L'ONU et l'intelligence artificielle risquent d'accroître les écarts

L’intelligence artificielle se propage à une vitesse que peu d’autres cycles technologiques ont connue. Mais son expansion ne coïncide pas avec une répartition équilibrée des bénéfices. C’est l’objet du rapport préliminaire du nouveau groupe scientifique indépendant des Nations Unies sur l’IA, présenté avant la première Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA in programme à Genève les 6 et 7 juillet 2026.

L’article soutient que la course à l’adoption de l’IA peut exacerber les inégalités mondiales si une partie du monde reste consommatrice de technologies développées ailleurs, sans contrôle sur les normes, la sécurité, les données et l’adaptation aux contextes locaux. (Source : un.org)

La transition la plus évidente dans la relation est économique avant même d’être technique : l’accès aux outils ne produit pas automatiquement des bénéfices égaux. Un pays peut utiliser des modèles, des cloud et des pipelines de données étrangers tout en restant dépendant de ceux qui définissent les paramètres industriels et réglementaires. Dans cette lecture, le risque n’est pas seulement de prendre du retard en matière d’innovation, mais aussi de perdre la souveraineté opérationnelle sur une infrastructure qui affecte la productivité, les services publics, l’éducation, le crédit, les soins de santé et l’information.

Une relation née au sein de la nouvelle architecture de l’ONU

Le jury est composé de 40 experts indépendants nommés par l’Assemblée générale du 12 février 2026, après une sélection parmi plus de 2 600 candidatures. Son mandat dure trois ans et s’inscrit dans le cadre des mécanismes de gouvernance établis par le Pacte numérique mondialle paquet des Nations Unies qui vise à construire des règles communes sur les technologies numériques et les risques transfrontaliers. Ce qui est nouveau pour les Nations Unies, c’est l’ambition de disposer d’un organisme scientifique stable et apolitique, capable de produire des évaluations pouvant être utilisées par tous les États membres, même ceux disposant de capacités techniques limitées.

Le secrétaire général António Guterres a décrit le panel comme une référence scientifique à une époque où une compréhension fiable de l’IA compte autant que sa puissance industrielle. C’est une formule qui répond à un problème concret : la gouvernance de l’IA avance aujourd’hui à des vitesses différentes, tandis que les modèles, le matériel et les investissements les plus avancés restent concentrés dans quelques pays et quelques entreprises.

Feuille de route

Dates	Jalons/Réunions	Lieu
septembre 2025	Lancement du Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA lors d’une réunion informelle multipartite de haut niveau au cours de la semaine de haut niveau de la 80e session de l’Assemblée générale	New York
janvier 2026	Consultations avec les États membres	New York
février 2026	Consultation des parties prenantes	New Delhi
février 2026	Publier une feuille de route de haut niveau pour le dialogue
mars 2026	Consultations avec les parties prenantes	Mondial (virtuel)
	Consultations avec les États membres	Genève (en ligne), Paris (en ligne), New York
	Publier une note sur les thèmes convenus et la structure du dialogue sur l’IALancement de la plateforme Web avec appel ouvert à soumissions	Mondial (en ligne)
Avril-mai 2026	Consultations avec les États membres et les parties prenantes	Genève, New York
Avril-mai 2026	Consultations avec les parties prenantes	En personne : Divers emplacements Virtuel : mondial
mai 2026	Publier le programme formel du AI Dialogue
6-7 juillet 2026	Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA	Palexpo, Genève
mai 2027	Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA	New York

Les États-Unis et la Chine mènent la course aux investissements

Le rapport de l’ONU note que les États-Unis et la Chine dominent à la fois le développement de modèles phares et les investissements dans les infrastructures informatiques – les puces, la mémoire, les réseaux et la capacité de stockage nécessaires pour former et faire fonctionner des systèmes avancés. C’est le nœud matériel de la nouvelle économie de l’IA : celui qui contrôle l’ordinateur contrôle une partie croissante de la chaîne de valeur, des modèles fondamentaux aux services applicatifs.

Les chiffres confirment la concentration. Selon l’OCDE, en 2025, les entreprises d’IA ont absorbé 61 % de tout le capital-risque mondial, soit 258,7 milliards de dollars sur un total de 427,1 milliards. La part a plus que doublé par rapport à 2022, où elle était de 30 %. En parallèle, l’OCDE elle-même signale que des écarts apparaissent entre les pays, les territoires, les secteurs et les entreprises dans la transition vers l’IA : ceux qui accélèrent sont avant tout les économies les plus innovantes, les grandes entreprises et les services à forte intensité de connaissances.

Pour les pays arrivant en retard, cela signifie commencer avec un double désavantage. D’une part, il y a un manque de capitaux pour construire des centres de données, des cloud locaux, des ensembles de données et des capacités informatiques. En revanche, le coût d’entrée augmente, car la technologie se consolide autour d’infrastructures très coûteuses et de standards définis par quelques acteurs dominants. C’est là que la question des inégalités mondiales passe du numérique à la structure industrielle.

Le Sud souffre de retards en termes de réseaux, d’énergie et de compétences

Le rapport de l’ONU insiste sur le fait que le retard des pays du Sud n’est pas uniquement dû à la disponibilité des logiciels. Nous avons besoin d’une électricité fiable, d’une connectivité stable, de centres de données, de cloud sécurisés, de données de qualité, d’écoles et d’une main-d’œuvre capable d’utiliser et de gouverner les systèmes. La Banque mondiale a résumé cette base dans «quatre C » de préparation : connectivité, calcul, contexte et compétence. Sans ces éléments, l’IA reste une couche externe importée, pas un multiplicateur de croissance.

La distance infrastructurelle commence encore plus loin. L’UIT estime qu’en 2025, environ 6 milliards de personnes, soit 74 % de la population mondiale, utilisaient Internet. Cependant, 2,2 milliards de personnes restent hors ligne. L’UIT elle-même signale que les différences ne concernent pas seulement l’accès, mais aussi la qualité, la vitesse, la fiabilité et la commodité économique de la connexion. Autrement dit, même ceux qui sont connectés ne partent pas du même niveau lorsqu’il s’agit d’utiliser des services gourmands en données comme ceux de l’IA générative. (Source : UIT)

Le problème s’aggrave du côté de l’énergie. Le rapport 2025 sur l’état de l’objectif énergétique des Nations Unies révèle que 565 millions de personnes vivaient encore sans électricité en 2023 et que l’Afrique subsaharienne concentre 85 % de la population mondiale sans accès à l’électricité. Dans un tel cadre, construire des centres de données et attirer des investissements dans l’informatique n’est pas seulement une question industrielle : cela nécessite des réseaux électriques stables, des coûts soutenables et une capacité de planification publique.

Langues exclues, erreurs dangereuses, marchés incomplets

Un autre chapitre du rapport concerne la langue. Les modèles génératifs fonctionnent bien notamment en anglais et dans d’autres langues à forte présence numérique. De nombreuses langues restent exclues ou ont des performances bien moindres. La conséquence n’est pas seulement culturelle. Dans les soins de santé, le gouvernement et les écoles, une traduction incorrecte peut compromettre les diagnostics, les instructions cliniques et l’accès aux services.

Le rapport cite un cas de traduction automatique du tigrinya dans lequel la variole est confondue avec la syphilis et la phrase « vous avez reçu des antibiotiques par voie intraveineuse » devient « vous avez reçu des insecticides par voie intraveineuse… ».

Si les données linguistiques d’une communauté sont médiocres, cette communauté devient moins attrayante pour les grands développeurs mondiaux. Un cercle vicieux s’ensuit : moins de données produisent des modèles de moins bonne qualité, les modèles de moins bonne qualité réduisent l’adoption, et une adoption moindre réduit l’incitation à investir. L’UNESCO, avec le programme LT4All, travaille précisément sur la nécessité de technologies linguistiques inclusives pour éviter que la fracture numérique ne devienne une lacune permanente dans la citoyenneté économique et informationnelle.

L’ONU propose une recette : infrastructures locales et alphabétisation

Le rapport ne se limite pas à l’alarme. Propose une boîte à outils pour les États membres. Les priorités indiquées sont la construction d’infrastructures locales, des centres de données aux systèmes de données ; accroître les connaissances en IA dans les écoles et sur les lieux de travail ; investir dans les développeurs et les compétences techniques ; créer des instituts de sécurité de l’IA ; préparer des stratégies contre la désinformation ; et mesurer le comportement des systèmes même après leur sortie, avec de vrais utilisateurs et de vraies tâches.

Il s’agit d’une ligne cohérente avec les travaux initiés par d’autres institutions multilatérales. La Banque mondiale, dans une note de mai 2026, a indiqué que de nombreux pays ont besoin de réformes et de financements publics pour développer des centres de données, des fournisseurs de cloud et des marchés de données plus compétitifs. Ce point est pertinent car il déplace le débat de la simple utilisation des chatbots vers la possibilité de posséder des éléments de l’infrastructure. Sans cette base, les effets sur la croissance risquent de se concentrer là où le capital est déjà le plus abondant.

Les chiffres s’additionnent : d’autres études voient une augmentation des inégalités

Le diagnostic de l’ONU n’est pas isolé. Un document de travail du Fonds monétaire international publié en avril 2025, « L’impact mondial de l’IA : Attention aux écarts »conclut que l’IA accentuera les inégalités de revenus entre les pays, bénéficiant de manière disproportionnée aux économies avancées. L’étude relie les effets à trois facteurs : l’exposition sectorielle à l’IA, la préparation des économies à l’intégrer et l’accès aux données et technologies essentielles. (Source : FMI)

Un autre document du Fonds, «Adoption de l’IA et inégalités« , montre cependant qu’au niveau interne, les conséquences distributives peuvent être plus ambiguës : certains canaux peuvent accroître les disparités, d’autres peuvent les réduire si l’automatisation affecte des parts plus élevées de travail qualifié. En résumé, il n’y a pas de résultat mécanique. Mais au niveau international, l’avantage initial des pays riches, s’il n’est pas corrigé, a tendance à s’accumuler.

Le coût environnemental et financier de la course à l’IA

Le panel de l’ONU reconnaît également les coûts environnementaux des centres de données : consommation élevée d’énergie et d’eau, ainsi que risque d’émissions liées au changement climatique. Cette question pèse particulièrement lourd dans les pays aux ressources énergétiques limitées, où l’allocation d’énergie électrique aux centres informatiques peut entrer en tension avec d’autres besoins essentiels. Même l’UNESCO, dans un rapport de 2025 sur les impacts de l’IA générative, prévient que la trajectoire de développement actuelle peut aggraver la fracture numérique précisément dans des contextes où l’énergie et l’eau sont déjà limitées.

Ensuite, il y a un problème financier. Ces derniers jours, la Banque des règlements internationaux a averti que l’euphorie suscitée par les investissements dans l’IA pourrait conduire à une forte correction si les rendements attendus ne se concrétisent pas, dans un contexte dans lequel les cinq plus grands hyperscalers devraient investir plus de 1 000 milliards de dollars entre 2025 et 2026. Pour les pays qui doivent encore décider du montant à investir dans les infrastructures nationales, l’incertitude concernant les cycles financiers compte presque autant que le coût de la technologie.

Parce que l’enjeu concerne aussi l’Europe

L’alarme de l’ONU ne concerne pas seulement l’Afrique, l’Asie du Sud ou l’Amérique latine. Cela affecte également les économies avancées mais dépendantes du cloud, des puces et des modèles externes. Pour l’Europe, le constat est connu : le continent a des capacités scientifiques, une régulation et une demande industrielle, mais reste moins fort que les Etats-Unis et la Chine sur les grands modèles et l’informatique. Dans ce contexte, le message du panel est valable à deux niveaux : réduire l’écart avec les pays du Sud et, en même temps, ne pas sombrer dans une dépendance stratégique à l’égard de quelques fournisseurs étrangers.

L’économie de l’IA, par essence, ne récompense pas seulement ceux qui inventent des algorithmes. Récompensez ceux qui contrôlent les données, l’énergie, les réseaux, le capital et les compétences. C’est pourquoi le rapport de l’ONU insiste sur les capacités locales et non sur le simple accès à des outils génératifs prêts à l’emploi. La différence entre utiliser l’IA et tout gouverner vient de là.

La véritable fracture se situe entre ceux qui construisent et ceux qui dépendent

Le mérite du rapport de l’ONU est de déplacer le débat d’une vision abstraite de l’innovation vers une question très concrète : qui captera la valeur économique de l’intelligence artificielle dans les années à venir ? Si l’essentiel des modèles, des investissements et des calculs reste entre les mains d’un petit nombre de pays et d’entreprises, la promesse de productivité risque de se transformer en une nouvelle hiérarchie industrielle mondiale.

L’IA peut améliorer l’agriculture, l’éducation, la santé et les services publics. Le rapport le reconnaît ouvertement. Mais cela ne peut se faire de manière inclusive que si les économies actuellement marginalisées construisent des réseaux, de l’énergie, des compétences, des ensembles de données et des institutions. Autrement, la fracture ne passera plus seulement entre pays connectés et pays déconnectés. Il passera entre ceux qui développent l’infrastructure du nouveau cycle technologique et ceux qui la louent.

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