Rapport sur la technologie et l'innovation 2025, UNCTAD, Genève, 2025, 40 p.

Ce rapport met le point sur l'intelligence artificielle dans toute sa complexité, pour « aider les décideurs à concevoir des politiques de la science, de la technologie et de l'innovation grâce auxquelles le progrès technique pourra profiter à tous ».

A cette fin, une stratégie multidimensionnelle et fondée sur des données factuelles, s'impose. « Faisant intervenir trois leviers d’action, à savoir l'infrastructure, les données et les compétences, cette stratégie tient compte de la situation socioéconomique dans son ensemble, et met en évidence la nécessité de construire des infrastructures résilientes et de faire en sorte que l'industrialisation et l'innovation soient inclusives et durables ».

En 2023, « le marché des technologies d'avant-garde était estimé à 2 500 milliards de dollars. Ce montant devrait être multiplié par six et atteindre 16 400 milliards de dollars au cours de la prochaine décennie. D'ici à 2033, le marché de l'IA devrait avoisiner 4 800 milliards de dollars et être l'élément dominant du marché des technologies d'avant-garde ».

Les principaux fournisseurs de technologies d'avant-garde font partie des plus grandes entreprises mondiales en valeur boursière. Apple, Nvidia et Microsoft ont chacun une capitalisation boursière de plus de 3000 milliards de dollars, ce qui est presque équivalent au produit intérieur brut (PIB) du continent africain ou du Royaume-Uni de Grande Bretagne et d'Irlande du Nord, la sixième économie mondiale.

Les cinq plus grandes entreprises sont américaines, et trois grands fabricants de puces, Nvidia, Broadcom et TSMC (Province chinoise de Taïwan), figurent parmi les dix plus grandes entreprises mondiales. Presque toutes ces entreprises travaillent sur des technologies d'avant-garde et investissent massivement dans l'IA.

En outre, les investissements dans la recherche-développement sont très concentrés. En 2022, « 40 % des activités de recherche-développement ont été menées par une centaine d'entreprises. Près de la moitié de ces entreprises, en tête desquelles se trouvaient Alphabet, Meta, Microsoft et Apple, avaient leur siège aux États-Unis. Quant aux entreprises chinoises, principalement représentées par Huawei et Tencent, leur part a été de 13 % environ, contre 2 % dix ans plus tôt. La Chine a ainsi dépassé les pays qui investissaient généralement le plus dans la recherche-développement, comme l'Allemagne, le Japon, la République de Corée, la Suisse et le Royaume Uni ».

Aucune des 100 entreprises qui investissent le plus dans la recherche-développement ne se trouve dans un pays en développement, hors Chine. « La concentration du marché, tant au niveau des entreprises qu'au niveau des pays, risque de creuser les inégalités technologiques mondiales, ce qui rendra encore plus difficile à ceux qui sont à la traîne de rattraper leur retard ».

Dans le secteur de l'IA, les inégalités sont importantes entre les pays développés et les pays en développement. Si l'on considère l'infrastructure, par exemple, « les États-Unis possèdent environ un tiers des 500 superordinateurs les plus rapides au monde et plus de la moitié de la puissance de calcul globale. En outre, la plupart des centres de données se trouvent sur leur territoire. À l'exception du Brésil, de la Chine, de l'Inde et de la Fédération de Russie, les pays en développement peinent à adopter et à développer les technologies d'IA, par manque d'infrastructures. En ce qui concerne l'IA, les inégalités s'observent aussi dans les fournisseurs de services, les investisseurs et la création de connaissances ».

Les transformations induites par l'IA, font intervenir trois grands leviers d’action : l'infrastructure, les données et les compétences :

a) Infrastructure. En la matière, « les besoins vont au-delà du simple accès à l'électricité et à Internet, et s'étendent à la puissance de calcul et aux capacités des serveurs, qui sont nécessaires au traitement des données, à l’application des algorithmes et à l’exécution des modèles ».

b) Données. Essentielles à l’entraînement, à la validation et à la mise à l'essai des algorithmes, « les données permettent aux systèmes d'IA de classer les intrants, de produire des extrants et de faire des prévisions. De leur qualité, de leur diversité et de leur neutralité dépendent l’efficacité et la fiabilité des systèmes d'IA ».

c) Compétences. Très diverses, les compétences « vont de l'aptitude à exploiter et à traiter les données jusqu'aux compétences techniques avancées qui sont nécessaires à l'élaboration d'algorithmes, de la maîtrise de l'analyse des données jusqu'à l'intégration de connaissances de domaine pour la résolution de problèmes complexes ».

Contrairement aux vagues technologiques précédentes, « qui automatisaient principalement des activités routinières et nécessitant peu de qualifications, l'IA peut transformer des tâches très diverses, y compris des tâches cognitives autrefois considérées comme réservées à des travailleurs très qualifiés ».

L'IA générative, par exemple, peut générer des textes, produire des images et des vidéos, écrire des codes informatiques et établir des schémas complexes de données pour la prestation de services fondés sur la connaissance.

L'utilisation de l'IA pourrait influer sur 40 % de l'emploi mondial. Dans les économies avancées, « un tiers des emplois pourraient être automatisés et 27 % environ, être augmentés, c'est-à-dire faire l'objet d'un renforcement, plutôt que d'un remplacement, des capacités humaines. Les travailleurs des pays développés sont plus vulnérables, car leurs emplois sont plus nombreux à comporter des tâches cognitives ».

Il reste que les pays développés sont mieux à même que les pays émergents et les pays à faible revenu d'exploiter les atouts de l'IA. Les mêmes observations peuvent être faites en ce qui concerne les effets de l'IA générative. Il se pourrait toutefois que l'IA générative entraîne un renforcement de la main-d’œuvre plutôt qu’une automatisation des tâches, en particulier dans les pays à faible revenu ou les pays à revenu intermédiaire.

Il faudra donc beaucoup de temps pour que les infrastructures, les données et les compétences nécessaires soient acquises.

Aujourd'hui, l'IA est en grande partie contrôlée par les géants multinationaux de la technologie. Il est peu probable que ces entreprises « fassent passer le bien de la société avant l'appât du gain, si elles ne sont soumises à aucun contrôle extérieur. Pour que l’IA soit au service de l'intérêt général, les pays doivent pouvoir guider son développement ».

Les entreprises doivent veiller au « développement d'une IA sûre et digne de confiance, en accordant une attention particulière aux principes de transparence et de responsabilité tout au long du cycle de vie de l'IA ». Pour que ces engagements se transforment en mesures concrètes et fructueuses, « il convient d'établir des normes communes et des mécanismes d'application efficaces ».

Rubrique « Lu Pour Vous »

30 juillet 2026