Concertations nationales sur l’IA-Un chercheur interpelle le gouvernement : « Le Cameroun doit cesser de confondre mimétisme technologique et stratégie »

[Vitrine du Cameroun]- L’essor de l’intelligence artificielle commande à chaque État d’adopter des stratégies pour dynamiser non sans réguler cette technologie qui chaque jour, fait un pas de plus sur le chemin de l’évolution. Au Cameroun, le ministère des Postes et Télécommunications organise depuis deux ans, des concertations nationales censées réunir les experts de la question à l’effet d’optimiser dans un cadre normatif et éthique, un usage de l’IA en accord avec les politiques de développement du pays.

Derrière la solennité et le sérieux apparents des échanges qui ont eu lieu du 7 au 8 juillet au Palais des congrès de Yaoundé, se cache en réalité une théâtralisation mal dissimulée : la marginalisation des spécialistes de l’IA, au détriment d’une caste d’amis et de quelques intellectuels connus, proches des bureaux feutrés de Yaoundé. Ces mêmes affidés du système, spécialistes de tout, qu’on voit à tous les colloques, salons, congrès, symposiums ; qu’il s’agisse de physique quantique, d’astronomie, d’algorithmique, de littérature, etc. Au casting biaisé des participants, s’ajoute la politisation d’une question scientifique, laquelle devient un objet de propagande plutôt qu’un creuset de réflexion duquel devrait jaillir, une véritable stratégie nationale de l’IA au Cameroun.

Vitrine du Cameroun vous propose ci-dessous, l’intégralité tribune de Samuel Ngombi Oum, spécialiste des humanités numériques et chercheur en IA.

Ancrer l’IA en Afrique : de la rhétorique au socle scientifique

À l’heure où l’intelligence artificielle (IA) est perçue comme le nouvel eldorado technologique, de nombreuses nations africaines, à l’instar du Cameroun, multiplient stratégies et conférences nationales. La CONIA (Concertation Nationale sur l’IA) en est l’illustration la plus récente : sous les ors du Palais des Congrès de Yaoundé, discours et tables rondes défilent, sans qu’un véritable écosystème scientifique ne suive. Ce phénomène n’est pas qu’une simple anecdote locale ; il reflète une tendance plus large de mimétisme stratégique et de la communication politique creuse où la forme supplante le fond. 

1. Recherche scientifique : l’alpha et l’oméga du développement IA

Dans les pays qui ont véritablement bâti leur leadership en IA, qui ont des écosystèmes IA matures la recherche fondamentale constitue le moteur premier, car le développement est tiré par la recherche scientifique, et la formation de chercheurs qualifiés, avant toute stratégie politique ou communication institutionnelle et bien plus que par des conférences ou stratégies nationales :

• États-Unis : la dynamique naît dans la synergie entre universités de pointe (MIT, Stanford), les laboratoires privés (OpenAI, Google DeepMind) et s’étend ensuite via financements publics et régulation éthique. Donc le rôle de l’État vient ensuite et surtout comme soutien financier, régulateur ou encadreur éthique, mais la dynamique initiale est scientifique et technologique. 
• Chine : modèle top-down, certes politisé, mais adossé à des dizaines de milliers de chercheurs, des laboratoires militaires, universitaires, industriels et à très haut niveau (Baidu, etc.) et publications annuelles dans des centres tels que Tsinghua ou Alibaba DAMO Academy. Le gouvernement investit massivement dans la recherche fondamentale et appliquée, avec des milliers de publications scientifiques chaque année.
• Europe (France, Allemagne, etc.) : L’Union européenne et ses États membres financent la recherche via des programmes comme Horizon Europe ou l’Agence nationale de la recherche (ANR), ce qui alimente la communauté de recherche, puis vient la régulation (ex : IA Act), les plans stratégiques (France IA, Germany’s AI Strategy) et les clusters de transfert technologique qui servent à structurer l’écosystème autour de la recherche, des laboratoires, des doctorants. 
• Canada : précurseur avec sa stratégie nationale IA de 2017 (125 M CAD), soutenue par CIFAR et les pôles Mila, Amii, Vector, où l’accent est mis autant sur la recherche fondamentale que sur l’éthique (Déclaration de Montréal, travaux de Doina Precup…). 

Ces modèles partagent tous un même socle : un réseau dense de chercheurs, des infrastructures de calcul accessibles, des publications scientifiques abondantes et des financements pérennes. Ce sont ces conditions, et non les discours ministériels, qui produisent les avancées réelles. Ce qui précède doit être fait avant de se concentrer sur la régulation ou la communication politique. 

2. Stratégies africaines : entre mimétisme et absence de substrat

À l’inverse, de nombreux États africains répliquent les codes rhétoriques de l’IA, les discours mondiaux (souveraineté numérique, talents IA, inclusion), sans apporter les moyens scientifiques :

• Très peu ou pas d’universitaires IA reconnus parmi les porteurs du projet et impliqués dans la conception des stratégies.
• Aucun signe de publications scientifiques liées à la stratégie ou aux travaux issus de la concertation ou de ces initiatives nationales. 
• Pas de think tanks ou de comités d’éthique opérationnels ni de cartographie précise des capacités locales (laboratoires, chercheurs, projets actifs, accès aux GPU, fonds de recherche).
• Infrastructure de calcul et fonds de recherche quasi-inexistants ni cartographie précise des capacités locales (laboratoires, chercheurs, projets actifs, accès aux GPU, fonds de recherche).

La CONIA, telle qu’elle se présente aujourd’hui, semble être davantage un dispositif symbolique de légitimation politique qu’un levier structurant de montée en compétence ou d’innovation réelle. 

Cette posture relève d’une technopolitique discursive : Un État et la plupart des stratégies africaines sur l’IA performent un discours pour rester dans la course narrative globale autour de l’IA, sans avoir réellement investi les conditions de possibilité scientifiques de formation de chercheurs locaux, technologiques, épistémiques ou critiques. 

L’événementiel remplace la construction de capacités. Les rapports universitaires sud-africains soulignent d’ailleurs la lenteur d’action et le décalage entre rhétorique et politique concrète.

Encore ce mimétisme n’est pas nouveau : on a vu des plans e-gouvernement, des stratégies big data, blockchain, cybersécurité, souvent restés au stade du discours. L’IA devient aujourd’hui le nouveau signifiant de la modernité.

Si quelques retombées indirectes et limitées (visibilité pour start-ups, hackathons, quelques lignes budgétaires pour le numérique même si souvent mal gérées ou (détournées) peuvent émerger, elles ne suffisent pas à structurer un écosystème IA.

3. Les conditions d’un véritable écosystème IA

Pour ne pas réduire l’IA à un vernis discursif, il convient de poser quatre piliers indispensables :

1. Fonds national de la recherche : dotation annuelle pour les laboratoires IA, bourses doctorales et post-doctorales. (Créer des laboratoires d’IA). 
2. Infrastructures de calcul souveraines : datacenters véritablement locaux, accès aux GPU, plateformes de données ouvertes.
3. Renforcement des compétences : programmes universitaires pluridisciplinaires, partenariats co-directionnels internationaux, formation continue, allocations de thèses en IA appliquée.
4. Gouvernance éthique et cadre juridique : comités d’éthique indépendants, régulation des données, protection des droits et transparence algorithmique.

Le développement de l’IA ne peut reposer sur des slogans, ni sur des événements ministériels. Il faut une recherche structurée, indépendante, critique et durable, ancrée dans le réel local. Le Cameroun a les cerveaux pour ça, mais pas encore la vision.

Sans ces bases, les stratégies nationales resteront des monuments de communication, incapables de nourrir l’innovation et d’attirer les talents.

4. Vers une posture critique et créative

Faire le choix d’une IA endogène, ancrée dans les réalités locales et portée par la recherche, impose une attitude critique :

• Publier des tribunes et notes de veille pour disséquer discours et actes.
• Cartographier les capacités locales (chercheurs, projets, infrastructures).
• Créer un réseau panafricain de chercheurs et praticiens (à l’image du collectif Masakhane) pour mutualiser connaissances et pratiques.
• Développer des projets pilotes concrets (santé, agriculture, climat) reposant sur la co-conception avec les communautés locales.

5. Enseignements critiques issus des sources : décalage, influences externes et priorisation inadaptée 

Les études et rapports analysés mettent en lumière plusieurs dimensions du mimétisme africain en IA :

• Décalage rhétorique / action : des pays comme l’Égypte, l’Île-Maurice ou le Rwanda ont bien publié des stratégies, mais « peu de mesures ont été prises » à ce jour, soulignant la nécessité de « tracer la ligne entre la rhétorique et la politique ».
• Influence prédominante des acteurs étrangers : les cadres politiques sont souvent « modelés par des entreprises technologiques étrangères », dont les intérêts peuvent diverger des priorités de développement local et voire « accentuer l’exclusion ».
• Focalisation prématurée sur la régulation : au lieu de renforcer d’abord la gouvernance des données et l’infrastructure numérique, de nombreux États « se précipitent sur des lois IA » qui risquent d’être inopérantes faute de bases solides.
• Écarts de positionnement : la contribution économique de l’IA en Afrique reste marginale par rapport aux retombées pour les grandes firmes du Nord et de la Chine (rapport PwC), et les « bacs à sable réglementaires » proposés localement traduisent une posture attentiste plutôt qu’une compréhension approfondie des technologies.
• Inadéquation des cadres juridiques : la reconnaissance de brevets IA (ex. DABUS en Afrique du Sud) révèle moins une avancée délibérée qu’une faiblesse des systèmes existants, contrastant avec les juridictions matures (États-Unis, Royaume-Uni, Australie).

Ces constats confirment que, sans socle de recherche, renforcement des compétences et infrastructures adaptées, la simple multiplication des stratégies et lois IA risque de rester une « communication politique creuse ».

Le suivisme technopolitique ne bâtit pas un avenir IA. Le Cameroun, riche de cerveaux et de créativité, doit rompre avec l’éphémère pour investir dans la recherche, les infrastructures et la formation. C’est cette approche, et non le simple affichage protocolaire, qui permettra de faire de l’IA un levier de développement réel, inclusif et durable.