L’intelligence artificielle arrive dans les pays en développement comme une promesse et comme un risque simultanés. Le Rapport sur le développement dans le monde 2026 de la Banque mondiale est le document de synthèse le plus complet à ce jour sur cette tension : il la chiffre, la localise et en dégage les conditions. Sa conclusion tient en une phrase : la note de cadrage structure les priorités autour de l’autonomisation des entrepreneurs, du renforcement des capacités des travailleurs et de la confiance via la gouvernance et les institutions.

L’essentiel

  • L’IA peut amplifier les gains de productivité dans les pays en développement, mais seulement si électricité fiable, formation professionnelle et institutions de qualité se combinent au même endroit et au même moment.
  • Dans les pays riches, 14,2 % des emplois sont exposés à l’automatisation par l’IA ; dans les pays pauvres, seulement 4,5 %, non par chance, mais par manque d’accès aux outils.
  • 16,2 % des emplois dans les pays en développement présentent un potentiel de gains de productivité grâce à l’IA, selon le rapport de la Banque mondiale publié le 4 août 2026.
  • Sans intervention publique ciblée, le déploiement non régulé de l’IA reproduit la logique des vagues de mondialisation précédentes : des gains concentrés, des perdants structurels.
  • L’indicateur à surveiller d’ici 2030 est moins le taux de pénétration de l’IA que la combinaison effective des trois leviers dans les économies qui tentent le pari.

Un rapport qui prend la mesure du moment

La Banque mondiale publie chaque année un Rapport sur le développement dans le monde centré sur une grande question. Depuis 1978, ces rapports ont orienté des milliards de dollars de politiques publiques et de prêts conditionnés. Choisir l’intelligence artificielle comme sujet en 2026 dit quelque chose sur l’état du débat : le Groupe de la Banque mondiale, institution aux 189 pays membres, considère l’IA comme une technologie générale susceptible de transformer de nombreux déterminants du développement, notamment les emplois, la productivité et les services publics.

Le rapport est l’œuvre collective de l’équipe de recherche de la Banque, coordonnée par ses économistes en chef. Il s’appuie sur des données originales, des études de cas dans une quarantaine de pays et une revue de la littérature économique récente. Son ambition est explicitement double : mesurer l’exposition des marchés du travail mondiaux à l’IA, et identifier les conditions sous lesquelles cette exposition se transforme en opportunité plutôt qu’en vulnérabilité.

La thèse : un amplificateur, pas un niveleur

L’idée centrale du rapport peut se formuler ainsi : l’IA est un amplificateur de ce qui existe déjà. Lorsque les compléments nécessaires sont présents, l’IA peut améliorer sensiblement la productivité ; le rapport ne soutient pas l’idée d’un décuplement général. Là où ces conditions manquent, elle passe à côté sans laisser grand-chose, ou, pire, elle creuse l’écart avec ceux qui bénéficient de ses gains.

Cette thèse repose sur deux séries de chiffres. Dans les pays riches, une part significative des emplois est exposée à l’automatisation par l’IA, c’est-à-dire susceptible d’être partiellement ou totalement remplacée. Dans les pays pauvres, une part plus limitée des emplois fait face à ce risque. La faible exposition à l’automatisation s’explique surtout par la structure plus manuelle des emplois ; les déficits d’accès à l’IA limitent parallèlement le potentiel d’augmentation.

Les tâches automatisables supposent des infrastructures numériques et des compétences que beaucoup de pays en développement n’ont pas encore déployées à grande échelle.

Une part significative des emplois dans ces mêmes pays en développement présente un potentiel de gains de productivité grâce à l’IA, lorsque l’IA amplifie certaines tâches sans les remplacer et augmente la valeur ajoutée par travailleur. Mais ce potentiel est conditionné. Le rapport souligne la nécessité d’investir de façon cohérente dans les infrastructures, les compétences, les données, les institutions et l’environnement des affaires. Réunir ces compléments dans les économies à faible revenu reste difficile.

Le piège des conditions absentes

En identifiant les compléments requis, le rapport cartographie également leur absence dans de nombreux pays. Cette cartographie décrit des inégalités préexistantes.

L’électricité d’abord. Une grande partie de l’Afrique subsaharienne et d’Asie du Sud souffre encore de délestages fréquents. Une alimentation et une connectivité fiables sont importantes pour une diffusion large et intensive de l’IA, mais certaines applications légères peuvent être conçues pour fonctionner dans des contextes de ressources limitées. Les data centers nécessaires à l’entraînement des modèles sont encore plus gourmands. Une alimentation électrique fiable est essentielle à la diffusion large et productive de l’IA, mais certains outils adaptés peuvent être utilisés dans des contextes de ressources limitées.

La formation ensuite. Les gains dépendent des compétences d’usage et de la qualité de l’organisation du travail, mais l’IA peut aussi aider des travailleurs moins expérimentés en leur donnant accès à une expertise auparavant rare. Cela suppose un niveau de compétences numériques que les systèmes éducatifs de nombreux pays en développement ne produisent pas encore à l’échelle requise. Les formations aux emplois de l’IA restent largement à construire, y compris dans les économies avancées, le défi est donc structurel, pas simplement quantitatif.

Les institutions enfin. Le rapport considère les institutions, les règles de protection contre les préjudices, les capacités de régulation, les infrastructures, les données et les compétences comme des compléments importants de l’IA. Le rapport indique que la concentration du pouvoir de marché peut faire bénéficier l’IA davantage aux détenteurs de capital qu’aux travailleurs et appelle les gouvernements à traiter les préjudices lorsque les marchés ne protègent pas suffisamment les personnes.

Le test Rodrik : quand les conditions sont une politique industrielle

Cette logique des compléments n’est pas nouvelle dans la littérature économique. Elle est au centre du travail de Dani Rodrik sur la politique industrielle localisée. Dans ses travaux récents, notamment Shared Prosperity in a Fractured World, Rodrik argue que le libre-échange non régulé a produit des perdants structurels précisément parce qu’il supposait des conditions de marché homogènes là où les économies étaient profondemment hétérogènes. Les gains de la mondialisation se sont concentrés là où les institutions, les infrastructures et le capital humain étaient déjà là pour les capter.

Le rapport de la Banque mondiale applique ce diagnostic à l’IA avec une précision nouvelle. Le rapport recommande une action publique pour développer les compléments de l’IA, soutenir l’adaptation locale et réguler les risques ; il ne qualifie pas explicitement cette stratégie de politique industrielle localisée au sens de Rodrik. Sans politiques adaptées, l’IA peut concentrer les gains, créer des dépendances et amplifier certaines inégalités ; la note ne l’assimile pas explicitement aux vagues antérieures de mondialisation.

Des économistes du courant libéral de marché, dont Philippe Aghion, soulignent les risques de l’intervention publique : mauvaise allocation des ressources, capture réglementaire, ralentissement de l’innovation. Ses travaux sur la croissance schumpétérienne insistent sur le rôle de la concurrence et de la destruction créatrice.

Les économies qui ont réussi leur transformation industrielle au XXe siècle (Corée du Sud, Taiwan, Singapour) ont combiné investissement public dans les infrastructures et la formation avec une intégration progressive aux marchés mondiaux. L’intervention publique a posé les conditions du marché plutôt que de le remplacer.

Points que le rapport laisse ouverts

Honnêteté intellectuelle oblige : le rapport pose le diagnostic avec rigueur, mais laisse ouvertes plusieurs questions de mise en œuvre. La première est celle des ressources. Construire des réseaux électriques fiables, réformer les systèmes éducatifs et renforcer les capacités institutionnelles coûte très cher et prend du temps. Le rapport examine le potentiel et les conditions de sa réalisation. Il mentionne le rôle des bailleurs de fonds multilatéraux et des partenariats public-privé, mais sans quantifier ce que devrait représenter un effort crédible.

La deuxième question est celle de la gouvernance de l’IA elle-même. Les modèles dominants sont développés aux États-Unis et en Chine. Les pays en développement sont, pour l’essentiel, des consommateurs de technologies conçues ailleurs, pour d’autres marchés, dans d’autres langues. Le rapport aborde la question de l’adaptation locale des modèles, mais sans mesurer précisément ce que représente la dépendance technologique à ces quelques acteurs, une dimension géopolitique que la concentration mondiale de la production de semi-conducteurs rend encore plus aiguë.

La troisième question, et peut-être la plus délicate, est celle de la vitesse. L’IA évolue à un rythme que les politiques publiques peinent à suivre même dans les pays riches. Pour les pays en développement qui doivent simultanément construire l’infrastructure, former les travailleurs et réformer les institutions, le risque est que les conditions soient réunies au moment où les outils ont déjà muté, et les avantages captés par d’autres.

Trajectoires plausibles d’ici 2035

À moyen terme, l’IA pourrait contribuer à réduire les inégalités mondiales de productivité ou les amplifier. Les données permettent de dessiner deux trajectoires plausibles, sans qu’il soit possible d’en privilégier une avec certitude aujourd’hui.

Dans la première, les pays qui investissent dans les compléments nécessaires peuvent renforcer leur base productive et mieux absorber les évolutions successives de l’IA. Les gains de productivité potentiels peuvent se réaliser progressivement lorsqu’ils sont soutenus par des politiques publiques cohérentes. Les institutions de financement du développement jouent un rôle de catalyseur en conditionnant leurs prêts à la mise en place des trois leviers plutôt qu’au seul déploiement des outils.

Dans la seconde, une adoption plus forte de l’IA dans les économies disposant des compléments nécessaires peut élargir les écarts de productivité avec les pays moins bien dotés. Les pays à faible revenu se retrouvent dans la situation des producteurs textiles face à la mécanisation au XIXe siècle : exposés à la concurrence de producteurs plus productifs, sans avoir eu le temps de se doter des outils pour rivaliser. À court terme, l’exposition directe au remplacement par l’IA est plus faible dans les économies où l’emploi est majoritairement manuel, mais les risques de perturbation, notamment pour les exportations, ne sont pas inexistants. La façon dont les chaînes de valeur industrielles se reconfigurent sous la pression de la politique industrielle donne une idée de ce que ce scénario peut produire concrètement.

La combinaison effective des compléments nécessaires dans les économies à revenu intermédiaire constitue un élément d’appréciation de ces trajectoires. Il serait plutôt la combinaison effective des compléments nécessaires dans les économies à revenu intermédiaire. Si dans cinq ans des données montrent que des pays comme le Sénégal, le Bangladesh ou la Colombie ont simultanément réduit leurs déficits d’électrification, développé des programmes de formation aux outils numériques à grande échelle et renforcé leurs cadres réglementaires, alors la trajectoire optimiste devient défendable. Si ces conditions restent dissociées, quelques mégawatts ici, quelques formations là, des institutions fragiles partout, la trajectoire pessimiste gagnera en vraisemblance.

Le rapport indique clairement que la réponse dépend de choix politiques qui se font maintenant, et non d’une dynamique technologique qui s’imposerait d’elle-même.

Intérêt du rapport

Le Rapport sur le développement dans le monde 2026 s’adresse d’abord aux décideurs publics, aux bailleurs de fonds et aux chercheurs en économie du développement. Mais il mérite une lecture plus large pour deux raisons.

La première est qu’il propose une analyse large des implications de l’IA pour le développement, incluant l’emploi, sans établir qu’il constitue la cartographie mondiale la plus rigoureuse disponible de l’exposition des marchés du travail. Les chiffres par région, par type d’emploi et par niveau de revenu national sont une base de travail solide pour quiconque veut raisonner sur ce sujet sans s’en remettre à des intuitions.

Le rapport examine les effets de l’IA sur le rattrapage économique et le renforcement des avantages acquis. Le rapport indique que ces effets dépendent des choix faits.

Pour un lecteur francophone qui cherche à comprendre les enjeux de l’IA au-delà des cas d’usage dans les économies avancées, ce rapport est un point d’entrée solide. Il ne dit pas que tout ira bien. Il dit que des choses précises, identifiées, finançables, peuvent faire la différence. C’est déjà beaucoup.

Informations bibliographiques

Titre : Rapport sur le développement dans le monde 2026 : La promesse de l’intelligence artificielle Titre original : World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence Auteur : Groupe de la Banque mondiale Éditeur : Banque mondiale Date de publication : 4 août 2026

Sources

  1. Banque mondiale, Communiqué de presse, 4 août 2026 : « L’IA offre une bouée de sauvetage aux économies en développement »
  2. Dani Rodrik, Shared Prosperity in a Fractured World: A New Economics for the Middle Class, the Global Poor, and Our Climate, Harvard Kennedy School, https://drodrik.scholars.harvard.edu/publications
  3. OIT (Organisation internationale du travail), études sur l’emploi et l’IA, 2025-2026 (sans URL : consulter le site de l’OIT)
  4. OCDE, Skills Outlook 2025 (sans URL : consulter le site de l’OCDE)