En Afrique, l’accès aux infrastructures de calcul constitue de plus en plus l’un des principaux freins à l’essor de l’intelligence artificielle et les capacités des centres de données restent largement insuffisantes.
Baptisée « AI Infrastructure and Readiness Initiative », cette nouvelle mesure cible prioritairement l’Afrique et l’Amérique latine. Elle devra permettre aux gouvernements et aux acteurs de l’innovation d’accéder à des ressources de pointe sans avoir à supporter seuls l’investissement massif. Ce dispositif prévoit la mise à disposition d’infrastructures équipées de processeurs graphiques (GPU), essentiels pour l’entraînement des modèles d’IA, avec une facturation basée sur l’utilisation réelle. Pour porter ce projet, la Banque mondiale s’appuie sur l’expertise de partenaires clés tels que NVIDIA et Cassava Technologies.
Ledit projet intervient pour pallier un déficit structurel criard. Les chiffres sont sans appel. Selon le dernier bilan des infrastructures numériques de la Banque mondiale, la capacité électrique des centres de données en Afrique n’atteint que 0,33 mégawatt par million d’habitants, une dérisoire fraction des 15 mégawatts observés à l’échelle mondiale. Cette concentration des capacités de traitement sur quelques marchés restreints souligne l’urgence d’une approche collaborative pour éviter de reproduire les mêmes schémas d’investissement coûteux et peu rentables dans des marchés fragmentés.
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Au-delà de la simple infrastructure, cette initiative s’inscrit dans une stratégie numérique globale visant à renforcer la connectivité et les compétences locales. La Banque mondiale privilégie ainsi le développement d’applications d’IA de « petite taille », conçues pour des usages concrets et locaux : aide au diagnostic agricole, assistance au personnel de santé ou optimisation de la gestion des stocks pour les entreprises. En facilitant l’accès à une puissance de calcul partagée, l’institution espère catalyser le déploiement de solutions technologiques adaptées aux réalités du continent, sans exiger la création systématique de centres de données nationaux de grande envergure.
