Selon la Banque mondiale, l’intelligence artificielle ouvre une opportunité historique pour résoudre des problèmes de développement enracinés depuis des décennies, mais elle nécessite d’agir avec stratégie et rapidité.
Son Rapport sur le développement dans le monde 2026, première évaluation complète de l’impact de l’IA sur les 6,8 milliards d’habitants des pays à revenu faible ou intermédiaire, place cette technologie au même niveau que la machine à vapeur, l’électricité, l’informatique et Internet.
De 80 ans à six mois
Mais cette révolution avance bien plus vite que toute autre. Steam a mis 80 ans pour atteindre les pays à faible revenu ; électricité, 40 ans, et internet, 20 ans. Avec l’IA, les délais s’effondrent : six mois seulement après le lancement de ChatGPT, les pays à revenu intermédiaire concentraient déjà la moitié de leur trafic mondial.
La vitesse ouvre des opportunités, mais ne garantit pas le succès. L’histoire montre que ceux qui ont le plus bénéficié des grandes révolutions technologiques ne sont pas toujours ceux qui les ont inventées, mais plutôt ceux qui ont construit les infrastructures, le capital humain et les institutions au fil du temps. Avec l’IA, prévient la Banque mondiale, elle est une fois de plus décisive.
L’impact de l’IA sur le développement dépendra, selon la Banque mondiale, de trois facteurs : les capacités, la concentration et les compléments. Le premier est leur capacité à accomplir des tâches qui nécessitent des connaissances spécialisées, comme diagnostiquer des maladies, prévoir la météo ou conseiller les agriculteurs, particulièrement précieuses dans les pays où ces ressources sont rares.
La seconde est la concentration. Les modèles, puces et centres de données les plus avancés sont entre les mains de quelques entreprises et économies. Cela crée une dépendance, mais permet également à d’autres pays d’adapter les modèles existants sans assumer le coût énorme de leur création à partir de zéro.
Adoptez l’IA qui existe déjà
Le troisième facteur concerne les compléments : infrastructure, éducation et institutions solides. Sans ces piliers, l’IA pourra difficilement être déployée efficacement et s’adapter aux besoins locaux. Face à la course à la construction de modèles de plus en plus puissants, la Banque mondiale propose une stratégie plus réaliste aux pays en développement : adopter, adapter et avancer. Chaque étape nécessite davantage d’investissements, d’infrastructures et de capacités technologiques.
La dernière étape, le développement de nos propres modèles pionniers, nécessite des puces avancées, de grands centres de données, d’énormes volumes d’informations et des chercheurs de haut niveau. Son coût le rend inaccessible à court terme pour de nombreuses économies : en 2026, l’investissement dans les infrastructures d’IA d’une poignée d’entreprises dépasse la taille des économies de nombreux pays.
L’alternative est de commencer par adopter l’IA qui existe déjà et de l’appliquer à des besoins spécifiques, comme le diagnostic médical, l’agriculture ou la gestion d’entreprise. Cependant, c’est dans la deuxième étape, l’adaptation, que la Banque mondiale identifie un potentiel particulièrement important.
Modèles ouverts pour l'IA locale
S'adapter signifie utiliser des modèles ouverts pour créer des solutions capables de comprendre les langages, les législations et les besoins de chaque société. Le rapport cite Apertus, BERT, Gemma, Llama, Mistral ou Qwen comme bases pour développer des applications locales.
Il existe déjà des exemples tels que Latam-GPT en Amérique latine et SEA-LION en Asie du Sud-Est, conçus pour mieux répondre aux particularités linguistiques, culturelles et économiques de leurs régions. La clé n’est donc pas de rivaliser pour construire l’IA la plus puissante au monde, mais d’adapter la technologie disponible pour résoudre des problèmes spécifiques.
Les agriculteurs économisent jusqu'à 560 $ grâce à l'IA
À Telangana, en Inde, un système de prévision météorologique basé sur l’IA a aidé les petits agriculteurs à prendre de meilleures décisions en matière de dépenses, économisant jusqu’à 560 dollars par agriculteur. Pour sa part, le Kenya a utilisé l’IA pour répartir chaque année plus de 10 000 affaires judiciaires entre 1 500 médiateurs, contribuant ainsi à réduire les affaires en attente. Pendant ce temps, en Ukraine, un outil de Transparency International utilise cette technologie pour détecter les tendances suspectes dans les marchés publics et canaliser les plaintes des citoyens.
Parmi les risques, la Banque mondiale souligne les biais algorithmiques, la fraude, la désinformation et la dépendance technologique à l'égard des quelques entreprises, principalement américaines et chinoises, qui contrôlent les systèmes les plus avancés. L’IA peut réduire les écarts de développement, mais aussi les creuser. Alors que les modèles les plus sophistiqués progressent, des millions de personnes n’ont toujours pas accès à l’électricité, à Internet ou à une éducation de base.
L’État utilisateur et régulateur
Le contraste est particulièrement frappant en Afrique subsaharienne : près d’un tiers des écoles rurales ne disposent pas d’électricité fiable, plus des deux tiers ne disposent pas d’une connexion Internet fiable et près de neuf enfants de dix ans sur dix ne peuvent pas lire un texte simple. C’est pour cette raison que la Banque mondiale insiste sur le fait que la révolution de l’IA doit s’accompagner d’investissements dans l’éducation, l’électricité, les télécommunications et les institutions.
La Banque mondiale attribue trois fonctions aux gouvernements : permettre, utiliser et réglementer l’IA. Cela implique de construire des infrastructures, d’intégrer la technologie dans les services publics et d’établir des règles qui génèrent la confiance. Dans les pays dotés de capacités institutionnelles plus faibles, il conseille dans un premier temps d’éviter les réglementations rigides et d’opter pour des normes volontaires, des évaluations d’impact, des audits indépendants et des protocoles de test.
L’écart de préparation est déjà évident. À la mi-2026, plus de 80 pays disposaient de stratégies nationales en matière d’IA, mais parmi les 25 pays à faible revenu, seul le Rwanda en possédait une. Le paradoxe est clair : certains des pays qui pourraient le plus bénéficier de l’IA sont aussi les moins préparés à en tirer profit. Le risque est de répéter l’histoire d’autres révolutions technologiques : générer plus de productivité et de richesse, mais en répartir les bénéfices de manière très inégale.
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