Dans plusieurs sociétés africaines, l’éducation repose sur la communauté, les anciens et les récits oraux. Pourtant, les technologies d’intelligence artificielle privilégient un apprentissage individuel fondé sur des données majoritairement occidentales.
Pour de nombreux chercheurs africains, cette évolution constitue moins une promesse qu’une menace : celle d’un nouveau colonialisme numérique.
L’intelligence artificielle est présentée comme une révolution universelle, capable de transformer l’éducation, l’accès au savoir et la communication à l’échelle mondiale. Pourtant, derrière cette promesse se dissimule une profonde inégalité structurelle : les systèmes d’IA sont presque exclusivement entraînés sur des données occidentales et restent largement incapables de comprendre les langues, les cultures et les réalités africaines.
Ce déséquilibre soulève une question fondamentale : l’intelligence artificielle est-elle en train de reproduire, sous une forme numérique, les mécanismes du colonialisme culturel ? Et si oui, quelles alternatives les Africains peuvent-ils construire pour reprendre contrôle de leur avenir numérique ?
Dans une école kenyane, une enseignante demande à une application éducative d’expliquer un concept à partir d’un proverbe africain transmis par sa grand-mère. L’application reste incapable de comprendre la référence culturelle. Cette scène, rapportée par le chercheur James Maisiri (2025), illustre une réalité systémique : les grands modèles de langage sont entraînés sur des corpus où l’anglais, le français, le chinois et l’espagnol dominent massivement. Les langues africaines, elles, y sont quasiment absentes.
Cette domination linguistique n’est pas un détail technique : comme le rappelle Maisiri, « une langue ne sert pas seulement à communiquer. Elle transporte une culture, une mémoire et une manière de voir le monde ». Autrement dit, exclure les langues africaines des bases de données de l’IA, c’est aussi exclure les visions du monde qu’elles portent. Au Nigeria, cette réalité est mesurable : ChatGPT reconnaît difficilement plusieurs constructions syntaxiques en haoussa, une langue pourtant parlée par plus de 80 millions de personnes. L’ampleur du décalage est révélatrice : non pas d’un oubli involontaire, mais d’une hiérarchie implicite inscrite dans l’architecture même de ces outils.
Le principal obstacle au développement d’une IA adaptée à l’Afrique est la rareté des données numériques en langues locales. Selon des estimations relayées par Fatshimetrie (2025), seule une quarantaine de langues africaines sont aujourd’hui prises en charge par les systèmes d’IA, alors que le continent en compte plusieurs milliers. Cette disproportion quelques dizaines sur des milliers mesure l’étendue du vide numérique.
Ce vide s’explique en partie par la nature des sociétés africaines : dans de nombreuses cultures, les savoirs se transmettent oralement, à travers les récits, les proverbes et les cérémonies communautaires. Ces formes de savoir, précieuxément vivantes, ne laissent pas de traces écrites exploitables par les algorithmes. Le projet sud-africain Abstracts into Indigenous Voices l’a confirmé : malgré sa volonté de traduire des textes académiques en zoulou, le projet a buter sur l’insuffisance des données disponibles pour entraîner correctement les systèmes de traduction. Cette expérience est symptomatique d’un problème circulaire : pour que l’IA apprenne une langue, il faut des données ; pour produire des données, il faut des outils et ces outils manquent précisément parce que la langue est peu numérisée.
Les limites de l’IA dépassent la seule question linguistique pour toucher à la représentation des réalités culturelles. Nyaaba, Wright et Choi (2025) démontrent dans leur étude publiée sur arXiv que « les systèmes d’IA reflètent les déséquilibres de pouvoir présents dans la production mondiale des connaissances ». Cette affirmation, qui pourrait sembler abstraite, recouvre des réalités concrètes.
Un exemple simple l’illustre parfaitement : lorsque des chercheurs ont demandé à ChatGPT et à Google Gemini combien il existe de saisons dans l’année, les deux systèmes ont répondu : « quatre ». Pourtant, dans de nombreuses régions africaines, les populations distinguent principalement deux saisons : la saison sèche et la saison des pluies. Cette « erreur » n’en est pas une du point de vue de l’IA, qui a simplement généralisé la norme occidentale. Mais elle reflète précisément ce que les chercheurs dénoncent : une universalisation implicite et systématique du regard eurocentriste. Pour un élève africain qui utilise ces outils comme source d’apprentissage, le risque est réel : intérioriser une vision du monde dans laquelle la sienne n’existe pas.
Pour plusieurs chercheurs africains, ces constats convergent vers une même conclusion : le débat sur l’IA est aussi un débat sur le pouvoir. Ezumah (2020) l’avait anticipé : « le transfert des technologies éducatives peut également entraîner un transfert de valeurs culturelles ». Importer des outils d’IA conçus ailleurs sans les adapter, c’est aussi importer les hiérarchies culturelles qui les structurent.
Ce phénomène qualifié de colonialisme numérique ne relève pas de la métaphore facile. Il décrit un mécanisme structurel : les pays qui produisent le plus de données numériques influencent la manière dont les intelligences artificielles comprennent le monde, et donc la manière dont elles le représentent aux autres. Les sociétés africaines, dont les langues sont peu numérisées, restent en marge de cette dynamique. Le risque à terme est celui d’un effacement progressif des savoirs locaux de l’espace numérique mondial, non par volonté délibérée, mais par simple ignorance des algorithmes.
Face à ce défi, des réponses africaines émergent, et elles méritent d’être connues. La communauté panafricaine Masakhane rassemble des chercheurs, étudiants et développeurs engagés dans le traitement automatique des langues africaines. Sa philosophie repose sur un principe central : la « souveraineté des données », c’est-à-dire le droit pour les Africains de contrôler la manière dont leurs langues, leurs cultures et leurs communautés sont représentées dans les systèmes numériques.
Le projet AfriSenti (2023) a constitué l’une des premières grandes bases de données multilingues africaines destinées à l’IA, avec plus de 110 000 tweets collectés dans 14 langues du continent. GhanaGPT tente quant à lui d’intégrer des langues comme le twi dans des outils éducatifs adaptés au contexte ghanéen. En Sierra Leone et au Ghana, le tuteur éducatif Rori, déployé sur WhatsApp, aide des élèves à progresser en mathématiques grâce à un accompagnement personnalisé, avec des résultats mesurables sur les performances scolaires. Ces initiatives ne sont pas anecdotiques : elles dessinent les contours d’une IA africaine pensée par les Africains, pour les Africains.
L’intelligence artificielle n’est pas neutre. Elle est le produit de choix économiques, politiques, linguistiques qui ont jusqu’ici systématiquement favorisé les sociétés qui en détiennent les ressources. Pour l’Afrique, l’enjeu n’est donc pas simplement d’accéder à ces outils, mais de peser sur leur conception. Cela exige de numériser massivement les langues locales, de financer la recherche africaine en traitement automatique du langage, et de réclamer une place à la table où se définissent les normes du numérique mondial.
La question que pose en définitive cet article est celle-ci : l’Afrique sera-t-elle consommatrice ou productrice de l’intelligence artificielle de demain ? La réponse à cette question conditionnera non seulement son développement économique, mais aussi la survie de sa diversité culturelle dans l’espace numérique mondial.
AfriSenti. Projet de base de données multilingues africaines pour l’intelligence artificielle, 2023.
Ezumah, Bellarmine A. (dir.). Critical Perspectives of Educational Technology in Africa. Palgrave Macmillan, 2020.
Fatshimetrie. Analyses sur la représentation des langues africaines dans l’intelligence artificielle, 2025.
Maisiri, James. Les langues autochtones africaines, angle mort de l’IA. Courrier de l’UNESCO, 2025.
Masakhane. Communauté panafricaine travaillant sur les langues africaines et l’IA, masakhane.io, consulté en 2026.
Nyaaba, Matthew, Wright, Alyson et Choi, Gyu Lim. Generative AI and Power Imbalances in Global Education: Frameworks for Bias Mitigation. arXiv, 2025.