La Banque mondiale vient de réviser légèrement à la hausse les perspectives de croissance de l’économie africaine. Dans un rapport rendu public, mardi 6 octobre 2026 à Nairobi au Kenya, intitulé «État des lieux de l’économie africaine: poser les fondements pour l’IA», l’institution avance que «la croissance économique en Afrique subsaharienne est restée globalement stable malgré des turbulences régionales et nationales», citant, entre autres facteurs d’incertitudes, la guerre au Moyen-Orient, la réduction de l’aide étrangère, l’alourdissement des services de la dette, les marge de manœuvres budgétaires limitées,…
En dépit de tous ces facteurs, «la croissance régionale devrait passer de 4,1% en 2025 à 4,3% en 2026, soit une révision à la hausse de 0,3 point de pourcentage pour cette année par rapport à l’édition d’avril 2026 de l’État des lieux de l’Économie africaine».
Cette évolution étant rendue possible grâce aux performances réalisées par certains pays: Angola, Éthiopie, Nigeria, Zambie… qui ont tiré profit de l’évolution favorable des cours des hydrocarbures et des minerais critiques (cobalt, nickel, cuivre, manganèse, platine, terres rares…).
Toutefois, cette croissance demeure modeste et insuffisante pour réduire sensiblement la pauvreté et créer suffisamment de possibilités d’emploi pour la population active. Cette croissance est également fragile. «Si l’escalade du conflit entraine de nouvelles hausses des cours mondiaux des carburants, des denrées alimentaires et des engrais, cela amplifiera les pressions inflationnistes et détériorera les soldes extérieurs et budgétaires des importateurs nets de produits de base dans toute la région».
Dans ce contexte, «l’IA devient une source de résilience de plus en plus importante pour l’Afrique subsaharienne, par des canaux tant extérieurs qu’intérieurs», souligne la Banque mondiale qui explique que l’IA s’est imposée comme «une nouvelle technologie à usage générale à même d’accroître la productivité, d’élargir les possibilités économiques et d’amélioration la prestation des services dans les pays d’Afrique subsaharienne».
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Selon la Banque mondiale, «l’IA offre un potentiel considérable pour relever certains des défis de développement les plus persistants de la région, notamment la faible productivité, les déficits en capital humain et la faiblesse de la prestation de services», expliquant que «dans un scénario très ambitieux d’exploitation intégrale du potentiel de l’IA, celle-ci pourrait apporter jusqu’à 1.000 milliards de dollars supplémentaires au PIB de l’Afrique d’ici à 2035, créer 35 à 40 millions d’emplois numériques et générer près de 150 milliards de dollars de recettes fiscales annuelles».
Au-delà, «selon les simulations, des gains de productivité généralisés pourraient permettre à jusqu’à trois fois plus de personnes de sortir de la pauvreté que dans les scénarios où les avantages profitent principalement aux premiers utilisateurs».
Reste que l’Afrique subsaharienne est pour le moment mal préparée pour intégrer l’IA. Compte tenu du niveau actuel de préparation, la Banque mondiale estime que «l’intégration de l’IA en Afrique subsaharienne ne devrait ajouter, selon les estimations, que de 0,2 à 4% au PIB cumulé au cours de la prochaine décennie».
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En clair, pour tirer profit de cette technologie, l’Afrique doit disposer d’un écosystème facilitant son adoption généralisée et son adaptation pour répondre aux défis spécifiques de chaque pays.
Seulement, l’Afrique subsaharienne accuse de nombreux déficits qui handicapent son entrée dans l’ère de l’IA. Le déficit en électricité avec quelques 600 millions d’Africains qui n’ont en pas accès, la faible connectivité internet, la faiblesse des data centers (0,6% de la capacité mondiale)…
Conséquence, la part de la population en âge de travailler utilisant l’IA générative varie de 7,2% au Rwanda à 23,1% en Afrique du Sud. Au niveau des entreprises, si certaines adoptent l’IA à des taux élevés, c’est principalement pour des usages peu approfondis.
En outre, l’activité liée à l’IA est actuellement fortement concentrée entre trois pays en Afrique subsaharienne: Kenya, Nigeria et Afrique du Sud. Ces pays détiennent une grande partie de l’innovation, des investissements en capital-risque, de la production scientifique et des applications avancées.
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De même, l’utilisation de l’IA en Afrique porte principalement sur l’apprentissage, les tâches administrative, le développement de logiciels et l’assistance personnelle. Par contre, l’intégration de l’IA générative dans les opérations commerciales, les services publics et la prestation de services de première ligne reste limitée.
En clair, l’adoption de l’IA demeure concentrée sur des applications relativement simples à cause notamment des lacunes en matière d’infrastructures, de compétences techniques et de données adaptées.
Selon la Banque mondiale, dans un scénario très ambitieux d’exploitation intégrale du potentiel de l’IA, celle-ci pourrait apporter jusqu’à 1.000 milliards de dollars supplémentaires au PIB de l’Afrique d’ici à 2035.
Face à ces difficultés, «à court terme, la principale opportunité pour l’Afrique consiste à adapter des outils pratiques et peu coûteux plutôt que de développer des modèles de pointe».
Ainsi, la Banque mondiale reconnait que pour transformer ce potentiel, «il faudra combler les lacunes fondamentales en matière d’électricité, de connectivité, de compétences, de données et de capacité de calcul». En plus, la dépendance des pays africains à l’égard des services d’hébergement des données à l’étranger suscite des préoccupations quant aux coûts, à la résilience et à la gouvernance des données.
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En conséquence, souligne la Banque mondiale, «l’action publique devrait donc privilégier le déploiement à grande échelle de solutions d’IA pratiques, tout en élargissant l’accès aux facteurs fondamentaux nécessaires à leur adoption par les entreprises, les ménages et les institutions publiques».
Au-delà, explique la Banque mondiale, «la coopération régionale sera essentielle pour déployer l’IA à grande échelle en Afrique subsaharienne. La plupart des pays de la région sont, pris individuellement, trop petits pour assumer les coûts élevés liés aux infrastructures de calcul, aux centres de données, aux viviers de compétences spécialisées et à la recherche en IA. Par conséquent, bon nombre des investissements nécessaires pour soutenir l’adoption et l’adaptation de l’IA seront probablement plus viables sur le plan économique s’ils sont réalisés au niveau régional plutôt qu’au niveau national».
