100% des formations portant spécifiquement ou exclusivement sur l’IA sont de niveau master (autrement dit, nous n’avons recensé aucune formation de licence portant exclusivement ou spécifiquement sur l’IA), Certes, l’existence de formations de niveau master ne constitue pas en soi un problème. Seulement, un défi non encore relevé autour de l’IA par le système éducatif est celui de la formation des talents en IA à tous niveaux, autrement dit de la diversification de l’offre de formations à tous les cycles d’études (et donc pas seulement en master)8.

  • <#GRAS#>Champs disciplinaires</#GRAS#> : La totalité des formations recensées au Sénégal en IA relèvent des domaines des sciences et des technologies, et plus particulièrement du champ de l’informatique. Or l’IA interpelle également les Sciences Humaines et Sociales (SHS) ou le Droit, et des formations couplant SHS & IA ou Droit & IA devraient donc être mises en place.

    • 9 Compte non tenu de l’ESP, étant donné qu’elle bénéficie du statut d’établissement autonome.

    Statut des établissements : Du point de vue de l’IA, l’offre de formation est assez équitablement répartie entre les universités publiques (52,6% des formations) et les établissements privés (47,4%). Néanmoins, compte tenu des déséquilibres dans la répartition des effectifs (le privé représente en effet seulement 30% des effectifs de l’enseignement supérieur), on peut considérer que le public est moins en avance sur l’IA que le privé. Pour preuve, dans des universités aussi réputées que l’UCAD9 ou l’UGB, nous n’avons recensé aucune formation en IA.

    • 10 Deux cas assez particuliers méritent d’être notés. Premièrement, AIMS, bien qu’étant un établisseme (...)

    Régime des formations : Enfin, un peu plus de la moitié (52,6% plus exactement) des formations en IA sont payantes10, ce qui conduit à s’interroger sur le caractère inclusif ou non des formations en IA. Le Sénégal ne tirerait certainement pas profit de tout le potentiel qu’offre l’IA, et le défi autour de la massification des formations ne serait également pas relevé si l’accès à une partie non négligeable desdites formations était soumis à une sélection par l’argent.

38Malgré les efforts importants consentis, le développement des compétences en IA en Afrique de l’Ouest est confronté à deux grands défis : la pénurie de personnel qualifié et le manque d’infrastructures technologiques. Le nombre d’experts en IA en Afrique de l’Ouest est en effet relativement faible et insuffisant pour répondre à la demande croissante de compétences de la région (cf. encadré ci-après). Cela peut rendre difficile la mise en place de programmes efficaces de formation et de recherche en IA (Ogunlade et al., 2020).

  • 11 Un même projet peut par ailleurs couvrir plusieurs domaines d’applications. Les domaines d’applicat (...)

Encadré 1 - Profil des experts et caractéristiques générales des projets en IA au Sénégal

Une enquête exploratoire conduite au Sénégal a permis de recenser quatorze (14) experts en IA, issus de dix (10) structures différentes (ce qui dénote aussi de l’éclatement ou de la dispersion des ressources en IA), et dont les caractéristiques sont les suivantes. Ils sont majoritairement de sexe masculin (85,7%), et relativement jeunes (50% ont entre 26-35 ans, et 21,4% ont entre 36 et 45 ans). Compte tenu de cette jeunesse, ces experts disposent d’une faible ancienneté dans la recherche en intelligence artificielle : entre 3-5 ans pour 42,9% d’entre eux, et moins de 2 ans pour 35,7%. Par ailleurs, ces experts sont essentiellement (à 85,7%) issus de l’informatique (comme champ disciplinaire). Pour la grande majorité de ces experts (à 71,4%), l’intelligence artificielle constitue leur domaine de spécialisation. Au total, ces experts sont impliqués dans 21 projets de recherche, dont 71% qui sont déroulés dans un cadre collaboratif (les projets individuels représentent donc 29% du stock recensé). Ces projets couvrent par ailleurs au total seize (16) domaines d’applications11, ce qui, rapporté aux nombres d’experts et de projets recensés, dénote encore une fois d’une grande dispersion des efforts et/ou des ressources.

  • 12 A Ben Guerir, au Maroc.

39L’école 1337 (implantée sur le site de UM6P12) propose une approche innovante pour pallier le manque de personnel qualifié en matière d’IA. Elle forme en effet des jeunes sans recourir à des enseignants, grâce à des programmes en ligne en codage et développement d’application web et des projets pratiques en collaboration avec des mentors et en travaillant avec des technologies de pointe. Cette approche permet de former un grand nombre de jeunes à des compétences en IA à un coût abordable, sans sacrifier la qualité de la formation.

40Également, les centres de formation en IA, les universités et les entreprises ont besoin d’infrastructures technologiques performantes pour offrir des programmes de formation de qualité et pour permettre la mise en œuvre de projets de recherche sur l’IA. Cependant, les pays en Afrique de l’Ouest manquent d’infrastructures technologiques adéquates, ce qui peut entraver les efforts pour développer les compétences en IA (Adebiyi et al., 2020). Une solution possible pour pallier ce problème est la mutualisation des ressources. L’initiative WACREN (West and Central African Research and Education Network) est un exemple de collaboration régionale qui a été lancée pour mutualiser les ressources technologiques et fournir une infrastructure commune pour la recherche et l’enseignement en Afrique de l’Ouest et centrale. Cela permet aux universités de bénéficier d’un accès à des infrastructures technologiques de qualité pour leurs activités de formation et de recherche.

5. Nécessité d’une réforme structurelle du système de formation

5.1. Systèmes primaire et secondaire plus axés sur les STEM et la pratique

41Pour renforcer les compétences en IA et les technologies émergentes, il est impératif de réformer le système éducatif pour mieux orienter les niveaux pré-universitaires vers les STEM. En se concentrant sur les programmes primaires et secondaires axés sur les sciences, il est possible d’inciter les jeunes à explorer ces domaines et à développer leurs compétences. Par exemple, avec des initiatives telles que "Girls in ICT" (UNESCO, 2016), qui ont pour but d’encourager les filles à se lancer dans les STEM en leur offrant des opportunités de mentorat et d’expérience pratique, l’objectif était d’atteindre un taux d’adhésion de 35% en moyenne pour les filles dans les programmes STEM (OCDE, 2020). Il est également important de développer des projets pratiques et des activités qui permettent aux élèves de mettre en pratique les concepts appris en classe. En moyenne, les programmes scolaires STEM qui incluent des projets pratiques peuvent augmenter de 20% les compétences en résolution de problèmes et en créativité des élèves (National Science Board, 2018). L’exemple de la Corée est pertinent pour bien étayer la nécessité de revoir la formation des jeunes dans le domaine des STEM. En Corée, les disciplines scientifiques sont considérées comme des matières importantes pour la formation des élèves au primaire et au secondaire. Les écoles coréennes ont tendance à mettre l’accent sur les compétences pratiques en STEM, en organisant des ateliers, des activités expérimentales et des compétitions scientifiques pour les jeunes. Cela leur donne l’occasion de développer leurs capacités à résoudre des problèmes et à communiquer leurs idées de manière efficace. Plusieurs initiatives privées de ce type existent déjà en Afrique mais l’appropriation publique doit être renforcée pour conduire à une réforme structurelle de l’offre de formation et des modalités d’enseignement.

5.2. Système universitaire pluridisciplinaire

42Un deuxième enjeu pour le développement des compétences en IA est la corrélation entre les STEM avec d’autres domaines d’études, tels que les sciences humaines et sociales. Cette approche peut être mise en œuvre en proposant des programmes qui permettent aux étudiants de se concentrer sur les STEM tout en acquérant des compétences complémentaires pour améliorer les capacités de pensée critique, de résolution de problèmes et de décision des étudiants (Journal of Science Education and Technology, 2018). Cette thèse est renforcée par l’article intitulé "Fostering Interdisciplinary Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) Education" (2019), l’intégration interdisciplinaire des STEM avec d’autres domaines peut améliorer la compréhension des concepts STEM et renforcer les compétences en résolution de problèmes, en communication et en collaboration.

43Par ailleurs, l’IA étant un domaine qui s’applique à un secteur d’activité, il est important de combiner les filières universitaires dans l’IA avec des options spécifiques à des secteurs d’activités précis : par exemple, IA et Biologie, IA et Agriculture, IA et Santé, etc. Cette approche permettrait d’avoir des spécialistes de l’IA avec une mineure dans un domaine d’application.

44Un autre aspect qu’il est important de souligner est que la quasi-totalité des formations en IA recensées sont orientées technique. L’IA est devenue un phénomène de société et de ce fait, il est important d’en étudier toutes les facettes. Il est alors souhaitable d’avoir en Afrique un développement des compétences en IA dans ses dimensions éthique, sociétale, économique, philosophique, juridique, etc.

5.3. Meilleure intégration Formation-Recherche-Entreprise

45L’intégration entre la formation, la recherche et l’entreprise en Afrique peut fortement contribuer à la promotion de nouvelles technologies, telles que l’IA et à la résolution de nombreux défis socio-économiques sur le continent. Pour atteindre cet objectif, de nombreux efforts doivent être fournis pour construire des écosystèmes qui intègrent la formation, la recherche et l’entreprise dans le but de développer les compétences en IA en Afrique de l’Ouest. L’une des initiatives en cours est celle de la Plateforme africaine pour l’intelligence artificielle (African AI Platform), visant à renforcer la collaboration entre les universités, les centres de recherche et les entreprises dans le but de développer les compétences en IA en Afrique de l’Ouest. Cette collaboration peut jouer un rôle clé dans le développement de nouveaux produits et services innovants (Broström et al., 2019) qui peuvent aider les entreprises africaines à accroître leur compétitivité sur les marchés mondiaux. Il apparaît en effet que les pays qui intègrent étroitement ces trois domaines ont enregistré une croissance économique supérieure de 3 à 4% ceux n’ayant pas adopté cette approche (BM, 2020). Par exemple, l’IA dans un processus d’intégration de ces trois dimensions peut permettre d’optimiser les chaînes d’approvisionnement alimentaires et ainsi aider à améliorer la sécurité alimentaire et à réduire les pertes de récoltes. Sur le plan social, la collaboration entre les institutions de formation, les centres de recherche et les entreprises en Afrique peut favoriser le développement de nouvelles applications d’IA. Cela devrait améliorer les diagnostics médicaux et les traitements, et aider à réduire les déficits en matière de personnel médical tout en améliorant la qualité des soins de santé. Il est également démontré que les programmes de formation en alternance qui associent la formation académique à des stages pratiques dans des entreprises peuvent réduire le taux de chômage chez les jeunes diplômés de 15 à 20% (Journal of Business Research, 2018). C’est en cela que l’intégration entre la formation, la recherche et l’entreprise peut impacter significativement sur la croissance économique, la réduction du chômage et le développement durable.

6. Conclusion

46Notre analyse, tout en mettant l’accent sur le retard de l’Afrique, a également permis de montrer que le continent dispose d’atouts non négligeables du point de vue du développement de l’IA. Pour que ces atouts soient exploités, et afin que l’Afrique devienne un hub mondial de compétences en IA, il y a cependant un préalable, celui de la massification.

47Trois défis doivent particulièrement être relevés du point de vue de cette massification.

  • Premièrement, la multiplication des formations (et donc des apprenants également) autour de l’IA, ainsi que le relèvement de la qualité, afin qu’elle puisse se hisser aux niveaux des meilleurs standards mondiaux.

  • Deuxièmement, la diversification des formations dispensées, afin que toutes les dimensions liées à l’IA puissent être effectivement prises en charge. Comme précédemment mentionné, l’IA ne renvoie pas uniquement à des dimensions techniques, et sans une diversité de compétences en IA, ni les grands enjeux ni les défis à venir liés à l’IA ne seront maîtrisés.

  • Troisièmement, la massification de l’IA en Afrique implique deux approches complémentaires : d’une part, la mobilisation de la diaspora africaine en IA (sans disposer de chiffres précis à ce niveau, on sait en effet qu’un grand nombre d’experts ou de spécialistes africains de l’IA résident en dehors du continent), et d’autre part le renforcement de la coopération sous-régionale ou régionale, notamment à des fins de mutualisation des ressources, et particulièrement des expertises ou des compétences nationales. Par rapport à cette dernière question, les institutions d’intégration régionales (telles que la CEDEAO ou l’Union Africaine) ont un grand rôle à jouer ou une grande responsabilité à exercer.

48Pour que les défis tantôt cités puissent être relevés, il y a aussi des pièges ou des écueils à éviter. Le premier de ces écueils consisterait par exemple à se limiter aux aspects les plus à la mode ou les plus en vue de l’IA. Comme toute innovation, l’IA soulève beaucoup de sables, et dès lors, il est important de ne pas se laisser aveugler. Il sera donc important de partir d’une bonne analyse de la situation ou du contexte, et à partir de là, et seulement à partir de là, d’identifier les domaines de formation ou les axes de recherche les plus pertinents du point de vue de l’IA. Un deuxième piège, tout aussi tentant que le premier, consisterait à limiter la formation ou la recherche aux besoins du marché local. L’IA est devenue une technologie mondiale, et dès lors, les pays africains devront cibler le marché mondial. C’est d’ailleurs uniquement en ciblant ce marché mondial que les pays africains pourront satisfaire leurs propres besoins, compte tenu de l’effet d’entraînement et/ou du cycle vertueux qui en résulteraient.

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Bibliographie

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Notes

1 Le Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle (GPAI) est une initiative multipartite qui comprend aujourd’hui 29 pays membres et qui vise à combler le fossé entre la théorie et la pratique de l'IA en soutenant la recherche de pointe et les activités appliquées sur les priorités liées à l'IA. Construit autour d'un engagement commun envers la Recommandation de l'OCDE sur l'intelligence artificielle, le GPAI rassemble des esprits engagés et des compétences issues de la science, de l'industrie, de la société civile, des gouvernements, des organisations internationales et du monde universitaire afin de favoriser la coopération internationale. (http://gpai.ai)

2 https://egscholars.com/2022/06/01/top-african-universities-for-artificial-intelligence-ai/

3 https://codingforall.org/

4 https://aihub.africa/

5 https://ai4d.ai/

6 https://developers.google.com/groups/

7 https://www.datasciencenigeria.org/ai-book/

8 Pour prendre en charge le défi de la formation en IA en licence, une solution pourrait consister à faire intervenir les étudiants de niveau master dans la formation des étudiants de licence. La construction par les étudiants des masters de défis à usage de leurs camarades de licence (comme pratiquée par exemple à l’Université Paris-Saclay) constitue un exemple d’innovation pédagogique et pratique remarquable, dans un domaine comme l’IA où l’importance des défis n’est plus à démontrer. Sur ce point, cf. le rapport Villani.

9 Compte non tenu de l’ESP, étant donné qu’elle bénéficie du statut d’établissement autonome.

10 Deux cas assez particuliers méritent d’être notés. Premièrement, AIMS, bien qu’étant un établissement privé, délivre une formation gratuite (les étudiants admis bénéficient en effet automatiquement d’une bourse). A l’inverse, l’ESP, bien qu’étant un établissement public, délivre une formation payante (au titre donc des fonctions de service).

11 Un même projet peut par ailleurs couvrir plusieurs domaines d’applications. Les domaines d’application identifiés sont les suivants :
Agriculture,
Art,
Commerce / Service après-vente,
Défense / Sécurité,
Design
Droit / Justice / Éthique,
Éducation / Formation,
Finances / Banques / Assurances,
Industrie,
Informatique / Sciences des données,
Jeux vidéo,
Journalisme / Communication / Traitement de l'information
Logistique / Transport
Médecine / Santé
Robotique,
Urbanisme / Smart cities

12 A Ben Guerir, au Maroc.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Awa Doucouré, Abdoul Alpha Dia et Seydina Moussa Ndiaye, « Développer les compétences africaines en IA. Analyse des expériences et évaluation des perspectives »Communication, technologies et développement [En ligne], 16 | 2024, mis en ligne le 06 novembre 2024, consulté le 21 mars 2025. URL : http://journals.openedition.org/ctd/12548 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12nff

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Auteurs

Awa Doucouré

Université Virtuelle du Sénégal ; doucour.awa[at]uvs.edu.sn

Abdoul Alpha Dia

Université Virtuelle du Sénégal ; dia.absoul-alpha[at]uvs.edu.sn

Seydina Moussa Ndiaye

Université Virtuelle du Sénégal ; seydina.ndiaye[at]uvs.edu.sn

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Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

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