IA responsable : gouverner l’IA déjà présente dans votre organisation
Édition 01 · Octobre 2026 · Periode de couverture : septembre 2026
Accendo Signals est un guide mensuel sur l’IA dans les marchés émergents. Il est destiné aux investisseurs impacteurs, aux banques de développement et aux prêteurs, aux entreprises agricoles et aux entreprises climatiques qu’ils soutiennent. Chaque numéro traite de ce qui a changé, de l’endroit où sont allés les fonds et de ce que l’on devrait demander à l’avenir. Cette édition porte sur l’IA responsable au sein de votre propre organisation. Cela signifie connaître ce que l’IA fait déjà, ce qu’elle fait et qui en est responsable.
Trois signaux
- Kenya : La banque centrale du Kenya souhaite que les banques soient prêtes à faire face aux fraudes et aux cyberattaques utilisant l’intelligence artificielle. Ses projets de règles sont ouverts à la consultation publique jusqu’au 7 novembre 2026.
- Argent : Entre le 1er août et le 25 septembre 2026, 91 % des fonds consacrés à l’IA que nous avons recensés ont été investis dans des centres de données et des puces IA. La plupart de ces fonds provenaient d’un seul prêt en Indonésie. Sans ce prêt, ce pourcentage tombe à 51 %.
- Approvisionnement : Les appareils IA loués auprès d’une autre société peuvent être désactivés sans préavis. Les meilleurs modèles de poids moyen (disponibles pour téléchargement et utilisation par tous) viennent désormais d’entreprises chinoises. Chaque entreprise doit donc savoir à quel rythme elle pourrait passer à un autre modèle.
Lettre de l'éditeur
Trois façons dont l’IA pénètre dans nos vies
L’IA pénètre dans n’importe quelle organisation de trois manières, et la plupart des politiques en matière d’IA responsables ne couvrent que la première. La première façon est l’IA que l’organisation choisit de créer ou d’acheter. Pour un prêteur, cela pourrait être un outil qui décide qui obtient un prêt. Pour une entreprise agricole, il pourrait s’agir d’une application qui conseille aux agriculteurs. Pour une fondation, il pourrait s’agir d’un outil qui filtre les demandes de subvention. La deuxième façon est plus difficile à détecter. L’IA arrive désormais dans les mises à jour normales des logiciels des sociétés qui fournissent les comptes, les dossiers clients et les paiements d’une organisation. La troisième façon peut être la plus importante. Le personnel utilise désormais les outils d’IA sur ses propres téléphones et comptes car cela leur permet de travailler plus rapidement.
Le plus grand débat sur l’IA de septembre portait sur un risque différent. Dario Amodei dirige la société d’IA Anthropic. Le 12 septembre, il a plaidé Que les entreprises de l’IA de frontière, celles qui construisent les modèles les plus puissants, “ doivent ralentir le rythme auquel nous améliorons les capacités des modèles d’IA ”. Sam Altman de OpenAI et Elon Musk convenu en quelques heures. J'ai trouvé intéressant de constater que le débat ne faisait guère état de l'IA que les organisations utilisent déjà. Pour une organisation qui dessert des personnes à Nairobi, Lagos, Chennai, Dhaka ou Bogotá, c'est là que se situe la plupart des risques aujourd'hui.
Chacun de ces trois moyens peut nuire aux personnes que l’organisation dessert. Les prêteurs le montrent clairement. Un outil de prêt peut refuser un bon emprunteur, et personne ne peut expliquer pourquoi. Une mise à jour logicielle peut changer le ton des messages de remboursement en quelques heures. Un employé peut insérer la carte d’identité et les relevés bancaires d’un client dans une application IA personnelle. Ces données privées de cette personne ont alors quitté le prêteur. Pour toute organisation, une IA responsable signifie prévenir ces dommages de toutes ces manières, y compris dans les systèmes que celle-ci n’a jamais choisi d’acheter.
Les premiers pas sont peu coûteux. Demandez à cinq membres du personnel de première ligne ce qu’ils insèrent dans les outils d’IA. Écrivez une règle d’un seul page indiquant que les données client ne doivent jamais être transmises à un outil d’IA public. Demandez à chaque fournisseur de logiciels, par écrit, quelles fonctionnalités utilisent l’IA et quel modèle d’IA sous-tend chacune d’entre elles. Le conseil d’administration peut alors conserver une liste complète de toutes les applications d’IA utilisées, avec une personne nommée responsable de chaque élément. L’organisation reste responsable de tout ce qui figure sur cette liste, quelle que soit la promesse faite par ses fournisseurs. Le Portfolio Playbook ci-dessous transforme ces étapes en un plan d’un mois.
Il existe un autre risque, et c’est la fourniture de l’IA elle-même. Andrew Bailey préside le Conseil de stabilité financière (FSB), qui réunit les principaux régulateurs financiers mondiaux. Il a adressé une lettre aux ministres des Finances et aux chefs des banques centrales des pays membres du G20, un groupe des plus grandes économies du monde. Dans cette lettre, publié le 31 août, il a déclaré que “ pour le système financier, la préoccupation la plus immédiate est l’impact potentiel de l’IA de pointe sur le risque cybernétique ”. Il a également averti contre la dépendance à quelques grands fournisseurs de technologie. Pour toute organisation, ce risque est pratique. L’IA loué auprès d’une entreprise peut être désactivé, et le meilleur modèle d’IA open-source provient principalement d’un seul pays (voir Le coût du remplacement de l’IA). Ainsi, chaque organisation a besoin d’un plan pour perdre un modèle d’IA.
Accendo Associates Elle rédige une série de quatre articles avec une organisation partenaire sur la manière dont les prêteurs et les autres prestataires de services financiers peuvent mettre en œuvre ce plan. Elle commence par une conception simple. L’organisation se connecte à chaque modèle d’IA via un seul point. À ce moment-là, elle décide où placer les données client et quel modèle doit accomplir telle ou telle tâche.
Les organisations les mieux placées pour utiliser l’IA ne sont peut-être pas celles qui possèdent les modèles les plus grands ou les plus récents. Elles pourraient bien être celles qui connaissent déjà les technologies qui y sont déjà intégrées.
Prateek Shrivastava, associé directeur, Accendo Associates
Portfolio Playbook
Un plan pratique que les investisseurs peuvent mettre en œuvre cette semaine en faveur des entreprises qu'ils soutiennent.
Connaissez votre IA en quatre semaines
Chaque entreprise devrait commencer par une seule tâche. Elle devrait déterminer quelles technologies d’intelligence artificielle sont déjà en cours d’utilisation, qui est responsable de chaque outil et que se passe-t-il si un outil tombe en panne. Un investisseur peut demander toutes ces informations dans une seule demande. Dans ce plan, l’intelligence artificielle désigne tout outil qui prédit, évalue, trie ou rédige quelque chose sans que l’être humain ne fasse chacun de ces étapes.
Au cours du premier mois, une petite équipe peut énumérer tous les outils d’IA utilisés par l’entreprise et faire un exposé au conseil d’administration sur ce qu’elle a découvert. Tester tous les outils de repli peut prendre un ou deux mois de plus, et c’est normal. Deux outils présentés dans cette édition viennent en aide : le premier consiste à poser quatre questions à tous les fournisseurs (voir « Europe et États-Unis : un débat sur les règles en matière d’IA »). Le deuxième est une table de repli indiquant à quoi la société se tournera si un outil d’IA cessait de fonctionner (voir « Le coût du changement d’outil d’IA »).
- Première semaine, la liste. Énumérez tous les outils d’IA selon les trois façons dont ils pénètrent dans l’entreprise. Indiquez également ce que l’entreprise a développé ou acheté, ce qui est arrivé dans le logiciel des fournisseurs et ce que le personnel utilise lui-même. Comptez aussi les assistants virtuels et les outils de codage. Une courte enquête anonyme auprès du personnel révèle des outils qui ne figurent pas dans la liste officielle, à condition que personne ne soit en difficulté pour avoir répondu.
- Deuxième semaine, les fournisseurs. Envoyez par écrit les quatre questions à chaque fournisseur. Les grands fournisseurs d’IA ne remplissent rarement de formulaires, alors sauvegardez leurs conditions générales publiées et le lien web comme réponse. Si un fournisseur n’a pas répondu dans les 15 jours ouvrables, notez-le comme “ pas de réponse ” et soumettez-le lors de la prochaine révision du contrat.
- Troisième semaine, la dernière chance. Choisissez tous les outils d’IA qui prennent des décisions concernant des personnes ou de l’argent. Remplissez une ligne de la table de sauvegarde pour chacun d’entre eux. Cette deuxième solution peut être un deuxième fournisseur ou des employés qui effectuent eux-mêmes le travail pendant un certain temps. Pratiquez un seul changement pour voir combien de temps cela prend. Vérifiez également deux points que la loi peut requérir. Les données client doivent rester dans les endroits autorisés par la loi, et les personnes doivent pouvoir demander à une personne de réviser une décision prise par un ordinateur.
- Quatrième semaine, le conseil d'administration. Amenez trois éléments à la prochaine réunion du conseil d’administration ou du comité de risque. Il s’agit de la liste, de la personne responsable de chaque outil et de la première modification que l’entreprise fera. Une jeune entreprise sans conseil d’administration peut envoyer la même note aux investisseurs principaux.
Le véritable test concerne les personnes que l’entreprise dessert. Un bon résultat signifie que moins de bons clients sont refusés, et tout le monde qui reçoit un refus reçoit une explication compréhensible. Les données client restent où elles doivent être, et le service reste opérationnel lorsque les clients en ont le plus besoin. Lors de la prochaine révision du portefeuille, les investisseurs pourront demander les quatre éléments que le mois produit : la liste des produits, les réponses des fournisseurs, la table de sauvegarde et la note du conseil d’administration.
Portfolio Playbook
Les startups peuvent y arriver dès le premier jour
Les jeunes entreprises peuvent réaliser tout cela dès le premier jour, et cela coûte beaucoup moins que de le faire plus tard. Une start-up qui construit ses premiers produits n’a pas besoin de nettoyer ses anciens systèmes. Elle peut mettre en place sa liste d’IA, ses questions aux fournisseurs et sa table de sauvegarde dans son premier mois, pour quelques semaines de travail d’un ingénieur. Une organisation établie qui fait le même travail plus tard doit dénouer des années de systèmes. Les investisseurs dans les entreprises en phase initiale, telles que les fondations et les fonds de capital-risque, peuvent demander cela avant d’investir.
En août et septembre, huit entreprises de l’intelligence artificielle en phase précoce ont levé 32 millions de dollars entre elles ; chacune d’entre elles pourrait commencer de cette manière. Accendo travaille avec les investisseurs et les entreprises qu’elle soutient, depuis les entreprises en phase précoce jusqu’aux prêteurs établis. Nous aidons dans cette première étape et dans le plan d’IA qui suit. Si une entreprise que vous investissez pourrait bénéficier, écrivez à [email protected].
Les dirigeants
Nouvelles règles responsables en matière d’IA qui peuvent atteindre vos entreprises du portefeuille via leurs fournisseurs et investisseurs.
L’Europe et les États-Unis s’accordent sur les règles en matière d’IA
L’Europe et les États-Unis gèrent les règles en matière d’IA de manière différente. L’Union européenne (UE) dispose d’une seule loi principale en matière d’IA. En juillet 2026, elle Il a retardé l’entrée en vigueur de ses règles les plus strictes jusqu'au 2 décembre 2027, y compris les règles relatives à l'IA qui détermine qui reçoit les récompenses. Une règle est en vigueur depuis le 2 août 2026 : les personnes doivent être informées lorsqu'elles interagissent avec un système d'IA.
Les États-Unis n'ont pas de loi nationale sur l'IA. Ordre du Président de décembre 2025 Il vise à établir une approche nationale et conteste les lois sur l'IA élaborées par les États individuellement. Certaines États agissent toujours de leur propre initiative. Colorado a signé une nouvelle loi en mai 2026, sur les systèmes informatiques qui prennent des décisions concernant les personnes. Le 16 septembre, la Conférence des superviseurs des banques d’État (CSBS), le groupe des régulateurs des banques d’État, a publié un Liste de contrôle pour l'IA ce que les inspecteurs de banque peuvent choisir d'utiliser.
Quelques organisations des marchés émergents ne relèvent pas directement de l’un ou l’autre des ensembles de règles, mais elles les ressentent néanmoins de deux façons. Leur fournisseurs de logiciels vendent souvent en Europe et aux États-Unis, donc ils développent leurs produits selon ces règles. Leur investisseurs viennent souvent de ces pays et posent des questions en fonction de ces règles. Ainsi, lors de la prochaine revue des fournisseurs, toute organisation peut poser quatre questions par écrit. Quelles fonctionnalités utilisent l’IA ? Quel modèle d’IA se trouve derrière chacun d’entre eux ? Où vont les données clients, et sont-elles utilisées pour entraîner l’IA ? Comment le fournisseur nous avertira-t-il avant que l’IA ne change ? Les investisseurs peuvent poser les mêmes quatre questions à leurs sociétés-portefeuille une fois par an.
Les dirigeants
La loi sur l'IA brésilienne attend
La loi brésilienne sur l’IA est en suspens. Le député Aguinaldo Ribeiro préside le projet de loi (projet de loi 2338/2023) au Congrès. Il Il a déclaré fin août le Congrès ne votera pas sur cette loi avant les élections d’octobre. Ainsi, les prêteurs brésiliens n’auront probablement aucune loi sur l’IA à appliquer jusqu’en 2026.
Ils suivent encore aujourd'hui une règle : la loi brésilienne sur la protection des données (LGPD, L’article 20) permet aux personnes de demander une révision de décisions prises uniquement par un ordinateur. Si vous investissez dans un prêteur brésilien, demandez-lui comment il traite ces demandes de décision de prêt aujourd’hui.
Explication
Le coût du passage à l’IA
La plupart des organisations ne développent pas leurs propres IA, et elles en obtiennent une des deux manières suivantes. Certaines les louent auprès d’une entreprise via Internet. D’autres utilisent un modèle open-source. Le modèle open-source signifie que l’entreprise publie les paramètres d’apprentissage du modèle, appelés poids, afin que tout le monde puisse télécharger le modèle et le lancer sur ses propres ordinateurs. Le modèle open-source va plus loin et partage également les données et le code utilisés pour construire le modèle.
Le coût du changement consiste en temps et en argent nécessaires pour migrer un service d’un modèle d’IA à un autre. L’équipe doit réécrire les instructions et vérifier les réponses nouvelles. Si un régulateur a approuvé le système précédent, il pourrait aussi devoir approuver le nouveau. Un changement lent nuit aux personnes que sert l’organisation. Pour un prêteur, les demandes de prêt restent bloquées. Pour une entreprise agricole, les conseils aux agriculteurs s’arrêtent. C’est pourquoi le coût du changement fait partie de l’IA responsable, tout comme le test des résultats injustes ou la protection des données.
Les deux types d'IA comportent un risque de pénurie. L'IA louée peut être éteinte rapidement. Le 12 juin 2026, Anthropic Bloqué l'accès à deux de ses modèles, Fable 5 et Mythos 5, suite à une commande du gouvernement américain en vertu des règles d’exportation. Fable 5 Il est revenu pour tout le monde le 1er juillet, et Mythos 5 sont revenus uniquement pour certaines organisations américaines.
Les poids légers ne peuvent pas être désactivés à l’extérieur, mais les meilleurs modèles proviennent de très peu de sources. Le 8 octobre, les trois premiers modèles poids légers de la liste sont issus de ces sources. Classement de l'analyse artificielle Tous provenaient de sociétés chinoises : Xiaomi, Z.ai et Moonshot AI. Elles ont obtenu des scores de 44 à 46 points, contre 58 pour la société américaine. Le modèle le plus loué. Le groupe de recherche Epoch AI découvert en mai 2026 Les modèles de poids ouvert sont environ quatre mois en retard par rapport aux meilleurs modèles loués.
Une table de fallback simple gère la plupart de ce risque. Elle contient une ligne pour chaque service d’IA. Chaque ligne indique le modèle qui l’exécute ainsi que la fallback, qui peut être un deuxième modèle, un deuxième fournisseur ou des employés effectuant le travail à la main. Elle indique également quand le changement a été testé pour la dernière fois et combien d’heures ont été nécessaires. Les investisseurs peuvent demander cette table à leurs entreprises de portefeuille et les organisations peuvent la compléter à partir des réponses des fournisseurs.
Avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle de petite taille
L’IA a été conçue pour fonctionner dans des conditions d’Internet faibles, d’alimentation inconstante et sur des ordinateurs vieillissants.
L’IA du Sud-Est asiatique qui fonctionne avec moins de ressources
Le 18 septembre 2026, AI Singapore, un programme national, et le fabricant de puces NVIDIA La société a publié de nouveaux modèles d’IA appelés Nemotron-SEA-LION-v4.8.. Ils sont conçus pour les langues d’Asie du Sud-Est. Chaque modèle est composé de nombreuses petites parties spécialisées, et seules quelques-unes d’entre elles fonctionnent simultanément. Cela permet au modèle plus petit de fonctionner sur des ordinateurs modestes. Il dispose de 30 milliards de paramètres (les paramètres que le modèle apprend), mais seulement environ 3 milliards sont actifs en même temps. Les deux versions sont également disponibles en versions compressées, aptes à fonctionner sur des appareils proches de l’utilisateur. Depuis février, le même programme propose également SEA-Guard, Des modèles de sécurité adaptés aux langues et aux cultures du Sud-Est asiatique.
Avant de soutenir un produit basé sur ces modèles, un investisseur devrait vérifier trois choses. Premièrement, vérifier la licence, car le document de sortie n’en mentionne pas la présence. Deuxièmement, demander des résultats d’essai dans la langue des clients. Troisièmement, demander le coût réel par conversation sur l’appareil qui le permettra, mesuré hors de tout cadre de démonstration.
Flux de capitaux
Où sont allés les fonds consacrés à l'IA et quelle partie du système d'IA a-t-elle financé.
Un prêt représentait 82 % de l'argent
Notre Note sur les flux de capitaux du 28 septembre AI conclut des contrats dans cinq régions du monde. Entre le 1er août et le 25 septembre 2026, 25 contrats signés ont totalisé 3,79 milliards de dollars américains. Sur ce montant, 3,45 milliards de dollars américains ont été consacrés à la puissance informatique, c’est-à-dire aux centres de données et aux puces d’IA.
Un seul accord représente la majeure partie du total. Zankore loue des capacités de calcul IA en Indonésie. Il a signé un prêt de jusqu’à 3,1 milliards de dollars avec cinq banques pour acheter des puces IA. Ce seul prêt représente 82 % de l’ensemble des fonds. Sans ce prêt, le total tombe à 690 millions de dollars, et la part attribuée aux capacités de calcul chute à 51 %.
Les entreprises qui développent des produits d’IA pour leurs clients ont clos 15 des 25 projets, pour un total de 169 millions de dollars américains. Le plus important a été de 125 millions de dollars pour Kapital Grupo Financiero au Mexique. Huit jeunes start-ups ont levé entre elles 32 millions de dollars américains, et trois subventions supplémentaires ont ajouté 11,5 millions de dollars américains. Le reste n’a pas indiqué le montant de leurs levées de fonds.
Lisez ces chiffres avec deux mises en garde. Premièrement, le gros prêt est comptabilisé à son maximum, tandis que les autres opérations sont des investissements et des subventions. Ainsi, les chiffres indiquent où sont allés les fonds, mais ils ne permettent pas de faire une comparaison réaliste. Deuxièmement, 10 des 25 opérations n’ont pas été assorties d’un montant précis, de sorte que tous les pourcentages s’appliquent uniquement aux opérations ayant un montant.
Asie du Sud-Est : 3 contrats signés d'une valeur de 3,1 milliards de dollars, presque tous issus du prêt Zankore.
Afrique subsaharienne : 3 accords signés d'une valeur de 470 millions de dollars (voir l'article « Regional Spotlight »).
Amérique latine et Caraïbes : 9 accords signés d’une valeur de 206 millions de dollars, les plus nombreux de toute la région, menés par Kapital Grupo Financiero.
Asie du Sud : 4 contrats signés d'un montant de 12 millions de dollars américains. Des projets de grands centres de données en Telangana et en Odisha, en Inde, sont annoncés mais pas encore signés.
Orient et Afrique du Nord : 6 accords signés, mais seulement 1,5 million de dollars sont connus, car cinq accords signés par HUMAIN et White & Case n’ont pas précisé le montant.
Les investisseurs qui envisagent un investissement dans un datacenter ou un processeur d’IA peuvent commencer par une question : quelle part de cette puissance de calcul est réservée par les entreprises locales ? Le Capital Flows Map est le registre personnel d’Accendo des transactions d’IA déclarées publiquement, et cette note explique comment nous les comptons.
Reportage régional · Afrique subsaharienne
Le Kenya intègre l’IA dans les règles bancaires
Le 10 septembre 2026, la Banque centrale du Kenya (CBK) a demandé aux citoyens de faire part de leurs commentaires sur les nouveaux projets de ses principaux livres de règles pour les banques. Les commentaires doivent parvenir au 7 novembre. Ces projets ne comprennent pas de chapitre séparé consacré à l’IA. Toutefois, celle-ci apparaît à trois endroits. Les conseils d’administration doivent s’assurer que des systèmes d’alerte précoce basés sur l’IA soient en place. Les auditeurs internes doivent vérifier la fraude utilisant l’IA. Les équipes de sécurité doivent se défendre contre les cyberattaques utilisant l’IA.
Les nouvelles règles répondent à une demande claire des banques. Le CBK enquête menée par l'entreprise elle-même, En utilisant des données jusqu’à fin 2024, l’étude a révélé que la moitié des 125 institutions ayant répondu avaient déjà recours à l’IA. Presque toutes elles, soit 93 %, souhaitaient des conseils de la banque centrale. Ces conseils figurent désormais dans les règles habituelles de la banque, et les clients en ressentiront le plus directement grâce à la protection contre la fraude. Les escrocs peuvent utiliser l’IA pour imiter une voix ou envoyer des messages convaincants, puis vider le compte mobile d’un client avant que la banque ne le découvre.
Les entreprises kényanes que vous investissez doivent commenter leur situation d’ici le 7 novembre ; elles devraient d’abord vérifier deux choses. Quelle de ces règles s’applique à elles, puisque les banques de microfinancement et les prêteurs en ligne ont des règles distinctes ? Le plan d’audit de cette année couvre-t-il déjà les fraudes utilisant l’IA ?
La majeure partie des fonds signés dans la région a été consacrée à l’infrastructure. Nous avons relevé trois opérations en août et septembre, d’un montant de 470 millions de dollars américains. La plus importante était une investissement de 300 millions de dollars américains dans la West Indian Ocean Cable Company (WIOCC), une entreprise d’infrastructures numériques. Elle provenait de la Africa Finance Corporation et de Vision Invest. La deuxième était un prêt de 170 millions de dollars américains du Fonds de coopération économique de la Corée pour la construction d’un institut de compétences en IA et en compétences numériques au Ténéré. Il s’agit d’une des rares opérations signées dans le domaine des compétences.
Tout ce qui n'est pas lié à l'infrastructure reçoit très peu d'attention. Depuis janvier 2023, la carte n'a trouvé que 30 projets en Afrique subsaharienne liés à des activités autres que l'infrastructure. Ces projets concernent 23 pays et représentent un montant total d'environ 110 millions de dollars (USD).Nécessaire, mais pas suffisant). Lorsqu'une entreprise dans laquelle vous investissez envisage de lancer un produit d'IA, demandez-lui quel pourcentage du budget est consacré aux données locales et à la formation du personnel. Puis demandez-lui qui finance cette partie.
Asie du Sud-Est : Le prêt de Zankore représente presque tout l’argent investi dans la région. Le projet SEA-LION (voir « Avancées en IA petite échelle ») a apporté de nouveaux modèles d’IA pour les langues de la région.
Asie du Sud : Reuters répondé le 1er septembre, Selon des sources anonymes, la National Payments Corporation of India (NPCI) prépare un nouveau système qui permettra aux assistants intelligents d’effectuer de petits paiements via UPI, le réseau de paiement instantané de l’Inde, sans que l’utilisateur n’ait besoin d’approuver chacun d’eux. Pine Labs, une société indienne de paiements, met en œuvre un système similaire depuis juin. ne nécessite l’autorisation du client qu’une fois.
Amérique latine et Caraïbes : La CAF, la banque de développement pour l’Amérique latine et les Caraïbes, a annoncé un plan de 12 milliards de dollars pour le changement numérique. Le plan n’a pas encore été signé.
Orient et Afrique du Nord : Le plan de l’Égypte pour un centre national de données sur l’IA est également annoncé mais n’a pas encore été signé.
Écouté par hasard
“Une institution peut externaliser la calculs, mais elle ne peut pas externaliser les conséquences.”
Rohit Jain, vice-gouverneur de la Reserve Bank of India, discours principal au Global Fintech Fest, Mumbai, 9 septembre 2026.
Ce que nous regardons
Trois délais. Le rapport final du FSB sur Douze bonnes pratiques pour une IA responsable La date d’entrée en vigueur de ces nouvelles règles concernant l’IA est prévue pour octobre 2026. termine le 26 octobre. Le délai de commentaires au Kenya prend fin le 7 novembre.
Un panneau. Le 28 octobre à 08h00 heure de New York, Accendo organise un panel sur la manière de mobiliser davantage d’investissements dans l’IA en Afrique en dehors des centres de données (Inscrivez-vous ici). Les intervenants sont Nick Williams (Banque africaine de développement), Johan Bosini (Quona Capital) et Snehar Shah (iXAfrica). Le panel reprend là où s’arrête le reportage régional.
Deux tests. Premièrement, nous observerons si les huit plus importants projets d’IA non signés sur la carte des flux de capitaux, d’un montant de 66,6 milliards de dollars, se traduisent par des accords signés. Deuxièmement, nous observerons si NPCI confirme son système de paiements en IA.
