« Les données sans frontières : construire un cadre de confiance pour les startups d’IA en Afrique ». C’est la problématique qui a réuni ce 5 février 2026 à Abidjan Plateau, décideurs publics, startups, experts data et innovation pour échanger sur les éléments réponses.
Il s’agit du projet « AI 4 Startups program Data Without Borders » coorganisé par Digital Africa, Expertise France et Data354. Objectif, lever les freins réglementaires au partage et à l’usage des données. Et poser les bases d’une gouvernance claire, sécurisée et interopérable.
Parce que seulement 1% des données sont exploitées en Afrique
L’Afrique, bien qu’elle représente un quart de la population mondiale, fournit à peine 1% des données utilisées pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle. Cette faible contribution limite, bien entendu, la capacité du continent à influencer les décisions, les innovations et les services générés par l’intelligence artificielle (IA). Selon Philippe Moh, directeur général de Data354, le problème ne vient pas d’un manque de potentiel. Il clarifie :
« Cette absence ne s’explique pas par un manque de potentiel ou par un manque de données. Elle s’explique surtout par le fait que la donnée en Afrique n’est pas encore structurée, elle n’est pas encore fiable et elle n’est pas suffisamment numérisée et donc elle n’est pas aussi suffisamment partagée. »
Face à ce constat, l’Afrique doit créer une chaîne de valeur locale de l’IA, en prenant en compte les startups, les PME et les institutions publiques, suggère-t-il. Cela implique de mettre en place des standards de partage, de valoriser les savoir-faire locaux et de développer des modèles adaptés aux besoins du continent.
Les données bien structurées et exploitées créent de la valeur
L’intelligence artificielle (IA) repose avant tout sur la donnée. Les idées et les technologies existent déjà. Mais sans données fiables et exploitables, il est difficile de transformer ces idées en solutions concrètes. C’est le point que relève Jeanne Deghilage de Digital Africa.
»L’IA est un sujet très actuel, on en entend parler un peu partout mais derrière l’IA, si on veut en tout cas des bonnes IA, développer des IA solides qui vont répondre à des enjeux de terrain, le principal carburant c’est la donnée, c’est le seul carburant. » dit-elle.
Elle souligne que les données bien structurées créent de la valeur car elles permettent aux organisations d’améliorer leurs stratégies. Mais pour cela, elles doivent être conservées et accessibles en temps réel. Ce qui amène la question du partage des données.
Partage des données : les enjeux en termes de défis ?
Qu’entend-t-on par partage des données ? Au dire de Stéphane Kounandi, du ministère de la transition numérique et de l’innovation technologique, le partage des données consiste d’abord à les collecter, puis à les rendre accessibles dans des bases communes pour permettre aux acteurs d’innover. Cela signifie disponibilité, interopérabilité, sécurité et accessibilité.
Une telle démarche stimule l’innovation et offre aux différents acteurs la possibilité de créer de nouvelles solutions. Cependant, l’on relève des obstacles, voire des freins. Le principal est le manque de confiance entre les acteurs.
« Déjà, du côté de la recherche publique, il y a la crainte de perte de contrôle, ou bien une mauvaise interprétation des données, parce que les données de recherche sont un peu complexes. Et du côté des startups, il y a également une crainte. La crainte de ne pas toujours avoir accès aux données, d’avoir une discontinuité dans l’accès. » indique Stéphane DEA de l’IRD.
Pour Leslie Ossete de la Startup MStudio Abidjan, les startups doivent convaincre les grands groupes avec des cas d’usage économiques clairs parce que l’accès aux données privées est conditionné par la valeur commerciale. Elle mentionne aussi la confiance et la traçabilité. Qui peut utiliser les données et avec quelles compétences techniques ? Elle ajoute que plusieurs startups ne disposent pas de talents spécialisés pour exploiter correctement les données.
