Cinq critères que toute initiative d’IA inclusive doit remplir

Prateek Shrivastava | 13 juillet 2026 | Reportage lors de l’AI for Good 2026 à Genève, en Suisse.

J'ai passé trois jours dans le AI for Good Global Summit À Genève, où plus de 11 000 participants venus de 169 pays se sont réunis aux côtés du premier Dialogue mondial des Nations Unies sur la gouvernance de l’intelligence artificielle et du Forum du Sommet mondial de la société de l’information. Le sommet a montré à quel rythme l’intelligence artificielle (IA) évolue dans les domaines de la santé, de l’éducation, de l’agriculture, de la finance, de la science et des industries créatives. Il a également renforcé l’influence des institutions qui financent, achètent, réglementent et distribuent ces technologies. Les capacités de modèle sont importantes, mais ce sont les institutions qui déterminent les applications qui atteignent les personnes, les entreprises qui sécurisent les clients et l’endroit où le bénéfice économique résultant se concentre.

Genève a contribué à affiner cinq tests que je utilise désormais pour évaluer toute initiative en matière d’IA axée sur le développement et l’inclusion.

1. Répond-il à un problème prioritaire pour les personnes défavorisées dans des conditions réelles ?

La solution résout-elle un problème prioritaire pour les personnes défavorisées, dans les conditions dans lesquelles elles vivent et travaillent réellement : abordable, dans la bonne langue, fonctionnelle en ce qui concerne la connectivité et l’alimentation électrique existantes, et non pas selon les attentes des concepteurs d’infrastructures ?

Le président Paul Kagame et Marc Benioff ont lancé Commission mondiale AI for Good. Il réunit des dirigeants politiques, des entreprises technologiques, des investisseurs et des institutions internationales. Son mandat couvre l’accès, la confiance et l’utilisation de l’IA pour le développement durable. Il a clairement énoncé l’ampleur du défi. Environ 2,2 milliards de personnes restent hors ligne. De nombreux autres vivent avec une connectivité peu fiable, un accès limité à l’informatique, des données en langue locale limitées et des institutions qui ne parviennent toujours pas à développer des capacités numériques de base.

Sangbu Kim, vice-président de la Banque mondiale chargé de la transformation numérique, a présenté un Direction pratique Grâce au concept de “ petite IA ”. Ces systèmes sont conçus pour fonctionner avec des ressources informatiques modestes, une connectivité intermittente et des données pertinentes au niveau local.

Ces conditions façonnent la conception de l’IA utile. Les produits dépendants d’une connectivité constante, d’appareils coûteux et de modèles basés sur le cloud auront une portée limitée sur de nombreux marchés où le besoin est le plus important. Parmi les exemples, citons les outils hors ligne qui aident les cliniciens à rédiger leurs notes médicales, les tutoriels basés sur WhatsApp, le dépistage du tuberculose soutenu par l’IA et les diagnostics agricoles qui permettent aux agriculteurs de repérer les maladies des cultures à partir d’une photo. Ces systèmes fonctionnent dans des services, des appareils et des workflows déjà utilisés par les personnes.

Cette approche a des implications claires pour les bailleurs de fonds et les fournisseurs de technologies. La langue, l’accessibilité financière, l’énergie, la connectivité et l’accès aux appareils devraient influencer la conception du produit dès le départ. Les décisions d’investissement devraient également tenir compte de la distribution, de l’intégration, de la formation et du support à long terme. L’accès dépend du système de distribution complet entourant la technologie.

2. Existe-t-il une voie crédible pour passer de l’adoption par un pilote à une adoption institutionnelle et à une échelle plus importante ?

Existe-t-il une voie crédible pour passer d’un pilote expérimenté à une adoption institutionnelle et à une échelle plus importantes : des clients réels, des processus d’approvisionnement, une distribution et des capitaux adaptés aux cycles de vente lentis des acheteurs réglementés ?

Le Fabrique de l'innovation et d'autres programmes de sommet ont mis en valeur des entrepreneurs œuvrant dans les domaines des paiements, de la santé, de la santé mentale, de la résilience climatique et de la gestion de l'eau. Nearpays, une fintech africaine qui transforme des smartphones ordinaires en terminaux de paiement, faisait partie des entreprises reconnues à Genève. Les prix et les concours permettent d’accéder à une visibilité, à une validation et à un financement précoce. Une croissance durable nécessite des clients institutionnels, des circuits d’approvisionnement, un accès aux données et un capital qui reflète les réalités de l’adoption.

Les organismes publics, les banques, les prestataires de soins de santé et les institutions de développement ont souvent des processus d’approvisionnement lents et une capacité limitée à évaluer les systèmes émergents. Les fondateurs peuvent passer des années à passer d’un essai pilote réussi à un contrat reproductible. Cela affaiblit les entreprises prometteuses et retarde l’accès à des technologies potentiellement utiles. Dix institutions financières qui explorent l’IA pour l’assurance crédit, la prévention de la fraude ou le service client peuvent créer un marché plus crédible en travaillant ensemble plutôt que de mener dix expériences indépendantes. Cela permet aux entrepreneurs de disposer de signaux de demande plus clairs et d’offrir aux investisseurs des preuves plus solides quant aux performances et à la scalabilité. Le capital devient plus efficace lorsqu’il est connecté aux clients, à la distribution et à une voie crédible d’adoption.

Les investisseurs d’impact peuvent contribuer à combler cette lacune en regroupant la demande dans leurs portefeuilles et leurs réseaux. Les institutions confrontées à des défis similaires peuvent définir des exigences communes, mener des analyses conjointes, établir des normes de passation de marchés responsables et tester les solutions dans des contextes comparables.

3. Peut-on y faire confiance, y exercer un contrôle et y mettre en cause ses décisions en pratique ?

Est-il possible de faire confiance à un système, de le gérer et de le contester dans la pratique : grâce à des preuves, à une surveillance humaine, à un suivi et à un mécanisme de recours en cas de défaillance ?

Werner Vogels, directeur technologique d’Amazon, a utilisé son discours d’ouverture :“La confiance est morte : croyez-moi,” pour décrire comment l’IA générative a changé l’économie de la tromperie. Des textes, images, sons et identités synthétiques convaincants peuvent désormais être produits rapidement et à un coût très faible. Brad Smith, président de Microsoft, a abordé le même problème sous l’angle de la politique. Sa position reflétait la nécessité de règles qui protègent la société tout en restant suffisamment pratiques pour soutenir l’innovation et l’adoption. La nouvelle réglementation de l’UIT Groupe de discussion sur la confiance et l'identité pour les humains et l'IA agentique offre une réponse institutionnelle concrète. Son travail examinera la manière dont les systèmes autonomes sont identifiés, gérés et tenus responsables au fur et à mesure qu'ils commencent à prendre des actions et à interagir avec d'autres systèmes.

Ces questions revêtent une importance immédiate pour les services financiers, les soins de santé, l’éducation et l’administration publique. Une banque utilisant l’IA pour l’assurabilité doit comprendre les données, les méthodes de test, le risque de biais et le rôle du jugement humain. Une agence gouvernementale doit instaurer la responsabilité et les recours en cas d’influence du système automatisé sur l’accès à un service public.

L’IA responsable doit être visible dans les processus opérationnels, les contrats d’achat et le contrôle par le conseil d’administration. Les institutions doivent documenter les sources de données, les droits de décision, les contrôles humains, les procédures de suivi, d’escalade des problèmes et les recours des utilisateurs. La confiance repose sur des preuves, sur la responsabilité et la capacité d’intervenir lorsque les systèmes échouent.

4. Cela contribue-t-il à renforcer les capacités locales et à répartir équitablement la valeur créée ?

Le système contribue-t-il à renforcer les capacités locales et à distribuer équitablement les bénéfices aux créateurs, aux communautés et aux entrepreneurs locaux dont les données, les connaissances et les travaux rendent cette technologie possible, et non seulement à l’entreprise qui la déploye ?

Björn Ulvaeus, cofondateur d'ABBA et président de CISAC, a porté les droits économiques des créateurs au cœur du sommet. Il a plaidé en faveur d’accords de licence collectifs permettant aux artistes et aux autres titulaires de droits de participer à la valeur générée par les œuvres utilisées pour former des systèmes d’IA commerciaux. ABBA Voyage a fourni une illustration concrète. La technologie a élargi l’expérience créative tout en préservant le consentement, la participation et les droits économiques des artistes.

Le même principe s’applique à tous les secteurs. Les systèmes d’IA s’appuient sur les connaissances, le langage, le comportement et les données générées par les travailleurs, les clients, les communautés et les institutions publiques. Une IA inclusive nécessite des règles claires quant à la manière dont ces données sont collectées, gérées et valorisées.

Les investisseurs et les conseils d’administration devraient examiner la chaîne d’approvisionnement des données qui sous-tend chaque entreprise d’IA. Cela inclut le consentement, la provenance, la représentation, la propriété intellectuelle, les droits des communautés et la distribution des retombées économiques. Une entreprise qui dépend d’inputs mal gérés ou non rémunérés porte un risque juridique, de réputation et social. Une participation équitable renforce la légitimité et la résilience commerciale à long terme.

5. Les résultats sont-ils mesurables et les institutions sont-elles tenues responsables de leur réalisation ?

Les résultats sont-ils mesurables et quelqu'un, une entreprise, un investisseur, un gouvernement, une commission, une institution de développement, est-il tenu responsable de leur réalisation, et non seulement de leur annonce ?

Amandeep Singh Gill, Envoyé du Secrétaire général de l’ONU pour la technologie, a souligné la nécessité d’une participation mondiale et fondée sur des données probantes à la gouvernance de l’IA. Rachel Adams a renforcé l’importance d’une représentation significative pour les États plus petits et les économies à faible revenu. Le lauréat du prix Nobel de la paix Kailash Satyarthi a ramené le débat à la dignité humaine et à la protection des personnes les moins puissantes.

Ces perspectives créent une claire obligation de rendre des comptes aux institutions.

La même norme devrait s’appliquer dans l’ensemble du secteur de l’IA pour le développement. Les conférences, les accélérateurs, les principes et les programmes de formation ont tous un rôle à jouer. Leur contribution devrait être liée à l’adoption, à la capacité institutionnelle et à des améliorations mesurables dans la vie des personnes.

Le travail après Genève

Le progrès nécessite une action coordonnée. Les gouvernements et les institutions peuvent définir des problèmes prioritaires et établir des voies d’approvisionnement. Les investisseurs peuvent rassembler la demande et financer l’adoption. Les fournisseurs de technologie peuvent concevoir des solutions adaptées aux conditions locales et démontrer leur fiabilité. Les organismes mondiaux peuvent publier des normes, des engagements et des résultats. L’IA au service du bien-être sera évaluée au travers de sa mise en œuvre. Le progrès sera visible lorsque des systèmes utiles seront achetés, gérés et déployés par des institutions compétentes, et lorsque les personnes qu’ils sont destinés à servir participeront de manière significative aux bénéfices.

Ces tests guident le travail des Alliance pour une IA inclusive et Accendo son engagement avec les investisseurs à impact.

Il reste encore beaucoup de travail à faire. Et nous avons déjà commencé à courir la course à pied !