Pourquoi l'avenir de l'IA au Nigeria dépend de la suppression des silos de Données on-chain gouvernementales

Huit grandes agences gouvernementales détiennent certaines des données les plus précieuses du Nigeria sur ses citoyens. Mais ces bases de données restent cloisonnées, avec peu d'interopérabilité ou de partage de données. Les experts du secteur affirment que si cela ne change pas, la volonté du Nigeria de devenir une puissance majeure en matière d'intelligence artificielle en Afrique pourrait échouer avant même de véritablement commencer.

Les systèmes d'IA ont besoin de grandes quantités de données de haute qualité pour bien fonctionner. Lorsque les données sont stockées dans des bases de données séparées utilisant des formats et des normes différents, il devient plus difficile de créer des outils d'IA capables d'améliorer des services tels que les soins de santé, l'éducation, la collecte des impôts et la vérification d'identité.

La fragmentation touche certaines des bases de données les plus importantes du pays. La Commission nationale de gestion de l'identité (NIMC) gère la base de données du Numéro d'identification national (NIN), tandis que la Banque centrale du Nigeria (CBN) supervise le système du Numéro de vérification bancaire (BVN).

D'autres agences, notamment la Commission des communications du Nigeria (NCC), le Service d'immigration du Nigeria (NIS), le Service fédéral des impôts intérieurs (FIRS), le Corps fédéral de sécurité routière (FRSC), la Commission des affaires corporatives (CAC) et la Commission électorale nationale indépendante (INEC), maintiennent des bases de données séparées pour les abonnés aux télécommunications, les passeports, les impôts, les permis de conduire, les immatriculations d'entreprises et les listes électorales.

Le Nigeria a passé près de deux décennies à essayer de résoudre ce problème. La loi sur la Commission nationale de gestion de l'identité de 2007 a établi le Système national de gestion de l'identité (NIMS) comme cadre d'identité central conçu pour connecter les bases de données gouvernementales.

La démarche la plus agressive remonte à 2020, lorsque le gouvernement a imposé la liaison des cartes SIM aux Numéros d'identification nationaux (NIN), dans le but de connecter les données télécom aux identités vérifiées. Pourtant, malgré ces efforts, les rivalités institutionnelles et les préoccupations concernant la propriété des données continuent de maintenir de nombreux systèmes fonctionnant en parallèle plutôt que dans le cadre d'une infrastructure numérique unifiée.

Les enjeux sont devenus encore plus importants alors que le Nigeria accélère ses ambitions en matière d'IA. En 2025, le pays a lancé une Stratégie nationale d'intelligence artificielle et dévoilé N-Atlas, le premier grand modèle de langage multilingue soutenu par un gouvernement africain. Mais les experts affirment que le défi ne concerne plus la vision ; il concerne l'exécution.

« Aujourd'hui, nous passons de la politique au progrès », a déclaré Kashifu Inuwa Abdullahi, Directeur général de l'Agence nationale de développement des technologies de l'information (NITDA), dans des remarques prononcées par Emmanuel Edet, Directeur par intérim de la réglementation et de la conformité lors du Sommet de l'IA Nigeria à Abuja mardi. « La vraie mesure du succès n'est pas le nombre de politiques que nous publions, mais l'impact que ces politiques créent sur la vie des Nigérians ordinaires. »

Atteindre cet impact, cependant, pourrait dépendre du démantèlement des silos de données au sein du gouvernement.

« L'intelligence artificielle ne fonctionne pas uniquement sur des algorithmes », a déclaré Abdullahi. « Elle fonctionne sur l'énergie, la capacité de calcul, les données, les talents, l'infrastructure et, surtout, la confiance. »

Cette déclaration reflète une compréhension mondiale croissante que le leadership en matière d'IA dépend non seulement de la capacité technique, mais aussi de la préparation institutionnelle. Les pays en tête de l'adoption de l'IA ne sont pas nécessairement ceux qui construisent des modèles de pointe ; ce sont souvent ceux qui ont réussi à intégrer les données et à numériser les services publics.

John Edokpolo, responsable des affaires gouvernementales de Microsoft pour l'Afrique, a cité des pays tels que les Émirats arabes unis et Singapour comme exemples.

« Ces pays ne sont pas nécessairement en tête dans la conception de puces ou le développement de modèles », a-t-il déclaré. « Ce qu'ils ont bien fait, c'est numériser la gouvernance et créer des systèmes centralisés qui permettent le partage de données et la diffusion de l'IA. »

Le problème n'est pas technique

Selon Edet, les agences gouvernementales classifient et gèrent les données différemment, créant des incohérences qui rendent difficile l'échange d'informations.

« Nous avons mené une enquête et réalisé que différentes agences gouvernementales classifient les données de différentes manières », a-t-il expliqué. « Comment harmoniser cela de sorte qu'une fois que vous avez une classe de données, vous sachiez quel type de données vous attendez et comment gérer ces données dans toutes les agences ? »

Sans classifications standardisées, les systèmes d'IA ne peuvent pas agréger efficacement les informations provenant de sources multiples. Une plateforme d'IA dans le domaine de la santé, par exemple, pourrait avoir du mal à combiner les dossiers hospitaliers si les établissements utilisent des formats ou des normes différents.

Pour y remédier, la NITDA a indiqué qu'elle travaille à travers la Politique nationale sur le cloud et développe des cadres pour l'échange de données. Pourtant, le processus s'avère plus complexe que prévu.

« Les défis sont énormes », a admis Edet lors d'une session en panel où il se représentait lui-même. « Cela prendra plus de temps que prévu. »

Les agences gouvernementales reconnaissent de plus en plus que les données ont de la valeur, selon Edet. Dans certains cas, cette valeur se traduit par une pertinence institutionnelle, une influence ou des opportunités de monétisation future.

« Beaucoup d'agences gouvernementales comprennent que les données ont de la valeur », a déclaré Edet. « Pour elles, partager des données, c'est renoncer à cette valeur. »

Cela crée un paradoxe. Les systèmes d'IA nécessitent des ensembles de données intégrés pour générer des insights, mais les institutions mêmes qui détiennent ces ensembles de données sont souvent réticentes à les partager.

« Personne ne veut être hors-jeu dans un système », a-t-il ajouté.

Il en résulte un écosystème numérique fragmenté où des informations précieuses restent enfermées dans des frontières institutionnelles.

La confiance est la monnaie de l'IA

Si les données sont le carburant de l'IA, la confiance pourrait en être la monnaie. Le déploiement de l'IA ne peut réussir sans la confiance du public dans la manière dont les données sont collectées, traitées et utilisées.

Les régulateurs nigérians semblent conscients des risques.

Babatunde Bamigboye, responsable du département de l'application de la loi et des réglementations à la Commission nigériane de protection des données (NDPC), a souligné l'importance d'un traitement des données licite, équitable et transparent en vertu de la loi nigériane sur la protection des données.

L'essor de l'IA introduit de nouveaux défis, car les systèmes d'IA nécessitent souvent de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement.

« Collecter un million de points de données peut être permis », a expliqué Bamigboye, « mais la question est de savoir si la finalité est légitime par rapport à la personne concernée. »

Cela devient particulièrement important lorsqu'il s'agit de populations vulnérables telles que les enfants.

Utiliser l'IA pour fournir des outils éducatifs aux communautés défavorisées peut s'aligner sur l'intérêt public. En revanche, utiliser des systèmes similaires pour manipuler le comportement des consommateurs pourrait ne pas l'être.

Le principe, disent les régulateurs, est simple : l'innovation en matière d'IA doit rester centrée sur l'humain.