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Dakar, 6 Oct (APS)- La compréhension du fonctionnement de l’intelligence artificielle appelle à se demander avec quelles données elle a été entraînée, dans quel contexte et pour quels usages, a expliqué à l’APS le fondateur de l’Institut des algorithmes du Sénégal, Ndiaye Dia.

L’intelligence artificielle (IA) n’est pas une magie capable de comprendre le monde comme un être humain, mais “un ensemble de systèmes qui utilisent des méthodes statistiques allant dans le sens d’identifier des régularités dans des données passées et s’en servir pour prédire ou générer quelque chose de nouveau”, a-t-il notamment relevé.

De ce point de vue, insiste-t-il, pour comprendre ce que l’IA peut faire et surtout éviter de lui accorder une “confiance excessive”, il faut d’abord se dire que “l’IA n’est pas de la magie. C’est de la statistique appliquée à des données”.

Cette manière de fonctionner permet de comprendre une première limite essentielle de cette technologie : “une IA peut se tromper, reproduire les biais présents dans ses données d’entraînement”, a encore fait valoir M. Dia.

“L’IA n’a aucune compréhension du monde. Cette nuance est fondamentale avant de déléguer des décisions importantes à ses systèmes”, a fait savoir le spécialiste sénégalais.

Cette première compréhension conduit à une deuxième : “une IA est aussi façonnée par ceux qui la conçoivent et par les données qu’elle utilise”, informe le co-initiateur de Jàngat.ai, une startup spécialisée dans les technologies de l’intelligence artificielle générative.

Il en veut pour preuve un système d’aide au diagnostic médical entraîné sur des données américaines ou européennes qui va “mal performer sur des patients dont la génétique, l’alimentation, les pathologies courantes sont différentes”.

Ndiaye Dia donne aussi l’exemple d’un modèle de scoring de crédit calibré sur des comportements financiers occidentaux qui va “exclure ou pénaliser des profils africains parfaitement solvables”.

L’ingénieur présente ainsi les données comme le troisième niveau de compréhension et la notion essentielle dans le fonctionnement des modèles d’intelligences artificielles.

“L’IA est un moteur, les données sont le carburant”, explique-t-il de manière analogique.

Cette image permet, selon lui, de comprendre l’enjeu stratégique qui se cache derrière l’utilisation des outils d’IA, rappelant que “celui qui maîtrise les données maîtrise le système”.

Utiliser des outils d’IA puissants sans contrôler ses propres données revient, selon lui, à “offrir un carburant gratuit à des moteurs qui appartiennent à d’autres, lesquels seront utilisés selon leurs intérêts”.

L’agriculture, probablement le secteur où l’impact de l’IA peut être le plus rapide et le plus large 

L’enjeu pour les utilisateurs, les entreprises et les administrations publiques n’est donc pas seulement de savoir utiliser une IA, mais de comprendre ce qui la fait fonctionner et ce qui détermine ses résultats.

Dans une perspective d’identifier les domaines dans lesquels l’IA peut avoir un impact concret au Sénégal, Ndiaye Dia cite, invariablement, l’agriculture.

“L’agriculture est probablement le secteur où l’impact peut être le plus rapide et le plus large. Plus de 60 % de la population active en dépend”, souligne-t-il.

De son point de vue, la prédiction des rendements, la détection précoce des maladies des cultures par analyse d’images satellite, l’optimisation de l’irrigation et l’utilisation des intrants selon les conditions locales sont des applications “déjà matures techniquement”.

Il rappelle toutefois que le frein principal n’est pas la technologie, mais “la connectivité rurale et l’accompagnement des agriculteurs”.

Dans la santé, l’IA pourrait contribuer au “triage des urgences”, à l’aide au “diagnostic radiologique” et à la “surveillance épidémiologique” en temps réel, à condition que “les systèmes soient calibrés sur des données locales”, insiste le spécialiste, faisant notamment allusion à un sous-effectif médical chronique et une inégale répartition géographique des professionnels de santé.

Évoquant le secteur de l’éducation, Ndiaye Dia présente les tuteurs IA adaptatifs, la génération de contenus pédagogiques en langues nationales et l’orientation scolaire et professionnelle personnalisée comme des leviers pouvant contribuer à atténuer la “pression démographique et la pénurie structurelle d’enseignants qualifiés” et ainsi changer l’échelle du système éducatif du pays.

L’administration publique pourrait, elle aussi, tirer parti de l’automatisation des procédures, de l’analyse des dépenses publiques pour détecter des anomalies et faire de la planification territoriale fondée sur les données, a encore souligné le fondateur de l’Institut des algorithmes du Sénégal.

Pour Ndiaye Dia, comprendre ces mécanismes constitue ainsi une étape nécessaire pour ne pas rester un simple consommateur d’outils d’IA, mais être en mesure d’en saisir les possibilités, les limites et les enjeux liés aux données.

Il s’attarde également sur le secteur de la finance, notant que dans un contexte où la majorité de la population reste non bancarisée, le scoring de crédit alternatif, construit sur les données de mobile money, de comportement commercial ou de consommation, peut ouvrir l’accès au financement à des millions de personnes et d’entreprises souvent exclues du système classique.

La Banque centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest définit le scoring comme l’action ‘’d’évaluer le risque de défaillance d’un bénéficiaire de crédit sur la base d’éléments dont notamment l’âge, la profession, les revenus, le niveau d’endettement, etc…’’.

Se concentrer sur ce que personne d’autre ne fera à sa place

Compte tenu de son analyse, le Sénégal n’a pas besoin de rivaliser avec les États-Unis ou la Chine pour produire des solutions d’IA utiles. Il a juste besoin de se concentrer sur ce que personne d’autre ne fera à sa place : “des solutions adaptées à ses réalités, dans ses langues, pour ses propres contextes”.

Dans cette perspective, Ndiaye Dia appelle à jouer  sur “quatre leviers concrets et accessibles” dont l’adaptation plutôt que de vouloir recréer à partir de zéro.

“Les grands modèles de base existent, notamment en open source. Le Sénégal n’a pas à reconstruire un modèle de la taille de GPT. Il a à prendre ces fondations et à les spécialiser sur des données sénégalaises, pour des cas d’usage sénégalais”, a-t-il souligné, affirmant que “c’est techniquement accessible avec des moyens très inférieurs” à ceux des grandes puissances.

Le deuxième pilier consiste à construire l’écosystème de la donnée, indique M. Dia, selon qui, “sans données structurées, nettoyées, étiquetées et accessibles, il n’y a pas d’IA utile possible”.

L’Afrique exporte ses données, comme matières premières butes

En cela, poursuit-il, les administrations, les hôpitaux, les entreprises agricoles, les collectivités territoriales doivent être accompagnés pour produire et organiser leurs données dans des formats exploitables.

Le fondateur de l’Institut des algorithmes du Sénégal insiste également sur la formation d’une masse critique de talents capables de faire le lien entre les besoins des secteurs et les solutions technologiques.

Le quatrième pilier est de créer une “demande publique forte et orientée”, martèle-t-il, relevant que les marchés publics numériques peuvent jouer un rôle décisif, s’ils favorisent les solutions locales, imposent des clauses de transfert de compétences, et conditionnent l’accès au marché sénégalais à des engagements réciproques de la part des opérateurs étrangers.

Ndiaye Dia s’attarde également sur ce qu’il appelle le danger de reproduire une dépendance technologique, parlant d’un “risque  réel déjà partiellement en cours”.

“Le schéma est bien connu dans d’autres secteurs : l’Afrique exporte des matières premières brutes à faible valeur ajoutée et importe des produits transformés à haute valeur ajoutée. Avec l’IA, le même mécanisme est à l’œuvre, mais la matière première ce sont les données’’, informe-t-il.

Il déplore le fait que l’Afrique fournit des comportements, des transactions, des données de santé ou agricoles qui servent à “entraîner et améliorer des modèles commercialisés ensuite à prix fort sur nos marchés”.

” Exiger des transferts de compétences, construire des alternatives locales”

“Trois signaux concrets sont déjà visibles”, fait savoir M. Dia, faisant allusion aux  grandes plateformes numériques qui collectent des données africaines “sans obligation de les stocker localement ni de reverser une contrepartie au pays”.

“Les applications d’IA déployées dans des secteurs aussi sensibles que la santé, l’éducation ou la finance africaines sont quasi exclusivement étrangères. Et les modèles de tarification de ces solutions sont construits pour des économies à revenus élevés, rendant leur accès difficile ou dépendant de subventions”, a-t-il encore révélé.

L’enjeu selon lui, ne consiste pas au “rejet des technologies étrangères, lesquelles apportent des solutions réelles et le Sénégal ne peut pas tout produire lui-même”.

Le véritable enjeu doit conduire à “négocier des conditions d’accès plus équitables, à exiger des transferts de compétences, à construire des alternatives locales sur les cas d’usage les plus sensibles, et à mettre en place des mécanismes de régulation qui protègent les intérêts nationaux sans fermer le pays à l’innovation”, recommande le fondateur de l’Institut des algorithmes du Sénégal.

C’est dans l’optimisation de ces usages de l’IA que la question linguistique demeure une problématique de taille, voire un “enjeu de souveraineté nationale”, souligne l’ingénieur diplômé de l’université Cheikh Anta Diop de Dakar et de l’Ecole polytechnique de Paris.

Selon lui, les grands modèles de langage ont été entraînés sur des corpus massivement anglophones, faisant que le wolof, le pulaar, le sérère, le mandingue, le soninké, le diola y sont quasiment absents.

“Cela produit des conséquences très concrètes : ces modèles comprennent mal ces langues quand on les utilise, et ils ignorent les réalités culturelles, les références, les modes de raisonnement, les contextes sociaux qui structurent la vie en Afrique de l’Ouest”, a-t-il martelé.

De ce point de vue, constituer des corpus linguistiques, des ressources vocales et textuelles dans les langues nationales, formaliser des grammaires computationnelles, produire des données étiquetées, constitue “un investissement stratégique au même titre qu’une infrastructure routière ou un barrage”, tranche M. Dia.

Ce sont des “infrastructures numériques nationales”, et leur absence condamne le pays à dépendre de modèles conçus pour d’autres, a-t-il encore fait valoir, présentant les données sanitaires, agricoles, judiciaires ou foncières comme des “actifs nationaux” dont le traitement par des systèmes étrangers “sans encadrement ni contrôle n’est pas neutre”.

“Ce n’est pas du protectionnisme que de vouloir gouverner ses propres données, c’est de la gestion responsable d’un bien commun stratégique”, a-t-il conclu.

SMD/HB/MTN