Le rapport du Programme des Nations unies pour le développement, intitulé Local AI compute infrastructure in Africa, ne dresse ni un classement général des capacités africaines ni un inventaire exhaustif des pays disposant de centres de données, de serveurs graphiques ou de projets de calcul avancé.
Il analyse un programme précis, AI Infrastructure Activation, conduit avec ces six pays dans le cadre de l’initiative timbuktoo. Dire que le Maroc ne figure pas parmi les six déploiements étudiés par le PNUD est donc exact. En déduire qu’il serait absent de la course africaine au calcul serait inexact.
Cette précision n’est pas secondaire.
Dans le débat sur l’intelligence artificielle, une liste issue d’un programme déterminé peut rapidement être transformée en palmarès continental. Le périmètre d’une étude devient alors, à tort, une mesure de la réalité tout entière.
Le Maroc développe ses propres projets numériques, ses centres de données et ses ambitions en matière d’intelligence artificielle.
Leur existence ne dépend pas de leur présence dans ce rapport. La bonne question n’est donc pas de savoir pourquoi le Royaume n’est pas classé parmi les six premiers. Le rapport ne dit rien de tel.
Il faut plutôt se demander ce que les enseignements tirés de ces six expériences peuvent apprendre au Maroc.
Cette précision n’est pas secondaire.
Dans le débat sur l’intelligence artificielle, une liste issue d’un programme déterminé peut rapidement être transformée en palmarès continental. Le périmètre d’une étude devient alors, à tort, une mesure de la réalité tout entière.
Le Maroc développe ses propres projets numériques, ses centres de données et ses ambitions en matière d’intelligence artificielle.
Leur existence ne dépend pas de leur présence dans ce rapport. La bonne question n’est donc pas de savoir pourquoi le Royaume n’est pas classé parmi les six premiers. Le rapport ne dit rien de tel.
Il faut plutôt se demander ce que les enseignements tirés de ces six expériences peuvent apprendre au Maroc.
Le premier enseignement est simple.
Acheter des GPU ne crée pas automatiquement une capacité souveraine d’intelligence artificielle. Le GPU, ou unité de traitement graphique, permet d’accélérer les calculs nécessaires à l’entraînement et à l’utilisation des modèles.
Mais la machine ne définit ni la finalité du système, ni la qualité des données, ni les droits d’accès, ni la responsabilité en cas d’erreur. Elle ne décide pas davantage des secteurs prioritaires ou de la valeur publique attendue.
Le PNUD a examiné vingt et un cas d’usage dans les six pays. Vingt d’entre eux ont obtenu un niveau inférieur à la pleine maturité concernant les données. Cette formulation du rapport mérite d’être conservée avec précision. Elle ne signifie pas nécessairement que vingt projets ne possédaient aucune donnée.
Elle indique que leur préparation restait incomplète pour passer à une utilisation opérationnelle et durable. L’accès, la qualité, l’intégration, la gouvernance ou la disponibilité des données constituaient encore des obstacles.
Les exemples sont révélateurs.
Au Kenya, le projet de scoring de crédit agricole pour les petits exploitants dépend des autorisations d’accès aux données et de la localisation des modèles.
Au Malawi, le service de conseil agricole rencontre des données incomplètes sur les sols et les maladies.
En Afrique du Sud, l’observation des cultures par satellite exige des accords entre plusieurs institutions détentrices de données.
En Zambie, l’analyse des minerais critiques suppose d’intégrer les informations du secteur minier.
Au Togo, l’assistant d’accès aux services publics nécessite de structurer les procédures et les données administratives.
Au Rwanda, la plateforme souveraine destinée aux fonctionnaires pose directement les questions de confidentialité, d’autorité institutionnelle et de gouvernance.
Mais la machine ne définit ni la finalité du système, ni la qualité des données, ni les droits d’accès, ni la responsabilité en cas d’erreur. Elle ne décide pas davantage des secteurs prioritaires ou de la valeur publique attendue.
Le PNUD a examiné vingt et un cas d’usage dans les six pays. Vingt d’entre eux ont obtenu un niveau inférieur à la pleine maturité concernant les données. Cette formulation du rapport mérite d’être conservée avec précision. Elle ne signifie pas nécessairement que vingt projets ne possédaient aucune donnée.
Elle indique que leur préparation restait incomplète pour passer à une utilisation opérationnelle et durable. L’accès, la qualité, l’intégration, la gouvernance ou la disponibilité des données constituaient encore des obstacles.
Les exemples sont révélateurs.
Au Kenya, le projet de scoring de crédit agricole pour les petits exploitants dépend des autorisations d’accès aux données et de la localisation des modèles.
Au Malawi, le service de conseil agricole rencontre des données incomplètes sur les sols et les maladies.
En Afrique du Sud, l’observation des cultures par satellite exige des accords entre plusieurs institutions détentrices de données.
En Zambie, l’analyse des minerais critiques suppose d’intégrer les informations du secteur minier.
Au Togo, l’assistant d’accès aux services publics nécessite de structurer les procédures et les données administratives.
Au Rwanda, la plateforme souveraine destinée aux fonctionnaires pose directement les questions de confidentialité, d’autorité institutionnelle et de gouvernance.
Ces expériences montrent que l’infrastructure n’est que la partie visible d’un système beaucoup plus large.
Pour transformer la puissance de calcul en capacité nationale, il faut des données gouvernées, des institutions responsables, des compétences techniques, une cybersécurité organisée, un financement durable et des règles d’accès compréhensibles.
Il faut également assurer l’électricité, le refroidissement, la connectivité, la maintenance et le renouvellement d’équipements qui deviennent rapidement obsolètes. La souveraineté numérique ne se mesure donc pas au nombre de serveurs installés lors d’une inauguration.
C’est précisément ici que mon concept AI LIGHT prend tout son sens. Une infrastructure de calcul donne aux systèmes d’IA une capacité d’exécution. AI LIGHT demande qui autorise cette exécution, dans quelles limites, avec quelles ressources, sur quelles données et sous quel contrôle humain. Un modèle peut être hébergé localement tout en restant dépendant d’un fournisseur, d’un logiciel, d’une architecture ou de compétences extérieures.
L’hébergement national constitue un élément de souveraineté. Il ne la garantit pas à lui seul.
Pour le Maroc, la réponse ne devrait donc pas consister à annoncer quelques équipements supplémentaires afin de rejoindre symboliquement une liste qui n’a jamais été conçue comme un classement.
Le Royaume doit rendre lisible sa propre doctrine de calcul. Quelles capacités existent réellement ? Qui peut y accéder ? À quel coût ? Quels usages publics et économiques sont prioritaires ? Où sont hébergées les données sensibles ? Qui contrôle les modèles déployés dans l’administration ? Quelles ressources en eau et en électricité seront mobilisées ? Comment les universités, les chercheurs, les entreprises et les territoires pourront-ils utiliser ces infrastructures ?
Il faut également assurer l’électricité, le refroidissement, la connectivité, la maintenance et le renouvellement d’équipements qui deviennent rapidement obsolètes. La souveraineté numérique ne se mesure donc pas au nombre de serveurs installés lors d’une inauguration.
C’est précisément ici que mon concept AI LIGHT prend tout son sens. Une infrastructure de calcul donne aux systèmes d’IA une capacité d’exécution. AI LIGHT demande qui autorise cette exécution, dans quelles limites, avec quelles ressources, sur quelles données et sous quel contrôle humain. Un modèle peut être hébergé localement tout en restant dépendant d’un fournisseur, d’un logiciel, d’une architecture ou de compétences extérieures.
L’hébergement national constitue un élément de souveraineté. Il ne la garantit pas à lui seul.
Pour le Maroc, la réponse ne devrait donc pas consister à annoncer quelques équipements supplémentaires afin de rejoindre symboliquement une liste qui n’a jamais été conçue comme un classement.
Le Royaume doit rendre lisible sa propre doctrine de calcul. Quelles capacités existent réellement ? Qui peut y accéder ? À quel coût ? Quels usages publics et économiques sont prioritaires ? Où sont hébergées les données sensibles ? Qui contrôle les modèles déployés dans l’administration ? Quelles ressources en eau et en électricité seront mobilisées ? Comment les universités, les chercheurs, les entreprises et les territoires pourront-ils utiliser ces infrastructures ?
Cette doctrine doit aussi relier la puissance de calcul à la politique industrielle.
Si les infrastructures servent principalement à consommer des modèles conçus ailleurs, la dépendance demeure. Si elles permettent aux chercheurs, aux entreprises marocaines et aux administrations de développer, adapter et évaluer des solutions correspondant aux langues, aux territoires et aux besoins du pays, elles deviennent un levier de transformation.
La différence tient moins à la possession de la machine qu’à la capacité collective de décider de son utilisation.
Le rapport du PNUD formule à ce titre une idée juste. La souveraineté ne consiste pas à tout faire seul, mais à conserver la capacité de faire des choix stratégiques. Pour le Maroc, cela suppose de négocier les partenariats technologiques sans abandonner la maîtrise des données, des contrats, des accès et des priorités.
La coopération internationale est nécessaire. Elle ne doit pas produire une nouvelle dépendance organisée autour du cloud, des composants, des modèles ou des interfaces propriétaires.
L’absence du Maroc parmi les six pays étudiés doit donc être lue comme une invitation à la transparence et à l’évaluation, non comme la preuve d’un retard établi par le PNUD.
Le Royaume gagnerait à publier une cartographie vérifiable de ses capacités de calcul, de leurs propriétaires, de leurs usages, de leurs conditions d’accès et de leur empreinte énergétique.
Il pourrait également soumettre ses projets à une évaluation indépendante fondée sur les données disponibles, la maturité des institutions, les compétences mobilisées et les résultats obtenus.
La différence tient moins à la possession de la machine qu’à la capacité collective de décider de son utilisation.
Le rapport du PNUD formule à ce titre une idée juste. La souveraineté ne consiste pas à tout faire seul, mais à conserver la capacité de faire des choix stratégiques. Pour le Maroc, cela suppose de négocier les partenariats technologiques sans abandonner la maîtrise des données, des contrats, des accès et des priorités.
La coopération internationale est nécessaire. Elle ne doit pas produire une nouvelle dépendance organisée autour du cloud, des composants, des modèles ou des interfaces propriétaires.
L’absence du Maroc parmi les six pays étudiés doit donc être lue comme une invitation à la transparence et à l’évaluation, non comme la preuve d’un retard établi par le PNUD.
Le Royaume gagnerait à publier une cartographie vérifiable de ses capacités de calcul, de leurs propriétaires, de leurs usages, de leurs conditions d’accès et de leur empreinte énergétique.
Il pourrait également soumettre ses projets à une évaluation indépendante fondée sur les données disponibles, la maturité des institutions, les compétences mobilisées et les résultats obtenus.
La course africaine au calcul ne fait que commencer.
Elle ne sera pas gagnée par le pays qui communiquera le plus sur ses GPU, mais par celui qui saura convertir la puissance technique en services utiles, en recherche, en valeur économique et en décisions publiques responsables. Le Maroc n’est pas étudié dans ce groupe de six pays.
Cette précision doit apparaître clairement. Mais elle ouvre une question autrement plus importante : quelle gouvernance voulons-nous construire autour de notre propre puissance de calcul ?
Cette précision doit apparaître clairement. Mais elle ouvre une question autrement plus importante : quelle gouvernance voulons-nous construire autour de notre propre puissance de calcul ?