Le Sénégal veut accélérer l’intégration de l’intelligence artificielle dans des secteurs essentiels comme la santé, l’éducation et l’agriculture. Pour réussir cette transition, le pays devra franchir plusieurs étapes stratégiques.

Jeudi 29 octobre, les autorités sénégalaises ont lancé le « Senegal AI Scaling Hub », en partenariat avec la Fondation Gates.

L’initiative doit contribuer à faire passer les projets d’IA du stade expérimental à celui du déploiement à plus grande échelle. Cette ambition dépend cependant de la capacité de l’État à développer des infrastructures numériques interopérables et à coordonner leur utilisation.

Le dispositif annoncé repose sur trois volets complémentaires. Le premier concerne le développement et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle dans les secteurs prioritaires. Le deuxième porte sur les infrastructures publiques numériques, notamment l’identité numérique et les mécanismes d’échange de données. Le troisième prévoit une structure chargée de suivre la mise en œuvre des projets et de renforcer la coordination entre les administrations.

Cette organisation tient compte d’un obstacle souvent sous-estimé dans les stratégies nationales d’IA : une application ne peut pas être déployée efficacement si les administrations ne disposent pas de données accessibles, fiables et interopérables. Dans le secteur de la santé, par exemple, des outils d’aide au diagnostic ou de suivi des patients nécessitent l’exploitation d’informations médicales structurées. Dans l’agriculture, les services de prévision ou de conseil aux producteurs nécessitent des données suffisamment précises sur les cultures, les sols et les conditions météorologiques.

À ces contraintes s’ajoutent les besoins en infrastructures de calcul, le développement des compétences et la nécessité de disposer de financements durables. Dans un rapport publié en septembre 2026 et consacré à six déploiements d’infrastructures locales de calcul en Afrique, le Programme des Nations unies pour le développement (PNUD) souligne que la disponibilité de capacités de calcul ne suffit pas à garantir l’adoption de l’IA. Celle-ci dépend également de la qualité des données, des compétences des utilisateurs, de la gouvernance et de l’existence d’applications répondant à des besoins réels.

Adoni Conrad Quenum

(Source : Agence Ecofins, 3 novembre 2026)