L’AI Investment Potential Index (AIIPI) 2025 évalue l’attractivité de 194 pays pour les investissements en IA à travers six catégories d’indicateurs : économie, gouvernance, infrastructures numériques, capital humain, gouvernance des données et capacités statistiques.
Malgré un score global inférieur à la moyenne mondiale selon le rapport de l’AFD (Agence française de développement), dix pays africains présentent un potentiel élevé d’investissement dans l’IA. Cela est dû à des infrastructures numériques bien développées, à une main-d’œuvre qualifiée et à un environnement réglementaire à même de favoriser la croissance de l’IA sur le continent.
Les pays sont classés en quatre stades selon leur score (0-100) :
stade 1 (<26, faible potentiel)
stade 2 (26-50, potentiel moyen)
stade 3 (51-75, potentiel élevé) :
stade 4 (>76, potentiel très élevé).
Les pays du stade 4 offrent un cadre propice aux investissements grâce à des infrastructures avancées et une gouvernance solide. Ceux du stade 3 doivent renforcer l’innovation et la réglementation, tandis que ceux des stades 1 et 2 nécessitent des réformes structurelles pour améliorer leur attractivité.
L’Afrique a obtenu un score moyen de 38,70 points, bien en deçà de la moyenne mondiale. La plupart des pays du continent sont classés au niveau 2, tandis que huit d’entre eux se trouvent au niveau 1, à savoir la Guinée équatoriale, Djibouti, l’Érythrée, la Somalie, le Tchad, le Soudan du Sud, la Guinée-Bissau et la Centrafrique.
Dix pays africains figurent au stade 3, avec des scores notables : l’Afrique du Sud (65,15 points), le Maroc (63,34 points), la Tunisie (63,20 points), l’Égypte (62,31 points), Maurice (60,93 points), le Ghana (57,14 points), l’Algérie (55,37 points), le Kenya (54,34 points), le Sénégal (52,05 points) et le Nigeria (51,81 points).
Autrement dit, huit de ces pays ont obtenu des scores supérieurs à la moyenne mondiale de 52,32 points, grâce au développement avancé de leurs infrastructures numériques, à la disponibilité d’une main-d’œuvre qualifiée et à un environnement réglementaire favorable.
Google a dévoilé Gemini 2.5, une nouvelle série de modèles de « raisonnement avancé » conçus pour décomposer les tâches et, surtout, prendre un temps de réflexion avant de formuler une réponse précise et adaptée. La version expérimentale de Gemini 2.5 Pro, première itération de cette génération, est déjà accessible sur Google AI Studio, la plateforme dédiée aux développeurs, ainsi que dans l’application Gemini pour les abonnés à Gemini Advanced. L’entreprise prévoit également d’annoncer, dans les prochaines semaines, une tarification permettant une utilisation à grande échelle avec des limites de requêtes plus élevées.
Selon Google, Gemini 2.5 Pro, doté d’une fenêtre de 1 million de tokens, serait capable de comprendre d’immenses ensembles de données et de traiter des problèmes complexes en s’appuyant sur diverses sources d’informations : texte, audio, images, vidéos et même des dépôts de code entiers . Il se distinguerait particulièrement dans la résolution de problèmes mathématiques ainsi qu’en programmation.
L’intelligence artificielle (IA) représente indéniablement une extension substantielle à l’intelligence humaine. Complémentaire, utile et bientôt nécessaire, mais pas seulement.
Raouf Laroussi
On a tous connu l’évolution de la puissance de calcul des ordinateurs qui a boosté le développement de la modélisation mathématique et lui a fourni un outil pour résoudre les équations auxquelles elle aboutit. L’IA générative vient aujourd’hui appuyer les aptitudes humaines à élaborer des raisonnements permettant de résoudre des problèmes dans tous les domaines. L’IA s’appuie en cela, outre les modèles de machine learning ou de deep learning, sur une énorme quantité de données. Ceci est réalisé, dans l’une des étapes cruciales de la démarche qu’elle adopte à travers la «comparaison» des raisonnements et la sélection de ceux qui sont les plus adaptés au problème qu’on lui pose et qui aide à le résoudre.
Cette démarche me rappelle une citation du mathématicien polonais Stefan Banach (1892- 1945), qui décrit la démarche intellectuelle du mathématicien pour résoudre un problème. Je cite : «Un mathématicien est une personne qui peut trouver une analogie entre les théorèmes, un meilleur mathématicien est celui qui trouve des analogies entre les démonstrations, les très bons mathématiciens sont ceux qui peuvent déceler des analogies entre les théories. Mais on peut supposer que le meilleur des mathématiciens est celui qui peut voir des analogies entre les analogies.»
L’intelligente humaine est encore en avance
Ainsi, Banach établit un classement des niveaux d’appréhension des problèmes mathématiques; en d’autres termes, un classement des niveaux des intelligences humaines. Cette vision pourrait être élargie à toute activité cognitive de l’être humain face à un problème qu’il cherche à résoudre. L’IA est certainement maintenant au niveau de l’analogie entre les démonstrations. Si ce constat est correct, l’intelligente humaine la plus poussée serait encore en avance par rapport à l’IA.
Par ailleurs, il faut rappeler que dans le cheminement que décrit Banach, chaque étape nécessite une bonne connexion neuronale (l’équivalent des modèles d’IA), une certaine érudition et des connaissances bien assimilées (l’équivalent, en termes informatiques, d’un ensemble de données analysées, épurées et classées).
Mais, même à son niveau actuel de développement, l’IA constitue un apport considérable à l’intelligence humaine. Primo, en raison de sa capacité à assimiler beaucoup plus de données que ne le peut un être humain. Secundo, pour la rapidité d’exécution des tâches à réaliser que lui confère la puissance de calcul des processeurs.
Montée en puissance de la collaboration entre les deux intelligences
Ce soutien à l’intelligence humaine ne manquera pas de se transformer en un mouvement bidirectionnel. En effet, le traitement humain de la production de l’IA pour valider et affiner cette production sera à son tour injecté dans les données utilisées par l’IA.
S’il est encore trop tôt pour prévoir les conséquences de la montée en puissance d’une collaboration entre les deux intelligences, une certitude se dégage : les activités intellectuelles, y compris les plus spécialisées, ne peuvent plus se passer de ce qu’on appelle désormais le copilote IA. La seule chance pour une société qui ne veut pas subir les effets pervers voire nocifs de l’IA qui existent bel et bien et qui feraient probablement l’objet d’une suite de cette réflexion, est de la maîtriser. Et nous sommes tous concernés !
Loin d’un simple ajustement conjoncturel, l’économie mondiale traverse une mutation structurelle d’ampleur inédite. Le paradigme cyclique, longtemps considéré comme une loi immuable du capitalisme, s’efface au profit d’une transformation permanente où l’innovation, la démographie et le climat redessinent les dynamiques de croissance.
Yahya Ould Amar *
Faut-il encore parler de «crise économique» quand le monde ne connaît plus de reprise? Depuis longtemps on s’est habitué à voir l’économie comme une alternance de hauts et de bas, de prospérité et de récession. Mais aujourd’hui, ce modèle semble obsolète.
L’intelligence artificielle (IA) redéfinit le travail, le vieillissement des populations dans les économies dominantes transforme profondément les modèles de consommation et de production, et les dérèglements climatiques ne sont plus des chocs isolés, mais un nouveau facteur permanent de déstabilisation perturbant durablement les chaînes de production.
Désormais, l’économie ne fonctionne plus en cycles, mais en perpétuelle adaptation à des mutations systémiques : c’est un changement de paradigme.
Sommes-nous entrés dans un monde où la croissance n’est plus qu’un mirage, où l’innovation profite davantage aux rentes qu’à la prospérité collective?
Face à ces bouleversements systémiques, l’État redevient le grand architecte de l’économie, redessinant de nouvelles règles du jeu puisque celles existantes sont devenues inopérantes pour de bon. Une seule certitude demeure : les vieux repères économiques ne tiennent plus.
Le grand dérèglement économique est-il une mutation permanente ?
Les cycles économiques traditionnels, fondés sur l’alternance de phases d’expansion, de surchauffe, de récession et de reprise, apparaissent de plus en plus obsolètes face à des transformations structurelles profondes. L’IA et l’automatisation bouleversent le facteur travail, entraînant une dé-corrélation entre croissance et emploi, un phénomène inédit dans l’histoire économique.
Par ailleurs, le vieillissement démographique, notamment en Europe, aux USA, en Chine, au Japon et dans le reste de l’Asie, modifie la structure de la demande en réduisant la consommation de biens durables et en réorientant l’économie vers les services aux seniors.
Simultanément, les dérèglements climatiques introduisent des chocs asymétriques permanents, perturbant les chaînes de production et imposant une restructuration continue des infrastructures énergétiques et industrielles. Contrairement aux crises cycliques classiques, ces bouleversements ne sont pas temporaires mais s’inscrivent dans un horizon de long terme, modifiant en profondeur les dynamiques macroéconomiques.
L’ampleur des transformations en cours s’observe déjà à travers plusieurs tendances concrètes. Aux États-Unis, en Chine ou au Japon, la montée en puissance des robots et de l’IA dans de nombreux domaines et pour ne citer que l’industrie automobile (Tesla, Toyota…) réduit l’élasticité emploi-croissance, rendant obsolètes les politiques traditionnelles de stimulation par l’emploi.
En parallèle, le vieillissement de la population a provoqué un basculement vers une économie de services à la personne. A titre d’exemple, ceci est illustré au Japon par la forte expansion des entreprises de soins aux seniors comme Nichii Gakkan.
De même, la fréquence croissante des catastrophes climatiques – ouragans aux États-Unis, sécheresses en Afrique et inondations en Asie et en Europe – entraîne une reconfiguration constante des chaînes logistiques. L’exemple du canal de Panama, où la baisse du niveau de l’eau force à limiter le trafic maritime, illustre bien la nécessité d’une adaptation structurelle continue face aux chocs climatiques.
Ces mutations confirment que l’économie mondiale ne suit plus des cycles de crise et de reprise, mais des transformations systémiques permanentes.
Les transformations susmentionnées orientent l’économie vers un régime de croissance plus linéaire et stagnante, marqué par une tendance structurelle à la faible productivité et aux taux d’intérêt bas.
L’hypothèse de stagnation séculaire, théorisée par Lawrence Summers, devient une réalité observable, où les politiques monétaires perdent de leur efficacité et où la relance de la demande par l’investissement productif se heurte aux rigidités structurelles du marché du travail et du capital.
De plus, l’émergence d’un capitalisme de plateformes et de la finance algorithmique génère une concentration extrême des richesses, favorisant des logiques de rente plutôt que d’innovation et limitant les effets redistributifs de la croissance. Dans ce contexte, les cycles économiques traditionnels sont remplacés par des dynamiques de long terme, où les marchés ne répondent plus aux mêmes impulsions cycliques qu’auparavant.
L’économie japonaise illustre parfaitement ce nouveau régime de faible croissance et de taux bas structurels : depuis les années 1990, malgré des politiques monétaires ultra-accommodantes – comme également observé depuis plus de dix ans en Europe – l’investissement privé peine à se traduire en productivité accrue.
Par ailleurs, l’essor du capitalisme de plateforme renforce les positions dominantes de quelques grandes entreprises. En Chine, Alibaba et Tencent concentrent des pans entiers de l’économie numérique, captant la majorité des flux de paiements, de commerce en ligne et de données, ce qui freine l’émergence de nouveaux acteurs innovants. Dans la finance, l’essor du trading algorithmique amplifie les tendances spéculatives plutôt que l’investissement productif, comme en témoignent les mouvements erratiques sur les marchés boursiers déclenchés par les algorithmes à haute fréquence. De grands investisseurs préfèrent aujourd’hui la spéculation à l’investissement dans l’économie réelle.
L’accumulation de ces facteurs déforme la logique classique des cycles économiques et installe un capitalisme plus centré sur la captation de valeur que sur la création de richesse.
Dès lors, l’économie mondiale semble évoluer vers un nouveau paradigme économique, où l’interventionnisme public devient une variable permanente pour gérer les transitions écologiques et technologiques. La nécessité d’une planification à long terme, notamment dans le cadre d’un Green New Deal permanent, impose un cadre où l’État joue un rôle central dans l’orientation des investissements et la stabilisation des déséquilibres. Les politiques économiques ne cherchent plus seulement à moduler les cycles, mais à réorganiser en profondeur les structures productives pour répondre aux défis de la transformation numérique, du vieillissement et du climat. Ce basculement remet en cause les fondements même de l’analyse économique classique et ouvre la voie à de nouvelles théories, davantage axées sur la soutenabilité et la régulation proactive des mutations en cours.
L’importance croissante de l’État se manifeste dans de nombreux pays à travers des plans d’investissement massifs. Aux États-Unis, l’Inflation Reduction Act (IRA) vise à réindustrialiser le pays en orientant les capitaux vers l’énergie et la relocalisation des semi-conducteurs. En Europe, le Green Deal impose une régulation forte pour transformer les infrastructures énergétiques et les transports, forçant les entreprises à intégrer la transition écologique dans leurs stratégies. La Chine, quant à elle, adopte une approche dirigiste avec son plan Made in China 2025, qui vise à renforcer sa souveraineté technologique en réduisant sa dépendance aux technologies occidentales.
Ces politiques marquent un tournant : plutôt que de simplement corriger les cycles, elles redessinent les structures économiques elles-mêmes. Dès lors, la macroéconomie classique, centrée sur l’ajustement conjoncturel, cède la place à une économie de transition permanente, nécessitant de nouveaux cadres théoriques pour penser la soutenabilité et la résilience face aux mutations en cours.
Une première voie consiste à accélérer l’industrialisation de préférence verte et la montée en gamme des chaînes de valeur. Au cœur de cette voie, l’industrialisation des biens intermédiaires, qui sont naturellement exemptés de contraintes de certification ou de normes imposées habituellement sur les marchés étrangers, constitue un levier clé de montée en gamme et de compétitivité.
Plutôt que de rester cantonnés à l’exportation de matières premières, les économies du sud doivent favoriser la transformation locale des ressources. Ce qui permet de créer des emplois qualifiés, d’augmenter la valeur ajoutée locale et de réduire la vulnérabilité aux fluctuations des prix des matières premières.
Une seconde priorité stratégique pour le Sud global est de renforcer sa souveraineté technologique et son intégration dans l’économie numérique mondiale. À l’image de l’Inde, qui s’est imposée comme un acteur clé dans le développement de logiciels et de services informatiques, d’autres économies émergentes peuvent tirer parti de la révolution numérique, ce qui leur permettrait d’accélérer leur diversification économique, d’améliorer leur productivité et d’attirer des investissements étrangers.
L’interventionnisme d’État est-il une arme à double tranchant ?
Alors que les grandes économies mondiales réhabilitent le rôle de l’État dans l’orientation économique, les pays du Sud global doivent trouver un équilibre entre interventionnisme stratégique et efficacité du marché. Un État stratège peut jouer un rôle déterminant en stimulant l’investissement dans les infrastructures, l’éducation et la recherche, autant de secteurs essentiels pour garantir une croissance soutenable à long terme.
De même, une intervention ciblée permettrait de réduire les inégalités économiques et sociales grâce à des politiques publiques renforçant les mécanismes de protection sociale.
Le retour de l’interventionnisme présente aussi des risques majeurs. Une implication excessive de l’État peut conduire à une bureaucratie inefficace, une allocation sous-optimale des ressources et une corruption accrue, transformant les bonnes initiatives économiques en rentes pour des groupes restreints.
Loin d’un simple ajustement conjoncturel, l’économie mondiale traverse une mutation structurelle d’ampleur inédite. Le paradigme cyclique, longtemps considéré comme une loi immuable du capitalisme, s’efface au profit d’une transformation permanente où l’innovation, la démographie et le climat redessinent les dynamiques de croissance.
Face à ces bouleversements, l’intervention de l’État s’impose non plus comme un instrument de stabilisation, mais comme un architecte de long terme, réorientant les investissements, encadrant les nouvelles formes de création de valeur et arbitrant les tensions entre souveraineté et ouverture économique. Mais ce retour du dirigisme n’est pas sans risque : un interventionnisme mal calibré pourrait étouffer l’initiative individuelle et rigidifier des économies déjà fragilisées par la concentration des richesses et l’érosion de la productivité.
Dès lors, le véritable défi pour les économies du Sud comme du Nord n’est pas de choisir entre marché et État, mais d’inventer un modèle hybride, capable d’accompagner les transitions sans compromettre la dynamique entrepreneuriale.
Si les anciennes certitudes s’effondrent, une chose demeure : seuls les pays qui sauront anticiper et adapter leurs structures aux nouvelles réalités du XXIᵉ siècle émergeront comme les gagnants de cette ère de recomposition économique.
Cinéaste et poète, Hichem Ben Ammar vient de publier deux ouvrages d’un coup, un recueil de poèmes ‘‘En veux-tu ? En voilà !’’ (Contraste Éditions) et un essai au thème inattendu ‘‘La poésie en question. Entretien avec l’intelligence artificielle’’ (Sud Éditions). Il s’agit d’une réflexion insolite sur l’acte d’écrire et ses défis actuels à l’heure de l’IA.
L’auteur présentera ses deux ouvrages à l’occasion de la Journée mondiale de la poésie, vendredi 21 mars 2025, à 21 heures lors d’une rencontre au palais de l’Académie tunisienne des sciences, des lettres et des arts (Beït el-Hikma), à Carthage.
Cet événement réunira des scientifiques, des artistes et des universitaires pour débattre de l’avenir de la poésie et de la créativité artistique, à l’ère de l’IA.
Google a présenté, le 5 mars 2025, AI Mode, un nouvel outil de recherche conçu pour fournir des réponses approfondies à des requêtes complexes.
Alimenté par une version personnalisée de Gemini 2.0, AI Mode permet aux utilisateurs de poser des questions à plusieurs niveaux et d’affiner leurs recherches grâce à des questions de suivi. Contrairement à AI Overviews, qui offre des réponses synthétiques, cet outil se présente sous la forme d’un onglet distinct dans Google Search, aux côtés des rubriques Images, Actualités ou Vidéos.
Actuellement en phase expérimentale aux États-Unis, AI Mode ambitionne de répondre à la demande des utilisateurs cherchant des résultats générés par l’IA pour des requêtes nécessitant une exploration plus approfondie.
La startup égyptienne d’intelligence artificielle Widebot a levé 3 millions de dollars lors d’un financement de pré-série A pour développer LLM (Large Language Model) dédié à la langue arabe.
Baptisé “AQL Mind”, ce modèle d’IA générative vise à comprendre une large variété de dialectes et d’accents arabes, offrant ainsi des expériences d’IA précises, sécurisées et personnalisées.
Ce financement devrait permettre à Widebot de renforcer sa position sur le marché régional et d’accélérer le développement de solutions adaptées aux besoins des entreprises et des entités gouvernementales.
Les technologies d’intelligence artificielle offrent aux entreprises de toutes tailles des opportunités uniques pour améliorer l’efficacité des processus et obtenir des informations approfondies. Voici une sélection de 5 outils que vous pouvez utiliser en 2025.
Jasper est un assistant d’écriture IA populaire, utilisé pour générer des articles, des e-mails, des copies marketing et plus encore. En entrant des mots-clés, Jasper analyse le sujet et produit rapidement des contenus adaptés, comme des articles de 1 500 mots en moins de 15 minutes. Il offre plus de 50 modèles et supporte 25 langues, ce qui en fait un outil très polyvalent pour les entreprises cherchant à améliorer leur production de contenu écrit.
Pictory est un générateur vidéo basé sur l’IA qui permet de créer facilement des vidéos de haute qualité à partir de textes, comme des articles ou des scripts. Il est idéal pour les blogueurs et les entreprises cherchant à créer du contenu engageant pour les réseaux sociaux. Pictory permet de modifier des vidéos avec du texte, de générer des clips partageables et de sous-titrer automatiquement, facilitant ainsi l’édition vidéo même sans expérience préalable.
Murf, un générateur de voix AI qui permet de convertir du texte en parole avec une grande variété de voix et dialectes. Il propose des options de personnalisation pour créer des voix off naturelles et expressives. Murf est particulièrement utile pour les podcasteurs, les éducateurs et les créateurs de contenu souhaitant ajouter des voix off à leurs vidéos et productions. Il offre également un studio complet pour l’enregistrement et l’édition de voix off.
Lovo.ai est une plateforme de synthèse vocale qui propose plus de 500 voix d’IA réalistes dans plus de 150 langues. Il permet aux utilisateurs de créer des voix off de qualité professionnelle pour divers secteurs, y compris l’éducation, les jeux et le divertissement. Lovo.ai inclut également un éditeur pour personnaliser la tonalité, la vitesse et la prononciation, ainsi que des outils d’édition vidéo simultanée pour affiner les productions.
Synthesys est un générateur vidéo AI leader qui transforme des scripts en vidéos dynamiques à l’aide de la technologie Synthesys Text-to-Video (TTV). Il permet de créer des vidéos de haute qualité en choisissant un avatar et en saisissant le texte dans plus de 140 langues. L’outil intègre une synchronisation labiale, éliminant le besoin de caméras ou de tournages. Synthesys propose 69 “Humatars” et 254 styles de voix uniques pour personnaliser les vidéos.
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