Introduction

1L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur la production audiovisuelle mondiale, en élargissant le champ créatif bien au-delà de l’automatisation de tâches techniques, notamment par la génération d’images, de sons et de voix, ou l’optimisation du montage (Guzman & Lewis, 2020). En Afrique, cette mutation prend une résonance particulière : l’essor des studios d’animation et la circulation internationale des contenus accélèrent l’adoption de ces outils, tout en reconfigurant rôles, temporalités et compétences.

2Toutefois, ces technologies ne sont pas neutres. Conçues et entraînées hors du continent, elles véhiculent des standards esthétiques et culturels souvent éloignés des imaginaires africains, produisant des biais récurrents (stéréotypes visuels, absence de langues locales, voix inadaptées). Ces décalages prolongent des asymétries plus profondes analysées par la littérature sur le data et l’algorithmic colonialism comme des formes de dépendance infrastructurelle et symbolique (Mohamed, Png & Isaac, 2020 ; Couldry & Mejias, 2019). Face à ces limites, deux approches se dessinent : une lecture postcoloniale des infrastructures et une analyse des pratiques situées d’appropriation.

3Dans le champ des sciences de l’information et de la communication (SIC), l’enjeu est double : analyser la reconfiguration concrète des chaînes de production, mais aussi les médiations symboliques qu’elle implique — redéfinition de l’autorité créative, hybridation esthétique, recomposition des rapports humains-machines. Si ces dynamiques sont largement documentées dans les contextes euro-américains, elles demeurent encore peu étudiées en Afrique, alors même que la vitalité des industries créatives y constitue un terrain privilégié pour analyser comment l’IA est adaptée, corrigée ou détournée.

4C’est dans cette perspective que s’inscrit cet article, construit autour de deux questions : (1) comment l’IA reconfigure-t-elle les processus créatifs dans les studios audiovisuels africains ? (2) comment les acteurs négocient-ils les biais culturels et techniques dans un contexte d’inégalités infrastructurelles ? Pour y répondre, nous mobilisons la notion de médiation socio-technique (Miège, 2017) et la théorie de l’appropriation (Akrich, 1998 ; De Certeau, 1990), prolongées par la proposition de culturalisation, entendue comme une forme d’appropriation critique et engagée visant à rendre l’IA culturellement pertinente.

5L’analyse repose sur trois entretiens semi-directifs menés auprès de professionnels issus de Studio 6 (Côte d’Ivoire), du Club IA (Sénégal) et de Magic Carpet Studios (Nigéria). Les enquêtés occupent des positions stratégiques au sein de la chaîne créative — réalisation, supervision artistique, coordination de projets —, ce qui permet une appréhension située et stratégiquement informée des modalités d’appropriation de l’intelligence artificielle dans les processus de production audiovisuelle. Les entretiens ont été conduits entre août et septembre 2025, en visioconférence et par téléphone, d’une durée de quarante-cinq à soixante-cinq minutes. Les échanges se sont déroulés en français (Studio 6 et Club IA) et en anglais (Magic Carpet Studios). L’accès au terrain s’est appuyé sur des contacts professionnels établis dans les secteurs audiovisuel et créatif ouest-africains. Les entretiens ont été intégralement retranscrits puis analysés selon une démarche thématique visant à identifier les régularités, les points de tension et les variations dans les usages déclarés de l’IA.

7L’article se déploie en trois temps : (1) intégration de l’IA dans les chaînes de production, (2) stratégies d’appropriation et de culturalisation, puis (3) mise en perspective structurelle et normative, avec l’Ubuntu comme horizon politique.

Section 1 : IA et reconfiguration des chaînes de production créatives en Afrique : trajectoires de trois studios

1.1. Trois studios, trois trajectoires d’IA

8Trois structures sont analysées ici : Studio 6 (Côte d’Ivoire), Club IA (Sénégal) et Magic Carpet Studios (Nigéria). Leurs trajectoires illustrent des modalités différenciées d’adoption de l’IA, de l’intégration ponctuelle à l’expérimentation intensive, jusqu’à l’optimisation stratégique. Elles confirment ce que la littérature récente sur les usages créatifs de l’IA montre : les effets de ces outils varient selon les tâches, les ressources et les configurations organisationnelles (Daugherty & Wilson, 2018 ; Dell’Acqua et al., 2023).

9Ces usages s’inscrivent dans ce que Dell’Acqua et al. (2023) désignent comme une « frontière technologique dentelée » (jagged technological frontier), où l’IA performe sur l’idéation et la variation rapide, mais reste dépendante d’une intervention humaine pour l’ancrage contextuel et culturel. Ils s’accompagnent de l’émergence de « compétences de fusion » (fusion skills), entendues comme des compétences hybrides d’orchestration, de supervision et d’arbitrage humain-machine (Daugherty & Wilson, 2018).

Studio 6 (Côte d’Ivoire)

10Studio 6 est une petite structure spécialisée dans l’animation jeunesse et les contenus éducatifs. L’IA y est mobilisée de manière ciblée, dans une logique d’augmentation plutôt que de rupture. Les outils utilisés concernent principalement la recherche et l’écriture (ChatGPT, Perplexity), l’exploration visuelle (Runway, Kling) et la génération de voix ou de musique (ElevenLabs, Suno). L’objectif est d’accélérer les phases amont (recherche, scénarisation, tests graphiques), dans un contexte de fortes contraintes temporelles et budgétaires. Comme l’explique le directeur du studio, l’IA permet de réduire la charge liée à l’exploration documentaire : « Pour les recherches, c’est moins fatigant de passer par l’IA que d’aller sur Google où on va avoir cinquante mille liens à cliquer. » Cette situation illustre l’une des zones de performance élevées identifiées par Dell’Acqua et al. (2023), où l’IA agit comme un médiateur cognitif en structurant rapidement un espace informationnel abondant. Toutefois, les productions générées nécessitent des ajustements constants afin de correspondre aux attentes esthétiques et culturelles, déplaçant l’effort créatif vers des opérations de sélection, de correction et de finalisation.

Club IA (Sénégal)

11À Dakar, le Club IA adopte une posture expérimentale, à la croisée de l’animation, du cinéma expérimental et de la publicité. L’usage intensif d’outils de génération d’images et de vidéos (Runway, Midjourney, Sora), combinés à des outils d’assistance à l’écriture, s’inscrit dans une logique d’itération rapide et d’intensification créative, avec une condensation des cycles de production. Comme l’explique le fondateur du collectif, « aujourd’hui, je peux tester une idée le matin, avoir un visuel le midi, une scène montée le soir », illustrant le brouillage des frontières entre écriture, visualisation et montage. Cette dynamique peut être lue à l’aune de la conception systémique de la créativité proposée par Gruner et Csikszentmihalyi (2018), où l’IA intervient comme co-actrice dans des boucles continues de production, sélection et correction, articulant individu, domaine et champ. Toutefois, cette accélération ne supprime pas le travail créatif : elle le déplace. Comme il le résume : « Je passe souvent plus de temps à harmoniser qu’à créer ». L’IA fonctionne ainsi comme un médiateur procédural de génération et de variation, qui intensifie la production tout en renforçant les opérations de supervision et de ré-ancrage culturel, rendant centrales des compétences hybrides de coordination et d’arbitrage (Daugherty & Wilson, 2018).

Magic Carpet Studios (Nigéria)

12Basé à Lagos, Magic Carpet Studios adopte une approche structurée et industrielle de l’IA, intégrée de manière mesurée au sein de workflows professionnels (Maya Motion Maker, Toon Boom Ember, Sora et la suite Adobe). L’IA est mobilisée principalement pour optimiser des tâches techniques telles que l’animation ou le rendu, dans les zones de performance identifiées par Dell’Acqua et al. (2023), où elle agit comme un levier d’efficacité plutôt que comme un moteur de recomposition créative. Le responsable de programmes souligne que « l’impact majeur de l’IA dans notre chaîne de production est la rapidité et donc le gain de temps », confirmant une logique d’optimisation sous supervision humaine, notamment sur les segments créatifs où les sorties demeurent imprévisibles. Cette intégration pragmatique s’accompagne toutefois d’une réflexion stratégique sur les biais culturels des modèles importés. Le studio exprime ainsi la volonté de constituer des jeux de données locaux (visuels, morphologies, langues, accents), afin d’améliorer l’adéquation des outils aux imaginaires nigérians. L’appropriation de l’IA ne se limite donc pas à l’usage opérationnel : elle engage une réflexion sur les conditions mêmes de production, inscrivant l’intégration de l’IA dans une perspective de long terme liée à des enjeux de souveraineté culturelle et numérique.

13Afin de mieux visualiser ces portraits et trajectoires, le tableau suivant synthétise leurs profils, spécialités, usages de l’IA et marchés cibles.

Tableau 1. Profil des structures

Structure	Pays	Type de structure	Spécialité principale	Modes d’intégration de l’IA
Studio 6	Côte d’ivoire	5 salariés permanents	Animation jeunesse, éducatif	Accélération ciblée des phases amont
Club IA	Sénégal	Collectif de créatifs	Animation expérimentale, cinéma, publicité	Itération rapide et exploration esthétique
Magic Carpet	Nigeria	Grand studio + Académie	Animation (2D/3D), co-prod, formation	Optimisation des workflows et projection stratégique

14Ces trajectoires contrastées montrent que l’intégration de l’IA ne relève ni d’un simple outillage technique ni d’une dynamique homogène d’innovation. Elle s’inscrit dans des configurations organisationnelles et créatives spécifiques, invitant à analyser l’IA non comme un instrument neutre, mais comme un dispositif socio-technique participant à la reconfiguration des chaînes de production, des rôles et des temporalités du travail créatif.

Reconfiguration des pratiques et chaînes de production : entre médiation technique et nouvelles temporalités

15Les trajectoires contrastées observées invitent à dépasser une lecture strictement instrumentale de l’IA pour analyser les médiations qu’elle introduit dans les pratiques audiovisuelles. Mobilisé en sciences de l’information et de la communication, le cadre de la médiation socio-technique permet d’appréhender l’IA comme un dispositif qui reconfigure les organisations du travail, les rôles professionnels et les temporalités de production.

L’outil technologique n’est jamais neutre : médiation socio-technique de l’IA

16En sciences de l’information et de la communication, les approches de la médiation socio-technique permettent d’appréhender les technologies non comme des instruments neutres, mais comme des dispositifs inscrits dans des configurations sociales, organisationnelles et symboliques qui orientent les pratiques et les temporalités du travail. Les travaux fondateurs ont montré que les dispositifs techniques participent activement à la structuration des activités sociales, en reconfigurant les modes d’organisation, les formes de coopération et les rapports aux savoirs (Jouët, 2000 ; Miège, 2017). La technique agit ainsi comme un médiateur des pratiques plutôt que comme un simple support de l’action.

17Cette perspective est complétée par les analyses de l’appropriation, qui soulignent que les usages se construisent à travers des pratiques situées et des ajustements entre prescriptions techniques, contraintes organisationnelles et logiques professionnelles (Akrich, 1992 ; Proulx & Latzko-Toth, 2015). La théorie de l’acteur-réseau prolonge cette lecture en considérant les objets techniques comme des actants participant à la configuration des réseaux sociotechniques, sans déterminer mécaniquement les usages (Latour, 1994 ; Akrich, 2023).

18Appliquée à l’intelligence artificielle, cette grille de lecture invite à analyser l’IA non comme un simple outil d’automatisation, mais comme un dispositif socio-technique susceptible de reconfigurer les chaînes de production, les formes de coopération et les critères de qualité au sein des industries culturelles et créatives (Miège, 2017). C’est à partir de cette conception de la médiation que seront examinées les transformations empiriques observées dans les pratiques audiovisuelles étudiées.

Accélération, redistribution et reconfiguration des chaînes de production

19Les trois études de cas montrent que l’intégration de l’IA ne relève pas d’une rupture uniforme, mais d’une reconfiguration située des chaînes de production, modulée par les contraintes organisationnelles, les ressources disponibles et les objectifs créatifs des studios.

Studio 6 : efficacité comme levier organisationnel

20Chez Studio 6 en Côte d’Ivoire, l’IA agit principalement comme un médiateur temporel, en condensant certaines séquences de travail sans bouleverser l’architecture globale de la production. Le directeur artistique la décrit comme un outil de « gain de temps » qui rationalise la recherche d’idées et la scénarisation, là où un moteur de recherche donnerait « cinquante mille réponses, cinquante mille liens à cliquer ». En proposant rapidement des pistes synthétiques, l’IA fluidifie le passage de l’idéation au développement et allège la charge liée à l’exploration documentaire. Cette accélération s’accompagne d’un déplacement du travail créatif. Dans le domaine sonore, un sound designer devient ainsi « curateur » de voix synthétiques, permettant de remplacer ponctuellement un comédien absent et de « gagner près de 48 heures ». Sur le plan visuel, les tests de couleurs ou de modèles, auparavant étalés sur plusieurs journées, peuvent désormais être réalisés en quelques minutes. L’IA recentre l’effort créatif sur des opérations de supervision, de cohérence esthétique et de validation, devenues centrales dans la chaîne de production.

21En somme, à Studio 6, l’IA agit comme un catalyseur d’efficacité localisée. Elle accélère certaines étapes clés sans transformer radicalement l’organisation du travail, tout en renforçant la polyvalence des créateurs face aux contraintes économiques et organisationnelles du secteur audiovisuel ivoirien.

Club IA : quand l’IA devient moteur d’expérimentation intensive

22À Dakar, le Club IA adopte une intégration de l’IA plus intensive. Pour son fondateur, « l’IA a tout changé » : là où un projet nécessitait auparavant plusieurs mois, il peut désormais être finalisé en quelques semaines, la génération assistée réduisant à quelques jours le passage de l’idée à une première scène. Cette accélération s’accompagne d’une hybridation marquée des métiers. Les mêmes acteurs passent de l’écriture à la génération d’images puis à la postproduction, brouillant les frontières traditionnelles entre rôles créatifs et internalisant les chaînes de production, au point que chaque créateur devient presque un « studio à lui seul ». Les workflows se resserrent fortement : une idée formulée le matin peut donner lieu à un visuel à midi, puis à une scène montée le soir.

23Ces nouvelles temporalités transforment la conception même des projets. Le fondateur évoque des « écosystèmes vivants », en évolution permanente, où l’IA agit comme un moteur d’exploration et de variation. Elle permet alors de « sculpter un imaginaire » situé entre références globales et ancrages locaux, et de faire émerger progressivement une grammaire visuelle propre.

24Cette dynamique est indissociable des contraintes matérielles et économiques du contexte de production. L’IA permet, selon le fondateur, de « composer avec des contraintes budgétaires ridicules, l’absence de matériel et les attentes interminables » ; sans ces technologies, certains films seraient « tout simplement impossibles à produire de manière artisanale ».

25Au Club IA, l’IA agit comme un médiateur temporel et organisationnel, reconfigurant simultanément les rythmes de travail, l’articulation des tâches et les modalités de création, au profit d’une logique d’expérimentation continue et fortement intégrée.

Magic Carpet Studios : optimisation stratégique et enjeux de souveraineté des données

26À Lagos, Magic Carpet Studios adopte une approche mesurée et structurée, dans laquelle l’IA n’est pas envisagée comme une rupture mais comme un outil d’optimisation intégré aux workflows existants. Dans ce grand studio doté d’une organisation industrielle et d’une académie de formation, la médiation technique se traduit avant tout par une rationalisation des chaînes de production. Intégrée à des logiciels professionnels tels que Maya Motion Maker, Toon Boom Ember ou Adobe, l’IA accélère le rendu et automatise certaines tâches répétitives en 2D et 3D. Le gain le plus visible concerne la vitesse d’exécution : comme l’explique le manager de programmes, « animer un personnage prend désormais quelques minutes au lieu de plusieurs heures ». L’IA agit ainsi comme un levier d’efficacité, sans remettre en cause l’architecture globale des processus de production. Cette logique d’optimisation s’accompagne d’une reconfiguration des compétences, où le prompt engineering devient une compétence centrale.

27Au-delà de ces usages opérationnels, Magic Carpet développe une vision stratégique à plus long terme, en investissant dans la constitution de données endogènes (visuels, morphologies, environnements, langues et accents) afin de construire des modèles mieux adaptés aux imaginaires nigérians. Cette orientation inscrit le studio dans une perspective de rationalisation stratégique visant à anticiper les dépendances futures et à renforcer l’autonomie de l’industrie créative africaine.

28Toutefois, cette ambition se heurte à des contraintes structurelles persistantes : coûts élevés des outils, instabilité de la connexion, limitations matérielles. Le recours à l’IA demeure donc partiel et constamment corrigé manuellement afin de garantir la cohérence narrative et la justesse des représentations visuelles, révélant une médiation socio-technique faite d’ajustements continus, étroitement contrainte par les réalités infrastructurelles du contexte nigérian.

Trois formes de reconfigurations médiées par l’IA

29Les trois études de cas mettent en évidence des reconfigurations communes des chaînes de production, bien que déclinées selon des logiques organisationnelles et créatives distinctes. Trois formes de médiation technique se dégagent.

• Reconfiguration des chaînes de production : l’IA ne se contente pas d’automatiser des tâches existantes, elle recompose les séquences de travail. Elle agit comme un levier d’efficacité localisée chez Studio 6, un outil d’expérimentation intensive au Club IA et un instrument d’optimisation industrielle chez Magic Carpet.

• Redistribution des rôles et des compétences : de nouvelles expertises émergent (prompt engineering, curation de voix, sélection et gestion des données), brouillant les frontières entre conception, exécution et validation.

• Reconfiguration des temporalités : l’IA accélère le passage de l’idée à la réalisation et introduit des rythmes plus fluides, qu’il s’agisse d’expérimentation continue ou d’intégration stratégique.

30Ces reconfigurations confirment le rôle de l’IA comme dispositif socio-technique structurant. Loin d’effacer le geste créatif, elle en déplace la charge vers des opérations de sélection, de correction et de finalisation, qui deviennent centrales dans les pratiques d’appropriation.

Section 2 : Appropriation et culturalisation : négocier l’IA en contexte africain

31Si l’IA transforme les industries créatives africaines, ces mutations prennent aussi la forme de pratiques situées d’appropriation. Conçus hors des contextes africains, les systèmes d’IA véhiculent des esthétiques, normes et récits souvent inadéquats, que les créateurs corrigent et réorientent. Cette section analyse ces ajustements à l’aune de la théorie de l’appropriation et d’une lecture postcoloniale, en montrant comment l’IA est reconfigurée pour devenir culturellement pertinente.

2.1. Appropriation des technologies : de l’usage à la réinvention

32Dans les sciences de l’information et de la communication, l’appropriation désigne un processus actif par lequel les usagers ajustent, détournent ou réinventent une technologie afin de l’intégrer à leurs pratiques et à leurs univers sociaux (Akrich, 1998 ; Proulx et Latzko-Toth, 2015). Elle ne se réduit ni à l’adoption fonctionnelle ni à l’usage prescrit, mais renvoie à des pratiques situées, façonnées par des contraintes organisationnelles, des compétences et des imaginaires culturels.

33Les travaux fondateurs ont montré que les objets techniques n’imposent jamais mécaniquement leurs usages : ils donnent lieu à des formes de déplacement, d’adaptation, d’extension ou de détournement (Akrich, 1998), que Michel de Certeau (1990) analysait déjà comme des « arts de faire ». Dans cette perspective, l’appropriation engage autant des ajustements pratiques que des arbitrages symboliques.

34Appliquée aux systèmes d’IA, cette approche permet de saisir comment les créateurs composent avec des outils conçus ailleurs, dont les logiques, les données et les normes culturelles sont exogènes. L’appropriation devient alors un travail de correction, de sélection et de réorientation, par lequel les acteurs tentent de rendre ces technologies compatibles avec leurs contextes de production et de réception.

2.2. La culturalisation de l’IA : une appropriation située et critique

35Dans les contextes africains étudiés, l’appropriation de l’IA prend une forme spécifique que nous proposons de désigner par le terme de culturalisation. Elle renvoie à l’ensemble des opérations par lesquelles les créateurs corrigent, réorientent ou complètent les systèmes d’IA afin de les rendre culturellement pertinents : ajustement de visages aux traits occidentalisés, adaptation de voix synthétiques pour restituer des accents locaux, ou encore constitution de jeux de données endogènes.

36Si les travaux sur l’appropriation ont montré que les usagers déplacent, adaptent ou détournent les technologies (Akrich, 1998), ils interrogent moins explicitement les raisons de ces ajustements. Or, dans le cas des systèmes d’IA, ces pratiques ne relèvent pas seulement d’une inventivité technique : elles répondent à des biais culturels incorporés dans les outils. Ces biais renvoient à des mécanismes structurels de hiérarchisation algorithmique des savoirs et des représentations, tels qu’analysés par Safiya Umoja Noble (2018).

37La culturalisation peut ainsi être comprise comme une appropriation située, attentive aux enjeux de représentation, de reconnaissance et de légitimité culturelle. Cette lecture rejoint les analyses du data colonialism (Couldry & Mejias, 2019 ; Mohamed, Png & Isaac, 2020 ; Birhane, 2023), qui soulignent la persistance d’asymétries dans la production et la circulation des données et des modèles. Culturaliser l’IA revient alors à transformer un outil global en ressource négociée, au prix d’un travail constant d’ajustement et de correction.

2.3. Stratégies d’adaptation et d’hybridation des usages de l’IA

38L’analyse des trois studios étudiés (Studio 6, Club IA, Magic Carpet) met en évidence trois formes d’appropriation de l’IA : corrective, augmentée et stratégique. Cette typologie prolonge les approches classiques de l’appropriation (Akrich, 1998 ; Proulx et Breton, 2002 ; Proulx & Latzko-Toth, 2015) afin de rendre compte de dynamiques situées, marquées par des enjeux culturels et infrastructurels spécifiques.

Studio 6 : appropriation corrective et culturalisation pragmatique

39À Abidjan, Studio 6 illustre une appropriation corrective de l’IA. Les productions générées (voix, images, scénarios) ne sont jamais intégrées telles quelles, mais systématiquement ajustées afin de corriger des décalages culturels. Comme l’explique le directeur artistique, « un sound designer devient aussi curateur de voix synthétiques », signalant un déplacement des rôles vers des fonctions de médiation et de correction.

40Cette appropriation repose sur trois pratiques : retouche des visuels, adaptation des voix jugées trop neutres et reformulation des prompts pour anticiper les biais. Ces gestes relèvent de tactiques situées au sens de De Certeau (1990), par lesquelles l’outil est domestiqué afin de s’inscrire dans des imaginaires localement reconnus.

41L’appropriation reste corrective et la culturalisation pragmatique : il s’agit moins de transformer la technologie que de neutraliser ses biais afin de garantir une pertinence culturelle. Si cette logique rejoint l’adaptation décrite par Akrich (1998), elle s’en distingue en ce qu’elle vise, au-delà de l’efficacité fonctionnelle, la légitimation culturelle. C’est là que se joue la spécificité de la culturalisation.

Club IA : appropriation augmentée et culturalisation expérimentale

42À Dakar, le Club IA se distingue par une appropriation augmentée. L’IA n’y est pas seulement corrigée comme chez Studio 6, mais détournée pour inventer de nouvelles formes esthétiques et narratives. Selon son fondateur, « l’IA a tout changé. Plus besoin de Paris ni de Hollywood pour faire exister nos récits ». L’IA devient ainsi un levier d’expérimentation et d’émancipation culturelle. Cet usage relève du détournement au sens d’Akrich (1998) : l’outil est réorienté vers des finalités non prévues par ses concepteurs. Pour le fondateur du Club IA, l’IA ne constitue pas seulement un support technique : elle permet de surmonter des contraintes structurelles (budgets réduits, absence de matériel, infrastructures limitées) et de rendre possibles des films autrement « irréalisables ».

43Trois pratiques structurent cette appropriation : une hybridation esthétique par intégration des codes visuels locaux ; itérativité accélérée condensant le cycle idée → image → séquence en quelques jours, transformant la vitesse en une ressource d’autonomie ; élaboration d’une grammaire visuelle située, permettant de « sculpter l’imaginaire » et une esthétique propre. Le Club IA incarne ainsi une culturalisation expérimentale, dans laquelle l’IA est transformée en ressource créative et politique.

Magic Carpet Studios : souveraineté des données et ingénierie des prompts

44À Lagos, Magic Carpet Studios illustre une appropriation stratégique de l’IA, articulant optimisation des workflows et projection à long terme vers une souveraineté numérique. L’IA est intégrée à des logiciels professionnels afin d’accélérer le rendu et fluidifier les chaînes de production, tout en restant dépendante de corrections humaines.

45Trois pratiques structurent cette appropriation : l’usage pragmatique de l’IA pour l’optimisation des flux ; le développement du prompt engineering comme compétence de médiation permettant d’orienter les sorties des modèles ; la constitution progressive de jeux de données endogènes (images, voix). Cette dernière démarche est cruciale pour adapter les systèmes d’IA aux imaginaires locaux, un impératif souligné par le manager de programmes : « Si nous voulons que l’IA reflète nos réalités, nous devons l’entraîner avec nos propres images et nos propres voix. ».

46Cette appropriation dépasse l’adaptation fonctionnelle pour s’inscrire dans une temporalité longue. Proche de l’« extension » décrite par Akrich (1998), elle vise moins à corriger ponctuellement les biais qu’à en transformer les conditions de production, en ancrant l’usage de l’IA dans une perspective à la fois industrielle et culturelle. C’est en cela que la culturalisation est infrastructurante.

Formes d’appropriation et continuum de culturalisation

47L’analyse des trois studios met en évidence trois formes d’appropriation de l’IA : corrective, augmentée et stratégique, correspondant à des modalités différenciées de culturalisation. Ces figures ne constituent pas des catégories exclusives, mais des pôles analytiques susceptibles de se combiner au sein d’un même projet, dessinant un continuum d’appropriation allant de l’ajustement pragmatique à la réorientation infrastructurante des systèmes.

48Ces dynamiques prolongent les logiques de complémentarité humain–machine identifiées par Daugherty et Wilson (2018), tout en les déplaçant vers des contextes marqués par des contraintes culturelles et infrastructurelles spécifiques. In fine, ces pratiques s’inscrivent dans un écosystème global marqué par des asymétries structurelles, qu’il s’agisse de la dépendance aux plateformes ou de l’accès inégal aux ressources, dont l’analyse fera l’objet de la section suivante.

Section 3 : Contraintes structurelles et horizons normatifs de l’IA en Afrique

49Les usages de l’IA observés dans les studios africains s’inscrivent dans un écosystème technologique et politique traversé par de fortes contraintes structurelles. Faible accès aux infrastructures de calcul, dépendance informationnelle et gouvernance largement importée limitent la capacité du continent à intervenir comme concepteur de modèles ou producteur de normes, le cantonnant à des rôles de consommation ou de fourniture de ressources (Birhane, 2023 ; Couldry & Mejias, 2019).

3.1. Contraintes systémiques : infrastructures, données et gouvernance

50Le développement de l’IA dans les industries créatives africaines se heurte à des contraintes structurelles majeures, liées à l’accès aux infrastructures de calcul, aux données et aux cadres de gouvernance. Le manque de data centers, de processeurs graphiques performants et de matériel haut de gamme contraint les studios à dépendre de services comme AWS ou Google Cloud, renforçant leur vulnérabilité économique et technologique. Comme l’explique le manager de programmes de Magic Carpet, l’absence de GPU ralentit les pipelines d’animation et oblige à composer avec des solutions dégradées. Ce contexte produit ce que Birhane (2023) qualifie d’epistemic dependency, dans laquelle les projets doivent s’adapter aux outils disponibles, au risque de marginaliser certaines perspectives locales.

51À cette contrainte matérielle s’ajoute une dépendance informationnelle. Les données africaines sont majoritairement collectées, traitées et valorisées hors du continent, dans une logique de data colonialism (Couldry & Mejias, 2019 ; Birhane, 2023). Les modèles dominants intègrent peu les langues, accents ou références visuelles africaines, ce que confirment les terrains étudiés : insuffisance d’accents ivoiriens dans ElevenLabs pour Studio 6, rendus visuels jugés trop standardisés par le Club IA, ou initiatives encore isolées de constitution de jeux de données endogènes chez Magic Carpet.

53Ces contraintes matérielles, informationnelles et normatives composent un déséquilibre persistant, inscrivant l’Afrique dans les chaînes mondiales de l’IA davantage comme consommatrice d’outils que comme productrice de modèles ou de normes. C’est dans cet environnement contraint que prennent sens les tactiques d’appropriation et de culturalisation analysées précédemment : elles apparaissent moins comme des choix créatifs que comme des réponses situées dans un ordre technologique global dont les centres de gravité demeurent largement extérieurs au continent.

3.2. Opportunités structurelles : jeunesse, diversité et innovation

54Malgré des contraintes structurelles fortes, le contexte africain offre également des opportunités susceptibles de transformer ces limites en leviers d’autonomie créative. Trois dimensions apparaissent centrales : une démographie jeune et créative, une diversité culturelle et linguistique structurante, et des formes d’innovation forgées par la rareté des moyens.

55La jeunesse constitue un premier levier décisif. Avec près de 60 % de sa population âgée de moins de 25 ans (Radoli, 2024), l’Afrique dispose d’une génération socialisée aux environnements numériques, marquée par des capacités de bricolage, de détournement et d’expérimentation (Mutsvairo, 2019 ; Eke & Ogoh, 2022). Les terrains étudiés montrent comment cette jeunesse passe d’un statut de consommatrice à celui de productrice active : l’expérimentation radicale du Club IA ou la constitution de jeux de données chez Magic Carpet illustrent cette montée en compétence et en capacité d’agir.

56La diversité culturelle et linguistique constitue un second levier. Longtemps perçue comme un obstacle à la standardisation technologique, elle peut devenir un atout stratégique. Christiaan De Beukelaer (2015) soutient que l’hybridation des formes culturelles constitue la force des industries créatives africaines. Des initiatives comme Masakhane, fondées sur l’entraînement de modèles sur des langues africaines, montrent que la pluralité peut structurer des alternatives aux normes dominantes.

57Enfin, la rareté des moyens stimule des formes d’« innovation frugale » (Eke et al., 2023). L’usage de modèles open source, l’adaptation de pipelines légers ou la constitution progressive de datasets endogènes illustrent une créativité sous contrainte (Ibid.). Ces pratiques rejoignent l’intuition de De Certeau (1990) : les limites ne paralysent pas l’action, elles deviennent des ressources inventives. Combinées à des initiatives institutionnelles émergentes, comme le Data Policy Framework de l’Union africaine (2022), ces dynamiques esquissent les bases d’une souveraineté numérique encore fragile mais en construction.

58Ces opportunités — jeunesse, diversité, frugalité — dessinent ainsi un horizon d’autonomie créative et politique. Leur consolidation suppose toutefois un cadre éthique et normatif capable d’articuler innovation, responsabilité et ancrage culturel : c’est ce que propose la philosophie Ubuntu.

3.3 Ubuntu comme horizon éthique et politique de l’IA

59Pour dépasser les asymétries évoquées plus haut, il importe d’explorer des horizons éthiques. La philosophie Ubuntu, souvent résumée par la formule « Je suis parce que nous sommes », offre une boussole pertinente. Elle valorise l’interdépendance, la solidarité et le bien-être collectif, en contraste avec les approches dominantes de l’éthique numérique centrées sur l’individu. Dans cette perspective relationnelle, la valeur d’un système se mesure à sa contribution au bien commun (Mhlambi, 2020 ; Gwagwa et al., 2022).

60Appliqué à l’IA, l’Ubuntu invite à penser données et outils comme des communs numériques. Des initiatives telles que Masakhane ou Lelapa AI incarnent cette logique de partage et de réciprocité. À rebours des modèles extractivistes analysés par Couldry et Mejias (2019), Ubuntu propose une alternative de data justice, où les données sont appréhendées comme relationnelles et collectives. Les pratiques observées chez le Club IA et Magic Carpet s’inscrivent déjà dans cette orientation communautaire.

61L’Ubuntu possède enfin une portée politique. Birhane (2021) souligne son potentiel comme cadre normatif pour une IA orientée vers des finalités collectives. Mais, comme le rappelle Yilma (2025), cette philosophie doit être opérationnalisée à travers des dispositifs juridiques et institutionnels, afin qu’elle ne soit pas qu’un slogan. En ce sens, l’Ubuntu apparaît moins comme une métaphore que comme un principe d’infrastructuration reliant innovation technologique, justice sociale et souveraineté culturelle.

Conclusion

62Cet article a analysé l’usage de l’intelligence artificielle dans trois studios audiovisuels africains, en croisant l’étude de pratiques situées et l’examen des contraintes structurelles qui les encadrent. Il montre que l’IA n’est jamais adoptée passivement, mais fait l’objet de formes différenciées d’appropriation, allant de l’ajustement pragmatique à des stratégies orientées vers la souveraineté.

63Sur le plan empirique, l’IA reconfigure les chaînes de production en redéfinissant rôles, temporalités et compétences. Face aux biais culturels et aux limites techniques des outils, les créateurs développent des tactiques de culturalisation, visant à corriger, détourner et réinscrire les systèmes dans des imaginaires locaux. Sur le plan théorique, l’article propose de prolonger la notion d’appropriation par celle de culturalisation, entendue comme une pratique située, décoloniale et politique, attentive aux rapports de pouvoir inscrits dans les infrastructures techniques. L’étude demeure exploratoire. Le corpus restreint limite la portée comparative, mais ouvre des perspectives pour des recherches futures combinant observations de terrain, analyse des dispositifs techniques et étude des productions.

64Enfin, si ces pratiques s’inscrivent dans un environnement contraint, elles révèlent aussi des potentialités. La philosophie Ubuntu offre un horizon normatif pertinent pour penser une gouvernance de l’IA fondée sur l’interdépendance et le bien commun. L’avenir de l’IA en Afrique se joue ainsi dans l’articulation entre tactiques créatives locales et politiques de souveraineté numérique.