L’avenir, c’est l’Afrique – Façonner l’EdTech basée sur l’IA pour former la prochaine génération (Paul Atherton, Ahmad Jawad Asghar, Victoria Egbetayo, Ekua Nuama BentilMaria Barron)

D’ici 2050, un enfant sur trois dans le monde vivra en Afrique. Pourtant, ce basculement démographique coïncide avec une profonde crise de l’apprentissage : plus de 70 pour cent des enfants dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI) ne peuvent ni lire ni comprendre un texte simple à l’âge de 10 ans – et en Afrique subsaharienne, ce chiffre atteignait 86 pour cent avant la pandémie. Sans accélération rapide des résultats d’apprentissage fondamentaux, cet avantage démographique risque de devenir une source d’inégalités accrues et d’opportunités, de talents et de productivité perdus sur le marché du travail.

L’intelligence artificielle (IA) transforme l’éducation, mais la plupart des produits EdTech basés sur l’IA sont davantage adaptés aux pays à revenu élevé – où les infrastructures, la disponibilité des données et les conditions d’apprentissage sont très différentes – alors que les besoins sont les plus grands dans les PRFI. Sans choix délibérés en matière de conception et de politiques, l’IA risque d’élargir les écarts d’apprentissage dans le monde. Ce blog explore ce qui est nécessaire pour que l’EdTech basée sur l’IA comble le fossé de l’apprentissage dans le monde et équipe la prochaine génération africaine avec les compétences dont elle aura besoin.

L’IA offre une opportunité – si nous construisons avec intention

Des centaines de produits EdTech basés sur l’IA sont mis en œuvre dans les PRFI, et les données probantes préliminaires suggèrent qu’ils peuvent améliorer l’efficacité et soutenir l’apprentissage lorsqu’ils sont bien conçus.

Au Rajasthan, en Inde, les autorités nationales ont utilisé des outils d’évaluation basés sur l’IA pour noter les feuilles de travail en papier de 4,5 millions d’apprenants, tandis qu’au Kenya, près de 400 000 enfants utilisent EIDU, une solution de pédagogie structurée avec des gains d’apprentissage démontrés. Un programme parascolaire de la Banque mondiale dans l’État d’Edo, au Nigeria, a obtenu des gains d’apprentissage significatifs après seulement six semaines de tutorat par IA et d’accompagnement par des enseignants.

Parallèlement, les grandes entreprises technologiques ajoutent des fonctionnalités éducatives, telles que Gemini Guided Learning, le mode apprentissage de Claude et le mode étude d’OpenAI. Mais le contexte compte – si un outil d’IA en Tanzanie rurale génère un plan de cours avec une pizza plutôt qu’un chapati, il a déjà échoué à s’adapter aux apprenants.

Comment l’IA peut-elle être à la hauteur de son potentiel pour soutenir l’apprentissage de manière équitable et à grande échelle ?

Fab AI, la Fondation Gates et la Banque mondiale partagent un objectif commun : façonner les meilleures technologies au monde pour aider ceux qui apprennent le moins. Y parvenir nécessite de se concentrer sur trois priorités :

1. Construire de manière équitable – une IA qui fonctionne partout

Pour garantir que ce qui fonctionne dans les pays à revenu élevé fonctionne également pour les PRFI, l’IA doit être construite avec une compréhension des réalités locales : langues, contexte culturel, programmes scolaires et approches pédagogiques pour la lecture et les mathématiques de base. Elle doit également refléter les contraintes pratiques telles que l’infrastructure et la bande passante – soulignant l’importance de solutions à faible bande passante, de fonctionnalités hors ligne et de modèles de langage plus petits pouvant fonctionner dans des environnements aux ressources limitées.

2. Travailler en collaboration – développeurs locaux, éducateurs, gouvernements et grandes entreprises technologiques

Les développeurs d’EdTech basée sur l’IA à travers le monde font face à bon nombre aux mêmes défis. L’opportunité de partager les enseignements, de construire de manière ouverte et d’éviter de dupliquer les efforts est considérable – particulièrement en matière d’évaluation, de sécurité et de qualité du contenu.

Seulement 0,2 % des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA proviennent d’Afrique et d’Amérique du Sud. La collaboration entre développeurs locaux, éducateurs, gouvernements et entreprises technologiques est essentielle pour garantir que les systèmes d’IA sont contextuellement pertinents, alignés sur les programmes nationaux et efficaces pour les apprenants dans les PRFI.

Des initiatives conjointes impliquant les éducateurs dès le départ peuvent créer des environnements sûrs pour tester de nouveaux outils et permettre le partage responsable de ressources telles que les ensembles de données et les graphes de connaissances. Réaliser ce potentiel nécessite de nouveaux modèles de collaboration et de gouvernance qui offrent une valeur claire pour tous les partenaires.

De manière encourageante, des partenariats de recherche et de développement des compétences à grande échelle dans les PRFI émergent déjà, comme le partenariat d’Anthropic avec le gouvernement rwandais, l’initiative de Microsoft au Kenya et l’accélérateur d’OpenAI en Inde.

Les programmes axés spécifiquement sur l’amélioration de l’apprentissage fondamental à grande échelle dans les PRFI seront essentiels à mesure que ces efforts se développeront.

3. Constituer des données probantes et assurer la qualité – une IA sûre, efficace et évolutive

La Banque mondiale, la Fondation Gates et Fab AI partagent l’objectif commun de soutenir les pays dans l’utilisation responsable de l’IA dans l’éducation en constituant des données probantes, en établissant des référentiels et en mettant à l’échelle ce qui fonctionne dans les systèmes éducatifs.

Cela nécessite des contrôles de qualité tout au long du cycle de vie du produit d’IA – depuis les concepts initiaux et le développement jusqu’au déploiement à grande échelle. Cela signifie également tester l’EdTech basée sur l’IA dans des contextes réels et constituer des données probantes sur les résultats d’apprentissage et l’efficacité au niveau du système. Ce n’est qu’alors que les produits peuvent atteindre leurs objectifs visés.

Une partie émergente et critique de cette assurance qualité est le test des résultats de l’IA. Fab AI, avec le soutien de la Fondation Gates et du Foreign, Commonwealth and Development Office du Royaume-Uni, développe des benchmarks d’IA, tout en menant des études d’efficacité – créant un cadre pratique pour aider les gouvernements, les bailleurs de fonds et les développeurs à distinguer l’EdTech basée sur l’IA prometteuse du reste. Bien que peu de produits rapportent actuellement des données probantes, il existe des efforts pour compiler les données probantes sur l’impact des produits EdTech basés sur l’IA (voir EdTech for Good, EdTech Tulna et EduEvidence). Un outil agentique pour compiler et évaluer les données probantes sur les produits EdTech basés sur l’IA sera bientôt disponible sur le site web de Fab AI.

Parallèlement, de nombreux projets pilotes soutenus par la Banque mondiale sont terminés ou en cours dans les PRFI, notamment des programmes d’apprentissage adaptatif en Côte d’Ivoire, en Gambie et au Mali ; des tuteurs basés sur WhatsApp au Ghana, des solutions axées sur les enseignants en Éthiopie ; et des programmes de compétences pour les jeunes en Tanzanie et à Maurice, à venir. Ensemble, ces efforts contribuent à constituer les données probantes nécessaires pour guider l’adoption et la mise à l’échelle responsables.

Exploiter le potentiel de l’IA pour aider les enfants à apprendre – et à s’épanouir

En novembre 2025, plus de 100 leaders de l’écosystème de l’éducation et de la technologie, notamment des développeurs, des gouvernements, des bailleurs de fonds et de grandes entreprises technologiques, se sont réunis au Sommet sur l’IA pour l’éducation à Nairobi. L’objectif était de se concentrer sur ce qu’il faut pour que l’IA améliore les résultats d’apprentissage en Afrique subsaharienne et au-delà.

Avec une « ambition ancrée » à l’esprit, comme le demande le Dr Ben Piper, Directeur de l’éducation mondiale à la Fondation Gates, les participants ont exploré des cas d’utilisation de l’IA à fort impact pour le soutien aux enseignants, l’apprentissage personnalisé et l’évaluation. Les organisations dans différents contextes font face aux mêmes défis. Pour que l’IA fasse une réelle différence dans l’éducation, les solutions doivent être systémiques, ancrées dans les réalités locales et alignées entre les acteurs.

Luis Benveniste, Directeur mondial de l’éducation à la Banque mondiale, appelle à « soutenir les élèves de l’apprentissage fondamental aux compétences pertinentes pour l’emploi. Nous devons tirer parti d’une IA responsable pour accélérer ce parcours et cette mise à l’échelle, en garantissant que les jeunes peuvent s’épanouir dans un monde en évolution rapide. »

Relever ce défi nécessite une action concertée. Nous invitons les développeurs, les éducateurs, les gouvernements, les organisations multilatérales et les entreprises technologiques à se joindre à nous pour façonner la prochaine génération d’EdTech basée sur l’IA – des outils qui sont construits de manière équitable, développés en collaboration et fondés sur des données probantes.

Ce n’est qu’en travaillant ensemble que nous pouvons garantir que l’IA qui atteint les salles de classe soit sûre, efficace et conçue pour les réalités des PRFI, aidant tous les apprenants à acquérir les compétences fondamentales dont ils ont besoin pour progresser, accéder aux opportunités et s’épanouir.

Remerciements: Nous exprimons notre gratitude à Halil Dundar, Practice Manager de l’Unité mondiale d’engagement et de connaissances en éducation, pour ses commentaires et contributions à ce blog. Nous apprécions également les contributions de Romana Kropilova (Directrice de l’EdTech, Fab AI) et Guy Benton (Responsable de la communication, Fab AI).