Lors du programme AI 4 Startups, à Abidjan ce 5 février 2026, Jeanne Deghilage, Project Manager du programme AI for Startups chez Digital Africa, a accordé une interview exclusive à Digitalmag.ci. Elle a répondu aux enjeux de la donnée pour les startups, l’accès aux données et la sécurité dans leur usage.
Qu’est-ce qui motive le programme AI for Startups ?
C’est la clôture du programme AI 4 Startups dans le cadre de l’initiative Data Governance in Africa, qui est une initiative portée par l’Union européenne et cinq États membres de l’Union Européenne, en soutien à l’Union africaine et ses États membres. L’objectif, c’était de clôturer ce programme, de partager ce qu’on a développé pendant un peu plus de deux ans. Ce sont des modèles d’IA en open source, des Template d’accords de partage de données, des rapports d’écosystèmes, etc.
Au-delà de partager ces ressources et de parler du programme, c’était de pouvoir développer, animer un écosystème et des échanges, mettre en place une démarche d’intelligence collective autour des enjeux de l’usage et du partage de la donnée avec et pour les startups. Globalement, l’idée de ce jour était de réfléchir ensemble à des solutions qui amélioreraient les enjeux et les défis de la data des startups.
Alors, quels sont les enjeux de la donnée pour les startups ?
Les enjeux sont pluriels au niveau de la donnée pour les startups. Le premier, c’est la collecte de la donnée, c’est-à-dire avoir assez de données et de données exploitables pour pouvoir mettre en place ce qu’on appelle un Use Case, un cas d’usage qui permet de valider le principe de base. Aujourd’hui, on a énormément d’idées, de bonnes idées, on a la technologie qui suit, on pourrait faire énormément de choses. Souvent, on a des entrepreneurs qui sont bloqués à la phase d’idéation parce qu’ils n’ont pas accès à la donnée qui leur permettrait de prouver leur idée, de passer de l’idée au POC, au MVP. Ça, c’est un premier challenge.
Une fois qu’on a cette donnée-là, il faut savoir la structurer. Parfois, des entrepreneurs vont un peu vite, ils veulent avoir un POC rapidement. Conséquence, ils ont un POC avec une base de données qui manque de structuration, difficile à scaler. Là, on peut aussi porter de l’accompagnement. Il y a également le coût de la donnée. Parfois, la donnée existe mais elle coûte très, très cher.
Les startups vont la chercher sur le terrain, en particulier dans les secteurs qui nous intéressent aujourd’hui, qui sont l’agritech, climatech, énergitech et foodtech, où il y a une nécessité d’aller faire ce qu’on appelle des campagnes de collecte de données et qui sont des campagnes avec des personnes sur le terrain, papier et crayon en main, ensuite, il faut digitaliser tout le reste. Ce traitement de la donnée coûte extrêmement cher en coût humain, puisque ça demande des ressources humaines pour produire cette donnée-là.
Quelles solutions propose Digital Africa pour l’accès des startups aux données ?
Pour Digital Africa, l’activité principale va être de l’investissement dans les startups early stage. Ça veut dire qu’on peut avoir des startups qui vont avoir des enjeux data et elles peuvent faire appel à nous sur l’investissement pour des problématiques de données. Après, ce ne sont pas forcément les problématiques premières qu’elles vont amener, mais on a aussi parlé de recruter des talents. Typiquement, il arrive souvent que les startups cherchent à lever des fonds pour recruter, grossir l’équipe, parce qu’elles ont besoin de talents, dont des talents data.
Donc, il y a évidemment l’investissement. Une fois qu’on a investi dans une startup chez Digital Africa, on va accompagner la startup avec une offre qui lui est adaptée, avec différents experts, outils et mise en relation avec du réseau, etc. Ça peut être aussi un accompagnement ciblé data. Et après, on a les événements et les activités comme celles qu’on porte avec AI for Startups, qui sont des activités plutôt programmatiques, c’est-à-dire qu’on vient soutenir l’écosystème global. Cela permet de créer de la synergie et de mettre en relation des startups avec d’autres acteurs. Dans ce cadre-là, AI for Startups a organisé huit hackathons avec des startups. Chaque hackathon répondait à un défi data d’une startup pour pouvoir lui permettre d’accéder à des modèles plus robustes, plus rapidement.
Y-a-t-il des données spécifiques ?
Sur le programme AI for Startups, on est sur l’agritech, climatech, énergie et food. En revanche, côté Digital Africa, si on regarde le reste des activités, on est secteur agnostique. Ainsi, on ira sur l’ensemble de ce type de secteurs, pour tout ce qui est investissement et accompagnement.
Pourquoi ces 4 domaines ?
Alors, les quatre domaines pour AI 4 Startups s’expliquent puisque ce sont des secteurs où le lien avec le terrain est extrêmement fort. La donnée, il faut aller la chercher sur le terrain, elle n’est pas accessible facilement. Et en plus de ça, ce sont des secteurs où la donnée pourrait avoir un impact, c’est-à-dire que la structuration, les enjeux de données pourraient avoir des impacts d’innovation extrêmement forts. C’est-à-dire qu’on est sur des secteurs qui ont un potentiel d’innovation très fort par la donnée, qu’elles soient géospatiales, que ce soient des capteurs.
En fait, on a une variété de données possibles à utiliser dans ces secteurs-là, des données des agriculteurs, des données météorologiques, des données de production. On a des enjeux de prédiction de prix de marché, par exemple, pour permettre aux agriculteurs de vendre au meilleur prix. Et du coup, cette variété de challenges vient avec une variété de données aussi, une variété d’acteurs. On trouve intéressant de se concentrer sur ces secteurs parce qu’on pense qu’il y a un impact très fort à appuyer ces secteurs sur les enjeux data avec les startups.
Quelles recommandations faites-vous aux entreprises pour utiliser leurs données en toute sécurité ?
Il y a des outils dès le début, des outils assez simples (Notion) qui vont venir avoir une logique base de données et qui vont aider à comprendre les enjeux data. Ça, c’est pour des profils d’entreprises qui n’ont peut-être pas forcément des profils très poussés en data en termes de compétences. Ce sont des outils NoCode qui permettent de comprendre tout de suite ce que veut dire une base de données structurée.
Parce que ce sont des bases de données, il y a un formatage à la donnée, il y a un nettoyage de la donnée qui est nécessaire. Et donc, pour ce type de profil, c’est essentiel. Après, je pense qu’il faut aussi se former. Il faut rejoindre, surtout pour les lancements en début pour les startups, les programmes d’incubateurs, d’accélérateurs, etc. Les mentorats, des formations, il faut participer à des événements. Je pense qu’il faut sensibiliser sur les enjeux de données. Mais il est essentiel de pouvoir, comme je disais, organiser sa donnée et la digitaliser.
J’ai pu voir des startups qui avaient beaucoup de données un peu dans tous les sens. Et parce qu’elles ont pu avoir un peu de données, elles les ont prises, mais sans savoir pourquoi elles les prennent, ni comment elles doivent les utiliser. Mais quand on se pose ces questions, on sait comment structurer ses bases de données.
Entretien réalisé par M. Gassama
