Colonialisme technologique : l'IA redessine la carte des dépendances

Demandez à Siri, Alexa ou Google Assistant de vous parler en yoruba, en amharique ou en wolof : silence radio. Aucun des grands assistants vocaux ne prend en charge la moindre des quelque 2 000 langues africaines, soit un tiers de la diversité linguistique mondiale. Cet angle mort n’est pas un détail technique : c’est le symptôme d’un ordre où l’intelligence artificielle se pense, se code et se possède dans une poignée de pays. Bienvenue dans l’ère du colonialisme technologique.

Une concentration vertigineuse

Les chiffres dessinent une carte saisissante. Plus de 80 % de la recherche et du développement en IA se concentrent aux États-Unis, en Chine et en Europe de l’Ouest¹. La puissance de calcul, nerf de la guerre, est encore plus déséquilibrée : environ 75 % se trouvent aux États-Unis et 15 % en Chine². L’indice de Stanford confirme que l’écrasante majorité des grands modèles de pointe sont développés dans ces deux pays, avec quelques contributions du Royaume-Uni, de la France, d’Israël et, de plus en plus, des Émirats arabes unis et de l’Inde².

L’infrastructure matérielle suit la même logique. Selon un décompte récent, seuls 32 pays abritent un centre de données d’IA, et la moitié de ces capacités se concentrent dans cinq d’entre eux³. Pour les autres, l’accès aux puces et aux centres d’entraînement reste marginal. Cette bataille du « bas de la pile » technologique recoupe celle des semi-conducteurs, et nous l’analysons dans notre dossier sur les alliances et clubs technologiques.

Le capital obéit à la même gravité. D’après l’indice Stanford HAI, la majeure partie du financement privé de l’IA reste concentrée aux États-Unis et en Chine, qui captent bien plus des deux tiers de l’investissement mondial². Or, dans cette industrie, l’argent appelle l’argent : les talents, les puces et les modèles affluent là où les capitaux abondent. Le déséquilibre initial se transforme en avance cumulative, presque impossible à rattraper pour un pays parti de loin.

Le colonialisme des données : un schéma qui se répète

Le parallèle avec l’histoire coloniale n’est pas qu’une métaphore. L’ordre numérique actuel fonctionne sur un modèle d’exploitation qui rappelle l’impérialisme historique, résumé par l’expression « colonialisme des données »¹. Le mécanisme est limpide : la majeure partie des données qui alimentent les systèmes d’IA est extraite des populations du Sud global, tandis que la valeur, les brevets et le pouvoir décisionnel restent concentrés au Nord¹.

Hier, on extrayait des ressources naturelles ; aujourd’hui, on extrait de la donnée. La domination s’exerce sur les algorithmes, les plateformes et les infrastructures, doublée d’un contrôle de la propriété intellectuelle qui freine le transfert de technologie¹. Les pays en développement se retrouvent ainsi à la merci d’entreprises multinationales qui maîtrisent données et algorithmes, posant des questions de souveraineté que nous approfondissons dans notre dossier sur la souveraineté numérique et la dépendance technologique.

Le mécanisme est d’autant plus insidieux qu’il se présente sous les habits du progrès. Les plateformes numériques sont conçues pour les consommateurs des pays riches, sans tenir compte des réalités socio-économiques du Sud. Importées telles quelles, elles créent une dépendance accrue aux technologies étrangères et étouffent l’innovation locale, faute d’espace pour des solutions adaptées aux besoins réels. La standardisation mondiale des outils, loin d’être neutre, impose les valeurs et les priorités de ceux qui les conçoivent — un soft power technologique aussi puissant qu’invisible.

Les conséquences : une dépendance qui s’auto-entretient

Cette asymétrie a des effets concrets et durables. Sur le plan économique, les nations avancées améliorent leur productivité et leur compétitivité grâce à un accès privilégié à l’IA, tandis que les pays exclus risquent de s’enfermer dans un cycle de dépendance technologique qui bride leur croissance. Le fossé ne se réduit pas : il se creuse mécaniquement, à mesure que les outils les plus puissants restent hors de portée. À l’intérieur même des pays, la fracture se rejoue entre ceux qui accèdent aux outils numériques et ceux qui en sont privés, accentuant la marginalisation des populations rurales ou défavorisées.

L’exclusion linguistique en est l’illustration la plus parlante. Quand un système d’IA ignore votre langue, il vous prive non seulement d’un service, mais d’une place dans l’économie numérique mondiale. Les biais s’ajoutent à la dépendance : des modèles conçus pour les réalités du Nord s’avèrent mal adaptés aux contextes locaux. Cette fracture pèse sur l’emploi et les compétences, enjeu que nous traitons dans notre analyse de l’impact de l’IA sur les marchés du travail, et conditionne la sécurité économique des nations, comme le détaille notre dossier IA et sécurité économique.

La riposte du Sud global

Mais le tableau n’est pas figé. Les pays du Sud organisent leur contre-offensive. L’exemple le plus avancé vient d’Inde : la mission IndiaAI a déployé un pool de calcul commun de plus de 34 000 GPU financés sur fonds publics, qui démocratise l’accès et soutient start-ups, chercheurs et innovateurs publics en abaissant le coût d’entraînement des modèles avancés⁴. Une manière de rééquilibrer la concentration du calcul par l’investissement public.

L’Afrique avance aussi, par partenariats. Nvidia s’est associé à Cassava Technologies dans un accord de 700 millions de dollars pour déployer des grappes de GPU sur le continent⁵. Microsoft et Amazon investissent dans la région du Cap, relevant le plafond de capacité disponible sur place⁵. L’Afrique du Sud, le Nigeria et le Kenya émergent comme les premiers pôles régionaux, même si leur capacité d’entraînement reste modeste face aux géants⁵. Ces investissements sont à double tranchant : ils comblent un retard, mais peuvent aussi reconduire la dépendance s’ils restent pilotés depuis l’étranger. Sur le plan diplomatique, lors de sommets en 2025 — dont le groupe de travail du G20 sur l’économie numérique et le sommet sur l’IA de New Delhi —, des délégués de pays en développement ont formellement contesté les modèles d’extraction des données des conglomérats technologiques¹. Plusieurs États imposent désormais que les données générées par leurs citoyens soient stockées et traitées sur leur territoire¹.

Inclusion ou co-création ?

Le débat se déplace. Il ne s’agit plus seulement d’« inclure » le Sud global dans une IA conçue ailleurs, mais de co-construire un avenir numérique avec lui, selon une analyse de la London School of Economics⁶. Un futur décolonisé suppose une souveraineté régionale sur les données, des infrastructures locales robustes, des savoirs autochtones intégrés à la conception et des partenariats équitables, y compris Sud-Sud¹. L’enjeu rejoint celui de l’accès aux infrastructures critiques, de l’énergie au calcul, que nous explorons dans notre dossier sur l’impact de l’IA sur la gestion du réseau énergétique. Le signal à surveiller : la capacité des pools de calcul publics, comme celui de l’Inde, à essaimer. S’ils se multiplient, le monopole du Nord se fissurera. Sinon, le colonialisme technologique aura simplement troqué les navires d’antan contre des serveurs.