En République Démocratique du Congo, de nombreux jeunes s’intéressent de plus en plus à l’intelligence artificielle. Cependant, seule une minorité dispose d’un accès régulier et fiable à Internet. Lorsqu’un accès existe, il reste souvent limité par des coûts élevés, une faible bande passante et un accès restreint aux modèles d’IA les plus performants, qui sont majoritairement payants. Cette réalité freine l’expérimentation, l’apprentissage pratique et la capacité à innover de manière continue.
Selon des données largement accessibles, le taux de pénétration d’Internet en RDC reste inférieur à 30 % avec de fortes disparités entre les zones urbaines et rurales. Le coût moyen de l’Internet mobile représente encore une part significative du revenu mensuel, en particulier pour les étudiants et les jeunes entrepreneurs. Ces contraintes structurelles rendent l’écosystème local de l’IA fragile et peu compétitif sur le plan mondial.
Pendant ce temps, la Chine investit massivement dans l’expansion de ses capacités en intelligence artificielle. Ces investissements portent non seulement sur le développement de modèles, mais surtout sur les fondations nécessaires à leur adoption à grande échelle : infrastructures énergétiques, centres de données, capacités de calcul basées sur des GPU, réseaux cloud et télécommunications.
La Chine déploie également des réseaux mobiles avancés, tout en renforçant ses offres de services cloud afin de soutenir l’industrialisation de l’IA. Un autre élément clé est la mise à disposition croissante de modèles open source par des acteurs chinois, rendus accessibles de manière transparente à la communauté internationale.
L’objectif n’est pas uniquement de produire le modèle le plus puissant – même si certains, comme DeepSeek, ont temporairement occupé cette position – mais plutôt d’atteindre le meilleur déploiement à grande échelle. L’accent est mis sur l’intégration rapide, l’adaptabilité aux contextes locaux et l’utilisation concrète dans des environnements réels.
Quid de la RDC ?
Pour la RDC, cela implique un positionnement stratégique clair : il ne s’agit pas de rivaliser avec les grandes puissances sur l’entraînement de modèles fondamentaux, mais de se concentrer sur le déploiement rapide et une IA appliquée. Les opportunités se situent notamment dans des secteurs clés tels que l’agriculture, la logistique et les services publics, où l’IA peut améliorer l’efficacité, la transparence et l’accès aux services essentiels.
La course à l’IA ne sera pas remportée par ceux qui investissent le plus, mais par ceux qui déploient le plus rapidement.
Dans ce contexte, l’accès aux ressources énergétiques jouera un rôle déterminant. Sans énergie fiable et abordable, il est tout simplement impossible de participer à cette course. L’IA, avant d’être un enjeu logiciel, reste avant tout un défi d’infrastructure.
Éliel MULUMBA,
Expert en Cybersecurité industrielle et numérique
