Par Ferdinand SODOKIN, Regional Digital Lab Director, The Institute for Inclusive Digital Africa (IIDiA)
Six heures du matin, à Bohicon. Séná, cinquante-deux ans, vend du maïs et du gari au marché depuis trente ans. Elle n’est jamais allée à l’école. Ce matin, avant même de charger sa marchandise, elle prend son téléphone et demande, en fongbé : « À combien se vend le maïs à Dantokpa aujourd’hui ? » Le prix s’affiche à l’écran ; aussitôt, une voix le lui répète à haute voix, en fongbé. Elle décide alors de vendre à Cotonou plutôt qu’au marché local et gagne, ce jour-là, bien plus que d’habitude. Le soir venu, elle envoie de l’argent à son fils, étudiant à Parakou. À la voix. Sans l’aide d’un voisin, sans jamais livrer son code secret à personne. Séná ne sait toujours pas lire. Mais pour la première fois, ne pas savoir lire ne la tient plus à l’écart de l’économie.
Depuis les indépendances, l’Afrique mène contre l’analphabétisme un combat long et coûteux. Campagnes nationales, centres d’alphabétisation, programmes financés par les partenaires au développement : des milliards de dollars ont été engagés. Ces efforts ont produit des résultats réels, mais ils avancent moins vite que la démographie. Il existe aujourd’hui une voie complémentaire, plus rapide et beaucoup moins onéreuse : donner aux populations l’accès aux services, à l’information et à l’économie dans la langue qu’elles parlent déjà, par la voix, grâce à l’intelligence artificielle.
Un combat de plusieurs décennies qui ne suffit plus
Les chiffres sont connus, mais il faut les regarder en face. Selon les estimations 2023 de l’UNESCO, l’Afrique subsaharienne compte 217 millions d’adultes qui ne savent ni lire ni écrire, soit 32 % des plus de 15 ans. Surtout, ce nombre est passé de 154 millions en 2000 à 217 millions en 2023. Les taux ont baissé de près de dix points, mais la croissance de la population a plus que compensé ces progrès. Autrement dit, après un quart de siècle d’efforts, il y a davantage d’adultes analphabètes en Afrique qu’au début du millénaire.
La relève scolaire ne suffit pas à inverser cette tendance. Selon le dernier rapport mondial sur la pauvreté des apprentissages, près de 9 enfants sur 10 en Afrique subsaharienne ne peuvent pas, à 10 ans, lire et comprendre un texte simple dans leur langue d’instruction. Le financement se contracte en même temps : l’UNICEF estime que l’aide publique au développement consacrée à l’éducation devrait baisser de 3,2 milliards de dollars, soit un recul de 24 % depuis 2023.
Le prix de cette situation est considérable. La World Literacy Foundation estime que l’incapacité à lire et à écrire coûte plus de 1 190 milliards de dollars par an à l’économie mondiale. Pour les personnes concernées, les adultes analphabètes gagnent de 30 % à 42 % de moins que les adultes alphabétisés. Ce sont principalement les populations rurales, les femmes et les petits producteurs, c’est-à-dire la majorité des Africains.
Changer la question : amener le service à la langue
Pendant soixante ans, nous nous sommes demandé comment amener chaque citoyen jusqu’à l’écrit. Cette question reste légitime, mais elle subordonne l’accès aux droits, aux marchés et aux services à un apprentissage qui prend des années. L’IA permet de poser une autre question : comment amener le service jusqu’à la langue du citoyen, dès maintenant ?
Le téléphone mobile est déjà dans les villages. Le verrou n’est donc plus l’infrastructure. Il est linguistique. La GSMA l’a identifié clairement : 49 % de la population de la région n’utilise pas l’internet mobile alors qu’elle vit dans une zone couverte, et les principaux obstacles sont le coût des smartphones et le faible niveau de compétences numériques des populations rurales et peu alphabétisées. Des interfaces écrites en français ou en anglais excluent de fait des centaines de millions de personnes. Une interface vocale en fongbé, en yoruba, en éwé, en dioula ou en baoulé les inclut dès le premier jour.
Ce que le Regional Digital Lab démontre au Bénin
Hébergé à l’ASIN avec l’appui financier de la Fondation Gates, le Regional Digital Lab mène le projet J’aime Ma Langue (JML). Les résultats obtenus en quelques mois illustrent concrètement ce changement de paradigme.
Plus de 700 heures de corpus vocal en fongbé ont été constituées. Elles ont permis d’entraîner des modèles capables de transcrire le fongbé oral simultanément en fongbé écrit et en français ; l’application en interprète ensuite la requête et exécute l’action correspondante. Intégrés à une application mobile d’ores et déjà démontrable, ces modèles couvrent neuf cas d’usage de la vie quotidienne :
- MoMo Vocal : transfert d’argent et consultation de solde par la voix, sans jamais saisir ni prononcer le code secret.
- Agri-Prix : prix du marché de neuf produits clés (maïs, riz local, niébé, gari, igname, arachide, soja, huile de palme, tomate).
- Allô Service Public : orientation sur les démarches administratives, de l’acte de naissance au passeport.
- Secours Vocal : assistance dans douze types d’urgence (accident de la route, noyade, accouchement, morsure de serpent, violence sur enfant, etc.).
- Services complémentaires : météo vocale, pharmacie de garde, orientation médicale, informations sur le transport, actualités en fongbé.
La journée de Sɛ́ná est donc presque entièrement une réalité : la compréhension de sa question en fongbé, la recherche du prix et le transfert d’argent par la voix fonctionnent déjà. Seule la réponse orale en fongbé reste à finaliser : c’est la prochaine étape du Lab, qui bouclera le circuit de la question parlée à la réponse entendue, sans passer par l’écrit. Sɛ́ná n’aura pas eu besoin d’attendre dix ans d’alphabétisation pour en bénéficier.
L’arithmétique de l’effet multiplicateur
L’économie de ces solutions diffère radicalement de celle des programmes classiques. Un programme d’alphabétisation a un coût proportionnel au nombre de bénéficiaires : chaque apprenant supplémentaire exige des heures de formateur, des supports, un local. Un modèle de langue représente un investissement fixe, principalement la collecte du corpus, la transcription et l’entraînement. Une fois construit, il sert un locuteur ou dix millions pour un coût marginal quasi nul, et il alimente autant de services qu’on voudra lui connecter : banque, santé, agriculture, état civil, protection civile.
L’expérience internationale confirme cet ordre de grandeur. Dans le conseil agricole, l’ONG Digital Green estime que son assistant conversationnel Farmer.Chat peut réduire les coûts d’un facteur 100, de 35 dollars par agriculteur pour la vulgarisation traditionnelle à 0,35 dollar avec l’outil fondé sur l’IA. L’accès dans les langues locales est l’un des moteurs de ce gain : les agriculteurs peuvent interagir par texte et par messages vocaux, ce qui rend l’outil plus accessible et aide à surmonter les barrières de littératie numérique. L’effet d’inclusion est aussi mesurable : les femmes agentes de vulgarisation et agricultrices utilisent l’outil deux fois plus que leurs homologues masculins.
Trois multiplicateurs se cumulent donc :
- Le multiplicateur d’échelle, puisqu’un seul corpus sert toute une communauté linguistique, souvent au-delà des frontières. Le fongbé, l’éwé, le yoruba et le haoussa, sont parlés dans plusieurs pays.
- Le multiplicateur sectoriel, puisque le même modèle sert à la fois la finance, la santé, l’agriculture et l’administration.
- Le multiplicateur éducatif, puisque les mêmes modèles peuvent servir l’alphabétisation elle-même : dictée vocale, lecture assistée, apprentissage en langue maternelle. L’IA ne remplace pas l’école. Elle accélère l’école et en élargit la portée.
Investir une fois, servir des millions : L’essentiel de l’effort consenti dans le cadre de J’aime Ma Langue est un investissement de départ : la constitution d’une équipe, la mise en place du Lab, la mobilisation des communautés de locuteurs et les premiers entraînement de modèles. Ce socle, une fois bâti, n’est plus à refinancer. Chaque nouvelle heure de corpus ne coûte alors qu’une petite fraction de l’effort initial. Chaque nouveau service (paiement, santé, agriculture, état civil) réutilise les mêmes modèles. Et chaque nouvel utilisateur ne coûte pratiquement rien.
Ainsi, plus les services issus de ces modèles se diffusent, plus le coût par personne atteinte diminue, pour se rapprocher des références internationales les plus performantes, comme les quelques dizaines de centimes de dollar par agriculteur observés dans le conseil agricole assisté par IA. Ce socle appartient en outre durablement au pays, qui peut en ouvrir l’usage aux administrations, aux entreprises et à la société civile.
Ce que nous proposons aux décideurs et aux bailleurs
Pour que cette opportunité devienne une politique publique, cinq orientations nous paraissent décisives.
Ancrer les capacités dans les investissements publics. Il faut investir dans les compétences et les infrastructures de l’IA comme dans des biens publics. Le renforcement des compétences au niveau local et régional (ingénieurs, data scientists, linguistes, développeurs) et la mise en place d’infrastructures partagées, comme les espaces de co-création et les capacités de calcul GPU, doivent relever de l’investissement public, au même titre que l’école, la santé ou les routes. Ouverts aux chercheurs, aux start-up, aux administrations et aux créateurs, ces équipements permettent à chacun de concevoir des services dans les langues africaines, au service de la créativité de tous.
Financer les corpus comme des biens publics numériques. Les données vocales et textuelles en langues africaines sont une infrastructure au même titre qu’une route. Elles doivent être ouvertes, documentées et réutilisables par l’État, les entreprises et la société civile.
Intégrer les langues nationales à l’infrastructure publique numérique. L’identité numérique, les paiements interopérables et les services publics en ligne doivent être accessibles par la voix, dans les langues nationales, dès leur conception.
Mutualiser à l’échelle régionale. Les langues transfrontalières justifient des financements conjoints entre États de la CEDEAO et de l’UEMOA, pour éviter que chaque pays ne refinance ce qu’un voisin a déjà construit.
Mesurer l’impact avec des indicateurs d’usage réel. Il s’agit de suivre le nombre d’utilisateurs actifs par langue, les transactions réalisées, les démarches accomplies, et la part des femmes et des populations rurales parmi les bénéficiaires.
En conclusion, l’Afrique doit faire de l’investissement dans l’intelligence artificielle appliquée à ses langues une priorité de même rang que l’éducation, la santé ou les infrastructures. Pour une fraction du coût des approches traditionnelles, les modèles d’IA en langues africaines permettent d’inclure dès aujourd’hui ceux que les politiques d’hier n’ont pas encore atteints. Ils donnent aussi aux politiques d’éducation un levier qu’elles n’ont jamais eu. Peu d’investissements offrent un tel rapport entre le coût engagé et le nombre de vies touchées. Des millions de femmes comme Sɛ́ná n’attendent pas qu’on leur apprenne à lire pour entrer dans l’économie : elles attendent qu’on leur parle dans leur langue. C’est pourquoi nous invitons les gouvernements, les partenaires au développement et les fondations à en faire une priorité.
Sources
- UNESCO, estimations 2023 de l’analphabétisme des adultes, reprises par l’Observatoire des inégalités (septembre 2025).
- Banque mondiale, UNESCO, UNICEF et al., L’état de la pauvreté des apprentissages dans le monde (2022).
- UNICEF, projections sur l’aide publique au développement consacrée à l’éducation (septembre 2025).
- World Literacy Foundation, The Economic and Social Cost of Illiteracy.
- GSMA, The Mobile Economy Sub-Saharan Africa 2020.
- Digital Green, OpenAI et Fondation Rockefeller, publications sur Farmer.Chat (2024).
- IIDiA, Regional Digital Lab, données du programme J’aime Ma Langue (2026).
