- L’intelligence artificielle offre des opportunités au continent africain pour renforcer la résilience climatique grâce, entre autres, à une modélisation climatique améliorée, à des systèmes d’alerte précoce, à des analyses prédictives.
- Bien que le continent soit confronté à de sérieux défis climatiques, il possède un écosystème numérique et d'intelligence artificielle en pleine mutation pouvant être mobilisé pour soutenir l'adaptation.
- Mais, pour surmonter les obstacles qui subsistent, des investissements sont nécessaires dans des domaines tels que la formation avancée en intelligence artificielle et en modélisation mathématique, les systèmes de données climatiques et environnementales en libre accès et les infrastructures de calcul de haute performance.
Une étude, publiée en avril 2026, met également en exergue les avantages offerts par l’intelligence artificielle, pour améliorer la résilience climatique en Afrique.
« L’intelligence artificielle offre des opportunités transformatrices pour renforcer la résilience climatique grâce à une modélisation climatique améliorée, des systèmes d’alerte précoce, des analyses prédictives, l’optimisation des ressources et une planification politique fondée sur des données probantes », écrivent les auteurs de l’étude menée dans le cadre d’un projet piloté par Africa Research and Impact Network (ARIN), en collaboration avec l’université de Nairobi.
Brahim El Allioui, directeur général d’e-acta, une entreprise proposant des solutions numériques dans le domaine agricole et agroalimentaire, basée au Maroc, insiste sur les possibilités offertes par l’intelligence artificielle dans le domaine agricole.
Selon lui, l’Afrique est en première ligne du changement climatique. Les sécheresses, les pluies irrégulières et les nouveaux ravageurs frappent directement des millions d’agriculteurs qui manquent d’outils pour s’adapter.
« L’intelligence artificielle ouvre trois opportunités concrètes. D’abord, l’anticipation : grâce aux données météo, à la localisation GPS et aux modèles prédictifs, l’intelligence artificielle peut alerter l’agriculteur avant qu’une maladie ne se propage. Ensuite, la démocratisation du savoir agronomique : en Afrique, un technicien agronome couvre parfois 500 agriculteurs. C’est structurellement insuffisant. L’intelligence artificielle peut être ce conseiller disponible 24h/24, dans la langue locale, depuis un simple téléphone sans déplacement et sans attente. Enfin, l’adaptation aux conditions locales : le changement climatique ne produit pas les mêmes effets au Maroc, au Sénégal ou au Kenya », déclare-t-il à Mongabay au téléphone.
« L’intelligence artificielle, entraînée sur des données locales (températures, humidité, cultures spécifiques), donne des recommandations bien plus pertinentes qu’un outil générique développé pour d’autres contextes », précise-t-il.
Pour Jean-Pierre Boep, consultant en transformation digitale et en intelligence artificielle, n’ayant pas participé à l’étude, l’Afrique ne doit pas se contenter des solutions développées ailleurs. Il met davantage l’accent sur la capacité des sociétés africaines à saisir ces opportunités.
« L’intelligence artificielle offre des opportunités concrètes en termes de résilience climatique. Les déploiements les plus visibles concernent l’agriculture, avec des outils de prévision des rendements et d’alerte précoce face aux sécheresses, la gestion de l’eau dans les zones urbaines à forte croissance démographique et ; la surveillance des forêts et de la déforestation, notamment en Afrique centrale. Et progressivement, la gestion des risques de catastrophes naturelles dans les zones côtières. (…) », affirme Boep à Mongabay au téléphone.
« L’opportunité réelle, c’est de construire chez nous des outils pensés pour nos réalités climatiques, nos territoires et modes de vie. Ce travail demande le développement de compétences locales, la gestion des données climatiques locales et une volonté politique forte qui tarde encore à se manifester pleinement », ajoute-t-il.
D’après lui, de nombreux outils d’intelligence artificielle, déployés en Afrique, sont, pour l’heure, portés par des ONG internationales ou des partenaires techniques extérieurs. « Les États et les entreprises locales sont encore majoritairement en position de bénéficiaires, pas de concepteurs. Et ce contre-poids, il faut le renverser rapidement », précise Boep.
Par ailleurs, bien que le continent soit confronté à d’importantes vulnérabilités climatiques, il possède un écosystème numérique et d’intelligence artificielle en pleine mutation pouvant être mobilisé pour soutenir l’adaptation. « Au-delà de l’éducation, l’écosystème de l’intelligence artificielle en Afrique s’appuie sur un réseau croissant de centres de recherche, de pôles d’innovation, de hackathons, de plateformes en libre accès et de partenariats internationaux », disent les auteurs de l’étude.
Des défis à relever
Mais, pour en profiter pleinement, il faut surmonter des obstacles à la résilience climatique grâce à l’intelligence artificielle. Les chercheurs de l’ARIN énumèrent notamment la pénurie de compétences en intelligence artificielle avancée, en apprentissage automatique et en modélisation mathématique.
Ils pointent aussi du doigt les infrastructures de calcul haute performance inadéquates, les cadres politiques et réglementaires sous-développés et fragmentés, un faible niveau de financement de la recherche et du développement et une faible intégration de l’intelligence artificielle dans les plans nationaux d’adaptation et les systèmes de gouvernance climatique au sens large, ainsi que l’accès limité à des ensembles de données de haute qualité et pertinents au niveau local.
« Les grands modèles de langage ont été entraînés majoritairement sur des données occidentales. Les maladies des cultures africaines, dans leurs conditions climatiques spécifiques, sont sous-représentées. C’est précisément pourquoi nous construisons une base de connaissances propriétaire, alimentée par chaque diagnostic validé sur le terrain africain », dit El Allioui. Ce, sans oublier la question de la fourniture en énergie.
« Le besoin en infrastructures est l’un des plus grands freins. L’absence d’électricité stable et l’absence de connectivité fiable ne peuvent que créer un frein à la vulgarisation dans l’utilisation de l’intelligence artificielle opérationnelle. Ce préalable doit être régler avant de penser à la vulgarisation à grande échelle », dit Boep.
Aussi, les chercheurs de l’ARIN recommandent-ils des investissements dans des domaines tels que la formation avancée en intelligence artificielle et en modélisation mathématique, les systèmes de données climatiques et environnementales en libre accès, les infrastructures de calcul haute performance.
Image de bannière : Les alertes précoces offre l’opportunité de faire face aux inondations. Image de Daniel Kameni via Wikimédia Commons (CC BY-SA 2.0).
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