La dématérialisation des services financiers en Afrique, y compris par l’adoption d’outils et de technologies fondés sur l’IA, pourrait produire des avantages considérables pour les particuliers, les entreprises et les responsables de l’action publique. Parce qu’elle renforce l’accessibilité et l’efficacité de la prestation de services, cette dématérialisation peut stimuler l’activité économique et encourager l’inclusion financière, notamment en élargissant l’accès aux services financiers formels. L’utilisation accrue d’une IA responsable dans la finance peut contribuer au développement et à la mise en œuvre de produits financiers innovants, en particulier pour les populations privées de services bancaires ou défavorisées en termes de services, tout en améliorant l’efficacité et la participation aux marchés de capitaux. Ce chapitre examine la situation actuelle de l’IA dans la finance en Afrique pour un groupe donné de pays, aborde différents cas d’utilisation dans les marchés de capitaux et le secteur financier de façon plus générale, et étudie les implications pour l’action publique. Cette analyse met également en évidence les principaux obstacles à une adoption plus large de l’IA et propose des considérations d’ordre stratégique pour faciliter sa généralisation dans la finance en Afrique.
Rapport sur les marchés de capitaux en Afrique 2025
Description
Le présent chapitre aborde l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la finance, dans un groupe défini de pays africains1. Il examine le niveau de déploiement de cette technologie, ainsi que différents cas d’utilisation pertinents, et aborde sa capacité à promouvoir l’inclusion financière, l’efficacité, l’accessibilité et la participation aux marchés. Il décrit également les difficultés rencontrées en matière d’adoption et présente pour terminer des considérations intéressant l’action publique, sur la base des normes de l’OCDE.
Si l’investissement mondial dans l’IA continue de s’accélérer, la part de l’Afrique reste relativement modeste. En 2024, alors que l’investissement dans l’IA a dépassé 100 milliards USD à l’échelle mondiale, l’Afrique n’a enregistré qu’une seule transaction importante dans ce domaine, d’une valeur inférieure à 100 millions USD, mettant par là même en évidence à fois le faible niveau d’investissement et le nombre limité de possibilités de croissance sur ce continent.
Les pays africains affichent des niveaux extrêmement différents de préparation à l’adoption des technologies d’IA. Certains pays font ainsi preuve de capacités relativement avancées sur des aspects essentiels qui favorisent l’innovation liée à l’IA, dont la maturité des écosystèmes technologiques, l’état de préparation des infrastructures numériques, la présence de main-d’œuvre qualifiée et la disponibilité des données.
Le développement des services financiers numériques en Afrique a permis d’élargir l’accès aux services financiers pour les populations défavorisées, grâce à des innovations telles que la monnaie électronique, les paiements numériques, le financement participatif ou les solutions de crédit sur mesure. L’IA peut également contribuer à promouvoir l’inclusion financière et la participation aux marchés de capitaux.
Partout en Afrique, le secteur financier voit émerger de nombreux cas différents d’utilisation de l’IA, y compris à des fins d’évaluation de la solvabilité des emprunteurs, de prévention et de détection de la fraude, et d’assistance à la clientèle, lesquels favorisent tous l’inclusion financière. Dans les économies où les marchés de capitaux sont actifs, les outils fondés sur l’IA, tels que les robots-conseillers, la conformité automatisée et les solutions de gestion des risques, peuvent améliorer l’accessibilité et offrir des possibilités d’investissement personnalisées et économiquement efficientes.
Malgré un intérêt croissant pour ces solutions, les pays africains font face à des obstacles non négligeables à une adoption plus généralisée de l’IA sur les marchés financiers. Ces obstacles incluent notamment les contraintes d’infrastructure, les coûts élevés de mise en œuvre, les pénuries de professionnels compétents, la qualité et la disponibilité insuffisantes des données, l’augmentation des cyberrisques ou encore les lacunes persistantes dans le domaine de la culture financière (numérique).
Afin de surmonter ces obstacles, plusieurs pays africains ont mis en place des politiques et stratégies nationales en matière d’IA. Certaines d’entre elles portent sur aspects ciblant ou s’appliquant à l’exploitation de l’IA dans le secteur financier, notamment en Afrique du Sud, au Bénin, en Égypte, au Ghana, au Kenya, à Maurice, au Nigéria et au Rwanda.
Pour libérer le potentiel de transformation de l’IA, il convient d’investir dans les infrastructures, la R-D et le capital humain qui sous-tendent le développement de cette technologie, et de s’appuyer sur des réglementations solides qui concilient la promotion de l’innovation et la protection des consommateurs dans le domaine financier. Il est également essentiel de renforcer les compétences financières dans les pays africains, et ce, afin de permettre aux particuliers de tirer parti en toute sécurité des outils financiers fondés sur l’IA et de prendre des décisions éclairées sur les marchés de capitaux.
Une collaboration renforcée à l’échelle régionale et mondiale, s’appuyant sur des normes internationales telles que les Principes de l’OCDE sur l’IA, les Principes de haut niveau G20/OCDE sur la protection financière des consommateurs ou la Recommandation du Conseil sur la culture financière, et sur des initiatives comme le Dialogue UA-OCDE sur l’intelligence artificielle, s’avère indispensable pour promouvoir l’adoption de bonnes pratiques, assurer la protection des consommateurs, encourager l’harmonisation des réglementations transfrontières et atténuer les risques associés.
Les progrès réalisés récemment en matière de technologies informatiques, de pénétration de la téléphonie mobile, de connexion à l’internet, de démographie et de réglementation ont favorisé le déploiement des services financiers numériques à travers le monde. La disponibilité croissante des services financiers numériques, parallèlement aux canaux conventionnels d’intermédiation financière, a permis d’accroître la diversité et l’accessibilité des services financiers, tout en stimulant l’innovation dans le domaine de l’IA. En Afrique, ces évolutions portent en germe la promesse importante d’une amélioration de l’inclusion financière, en permettant aux consommateurs d’accéder et de recourir à des produits et services financiers adaptés à leurs besoins. Les services financiers numériques peuvent également stimuler l’activité économique et favoriser l’innovation financière.
Les bouleversements induits par les services financiers numériques ont transformé les interactions financières entre les particuliers, les entreprises et les pouvoirs publics. L’accélération de leur adoption à travers le monde lors de la pandémie de COVID-19 a contribué à garantir la continuité des opérations financières malgré les mesures de confinement (OCDE, 2021[1]). Les technologies clés génériques dans ce domaine sont notamment les plateformes mobiles, l’infonuagique, les données massives, les technologies de registres distribués et l’innovation liée à l’IA. En Afrique subsaharienne, la progression de l’adoption des services financiers numériques a été portée par une croissance exponentielle de l’accessibilité des paiements mobiles et des services associés (GSMA, 2024[2]), alors qu’en Afrique du Nord cette progression a été alimentée par une augmentation des investissements dans l’innovation technologique, par des régimes d’agrément favorables et par une offre de services et de produits innovants dans l’écosystème des fintechs (McKinsey, 2023[3]), lesquelles ont également contribué à renforcer l’inclusion financière (Elouaourtia et Ibourk, 2024[4]).
Les services financiers numériques permettent aux consommateurs africains d’interagir directement avec d’autres parties en éliminant ou en réduisant fortement le besoin d’intermédiaires financiers, et de bénéficier par là même de transactions plus rapides et à meilleur coût. Les services financiers numériques permettent aux entreprises d’adapter sur mesure leurs prestations de services et, en renforçant la disponibilité des données, ils offrent des capacités d’analyse plus avancées pour soutenir l’élaboration de stratégies, tout en facilitant la mise en place de cadres de gestion des risques plus robustes. Les pouvoirs publics tirent également parti des services financiers numériques grâce, d’une part, au développement et au déploiement d’outils fondés sur l’IA capables non seulement de limiter les fuites de recettes publiques, mais aussi d’améliorer les canaux de perception des recettes et les mécanismes de reddition de comptes, et, d’autre part, aux outils reposant sur les technologies de surveillance (supervisory technology, SupTech) pour un suivi efficace et performant (FinCoNet, 2020[5]).
L’essor des services financiers numériques en Afrique a permis d’ouvrir l’accès aux services financiers à des populations auparavant défavorisées dans ce domaine, en leur proposant des solutions innovantes qui ont entraîné une amélioration de leur bien-être économique, parmi lesquelles la monnaie et les paiements électroniques, le financement participatif, les envois de fonds ou les facilités de crédit numérique sur mesure à l’appui d’initiatives en faveur de l’entrepreneuriat dans divers sous-secteurs économiques.
7.2.1. Capacité de l’IA à améliorer l’inclusion financière et la participation aux marchés de capitaux
Les récentes avancées de l’IA dans le secteur financier sont susceptibles de soutenir l’inclusion financière et d’encourager la participation aux marchés de capitaux. L’IA dans la finance peut ainsi renforcer l’inclusion financière en tirant parti de données non conventionnelles pour évaluer la solvabilité des emprunteurs et favoriser l’accès à des services financiers fondamentaux pour les populations disposant d’un historique financier limité et autres groupes défavorisés en termes de services (OCDE, 2021[6]). Les solutions comme les dispositifs efficaces d’intégration, les identités biométriques, les systèmes et bases de données électroniques de connaissance de la clientèle, et l’assistance automatisée peuvent réduire les coûts et les obstacles à l’accès aux services financiers formels, alors que la personnalisation peut améliorer la pertinence et la portée des produits financiers. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent être davantage compétitives sur les marchés africains et internationaux grâce à des solutions financières sur mesure, mais aussi remédier à certaines difficultés comme le faible niveau d’inclusion financière, les risques de fraude et les disparités en matière de culture financière. Les innovations induites par l’IA, dont la négociation algorithmique, les services de robots-conseillers et la conformité automatisée, peuvent renforcer l’efficience, la liquidité et la résilience du marché, et par là même rendre les services financiers plus accessibles et commercialement viables pour les populations marginalisées.
L’innovation en matière d’IA pourrait également stimuler le développement des marchés de capitaux dans les pays africains où ce type d’activité existe, en améliorant l’efficience opérationnelle et en permettant une supervision proactive, au moyen d’outils SupTech fondés sur l’IA. Les applications de l’IA, de la négociation algorithmique aux services de robots-conseillers, en passant par la conformité automatisée, la détection de la fraude et la gestion des risques, peuvent réduire les coûts opérationnels, améliorer la liquidité et la stabilité du marché, renforcer l’accès aux services financiers pour les populations défavorisées et élargir l’accès aux produits des marchés de capitaux grâce à des solutions sur mesure, économiquement efficientes et fondées sur les données.
En Afrique, le déploiement de l’IA dans la finance peut contribuer de manière significative à soutenir les progrès du continent dans la réalisation des ambitions définies par l’Union africaine (UA) dans son Agenda 2063, à savoir : la croissance inclusive et la durabilité ; la sécurité et l’intégration du continent ; une bonne gouvernance ; un développement axé sur les populations ; et la mise en place d’une présence et de partenariats efficaces à l’échelle mondiale (Union africaine, 2024[7]). Si l’IA ouvre des possibilités considérables pour le développement du secteur financier en Afrique, son déploiement doit reposer sur un examen attentif en raison des risques potentiels qu’elle pourrait créer ou accentuer. Ces risques sont notamment liés à une exacerbation des préoccupations relatives aux préjugés et à la discrimination, aux considérations de confidentialité et de gestion des données, aux inquiétudes sur les modèles et la gouvernance (compte tenu des modèles avancés qui accentuent la dépendance à l’égard d’un petit nombre de fournisseurs tiers de services fondés sur l’IA), à l’inclusion financière des processus manuels de conformité et de connaissance de la clientèle, ou encore à la culture financière dans le contexte des robots-conseillers et des possibilités offertes par la négociation algorithmique. Tous ces aspects pourraient nuire à l’intégrité des marchés et entraîner des perturbations systémiques (OCDE, 2024[8]), et ainsi compromettre les initiatives en faveur de l’inclusion financière et les avancées dans ce domaine (OCDE, 2023[9]).
Les investissements dans l’IA continuent de progresser partout dans le monde, y compris en Afrique. Dans le domaine des marchés de capitaux, l’IA a la capacité de permettre des gains d’efficacité sur des aspects comme l’optimisation des portefeuilles, les systèmes d’échange automatisés, la modélisation du risque de crédit et la finance reposant sur les chaînes de blocs (OCDE, 2021[1]). La part du financement mondial en capital-risque affecté à l’IA est ainsi passée de 21 % de l’ensemble du financement de capital-risque en 2023, à 37 % en 2024 (CB Insights, 2025[10]). Le rôle de l’IA à l’échelle mondiale comme moteur de développement économique, mais aussi comme levier susceptible d’induire des transformations positives en matière de productivité et de stimuler l’activité des consommateurs, est considérable (PWC, 2023[11]).
En Afrique de manière générale, il existe peu d’informations complètes au niveau national sur les fusions et acquisitions dans les domaines de l’IA et des fintechs, ou sur le financement de capital-risque en faveur de l’IA. Au niveau continental toutefois, l’Afrique n’a enregistré qu’une seule transaction importante dans le secteur de l’IA au quatrième trimestre 2024, d’une valeur inférieure à 100 millions USD (CB Insights, 2025[10]). Dans le secteur des fintechs, seules 18 transactions ont été recensées en Afrique, pour un montant total de 100 millions USD, soit un peu plus de 2 % du volume des transactions mondiales pour le T4 2024.
Les tendances de l’investissement dans l’IA et dans les fintechs divergent non seulement au niveau mondial, mais aussi au niveau du continent africain. On a ainsi pu observer à l’échelle internationale un recul du financement des fintechs, passant d’un pic de 143.6 milliards USD en 2021 à 33.7 milliards USD en 2024 (Graphique 7.1, partie A). À l’inverse, les investissements dans l’IA ont progressé en 2024, atteignant leur point le plus élevé à 100.4 milliards USD. Cette divergence pourrait être attribuée à la normalisation intervenue suite à la pandémie de COVID-19 et à une évolution des préférences des investisseurs en faveur de l’IA. La part des transactions liées aux fintechs en Afrique sur l’ensemble des transactions mondiales est systématiquement restée supérieure à celle des transactions liées à l’IA (Graphique 7.1, partie B). Ceci met en évidence le potentiel de croissance soutenue du financement de l’IA sur l’ensemble du continent. Plusieurs facteurs peuvent contribuer à ce déficit de financement, comme abordé plus en détail ci-dessous.
Note : Financement de l’IA et des fintechs par apport de fonds propres, nombre de transactions et pourcentage des transactions mondiales (2020-2024)
Source : CB Insights (2024), State of Venture Report, https://www.cbinsights.com/research/report/venture-trends-2024/
Parmi les pays africains considérés dans ce rapport, l’Afrique du Sud est celui qui a le plus bénéficié d’investissements en capital-risque, en valeur, sur la période 2019-2024, pour un total de plus de 190 millions USD. De son côté, le Nigéria est celui qui a enregistré le plus grand nombre total de transactions sur la même période (Graphique 7.2, parties A et B).
Note : D’après les données de l’Observatoire OCDE des politiques de l’IA.
Source : OECD.IA (2025), données de Preqin (dernière mise à jour : 01/10/2025), https://oecd.ai/
Malgré les difficultés décrites ci-dessus en matière d’investissement, les responsables publics africains et l’UA se dotent progressivement des capacités nécessaires à un déploiement réussi de l’IA, dans des domaines comme les équipements technologiques et les infrastructures, ou encore dans la planification stratégique et l’élaboration de politiques favorables à l’IA (Union africaine, 2024[7]). Des facteurs comme l’augmentation de la pénétration de l’internet, la transformation numérique et le renforcement des compétences du capital humain favorisé par l’économie mondiale du savoir, entraînent une transformation du paysage technologique en Afrique et sont susceptibles de soutenir la finance fondée sur des solutions d’IA (Union africaine, 2024[12]). Le marché africain de l’IA devrait représenter pas moins de 18 milliards USD à l’horizon 2031 (ESI Africa, 2024[13]).
Plusieurs éléments clés peuvent être utilisés pour déterminer le niveau de préparation de l’Afrique à l’adoption de l’IA, et notamment la maturité du secteur technologique et le renforcement actuel ou prévu des capacités, l’adaptabilité des infrastructures au déploiement de l’IA, l’accès à une main-d’œuvre qualifiée et formée aux technologies d’IA, ou encore la disponibilité de données représentatives. D’autres facteurs, comme les objectifs de politique publique, la vision, les orientations et la stratégie des gouvernements, les considérations éthiques, ainsi que les capacités budgétaires, sont également essentiels pour déterminer l’état de préparation à l’IA.
D’après l’indice de préparation à l’IA d’Oxford2, à la fin de l’année 2024, l’Égypte était le mieux préparé des pays analysés, suivie de Maurice, de l’Afrique du Sud et du Rwanda (Oxford Insights, 2024[14]). En glissement annuel entre 2023 et 2024, c’est le Ghana qui a enregistré la meilleure progression en termes de préparation à l’IA, suivi de la Zambie et des Seychelles. Ces améliorations ont été favorisées par la formalisation de visions stratégiques pour le déploiement de l’IA, élaborées par différents pays à titre individuel, mais aussi par l’UA. Lancée en juillet 2024, la Stratégie de l’UA en matière d’IA vise à tirer parti de cette technologie pour soutenir la prospérité et le développement du continent. Les pays africains se sont également efforcés d’améliorer leur réactivité réglementaire et leur préparation à l’IA, en particulier dans les domaines de la sécurité numérique et du développement des expertises. Les principaux facteurs influençant la préparation à l’IA dans les pays africains retenus pour le présent rapport étaient ainsi la vision, la disponibilité des données et le capital humain.
La plupart des stratégies nationales en matière d’IA sont axées sur la protection et la confidentialité des données, l’automatisation des procédures et une utilisation responsable de l’IA. Ces aspects réglementaires jouent un rôle déterminant dans les progrès réalisés dans le domaine des services financiers numériques, en renforçant le développement des marchés de capitaux et en optimisant les systèmes de paiement et les infrastructures des marchés financiers, y compris par une amélioration des outils et cadres existants de contrôle et de surveillance. Depuis 2022, le nombre de pays africains qui ont développé et introduit des politiques et stratégies nationales en matière d’IA n’a fait qu’augmenter.
Plusieurs initiatives sont également en cours de mise en œuvre afin d’optimiser la préparation à l’IA, axées plus particulièrement sur l’IA éthique et sur l’évaluation de la préparation à l’IA (OECD.AI, 2024[15] ; 2025[16] ; UNESCO, 2025[17]). Des efforts de recherche et de développement des expertises sont également déployés en collaboration avec les parties prenantes, notamment par l’établissement de centres de recherche et d’excellence en matière d’IA (Centre de recherches pour le développement international, 2025[18]), par la formalisation des cadres et politiques de protection des données, par la mise en place de campagnes de promotion des compétences liées aux données et par l’amélioration des infrastructures (Africa Privacy Centre, 2025[19] ; Banque européenne d’investissement, 2022[20]). Le secteur financier devrait être en mesure de tirer parti de ces efforts et initiatives (Union africaine, 2024[7]).
Des cas d’utilisation de l’IA en lien avec les services financiers et les activités des marchés de capitaux susceptibles de favoriser l’inclusion financière ont pu être recensés dans de nombreuses économies africaines et à différents stades de développement, de l’expérimentation à l’adoption pratique. Ces applications concernent par exemple la fourniture de crédits, la détection et la prévention de la fraude, l’automatisation des processus et des fonctions d’assistance à la clientèle, ou encore le conseil en matière d’échanges et d’investissement (dont les robots conversationnels et les assistants virtuels axés sur les clients). Le cas d’utilisation présenté ci-dessous pourrait non seulement contribuer à élargir l’accès aux services financiers formels, et promouvoir par là même l’inclusion financière, mais aussi encourager le développement de produits des marchés de capitaux et la participation à ces mêmes marchés.
L’IA accélère l’inclusion financière en Afrique (Quevedo Vega, Salman et Fernandez Vidal, 2025[21]), notamment grâce aux plateformes et canaux de paiement mobile qui ont ouvert l’accès aux services financiers à des populations auparavant défavorisées dans ce domaine. Les technologies d’IA ont été mises en œuvre et déployées de manière formelle par l’intermédiaire des banques, des assureurs, des institutions de microfinance, mais aussi des institutions de réglementation et de surveillance, et sont utilisées de manière informelle à travers les services d’agence et de paiement mobile.
7.5.1. Évaluation de la solvabilité des emprunteurs fondée sur l’IA
Dans les marchés de capitaux, l’IA a démontré sa capacité à favoriser et à soutenir une affectation et une répartition équitables et productives des capitaux et autres ressources. L’IA peut encore accélérer l’inclusion financière en élargissant l’accès aux services financiers formels pour les populations défavorisées grâce à l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs par notation à partir de données non conventionnelles (OCDE, 2021[6]), en baissant les coûts par le biais de l’automatisation conformément à la stratégie de transformation numérique adoptée par l’UA, mais aussi en accentuant la concurrence afin de stimuler l’innovation et la sensibilisation des populations à faible revenu (FMI, 2016[22] ; Union africaine, 2015[23]).
L’évaluation de la solvabilité des emprunteurs par notation fondée sur l’IA a été mise en œuvre avec succès dans plusieurs pays africains, au point d’entraîner une augmentation de la participation aux marchés de capitaux et un renforcement de l’inclusion financière. En Éthiopie, grâce à l’évaluation de la solvabilité fondée sur l’IA, plus de 380 000 micro, petites et moyennes entreprises (MPME) ont pu bénéficier de l’équivalent de 150 millions USD de capitaux sous forme de facilités de crédit non garanti (Kifiya, 2025[24]). En Zambie, une entreprise innovante des fintechs utilise également des algorithmes basés sur l’IA pour accorder des crédits non garantis à des clients privés de services bancaires, et tire ainsi parti de cette technologie pour déterminer leur solvabilité en analysant différentes sources de données, comme leurs transactions mobiles ou leur empreinte numérique (Disrupt Africa, 2025[25]). Au Kenya, certaines entreprises s’appuient sur l’IA non seulement pour octroyer des crédits aux utilisateurs de services financiers numériques, mais aussi pour proposer des solutions de gestion de la dette (Fintech Magazine Africa, 2024[26]).
L’intégration de l’IA dans les services financiers numériques offre aux responsables de l’action publique et aux organismes de surveillance du secteur financier une occasion stratégique d’améliorer encore la prestation de services et l’efficacité opérationnelle, et ce, tout en renforçant l’inclusion. Les solutions fondées sur l’IA peuvent aider les pouvoirs publics et les institutions financières à mieux adapter leurs services aux besoins locaux, à améliorer l’évaluation des risques et à soutenir l’élargissement de l’accès au crédit pour les communautés marginalisées.
7.5.2. Prévention et détection de la fraude
Des solutions fondées sur l’IA ont déjà été déployées en Afrique pour détecter et prévenir les transactions frauduleuses, et pour protéger les systèmes et ressources informatiques (Standard Bank, 2024[27]). Dans différents pays africains, les acteurs du secteur financier cherchent à améliorer leurs compétences et se penchent sur l’utilisation de systèmes et d’algorithmes d’IA, afin non seulement de détecter efficacement toute anomalie liée aux transactions ou à certains processus, mais aussi de protéger les systèmes financiers et les participants aux marchés de capitaux des menaces d’acteurs malveillants (Disrupt Africa, 2025[28]). Les pays qui ne disposent pas, à l’échelle locale, de l’expertise et des capacités techniques pour développer leurs propres systèmes peuvent s’appuyer sur des fournisseurs tiers pour se procurer les outils ou plateformes d’IA nécessaires à la mise en place de systèmes efficaces de gestion des risques financiers (Oracle, 2018[29] ; IBM, 2021[30] ; CIO Africa, 2024[31] ; Odufisan, Abhulimen et Ogunti, 2025[32]).
Les liens de plus en plus développés entre les prestataires de paiement et les infrastructures des marchés financiers offrent à l’Afrique une occasion unique d’intégrer ses marchés de capitaux et d’optimiser l’apport de capitaux. Il est possible d’atteindre ces objectifs en tirant parti de l’accessibilité des fonds d’État pour les investisseurs privés afin d’élargir les bases de capitaux et d’investisseurs. Les solutions fondées sur l’IA pourraient améliorer l’expérience des investisseurs, en leur octroyant un accès permanent aux informations sur l’état des investissements, ainsi qu’à des formations et des conseils dans ce domaine.
7.5.3. Automatisation des processus et fonctions d’assistance à la clientèle
Partout en Afrique, les prestataires de services financiers ont déployé des robots conversationnels et des assistants virtuels s’appuyant sur l’IA pour automatiser les processus et fonctions d’assistance à la clientèle. Ces dispositifs offrent un accès aux services d’assistance même en dehors des heures de travail habituelles, réduisant par là même fortement les coûts opérationnels tout en facilitant la mise en place de services personnalisés capables d’améliorer le soutien proposé aux clients et leur niveau de satisfaction. L’analyse des données des consommateurs au moyen de techniques comme l’analyse des sentiments permet de détecter des tendances concernant les groupes de consommateurs, et ainsi d’éclairer la prise de décisions stratégiques au sein des entreprises (VERICASH, 2024[33] ; Jumo, 2025[34] ; Qore, 2025[35]).
Les services de traduction instantanée fondés sur l’IA peuvent également améliorer considérablement l’automatisation des processus et d’assistance à la clientèle, tout en facilitant la gestion et la protection des informations financières. Ce domaine d’application peut être particulièrement utile en Afrique, compte tenu du grand nombre de langues et dialectes parlés sur le continent (Slator, 2024[36] ; Deepgram, 2024[37]).
Les technologies d’IA ont été mises en œuvre avec plus ou moins de succès par le biais du service de minimessages (short message service, SMS) et d’applications tierces comme WhatsApp, afin d’assurer la prestation de services dans les zones reculées ou sur des terminaux ne disposant pas des fonctionnalités fondamentales nécessaires pour prendre en charge les transactions financières (MTN Group, 2019[38] ; Stanbic Bank Zambia, 2021[39]). Ce cas d’utilisation ne se limite pas aux prestataires de services, dans la mesure où plusieurs autorités africaines de surveillance et de réglementation ont déjà adopté des solutions s’appuyant sur l’IA. En Zambie, la banque centrale a ainsi mis en place en 2024 une solution de signalement et de gestion des réclamations financières fondée sur l’IA, liée à la fois aux plateformes de réseaux sociaux et au service de minimessages (Bank of Zambia, 2023[40]). La Banque de réserve d’Afrique du Sud teste également le recours à l’IA dans le développement d’outils permettant d’améliorer les prévisions économiques (News24, 2024[41]).
7.5.4. Conseil en matière d’échanges et d’investissement
Dans le domaine du conseil en matière d’échanges et d’investissement, les pays africains n’exploitent pas tous l’IA de la même manière et affichent des stades de déploiement différents, allant du stade exploratoire au stade avancé. En Afrique du Sud, les gestionnaires d’actifs tirent déjà parti de l’IA dans le cadre de la gestion de portefeuille et de la recherche en investissement (FSCA, 2024[42]). Grâce à l’analyse prédictive fondée sur l’IA, il est possible de déceler, d’évaluer et de limiter les risques de façon plus efficace en étudiant les tendances du marché, et d’améliorer ainsi la fiabilité de la prise de décision.
Au Kenya, des algorithmes de négociation fondés sur l’IA ont été intégrés à l’analyse du marché d’actions, permettant ainsi d’aider les investisseurs dans l’analyse de données nécessaire pour appuyer ou recommander des choix d’investissement. Les start-ups du secteur kenyan des fintechs utilisent l’IA pour analyser et traiter en temps réel des volumes sans précédent de données financières, structurées comme non structurées. Les opérateurs de marché qui n’y avaient auparavant pas accès peuvent désormais rassembler des informations indispensables pour saisir des opportunités d’investissement (Citizen Digital, 2025[43]).
Au Nigéria, les investisseurs individuels privilégient les moteurs de recommandations d’investissement basés sur l’IA. Cette préférence se reflète également au niveau institutionnel par la fourniture de recommandations personnalisées, fondées sur une modélisation des risques s’appuyant sur l’apprentissage automatique. Le déploiement de ces outils a été en grande partie concluant et a permis de soutenir l’inclusion financière tout en assurant le confort et la sécurité des investisseurs individuels au niveau personnel, mais aussi en favorisant une plus grande inclusivité sur les marchés de capitaux par un élargissement de l’accès à des populations plus diversifiées (Digital Frontiers Institute, 2025[44]).
Des outils d’évaluation des risques assistés par l’IA ou fondés sur l’IA ont été introduits en Égypte afin de contribuer à la mise en place de cadres de réglementation et de surveillance plus solides, et ce, en permettant aux autorités concernées de déceler les risques ou les cas de fraude potentiels, en protégeant de manière proactive les paiements et les systèmes sous-jacents, et en renforçant la confiance des investisseurs et l’efficience du marché (OCDE, 2024[45] ; Euromoney, 2023[46]).
7.5.5. Gestion des risques et cybersécurité des services de banque mobile et des solutions de fintechs
La base de données Global Findex (Banque mondiale, 2025[47]) montre le rôle déterminant que jouent désormais les services financiers numériques dans la promotion de l’inclusion financière en Afrique subsaharienne. En 2024, 58 % des adultes disposaient d’un compte bancaire traditionnel ou mobile, contre 34 % dix ans auparavant. Cette croissance rapide met en évidence la capacité extraordinaire des services financiers numériques à atteindre les populations défavorisées en termes de services et à élargir le champ de l’inclusion financière.
L’IA peut donner aux particuliers, aux entreprises et aux pouvoirs publics les moyens de gérer les risques à grande échelle en tirant parti des technologies sous-jacentes pour améliorer la sécurité des transactions, décourager la fraude et éviter les résultats négatifs potentiels, procéder à des analyses avancées, rationaliser les opérations ou encore améliorer l’accessibilité des services (GSMA, 2024[2]).
Les services de banque mobile et les solutions de fintechs se sont appuyés sur l’IA pour créer un écosystème de paiement numérique et rendre les services financiers à la fois plus accessibles et performants (GSMA, 2025[48]). Consciente du rôle que peut jouer l’IA en faveur de la transformation numérique et de l’inclusion financière, l’UA a fait de sa mise en œuvre une priorité stratégique en raison de la capacité de l’IA à réduire la pauvreté et à soutenir le développement économique (Union africaine, 2025[49]). Cet écosystème est toutefois exposé à différents risques susceptibles de compromettre les efforts d’inclusion financière et de freiner tout progrès. Le déploiement de l’IA dans les services financiers peut contribuer à atténuer ces menaces grâce à des approches heuristiques de biométrie automatisées et fondées sur les données, à des mécanismes d’authentification adaptatifs et basés sur les risques, et à l’automatisation du renseignement sur les menaces.
7.5.6. Élaboration de politiques fondées sur les données et RegTech/SupTech
L’IA permet une analyse avancée d’ensembles de données structurées et non structurées afin d’identifier les tendances, prédire les évolutions et évaluer les risques avec une précision accrue. La modélisation prédictive, l’analyse des sentiments et la cartographie géospatiale peuvent aider les responsables de l’action publique à recenser les régions défavorisées en termes de services, à anticiper les évolutions du paysage concurrentiel et à mettre en place des interventions proactives. La surveillance en temps réel, la simulation de scénarios et les boucles de rétroaction adaptatives permettent de faire preuve d’agilité dans la modification des politiques, alors que les sources de données non conventionnelles et la détection des biais peuvent contribuer à renforcer l’inclusivité dans l’octroi de crédits et à améliorer l’équité des systèmes financiers.
Les solutions de technologie réglementaire (regulatory technology, RegTech) fondées sur l’IA peuvent automatiser la mise en conformité pour atténuer les risques de manière proactive. Les outils SupTech s’appuyant sur l’IA peuvent également favoriser une prise de décision et une détection des risques plus rapides et plus précises, ainsi qu’une plus grande efficacité opérationnelle pour les organismes de surveillance du secteur financier, contribuant ainsi à la stabilité financière. Le déploiement de l’IA permettrait de renforcer les capacités et l’efficacité des responsables de l’action publique, tout en participant au maintien des normes déontologiques par l’élimination des biais et par une application renforcée du principe de responsabilité (G20 Afrique du Sud, 2025[50]). Le recours à l’IA dans les solutions de RegTech et de SupTech peut également soutenir l’inclusion financière dans les domaines de l’intégration sécurisée et des services et produits personnalisés.
Les solutions d’IA peuvent aussi aider à rationaliser et à améliorer les processus et mécanismes liés aux critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG), tels que l’élaboration d’indicateurs de mesure, de suivi et de notification à l’appui des bases de données et des cadres d’action (OCDE, 2022[51]).
7.5.7. Assurance fondée sur l’IA
Dans toute l’Afrique, les assureurs adoptent l’IA pour accroître leur efficacité, améliorer les opérations, élargir l’accès aux services et renforcer la confiance. Différentes solutions d’IA et d’apprentissage automatique ont déjà été déployées pour optimiser le traitement des déclarations de sinistres automobiles, renforcer la lutte contre la fraude par l’automatisation des vérifications, améliorer le service à la clientèle et proposer une prestation de services plus personnalisée (The Mail & Guardian, 2025[52]).
L’IA a également été adoptée pour analyser les données de santé et relatives aux paiements mobiles, faciliter le développement de solutions de microassurance innovantes et abordables à destination des clients à faible revenu et auparavant défavorisés en termes de services. Ces exemples témoignent d’une tendance en faveur d’une adoption stratégique de l’IA sur le marché de l’assurance africain, dans le but d’améliorer le traitement des demandes, de personnaliser les services proposés, de renforcer l’inclusion financière et de lutter contre la fraude (Deloitte, 2023[53]).
La mise en œuvre de cas d’utilisation de l’IA dans le secteur de la finance pour soutenir le développement des marchés de capitaux en Afrique se heurte à plusieurs obstacles majeurs, dont les risques associés au recours à des outils avancés non seulement pour les consommateurs de produits et services financiers, mais aussi pour les marchés dans leur ensemble. Ces obstacles sont susceptibles de limiter la propension des prestataires de services financiers à déployer de telles innovations, si ce n’est que pour éviter toute atteinte à leur réputation. Ceux-ci incluent notamment les risques opérationnels, les menaces de cybersécurité, les biais des modèles d’IA ou encore la fraude (OCDE, 2024[8]).
Les obstacles liés, d’une part, aux infrastructures sous-jacentes à la fourniture de services numériques et, d’autre part, aux capacités institutionnelles nuisent eux aussi à l’adoption de l’IA dans la finance. Dans certaines régions, la connexion à l’internet est intermittente, voire inexistante, tandis que l’approvisionnement régulier d’électricité y constitue un autre défi en termes d’infrastructures, ce qui peut avoir de graves répercussions sur le déploiement et l’adoption des technologies d’IA émergentes (Banque mondiale, 2024[54]). La connectivité mobile est également affectée par le faible nombre d’antennes-relais, lesquelles sont par ailleurs la cible d’actes de vandalisme ou de destruction, entraînant par là même un cercle vicieux d’augmentation des coûts d’investissement. Les infrastructures sont indispensables à la prestation de services des institutions financières et des start-ups technologiques qui, sans elles, peuvent avoir des difficultés à fournir des services de base, et même être dans l’incapacité d’innover de manière durable (GSMA, 2025[48] ; Developing Telecoms, 2025[55] ; MTN South Africa, 2025[56]). Outre les difficultés liées aux infrastructures numériques, les capacités institutionnelles limitées dont disposent les pays africains peuvent accentuer les inégalités et nuire à une répartition juste des avantages générés par l’IA (FMI, 2021[57]).
Le coût prohibitif du développement, de la mise à l’essai, du déploiement et de l’actualisation des modèles avancés constitue un autre obstacle à l’innovation liée à l’IA en Afrique. Cela inclut les frais d’hébergement dans le nuage et les frais généraux d’intégration pour adapter les modèles aux infrastructures, normes techniques et terminaux locaux (Kondo et Diwani, 2023[58]).
L’Afrique est par ailleurs confrontée à une adoption relativement lente de l’IA, due à la pénurie de professionnels qualifiés, et ce, malgré un intérêt croissant pour cette technologie et une augmentation des investissements dans les secteurs de la santé, de l’agriculture et de la finance notamment. Parce que les programmes d’enseignement et de formation peinent à suivre le rythme des avancées technologiques, malgré le potentiel prometteur de la jeune population du continent, l’innovation est freinée et de nombreuses opportunités sont manquées (SAP, 2025[59]).
La qualité et la disponibilité des données constituent un autre obstacle important au déploiement de l’IA, qui nécessite des capacités de stockage importantes, évolutives et économes en énergie pour les vastes ensembles de données sur lesquels reposent les fonctions de traitement et de modélisation (OCDE, 2024[7] ; OCDE, 2021[59]). Cependant, la majorité des institutions financières africaines n’ont généralement accès qu’à des données fragmentées ou incomplètes (Osabutey et Jackson, 2024[60]) et ne disposent la plupart du temps que de capacités de traitement par l’intermédiaire de prestataires de services tiers dans le domaine de l’IA. La diversité des juridictions et la myriade de cadres réglementaires et juridiques qui en découlent ne font qu’exacerber cet obstacle, en ne garantissant pas un cadre normalisé pour la gestion et la confidentialité des données, ou pour une utilisation éthique de l’IA dans la fourniture de services financiers (Ademuyiwa et Adeniran, 2020[61]).
Les cyberrisques et les coûts associés nuisent également à un déploiement réussi de l’IA dans les services financiers (Banque de réserve sud-africaine, 2025[62]). Les technologies fondées sur l’IA sont particulièrement vulnérables aux cyberrisques et des mesures efficaces d’atténuation doivent ainsi être mises en œuvre pour protéger les ressources informatiques et garantir leur résilience, leur fiabilité, leur adaptabilité et leur évolutivité. Par ailleurs, les coûts élevés associés au déploiement de l’IA, y compris en matière d’investissements infrastructurels, d’acquisition des talents et de développement ou d’achat de logiciels, représentent un obstacle financier non négligeable, notamment pour les start-ups et les petites entreprises. Le manque d’expertise observé en Afrique dans le développement de l’IA ne fait que ralentir davantage son déploiement dans les services financiers, dans la mesure où les pouvoirs publics et les institutions éprouvent des difficultés à trouver des professionnels disposant des compétences nécessaires. Cette pénurie est encore accentuée par la migration de travailleurs qualifiés vers d’autres régions susceptibles de proposer des postes mieux rémunérés (Dreyer et al., 2018[63] ; Sey et Mudongo, 2024[64]).
Outre ces difficultés d’ordre technique, certains aspects sociétaux peuvent également avoir une incidence négative sur le déploiement des solutions d’IA. Un faible niveau de culture numérique et financière affecte directement le rythme de développement et de déploiement des technologies fondées sur l’IA, ainsi que le degré de confiance dans l’utilisation d’outils fondés sur l’IA. Une maîtrise limitée du numérique peut également réduire la capacité des consommateurs et des investisseurs à utiliser les outils d’IA à leur avantage, et à en saisir les possibilités et les risques (OCDE, 2023[65]). Les recherches universitaires montrent que, dans certains cas, les pouvoirs publics, les organismes de réglementation, mais aussi les institutions financières plus traditionnelles, peuvent être réticents au changement et hésitent par conséquent à adopter des solutions d’IA par peur d’une mauvaise utilisation de cette technologie (Munoriyarwa, 2024[66] ; Azaroual, 2024[67] ; Frimpong, 2024[68]).
Il est essentiel de prendre en compte les aspects déontologiques, comme les biais algorithmiques ou les décisions motivées par l’IA, afin de garantir l’équité des services financiers. Cela nécessite toutefois un soutien réglementaire, le développement d’infrastructures, une formation adaptée et une collaboration entre les secteurs financier et technologique, et ce, afin de mettre en place en Afrique un système financier fondé sur l’IA réellement inclusif (Fu, Huang et Singh, 2020[69] ; Banque de réserve sud-africaine, 2025[62]).
D’autres obstacles structurels, réglementaires et économiques au déploiement de l’IA sur le continent africain sont présentés dans l’Encadré 7.1.
Paysage de l’action publique fragmenté : la fragmentation du paysage réglementaire en Afrique représente un véritable défi pour les investisseurs potentiels. Les procédures de délivrance de permis peuvent être particulièrement longues et les restrictions prévues dans les lignes directrices peuvent décourager les investisseurs compte tenu des risques liés non seulement à la durabilité des entreprises, mais aussi à la viabilité et à la continuité de leurs activités (McKinsey, 2022[70]). Pour résoudre ce problème, l’UA a mis en place différentes initiatives visant à harmoniser les politiques et réglementations sur l’ensemble du continent africain (Union africaine, 2024[7]).
Infrastructures : la fourniture de services financiers numériques et fondés sur l’IA doit pouvoir s’appuyer sur un approvisionnement fiable en électricité et une connexion stable à l’internet. Les défis que doit relever l’Afrique compte tenu du sous-développement de ses infrastructures constituent un réel obstacle pour les investisseurs (Groupe de la Banque africaine de développement, 2024[71]). Pour attirer davantage d’investissements dans l’IA, les infrastructures africaines devront être mises à niveau.
Capital humain et talents : les professionnels de l’IA restent rares en Afrique et la migration des travailleurs dotés des compétences nécessaires vers d’autres régions du monde représente un défi majeur pour le continent. La capacité à former et à retenir des professionnels hautement qualifiés et disposant des compétences appropriées dans le domaine de l’IA est un facteur d’attractivité pour les investisseurs (McKinsey, 2022[70]).
Stabilité politique et économique : l’instabilité politique de certaines parties du continent et la volatilité des économies sous-jacentes ont un effet dissuasif sur les investisseurs potentiels (Geda et Yimer, 2023[72]), en particulier dans le cadre d’investissements de moyen à long terme. La capacité des entreprises à protéger efficacement leurs droits de propriété intellectuelle est également essentielle puisque, dans un contexte politique instable, certains droits peuvent être ignorés ou remis en cause pour des motifs politiques (Svensson, 1998[73]).
Contraintes financières : la faible profondeur des marchés affecte également les investissements en capital-risque dans l’IA et les fintechs, entraînant par là même une dépendance excessive à l’égard des investissements étrangers, au détriment d’initiatives nationales qui auraient pourtant permis de financer efficacement les projets liés à l’IA et aux fintechs (Reuters, 2025[74]).
La Stratégie continentale en matière d’IA adoptée par l’UA en juillet 2024 ne prévoit aucune disposition visant spécifiquement l’utilisation de l’IA dans le secteur financier. Elle fournit en outre un cadre général pour la gouvernance et l’adoption de l’IA dans de nombreux secteurs, dont les secteurs de l’agriculture, de la santé, de l’éduction, du changement climatique et de la prestation de services publics. Cette stratégie met l’accent sur l’élaboration de stratégies nationales en matière d’IA par les États membres, sur la création de cadres de gouvernance et sur la mise en œuvre de principes déontologiques dans l’utilisation de l’IA. Elle préconise par ailleurs non seulement de renforcer les capacités d’IA dans les infrastructures, les ensembles de données, les plateformes informatiques et le capital humain, mais aussi de favoriser la recherche, l’innovation et la coopération régionale (Union africaine, 2024[7]).
Cette stratégie reconnaît le potentiel de transformation des systèmes avancés d’IA et les risques qui y sont associés. L’IA générative est par exemple considérée comme jouant un rôle majeur dans les risques émergents, dont la mésinformation, les violations de la vie privée ou les infractions aux droits de la propriété intellectuelle. Elle recommande en outre que des recherches soient menées en Afrique pour évaluer les risques de l’IA à court, moyen et long terme, y compris des modèles génératifs, et encourage l’adoption de lignes directrices déontologiques, de mesures de transparence et d’exigences d’explicabilité pour les systèmes d’IA. Cette stratégie prône enfin la mise en place de bacs à sable réglementaires et de registres de la transparence algorithmique afin de garantir une innovation responsable et l’application du principe de redevabilité (Union africaine, 2024[7]).
Plusieurs pays africains introduisent actuellement des mesures réglementaires pour encadrer l’utilisation de l’IA dans la finance, notamment en ce qui a trait aux principes déontologiques d’équité, de responsabilité et de transparence. Maurice a ainsi mis en place un agrément pour la fourniture de conseils automatisés et fondés sur l’IA (Robotic and AI Enabled Advisory License), afin de réguler l’activité de conseil automatisé en matière d’investissement. D’autres pays mènent quant à eux des consultations auprès des institutions financières dans le but d’intégrer la gouvernance de l’IA dans les cadres existants. Ces efforts ont pour objectif d’harmoniser les normes et de garantir la sécurité et l’inclusivité de l’adoption de l’IA dans les services financiers numériques (Quevedo Vega, Salman et Fernandez Vidal, 2025[21]).
Afrique du Sud : le cadre d’action national en matière d’IA (National AI Policy Framework) définit une vision stratégique pour l’intégration des technologies d’IA dans l’ensemble de l’économie, et ce, afin de renforcer la croissance, l’innovation et l’inclusion sociale. Il présente l’IA comme un véritable moteur de la transformation numérique et du développement inclusif. Ce cadre définit différents piliers stratégiques, dont le développement des talents, les infrastructures numériques, la recherche et l’innovation, des lignes directrices pour une IA éthique, la gouvernance des données, la protection de la vie privée et la cybersécurité. Il met en avant une IA centrée sur l’humain, ainsi que les principes d’équité, de transparence et de responsabilité, tout en encourageant les partenariats public-privé et les stratégies sectorielles dans des domaines comme ceux de la santé, de l’éducation et de la finance. S’il reconnaît l’importance des stratégies sectorielles, ce cadre ne propose pas à ce stade de mesure détaillée ayant trait à l’IA dans le domaine financier (Department of Communications and Digital Technologies, 2024[75]).
Algérie : la stratégie nationale en matière d’IA, officiellement lancée en décembre 2024, est coordonnée par un comité dédié et repose sur six piliers, à savoir la recherche et l’innovation, l’amélioration des compétences, les infrastructures et les ensembles de données, les investissements et l’écosystème, les réglementations et politiques, et l’intégration sectorielle (Digital Policy Alert, 2024[76] ; Ministère de la Poste et des Télécommunications, 2025[77]). Cette stratégie met en avant des mesures telles que la création d’un fonds national pour l’IA, l’élaboration de programmes de formation spécialisés et la promotion de normes déontologiques. L’adoption de l’IA est présentée comme un moyen de réduire la fracture numérique et de soutenir le développement durable, en mettant l’accent sur l’innovation et l’harmonisation des politiques plutôt que sur une définition détaillée des mécanismes de mise en œuvre. Cette stratégie prévoit également des initiatives comme l’établissement d’un centre national de données, la création d’un établissement d’enseignement supérieur spécialisé dans l’IA ou encore le développement des compétences et des cadres d’investissement. Aucune mention n’a toutefois été faite d’une application spécifique de l’IA au secteur financier lors de l’annonce de cette stratégie.
Bénin : la Stratégie nationale d’intelligence artificielle et des mégadonnées (SNIAM) 2023-2027, adoptée par le Conseil des ministres en janvier 2023, a pour objectif de faire du pays un chef de file régional en matière d’IA à l’horizon 2027. Cette stratégie s’articule autour de quatre axes stratégiques : (1) la consolidation de l’écosystème existant et la mise en œuvre de cas d’utilisation de l’IA à fort impact ; (2) le renforcement des capacités humaines en matière d’IA et la gestion des données massives ; (3) le soutien à la recherche, à l’innovation et à la participation du secteur privé ; et (4) la mise à jour du cadre juridique et réglementaire afin de traiter les questions de gouvernance, de déontologie et de responsabilité. Elle inclut 123 actions applicables à différents secteurs, comme le secteur de l’agriculture, de la santé, de l’éducation, de la finance et de l’administration publique, en mettant tout particulièrement l’accent sur le développement des infrastructures (p. ex. : l’IA en tant que service ou les lacs de données), le développement des expertises et la coopération internationale. Dans le domaine financier, la stratégie met en avant l’application de l’IA pour les contrôles fiscaux intelligents, la détection de la fraude et l’optimisation des dépenses, afin de renforcer par là même la transparence et l’efficacité dans la gestion des finances publiques. Le gouvernement prévoit aussi la création d’un environnement contrôlé pour l’expérimentation en matière d’IA, soutenu par le Code du numérique, ainsi que la mobilisation de financements nationaux et internationaux pour la mise en œuvre de cette stratégie (Ministère du Numérique et de la Digitalisation, 2023[78]).
Botswana : dans le cadre de son programme plus général de transformation numérique, le pays est en cours de validation d’un rapport sur son niveau de préparation à l’IA. Si les pouvoirs publics n’ont pas encore publié de stratégie spécifique relative à l’IA pour les services financiers, cette initiative a néanmoins pour objectif d’éclairer l’élaboration de politiques et de cadres nationaux en matière d’IA s’appuyant sur des principes déontologiques. Ces cadres devraient permettre d’orienter les futures applications sectorielles, y compris dans le domaine de la finance, en encourageant le déploiement d’une IA responsable et en assurant leur cohérence avec les priorités nationales de développement (Magopane, 2025[79]).
Égypte : dans sa loi de 2022 sur les fintechs, le pays a prévu des dispositions liées à l’IA dans le secteur financier, lesquelles encadrent le recours à l’IA pour les services financiers non bancaires et imposent une autorisation préalable à l’utilisation de solutions fondées sur l’IA. Cette loi a pour objectif d’encourager l’innovation dans les technologies financières tout en assurant la protection des consommateurs et la conformité aux normes de gouvernance des données. Au-delà du secteur de la finance, la stratégie nationale égyptienne relative à l’intelligence artificielle (National AI Strategy, NAIS) lancée en 2019 vise à tirer parti de l’IA pour stimuler la croissance économique, améliorer les services publics et soutenir le développement durable. D’autres initiatives ont récemment été mises en œuvre, dont la Charte égyptienne pour une IA responsable (Egyptian Charter for Responsible AI), qui promeut l’équité, la transparence, le principe de responsabilité et les valeurs centrées sur l’humain. L’Égypte joue également un rôle moteur dans la coopération régionale et internationale, puisqu’elle préside différents groupes de travail consacrés à l’IA au sein de l’UA et de la Ligue des États arabes, avec pour mission de définir des normes et des stratégies communes (OCDE, 2024[45]).
Gabon : si le pays n’a pas encore adopté de stratégie nationale en matière d’IA, les pouvoirs publics ont pris des mesures en faveur de son développement, dont la création d’un Comité technique national sur l’IA. L’adoption de l’IA dans le pays en est encore à ses balbutiements, puisqu’aucun cas d’utilisation significatif n’a pu être observé dans l’administration publique et que les applications dans le secteur privé restent limitées, notamment sous forme de robots conversationnels et d’outils de détection du plagiat. Il n’existe aucune disposition spécifique relative à l’IA dans les services financiers et le cadre juridique actuel est principalement axé sur la cybersécurité et la protection des données. Les pouvoirs publics reconnaissent la nécessité d’une gouvernance de l’IA à la fois éthique et transparente, et prévoient de mettre en place une stratégie nationale basée notamment sur des mécanismes de gouvernance, le développement des expertises et des cadres réglementaires visant à garantir le déploiement d’une IA responsable dans l’ensemble des secteurs, y compris le secteur de la finance (UNESCO, 2024[80]).
Ghana : la stratégie nationale en matière d’IA (2023-2033) comprend des dispositions spécifiques concernant l’IA dans les services financiers. Elle établit en outre les services financiers comme un secteur clé pour l’adoption de l’IA et encourage son application à des fins de détection de la fraude, de planification financière algorithmique, d’évaluation automatisée de la solvabilité des emprunteurs par notation, et de traitement des déclarations de sinistres. Cette stratégie encourage les partenariats public-privé et la mise en place de projets pilotes en collaboration avec la Banque du Ghana afin d’accélérer l’intégration de l’IA dans ce secteur. Elle recommande par ailleurs une clarification des cadres régissant la gouvernance des données et la propriété intellectuelle, la mise en place d’incitations à destination des start-ups spécialisées dans l’IA et une adaptation des lignes directrices sur la passation des marchés publics, afin de faciliter la participation des entreprises innovantes dans le domaine de l’IA aux projets liés aux services financiers. Ces mesures s’inscrivent dans un cadre plus large reposant sur huit piliers principaux, dont la gouvernance des données, les infrastructures numériques et la recherche en IA appliquée, et visent à favoriser une adoption responsable et inclusive de l’IA dans l’ensemble de l’économie ghanéenne (Ministry of Communications and Digitalisation, 2022[81]).
Guinée équatoriale : le programme national de transformation numérique donne la priorité au développement des infrastructures numériques, au renforcement de la gouvernance des données et à l’amélioration de la cybersécurité, lesquels constituent des étapes fondamentales pour permettre l’adoption de technologies émergentes, dont l’IA. Ces mesures visent à créer un environnement sûr et interopérable, propice à l’innovation et à la diversification économique. Cette stratégie ne fait aucune mention de l’IA dans la finance ou de l’IA à usage général et ne prévoit aucune politique spécifique en la matière (Banque mondiale, 2024[82]).
Kenya : la stratégie nationale en matière d’IA pour la période 2025-2030 ne compte aucune disposition portant spécifiquement sur la question de l’IA dans la finance. Elle définit cependant un cadre national complet visant à faire du Kenya un chef de file régional en matière de recherche, d’innovation et d’adoption de l’IA, et ce, dans de nombreux secteurs. Cette stratégie s’articule autour de trois axes, à savoir les données, les infrastructures numériques pour l’IA et la recherche et l’innovation dans le domaine de l’IA, et s’appuie sur divers leviers comme la gouvernance, le développement des talents, l’investissement et la déontologie. Elle met en avant des mesures visant à établir un cadre solide de gouvernance des données, à développer des infrastructures prêtes pour l’IA, à établir des pôles de recherche en IA et à instaurer des cadres juridiques et réglementaires agiles, y compris des normes de risque et de sécurité. Cette stratégie met également l’accent sur un développement de l’IA à la fois éthique et inclusif, la sensibilisation du grand public et la mise en place de partenariats, afin d’encourager l’innovation et assurer un déploiement responsable des technologies d’IA (Government of Kenya, 2025[83]).
Maurice : le pays a élaboré une stratégie nationale en matière d’IA dans le but de faire de cette technologie un moteur clé de l’innovation et de la transformation économique. Cette stratégie mise avant tout sur la création d’un écosystème favorable par l’établissement d’un comité mauricien sur l’IA (Mauritius AI Council, MAIC), dont le rôle sera de coordonner les projets, d’assurer le suivi de leur mise en œuvre et de fournir des conseils sur les politiques à mener. Elle recommande en outre la création d’un solide cadre réglementaire couvrant la protection des données, la propriété intellectuelle et les questions de déontologie, ainsi que des mesures de promotion des données ouvertes et du principe de responsabilité. Les pouvoirs publics prévoient par ailleurs d’encourager l’adoption de l’IA au moyen de mesures budgétaires, comme les crédits d’impôt, les subventions proportionnelles ou les aides à la formation, tout en investissant dans le développement des talents grâce à des programmes spécialisés, à l’octroi de bourses et à la création d’un campus de l’IA. Si cette stratégie n’introduit aucune politique spécifique l’IA dans le secteur de la finance, elle considère néanmoins explicitement les fintechs comme un secteur stratégique et met en avant le rôle de l’IA dans le développement de robots-conseillers, la détection de la fraude, l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs par notation, la conformité réglementaire et l’automatisation du service à la clientèle. Ces initiatives ont pour objectif de faire de Maurice un pôle régional en matière de fintechs en Afrique, tirant parti de l’IA pour renforcer la compétitivité et favoriser les services financiers transfrontières (Working Group on Artificial Intelligence, 2018[84]).
Mauritanie : la stratégie nationale en matière d’IA pour 2024-2029 établit un cadre complet pour la gouvernance et le développement de l’IA, dans le but de faire du pays un acteur majeur de la transformation numérique à l’échelle régionale. Cette stratégie repose sur cinq priorités stratégiques : (1) développer des capacités humaines en IA et dans la science des données grâce à des programmes de formation et à l’intégration professionnelle ; (2) promouvoir la recherche et l’innovation par le financement des universités, le soutien à l’entrepreneuriat dans le domaine de l’IA et la création de centres d’excellence ; (3) renforcer la coopération régionale et internationale, y compris la participation aux initiatives mondiales en faveur de la gouvernance des données et de l’IA responsable ; (4) établir une solide gouvernance des données pour l’IA, axée sur la collecte, le partage et la gestion sécurisés des données ; et (5) garantir la conformité juridique et déontologique par l’adoption de politiques en accord avec les réglementations de protection des données et par la participation à l’élaboration des normes internationales pour l’encadrement de l’IA. Bien que cette stratégie établisse des secteurs clés pour la mise en œuvre de l’IA (comme les secteurs de la santé, de l’éducation, de l’agriculture, de l’énergie et de la défense), elle ne met pas en avant de dispositions spécifiques à l’application de l’IA aux services financiers. Elle met en revanche l’accent sur la création d’un environnement favorable par l’amélioration des compétences, le financement de la recherche, le développement des infrastructures de données et le renforcement d’une gouvernance éthique pour soutenir l’adoption de l’IA dans tous les secteurs de l’économie (The Ministry of Digital Transformation, 2024[85]).
Namibie : le pays se prépare activement à l’adoption de l’IA, mais ne dispose pas encore de stratégie nationale formelle dans ce domaine. Les pouvoirs publics ont toutefois établi des bases solides à cet effet, par la mise en place de politiques comme la stratégie numérique nationale (National Digital Strategy) pour la période 2024-2028, la loi sur l’accès à l’information de 2022 (Access to Information Act) ou encore les projets de loi sur la cybercriminalité et la protection des données. Ces initiatives ont pour objectif de renforcer la transparence, la gouvernance des données et la cybersécurité, trois conditions préalables à un déploiement éthique de l’IA. Le projet Vision 2030 et le deuxième plan Harambee pour la prospérité (Harambee Prosperity Plan II) font des TIC et de l’IA deux moteurs essentiels de la croissance économique du pays et de son développement social. Les secteurs prioritaires pour l’intégration de l’IA sont notamment ceux de l’agriculture, de la santé, de l’éducation, de l’énergie et de l’eau, ainsi que le secteur émergent de l’hydrogène vert. La Banque de Namibie a par ailleurs lancé en 2024 son accélérateur d’IA et de robotique (AI and Robotics Accelerator, AIRA), témoin de son engagement en faveur des applications de l’IA dans les services financiers et autres secteurs connexes (UNESCO, 2025[86]).
Nigéria : au titre de ses piliers sur l’accélération de l’adoption de l’IA et la transformation sectorielle, la stratégie nationale en matière d’IA (National Artificial Intelligence Strategy, NAIS) considère les services financiers comme un secteur prioritaire pour l’adoption de l’IA. Cette stratégie préconise la mise en place de feuilles de route sectorielles, notamment pour le secteur de la finance, de manière à accroître l’efficacité, à renforcer la gestion des risques et à améliorer l’inclusion financière. Elle encourage l’adoption d’innovations fondées sur l’IA, comme l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs par notation, la détection de la fraude ou la personnalisation des services financiers, dans le but de stimuler l’économie numérique et de soutenir la conformité réglementaire. Les pouvoirs publics prévoient d’inciter les acteurs du secteur privé à adopter ces innovations au moyen d’allègements fiscaux, de subventions spécifiques ou de partenariats public-privé, tout en veillant à la protection des données et à l’application des normes déontologiques en vertu de la loi de 2023 sur la protection des données (NCAIR, NITDA et FMCIDE, 2024[87]).
Ouganda : la feuille de route de la transformation numérique pour 2023/2024-2027/2028 définit une stratégie pour l’intégration des technologies numériques dans l’ensemble des secteurs, y compris le secteur des services financiers. Si elle ne prévoit aucune disposition détaillée concernant l’IA dans la finance, elle met néanmoins l’accent sur les infrastructures numériques, la cybersécurité et la protection des données comme conditions préalables à l’adoption de l’IA. Cette feuille de route accorde également une importance particulière au perfectionnement des compétences numériques, aux écosystèmes d’innovation et à l’éthique de la gouvernance, et ce, afin de garantir un déploiement inclusif et responsable de l’IA. Ces priorités s’inscrivent dans l’objectif plus large de l’Ouganda visant à favoriser la croissance économique en s’appuyant sur les technologies, et en complément des stratégies nationales antérieures destinées à renforcer le niveau de préparation au numérique et les capacités d’innovation (Ministry of ICT and National Guidance, 2022[88] ; Ministry of ICT and National Guidance, 2024[89]).
Rwanda : la politique nationale relative à l’IA identifie le secteur des services bancaires et de paiement numérique comme l’un des secteurs phares pour l’adoption de l’IA, et vise à travers lui à favoriser l’inclusion financière, à améliorer la gestion des risques et à renforcer la cybersécurité. Cette politique met en avant les innovations fondées sur l’IA, telles que la détection de la fraude, l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs par notation ou encore la personnalisation des services financiers, dans le but de soutenir la croissance de l’économie numérique du Rwanda. Pour accélérer l’adoption de ces innovations, les pouvoirs publics ont l’intention de créer des bacs à sable réglementaires pour les solutions d’IA appliquées aux services financiers, d’élaborer des lignes directrices déontologiques sectorielles et d’encourager l’investissement du secteur privé par le biais de fonds de co-investissement et de programmes de dégrèvement d’impôt. L’objectif de ces mesures est de réduire les risques perçus, d’encourager l’innovation et de garantir la conformité aux normes déontologiques et de protection des données. Les principales initiatives mises en place incluent notamment la création d’un bureau de l’IA responsable au sein du ministère des Technologies de l’information et des Communications (TIC), l’établissement de centres d’excellence en matière d’IA et la promotion de partenariats internationaux en faveur d’une harmonisation des normes au niveau mondial. Cette politique met également l’accent sur la croissance inclusive, le déploiement éthique de l’IA et la participation active du Rwanda aux plateformes de gouvernance mondiale de l’IA (MINICT et RURA, 2023[90]).
Sénégal : élaborée sous l’égide du ministère de la Communication, des Télécommunications et du Numérique, la stratégie nationale sur l’intelligence artificielle (SNIA) ne prévoit aucune mesure juridique ou budgétaire spécifique ou sectorielle pour le secteur financier. Elle considère toutefois la finance comme l’un des principaux domaines prioritaires, tout en privilégiant les mesures transversales, de soutien et susceptibles de renforcer la gouvernance. La SNIA est structurée autour de quatre orientations stratégiques (le capital humain (formation), le passage du laboratoire à la commercialisation, la mise en place d’un pôle ouest-africain de l’IA et une IA de confiance), accompagnées d’objectifs de formation ciblés (± 90 000 personnes d’ici à 2028), de programmes d’aide de la recherche à l’entrepreneuriat, de soutien aux infrastructures et aux entreprises, et d’une feuille de route nationale définissant un calendrier d’action. Concernant la réglementation et la surveillance du secteur, cette stratégie propose les éléments suivants : un guide pour encadrer l’utilisation de l’IA ; la création d’une structure pilote/directrice transversale et d’un groupe d’experts de l’IA afin de soutenir les organismes de réglementation ; et, pour certains types de déploiement de l’IA, l’obligation de réaliser des analyses d’impact, tout en encourageant la coopération entre les différents organismes de réglementation sectoriels (y compris, nommément, les autorités financières). Il s’agit de mesures transversales, plutôt que spécifiques au secteur de la finance. Le plan stratégique évoque également des utilisations concrètes de l’IA dans le domaine des finances publiques (par exemple, pour détecter les cas de fraude fiscale ou douanière) et cite la banque centrale régionale (Banque centrale des États de l’Afrique de l’Ouest, BCEAO) parmi les parties prenantes participantes. Il précise toutefois qu’il n’existe pas d’instrument public de financement spécifique à l’IA et prévoit plutôt un soutien à cette technologie par le biais de programmes existants ou généraux (dont le volet consacré à l’IA de la loi sur les start-ups et autres mécanismes génériques de soutien) (MCTN, 2023[91]).
Sierra Leone : la stratégie nationale en faveur de l’innovation et du numérique (National Innovation and Digital Strategy) pour la période 2019-2029 offre une vision à long terme pour tirer le meilleur parti des technologies émergentes, dont l’IA, et ainsi favoriser la transformation numérique. Si cette stratégie ne mentionne pas spécifiquement les applications de l’IA dans le secteur financier, elle souligne néanmoins l’importance des systèmes d’identité numérique, de la cybersécurité et de la gouvernance fondée sur les données en tant que leviers d’innovation dans les services financiers. Elle promeut par ailleurs une utilisation éthique de l’IA et l’application de principes de conception centrés sur l’humain, afin de garantir un développement inclusif (Directorate of Science, 2019[92]).
Tunisie : le pays a adopté une feuille de route sur l’IA qui définit une stratégie générale pour le développement de l’IA, en mettant l’accent sur des objectifs comme une sensibilisation renforcée aux possibilités offertes par l’IA et aux défis que pose cette technologie, le développement des compétences dans le domaine de l’IA ou encore le renforcement de l’écosystème national de l’IA. Cette feuille de route souligne également l’importance de la mise en place d’infrastructures adaptées (notamment infonuagiques et pour le calcul de haute performance), de l’adoption de politiques spécifiques aux données et d’initiatives en matière de données ouvertes, de la promotion des activités de réseau, ou de la mise en œuvre de projets pilotes liés à l’IA dans le secteur public comme privé. Elle soutient en outre les initiatives d’innovation ouverte et les projets de la recherche à l’industrialisation, visant à encourager l’application des techniques de l’IA dans différents domaines (OECD.AI, 2025[93]).
Zambie : dans le cadre de son programme plus général en faveur de la transformation numérique, la stratégie de la Zambie en matière d’IA a pour objectif d’intégrer cette technologie dans les secteurs clés du pays, dont le secteur des services financiers. Cette stratégie encourage le recours à l’IA pour améliorer les plateformes de paiement mobile, optimiser l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs par notation pour les micro et petites entreprises, et renforcer les systèmes de détection de la fraude. Elle met également l’accent sur le développement des infrastructures, l’accroissement de la qualité des données et la promotion de partenariats en faveur d’une inclusion financière fondée sur l’IA. Les considérations éthiques, la transparence et le développement des expertises sont au cœur de cette stratégie, garantissant un déploiement responsable de l’IA dans les écosystèmes financiers (Ministry of Technology and Science, 2024[94]). La banque centrale s’appuie ainsi sur l’IA pour soutenir ses processus et ses systèmes, de la connaissance électronique de la clientèle à partir du système national d’identité numérique, à l’analyse et à la communication de données en temps réel sur la disponibilité des systèmes, en passant par les capacités SupTech pour améliorer la surveillance et la réglementation des infrastructures critiques des marchés financiers. Le système national de transfert financier et le système de règlement des paiements interbancaires zambien (Zambia Interbank Payment and Settlement System (ZIPSS), également connu sous l’appellation « système de règlement brut en temps réel » (RBTR)), en sont deux exemples (Bank of Zambia, 2016[95]).
Les initiatives conjointes des pouvoirs publics, des organismes de réglementation et des institutions financières incluent notamment des campagnes de sensibilisation à la cybersécurité et des programmes de développement de la culture numérique, destinés à favoriser un environnement sécurisé pour les services financiers fondés sur l’IA. La vision et la stratégie de la banque centrale soulignent également l’importance d’une gouvernance éthique de l’IA et d’une collaboration intersectorielle pour garantir une innovation financière à la fois sûre et inclusive. Parmi les stratégies plus générales mises en œuvre en matière de services financiers numériques figurent la deuxième stratégie nationale en faveur de l’inclusion financière (National Financial Inclusion Strategy II), ainsi que le programme d’innovation des TIC de l’autorité zambienne des technologies de l’information et des communications (Zambia Information and Communications Technology Authority ICT Innovation Programme), lesquels favorisent le développement de solutions fondées sur l’IA à la fois sécurisées et évolutives, à destination des communautés défavorisées en termes de services (ZICTA, 2025[96]).
Zimbabwe : s’appuyant sur le plan directeur pour un Zimbabwe intelligent (Smart Zimbabwe 2030 Master Plan) et sur la politique nationale en faveur des TIC (National ICT Policy 2022-2027), une stratégie nationale en matière d’IA est actuellement en cours d’achèvement. L’IA est considérée par les pouvoirs publics comme un moteur essentiel de la croissance inclusive, de la transformation économique et de la compétitivité nationale. Bien que cette stratégie soit toujours en phase d’élaboration, l’IA est déjà appliquée dans le secteur financier, en particulier dans le secteur des services bancaires, et ce, pour l’assistance à la clientèle, la gestion des risques de crédit, la détection de la fraude et les processus de connaissance de la clientèle. L’évaluation du niveau de préparation et les consultations nationales mettent en évidence le besoin d’un cadre complet permettant d’harmoniser la législation existante, de renforcer la gouvernance des données et de garantir un déploiement éthique et transparent de l’IA. Les pouvoirs publics accordent également une importance particulière au développement des expertises et des infrastructures, et à la mise en place de partenariats public-privé pour stimuler l’innovation et atténuer les risques, tels que les préjugés, les violations de la vie privée et l’imposition culturelle (Tshuma, 2025[97] ; UNESCO, 2025[98]).
Cette section présente les éléments à prendre en considération pour favoriser le déploiement des technologies d’IA dans le secteur financier africain. Ces éléments reflètent les possibilités et les difficultés abordées dans les sections précédentes, ainsi que les cas d’utilisation recensés dans différents pays africains. Ils prennent également en compte les normes applicables de l’OCDE, en particulier les Principes de l’OCDE sur l’IA (OCDE, 2019[99]), les Principes de haut niveau G20/OCDE sur la protection financière des consommateurs (OCDE, 2022[100]) et la Recommandation du Conseil sur la culture financière (OCDE, 2020[101]). Bien qu’il existe une grande diversité selon les pays dans la taille des marchés, le niveau de développement, le cadre juridique et réglementaire, et l’approche en matière de réglementation financière, il peut être utile que les autorités tiennent compte des questions suivantes afin de garantir que l’IA contribue véritablement au développement du marché financier et à l’inclusion financière. En favorisant une coopération accrue et des approches collaboratives par-delà les frontières (sur le continent africain, mais aussi au niveau international), les pouvoirs publics contribueront à la réalisation de l’ensemble des objectifs énoncés ci-dessous.
Attirer les investissements dans les infrastructures nécessaires au déploiement de l’IA : pour libérer le potentiel de l’IA dans les services financiers numériques en Afrique, le développement des infrastructures peut être mené parallèlement à des initiatives visant à attirer les investissements, dans la mesure où ceux-ci pourraient servir à financer les infrastructures elles-mêmes. Le déploiement de l’IA repose sur l’accès à une alimentation électrique fiable, à des centres de données, à des services infonuagiques sécurisés et à un raccordement à l’internet. Si les partenariats public-privé et les modèles de financement mixte peuvent permettre de mobiliser des capitaux pour les projets d’infrastructure, la collaboration à l’échelle du continent peut quant à elle soutenir les biens publics numériques partagés, comme les plateformes de données sécurisées. Les investisseurs pourraient être invités à participer à la conception d’infrastructures évolutives, adaptées aux besoins et aux cadres réglementaires locaux. La mise en place d’initiatives en faveur de l’innovation et l’harmonisation des normes entre les juridictions africaines peuvent encore réduire les risques et encourager l’investissement dans les solutions financières fondées sur l’IA, notamment lorsque les déficits d’infrastructures sont en cours de résolution (Arias Hofman, 2023[102] ; OCDE, 2023[9]).
Favoriser l’investissement dans la R-D, les compétences et les capacités : les États africains peuvent mettre l’accent sur le développement d’une expertise locale afin de mettre au point, déployer et exploiter des systèmes d’IA parfaitement adaptés aux besoins de leur secteur financier. Les acteurs publics et privés peuvent participer à des programmes d’enseignement et de formation avancée permettant de développer des compétences en codage, en science des données et en ingénierie de l’IA, tout en encourageant la recherche académique et l’innovation pratique. Des exemples notables de recherche et de développement dans le domaine de l’IA peuvent déjà être observés dans des institutions comme l’université du Rwanda (TAIRI LAB, 2025[103]) ou l’université des sciences et technologies Kwame-Nkrumah au Ghana (RAIL, 2025[104]). Les initiatives coopératives en matière de R-D dans l’IA, telles que le modèle d’IA open source multilingue Apertus développé conjointement par les milieux universitaires et industriels suisses, pourraient également être reproduites dans les pays africains, y compris avec la participation des pouvoirs publics (ETH Zurich, 2025[105]). Correctement entraînés et adaptés aux spécificités locales, les modèles « open weight » mis au point ailleurs pourraient être exploités pour le développement et le déploiement initiaux de l’IA. Le renforcement des viviers de talents nationaux pourrait en outre limiter la dépendance à l’égard de solutions importées et donner les moyens aux pays africains de développer des technologies d’IA reflétant les valeurs et besoins locaux, favorisant par là même l’inclusion financière grâce à des innovations adaptées à leur environnement spécifique (OCDE, 2023[9]).
Renforcer les cadres réglementaires et d’action applicables à l’IA, y compris la protection des consommateurs dans le domaine financier : les modalités d’application des règles financières existantes peuvent être précisées, voire ajustées si nécessaire, pour faire face aux difficultés liées aux outils d’IA avancés. Les lacunes éventuelles doivent par ailleurs être recensées et corrigées en conséquence. Compte tenu du stade précoce d’adoption de l’IA sur le continent africain, ces cadres peuvent être à la fois proportionnés et tournés vers l’avenir, et favoriser l’innovation tout en garantissant la stabilité financière et un niveau approprié de protection des consommateurs. Cela inclut également les règles applicables aux entités à l’extérieur du périmètre de la réglementation, de manière à couvrir les services financiers fondés sur l’IA proposés par des entités non financières ou des entités financières non bancaires qui ne relèvent pas des cadres conventionnels. Pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA au profit de l’inclusion financière, notamment pour atteindre les populations défavorisées en termes de services, les organismes de réglementation peuvent envisager, s’il y a lieu, l’application de politiques basées sur les activités, afin de permettre une surveillance inclusive des services fondés sur l’IA, tels que les microcrédits ou les produits d’épargne proposés par l’intermédiaire de plateformes mobiles. Les stratégies nationales en matière d’IA qui prévoient des orientations sur la mise en œuvre de l’IA dans le secteur financier, comme celles du Ghana et du Nigéria, constituent des exemples de l’adaptation de la réglementation financière à ces fins. La clarté de la réglementation permettra de favoriser une innovation responsable tout en garantissant que les applications d’IA ciblant les utilisateurs à faible revenu sont soumises aux normes appropriées en matière de protection des consommateurs et de gestion des risques (Kerse, Brix Newbury et Staschen, 2024[106] ; OCDE, 2023[9]).
Les normes internationales, dont les Principes de l’OCDE sur l’IA et les Principes de haut niveau G20/OCDE sur la protection financière des consommateurs (PFC) (OCDE, 2022[100]), peuvent servir de lignes directrices pour accompagner ces efforts, et pourraient être mises en œuvre par les pays dans le cadre de leurs dispositifs nationaux. La dématérialisation constitue l’un des thèmes transversaux des Principes sur la PFC, lequel souligne l’importance de tenir compte des possibilités et des risques associés à l’IA pour les consommateurs. Le troisième des Principes sur la PFC, relatif à l’accès et à l’inclusion, reflète le fait que la protection des consommateurs dans le domaine financier est essentielle à une véritable inclusion financière. Ce troisième principe préconise de tirer parti de la dématérialisation pour renforcer l’inclusion financière et encourage les responsables de l’action publique et les organismes de réglementation à prendre en compte, dans leurs politiques ou stratégies d’innovation (comme les stratégies nationales en matière d’IA), les objectifs d’inclusion financière et de protection des consommateurs dans le domaine financier.
Renforcer les pratiques de gouvernance des données des concepteurs et des déployeurs de modèles : les responsables de l’action publique pourraient envisager de définir des bonnes pratiques relatives à la qualité, à l’adéquation, à la représentativité et à l’origine des données, d’assurer la protection de la vie privée des consommateurs lorsque leurs données sont utilisées, et de contrôler l’authenticité et le respect des règles liées aux sources ou aux droits d’auteur, le cas échéant. Les responsables de l’action publique devraient également étudier l’adoption de mesures visant à accroître la transparence sur les ensembles de données de formation et d’entrée (localisation, origine, conditions de licence et conservation), ainsi que des possibilités de suppression des instructions génératives et autres invites, et des résultats des modèles, en tenant compte des boucles de rétroaction associées à l’auto-apprentissage. Lorsque des données privées sont utilisées, les consommateurs devraient avoir la possibilité de choisir que ces données ne soient pas utilisées à des fins de formation. Des normes de gouvernance équivalentes peuvent en outre être appliquées aux ensembles de données tiers et aux données de synthèse générées à partir de sources publiques et privées. Le onzième des Principes sur la PFC a spécifiquement trait à la protection des données et de la vie privée des consommateurs, ce qui met en évidence le besoin d’une approche globale. Les organismes de réglementation du secteur financier devraient bénéficier des outils et des formations nécessaires pour permettre une surveillance continue des problèmes associés aux modèles et aux données liés à l’IA (OCDE, 2023[9] ; Banque de réserve sud-africaine, 2025[62]).
Garantir l’équité et promouvoir la transparence des services financiers fondés sur l’IA : pour favoriser l’inclusivité et la fiabilité des innovations, il est essentiel d’assurer l’équité des systèmes d’IA et de prévenir toute discrimination dans le secteur africain des services financiers. Le sixième des Principes sur la PFC prévoit que le recours accru aux technologies numériques pour soutenir la prise de décision des prestataires de services financiers ne devrait pas produire de résultats indésirables ou discriminatoires pour les consommateurs. Les modèles d’IA doivent donc être entraînés sur des données locales et représentatives, de sorte à refléter la diversité linguistique, culturelle et socioéconomique du continent, et limiter ainsi les inférences indirectes préjudiciables tout en évitant de renforcer les inégalités systémiques. Compte tenu de l’impératif éthique consistant à assurer l’adéquation des technologies avec les normes et valeurs publiques, les mesures de sauvegarde mises en place pourraient inclure des mécanismes visant à empêcher toute inférence des attributs protégés, à valider la pertinence des variables d’entrée et à mettre en œuvre des protocoles d’atténuation et de notification en cas de détection d’un risque.
Parallèlement à ces mesures d’équité, les organismes de réglementation peuvent également encourager la transparence en imposant des obligations claires en matière de communication d’informations. La diffusion d’information et la transparence sont abordées au titre du septième des Principes sur la PFC. Ce principe invite les prestataires et les intermédiaires de services financiers à communiquer aux consommateurs des informations essentielles sur les avantages et les risques fondamentaux attachés à un produit financier, ainsi que les conditions de sa fourniture. Il souligne par ailleurs que l’utilisation des canaux numériques peut offrir de nouvelles possibilités de nouer le contact avec les consommateurs. Ces derniers doivent ainsi être informés lorsque l’IA a une incidence significative sur les résultats, lorsqu’un contenu est généré automatiquement ou lorsque des interactions reposent sur des systèmes automatisés et n’impliquent pas d’humains. La diffusion d’information doit être facilement accessible et inclure une description formulée simplement des fonctionnalités, des performances, des limites et de la gouvernance du système concerné, les résultats des évaluations internes et indépendantes (p. ex. : tests de disparité), ainsi que les possibilités en matière de consentement éclairé et d’interaction humaine. Toutes ces mesures favorisent la confiance, le principe de responsabilité et l’inclusivité de l’accès aux services financiers sur l’ensemble du continent (Ade-Ibijola et Okonkwo, 2023[107] ; OCDE, 2023[9]).
Renforcer la culture financière : pour garantir que l’IA permette une véritable inclusion financière et favorise une participation accrue aux marchés de capitaux, il est également essentiel que les consommateurs et les investisseurs individuels disposent des connaissances et compétences nécessaires non seulement pour accéder aux produits financiers numériques et les utiliser de manière sécurisée et éclairée, mais aussi pour maîtriser les outils d’IA. Une meilleure culture financière permet en outre d’améliorer l’efficacité des obligations de diffusion d’information et de transparence, et de renforcer la protection des consommateurs dans le domaine financier. La Recommandation du Conseil sur la culture financière a été conçue pour aider les gouvernements, les administrations et les acteurs concernés dans leurs efforts d’élaboration, de mise en œuvre et d’évaluation des politiques en matière de culture financière (OCDE, 2020[101]). Cette Recommandation encourage par ailleurs les pouvoirs publics et autres parties prenantes à promouvoir la compréhension des caractéristiques et des risques associés aux produits et services financiers traditionnels et innovants, et à donner aux particuliers les moyens d’utiliser ces produits et services en tenant compte de leur situation personnelle.
Garantir une approche centrée sur l’humain de la gouvernance de l’IA et la primauté humaine de la prise de décision : il convient de promouvoir une approche de la gouvernance de l’IA centrée sur l’humain lorsque cette technologie est utilisée dans le secteur de la finance, en particulier dans des cas d’utilisation à fort impact tels que les activités de prêt, qui présentent des risques importants d’exclusion et de préjudice pour les consommateurs. Les utilisateurs finals peuvent être clairement informés de la contribution de l’IA et conserver le droit de s’opposer à son utilisation, de demander une intervention humaine, de contester les décisions automatisées et de demander réparation. Compte tenu de l’opacité des systèmes importés et du risque qu’ils posent en termes de décalage avec les réalités locales, les entreprises doivent conserver une supervision humaine et éviter une dépendance excessive à l’égard de l’automatisation. Les modèles d’IA générative, dont l’explicabilité est limitée et qui sont particulièrement susceptibles aux biais, à la mésinformation et aux problèmes de gouvernance des données, renforcent la nécessité de mesures de sauvegarde efficaces. La primauté humaine de la prise de décision, soutenue par une gouvernance transparente et des mécanismes clairs de reddition de comptes, est une condition essentielle au maintien de la confiance, de l’équité et de la pertinence contextuelle des services financiers assistés par l’IA à travers l’Afrique (OCDE, 2023[9]).
Promouvoir une expérimentation sûre au moyen de mécanismes de facilitation de l’innovation : les mécanismes de facilitation de l’innovation peuvent jouer un rôle important en permettant une expérimentation des technologies d’IA en toute sécurité. Cela est d’autant plus vrai pour les mécanismes fournissant des ressources spécifiques ou un soutien ciblé, comme l’accès à une puissance de calcul de haute performance (p. ex. : le bac à sable d’IA générative de Hong Kong), les ensembles de données prêts pour l’IA utilisés pour entraîner des modèles (p. ex. : le pôle d’innovation coréen), les dotations financières ou l’accès à l’expertise d’entreprises établies (p. ex. : le programme de bac à sable malaisien pour l’IA en partenariat avec le secteur privé) (OCDE, 2025[108]). Les meilleures pratiques et les enseignements tirés des initiatives en matière d’innovation pourraient être partagés avec les organismes de réglementation et, s’ils sont viables d’un point de vue commercial, avec d’autres acteurs du marché, de sorte que l’IA puisse être déployée de façon sûre et efficace dans le secteur financier des États africains.
Les mécanismes de facilitation de l’innovation liée à l’IA peuvent également favoriser la croissance des marchés de capitaux en accélérant l’adoption des innovations induites par l’IA par les acteurs actifs sur les marchés de capitaux, en tirant parti des gains d’efficacité et de productivité générés par l’innovation liée à l’IA, et en encourageant le développement de marchés de capitaux plus dynamiques et concurrentiels. Ces initiatives peuvent en outre favoriser l’inclusion financière, en permettant à des petites entreprises (par exemple des fintechs) de tester de nouveaux produits et services, ou parce qu’elles concernent des produits et services conçus spécifiquement pour les segments de la population qui n’ont que peu ou pas accès aux services bancaires (OCDE, 2025[108]).
Encourager la coopération régionale et la participation aux initiatives mondiales en matière d’IA : afin d’atténuer les risques reconnus et de partager des pratiques exemplaires, il peut être utile de coordonner, au niveau régional et international, les efforts déployés par les pouvoirs publics, les organismes de réglementation et les organisations internationales. Ces efforts peuvent favoriser l’adoption d’une IA éthique, le développement des expertises et l’harmonisation des normes à l’appui d’un développement financier durable et de la maturité des marchés de capitaux sur l’ensemble du continent (Banque mondiale, 2020[109] ; Banque de réserve sud-africaine, 2025[62]). Le programme Intelligence artificielle pour le développement (IAPD), lancé en Afrique en 2020, est un exemple de programme collaboratif actuellement en place afin de soutenir et financer les universités et les centres de recherche menant des expérimentations dans le domaine de l’IA (Centre de recherches pour le développement international et FDCO, 2025[110] ; TAIRI LAB, 2025[111]). En matière d’investissement, le rapprochement des écosystèmes des start-ups et du capital-risque en Afrique et sur les marchés mondiaux est susceptible d’accélérer la montée en échelle et de limiter les doublons, tout en permettant une coopération interrégionale en matière de partage des données. Par ailleurs, afin de garantir un financement prévisible de l’innovation liée à l’IA, il est possible de limiter la volatilité des écosystèmes émergents et d’entretenir leur croissance par l’association de capitaux nationaux et du soutien porteur des institutions multilatérales (Arias Hofman, 2023[102]).
Références
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← 1. Ce rapport porte sur les pays suivants : Afrique du Sud, Algérie, Bénin, Botswana, Égypte, Gabon, Ghana, Guinée équatoriale, Kenya, Maroc, Maurice, Mauritanie, Namibie, Nigéria, Ouganda, Rwanda, Sénégal, Sierra Leone, Tunisie, Zambie et Zimbabwe.
← 2. L’indice de préparation à l’IA d’Oxford (l’« indice d’Oxford ») s’appuie sur trois piliers et dix dimensions pour mesurer le niveau de préparation des pays à l’égard de l’IA. Ces piliers portent notamment sur les pouvoirs publics, la maturité du secteur technologique, et les données et infrastructures. Les dimensions incluent entre autres les capacités numériques, l’adaptabilité, la taille, la capacité d’innovation, le capital humain, les infrastructures, la disponibilité des données et la représentativité des données.