Lors d'un récent voyage au Kazakhstan, j'ai été frappé par l'enthousiasme des gens pour l'IA. Pratiquement toutes les personnes que j'ai rencontrées, qu'il s'agisse d'universitaires, de décideurs ou d'entrepreneurs, semblaient convaincues que cette technologie permettrait de résoudre des problèmes épineux, qu'il s'agisse de diversifier l'économie pour qu'elle ne dépende plus des ressources naturelles ou d'élargir l'accès à des services essentiels, en particulier pour les populations isolées. Je m'attendais à ce que la diffusion des connaissances sur l'IA soit plus lente, mais leur positivité n'aurait peut-être pas dû me surprendre. Après tout, le développement rapide de l'IA offre d'importantes possibilités aux économies émergentes.

Comme l'a montré le dernier rapport des Nations unies sur le développement humain, les populations des économies émergentes sont non seulement bien conscientes de ces possibilités, mais aussi plus optimistes à l'égard de la technologie que leurs homologues des économies développées. Dans les économies avancées, les conversations sur l'IA ont tendance à tourner immédiatement autour des craintes d'une automatisation excessive, de pertes d'emplois et de perturbations du marché du travail. Les populations des économies émergentes craignent également que l'IA n'entraîne une vague d'automatisation, mais elles anticipent encore plus d'augmentation et de collaboration entre l'homme et la machine.

On pourrait être tenté de souligner le risque d'une «fracture numérique de l'IA», les pays à hauts revenus bénéficiant de manière disproportionnée de la technologie, tandis que les pays à faibles et moyens revenus resteraient à la traîne. Mais ces préoccupations portent sur une dimension de la révolution de l'IA: le développement d'un ensemble croissant d'outils puissants à déployer, par exemple, pour faire progresser la découverte scientifique, accroître la productivité, générer de nouveaux produits et services ou automatiser (par l'intermédiaire d'agents) des tâches complexes qui impliquent la planification, l'enchaînement et l'intégration d'étapes. Etant donné que peu de pays peuvent satisfaire aux exigences associées en matière d'échelle, d'investissement et d'infrastructure, ces activités se déroulent actuellement principalement aux Etats-Unis et en Chine.

Mais la construction de modèles n'est pas la seule activité en ville. La révolution de l'IA implique également l'interrogation, l'adaptation, l'affinement et le déploiement d'outils existants pour résoudre des problèmes spécifiques au contexte et accélérer l'apprentissage. Les coûts de ces activités sont beaucoup plus faibles et, avec l'expansion des modèles à source ouverte - dont beaucoup sont développés en Chine -, ils continueront à baisser. Par conséquent, le champ est largement ouvert à l'innovation dans un grand nombre de pays.

Bien que cette dimension de la révolution de l'IA soit beaucoup plus accessible, elle nécessite certaines infrastructures de base, en particulier un approvisionnement fiable en électricité et une connectivité à l'internet mobile. L'accessibilité est essentielle : vous avez besoin d'un accès rapide à l'internet et de plans de données abordables, notamment pour vous assurer que vous générez les données qui alimentent bon nombre des applications et des cas d'utilisation de l'IA les plus importants. Pour faire la différence, ces données doivent être mobiles et partagées, de sorte que des structures réglementaires bien conçues, qui permettent une mobilité sécurisée des données (sous réserve d'une autorisation ou d'un contrôle individuel), sont également essentielles. L'interface de paiement unifiée de l'Inde, qui facilite les paiements sécurisés et les échanges de données financières, offre un modèle utile.

Une fois que ces conditions sont en place - et, dans de nombreuses économies émergentes, elles le sont déjà - les possibilités de mise en œuvre de solutions numériques et alimentées par l'IA sont pratiquement infinies. Ces solutions comprennent, pour commencer, des services financiers pour les personnes et les entreprises auparavant mal desservies.

Pour les personnes ayant des actifs limités, pratiquement aucun antécédent financier ou commercial accessible et, dans certains cas, une documentation limitée, l'accès au financement par les canaux traditionnels est d'un coût prohibitif ou tout simplement impossible. Mais les outils numériques offrent désormais des moyens abordables de combler ces lacunes en matière d'information. A mesure que l'économie monétaire cède la place aux systèmes de paiement numérique et que les ménages et les petites entreprises acquièrent des comptes bancaires et des portefeuilles, l'accumulation de données, si elle est bien gérée, résoudra le problème de l'anonymat.

L'évaluation du crédit par l'IA peut alors sous-tendre des versions durables, évolutives et rentables du microcrédit, permettant aux entreprises de se développer et d'embaucher davantage. Parallèlement, les plateformes de commerce électronique permettent aux petites entreprises d'accéder à un marché plus vaste et, avec l'aide de l'IA, plus accessible, favorisant ainsi la croissance, le dynamisme et, potentiellement, l'innovation.

Ces opportunités ne se limitent pas à la finance et au commerce. Dans les domaines de la santé et de l'éducation, les applications numériques, dont beaucoup sont alimentées par l'IA, sont utilisées pour élargir l'accès aux services, en particulier pour ceux qui ne vivent pas dans des zones de services à forte densité ou à proximité.

L'IA peut également soutenir et accélérer l'acquisition de connaissances et de compétences - la base du capital humain - par le biais, par exemple, d'assistants d'apprentissage numériques. L'amélioration durable du capital humain est un ingrédient clé de toutes les histoires de développement réussies. Tout le monde n'a pas accès à une salle de classe ou à un tuteur, mais avec l'infrastructure adéquate, tout le monde peut parler à un modèle d'IA générative qui a lu et, à un certain niveau, compris la vaste littérature numérique qui existe dans tous les domaines et dans toutes les langues. Cela aurait des effets directs sur la productivité, la croissance et le développement.

En outre, dans certains lieux de travail, l'IA peut réduire le temps de formation et augmenter la productivité des travailleurs. Prenons l'exemple du service à la clientèle: Les assistants d'IA peuvent fournir des conseils éclairés, basés sur l'expérience accumulée, à des agents humains inexpérimentés, accélérant ainsi le processus d'apprentissage et permettant aux agents de fournir rapidement une meilleure assistance. Cet effet peut être obtenu dans un large éventail d'emplois et de secteurs, des soins infirmiers au développement de logiciels.

Les économies émergentes ne seront peut-être pas les premières à construire des modèles d'IA, mais elles peuvent utiliser la technologie pour faire avancer leurs objectifs de développement économique et social. Heureusement, cela ne leur échappe pas. C'est exactement ce qu'elles ont l'intention de faire.

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Texte traduit par IA.