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title: "Affaire Nvidia : ce que l’Afrique doit retenir d’une bataille technologique mondiale"
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[Khadija KHETTOU](https://fr.hespress.com/author/khadija-khettou "Articles par Khadija KHETTOU")vendredi 13 novembre 2026 - 19:05

**L’affaire Nvidia a pris une tournure inattendue après les révélations sur les liens entre son ex-PDG et fondateur, Jensen Huang, et Alice Huang, une dirigeante d’entreprise chinoise soupçonnée par les services de renseignement américains d’avoir recueilli des informations pour le compte de Pékin. Le conseil d’administration du fabricant américain de processeurs a ouvert une enquête indépendante afin de déterminer si son dirigeant avait été la cible d’une opération de renseignement étranger.**

Si l’entreprise affirme ne disposer d’aucun élément laissant penser que ses secrets industriels ou la sécurité nationale américaine aient été compromis, cette affaire met en lumière les enjeux qui dépassent désormais largement le cadre économique de l’industrie technologique. Elle rappelle à quel point les géants de l’intelligence artificielle sont devenus des acteurs stratégiques, au cœur des rivalités entre grandes puissances.

Au-delà de cet épisode, une question se pose avec une acuité particulière pour les pays africains : comment construire une capacité technologique propre dans un secteur dont les infrastructures, les équipements et les savoir-faire restent concentrés entre les mains de quelques entreprises et puissances étrangères ? Dépendance aux fournisseurs, contrôle des données, financement de l’innovation, formation des compétences et souveraineté numérique : autant de défis qui conditionnent la place du continent dans la nouvelle économie de l’intelligence artificielle.

Pour en décrypter les enjeux, *Hespress FR* a recueilli l’analyse de Reda Cherqaoui, ingénieur en cybersécurité, entrepreneur et fondateur-directeur général de Polymorpho. Il revient sur les enseignements de l’affaire Nvidia et les leviers dont disposent les pays africains, notamment le Maroc, pour ne pas rester de simples utilisateurs des technologies développées ailleurs.

***L’affaire Nvidia a remis en lumière la concentration de l’industrie mondiale de l’intelligence artificielle entre les mains de quelques grands acteurs. Quel enseignement l’Afrique doit-elle tirer de cette affaire ?***

Il faut d’abord dire que cette affaire ne prouve pas que les produits de Nvidia seraient moins sûrs, et elle ne concerne pas une attaque informatique : d’après la presse américaine, il s’agirait d’une opération de renseignement humain visant un dirigeant. Le conseil d’administration a ouvert une enquête indépendante et dit n’avoir aucune raison de penser que la sécurité de l’entreprise ait été compromise.

L’enseignement est ailleurs. Quand toute une industrie repose sur quelques entreprises, ces entreprises deviennent des enjeux géopolitiques. Leurs dirigeants sont des cibles, leurs exportations sont encadrées par des États, leurs décisions se prennent dans des conseils d’administration où l’Afrique n’est pas représentée. Un pays qui s’appuie sur ces acteurs sans rien maîtriser lui-même subit chacun de ces événements. Un pays qui maîtrise ce qui tourne au-dessus du matériel, les logiciels, les données, les compétences, peut les absorber.

La question à se poser n’est donc pas « *comment remplacer Nvidia* ». Personne en Afrique ne fabriquera des processeurs de ce niveau dans les dix ans. La question est : si l’accès à ces technologies se complique demain, qu’est-ce que nous savons faire nous-mêmes ?

***Aujourd’hui, une grande partie de l’IA mondiale repose sur des technologies et des infrastructures contrôlées par un nombre limité d’entreprises. Quels risques cette dépendance représente-t-elle pour les pays africains ?***

Je vois trois risques, par ordre de gravité croissante. Le premier est commercial : un fournisseur change ses conditions, ses prix ou sa politique d’accès, et l’institution qui en dépend n’a pas d’alternative prête. C’est le risque le plus fréquent et le moins grave, parce qu’il se gère par la diversification.

Le deuxième est opérationnel : une plateforme performante est déployée, parfois dans un datacenter local, et personne sur place ne sait précisément comment elle fonctionne, qui accède aux données qu’elle traite, ni comment la faire évoluer. Le jour où il faut l’adapter, l’auditer ou la remplacer, on découvre qu’on l’utilisait sans la maîtriser.

Le troisième est stratégique, et c’est celui que l’affaire Nvidia illustre : les technologies dont nous dépendons sont elles-mêmes exposées à des rapports de force entre grandes puissances. Contrôles à l’export, sanctions, pressions sur les dirigeants. Dans les domaines sensibles sécurité, renseignement, données d’État – cette exposition n’est pas acceptable sans capacité propre.

***Vous défendez l’idée d’une IA conçue, maîtrisée et hébergée en Afrique. Que signifie concrètement cette souveraineté technologique ? Et pourquoi est-elle devenue une priorité ?***

Je nuancerais la formule. Sur les trois mots, c’est « *maîtrisée* » qui compte. « *Hébergée* » est utile mais insuffisant : installer une plateforme dans un datacenter local ne garantit ni le contrôle des accès, ni l’autonomie des équipes, ni la capacité de la faire évoluer. L’adresse du serveur ne répond à aucune de ces questions. Et «* conçue en Afrique* » ne peut pas s’appliquer à tout : les processeurs, et une bonne partie des modèles de base, viendront de l’étranger pendant longtemps.

Concrètement, la souveraineté se vérifie avec trois questions. Savons-nous comment fonctionne le système que nous utilisons ? Savons-nous qui peut accéder aux informations qu’il traite ? Avons-nous les équipes pour l’adapter, l’auditer ou le remplacer si le fournisseur change ses conditions ? Une institution qui répond oui aux trois est souveraine, même si ses serveurs tournent sur du matériel américain. Une institution qui répond non ne l’est pas, même avec un datacenter national.

Et il y a un actif sur lequel la question ne se pose même pas : les données. Larry Ellison, le cofondateur d’Oracle, le dit depuis un an : les grands modèles sont tous entraînés sur les mêmes données publiques et deviennent interchangeables ; la valeur réelle de l’IA viendra de son accès aux données propriétaires, celles que personne d’autre ne possède. Il a même appelé les gouvernements à unifier leurs données nationales pour les rendre exploitables par l’IA. Je partage le diagnostic, pas forcément la conclusion : si les données sont l’actif décisif, la première décision d’un État est de ne pas les confier à un fournisseur unique. Les processeurs et les modèles s’achètent et se remplacent. Les données d’un pays, ses registres, ses infrastructures, ses populations, ne se rachètent pas une fois qu’on en a perdu le contrôle. C’est là que la souveraineté est non négociable.

C’est devenu une priorité parce que l’IA entre dans les opérations des États et des entreprises : sécurité, administration, finance, santé. Tant qu’il s’agissait d’outils de confort, la dépendance était tolérable. Quand il s’agit de systèmes qui prennent part aux décisions, elle ne l’est plus.

***L’Afrique dispose-t-elle aujourd’hui des moyens humains, financiers et technologiques nécessaires pour développer sa propre intelligence artificielle ? Quels sont les principaux obstacles à surmonter ?***

Les moyens humains existent, mais ils sont mal employés. L’Afrique forme des ingénieurs compétents, et beaucoup d’entre eux travaillent pour des entreprises étrangères, sur place ou à distance. Le problème n’est pas le nombre de diplômés, c’est l’expérience opérationnelle : trop peu d’entre eux ont eu l’occasion de se confronter aux problèmes réels d’une institution ou d’une grande entreprise, avec de vrais volumes et de vraies exigences de sécurité. C’est là que s’apprend la conception d’un produit fiable.

Le principal obstacle est donc le temps. Développer une technologie propriétaire prend plusieurs années d’essais, de corrections et de reprises, souvent avant les premiers revenus. Peu de financements acceptent ce délai. On finance volontiers un prototype, rarement les trois années qui en font un produit.

***Le Maroc affiche des ambitions dans le domaine de l’IA. Où en est réellement le pays ? A-t-il les moyens de devenir un acteur technologique, plutôt qu’un simple utilisateur de solutions étrangères ?***

Le Maroc a les ingrédients. Il forme de bons ingénieurs, son secteur numérique s’est développé, un ministère dédié existe, des projets de datacenters pour l’IA sont engagés. Mais une part importante de l’activité reste consacrée aux services, à l’intégration et à l’exploitation de technologies conçues ailleurs. C’est une étape normale ; ce n’est pas une destination.

Passer de l’utilisation à la conception demande deux choses que nous n’avons pas encore assez. D’abord, que les institutions et les grandes entreprises ouvrent leurs projets exigeants à des équipes locales. Personne ne demande qu’une entreprise soit choisie parce qu’elle est marocaine ; il faut qu’elle puisse se présenter, se tester et prouver ce qu’elle vaut face aux mêmes exigences que les autres. Ensuite, un financement qui accepte le temps du développement produit.

Chez Polymorpho, nous avons fait ce choix de développer nos propres plateformes de cybersécurité et de cyber-renseignement, et elles tournent sur du matériel que nous n’avons pas conçu. Ce que nous maîtrisons, c’est tout le reste. C’est la place que le Maroc peut prendre : pas celle d’un fabricant de puces, mais celle d’un concepteur de systèmes que d’autres pays voudront utiliser.

***Pour développer une IA souveraine, il faut investir dans les infrastructures, les processeurs, l’énergie et la formation. Comment l’Afrique peut-elle financer un tel chantier malgré ses contraintes économiques ?***

En ne finançant pas tout. Les processeurs, l’Afrique les achètera, et ce n’est pas un échec : aucun pays ne maîtrise seul l’ensemble de la chaîne, et les investissements nécessaires pour produire des composants de ce niveau sont hors de portée. Il faut donc décider ce que l’on doit posséder et ce que l’on peut accepter de dépendre, et concentrer l’argent sur le premier.

Ce qui doit être financé en propre coûte moins cher qu’une usine de semi-conducteurs : des équipes, des données, des logiciels, et le temps de les développer. Le rapport du PNUD le montre a contrario : dans les six pays étudiés, le matériel a été installé, et c’est l’exploitation qui a manqué de moyens. Le budget d’un projet d’IA souveraine doit prévoir dès le départ les années d’exploitation, pas seulement l’achat des équipements.

Pour l’infrastructure de calcul elle-même, la mutualisation est la voie réaliste : des capacités partagées entre institutions d’un même pays, ou entre pays d’une même région, plutôt qu’un datacenter par ministère. L’Inde a pris cette voie. L’énergie est un vrai sujet, mais c’est un sujet où plusieurs pays africains, le Maroc compris, ont des atouts que les autres n’ont pas.

***Quel rôle les gouvernements, les universités et le secteur privé doivent-ils jouer pour faire émerger un véritable écosystème africain de l’intelligence artificielle ?***

Chacun détient une pièce que les autres n’ont pas. Les gouvernements ont les problèmes. Ce sont eux qui disposent des cas d’usage exigeants, des données sensibles et des projets de grande envergure. Leur rôle n’est pas de choisir des technologies locales par principe ; c’est d’ouvrir l’accès à ces problèmes, avec des besoins clairement définis et des exigences de sécurité identiques pour tous, et de laisser des équipes locales faire leurs preuves. Les projets pilotes et la commande publique sont les outils naturels pour cela.

Les universités ont les gens. Leur rôle est de les mettre le plus tôt possible au contact du terrain : des ingénieurs qui travaillent, dès leur parcours, avec des institutions et des entreprises sur des sujets techniques réels, plutôt que de découvrir ces contraintes après le diplôme. C’est ce qu’ont compris les pays qui ont construit de vraies industries technologiques.

Le secteur privé a le temps long et le risque. C’est à lui de développer les produits, de les confronter aux utilisateurs et de les améliorer pendant des années. Il a besoin pour cela de financements qui acceptent ce rythme, et de clients qui acceptent d’essayer. Un écosystème existe quand ces trois pièces s’emboîtent ; aujourd’hui, elles se côtoient sans toujours se parler.

***Enfin, quelles sont, selon vous, les trois décisions que les pays africains doivent prendre dès maintenant pour ne pas rester dépendants des grandes puissances technologiques ?***

La première : décider ce que l’on veut maîtriser. Pas tout, et pas les processeurs. Chaque pays doit nommer les quelques domaines où la dépendance n’est pas acceptable, notamment la sécurité, le renseignement et, avant tout, les données nationales, le seul actif qu’aucun fournisseur ne peut nous vendre, et y concentrer ses moyens. Pour le reste, acheter n’est pas un problème, à condition de diversifier ses fournisseurs.

La deuxième : exiger la maîtrise, pas seulement l’hébergement. Pour toute plateforme sensible, publique ou privée, poser ces trois questions : comment fonctionne-t-elle, qui accède aux données et qui peut la faire évoluer, et refuser les déploiements auxquels personne sur place ne sait répondre.  
 La troisième : donner de l’expérience à ses ingénieurs. Ouvrir les projets exigeants aux équipes locales, financer le développement jusqu’au produit et pas jusqu’au prototype, et accepter que cela prenne des années. Aucune de ces décisions ne règle tout. Mais prises ensemble, elles font la différence entre un pays qui achète des solutions et un pays qui sait ce qu’il achète.

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