La demande africaine en infrastructures de calcul doit passer de 0,4 gigawatt aujourd’hui à 1,5 à 2,2 gigawatts d’ici 2030, selon McKinsey, mais le continent n’a pas encore consolidé les réseaux qui alimentent ses ménages. Le FMI estimait en 2026 que le gain de l’IA pour les économies africaines plafonne à 0,2 % du PIB dans les conditions actuelles, limité par un ensemble de contraintes incluant l’électricité, le numérique, les compétences et les institutions.

L’essentiel

  • La demande électrique des centres de données africains doit tripler d’ici 2030, sur un réseau déjà insuffisant pour les ménages.
  • Le Kenya a envisagé des garde-fous sur les projets Microsoft-G42, soulevant la question de leur emprise sur la capacité nationale (source : Semafor, 6 mai 2026).
  • Le FMI évalue le gain IA pour l’Afrique à 0,2 % du PIB dans les conditions actuelles, contre environ 1 % en Europe et dans l’Hémisphère occidental.
  • L’arbitrage est institutionnel : sans décision publique de consolider les réseaux et de traiter le calcul comme un bien public, l’IA risque d’amplifier la dépendance extérieure.
  • Des pistes existent, câbles sous-marins, réseaux régionaux, financement public-privé, mais leur déploiement demeure inégal et fragmenté.

Le Kenya a posé la question que personne ne voulait poser

Plusieurs projets de centres de données sont envisagés au Kenya. La question de leur faisabilité électrique reste centrale : les réseaux kenyans risqueraient de pâtir de projets d’infrastructure numérique d’envergure implantés sans garantir au préalable l’alimentation fiable des ménages.

Le Kenya dispose d’une capacité installée d’environ 3,3 gigawatts, mais la fiabilité du service est limitée par les pertes, les défaillances techniques et les contraintes du réseau. Un centre de données d’envergure absorberait une part significative de cette capacité, risquant d’amplifier les coupures qui affectent déjà des millions de foyers. Ce dilemme traduit une contrainte d’infrastructure, non un rejet de l’IA.

Le dilemme kényan illustre un obstacle majeur au déploiement de l’intelligence artificielle en Afrique. Le continent dispose de développeurs, de start-ups et d’ambition, mais manque de kilowatts. Cette pénurie résulte de décennies de sous-investissement dans les infrastructures de base, aggravée par des modèles de financement qui ont longtemps privilégié les projets à retour rapide sur les réseaux de distribution.

0,4 gigawatt pour un continent de 1,4 milliard de personnes

Les chiffres posent le problème avec netteté. Selon l’AIE, les centres de données africains ont consommé environ 1,4 TWh d’électricité en 2024. L’Europe représentait environ 15 % de la consommation mondiale de 415 TWh en 2024; les États-Unis environ 180 TWh. Cet écart indique surtout une faible activité électrique locale des centres de données, ce qui est un indice, mais non une mesure directe, d’une capacité de calcul locale limitée.

Pour tenir le rythme mondial de déploiement de l’IA, la demande en puissance moyenne des centres de données africains devrait augmenter significativement d’ici 2030, selon les projections de McKinsey. La capacité projetée pour 2030 représente une hausse de 3,5 à 5,5 fois par rapport au niveau actuel. La fiabilité électrique est une contrainte majeure qui conditionne la réalisation de cette trajectoire.

L’Agence internationale de l’énergie estime que près de deux Africains sur cinq, environ 600 millions de personnes, n’ont pas accès à l’électricité. Sans expansion suffisante de l’offre et du réseau, une demande de centres de données peut accroître les tensions sur l’électricité et les coûts. L’arbitrage est réel, pas rhétorique. Il se joue maintenant, avant que les investissements dans la production et la distribution permettent d’alimenter les deux.

Le FMI chiffre le gain que les économies africaines peuvent espérer de l’IA dans les conditions présentes à 0,2 % du PIB. Dans les comparaisons régionales du FMI, le gain projeté est d’environ 1 % en Europe et dans l’Hémisphère occidental; le scénario africain favorable atteint 2,1 % de productivité sur dix ans. La comparaison directe des conditions actuelles donne environ un facteur cinq; un facteur proche de dix ne vaut qu’en comparant au scénario africain favorable de 2,1 %. Cet écart dépend d’infrastructures, de connectivité, de compétences, d’adoption et d’institutions complémentaires.

Une logique de captation que les institutions n’ont pas encore contrée

Daron Acemoglu, dont la leçon Nobel de 2025 portait sur le lien entre institutions, technologie et prospérité, pose une question que le cas africain illustre avec acuité : à qui reviennent les gains du progrès technologique lorsque les institutions locales ne sont pas en mesure de l’orienter.

Acemoglu souligne que l’automatisation peut produire des gains de productivité mais qu’elle déplace aussi des tâches, tandis que la création de tâches complémentaires aux travailleurs est particulièrement importante pour l’emploi et la part du travail. Quand le déploiement reste piloté par les seuls acteurs privés extérieurs, sans pilotage public de l’orientation de l’infrastructure, le bénéfice risque de se concentrer hors des territoires concernés. Une part importante du calcul et des services de données peut être fournie depuis l’extérieur, tandis que les retombées locales dépendent des infrastructures, compétences, règles et usages.

Le cas africain est l’illustration exacte de ce mécanisme. Le projet Microsoft-G42 annoncé au Kenya incluait officiellement, outre le centre de données, de la formation, un laboratoire d’innovation, un soutien aux entreprises et des investissements de connectivité. Ils visent à accéder à des marchés en croissance et, souvent, à des ressources, terres, énergie, couloirs de données, dans des conditions avantageuses. Les capacités d’IA et de calcul avancé restent fortement concentrées dans quelques pays et entreprises, ce qui peut créer des dépendances pour les pays africains.

Cette lecture n’est pas unanime. Les économistes libéraux de marché font valoir que l’investissement étranger en infrastructure, même imparfait, est préférable à l’absence d’investissement. Un centre de données Microsoft au Kenya forme des techniciens locaux, crée des fournisseurs locaux, et génère des externalités positives que l’abstention ne produit pas. Cette tension est légitime : l’histoire des zones économiques spéciales en Asie du Sud-Est montre qu’un investissement étranger bien encadré peut effectivement déclencher une montée en gamme. La différence tient au mot « encadré ».

Sans cadre institutionnel capable de structurer les contreparties, transfert de compétences, contenu local, contribution aux réseaux publics, l’investissement étranger en infrastructure numérique risque de reproduire les structures d’enclave des industries extractives.

Les réseaux régionaux : l’arbitrage public que personne n’a encore fait

La solution n’est pas mystérieuse. Elle est simplement coûteuse et politiquement difficile.

L’interconnexion des réseaux électriques africains est un projet ancien. Le Pool énergétique de l’Afrique de l’Est relie plusieurs pays depuis les années 2000 ; le Système d’échange d’énergie électrique ouest-africain fonctionne partiellement depuis plus longtemps encore. Mais ces interconnexions couvrent une fraction minime des besoins. Les réseaux nationaux restent fragmentés, les lignes de transport sont sous-dimensionnées, et les pertes en ligne sur certains réseaux dépassent 20 %, ce qui signifie qu’un cinquième de l’électricité produite disparaît avant d’atteindre un consommateur.

L’Union africaine a inscrit l’infrastructure électrique continentale dans son Agenda 2063. Selon la Banque mondiale, atteindre l’accès universel à l’électricité d’ici 2030 nécessiterait environ 45 milliards de dollars par an; l’Agence internationale de l’énergie estime près de 150 milliards cumulés pour l’Afrique subsaharienne d’ici 2035. Le gap de financement des infrastructures africaines n’est pas nouveau, mais l’arrivée de l’IA lui donne une dimension nouvelle : sans électricité fiable, l’Afrique ne peut pas simplement « sauter » l’étape industrielle pour entrer dans l’économie du calcul, comme elle a sauté l’étape des lignes fixes pour passer directement au mobile.

Le Kenya a illustré que cet arbitrage peut se faire explicitement. Le Kenya a publiquement mis en avant la contrainte de capacité électrique du projet Microsoft-G42, sans qu’une condition générale de priorité préalable aux ménages soit établie. C’est une décision institutionnelle. Elle affirme que la puissance publique a un rôle dans l’orientation de l’infrastructure numérique, que ce rôle ne peut pas être délégué aux seuls investisseurs privés, et que la séquence compte : on ne peut pas construire l’économie de l’IA sur un réseau électrique défaillant.

Les infrastructures que l’Afrique construit

Le tableau ne serait pas complet sans les initiatives qui avancent. Plusieurs méritent attention.

Le Nigeria, première économie du continent, poursuit depuis 2024 des réformes du secteur électrique visant à améliorer la séparation entre production, transport et distribution, condition pour attirer des financements privés dans chaque maillon de la chaîne. L’objectif déclaré est de porter la capacité installée à 30 gigawatts d’ici 2030. Le chemin est long, le pays tourne aujourd’hui autour de 4 gigawatts effectifs sur une capacité installée de 12, mais la structure réglementaire commence à permettre des investissements que l’ancienne organisation monopolistique rendait impossible.

En parallèle, les câbles sous-marins qui relient l’Afrique au reste du monde se multiplient. Google, Meta et plusieurs consortiums ont posé ou annoncé des câbles qui contournent l’Afrique ou y font escale, portant la capacité de bande passante internationale à des niveaux sans précédent. Cette infrastructure de connectivité ne résout pas le problème électrique, mais elle réduit la latence et le coût des services cloud, ce qui permet, à moindre consommation énergétique locale, d’accéder à des capacités de calcul situées ailleurs.

Des acteurs comme Cloudflare, AWS et plusieurs opérateurs régionaux expérimentent des modèles de calcul distribué qui s’adaptent à la variabilité des réseaux africains : des serveurs en bordure de réseau, plus petits, moins gourmands, capables de fonctionner sur des sources renouvelables décentralisées. Le solaire est ici un atout réel, l’irradiation africaine est parmi les plus élevées du monde, et plusieurs projets couplent des fermes solaires à des mini-centres de données dans des zones où le réseau national n’arrive pas.

Ces initiatives sont réelles, mais leur échelle ne comble pas l’écart. Baker McKenzie, dans son rapport de juin 2026 sur l’Afrique, identifie des projets en cours dans quatorze pays, tout en notant les contraintes de puissance, de transmission et de bancabilité qui limitent leur impact sectoriel. Pour produire cet effet, il faut un nombre suffisant de projets, situés aux bons endroits, accompagnés d’un cadre réglementaire adapté à même d’attirer l’investissement privé.

Deux trajectoires avant 2030, et ce qui les départage

La bifurcation est lisible. Elle se joue dans la période à venir, avant que les économies africaines consolident les structures d’investissement et de contrôle de leurs infrastructures numériques.

Dans la première trajectoire, les États africains traitent l’infrastructure électrique comme un bien public stratégique, engagent des investissements publics dans la production et la distribution, et structurent les réformes réglementaires pour permettre les partenariats public-privé tout en conservant le pilotage de l’orientation. Les négociations avec les investisseurs étrangers incluent des contreparties de formation, de contenu local et de contribution aux réseaux publics. Dans ce scénario, le calcul IA peut progressivement s’établir localement, les données restent sur le continent, et le gain économique potentiel augmente. Les signaux à surveiller : les réformes du secteur électrique nigérian, la progression des interconnexions régionales, et la capacité des gouvernements à imposer des clauses de réciprocité dans les accords avec les géants du cloud.

Dans la seconde trajectoire, la pénurie électrique persiste, le calcul reste situé à l’extérieur, et les entreprises africaines accèdent à l’IA via des services cloud opérés depuis l’Europe ou les États-Unis. La concentration des capacités d’IA peut accroître les dépendances externes si les gouvernements ne développent pas les infrastructures, compétences et cadres de gouvernance nécessaires.

Les indicateurs de ce glissement sont la suspension ou l’abandon des projets d’interconnexion régionale, la progression des accords d’infrastructure numérique sans contreparties structurées, et l’insuffisance de l’investissement public dans la production électrique.

Ce qui peut faire basculer vers la première trajectoire n’est pas uniquement une question d’argent. Des institutions capables de planifier et négocier sont une condition importante parmi plusieurs fondations nécessaires à une trajectoire de calcul local, ce qu’Acemoglu appelle la redirection institutionnelle. Le Kenya a montré qu’une telle décision était possible, avec des arbitrages à court terme. La question reste ouverte : ces arbitrages locaux constituent-ils une stratégie cohérente ou restent-ils des épisodes isolés.

L’arbitrage n’attend pas les réseaux

L’Afrique ne part pas de zéro. Elle a des ingénieurs, des marchés en croissance, des ressources renouvelables considérables : d’ici 2050, environ une personne sur quatre dans le monde sera africaine. Ce sont des atouts réels pour l’économie de l’IA, à condition que les infrastructures permettent de les convertir.

Le problème électrique est soluble. Des pays comme le Maroc ou l’Éthiopie ont montré qu’une volonté politique soutenue pouvait transformer un réseau en une décennie. Les financements internationaux, Banque mondiale, Banque africaine de développement, fonds climatiques, existent et cherchent des projets bancables. La transition solaire offre une voie de production décentralisée qui contourne partiellement les limites des grands réseaux.

Le Kenya a posé une question de méthode : dans quel ordre construire, et pour qui. Alimenter d’abord les ménages ou les serveurs. Former d’abord les techniciens locaux ou laisser entrer les opérateurs étrangers sans contrepartie. Ces arbitrages se font maintenant et influencent les trajectoires des économies numériques africaines, avant que le continent dispose des institutions et des réseaux nécessaires pour en orienter pleinement les conditions.

Sources

  1. Semafor, Africa’s Data Center Growth Rests on Power Sector Overhaul (6 mai 2026) : https://www.semafor.com/article/05/06/2026/africas-data-center-growth-rests-on-power-sector-overhaul
  2. Daron Acemoglu, Nobel Lecture: Institutions, Technology, and Prosperity, American Economic Review, vol. 115, n° 6, 2025 : https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257%2Faer.115.6.1709
  3. Agence internationale de l’énergie (AIE), Africa Energy Outlook 2025 (rapport annuel, données sur l’accès à l’électricité et la demande des centres de données)
  4. McKinsey Global Institute, AI in Africa: Unlocking Economic Value (rapport 2026, projections de demande électrique data centers)
  5. Fonds monétaire international, World Economic Outlook 2026 (estimation du gain IA pour les économies africaines, 0,2 % du PIB)
  6. Baker McKenzie, Africa Data Centre Investment Report (juin 2026, état des projets dans quatorze pays)
  7. Businessday Nigeria, articles sur la réforme du secteur électrique nigérian, 2024-2026
  8. World Economic Forum, rapports sur l’infrastructure numérique en Afrique subsaharienne