En Afrique, l’adoption de l’intelligence artificielle par les banques bute sur des réalités structurelles
Alors que l’intelligence artificielle (IA) fait une percée remarquée dans les services financiers africains, les ambitions du secteur bancaire restent confrontées à une série de défis systémiques. Si les cas d’usage se multiplient – scoring de crédit, chatbots, détection de fraude – les obstacles techniques, humains, économiques et réglementaires freinent encore une adoption à grande échelle.
Des données incomplètes et désorganisées : le talon d’Achille du secteur
L’une des conditions fondamentales de l’IA est la qualité des données. Or, dans de nombreuses banques africaines, les systèmes d’information sont cloisonnés, obsolètes ou peu interopérables. Les données clients sont souvent fragmentées entre les agences, les plateformes digitales et les services tiers (mobile money, cartes, etc.).
“Nous ne pouvons pas entraîner des modèles prédictifs efficaces si nous ne disposons pas d’un socle de données propre et consolidé”, explique un chief data officer basé à Nairobi.
Résultat : de nombreux projets IA échouent au stade pilote faute de données exploitables ou de pipelines d’intégration robustes.
Pénurie de talents et dépendance aux solutions externes
Deuxième limite majeure : la rareté des compétences en data science, IA et ingénierie logicielle sur le continent. Alors que les banques européennes ou asiatiques recrutent massivement des profils spécialisés, les établissements africains sont contraints de sous-traiter ou de s’associer avec des prestataires étrangers, souvent à des coûts élevés.
“Les banques n’ont pas seulement besoin d’algorithmes. Elles ont besoin de talents capables de contextualiser l’IA dans les réalités locales”, affirme une responsable RH d’un groupe bancaire panafricain.
Des coûts technologiques encore élevés pour les banques locales
L’infrastructure nécessaire à l’IA – cloud computing, cybersécurité, maintenance logicielle – reste chère, surtout pour les banques de taille intermédiaire. La mise en place de plateformes IA performantes suppose des investissements lourds dans :
- des serveurs sécurisés,
- des solutions de cloud hybrides,
- des outils d’analyse en temps réel.
Dans plusieurs pays d’Afrique de l’Ouest et centrale, les coûts d’accès à ces services restent dissuasifs, limitant les ambitions d’industrialisation des projets.
Un vide réglementaire préoccupant
Autre barrière : l’absence d’un cadre réglementaire clair autour de l’intelligence artificielle bancaire. À ce jour, ni la BEAC ni la BCEAO n’ont défini de directives précises sur :
- l’usage des algorithmes décisionnels dans le crédit,
- la transparence des modèles de scoring,
- la protection des données personnelles en contexte d’IA.
Ce vide juridique freine les banques qui souhaitent avancer prudemment dans un domaine où les risques réputationnels sont élevés.
“Si un algorithme rejette un crédit de manière automatique, qui en porte la responsabilité ?”, interroge un juriste bancaire à Abidjan.
Des risques d’exclusion technologique si l’IA est mal adaptée
Enfin, l’un des grands enjeux réside dans l’adaptation des solutions IA aux contextes africains. Une IA “copiée-collée” de modèles occidentaux risque de creuser les inégalités d’accès :
- Langue locale non prise en compte dans les interfaces,
- Clients sans smartphone exclus des scoring,
- Données informelles ignorées par les systèmes.
Une IA mal calibrée pourrait ainsi renforcer l’exclusion financière au lieu de la réduire.
Construire une IA africaine : éthique, inclusive, progressive
Pour surmonter ces obstacles, plusieurs pistes émergent :
- mutualiser les données interbancaires via des data pools sectoriels ;
- investir dans la formation locale via des partenariats universités – banques ;
- encourager les régulateurs à co-construire les cadres d’usage de l’IA ;
- privilégier des modèles low-tech ou offline-friendly dans les zones rurales.
Des initiatives comme le Centre Africain pour l’Intelligence Artificielle à Brazzaville, ou les incubateurs fintech de Kigali et Lagos, offrent déjà des écosystèmes favorables à ce tournant technologique.
Conclusion : une révolution sous conditions
L’intelligence artificielle offre aux banques africaines des perspectives de transformation radicale. Mais sa réussite dépendra de la capacité des acteurs à combler les fossés technologiques et humains, à repenser les règles du jeu, et à ancrer les solutions dans les réalités sociales et économiques locales.
Sans cela, l’IA risque de rester une vitrine numérique de plus, sans véritable impact inclusif.
Patrick Tchounjo
