On imagine souvent l'intelligence artificielle comme une affaire de la Silicon Valley. Pourtant, des chercheurs africains comptent parmi ceux qui la transforment, en la rendant plus juste, en lui apprenant nos langues ou en formant la relève. Pour la Journée mondiale de la science, le 10 novembre, voici cinq parcours, souvent partis d'un campus comme le vôtre.
Bonaventure Dossou avait un problème que beaucoup d'entre nous connaissent. Sa mère lui envoyait des messages vocaux en fon, la langue la plus parlée au Bénin. Elle ne sait pas l'écrire, et lui, parti étudier loin de Cotonou, la comprenait de moins en moins bien. « Ma mère ne sait pas écrire le fon et je ne parle pas très bien cette langue, mais je parle couramment le français », expliquait-il en 2020 (Tchokpodo, 2020). C'est souvent sa sœur qui devait lui traduire les messages.
Alors, avec son ami nigérian Chris Emezue, il a fait ce que fait un chercheur : transformer un problème personnel en question scientifique. Les deux étudiants ont construit FFR, l'un des premiers traducteurs automatiques entre le fon et le français (Dossou et Emezue, 2020).
Cette histoire résume bien ce que je veux vous montrer dans cet article. L'IA ne se fabrique pas seulement en Californie ; des Africains en ont changé le cours, souvent à partir de leurs propres réalités. J'ai choisi cinq parcours : une chercheuse qui a dénoncé les biais des machines, un pionnier qui a installé la recherche en IA sur le continent, une mathématicienne sénégalaise devenue professeure à Princeton, un jeune Béninois qui fait entrer nos langues dans les machines, et un Sud-Africain qui a créé le grand rendez-vous africain de l'IA. Nous verrons enfin comment suivre leurs pas.
Timnit Gebru, celle qui a montré que les machines discriminent
Le premier nom est sans doute le plus connu. Timnit Gebru a grandi en Éthiopie, avant de fuir la guerre entre l'Érythrée et l'Éthiopie à l'adolescence et d'arriver aux États-Unis comme réfugiée (Simon & Schuster, s.d.). Devenue ingénieure puis chercheuse, elle cosigne en 2018, avec Joy Buolamwini, une étude qui fait date : Gender Shades.
Les deux chercheuses ont testé les logiciels de reconnaissance de visages de grandes entreprises. Résultat : ils se trompaient au plus dans 0,8 % des cas pour les hommes à peau claire, mais jusqu'à 34,7 % pour les femmes à peau foncée. Détail qui nous concerne directement : pour construire leur jeu de test, elles ont utilisé des photos de parlementaires, notamment du Sénégal et du Rwanda. Nous racontons cette histoire en détail dans notre Focus de la semaine.
En 2017, elle cofonde avec Rediet Abebe le réseau Black in AI, pour donner plus de place aux chercheurs noirs en IA (Black in AI, s.d.). En décembre 2020, elle est renvoyée de Google après avoir soulevé des problèmes de discrimination au travail. Un an plus tard, elle fonde son propre institut de recherche indépendant, DAIR (DAIR, s.d.). Sa conviction tient en une phrase : « L'IA doit être ramenée sur terre » (DAIR, 2021, traduit de l'anglais). Autrement dit, ce n'est pas une force surhumaine et inévitable, mais une technologie fabriquée par des humains, qui doit répondre de ses effets.
Moustapha Cissé, le pionnier qui a ramené la recherche à la maison
Le deuxième parcours commence à Dakar. Moustapha Cissé obtient son baccalauréat au collège Sacré-Cœur en 2004, étudie les mathématiques et la physique à l'université Gaston-Berger de Saint-Louis, puis part en France en 2008 pour un master et un doctorat. Il travaille ensuite deux ans chez Facebook, sur les biais algorithmiques et la sûreté de l'IA (Thiam, 2025).
En juin 2018, Google annonce l'ouverture de son premier centre de recherche en IA en Afrique, à Accra, au Ghana, et c'est lui qui le dirige (Dean et Cissé, 2018). La même année, il lance avec l'Institut africain des sciences mathématiques (AIMS) un master africain en intelligence artificielle, l'AMMI, entièrement financé. Pourquoi ? « Il n'était pas normal que sur le continent, nous ne disposions pas d'une formation de très haute qualité », expliquait-il (Thiam, 2025).
En septembre 2022, il quitte Google pour fonder au Sénégal une start-up de santé numérique, Kera Health. En 2026, le magazine TIME l'a inscrit dans son classement des cent personnalités les plus influentes de l'IA, selon AIMS Sénégal, qui met en avant son outil Sura, censé accélérer les remboursements d'assurance santé via WhatsApp (AIMS Sénégal, 2026). Son parcours montre qu'on peut aller apprendre ailleurs, puis revenir construire chez soi.
Adji Bousso Dieng, de Kaolack à Princeton
Le troisième portrait est celui qui m'a le plus touchée. Adji Bousso Dieng est née à Kaolack, au Sénégal, dans une famille de quinze enfants. Son père meurt quand elle a quatre ans. Elle fréquente l'école El Hadj Ibrahima Niasse, puis le lycée Valdiodio Ndiaye, et remporte en 2006 le Concours général de philosophie. Repérée par un camp d'excellence, elle gagne une bourse pour étudier en France : « J'ai gagné ce concours et décidé d'aller en France », raconte-t-elle simplement (Ndiaye, 2025).
Après Télécom ParisTech, l'université Cornell, un passage à la Banque mondiale et un doctorat à l'université Columbia, elle devient en 2021 la première personne noire nommée professeure au département d'informatique de l'université de Princeton. Ses travaux portent sur l'apprentissage automatique, notamment sur des modèles qui permettent de découvrir automatiquement les thèmes cachés dans de grandes masses de textes (Dieng et al., 2020). En 2026, elle a été nommée au premier panel scientifique international indépendant sur l'IA de l'ONU, aux côtés de figures mondiales comme Yoshua Bengio (Ndarinfo, 2026).
Rien n'était écrit d'avance. « Ce n'était pas évident de rester à l'école, dans un contexte où, au Sénégal, on est censé se marier », confiait-elle en 2020. Elle ajoutait : « Je n'avais pas de modèle de carrière vers lequel me tourner » (Peyton, 2020). C'est pour cela qu'elle a créé The Africa I Know, une plateforme qui présente des modèles africains aux jeunes. « Je me suis inspirée de ce que j'aurais voulu voir quand j'étais jeune », dit-elle (Peyton, 2020).
Bonaventure Dossou, la voix des langues africaines
Revenons à Bonaventure Dossou et à sa mère. Après une licence à l'université fédérale de Kazan, en Russie, et un master en ingénierie des données en Allemagne, il poursuit ses recherches au Canada, à l'université McGill, après être passé par Mila, l'institut québécois d'IA, et par Google Research (NeurIPS, 2022). Son jeu de données fon-français, lancé avec Chris Emezue, a dépassé les 25 000 entrées (Constructor University, 2020).
Il ne s'est pas arrêté au fon. Avec d'autres chercheurs africains, il a conçu AfroLM, un modèle de langage capable de traiter 23 langues africaines avec peu de données (Dossou et al., 2022), et cofondé Lanfrica, une plateforme qui recense les ressources numériques en langues africaines. Son ambition : « construire davantage d'outils pour les langues africaines et pour l'Afrique en général, dans autant de domaines que possible » (Diaz, 2021, traduit de l'anglais).
Son travail s'inscrit dans un mouvement plus large. La communauté Masakhane, qui réunit des chercheurs de tout le continent pour faire progresser le traitement automatique des langues africaines « par des Africains, pour des Africains », a montré dès 2020 qu'une recherche participative pouvait produire des traductions automatiques pour plus de 30 langues (Nekoto et al., 2020). Nous avions consacré un article à Masakhane et à l'entreprise sud-africaine Lelapa AI en mai dernier : n'hésitez pas à le relire.
Shakir Mohamed, le bâtisseur de la communauté
Le dernier portrait est celui d'un bâtisseur. Shakir Mohamed a grandi à Lenasia, près de Johannesburg, et a quitté son quartier en 2002 pour étudier l'ingénierie électrique à l'université du Witwatersrand. Il découvre l'apprentissage automatique à Cambridge en 2007, puis rejoint en 2013 DeepMind, devenu Google DeepMind, où il est aujourd'hui directeur de recherche (Wits University, 2026). « Quand j'étais doctorant, si quelqu'un savait ce qu'était l'apprentissage automatique, c'était incroyable », se souvient-il (Gordon, 2023, traduit de l'anglais).
Pour que cela change, il cofonde avec Benjamin Rosman le Deep Learning Indaba, une grande école d'été africaine de l'IA. La première édition, en 2017 à Wits, réunit près de 300 participants de 22 pays africains (van Schaik, 2018). Elle s'est tenue depuis à Dakar en 2024, à Kigali en 2025 et était annoncée à Lagos en 2026, et des éditions nationales, les IndabaX, existent aujourd'hui dans 36 pays (Gordon, 2023). Shakir Mohamed est aussi l'un des auteurs d'un article remarqué sur l'« IA décoloniale », qui invite à se demander à qui profite cette technologie et qui en paie le prix (Mohamed et al., 2020). « Ma mission personnelle est de travailler sur un apprentissage automatique qui a une finalité sociale », résume-t-il (Gordon, 2023, traduit de l'anglais).
Ce que ces parcours nous disent
Mis bout à bout, ces cinq parcours dessinent une même histoire. Presque tous ont dû partir pour se former : en France, aux États-Unis, en Russie, au Royaume-Uni. Mais presque tous ont ensuite travaillé pour que les suivants n'aient plus besoin de partir, ou pour que l'IA tienne compte de l'Afrique : un master à Kigali et Mbour, une école d'été itinérante, des modèles pour nos langues, des audits qui forcent les entreprises à corriger leurs biais.
Ils rappellent aussi que l'IA n'est pas neutre. Elle reflète les données qu'on lui donne et les choix de ceux qui la construisent. Si les Africains ne participent pas à sa fabrication, elle continuera de mal voir nos visages, de mal comprendre nos langues et d'ignorer nos priorités. C'est tout l'enjeu du débat sur le « colonialisme numérique », que nous avons déjà abordé sur le blog.
Enfin, ils montrent que la liste est loin d'être fermée. On aurait pu parler du Sud-Africain Vukosi Marivate, de la Sud-Africaine Pelonomi Moiloa, de la Kényane Kathleen Siminyu, de l'Éthiopienne Abeba Birhane ou du Sénégalais Seydina Moussa Ndiaye. Le prochain nom pourrait être le vôtre.
Comment les rejoindre ?
- AIMS et son master africain en IA (AMMI) proposent des formations entièrement financées, ouvertes aux titulaires d'une licence en mathématiques, sciences ou ingénierie (portail : apply.aims-network.org).
- Le Deep Learning Indaba organise chaque année une école d'été, et ses éditions nationales IndabaX se tiennent dans de nombreux pays.
- La communauté Masakhane accueille tous ceux qui veulent travailler sur les langues africaines, même débutants.
- Au Sénégal, le programme FORCE-N de l'Université numérique Cheikh Hamidou Kane forme gratuitement aux métiers du numérique.
Ce qu'il faut retenir
- Des chercheurs africains ont transformé l'IA mondiale : sur les biais, les langues, la formation et la communauté scientifique.
- Gender Shades (2018) a montré que les logiciels de reconnaissance de visages se trompaient bien plus sur les femmes à peau foncée.
- Moustapha Cissé a ouvert le premier centre de recherche de Google en IA en Afrique et lancé un master africain en IA.
- Adji Bousso Dieng, partie de Kaolack, est devenue professeure à Princeton et conseille l'ONU.
- Bonaventure Dossou et Masakhane font entrer les langues africaines dans les machines.
Conclusion : la relève est sur nos campus
Ces cinq chercheurs n'ont pas changé l'intelligence artificielle par magie. Ils l'ont fait grâce à des maths apprises dans des lycées et des universités africaines, à des bourses obtenues de haute lutte, à des communautés qui les ont soutenus, et à une conviction : l'Afrique doit fabriquer l'IA, pas seulement la consommer.
Pour nous, étudiants, la leçon est double. D'abord, cette carrière est ouverte : les programmes existent, ils sont souvent gratuits, et ils cherchent des profils comme les nôtres, y compris des filles, encore trop peu nombreuses. Ensuite, nos propres problèmes, comme un message vocal en fon qu'on ne comprend plus, peuvent devenir le point de départ d'une grande recherche.
Alors, quel problème de votre quotidien aimeriez-vous résoudre avec l'IA ? Et quel chercheur ou quelle chercheuse africaine aurait mérité d'être dans cette liste ? Dites-le-nous en commentaire.
Bibliographie
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Diaz, J. (2021, 7 octobre). Lanfrica: NLP applied to African languages, interview with Bonaventure Dossou and Chris Emezue. ActuIA.
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Dossou, B. F. P., Tonja, A. L., Yousuf, O., Osei, S., Oppong, A., Shode, I., Awoyomi, O. O., & Emezue, C. (2022). AfroLM: A self-active learning-based multilingual pretrained language model for 23 African languages. Dans Proceedings of the Third Workshop on Simple and Efficient Natural Language Processing (SustaiNLP) (p. 52-64). Association for Computational Linguistics.
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Ndiaye, A. (2025, 16 janvier). Adji Bousso Dieng, une Saloum-Saloum à la conquête de Princeton.
Nekoto, W., Marivate, V., Matsila, T., Fasubaa, T., Fagbohungbe, T., Akinola, S. O., … Bashir, A. (2020). Participatory research for low-resourced machine translation: A case study in African languages. Dans Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020 (p. 2144-2160).
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Thiam, E. I. (2025). Pionnier de l'IA en Afrique : Moustapha Cissé, intelligence supérieure. Le Soleil (article initialement publié le 16 octobre 2018, mis à jour le 11 février 2025).
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