1La mobilité est un facteur de développement économique et social : elle contribue aux gains de compétitivité des pays. Elle est indispensable pour l’accès à l’emploi et aux services essentiels comme la santé et l’éducation, pour le fonctionnement de l’économie et pour que les villes restent vivantes et accueillantes. La mobilité est donc un facteur essentiel de la fluidité sociale en ce qu’elle favorise la mixité, dans un monde de plus en plus cloisonné et où de fortes disparités subsistent. Elle devient alors comme une sorte d’antidote à l’enfermement et aux barrières de tout genre, puisqu’il s’agit d’aller au-delà de son espace habituel. Outre ces aspects fonctionnalistes, elle nourrit des utopies et des rêves tels que ceux incarnés par Space-X, d’un monde dans lequel aucune limite ne s’imposerait à l’homme.
2Le défi de la mobilité est confronté à l’enjeu démographique. En effet, la planète comptera plus de 8,5 milliards d’habitants en 2030, et la demande de mobilité continuera à s’accroître (Banque Mondiale, 2017). La même année, le trafic annuel de passagers augmentera de 50 % par rapport à 2015. On comptera 1,2 milliard de voitures supplémentaires sur les routes1. Avec plus d’un milliard d’habitants, l’Afrique a grandement besoin de transports en commun opérationnels. À titre d’exemple, Lagos, la capitale économique du Nigeria (plus de 20 millions d’habitants pour une superficie de 1 171 km²), connaît depuis longtemps de sérieux problèmes de circulation. Au Caire (20 millions d’habitants pour une superficie de 3 085 km²), il n’est pas rare de voir les usagers descendre du bus, du taxi ou de leur voiture pour continuer leur trajet à pied. On pourrait dire de même de Kinshasa, Nairobi, Luanda, etc. Des millions de véhicules d’occasion de piètre qualité sont exportés vers l’Afrique. Cela contribue de manière significative à la pollution environnementale quand on sait que le secteur des transports est responsable de près d’un quart des émissions mondiales de gaz à effet de serre liées à l’énergie. Quelques pays africains ont donc interdit l’importation de véhicules d’occasion (Afrique du Sud, Égypte, Soudan). Le Tchad, la Côte d’Ivoire, le Gabon et l’Île Maurice n’autorisent que les véhicules de moins de trois ans. Même si ces premières initiatives sont encore loin de prouver leur efficacité, les gouvernements africains semblent avoir compris la nécessité d’investir dans des systèmes de transport durables et de créer un écosystème favorable à la mobilité urbaine. Ainsi, le Maroc a inauguré, en novembre 2018, le premier train à grande vitesse (TGV) d’Afrique. Fruit d’un partenariat entre l’Office National des Chemins de Fer et la Société nationale des chemins de fer français (SNCF), le Train à grande vitesse (TGV) permet de réduire de moitié la durée des trajets entre Tanger, Rabat et Casablanca. Quant à l’Égypte, elle s’est engagée dans un projet de train à grande vitesse qui reliera la mer Rouge à la Méditerranée. Un contrat de 3,75 milliards d’euros a ainsi été signé le 1er septembre 2021 avec l’entreprise allemande Siemens pour sa réalisation. D’autres pays se sont également lancés dans l’aventure des trains à grande vitesse (Maroc, Nigeria), des métros (Le Caire, Alger, Addis-Abeba, Abuja, Oran, Abidjan, Lagos, Sfax) et des tramways, autrefois réservés aux grandes métropoles occidentales. Mais le plus grand projet reste celui du train à grande vitesse de l’Union Africaine. Projet phare de l’Agenda 2063, le réseau intégré de trains à grande vitesse d’Afrique vise à interconnecter les capitales et centres commerciaux du continent. Toutefois, ces exemples ne peuvent pas faire oublier la forte désorganisation liée notamment à la vétusté du parc automobile, à la faiblesse des infrastructures et au manque de compétences dans la gestion des flottes.
3Le numérique, et plus particulièrement l’intelligence artificielle (IA), apparaît comme une réelle solution à la problématique du transport en Afrique. Ainsi voit-on émerger de nombreuses initiatives visant à régler la question de l’engorgement urbain, comme Max Okada à Lagos, la plus grande ville du Nigeria, Talibi et Info Dakar Trafic au Sénégal, Ma3Route à Nairobi, pour ne citer que celles-là. Pareillement, on ne compte plus les applications mobiles qui proposent des informations sur le trafic routier en temps réel. À Alger et à Dakar, RATP Smart Systems a développé un dispositif de billetterie pour favoriser un transport public interopérable et multimodal. À Nairobi, Nopia Ride, une sorte d’Uber, joue la carte écologique en mettant en avant le fait que sa flotte est composée à 100 % de véhicules électriques. Grâce à cette solution, les chauffeurs voient leur salaire amélioré en gagnant entre 30 % et 50 % de plus que les conducteurs de Uber ou de Bold (ex-Taxify), tandis que le prix des courses pour les passagers a nettement diminué.
4Les applications du numérique couvrent tous les domaines de la mobilité et promettent des avancées considérables. Ainsi, le directeur général de l’Agence pour la Sécurité de la Navigation Aérienne en Afrique et à Madagascar (ASECNA) considère que
la gestion du trafic aérien dans les quinze années à venir se fondera pour l’essentiel sur les technologies spatiales et les échanges de données numériques entraînant progressivement le démantèlement des installations classiques disséminées partout au sol sur le continent. La digitalisation, la virtualisation des lieux de production et d’une manière générale, l’intelligence artificielle seront au cœur des activités de management du trafic aérien2
5Il ajoute que la mise en œuvre de cette technologie innovante permettra désormais à chaque contrôleur aérien de l’ASECNA de voir sur son écran de contrôle tous les aéronefs équipés et évoluant dans l’espace aérien sous sa responsabilité, d’assurer une meilleure information de vol aux avions, de réaliser une meilleure régulation des vols, de réduire les espacements entre les avions, d’offrir des trajectoires préférentielles aux vols et de guider plus efficacement les opérations SAR (Search And Rescue) en cas de besoin.
6En définitive, l’intelligence artificielle permettra de renforcer la sécurité, d’accroître la capacité de l’espace, d’écourter les temps de vol des avions ainsi que d’assurer une réduction du volume de carburant dans les réservoirs et, par conséquent, de la destruction de la couche d’ozone. Ces développements technologiques, notamment en ce qui concerne l’aéronautique, posent néanmoins les questions de la confiance et de la responsabilité dans la collaboration humain-machine.
7Dans le cadre de cet article, nous nous intéresserons essentiellement aux applications de l’intelligence artificielle dans la mobilité en Afrique, au vu des nombreuses initiatives locales qui y voient le jour ces dernières années.
8Dans son acception la plus courante, la mobilité désigne un changement de lieu accompli par une ou des personnes. Elle s’oppose au simple déplacement routinier et répétitif qui n’affecte pas celui qui se déplace. Elle est un déplacement qui implique changement, expérience nouvelle, stimulation (Burgess, 1979). Celle-ci ne se limite pas au déplacement physique effectif et aux techniques de transport, à l’accessibilité ; elle embrasse également les idéologies et les technologies du mouvement en cours dans une société. La mobilité est ainsi devenue un style de vie que l’on pourrait assimiler au nomadisme, mais elle est aussi une façon de penser la vie, le travail, les relations sociales en s’inscrivant dans une sorte d’agilité. La mobilité est à la fois un ensemble de valeurs sociales, une série de conditions géographiques, un dispositif technologique et son arsenal de techniques et d’acteurs3. Analyser la mobilité, c’est donc s’intéresser à un ensemble de comportements, d’outils, de techniques, de services qui sont omniprésents dans notre vie quotidienne. En Afrique, la vie sociale favorise fortement la mobilité. En effet, au-delà de la mobilité professionnelle (aller au travail, aller déjeuner, repartir au travail, rentrer à la maison), de nombreux déplacements sont liés aux activités socioreligieuses (mariages, funérailles, naissances, baptêmes, initiations, rencontres familiales, etc.). Le défi actuel de l’Afrique est de mettre en place de nouvelles infrastructures, mais aussi d’optimiser et de rentabiliser les réseaux de transports existants. Malheureusement, aujourd’hui encore, la majorité de la population africaine n’a pas accès à des routes praticables en toute saison à moins de deux kilomètres.
9À Nairobi, les difficultés de circulation coûteraient plus de 1 milliard de dollars à la productivité annuelle. À Accra, les problèmes de circulation feraient perdre chaque année 8,2 % du PIB au Ghana (Réveillard, 2019). Avec la prise en compte des questions écologiques, on parle de plus en plus de mobilité alternative entendue comme le transfert du trafic routier carboné vers des solutions écologiques respectueuses de l’environnement. Ainsi, la Côte d’Ivoire a fait le choix d’autobus alimentés au gaz naturel (le pays est riche en gaz naturel). Ces véhicules vont permettre de réduire les coûts de fonctionnement, mais aussi le bruit (réduit de 50 %) et l’impact environnemental (les émissions d’oxyde d’azote sont réduites de 30 %).
10Au-delà des nombreux débats autour de la notion de mobilité, cette étude se fixe comme objectif d’examiner comment la technologie tend à répondre aux besoins liés à la mobilité dans les contextes locaux spécifiques à l’Afrique, et surtout d’analyser les obstacles et difficultés qui se cachent derrière ce qui est souvent présenté comme des réussites. Le postulat de départ est que les applications technologiques sont développées suivant le principe du Jugaad (Radjou, Prabhu et Ahuja, 2013). Le Jugaad consiste à faire plus avec moins, c’est-à-dire à créer des solutions simples, mais efficaces. Ces solutions ingénieuses et frugales offrent plus de valeur aux communautés locales tout en minimisant les ressources qui sont souvent rares en Afrique, où les développeurs sont généralement confrontés au manque de données locales ainsi qu’à la faiblesse des capacités matérielles et financières.
11Tout en se focalisant sur les réalités sociales, notre étude reste ancrée à la fois dans la sociologie de l’innovation et dans la communication pour le développement. Ainsi, nous nous appuierons sur les travaux développés autour de l’appropriation des technologies de l’information et de la communication en Afrique, et sur les différents rapports sur l’intelligence artificielle, comme celui de l’UNESCO (2019) portant sur les besoins de l’intelligence artificielle en Afrique, mais également sur ceux de Badaoui et Najah (2021) concernant les implications de l’intelligence artificielle en Afrique.
12L’environnement technologique et socioéconomique dans lequel se développe l’intelligence artificielle revêt une haute importance. En effet, le développement des technologies de l’information et de la communication sont le fondement de ce qu’il convient aujourd’hui d’appeler « la quatrième révolution industrielle ». Les populations africaines accueillent à la fois avec enthousiasme et interrogation les dernières évolutions technologiques liées notamment à l’intelligence artificielle. Faisons remarquer ici que le monde a connu plusieurs révolutions industrielles : la première est liée à la découverte de la machine à vapeur, la seconde à la découverte de l’électricité, la troisième est celle de l’informatique et de l’automatisation. La quatrième révolution industrielle qui s’annonce est basée sur les technologies émergentes comme le big data, l’intelligence artificielle, la robotique avancée, la fabrication additive… Si l’Afrique a raté les précédentes révolutions, de nombreux spécialistes croient en la capacité du continent à tirer profit de la nouvelle donne. Contrairement aux décennies antérieures, l’économie mondiale repose aujourd’hui sur une guerre visant l’appropriation des idées et des concepts plutôt que des biens manufacturés et des capacités de production qui l’accompagnent (Boutang, 2008). Aussi la question n’est plus de savoir comment augmenter la production, mais comment innover de plus en plus et de mieux en mieux, et l’intelligence artificielle semble être l’outil idéal pour propulser cette innovation.
13Ce changement de paradigme nous introduit dans la quatrième révolution industrielle, où le socle de l’économie n’est plus l’industrie, mais une économie de l’immatériel poussée dans ses développements les plus actuels. Notons que l’Afrique a jusque-là fait montre de sa force créative. Le défi serait de mettre en place des dispositifs d’accompagnement performants, de sorte à transformer les succès individuels en dynamique collective avec forte incidence sur l’économie du continent. Il faut dire que les systèmes de valeur des entreprises ont bien changé. Si la « qualité » a été pendant longtemps l’un des principaux critères de valorisation, nous sommes pleinement entrés dans cette phase qu’Armand Hatchuel qualifie de « capitalisme de l’innovation intensive » (Hatchuel, 2002), où il ne suffit plus de gérer des « compétences », mais d’utiliser efficacement les traces et de faire dialoguer les connaissances. Pour Jean-Louis Ermine (2003), la mise en œuvre de processus efficients de création, de capitalisation et de partage de connaissances permet de placer l’organisation dans un état d’innovation permanente.
14Selon un rapport de l’UNESCO (2005), la gouvernance du capital de communication au développement des pays industrialisés serait plus efficace que celle des pays en voie de développement. Cette efficacité est liée en partie à la révolution des outils de communication dont les pays industrialisés ont bénéficié et desquels ils ont su tirer parti. D’après ce même rapport, l’appropriation des technologies de l’information et de la communication aurait joué et jouerait encore un rôle important dans l’évolution de la qualité de la transmission et de la transformation des sociétés. Ce rapport définit en outre les fondements des « sociétés du savoir ». Dans le même ordre d’idées, le rapport de l’UNESCO sur les indicateurs de l’universalité de l’Internet au Bénin montre que les plateformes et applications propriétaires et libres contribuent au développement dans plusieurs domaines, dont celui des transports (Kiyindou, 2020). Cet enthousiasme est toutefois à modérer dans la mesure où le développement dépend de différents facteurs.
15« Il n’y a pas une discipline scientifique qui a autant transformé le monde que l’intelligence artificielle. » (Ganascia, 2021, p. 150) Celle-ci aurait pour objectif « la conception et la réalisation de dispositifs informatiques dont le comportement apparaît intelligent aux yeux d’un observateur humain : l’observation du système conduirait à penser légitimement que son comportement est guidé par un raisonnement » (Balacheff et Vivet, 1994, p. 1). Cette définition est d’ailleurs très proche de celle de l’UNESCO, qui considère l’intelligence artificielle comme un ensemble de technologies avancées permettant à « des machines d’imiter certaines fonctionnalités de l’intelligence humaine, y compris des caractéristiques telles que perception, apprentissage, raisonnement, résolution de problèmes, interaction linguistique et même production d’un travail créatif » (UNESCO, 2019, p. 10). L’Organisation des Nations Unies établit d’ailleurs une différence entre l’IA faible et l’IA forte. L’IA faible est à comprendre comme des machines disposant de capacités humaines dans des domaines simples, avec des degrés de technicité et d’autonomie, sans conscience, dans un cadre défini par les humains et à la suite de décisions prises par les humains seuls. L’IA faible, ou l’IA étroite, est la forme d’IA que l’humanité a atteinte à ce jour. Quant à l’IA forte ou l’IA générale (IAG), elle reste un objectif important, mais encore non atteint. C’est un système qui ferait preuve d’intelligence dans plusieurs domaines, avec la possibilité d’acquérir de nouvelles compétences, et qui imiterait ou même surpasserait l’intelligence humaine.
- 4 Jacques Perriault (2002, p.28-29) définit l’effet diligence en rappelant qu‘« une invention techniq (...)
16Toutefois, l’intelligence artificielle reste au cœur des débats sur les transformations sociales (Benhamou, Janin et Lionel, 2018). Lorsque mise en rapport avec l’Afrique, il est souvent question de cybercolonialité, de découvrabilité, mais aussi d’opportunité pour le développement. Combinée à l’intelligence artificielle, la notion de mobilité a donné lieu à ce qu’il est convenu d’appeler la mobilité intelligente (mobilité 3.0), qui désigne l’application des nouvelles technologies au domaine du transport. Celle-ci peut être définie comme l’ensemble des approches visant à réduire les embouteillages et à encourager des options de transport plus rapides, plus écologiques et plus économiques. La notion de mobilité intelligente traduit essentiellement une optimisation du fonctionnement des réseaux grâce à la présence de systèmes automatisés. L’outil numérique devient donc un nouveau médium qui renforce la pertinence des services de mobilité associés et leur adaptabilité à la demande. Dans la plupart des cas, les systèmes de mobilité intelligente exploitent les données relatives aux habitudes de déplacement, obtenues de sources diverses, dans le but d’améliorer les conditions de circulation dans leur ensemble. Cela suppose toutefois des compétences particulières, mais aussi, et surtout, une disponibilité de données et de matériaux indispensables comme les capteurs. Dans cette posture, il nous semble que les communautés africaines accueillent avec beaucoup d’enthousiasme cette évolution dans le domaine de la mobilité, même s’il règne un « effet diligence 4 » qui ne permet pas encore la pleine exploitation de cette nouvelle approche du monde.
17La mobilité intelligente soulève quelques défis liés notamment à la question de la confiance puisqu’il s’agit, dans certains cas, de collaborer avec l’IA et non seulement d’interagir ou de coopérer. De « inter » et « action », l’interaction suggère l’idée d’une action mutuelle, en réciprocité, de plusieurs éléments. La notion d’interaction longtemps réservée aux relations humaines s’applique de plus en plus aux relations humain-machine. C’est d’ailleurs dans ce sens que Norbert Wiener (1958) a articulé ses travaux. Il avait dès lors annoncé :
Le principe d’une boucle rétroactive informant un système de guidage des écarts de trajectoire va profondément impacter tous les champs scientifiques et technologiques du 20e siècle – de la sociologie à l’informatique en passant par la psychologie et la biologie – donnant naissance à une science du contrôle basé sur le primat d’une vision informationnelle du monde. Cette nouvelle science, Norbert Wiener va la nommer la cybernétique. (Faure, 2007)
18N. Wiener a en quelque sorte anticipé le débat actuel en attirant l’attention sur le danger qui lui paraît le plus grand : la délégation du pouvoir de décision à la machine. Selon lui, l’on peut confier à la machine l’exécution de procédures, mais sans jamais lui faire une totale confiance dans la mesure où la machine n’a pas du tout les ressources nécessaires pour mesurer et comprendre les conséquences de ses décisions. C’est pourquoi il s’oppose fermement à l’idée de machines à gouverner. L’interactionnisme se réduit donc ici à l’exécution, par la machine, des tâches qui lui ont été commandées selon la manière qui lui a été prescrite.
19La coopération, quant à elle, est à la fois un état d’esprit et un mode de comportement par lequel les individus mettent en œuvre des relations et des échanges d’une manière non conflictuelle ou non concurrentielle, en s’efforçant de rechercher des modalités appropriées pour analyser les situations ensemble et de façon partagée, afin d’œuvrer pour parvenir à des fins communes acceptables pour tous. Elle implique donc, à en croire Crozier et Friedberg (2014), des négociations, des échanges, des arbitrages et des ajustements. L’objectif, selon eux, est de parvenir à un état d’équilibre plus ou moins stable entre un ensemble d’individus ou de groupes qui ont, les uns avec les autres, des relations de pouvoir et de négociation, illustrant ainsi la notion de coopération conflictuelle.
20Quant à la collaboration, elle désigne l’acte de travailler ou de réfléchir ensemble pour atteindre un objectif. C’est donc un processus par lequel deux ou plusieurs acteurs s’associent pour effectuer un travail suivant des objectifs communs. Les deux collaborateurs sont ainsi autonomes, et pour le cas de la collaboration humain-machine, l’homme délègue à cette dernière une partie de son pouvoir. C’est par conséquent ici que la notion de confiance devient fondamentale. Cette notion peut être illustrée par le développement des véhicules autonomes un peu partout dans le monde. En effet, les véhicules autonomes sont l’une des innovations les plus spectaculaires de l’intelligence artificielle. Cela va des voitures aux taxis volants en passant par les trains et métros. Rappelons aussi que la performance des avions ne cesse de s’améliorer, et des avions entièrement autonomes ont vu le jour grâce aux progrès effectués en matière de drones. La navigation nautique n’est pas en reste, avec des bateaux autonomes et des systèmes d’aide à la navigation. Toutefois, de nombreux défis restent à relever. Ils sont juridiques, éthiques et même techniques.
21La mobilité intelligente est également un énorme marché international dominé par de grands groupes comme Thales, China ITS, Nuance Communications, Garmin Ltd, ZTE, WS Atkins PLC, TOMtom International BV, Ricardo PLC et Transcore Inc. Mais au-delà de l’aspect financier, il s’agit d’efficacité dans la gestion du trafic, des flottes, des clients et des marchandises. L’entreprise Huawei, par exemple, a développé un bus intelligent destiné au continent africain pour les raisons suivantes :
En intégrant la connectivité Internet à haut débit dans les bus, les parties prenantes peuvent également accéder à la vidéosurveillance haute définition dans les bus pour surveiller l’état des conducteurs et des passagers, analyser les performances des conducteurs, mettre en évidence les problèmes de sécurité potentiels tels que les activités suspectes des passagers et même permettre de contacter instantanément les services d’urgence en cas d’accident ou de crime… (Tech Africa, 2017)
22En Tunisie, Instadeep, qui figure parmi les 100 jeunes entreprises les plus prometteuses de l’intelligence artificielle au monde, développe des solutions pour les sociétés de transport. Au Ghana, Kwanso permet de prévenir, de suivre et de surveiller les accidents de la route. L’application permet le suivi de la vitesse et les passagers d’un véhicule peuvent signaler les accidents, etc.
23Cet article s’appuie sur une enquête de terrain réalisée auprès de 24 développeurs africains, sur la base d’entretiens semi-directifs. L’échantillon mobilisé sur le principe du volontariat est composé essentiellement de développeurs d’applications. Ainsi, pour la mobilisation de l’échantillon de l’étude, nous avons procédé à une annonce sur les principaux foras des groupes de développeurs d’application, d’intégrateurs web et de concepteurs web. Nos répondants sont principalement des jeunes entre 18 et 24 ans, issus des formations en informatique, en télécommunication et en génie électrique (Figure 1).
Figure 1. Caractéristiques de l’échantillon en termes de formation
24Pour le développement de leurs applications, ils utilisent les langages Python, JavaScript, React Native et C++. Ils travaillent seuls (30 %) et en équipe (70 %).
25Les informations recueillies nous ont permis de mieux appréhender les processus de création, les conditions de développement, mais aussi les représentations qui y sont associées. Les entretiens font ressortir plusieurs applications de l’intelligence artificielle, à savoir la sécurité des déplacements, l’accessibilité des services, la billettique, la gestion des stationnements, la gestion de la flotte, l’organisation des ressources humaines et l’information des usagers.
26Les enquêtés signalent l’existence d’un certain nombre d’initiatives d’envergure dans le domaine du numérique avancé en Afrique. La plus importante, le projet Smart Africa, vise à promouvoir l’utilisation des TIC comme moteur de croissance économique et de création de richesses. Né en 2013 lors du sommet Transform Africa, ce projet est axé sur la coopération panafricaine autour des questions des technologies de l’information sur la base de trois éléments : connexion, innovation et transformation. Nous notons à côté du projet Smart Africa le développement d’une multitude d’initiatives porteuses d’intérêt. Nous trouvons déjà, à Kigali, à Kinshasa, à Libreville ou à Yaoundé, des réseaux de capteurs, de véhicules de transport public géolocalisables, de feux de signalisation dynamiques, de panneaux d’information aux voyageurs, de lecteurs automatiques de plaques d’immatriculation, des outils permettant de faire la synthèse des données provenant de la plupart de ces sources en temps réel. Ainsi, à Kinshasa, la société Women Technology a mis au point un robot capable de réguler la circulation. Plusieurs robots ont été installés à des carrefours stratégiques. La machine, haute de 2,50 m, pivote son buste dont le plastron passe du vert au rouge et lève ses bras comme le ferait un agent pour bloquer une voie et laisser passer les voitures sur l’autre. Un système de détection signale au robot la présence des piétons. Des caméras fixées dans ses yeux et ses épaulettes permettent de filmer en permanence la circulation. Les nombreuses images captées sont, grâce à une sorte d’antenne dressée sur sa tête, transmises à un centre de stockage de données (Kiyindou, 2019).
27La ville de Libreville, quant à elle, s’est dotée d’outils à faibles coûts pour assurer la gestion des transports urbains. Ces applications permettent la gestion des flux de circulation, donnent une photographie fidèle du trafic routier, signalent les incidents qui créent des perturbations, décrivent ces incidents et fournissent des éléments de géolocalisation.
28Pour sa part, la ville de Kigali s’est dotée d’un système de transport public par vélos intelligents, scooters et vélos électriques libre-service. Une application permet d’obtenir le code de déverrouillage des vélos après paiement en ligne. Le pays a également construit des pistes cyclables dans toutes les grandes villes du pays. Quatre-vingts vélos ont été ainsi installés à Kigali, répartis sur 12 stations d’accueil connectées.
29De nombreux algorithmes d’intelligence artificielle sont embarqués dans les applications de mobilité qui sont actuellement développées par les jeunes entreprises en Afrique. Les exemples sont légion : véhicules autonomes ; applications de localisation pour la mobilité ; collecte intelligente de preuves d’incidents routiers (un système d’e-Police collecte et informatise des preuves exactes des violations routières) ; reconnaissance d’images, de vidéos, de traitement du langage naturel, d’apprentissage automatique et de robotique au service de la mobilité… Les prémisses d’une économie africaine de la mobilité 3.0.
30De plus en plus de jeunes entreprises africaines investissent le domaine du transport, favorisant ainsi l’émergence de transports plus intelligents, plus connectés et plus respectueux des normes environnementales. Les enquêtés ont signalé un certain nombre d’applications qui, selon eux, révolutionnent la mobilité en Afrique. Elles communiquent des informations sur l’optimisation du transport, telles que l’accès à un panel de transporteurs compétents et expérimentés, à leurs tarifs et à leurs capacités. Elles permettent d’avoir accès aux cotations quasi instantanément et participent à la mise en relation.
31En Afrique de l’Est, il s’agit de SafeMotos, Zipline et Little. SafeMotos est une application pour les taxis-motos très populaires au Rwanda. Les propriétaires installent des téléphones intelligents sur les taxis-motos munis d’une application qui permet de tracer le comportement des conducteurs dans un secteur informel où les accidents sont fréquents, souvent dus au non-respect du code de la route. Toujours au Rwanda, après s’être fait remarquer dans la livraison des poches de sang, Zipline participe activement à la livraison des médicaments contre la COVID-19. En effet, en intégrant l’intelligence artificielle et le Machine Learning, Zipline optimise les livraisons de produits médicaux essentiels dans les zones les plus reculées. En Tanzanie, l’IA est utilisée pour évaluer l’état des routes en exploitant des images satellitaires et des techniques d’apprentissage profond. Au Kenya, Little connecte les chauffeurs (10 000 chauffeurs actifs) et les utilisateurs (plus d’un million). Nous pouvons citer également, toujours au Kenya, Lorie System et Digital Matatus.
32En Afrique de l’Ouest, nous trouvons Globo, Wezôn et Koniku Kore. Globo Afrique, dont le siège social est situé au Sénégal (présent aussi au Mali, en Mauritanie, au Nigeria, au Togo, au Burkina Faso, à Djibouti, au Ghana, au Niger, en Côte d’Ivoire, au Congo Brazzaville, en République démocratique du Congo, en Éthiopie, au Cameroun et en Guinée Conakry), est concepteur, développeur et fournisseur de solutions de géolocalisation en Afrique. Cette structure est membre du réseau GloboConnect, présent dans plusieurs pays à travers le monde. Elle assure la sécurité, le retour sur investissement et la gestion de flotte à ses clients. Au Bénin, l’application Wezôn offre la possibilité de consulter toutes les offres disponibles pour le voyage, de recevoir des notifications sur les informations touristiques telles que l’existence de sites touristiques ou d’un musée à proximité, des informations sur l’histoire de la localité où se situe le bus, etc.
33Dans le domaine de la sécurité aérienne, Koniku Kore est une application créée par le neurologue Oshiorenoya Agabi, scientifique nigérian installé dans la Silicon Valley. Koniku Kore, une première mondiale, est capable d’analyser l’air ambiant pour détecter les composants des explosifs (Kiyindou, 2019). Il s’agit d’un appareil capable de détecter des explosifs sans importuner les passagers en partance. Pour cela, il a réussi à faire travailler ensemble des neurones produits en laboratoire et des circuits électroniques, ce qui permet de vaincre les difficultés rencontrées avec le silicium des processeurs. En effet, les explosifs sont une gangrène qui mine encore les pays africains ; il suffit par exemple de penser aux nombreux champs de mines en Angola. Au-delà des engins enfouis dans le sol, les services de sécurité doivent quotidiennement lutter contre la circulation des engins mobiles, notamment dans les aéroports. Nous pouvons citer également, toujours en Afrique de l’Ouest, les entreprises Anaxar et GoZem au Togo, Kobo 360 et Max.ng au Nigeria, Kamtar et Yango en Côte d’Ivoire.
34En Afrique du Nord, Easy Taxi, jeune entreprise lancée par Rocket Internet (fondateur de Zalando) via Jumia (première licorne africaine), propose un service similaire à Uber. Par ailleurs, Careem, jeune entreprise basée à Dubaï, envisage de fabriquer des véhicules hybrides et sans chauffeur destinés au marché nord-africain.
35En Afrique centrale, Wait-moi, l’application créée par Roméo Xavier Tapi, connecte les chauffeurs et les passagers Camerounais. Toujours au Cameroun, Bee se donne pour mission de construire un écosystème de mobilité pour offrir un service de transport et de livraison sûr et fiable.
36Enfin, en Afrique du Sud, Yookoo Ride et Transport for Cape Town en Afrique du Sud permettent d’optimiser la mobilité urbaine à travers un certain nombre de services.
37Ces inventions sont le fait des développeurs évoluant dans un contexte de faible infrastructure. Ils sont soumis à des délestages quotidiens et manquent souvent de matériaux, comme de capteurs généralement indisponibles dans les techshops (magasin de technologie) locaux. Il arrive souvent qu’un projet connaisse un temps d’arrêt sur plusieurs semaines, le temps de réceptionner les commandes en provenance de l’étranger. Les développeurs déclarent aussi et surtout être confrontés au manque de données.
38Un des enjeux du développement des algorithmes intelligents est la maîtrise de l’analyse et de la gestion de données massives, appelées également big data. Ce terme désigne des ensembles de données (mégadonnées) devenus si volumineux qu’ils dépassent l’intuition et les capacités humaines d’analyse, mais aussi celles des outils informatiques classiques de gestion de bases de données relationnelles ainsi que des outils de fouille intelligents. Il regroupe dans des centres de données appelés data center tous les types d’informations qui circulent sur le réseau numérique, que ce soit les historiques de navigation, les transactions sur les boutiques en ligne, les courriels ou encore les données GPS.
39Les données massives sont des informations qui ne sont pas toujours structurées et indépendantes de celui qui les utilise. Comme le note Bougnoux (1995,) la donnée est un terme « caméléon intellectuel ». « Le même mot peut en effet désigner tantôt les nouvelles (news), tantôt les données (data) et tantôt le savoir en général (knowledge). » (Bougnoux, 1995, p. 7) flou autour de la définition notionnelle et conceptuelle d’« information » a permis à certains chercheurs de présenter le concept de « connaissance » comme l’un de ses avatars. C’est justement là une façon de faire contre laquelle mettait implicitement en garde Maslow (1966). Ainsi, selon une approche purement « informationnelle » du monde, il va de soi que tout est information et que ce terme contient le monde du réel tout entier ! Aussi connaissance et information sont-elles proches sur le plan sémantique. Certains chercheurs témoignent de cette facilité et habitude qui amènent à considérer la connaissance comme des avatars de la société de l’information, ce dont rendent compte Henneron, Palermiti et Polity (2004, p. 50) : « […] dans la plupart des cas, “partage” ne fait que remplacer “communication” et “savoirs et connaissances” remplacent “information” de sorte que “partage des savoirs” est utilisé pour “communication de l’information” ».
40En Afrique, quelques jeunes entreprises du numérique ont su tirer parti de ces données pour développer leurs activités. C’est le cas de Kaba au Togo, de Vuba Vuba au Rwanda et de Yango en Côte d’Ivoire, pour ne nommer que celles-ci. L’Afrique dispose également de plus en plus de centres de données évolués qui offrent de bonnes capacités de traitement. Au Maroc a été créé au sein de l’Université Mohammed 6 Polytechnique, AI Movement, le Centre International d’Intelligence Artificielle du Maroc. Ce centre mise sur les jeunes entreprises et l’entrepreneuriat des jeunes (Seghrouchni, 2021). Le Sénégal a acquis un supercalculateur de dernière génération d’une puissance d’environ 537,6 téraflops crête et d’une capacité de stockage intégrée de 1,1 pétaoctets. Le Supercalculateur TAOUEY a permis, aux équipes de recherche, de nombreuses collaborations avec le monde économique. Nous pouvons citer, par exemple, la simulation de la croissance du végétal et ses impacts sur l’amélioration de la filière rizicole sénégalaise. L’Afrique du Sud et la Côte d’Ivoire ont également acquis leurs supercalculateurs téraflopiques, voire pétaflopiques (Ndiaye, 2021).
41Mais ces quelques exemples n’occultent pas le fait que l’Afrique, de façon générale, ne dispose pas, ou peu, de capacités lui permettant de protéger ou d’exploiter ses propres données. La majorité des données des pays africains sont donc stockées à l’étranger, qu’il s’agisse de données souveraines (institutions), personnelles ou bien d’entreprises. En ce qui concerne les capacités africaines, il convient de noter également que plus des deux tiers de la capacité du continent se trouvent en Afrique du Sud.
42En effet, les données représentent pour les modèles de l’intelligence artificielle ce qu’est le carburant pour un véhicule en bon état de fonctionnement. Malheureusement, les États africains n’ont pas développé des politiques de données judicieuses pour faire face à ce besoin et soutenir ainsi l’innovation. Les données utilisées (Figure 2) viennent donc principalement des sources internationales qui proposent des données publiques ouvertes.
Figure 1. Type de données utilisées
43Il faut noter que les données ouvertes (ou open data) sont des données numériques dont l’accès et l’usage sont laissés libres aux usagers. Elles peuvent être d’origine privée, mais surtout publique, et produites notamment par une collectivité ou un établissement public. Il existe toutefois des structures africaines opérant dans le domaine des données ouvertes. Nous pouvons citer le Réseau Africain pour les Données Ouvertes (RADO) et la Communauté Africaine Francophone de Données Ouvertes (CAFDO).
Des difficultés matérielles et financières persistantes
44Les principales difficultés relevées par les développeurs sont à la fois matérielles et financières. Il s’agirait notamment du besoin de disposer d’un ordinateur puissant et de moyens financiers pour mener leurs projets à bon terme. Ces difficultés s’expliquent notamment par le fait que les dispositifs d’accompagnement sont peu nombreux, très sélectifs et ne proposent qu’une prise en charge très partielle. Pour faire face à ce manque, certains développeurs sont obligés d’avoir recours à l’aide familiale. D’autres choisissent d’avoir un autre métier susceptible de générer des revenus réguliers, ce qui réduit le temps consacré au développement de leurs projets.
45Sur le plan matériel, nous notons que la quasi-totalité d’entre eux utilisent, pour la programmation, un ordinateur (Figure 3). Il s’agit généralement de vieux ordinateurs qu’ils ont du mal à renouveler et qui sont très vulnérables parce que les solutions de sécurité sont souvent onéreuses.
Figure 3. Équipement utilisé par les développeurs
46Pour faire face à l’évolution du secteur, plus de la moitié d’entre eux ont eu recours à des formations complémentaires en Machine Learning, Python, développement Web et parfois en marketing. Certains évoquent les problèmes liés à l’entraînement des algorithmes et d’autres des « bogues dans le code ».
47Il est à noter également que la prestation de mobilité est souvent dépendante du paiement électronique des frais de déplacement. Or effectuer des virements bancaires est parfois laborieux dans certains pays africains qui ont pris des mesures réglementaires très restrictives. Fort heureusement, le développement des solutions mobiles permet de pallier cette difficulté. Dans la finance numérique, 34 % des entreprises africaines estiment que leur pays devrait se doter de réglementations spécifiques. L’indice de la réglementation des services de paiement mobile en Afrique est de 74,3 (Commission & OECD, 2021), ce qui suppose que la marge de progression est encore grande. Avec l’IA, les défis de mobilité et du paiement des déplacements sont importants en Afrique. Toutefois, des initiatives ont été lancées dans 18 pays africains pour orienter le développement de l’IA au niveau national (Bénin, Cameroun, Cap-Vert, Congo, Côte d’Ivoire, Égypte, Eswatini, Gambie, Ghana, Guinée équatoriale, Madagascar, Ouganda, Rwanda, Sao Tomé et Principe, Sénégal, Sierra Leone, Zambie et Zimbabwe) (Bhanu, Prateek et UNESCO, 2021).
48L’intelligence artificielle est en phase de bouleverser l’ensemble des domaines socioéconomiques et de transformer les pratiques quotidiennes. La mobilité n’est pas en reste, puisque l’on note une multitude d’innovations qui amènent à la penser autrement. Ces solutions viennent répondre à des besoins suscités par la congestion des voies de circulation, mais ont aussi pour but de rendre la mobilité plus efficiente aussi bien sur le plan de la fluidité que sur celui de la sécurité. Cela est d’autant plus intéressant que ce qu’il convient d’appeler mobilité intelligente s’inscrit, pour l’Afrique, dans un contexte de vétusté de moyens de locomotion, de faible développement infrastructurel avec de nombreuses failles de sécurité. Toutefois, si les applications intelligentes adaptées à la mobilité sont nombreuses, leur impact reste assez réduit, aussi bien sur le plan économique que social. Si les développeurs ont su prendre en compte la question de la mobilité, les applications créées sont, pour la plupart, loin d’atteindre le plus grand public. Cela est principalement dû à l’absence de politiques d’accompagnement ainsi qu’au manque de compétences et de financement. La débrouillardise est dès lors de mise. Les différents développeurs interrogés sont guidés par le souci de dépenser le moins possible, mais se rendent tous compte que le talent seul ne suffit pas, dans ce milieu de plus en plus ouvert à la concurrence étrangère. Un certain nombre de défis restent donc à relever, notamment la nécessité de penser la mobilité dans une approche sous-régionale ou régionale, ce qui suppose de mutualiser les ressources, de partager les données et les expériences. Cela est d’autant plus important que le niveau d’appropriation de la mobilité intelligente varie d’un pays à l’autre.
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