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Troisième partie : Sécurité, confiance

Sécurité, IA et confiance en Afrique : une approche réflexive

Security, AI and trust in Africa: a reflective approach
Seguridad, IA y confianza en África : un enfoque reflexivo
Fabrice Lollia

Résumés

L’Intelligence Artificielle (IA) peut être définie comme une forme d’intelligence informatique nourrie par l’augmentation technologique dans le but d’améliorer, grâce à l’imitation des facultés cognitives humaines, la prise de décision et l’apprentissage (Lollia, 2022). Aujourd’hui, elle envahit tous les champs de la vie, aussi bien dans la sphère privée, professionnelle qu’éducative, au point de devenir indispensable voire “pervasive” (Claverie et al., 2009). En Afrique où les conditions sécuritaires sont instables, l’utilisation de l’IA pour une « sécurité augmentée »* pourrait entraîner un important gain d’efficacité dans le secteur. Cependant, il est à noter que le continent africain est dans l’impasse à ce sujet. Certaines raisons comme des choix de politiques étatiques ou un manque de confiance dans les technologies de sécurité peuvent être évoquées comme des freins au développement de l’IA en Afrique. Cet article réfléchit à la question de l’augmentation sécuritaire par le biais de l’IA. Il analyse et tente de comprendre les obstacles qui entravent son évolution sur le continent africain et examine pourquoi son utilisation suscite de la méfiance.

*. Lollia, « Sécurité augmentée : Une analyse comparative internationale de l’utilisation des caméras corporelles par la police ».

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Texte intégral

1. Introduction

  • 1 Claverie, Lespinet-Najib et Fouillat, « Pervasion, transparence et cognition augmentée ».

1Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) est au cœur de l’actualité planétaire. Ses atouts pour les populations du monde entier et leur mode de vie sont largement cités, et son efficacité est démontrée par de nombreux spécialistes. Que ce soit dans le cadre professionnel ou personnel, l’IA apparaît comme une solution permettant de faciliter le quotidien. Dans une société de la performance, du « toujours plus vite » et du « toujours mieux », l’intelligence artificielle prend donc une place déterminante. Développée par des acteurs privés tels que Google, Meta, Instagram et autres, elle devient progressivement indispensable dans la vie de tous les jours, pour atteindre un niveau dit « pervasif »1.

2Cependant, ce développement de l’IA est différent selon les pays et, plus généralement, selon les continents. Autant les pays industrialisés lui accordent une importance capitale et misent sur son essor, autant les pays en voie de développement connaissent des difficultés pour la déployer, ce qui pose un certain nombre de problèmes dans des secteurs clés comme la sécurité.

  • 2 Lollia, « Sécurité augmentée : Une analyse comparative internationale de l’utilisation des caméras (...)

3L’Afrique est au cœur de cette problématique. Sur ce continent où les richesses sont mal exploitées et où les conditions sécuritaires sont instables, la sécurité est un aspect primordial. L’utilisation de l’IA pour une « sécurité augmentée »2 entraînerait un gain d’efficacité important dans tous ses domaines. Par exemple, la reconnaissance faciale permettrait une proactivité en matière de lutte antiterroriste ou de prévention contre le kidnapping de masse perpétré par le groupe Boko Haram. Elle faciliterait aussi la résolution des problèmes de cybercriminalité, telle que l’utilisation de ransomwares au sein des organisations privées et publiques implantées en Afrique.

4Même si l’augmentation des technologies de sécurité par l’IA apparaît comme une solution évidente et efficace dans les lieux à risque, force est de constater que le continent africain est dans l’impasse à ce sujet. Cette situation ne s’explique pas uniquement par des raisons financières, mais aussi par des choix de politiques étatiques et un manque de confiance envers les technologies de sécurité, qui freinent le développement de l’IA dans ce domaine en Afrique.

5Cette contribution a donc pour but de réfléchir à la question de l’augmentation sécuritaire par le biais de l’IA. Il s’agira d’analyser et de comprendre les obstacles qui entravent son évolution sur le continent africain et de voir pourquoi son utilisation suscite de la méfiance.

6De nombreuses questions se posent alors. Quelle est la situation de l’intelligence artificielle dans le champ sécuritaire en Afrique ? Quels sont les freins inhérents à son développement ? Comment expliquer le manque de confiance envers ces nouvelles technologies de sécurité dans le cadre culturel, financier et politique spécifique au continent africain ?

7Sur ces thèmes peu développés par la recherche scientifique, cet article propose d’apporter un éclairage selon deux axes : l’intégration de l’IA dans les technologies de sécurité et sa perception en Afrique (I), et la méfiance qu’elle suscite au sein de la société africaine (II).

2. L’intégration de l’IA au sein de la société africaine

2.1. Définition et contextualisation

  • 3 Cave, Coughlan et Dihal, "Scary Robots".

8Pour les profanes, la notion d’IA reste très vague. En Angleterre, par exemple, «  42 % des personnes interrogées ont proposé une définition plausible de l’IA, tandis que 25 % pensent qu’il s’agit de robots  »3. L’IA est donc un concept mal connu, voire méconnu.

9La littérature scientifique contient une pléthore de définitions de l’IA. Par exemple, selon Gamkrelidze et al. (2020), elle est « un ensemble d’algorithmes, des machines, et plus largement des technologies sous différentes formes (logiciels, robotiques, etc.) qui s’inspirent de ou qui visent à imiter des facultés cognitives humaines comme la perception, la production et la compréhension du langage naturel, la représentation des connaissances, ou encore le raisonnement ».

10Pour Hassani et al. (2020), « l’IA est essentiellement un système informatique qui reproduit la cognition humaine en utilisant des données auxquelles on accède à partir d’une source/système différente pour prendre des décisions et apprendre à partir des modèles qui en résultent ».

11Nous proposons donc de définir l’IA comme une forme d’intelligence informatique nourrie par l’augmentation technologique dans le but d’améliorer, grâce à l’imitation des facultés cognitives humaines, la prise de décision et l’apprentissage (Lollia, 2022).

12Aujourd’hui, l’IA possède de multiples fonctionnalités : recherche et analyse d’informations, technologies de reconnaissance faciale, recommandation, prédiction, exécution de décisions… Elle s’applique dans de multiples domaines et soulève inévitablement de nombreuses questions.

13Dans le champ qui nous intéresse ici, celui de la sécurité, la notion de confiance est particulièrement présente. Avant de pousser plus avant notre analyse, il convient de définir également les concepts de sécurité et de confiance.

14La sécurité admet de nombreuses définitions. Nous retenons ici celle du dictionnaire Larousse, qui la présente comme la situation d’une personne ou d’une chose n’étant exposée à aucun danger, aucun risque, que ce soit d’agression physique, d’accident, de vol ou de détérioration…

  • 4 Marzano, « Qu’est-ce que la confiance ? »

15Quant au terme de « confiance », il vient du verbe « confier » (du latin confidere : cum [avec] et fidere [fier]). Au sens strict, la confiance est la possibilité de se fier à quelqu’un ou quelque chose. « Confier » signifie qu’on remet quelque chose de précieux à quelqu’un, en se fiant à lui et en s’abandonnant ainsi à sa bienveillance et à sa bonne foi4.

2.2. Un défi sécuritaire entre neutralité et intelligibilité

  • 5 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificiel (...)

16Le problème commun que connaît aujourd’hui l’IA est celui de la neutralité de ses algorithmes. La question d’une IA orientée se pose donc. L’idée d’une « décolonisation de l’IA » fait ainsi référence à la problématique noire en lien notamment avec la reconnaissance faciale5.

17Ainsi, certains récits qui délivrent des messages forts d’optimisme et de progrès sous le prisme de la modernisation, portent des problématiques de confiance sécuritaire liées notamment à l’éthique. En effet, la neutralité des algorithmes est fortement mise en doute par les normes occidentales de genre, de sexe et de couleur de peau. D’une part, la pertinence des données est souvent contestée. D’autre part, cette méthode de conception des données est souvent basée sur un fond racial, avec la reproduction de nombreux biais6.

  • 7 Foster, Van Wiele et Schonwetter, "Narratives of Artificial Intelligence in a Gendered and Racializ (...)
  • 8 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificiel (...)
  • 9 Sibal et Naupane, "Artificial intelligence needs assessment survey in Africa".

18De plus, il faut bien admettre que d’un point de vue sécuritaire, l’IA profite davantage à certains qu’à d’autres7, mais aussi, et surtout, que ses implications éthiques sont insuffisamment contrôlées. À ce propos, Khonert8 évoque une enquête de l’UNESCO portant sur 32 pays d’Afrique subsaharienne, qui met en évidence d’importantes lacunes éthiques en matière de gestion des ressources humaines. En effet, même si 21 d’entre eux accordent une priorité à l’extension et à l’utilisation de l’IA dans leur plan de développement national9, seulement six disposent de ressources suffisantes pour mettre en place des garde-fous éthiques. Cela montre que le continent africain manque de capacités et de moyens pour développer des outils d’intelligence artificielle.

19Le principal problème qui ressort des études occidentales concerne l’intelligibilité de l’IA, c’est-à-dire la capacité à comprendre son fonctionnement et à supprimer son effet «  boîte noire  ». Or, cette question, qui revêt une dimension mondiale, est beaucoup moins prise en compte sur le continent africain, où la priorité est donnée aux aspects utilitaires et sécuritaires de l’IA dans la vie quotidienne. Si une IA peut rétablir le dialogue entre les peuples, son intelligibilité devient secondaire. Cela laisse sous-entendre que dans le domaine sécuritaire, les questions liées à la confiance et à l’éthique sont occultées dès lors que l’IA permet d’améliorer le quotidien des populations. Cette perspective entraîne de nouveaux risques en matière sécuritaire, sociétale et éthique. Par exemple, lors d’une agression, une IA peut augmenter la capacité d’identification d’une caméra avec la reconnaissance faciale. Cependant, les règles de collecte des données identitaires doivent toujours être respectées, quel que soit le contexte. De plus leur exploitation qui pourrait permettre une identification prédictive des auteurs, serait susceptible d’entraîner de fausses interprétations de classe, de genre ou de sexe, car elles seraient basées sur des éléments coupés de leur historique et donc de leur sens. C’est ainsi que l’IA sécuritaire pourrait devenir un outil discriminant.

20En effet, il est important de comprendre que l’usage quotidien de l’IA dans le contexte africain peut devenir discriminatoire s’il n’est pas tenu compte des aspects éthiques. Notons qu’avec la 4ème révolution industrielle qui pourrait accentuer le développement et l’ouverture de l’Afrique, la crainte serait que l’IA ne devienne un outil criminel, un moyen de répression des populations si l’éthique n’est pas intégrée dès sa conception et lors de son utilisation.

21Dans une perspective sécuritaire globale, l’IA pourrait jouer un rôle dans la régulation sécuritaire des États africains en améliorant leurs systèmes judiciaires. Elle pourrait être utilisée dans la lutte contre la corruption, les détournements, les enlèvements, les vols, etc., représentant une aide efficace mais surtout extérieure, donc libre de toute pression.

  • 10 Ndione et Diouf, « La gouvernance au sein des pays de l’UEMOA ».
  • 11 Lollia, « Organisation en milieu hostile : l’effet de la géolocalisation sur l’organisation en mili (...)

22À titre d’exemple, dans le secteur de l’agriculture, le renforcement de la sécurité et l’application de la loi pourraient être facilités grâce à l’IA, en identifiant d’éventuels malfaiteurs via des technologies augmentées telles que la vidéosurveillance, les drones et la reconnaissance faciale10. Toutefois, pour que cette implémentation soit efficace, les acteurs doivent prendre en compte la perception des utilisateurs envers cet outil ; et la distinguer de celle qui ressort habituellement des travaux réalisés sur ce sujet, qui la considèrent comme un outil hybride, entre surveillance et protection11. Par exemple, l’IA pourrait permettre aux régimes autocratiques de surveiller leurs opposants de plus près, mais elle pourrait, à l’inverse, assurer aussi leur protection.

2.3. Une dimension politique

2.3.1. Historique

  • 12 Doua, « Enjeux et pratiques de l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire en Côte d’Ivoir (...)
  • 13 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificiel (...)

23Lors de la conférence « IIAG 2022 », la performance des gouvernements en matière d’IA a été confirmée à travers plusieurs critères : la participation, le droit à l’inclusion, la sécurité, l’État de droit et le développement humain. Le problème de la cybersécurité reste important en Afrique12, et cette prise de conscience se traduit par les réserves que peuvent émettre certains clients quant à la fiabilité du système de sécurité pour les transactions financières en ligne13.

  • 14 Badaoui et Najah, « Intelligence artificielle et cybercolonisation : implications sur l’Afrique/Art (...)

24Aussi, la mainmise technologique sur l’Afrique par des entités étrangères spécialisées dans l’IA et des centres de données transnationaux tels que Google, Twitter, Facebook, Instagram ou TikTok peut avoir d’importantes conséquences négatives, notamment dans le domaine politique, économique et social. C’est ce qu’affirment Badaoui et Najah14, qui évoquent à ce titre une nouvelle forme de « cybercolonisation postcoloniale ».

  • 15 El Manir, « Le cyberespace africain : un champ aux contradictions manifestes/Africa’s Cyberspace: A (...)
  • 16 El Manir.

25Afin de remédier à cet état de fait, l’Union Africaine a adopté, lors de son sommet organisé le 17 juin 2014 à Malabo, en Guinée équatoriale, la Convention de Malabo sur la cybersécurité et la protection des données à caractère personnel. Mieux encore, pour l’horizon 2063, l’Union Africaine a décidé d’inscrire la cybersécurité dans un programme phare. Cette mesure a été adoptée en 2015 à Addis-Abeba15. Par ailleurs, tous les deux ans, les pays d’Afrique australe se réunissent pour un sommet sur la cyberdéfense. Les moyens déployés sont donc importants, puisque trois centres de cyberopération de défense sont en cours de développement au Nigeria, à l’Ile Maurice et au Sénégal. Il y a également une Blockchain Academy au Cap en Afrique du Sud16. Cependant, force est de constater que malgré tous ces efforts, l’implémentation de l’IA dans un contexte sécuritaire en Afrique accuse encore un net retard.

2.3.2. Sécurité, IA, politique et confiance

  • 17 Youssef et Muvunyi, "The future is intelligent: Harnessing the potential of artificial intelligence (...)
  • 18 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificiel (...)
  • 19 Gadzala, "Coming to Life: Artificial Intelligence in Africa".

26La dimension politique est un point crucial à analyser. En Afrique, on constate un manque d’investissements en R&D17, entraînant des difficultés pour mettre en œuvre rapidement les technologies d’IA. À cette situation s’ajoutent le faible taux de pénétration d’Internet sur le continent et la présence de données douteuses pouvant fausser les résultats, ce qui soulève un problème de fiabilité18. Ainsi, l’ensemble de ces problématiques liées au manque de moyens en R&D augmente la possibilité d’avoir une base de données trompeuses qui pourrait reproduire les préjugés et les discriminations relativement aux biais humains. Des conséquences sécuritaires importantes peuvent en découler, notamment dans un environnement social marqué par des rivalités ethniques ou régionales séculaires, comme au Nigeria, en Éthiopie ou au Kenya19.

2.4. Conséquences sécuritaires de l’IA sur l’emploi

27La méfiance envers l’intelligence artificielle est également due aux effets de cette technologie sur l’emploi. La pandémie de Covid-19 a eu des répercussions importantes sur l’emploi en Afrique (Kohnert, 2021 b). Ainsi, comme le soulignait le rapport de l’Organisation Internationale du Travail (OIT) en 2017, le besoin de main-d’œuvre devrait augmenter entre 2017 et 2030. Cependant, la tendance s’oriente plutôt vers une insuffisance d’emplois, une situation qui ne garantit pas que chaque personne puisse trouver un travail. Le chômage augmente et les emplois sont de plus en plus précaires, accentuant ainsi la pauvreté (Gaus & Hoxtell, 2019). Par exemple, pour le premier trimestre de 2022, le taux de chômage en Afrique du Sud s’élève à 63,9 % pour les 15-24 ans et à 42,1 % pour les 25-34 ans (STATS-SA, 2022).

  • 20 Hanshajh, "South Africa’s long walk to 4IR. LinkedIn".

28C’est dans ce contexte qu’apparaît l’IA, avec le mythe des robots sociaux et son corollaire, le problème de l’employabilité. Les chiffres sont alarmants. Certaines études avancent des chiffres douteux mais confirment la tendance au remplacement des hommes par les machines. Dans le cas spécifique de l’Afrique du Sud, un scénario catastrophique a été envisagé à la suite de la 4e révolution industrielle. Hanshajh20 estime en effet que 5,7 millions de Sud-Africains pourraient perdre leur emploi à cause de l’automatisation. Cette perspective favorise les problèmes sécuritaires dus aux troubles sociaux et politiques dans un contexte national déjà fragilisé par les inégalités. Ceci montre une fois encore le lien entre l’IA, la sécurité et la confiance dans les situations de travail en Afrique.

  • 21 Lollia, « Sécurité augmentée : Une analyse comparative internationale de l’utilisation des caméras (...)

29Concernant les emplois sécuritaires, l’utilisation de l’IA suscite de réelles craintes. Les gens ont peur de perdre leur emploi à cause de l’IA. Ils s’interrogent aussi sur ses conséquences en termes de sécurité humaine. Cette situation est similaire à celle que connaissent les autres continents et les autres secteurs d’activités. Par exemple, en France, l’IA vue comme un outil de sécurité augmentée pourrait entraîner une suppression des emplois au profit d’une IA substitutive21.

  • 22 Lollia, "Digital transformation: A literature review of the integration of artificial intelligence (...)

30Cependant, l’impact de l’IA sur l’employabilité est souvent erroné, exagéré22, notamment dans le champ sécuritaire. Cela suppose que l’Afrique peut quand même protéger ses emplois : ceux qui disparaissent au profit de l’IA peuvent réapparaître sous une autre forme, car il faut des gens compétents pour gérer cette technologie. On assisterait donc à une réorganisation des emplois sécuritaires afin de préserver une approche non solutionniste mettant en jeu le duo humain/machine avec une maîtrise et une prédominance du premier sur la seconde.

  • 23 Autor, "Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation".

31L’Afrique doit alors se méfier d’une potentielle désinformation à ce sujet. Autor évoque d’ailleurs « une hypermédiatisation trompeuse qui occulterait les opportunités d’emplois offertes par l’automatisation proposée par l’IA »23.

  • 24 Olbrich, "Social Development Artificial intelligence for ALL Using local 'language donations' to pr (...)
  • 25 Adepetun, "55 African languages to benefit as Meta’s AI machine translation debuts".

32Du point de vue sécuritaire, l’IA peut en effet devenir un atout pour les populations, favorisant le lien social et l’ouverture sur le monde par la communication. Par exemple, au Rwanda, la mise en place d’un chatbot dans la langue nationale a permis à des millions de personnes de recevoir des conseils lors de la pandémie de Covid-1924. De même, Meta a créé un modèle d’IA en open source, « No Language Left Behind » (NLLB-200), traduisant 200 langues dont 55 langues africaines. Cette technologie est intéressante, car elle permet aux populations de sortir de leur isolement. Environ 20 millions de personnes écrivent en luganda, une langue bantoue parlée en Ouganda et dans la région des Grands Lacs, mais qui est difficilement accessible sur Internet25.

3. La perception de l’IA et les risques suscitant la méfiance dans le champ sécuritaire

3.1. Une perception orientée

33La perception des technologies de sécurité et de leur augmentation par l’IA au sein des populations africaines peut être biaisée à la suite de leur mauvaise implémentation sociétale, en raison des politiques lacunaires dans ce domaine.

34Le succès de l’IA sécuritaire réside dans sa capacité à résoudre les problèmes de sécurité au quotidien. D’un point de vue plus global, le problème sécuritaire porte sur l’impact des stratégies d’acquisition des outils d’IA. Il en découle un risque de captation de la valeur et des compétences que propose l’Afrique pour les différentes institutions, à tel point que certains auteurs (cf. Villani, Le Monde) évoquent un phénomène de « cybercolonisation », « une démarche de type colonial » engendrant un risque sociétal. En effet, « exploiter une ressource locale et mettre en place un système permettant d’en exploiter la valeur ajoutée pour une économie étrangère peut être intellectuellement considéré comme une sorte de cybercolonisation ». Les risques sécuritaires sociétaux sont cruciaux, car ceux qui sont exploités par les sociétés restent dans le domaine privé et ne concernent pas l’intérêt commun des États. Économiquement, cette situation peut avoir d’importantes conséquences. Pire encore, le rôle fondamental de l’IA sur la sécurité est occulté, notamment quant à l’amélioration des moyens d’investigation pour lutter contre les infractions sécuritaires qui rongent de nombreux pays africains.

35Le continent abrite aujourd’hui des citoyens de plus en plus connectés. Les échanges d’informations sont de plus en plus nombreux, et par conséquent, les failles sécuritaires sont en augmentation constante.

36De plus, pour une utilisation efficace des algorithmes d’apprentissage, la question de la possession de données se pose indéniablement. C’est une pratique qui nécessite du temps. Les entreprises qui s’installent en Afrique disposent de données issues de l’IA, leur permettant d’assurer leur management basé sur la data driven. Cela signifie qu’elles s’appuient principalement sur l’analyse des données pour améliorer leur système de management. Pour celles-ci, le risque est important, car dans le contexte africain, les entreprises doivent veiller à ce que leurs employés soient bien formés afin que les données exploitables soient pertinentes et utilisables à bon escient.

3.2. L’implémentation d’une vision non solutionniste de l’IA : quel mode d’implémentation de l’IA en Afrique ?

  • 26 Zacklad, « Intelligence artificielle : représentations et impacts sociétaux ».

37Il est important de considérer l’IA sécuritaire comme un outil complémentaire et non de substitution26. Elle représente une aide efficace dans de nombreux domaines : protection, amélioration des enquêtes, résolution de crimes et délits, mais en gardant à l’esprit le fait que l’expertise viendra toujours de l’humain. Tel est le défi perceptuel que doivent relever les Africains face à l’IA de sécurité. Ce constat est intéressant dans le contexte français. En effet, l’expérience professionnelle montre que les non-spécialistes pensent souvent que la résolution des problèmes au sein des organisations passe uniquement par les technologies de sécurité et l’IA. C’est souvent avec déception que les acteurs constatent que finalement, le problème n’est pas résolu, car la démarche appliquée est exclusivement solutionniste.

  • 27 Voir « Malicious Use of Artificial Intelligence in Sub-Saharan Africa: Challenges for Pan-African C (...)
  • 28 Pantserev, "Malicious Use of Artificial Intelligence in Sub-Saharan Africa".

38Concernant la sécurité dite immatérielle, Pantserev27 montre dans ses recherches que le problème lié à l’information, à la psychologie et à la cybersécurité est commun à l’ensemble des pays africains. Il y a donc là un obstacle de taille face au déclin de leur développement à long terme, qu’il soit économique ou social. Au cours des dernières décennies, l’Afrique subsaharienne a déployé des efforts considérables pour mettre en place une vision commune de la lutte contre la cybercriminalité et l’utilisation abusive des technologies avancées. L’auteur souligne l’échec de toutes les tentatives de création d’instruments supranationaux efficaces afin d’encadrer la lutte contre les cyberattaques au niveau panafricain, en prenant en compte les intérêts de la grande majorité des pays africains dans ce domaine. Cela révèle la présence de comportements contradictoires dans ces pays, freinant l’instauration d’une coopération bénéfique à tous dans le champ de la cybersécurité, malgré son importance primordiale28.

3.3. Les différentes formes d’interprétation des technologies de sécurité en Afrique

  • 29 Lollia, « Aide à la décision en situation de crise. Les nouvelles technologies pour la prévention s (...)
  • 30 Eyenga, « Les nouveaux yeux de l’État ? ».
  • 31 Diard et Dufour, « Technologies de contrôle : un enjeu organisationnel de lutte contre la fraude in (...)
  • 32 Ndione et Diouf, « La gouvernance au sein des pays de l’UEMOA ».
  • 33 Lollia, « Aide à la décision en situation de crise. Les nouvelles technologies pour la prévention s (...)
  • 34 Ndione et Diouf, « La gouvernance au sein des pays de l’UEMOA ».

39Les différentes formes d’interprétation des technologies de sécurité en Afrique posent également un problème. Plusieurs études ont montré29,30,31 la nécessité d’une perception commune des technologies de sécurité pour une meilleure crédibilité, et pour éviter qu’elles ne soient perçues comme des outils de surveillance. Les Africains ont du mal à déployer les outils de sécurité tels que la géolocalisation ou la reconnaissance faciale en raison d’un problème culturel qui limite leur perception à des moyens répressifs de surveillance alors que les aspects liés à la protection et à la justice sont très vite oubliés. Pourtant, l’IA peut améliorer la sécurité dans la vie quotidienne ainsi que la transparence de certaines activités. En Afrique, elle peut ainsi contribuer à augmenter la transparence dans certains domaines vulnérables aux phénomènes de criminalité ou de corruption. Ndione et Diouf32 évoquent une diminution de la corruption dans les recouvrements des deniers publics grâce à un contrôle permanent et à une traçabilité, ouvrant la porte, une nouvelle fois, aux questions de perception et d’acceptabilité de tels outils33. Elle peut également être utilisée dans le cadre des aides et subventions étatiques afin d’identifier les personnes éligibles, et éviter la corruption et le clientélisme politique34.

4. Conclusion

40L’intelligence artificielle, la sécurité et la confiance sont des notions interreliées. En Afrique, il est désormais acquis que l’intégration de l’IA dans le champ sécuritaire représenterait une avancée en matière judiciaire, en permettant un contrôle plus accru des institutions grâce à la transparence qu’elle apporte. Elle contribuerait ainsi à la mise en place de moyens d’investigation « augmentés » pour améliorer la sécurité des populations en luttant plus efficacement contre les crimes, les délits, la corruption et les infractions qui gangrènent les pays.

41Cependant, malgré les efforts de certains États pour faire avancer les questions sécuritaires notamment en matière de cybercriminalité, force est de constater qu’il manque toujours de volonté politique. Le chemin est encore semé d’embûches. L’Afrique a besoin également de former ses citoyens afin de développer une vision non solutionniste et basée sur le couple humain/IA, où le premier se sert de la seconde pour se perfectionner et être plus efficace. La situation inverse pourrait poser de nombreux problèmes et altérer la bienveillance et la confiance des populations africaines, nécessaires pour appliquer l’intelligence artificielle au champ sécuritaire.

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Zacklad, M. (2018). Intelligence Artificielle : représentations et impacts sociétaux. CNAM. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02937255

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Notes

1 Claverie, Lespinet-Najib et Fouillat, « Pervasion, transparence et cognition augmentée ».

2 Lollia, « Sécurité augmentée : Une analyse comparative internationale de l’utilisation des caméras corporelles par la police ».

3 Cave, Coughlan et Dihal, "Scary Robots".

4 Marzano, « Qu’est-ce que la confiance ? »

5 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificielle en Afrique ».

6 https://www.bu.edu/articles/2021/can-an-ancient-african-philosophy-save-us-from-ai-bias/.

7 Foster, Van Wiele et Schonwetter, "Narratives of Artificial Intelligence in a Gendered and Racialized World : Emergence on the African Continent".

8 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificielle en Afrique ».

9 Sibal et Naupane, "Artificial intelligence needs assessment survey in Africa".

10 Ndione et Diouf, « La gouvernance au sein des pays de l’UEMOA ».

11 Lollia, « Organisation en milieu hostile : l’effet de la géolocalisation sur l’organisation en milieu terroriste ».

12 Doua, « Enjeux et pratiques de l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire en Côte d’Ivoire. Analyse à la lumière de la Société Générale de Banque de la Côte d’Ivoire (SG-CI) ».

13 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificielle en Afrique ».

14 Badaoui et Najah, « Intelligence artificielle et cybercolonisation : implications sur l’Afrique/Artificial Intelligence and Cyber-colonization: Implications for Africa ».

15 El Manir, « Le cyberespace africain : un champ aux contradictions manifestes/Africa’s Cyberspace: A Field of Clear Contradictions ».

16 El Manir.

17 Youssef et Muvunyi, "The future is intelligent: Harnessing the potential of artificial intelligence in Africa".

18 Kohnert, « Éthique des machines et identités africaines : Perspectives de l’intelligence artificielle en Afrique ».

19 Gadzala, "Coming to Life: Artificial Intelligence in Africa".

20 Hanshajh, "South Africa’s long walk to 4IR. LinkedIn".

21 Lollia, « Sécurité augmentée : Une analyse comparative internationale de l’utilisation des caméras corporelles par la police ».

22 Lollia, "Digital transformation: A literature review of the integration of artificial intelligence into the company’s organizational strategy".

23 Autor, "Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation".

24 Olbrich, "Social Development Artificial intelligence for ALL Using local 'language donations' to provide digital health care advice".

25 Adepetun, "55 African languages to benefit as Meta’s AI machine translation debuts".

26 Zacklad, « Intelligence artificielle : représentations et impacts sociétaux ».

27 Voir « Malicious Use of Artificial Intelligence in Sub-Saharan Africa: Challenges for Pan-African Cybersecurity ». Vestnik RUDN. International Relations 22, no 2 (3 juillet 2022): 288‑302. https://doi.org/10.22363/2313-0660-2022-22-2-288-302.

28 Pantserev, "Malicious Use of Artificial Intelligence in Sub-Saharan Africa".

29 Lollia, « Aide à la décision en situation de crise. Les nouvelles technologies pour la prévention sécuritaire des entreprises : limites et opportunités ».

30 Eyenga, « Les nouveaux yeux de l’État ? ».

31 Diard et Dufour, « Technologies de contrôle : un enjeu organisationnel de lutte contre la fraude interne ? ».

32 Ndione et Diouf, « La gouvernance au sein des pays de l’UEMOA ».

33 Lollia, « Aide à la décision en situation de crise. Les nouvelles technologies pour la prévention sécuritaire des entreprises : limites et opportunités. »

34 Ndione et Diouf, « La gouvernance au sein des pays de l’UEMOA ».

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Pour citer cet article

Référence électronique

Fabrice Lollia, « Sécurité, IA et confiance en Afrique : une approche réflexive »Communication, technologies et développement [En ligne], 16 | 2024, mis en ligne le 01 novembre 2024, consulté le 21 mars 2025. URL : http://journals.openedition.org/ctd/12805 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12nfi

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Auteur

Fabrice Lollia

Chercheur associé au laboratoire DICEN-IDF et Directeur sûreté Axian ; fabrice.lollia[at]axian-group.com

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