Longtemps confinée aux laboratoires universitaires, l’intelligence artificielle a connu au Cameroun une diffusion massive et rapide à partir de 2023. Comprendre les mécanismes de cette transition — et ses limites — est indispensable pour anticiper ce que l’IA peut réellement changer dans l’économie et les pratiques locales.
Phase 1 : une IA confinée aux laboratoires
L’histoire de l’IA au Cameroun ne commence pas avec les outils grand public. Elle commence dans les départements d’informatique des universités d’État et dans des structures comme le Camtel Digital Innovation Center (CDIC). Les chercheurs s’attaquaient à des problèmes locaux concrets : systèmes de reconnaissance vocale pour les langues nationales, modèles prédictifs pour l’agriculture, outils pour la télémédecine.
Le problème de cette première phase était structurel : l’absence de passage à l’échelle. Un étudiant pouvait concevoir un algorithme utile — optimiser les trajets de bus urbains, par exemple — sans que ce travail dépasse jamais le stade de thèse. Le financement manquait, les partenariats industriels étaient rares, et la recherche restait largement déconnectée des acteurs économiques susceptibles de l’industrialiser.
Phase 2 : la démocratisation par le mobile (2023)
Le tournant arrive en 2023 avec l’explosion des outils d’IA générative accessibles via smartphone. Cette transition ne nécessite ni formation complexe ni investissement lourd — elle s’appuie sur les 25,4 millions de connexions mobiles actives (soit environ 87 % de la population en 2024). Le premier contact du grand public se fait souvent via Luz IA, intégré aux plateformes de messagerie, puis via Meta AI accessible directement depuis WhatsApp et Facebook. Des plateformes plus puissantes comme ChatGPT élargissent rapidement l’usage à des tâches plus complexes.
L’IA devient alors un levier pratique pour des publics très divers : petites entreprises qui automatisent leurs communications, professionnels libéraux qui accélèrent leur production de documents, étudiants qui utilisent les assistants comme outils de recherche et de synthèse. Cette adoption est réelle et mesurable. Elle est aussi largement exogène : les outils utilisés sont développés ailleurs, hébergés ailleurs, et entraînés sur des données qui ne reflètent pas les réalités camerounaises.
Les risques d’une adoption sans maîtrise
Cette diffusion rapide soulève des questions de souveraineté numérique et d’éthique. Deux risques sont particulièrement concrets. Le premier est la désinformation : les outils génératifs permettent de produire du contenu faux avec une facilité déconcertante, dans un contexte où la littératie médiatique reste inégale. Le second est le biais algorithmique : les IA dominantes étant entraînées principalement sur des données occidentales, elles peuvent reproduire des stéréotypes ou ignorer des spécificités linguistiques et culturelles camerounaises — avec des conséquences réelles dans les usages éducatifs, médicaux ou judiciaires.
La réponse de l’État : la SNIA et ses objectifs
En réponse à ces enjeux, le Cameroun a élaboré sa Stratégie Nationale d’Intelligence Artificielle (SNIA), avec l’ambition de se positionner comme un hub de référence en Afrique d’ici 2040. Les objectifs annoncés : former 60 000 professionnels aux métiers de l’IA (dont 40 % de femmes), créer 12 000 emplois directs dans le secteur, et viser une contribution de l’IA au PIB national comprise entre 0,8 et 1,2 %.
La SNIA prévoit également le développement de modèles multilingues intégrant les langues nationales — une condition stratégique pour que l’IA serve les réalités culturelles camerounaises plutôt que de les ignorer. Ces objectifs sont ambitieux et, à ce stade, encore à l’étape de plan : leur réalisation dépendra de la capacité à mobiliser les financements, à créer des partenariats industrie-académie, et à structurer une gouvernance de la donnée qui n’existe pas encore.
Ce qu’il faut retenir
L’évolution de l’IA au Cameroun suit un schéma courant dans les économies émergentes : une adoption grand public rapide, portée par des outils développés hors du pays, qui devance largement la capacité locale à produire, réguler et adapter ces technologies. L’usage est réel. La maîtrise, elle, reste à construire.
Pour les décideurs et les acteurs économiques, l’enjeu n’est pas de ralentir l’adoption — elle est déjà avancée — mais d’investir simultanément dans trois chantiers : la production de données locales structurées, la formation de compétences capables d’auditer et d’adapter les systèmes importés, et un cadre réglementaire qui protège sans freiner l’innovation.
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