Intelligence artificielle : Menace ou Opportunité pour l’éducation en Afrique ?
Introduction
L’éducation est historiquement conçue comme un levier central de développement, de mobilité sociale et de consolidation démocratique. En Afrique subsaharienne, elle demeure cependant confrontée à des contraintes structurelles majeures : surpopulation des salles de classe, pénurie chronique d’enseignants qualifiés, insuffisance de manuels scolaires, disparités territoriales marquées et inadéquation entre formation et besoins socio-économiques. Selon l’UNESCO, plus de 98 millions d’enfants et de jeunes en Afrique subsaharienne restent en dehors du système scolaire ou n’atteignent pas les niveaux minimaux de compétences (UNESCO, Global Education Monitoring Report).
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle apparaît comme une technologie potentiellement transformatrice. Les discours institutionnels la présentent comme capable d’améliorer la qualité de l’enseignement, de personnaliser les apprentissages et de pallier le manque de ressources humaines. Toutefois, comme le souligne l’UNESCO dans sa Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence (2021), l’IA n’est jamais neutre : elle incorpore des choix normatifs, culturels et politiques susceptibles de reproduire, voire d’accentuer, les inégalités existantes.
La question centrale n’est donc pas de savoir si l’IA est bonne ou mauvaise pour l’éducation africaine, mais dans quelles conditions elle peut devenir un instrument d’émancipation plutôt qu’un vecteur de dépendance et d’exclusion.
1. L’intelligence artificielle appliquée à l’éducation : cadres conceptuels et analytiques
L’IA éducative (Artificial Intelligence in Education – AIEd) désigne l’ensemble des systèmes algorithmiques capables d’adapter, d’automatiser ou d’optimiser des processus d’enseignement et d’apprentissage. Elle inclut notamment les systèmes de tutorat intelligent, l’apprentissage adaptatif, l’analyse de données éducatives (learning analytics) et l’automatisation de l’évaluation.
Une revue systématique publiée dans IEEE Access par Chen, Chen et Lin (2020) montre que l’AIEd vise principalement trois objectifs : l’individualisation de l’apprentissage, l’amélioration de l’efficacité pédagogique et la réduction de la charge administrative des enseignants. Ces objectifs, bien que louables, reposent sur des infrastructures numériques et des bases de données massives rarement maîtrisées localement dans les pays africains.
Les travaux critiques en science et technologie rappellent que les algorithmes traduisent les valeurs de leurs concepteurs. Comme l’écrit Safiya Noble, « algorithms are opinions embedded in code » (Algorithms of Oppression, NYU Press, 2018). Appliquée à l’éducation africaine, cette observation soulève des enjeux de souveraineté cognitive et culturelle.
2. Les promesses de l’IA pour l’éducation en Afrique
2.1 Réponse aux pénuries structurelles
L’Afrique subsaharienne fait face à une pénurie estimée à plus de 15 millions d’enseignants d’ici 2030 (UNESCO, Teacher Task Force). Dans ce contexte, l’IA est souvent présentée comme un outil d’appui, capable de soutenir les enseignants par des plateformes de tutorat, de correction automatisée ou de suivi individualisé des élèves.
Des projets pilotes documentés au Rwanda et au Kenya montrent que des plateformes d’apprentissage adaptatif peuvent améliorer les performances en mathématiques et en lecture, notamment dans les premières années du primaire (voir UNESCO, AI and Education: Guidance for Policy-Makers, 2025).
2.2 Personnalisation et inclusion pédagogique
La capacité de l’IA à adapter le contenu pédagogique au rythme et au niveau de chaque apprenant constitue l’un de ses apports les plus souvent mis en avant. Une revue publiée dans l’International Journal of Educational Technology in Higher Education par Crompton et Burke (2023) souligne que l’apprentissage adaptatif peut contribuer à réduire l’échec scolaire, en particulier dans les contextes à classes surchargées.
Par ailleurs, les technologies de traitement automatique du langage offrent des perspectives pour l’enseignement multilingue. Dans des pays où la langue d’enseignement reste souvent héritée de la colonisation, l’IA pourrait faciliter l’intégration progressive des langues nationales, renforçant ainsi l’appropriation des savoirs.
3. Les risques et menaces associés à l’IA éducative
3.1 Creusement des inégalités numériques
Selon la Banque mondiale, moins de 40 % de la population d’Afrique subsaharienne dispose d’un accès régulier à Internet haut débit (World Bank, Digital Economy for Africa Initiative). L’introduction de solutions éducatives basées sur l’IA risque donc de bénéficier prioritairement aux zones urbaines et aux établissements privés, accentuant une éducation à plusieurs vitesses.
L’OCDE souligne que l’IA peut aggraver les inégalités éducatives si elle est déployée sans politiques compensatoires ciblées (The Potential Impact of AI on Equity and Inclusion in Education, 2024).
3.2 Dépendance technologique et néocolonialisme numérique
La majorité des plateformes d’IA éducative utilisées en Afrique sont développées par des entreprises basées en Europe, en Amérique du Nord ou en Asie. Cette dépendance pose des enjeux majeurs de gouvernance des données et de contrôle des curricula. Comme le note Kate Crawford, l’IA s’inscrit dans des chaînes globales d’extraction de données et de pouvoir (Atlas of AI, Yale University Press, 2021).
Certains chercheurs africains parlent ainsi de « néocolonialisme numérique », où les données éducatives africaines alimentent des systèmes conçus ailleurs, sans retour équitable en termes de capacités locales.
4. Enjeux éthiques, politiques et juridiques
Les systèmes d’IA éducative collectent des données sensibles sur les élèves : performances, comportements, parfois données biométriques. L’UNESCO insiste sur la nécessité de protéger les droits des apprenants, notamment le droit à la vie privée et à la non-discrimination (AI and Education: Protecting the Rights of Learners).
Dans de nombreux pays africains, les cadres juridiques de protection des données restent partiellement appliqués, ce qui expose les élèves à des risques de surveillance ou d’exploitation commerciale.
Conclusion
L’intelligence artificielle n’est ni une solution miracle ni une menace intrinsèque pour l’éducation en Afrique. Elle constitue un outil puissant, dont les effets dépendront de la capacité des États africains, des institutions éducatives et des sociétés civiles à en orienter les usages vers des objectifs de justice éducative, d’inclusion et de souveraineté.
Plutôt que de subir une transformation technologique exogène, l’Afrique a l’opportunité de penser une IA éducative contextualisée, éthique et politiquement maîtrisée. À défaut, l’IA risque de reproduire, sous une forme algorithmique, les inégalités historiques que l’éducation était précisément censée corriger.
ELSA ROSE NDJOUN CHEPING.
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