Publié le 8 janvier 2026 à 22h50. L’intelligence artificielle (IA) pourrait creuser les inégalités mondiales, reproduisant une « Grande Divergence » similaire à celle observée au XIXe siècle avec la révolution industrielle. Un rapport du PNUD Asie-Pacifique alerte sur le risque que les pays les moins préparés soient laissés pour compte face à cette nouvelle technologie.
- L’IA n’est pas une force égalisatrice automatique et risque d’amplifier les disparités existantes entre les nations.
- Les pays à faible revenu manquent cruellement d’infrastructures numériques et de compétences pour tirer pleinement parti de l’IA.
- Une action politique délibérée est nécessaire pour orienter le développement de l’IA vers la convergence et éviter une nouvelle fracture mondiale.
À l’instar de la révolution industrielle au XIXe siècle, qui a entraîné une division spectaculaire des richesses, l’intelligence artificielle pourrait bien redessiner la carte des inégalités à l’échelle mondiale. En 1800, la plupart des pays affichaient des niveaux de développement similaires, avec une espérance de vie inférieure à 40 ans et un taux d’alphabétisation rarement supérieur à 12 %. Un siècle plus tard, les puissances industrialisées avaient considérablement creusé l’écart, bénéficiant d’une espérance de vie et de revenus bien plus élevés.
L’IA, présentée comme une technologie à usage général aux potentialités transformatrices considérables, pourrait reproduire ce scénario. Si elle peut indéniablement ouvrir de nouvelles perspectives dans des domaines clés tels que l’éducation, la santé et la productivité, elle comporte également un risque sérieux d’aggravation des inégalités entre les pays, selon le nouveau rapport du PNUD Asie-Pacifique intitulé « La prochaine grande divergence ».
Nombreux sont ceux qui pensent que l’IA uniformisera les règles du jeu et offrira de nouvelles opportunités. Cette perspective est envisageable, mais l’analyse du PNUD met en garde contre un scénario où les forces centrifuges domineraient, creusant davantage les fossés entre les nations. L’histoire nous enseigne que chaque révolution technologique est accompagnée d’un mélange d’enthousiasme et de crainte. Dans l’Antiquité, Socrate s’inquiétait de l’impact de l’écriture sur la mémoire, une ironie que l’on doit à Platon qui a consigné ses propos. Deux millénaires plus tard, Thomas Edison prédisait que le cinéma remplacerait les manuels scolaires, estimant qu’il serait capable d’enseigner « toutes les branches de la connaissance humaine ».
Ces prédictions se sont avérées erronées, car elles se concentraient sur la substitution des outils existants plutôt que sur la diffusion des compétences. Nous sommes aujourd’hui confrontés au même débat : l’IA va-t-elle remplacer le travail humain ou résoudre tous nos problèmes ? En nous focalisant sur les capacités de l’IA, nous négligeons de nous interroger sur son impact géographique et sur ceux qui en bénéficieront réellement.
L’IA ne s’inscrit pas dans un contexte d’égalité des chances. Elle arrive dans un monde marqué par des disparités considérables, particulièrement flagrantes en Asie et dans le Pacifique, la région la plus hétérogène sur le plan économique. Les revenus varient d’un facteur près de 200 entre Singapour, le pays le plus riche, et l’Afghanistan, l’un des plus pauvres.
Cette fracture se traduit par deux asymétries structurelles : un déficit de capacités et un déficit de vulnérabilité, qui amplifient les effets inégaux de l’IA d’un pays à l’autre. Le Indice de préparation à l’IA du Fonds monétaire international (FMI) révèle que les pays à revenu élevé sont déjà bien mieux placés pour en tirer profit. De nombreux pays à faible revenu peinent encore à assurer un accès à l’électricité de base, à la connexion haut débit et aux infrastructures numériques essentielles, comme le souligne également l’Union internationale des télécommunications (UIT).
Les contrastes sont également frappants au sein de la région Asie-Pacifique. Six économies concentrent à elles seules plus de 3 000 entreprises d’IA nouvellement financées, et la Chine représente près de 70 % des brevets mondiaux dans ce domaine, selon le Stanford HAI AI Index. Pourtant, environ un quart de la population de la région reste hors ligne, et seulement un quart des habitants des zones urbaines et moins d’un habitant rural sur cinq sont capables d’effectuer un calcul simple sur un tableur.
Ce déficit de compétences est exacerbé par les inégalités de genre : en Asie du Sud, les femmes sont 40 % moins susceptibles que les hommes de posséder un smartphone, selon la GSMA. Ces lacunes signifient que, si certains pays construisent rapidement des écosystèmes nationaux d’IA, beaucoup ne sont pas encore en mesure de participer à l’économie de l’IA.
Parallèlement, les risques liés à l’IA se concentrent au sommet tandis que les vulnérabilités se dirigent vers le bas. Les emplois féminins sont presque deux fois plus susceptibles que les emplois masculins d’être fortement exposés à l’automatisation basée sur l’IA. De plus, l’emploi des jeunes travailleurs (22 à 25 ans) dans les professions à risque a diminué d’environ 5 % ces dernières années, suggérant que l’IA réduit les opportunités d’entrée de niveau inférieur tout en augmentant la productivité des travailleurs plus âgés.
Au-delà de l’emploi, les besoins énergétiques de l’IA introduisent de nouvelles vulnérabilités environnementales. La consommation d’électricité des centres de données pourrait presque tripler d’ici 2030, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Les pays dont les systèmes électriques sont fragiles et dépendants des combustibles fossiles risquent d’accueillir des « fermes de données » énergivores pour l’IA mondiale, supportant les coûts environnementaux sans en récolter les bénéfices économiques.
Pour éviter une nouvelle « Grande Divergence », les décideurs politiques doivent agir sur trois fronts : ne pas répéter l’erreur de l’initiative « Un ordinateur portable par enfant » (qui a échoué faute d’infrastructures de soutien), créer des biens publics régionaux en matière d’IA (infrastructures informatiques, données, modèles fondamentaux) et adapter les feuilles de route de l’IA aux capacités locales. Les pays en situation de faible capacité doivent se concentrer sur la connectivité de base, tandis que les économies en transition peuvent développer des projets pilotes éprouvés et établir des cadres de gouvernance des données. Les pays les plus avancés peuvent jouer un rôle de leader en matière de normes, de sécurité et de durabilité.
L’IA est en passe de devenir l’infrastructure polyvalente du XXIe siècle. Il est impératif de garantir un accès équitable à cette infrastructure en investissant dans le capital humain, en traitant la connectivité et la puissance de calcul comme des biens publics et en concevant des feuilles de route inclusives et adaptées. Si le XXIe siècle marque le début de la prochaine Grande Divergence, ce ne sera pas à cause de l’IA, mais parce que nous n’aurons pas agi.