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Renforcer les capacités d’action à l’ère de l’adoption de l’IA
L’année 2026 s’annonce comme un tournant décisif dans la manière dont le monde appréhende l’IA.
Après l’élan généré par l’India AI Impact Summit, la Conférence de Hambourg sur le développement durable, le premier Dialogue mondial des Nations Unies sur la gouvernance de l’IA, le Sommet mondial « AI for Good », le Forum du SMSI, Digital@UNGA 2026 et la préparation du prochain AI Impact Summit en Suisse interviennent tous à un moment où les conditions de l’adoption de l’IA sont en train d’être définies.
Ce qui importe désormais, c’est de savoir si la coopération mondiale pourra se traduire par un soutien concret aux pays qui ont besoin d’outils, de normes et d’infrastructures profitant à tous, et pas seulement aux plus privilégiés.
L’IA se généralise
En seulement trois ans, l’IA générative a atteint plus de la moitié du niveau d'adoption mondial auquel sont parvenus Internet ou les ordinateurs personnels sur des périodes bien plus longues. Au premier trimestre 2026, l’utilisation de l’IA générative avait atteint 17,8 % de la population active mondiale, contre 16,3 % au second semestre 2025. Vingt-six économies font désormais état d’une utilisation de l’IA générative supérieure à 30 % parmi les adultes en âge de travailler.
Vitesse d'adoption de l'IA selon les technologies
Source : The Project on Workforce de Harvard, 2025 | Graphique : rapport AI Index 2026
Son utilisation a atteint 27,5 % dans les pays du Nord et 15,4 % dans ceux du Sud, et l’écart se creuse. On estime qu’il y a 50 fois plus d’utilisateurs de ChatGPT dans les pays à revenus élevés que dans les pays à faibles revenus. Moins d’un travailleur sur cinq dans les pays à faibles revenus est exposé à l’IA.
Source : Data360 de la Banque mondiale
Source : Data360 de la Banque mondiale
Pourtant, ces chiffres ne nous en disent pas encore assez sur les acteurs qui définissent les conditions dans lesquelles l’IA s’intègre aux économies et aux institutions.
La trajectoire de l’IA n’est pas prédéterminée. Les choix opérés aujourd’hui en matière de données, d’infrastructures, de gouvernance, de compétences, d’approvisionnement et de contrôle public détermineront si l’IA élargira les opportunités et l’autonomie humaine ou si elle renforcera les inégalités existantes.
C’est là que se situe le point d’inflexion : le passage de l’IA du stade du débat d’avant-garde à celui de son intégration dans les institutions, les services, les marchés, les infrastructures, les systèmes de données et les décisions quotidiennes.
La question n’est plus simplement de savoir à quelle vitesse l’IA se répand, mais qui influence la manière dont elle est utilisée et qui bénéficie de son adoption.
Élargir les choix
Faire évoluer l’IA vers plus d’équité et le Rapport sur le développement humain 2025 du PNUD, Une affaire de choix : individus et perspectives à l’ère de l’IA, ont placé l’être humain au cœur de ce qui pourrait être l’une des transitions les plus profondes de notre vie.
L’IA peut favoriser le développement lorsque les pays disposent des fondations nécessaires pour l’adapter à leurs besoins. Les données déterminent si les systèmes prennent en compte les personnes, les lieux, les langues et les réalités qu’ils sont censés servir.
Les enseignements tirés des interventions du PNUD dans les différents pays brossent un tableau concret de la situation. Dans de nombreux endroits, l’IA fait son entrée dans les institutions par le biais de plateformes logicielles, d’achats, d’outils de fournisseurs et d’une utilisation quotidienne, avant même que les systèmes nécessaires pour la coordonner, la réguler, l’évaluer et la pérenniser ne soient pleinement en place.
Mais lorsque ces fondations sont solides, l’IA peut aider les gouvernements à améliorer les services publics, à créer des emplois décents et à créer de nouvelles opportunités.
La capacité d’action ne signifie pas une autosuffisance technologique totale. Pour de nombreux pays, l’objectif concret est de se doter de capacités nationales suffisantes pour pouvoir faire des choix dans un écosystème mondial d’IA interdépendant.
La priorité du PNUD
Le Plan stratégique 2026-2029 du PNUD fait de la transformation numérique et de l’IA des accélérateurs clés du développement.
À travers ses activités menées dans plus de 170 pays et territoires, le PNUD constate que, de plus en plus, l’IA cesse d’être un simple débat technologique pour devenir un véritable défi sur le plan de la mise en œuvre et des systèmes. Les résultats produits par l’IA ne sont pas seulement façonnés par la technologie elle-même, mais aussi par les institutions, les dispositifs de gouvernance, les écosystèmes de données, les compétences, le financement et les infrastructures publiques numériques qui l’entourent.
Le PNUD aide les pays à comprendre l’IA, les choix qu’elle suscite et les fondations nécessaires pour la rendre sûre, inclusive et utile pour tous.
L’initiative AI Sprint soutient plus de 60 interventions dans plus de 40 pays, notamment des évaluations du paysage de l’IA, des stratégies nationales en matière d’IA, un appui pour la confiance et la sécurité, des écosystèmes en langues locales, un appui à la gouvernance et le renforcement des capacités du secteur public.
Par le biais d’évaluations du paysage de l’IA, le PNUD aide les pays à comprendre comment l’IA peut soutenir les priorités nationales de développement et quelles sont les fondations nécessaires pour y parvenir. Au Malawi, l’évaluation réalisée a établi un lien entre les opportunités offertes par l’IA et les fondations pratiques nécessaires à une adoption responsable, notamment la gestion des données, les compétences, la puissance de calcul et les tests sécurisés. Au Guatemala, il a soutenu les efforts du gouvernement visant à évaluer à la fois le potentiel de l’IA et les questions plus épineuses liées à sa gouvernance.th for adopting AI across priority sectors. In Zimbabwe and Ghana, UNDP’s support in shaping national AI strategy was paired with hands-on training to help government officials put policy into practice.
Le lancement de la Stratégie nationale sur l'IA et des lignes directrices FAIR de Maurice marque une étape majeure dans la construction d'un écosystème de l'intelligence artificielle éthique, inclusif et centré sur les personnes, avec l'appui technique du PNUD.
Pour certains pays, ce travail alimente directement les stratégies nationales. À Maurice, le PNUD a aidé le gouvernement à mener une consultation multipartite qui a permis de tracer une voie concrète pour l’adoption de l’IA dans les secteurs prioritaires. Au Zimbabwe et au Ghana, le soutien du PNUD à l’élaboration de la stratégie nationale en matière d’IA s’est accompagné d’une formation pratique destinée à aider les responsables gouvernementaux à mettre en œuvre les politiques.
Ailleurs, le soutien du PNUD a permis de relever des défis spécifiques dans différents contextes. En Équateur, il a élaboré une feuille de route pour la mise en place d’un bac à sable réglementaire dédié à l’IA. Au Rwanda, l’appui pour la confiance et la sécurité en matière d’IA a mis en évidence la nécessité d’une coordination institutionnelle plus claire concernant les risques liés à l’IA et leur escalade. À Trinité-et-Tobago, les marchés publics se sont révélés être un levier pratique pour orienter l’adoption de l’IA dans un environnement en constante évolution.
Alors que le discours conventionnel sur l’IA se concentre sur les outils, les modèles et les infrastructures, les capacités humaines constituent un goulot d’étranglement sous-estimé qui entrave l’impact positif de l’IA au sein des administrations publiques. Un pays peut disposer d’une infrastructure de données de pointe et d’une stratégie nationale en matière d’IA sans pour autant parvenir à les mettre en œuvre, car les responsables détenant le pouvoir de décision ne possèdent pas le vocabulaire conceptuel, l’esprit critique et l’expérience pratique nécessaires pour gérer, commander ou déployer des solutions d’IA de manière responsable. Ce sont ces lacunes que le travail du PNUD permet de combler. La plupart des initiatives de renforcement des capacités en matière d’IA qui sont destinées aux pouvoirs publics se limitent à une sensibilisation superficielle. Ce que le PNUD met en place est plus ambitieux : former des responsables capables d’analyser les systèmes d’IA, de co-concevoir des applications responsables et de mener la transformation institutionnelle de l’intérieur.
Le PNUD explore également comment l’IA peut contribuer à relever des défis concrets en matière de développement, qu’il s’agisse de renforcer la cohérence des politiques en Indonésie, de lutter contre les escroqueries numériques ou d’améliorer les mesures préventives, les interventions en cas de catastrophe et les plans de résilience dans les contextes de crise et de fragilité.
De plus, le PNUD contribue à la mise en place de partenariats multipartites en faveur d’une IA responsable à l’échelle mondiale. À travers la Déclaration de Hambourg sur une IA responsable au service des ODD, publiée en 2025, le PNUD soutient une coalition toujours plus large déterminée à traduire les principes d’une IA responsable en actions concrètes. Cette initiative démontre comment les partenariats multipartites peuvent contribuer à faire progresser l’adoption inclusive de l’IA, à renforcer la responsabilité et à mobiliser l’action collective autour d’objectifs de développement communs.
Grâce au Hub IA pour le développement durable, approuvé par le G7 et codirigé par le PNUD et le ministère des Entreprises et du « Made in Italy », nous repensons les partenariats mondiaux en matière d’IA et dynamisons les écosystèmes locaux en collaboration avec l’Afrique. Axé sur la mobilisation immédiate de ressources et la construction de fondations pour l’avenir, ce travail s’appuie sur 18 pays partenaires, les partenaires du G7 ayant réaffirmé leur engagement avec l’adoption, en mai 2026, de la Déclaration ministérielle du G7 sur le numérique et la technologie sous la présidence française du G7.
Le PNUD joue également un rôle de premier plan dans la promotion de la coopération internationale en matière d’IA au sein des Nations Unies. Grâce à son leadership en matière de collaboration interinstitutionnelle, de dialogue politique et d’initiatives de renforcement des capacités, le PNUD contribue à relier les discussions mondiales sur la gouvernance de l’IA aux besoins concrets des pays, en traduisant les cadres et principes émergents en solutions, orientations et soutien que les gouvernements peuvent mettre en œuvre dans la pratique.
Ce soutien consiste notamment à promouvoir des approches communes en matière de préparation à l’IA, de gouvernance, de renforcement des capacités institutionnelles et d’échange de connaissances, tout en contribuant à la mise en place de mécanismes mondiaux émergents tels que le Centre de ressources des Nations Unies sur l’IA, qui visent à rendre l’expertise, les outils et les connaissances plus accessibles à l’ensemble des pays et des partenaires.
Analyser l’impact de l’IA sur les personnes
Les institutions ne peuvent pas réguler ce qui leur est invisible.
À mesure que l’IA s’intègre dans les services publics, la finance, les écosystèmes d’information et les processus administratifs, les risques se rapprochent de la vie des citoyens. Les escroqueries basées sur l’IA, les biais algorithmiques, l’exploitation des données et la désinformation affaiblissent la confiance du public. Un système défaillant peut retarder le versement d’une prestation de protection sociale, se tromper sur l’identité d’une personne, exclure quelqu’un d’un service, fausser l’information publique ou compliquer pour les citoyens la compréhension et la contestation des décisions qui les concernent.
Ce phénomène est particulièrement visible dans les petits États insulaires en développement et d’autres pays aux ressources limitées. Ceux-ci révèlent souvent plus tôt et plus clairement ce à quoi de nombreux pays seront confrontés à mesure que l’adoption de l’IA se généralise.
La plupart des pays ne développeront pas de modèles de pointe. Mais ils demeureront néanmoins responsables de l’impact des systèmes d’IA sur leur population. Beaucoup s’appuieront sur des systèmes conçus ailleurs, gérés ailleurs et optimisés pour des réalités différentes de celles des personnes et des institutions censées les utiliser.
C’est pourquoi la confiance et la sécurité doivent être intégrées à l’IA dès le départ. Les pays ont besoin de moyens concrets pour poser les bonnes questions avant l’adoption des systèmes, surveiller les performances des outils, réagir en cas de dysfonctionnement et veiller à ce que les citoyens puissent contester ou corriger les résultats.
La gouvernance réside dans ces choix quotidiens : ce que les gouvernements achètent, la manière dont les services publics utilisent les données, la façon dont les fournisseurs de technologies sont tenus de rendre des comptes, et la possibilité pour les citoyens de savoir vers qui se tourner lorsqu’un système basé sur l’IA les affecte de manière injuste.
Comment donner aux pays la capacité d’agir
L’accès à l’IA ne signifie pas pour autant que l’on peut décider de la manière dont elle est adoptée, adaptée et utilisée.
La langue en est l’un des exemples les plus évidents. Sur plus de 7 000 langues existantes, l’IA n’en prend en charge, en réalité, que moins de 100. La plupart des langues africaines, ainsi que de nombreuses langues d’Asie du Sud et du Sud-Est, du Pacifique et des communautés autochtones, restent sous-représentées.
Cela signifie que les personnes peuvent disposer d’outils d’IA sans en tirer profit. Les systèmes peuvent mal interpréter les besoins, négliger les savoirs locaux ou exclure des communautés des services numériques de nouvelle génération et des opportunités économiques.
L’inclusion linguistique est d’abord une question de visibilité des communautés. Il s’agit également de savoir si la valeur produite revient aux personnes dont les savoirs, la langue et les données permettent d’améliorer l’IA.
Il en va de même pour d’autres éléments fondamentaux. Les données, la puissance de calcul, les compétences, la gouvernance, les infrastructures publiques numériques, la confiance et la sécurité, ainsi que les capacités institutionnelles ne sont pas seulement des éléments techniques. Ils façonnent les choix qui s’offrent aux gouvernements, aux innovateurs, aux institutions publiques et aux communautés.
Un pays peut disposer d’une IA tout en ayant une marge de manœuvre limitée pour influencer la manière dont elle est utilisée.
La capacité d’action se construit lorsque les pays parviennent à relier les besoins publics, les capacités locales, des partenariats de confiance, des garanties et une capacité de mise en œuvre concrète.
L’avenir de l’IA pourrait dépendre autant de la mise à disposition de l’intelligence au plus près des utilisateurs et des communautés que de la construction de grands systèmes centralisés.
Anticiper l’avenir
L’avenir de l’IA reste ouvert. Cependant, ses contours se dessinent déjà là où les gens apprennent, travaillent, accèdent aux services, subviennent à leurs besoins, participent à la vie publique et font face aux crises.
L’IA ne fera pas progresser le développement humain à elle seule. Cela dépendra de la capacité des pays à disposer des fondations nécessaires pour bien utiliser l’IA, des institutions pour la réguler de manière responsable, des systèmes pour créer de la valeur locale et s’adapter aux besoins locaux, ainsi que des garanties pour protéger les personnes en cas de défaillance des systèmes.
Anticiper l’avenir, c’est prêter attention à ce que l’adoption de l’IA nous révèle déjà et aider les pays à agir avant que les choix d’aujourd’hui ne deviennent plus difficiles à modifier.
Les signaux sont déjà visibles. La question n’est pas seulement de savoir qui y a accès, qui la développe ou à quelle vitesse l’IA évolue. Il s’agit de savoir si les personnes et les pays ont le pouvoir d’agir pour façonner l’avenir.
