IA générative : L’Afrique peut gagner jusqu’à 103 milliards $ par an (Rapport McKinsey)

Les pays africains pourraient débloquer une valeur économique allant jusqu’à 103 milliards de dollars par an s’ils déployaient l’intelligence artificielle (IA) générative à grande échelle, estime le cabinet de conseil McKinsey dans un rapport publié le lundi 12 mai 2025.

Intitulé « Leading, not lagging : Africa’s gen AI opportunity », le rapport révèle que plus de 40 % des organisations africaines (institutions publiques et entreprises privées) ont commencé à expérimenter l’IA générative pour résoudre certains des problèmes les plus pressants du continent de manière novatrice. Toutefois, l’Afrique n’a jusqu’à présent fait qu’effleurer la surface de ce qui est possible avec cet outil.

Les modélisations présentées par McKinsey suggèrent qu’en déployant ces technologies dans tous les secteurs, l’Afrique pourrait générer une valeur additionnelle annuelle comprise entre 61 et 103 milliards de dollars. Et ce potentiel ne s’arrête pas là : combiné à celui de l’IA traditionnelle et du machine learning, l’impact économique dépasse largement la simple contribution de l’IA générative.

Parmi les domaines en lice, le commerce de détail se distingue en affichant un potentiel de 6,6 à 10,4 milliards de dollars par an, suivi par les télécommunications (6 à 9,6 milliards), les biens de consommation emballés (5,4 à 8,9 milliards), puis les secteurs de l’exploitation minière, de l’industrie lourde et de l’énergie (5,3 à 8,5 milliards) et de la banque (4,7 à 7,9 milliards).

Cependant, le rapport attire également l’attention sur les nombreux défis à relever. La mise en place d’infrastructures solides – comprenant une alimentation électrique fiable, des capacités de calcul performantes et des ressources cloud régionales – constitue une condition sine qua non. À cela s’ajoute la nécessité de développer les compétences locales, de lever les incertitudes réglementaires, d’améliorer la qualité et la disponibilité des données, et d’instaurer une gestion rigoureuse des risques liés à la protection de la vie privée, au maintien de l’emploi et à la cybersécurité.

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