Qui contrôlera la puissance de calcul de l’intelligence artificielle en Afrique ?

ADF Editorial Board·19 octobre 2026·5 min

Le 10 novembre 2025, Atlancis Technologies, Everse Technology et iXAfrica ont annoncé le déploiement d’une infrastructure équipée de processeurs graphiques NVIDIA à Nairobi. Hébergée chez iXAfrica et proposée à travers Servernah Cloud, elle est destinée notamment à l’entraînement et à l’exploitation de modèles d’intelligence artificielle. Selon le communiqué des partenaires , cette capacité est accessible sous forme de services cloud.

Cette annonce permet de poser le débat sur des équipements identifiables. Mais la présence de machines sur le continent ne renseigne pas, à elle seule, sur leur accessibilité financière ni sur la maîtrise des technologies utilisées. Pour évaluer ces projets, il faut examiner leurs conditions d’exploitation autant que leur localisation.

Ce que recouvre une « usine d’IA »

L’expression « usine d’IA », largement employée par NVIDIA et ses partenaires, désigne une infrastructure associant du calcul accéléré, des réseaux, du stockage et des logiciels destinés aux tâches d’intelligence artificielle.

Dans sa présentation technique , NVIDIA décrit des systèmes couvrant plusieurs étapes : l’entraînement d’un modèle, son adaptation à des besoins particuliers et l’inférence, c’est-à-dire son utilisation pour produire des réponses ou des prédictions.

Pour apprécier la valeur d’une installation, il faut donc connaître les équipements disponibles et les usages qu’ils permettent. Une capacité électrique annoncée en mégawatts ne constitue pas une mesure de performance informatique. Elle ne permet pas de déduire combien de chercheurs pourront travailler simultanément, ni quels modèles ils pourront entraîner.

La distinction est essentielle lorsqu’on compare des projets dont les annonces portent tantôt sur des bâtiments, tantôt sur des processeurs installés ou sur des services effectivement proposés.

Des déploiements à des stades différents

En Afrique du Sud, Cassava Technologies dispose d’une infrastructure d’IA reposant sur les technologies NVIDIA. Dans un article publié le 21 septembre 2026 , Fatima Tambajang, chez NVIDIA, présente cette implantation et mentionne des déploiements prévus en Égypte, au Kenya, au Nigeria et au Maroc. Pour le Nigeria, cette source décrit une expansion projetée ; elle ne suffit pas à établir la disponibilité commerciale de cette offre dans le pays.

En Égypte, le Service d’information de l’État a annoncé, le 8 septembre 2026, des partenariats associant Vodafone Business, Elsewedy Electric et Cassava Technologies. Le projet présenté par les autorités prévoit une première capacité de centre de données de 20 mégawatts sur trois ans, avec une extension envisagée à 200 mégawatts. L’offre annoncée comprend l’accès à des GPU sous forme de service. Ces chiffres correspondent à des objectifs de développement, et non à une capacité intégralement disponible au moment de l’annonce.

Au Maroc, le ministère de la Transition numérique a publié, le 8 avril 2026, les modalités du projet Nexus AI Factory . Deux phases sont prévues : 16 mégawatts à Nouaceur, puis 20 mégawatts supplémentaires sur un autre site, pour une capacité cumulée annoncée de 36 mégawatts à la fin de 2027. Le programme associe un centre de calcul haute performance à des activités de transfert de compétences.

Ces exemples ne permettent pas encore d’établir un classement fiable de la puissance de calcul accessible dans chaque pays. Les annonces consultées ne fournissent pas une série comparable de performances, de tarifs et de capacités disponibles.

Louer des GPU : à quelles conditions ?

Cassava et Vodafone Business présentent leur partenariat égyptien autour du GPU-as-a-Service : l’utilisateur accède à une capacité de calcul fournie par un opérateur. Au Kenya, les partenaires de Servernah décrivent également des offres d’IA par abonnement ou à l’usage.

Ce modèle permet d’envisager l’accès à des équipements sans les acheter. Pour juger son intérêt économique, il faudrait toutefois comparer le coût complet d’un travail donné : calcul, stockage, transfert des données et accompagnement technique.

Pour une université, la question serait aussi celle de la réservation des ressources et de la continuité d’accès pendant une expérience. Une jeune entreprise aurait besoin de savoir si elle peut augmenter sa consommation progressivement, avec une facturation prévisible.

Les annonces étudiées ne permettent pas de conclure que ces offres sont abordables pour l’ensemble des chercheurs et des petites entreprises africaines. Des tarifs publiés et des conditions d’accès vérifiables seraient nécessaires pour apprécier cette promesse.

Héberger localement et maîtriser la technologie

Les projets de Cassava et de Servernah reposent sur des GPU NVIDIA. Cassava utilise également des composants logiciels du fournisseur, notamment ses modèles, ses outils et ses services d’inférence, comme le précise sa présentation de l’infrastructure .

Ces choix montrent que l’implantation locale peut coexister avec le recours à des technologies étrangères. La portée de la souveraineté revendiquée doit donc être examinée concrètement.

Qui administre les machines ? Qui peut accéder aux données ? Quelles opérations les équipes locales peuvent-elles effectuer sans intervention du fournisseur ? Un client peut-il déplacer ses modèles et ses données vers un autre opérateur ?

Ces questions constituent une grille d’évaluation des contrats et des architectures. Les communiqués commerciaux ne permettent pas, à eux seuls, d’y répondre.

L’électricité, une condition de fonctionnement

Dans son rapport Energy and AI , publié en avril 2025 , l’Agence internationale de l’énergie souligne l’importance d’une alimentation électrique fiable et abordable pour le développement de l’IA.

Son scénario central prévoit que la consommation mondiale des centres de données pourrait atteindre environ 945 térawattheures en 2030, contre 415 en 2024. Cette projection concerne l’ensemble des centres de données, avec l’IA comme principal moteur de croissance. L’agence relève aussi les risques de retard liés aux raccordements et aux contraintes des réseaux électriques.

Pour examiner les projets africains, il faudrait donc disposer d’informations sur l’alimentation garantie, les moyens de secours et le refroidissement. Un objectif de capacité doit pouvoir être confronté aux conditions réelles de fonctionnement.

L’accès au calcul offre ainsi un sujet concret pour les débats de l’Africa Digital Forum : demander aux opérateurs quelles ressources sont disponibles aujourd’hui, à quel prix et avec quelles garanties pour les utilisateurs.

Une comparaison utile porterait sur le coût d’une tâche identique, les délais d’accès et la possibilité de changer de fournisseur. Ce sont ces informations qui permettront d’apprécier la marge de décision des acteurs africains dans le développement de leurs propres applications d’IA.

ADF Editorial Board

The Africa Digital Forum Editorial Board brings together influential leaders shaping digital transformation across African institutions. Their expertise, perspectives, and leadership help guide conversations and ideas that advance Africa’s digital future.