De l’agriculture à la santé, en passant par la finance, la logistique et les services publics, les entreprises africaines d’intelligence artificielle développent des solutions adaptées aux besoins du continent. Leur principal défi n’est toutefois plus seulement de maîtriser la technologie : elles doivent trouver des clients capables et disposés à payer.

L’intelligence artificielle connaît une progression rapide en Afrique. Des entrepreneurs de Lagos, Nairobi, Accra, Kigali, Johannesburg, Le Cap, Tunis ou Casablanca développent des outils pour anticiper les risques agricoles, faciliter les paiements, améliorer les diagnostics médicaux, optimiser les transports ou accompagner les administrations publiques.

Mais derrière l’enthousiasme pour les algorithmes, une question très concrète demeure : comment gagner durablement de l’argent avec l’intelligence artificielle sur les marchés africains ?

Une étude réalisée par Briter, dans le cadre du projet AI Made in Africa mis en œuvre par la GIZ en partenariat avec l’Union africaine, apporte plusieurs éléments de réponse. Elle s’appuie sur une cartographie des entreprises africaines d’IA, une enquête menée auprès de leurs dirigeants et des échanges avec des investisseurs, des experts et des responsables publics.

Les résultats montrent que les fondateurs africains ne misent généralement pas sur une seule catégorie de clientèle. Ils adaptent leurs produits, leurs tarifs et leurs services aux réalités économiques du continent.

Les entreprises constituent le premier marché de l’IA africaine

Selon l’étude, 88 % des entreprises interrogées vendent leurs solutions à d’autres entreprises. Parallèlement, 62 % ciblent également des consommateurs individuels et 44 % travaillent avec des gouvernements ou des institutions publiques.

Ces pourcentages se recoupent, car une même startup peut servir plusieurs catégories de clients.

Cette diversification répond à une réalité simple : sur de nombreux marchés africains, une seule source de revenus ne suffit pas toujours à garantir la rentabilité. Les jeunes entreprises technologiques cherchent donc à répartir les risques entre les contrats professionnels, les marchés publics et les ventes aux particuliers.

Le modèle économique devient ainsi aussi important que la technologie elle-même.

Une startup peut disposer d’un algorithme performant, d’une équipe compétente et d’un produit répondant à un besoin réel. Si elle ne parvient pas à définir qui paiera, combien, à quelle fréquence et dans quels délais, son innovation restera fragile.

En agriculture, un même outil peut servir plusieurs clients

L’agriculture illustre parfaitement cette stratégie de diversification.

Une entreprise d’intelligence artificielle peut exploiter des données météorologiques, satellitaires ou agronomiques afin d’aider les producteurs à anticiper les précipitations, détecter certaines maladies, optimiser l’irrigation ou améliorer les rendements.

Elle peut ensuite commercialiser la même base technologique de plusieurs manières :

·         un service simple et abordable destiné aux petits exploitants ;

·         une plateforme plus complète vendue aux coopératives agricoles ;

·         des tableaux de bord réservés aux banques et aux compagnies d’assurances ;

·         des analyses territoriales proposées aux administrations publiques ;

·         des services de données destinés aux grandes entreprises agroalimentaires.

L’outil reste fondamentalement le même, mais sa présentation, son niveau de précision, son accompagnement et son prix évoluent selon le client.

Cette capacité d’adaptation peut faire la différence entre un projet technologique séduisant et une entreprise véritablement viable.

Des abonnements, mais pas seulement

L’abonnement reste l’un des modèles de revenus les plus utilisés par les startups africaines d’intelligence artificielle. Il permet de facturer régulièrement l’accès à un logiciel, à une plateforme ou à un service de données.

Cependant, les entreprises africaines ne peuvent pas toujours reproduire mécaniquement les modèles économiques de la Silicon Valley.

Le pouvoir d’achat, la disponibilité des moyens de paiement, la confiance envers les services numériques et la stabilité des monnaies varient fortement d’un pays à l’autre. Les fondateurs doivent donc tester différentes formules :

·         abonnement mensuel ou annuel ;

·         paiement à l’utilisation ;

·         licence professionnelle ;

·         facturation par transaction ;

·         contrat de prestation ;

·         vente de données ou d’analyses ;

·         modèle gratuit avec fonctionnalités payantes ;

·         contrat public ou partenariat institutionnel.

Cette diversité montre que l’innovation africaine ne se limite pas à copier des solutions étrangères. Elle cherche à construire des modèles adaptés aux usages et aux contraintes économiques locales.

Le prix reste un obstacle majeur

L’étude révèle que 56 % des entreprises interrogées commercialisent leurs produits à moins de 2 500 dollars par client et par an.

Ce positionnement peut rendre les solutions d’IA plus accessibles. Il crée toutefois une pression importante sur la rentabilité des startups.

Développer et exploiter une solution d’intelligence artificielle coûte cher. Il faut financer les infrastructures informatiques, l’hébergement dans le cloud, le traitement des données, la cybersécurité, les salaires des ingénieurs et la maintenance des modèles.

Or, pour 65 % des entreprises interrogées, le cloud et les capacités de calcul constituent le premier poste de dépenses. Ces services sont très souvent facturés en dollars, alors que les startups encaissent une partie de leurs revenus en monnaies africaines.

La dépréciation d’une monnaie locale peut donc augmenter brutalement les coûts, même lorsque le nombre de clients progresse.

Une entreprise peut avoir beaucoup d’utilisateurs et rester déficitaire si le coût nécessaire pour les servir augmente plus rapidement que son chiffre d’affaires.

La confiance des clients compte autant que la technologie

La rentabilité ne dépend pas uniquement du prix ou de la puissance des algorithmes.

Selon le rapport, 65 % des entreprises considèrent la confiance des clients comme un obstacle majeur à leur développement.

Les utilisateurs veulent savoir comment leurs données seront exploitées, si les résultats sont fiables, qui est responsable en cas d’erreur et si l’outil répond réellement à leurs besoins.

Dans la santé, l’agriculture, la finance ou l’administration, une solution d’intelligence artificielle ne peut pas être imposée uniquement parce qu’elle est innovante. Elle doit démontrer son utilité, expliquer son fonctionnement et respecter des règles claires de protection des données.

Les startups doivent donc investir dans l’accompagnement, la pédagogie et la preuve de résultats. Cette phase peut ralentir les ventes, mais elle est indispensable pour construire une clientèle durable.

Les contrats gouvernementaux : une possibilité attractive mais risquée

Les administrations publiques représentent un marché stratégique pour les entreprises africaines d’IA.

Les gouvernements peuvent utiliser ces technologies pour gérer les transports, cartographier les terres agricoles, suivre les épidémies, moderniser les services administratifs ou renforcer la planification urbaine.

Un seul contrat public peut apporter à une startup des revenus importants et une forte visibilité. Mais travailler avec l’État présente également plusieurs difficultés :

·         procédures d’appel d’offres longues ;

·         exigences administratives complexes ;

·         changements de priorités politiques ;

·         budgets incertains ;

·         délais de paiement parfois importants.

En d’autres termes, obtenir un marché public ne signifie pas toujours recevoir rapidement son paiement.

Les entreprises qui dépendent trop fortement des gouvernements peuvent se retrouver fragilisées par des cycles de vente longs ou par des factures réglées tardivement. Elles doivent donc disposer d’une trésorerie suffisante et éviter, lorsque cela est possible, de dépendre d’un seul donneur d’ordre public.

Les investisseurs veulent désormais des preuves de revenus

Pendant plusieurs années, l’écosystème technologique a principalement valorisé la croissance du nombre d’utilisateurs, les levées de fonds et les promesses de transformation numérique.

Les investisseurs deviennent aujourd’hui plus exigeants.

Ils ne veulent plus seulement savoir si une startup utilise l’intelligence artificielle. Ils veulent connaître :

·         le nombre de clients payants ;

·         le montant moyen payé par chaque client ;

·         le taux de renouvellement des abonnements ;

·         le coût d’acquisition d’un nouveau client ;

·         les dépenses nécessaires pour fournir le service ;

·         les marges réalisées ;

·         les délais de paiement ;

·         la capacité de l’entreprise à se développer dans plusieurs pays.

Une technologie impressionnante ne constitue donc plus, à elle seule, un modèle économique.

Le véritable indicateur de solidité est la capacité à transformer une innovation en revenus réguliers, prévisibles et supérieurs aux coûts.

L’Afrique a besoin de capitaux patients

Les entreprises africaines d’IA ne demandent pas uniquement davantage d’argent. Elles ont besoin de financements adaptés à leurs réalités.

Les cycles de vente auprès des grandes entreprises et des gouvernements sont souvent longs. La création de bases de données locales peut également demander plusieurs années de travail, notamment lorsque les informations existantes sont fragmentées, peu numérisées ou difficiles d’accès.

Le rapport insiste donc sur l’importance de capitaux patients, capables d’accompagner les entreprises sur une période suffisamment longue.

Les fonds d’investissement doivent également comprendre les risques de change, le coût des infrastructures numériques et les difficultés rencontrées pour recruter des spécialistes expérimentés.

Dans ce contexte, le financement de la recherche, l’accès à des capacités de calcul moins coûteuses, l’harmonisation des règles sur les données et la création d’espaces réglementaires d’expérimentation pourraient soutenir l’écosystème africain.

Former les talents plutôt que de les attendre

Le manque de spécialistes expérimentés représente une autre difficulté importante.

Les entreprises africaines sont en concurrence avec des groupes internationaux capables de proposer des rémunérations élevées et des postes à distance. Pour faire face à cette situation, plusieurs startups créent leurs propres programmes internes de formation.

Elles recrutent de jeunes développeurs, ingénieurs et analystes, puis développent progressivement leurs compétences.

Cette stratégie demande du temps et de l’argent, mais elle permet aussi de construire des équipes qui comprennent les réalités locales, les langues, les comportements des utilisateurs et les besoins particuliers des différents marchés africains.

Former les talents sur le continent constitue donc à la fois une nécessité économique et un enjeu de souveraineté technologique.

La souveraineté numérique passe aussi par la rentabilité

L’Afrique ne pourra pas construire une industrie souveraine de l’intelligence artificielle si ses entreprises dépendent entièrement de financements étrangers, d’infrastructures facturées en devises et de marchés publics irréguliers.

La souveraineté numérique ne consiste pas seulement à développer des algorithmes africains. Elle suppose également de maîtriser les données, les infrastructures, les compétences et les revenus.

Une startup durable doit pouvoir payer ses salariés, financer ses serveurs, améliorer ses produits et résister aux variations économiques sans attendre continuellement une nouvelle levée de fonds.

La rentabilité n’est donc pas l’ennemie de l’innovation. Elle est l’une des conditions de son indépendance.

Les startups africaines inventent leurs propres modèles

Le principal enseignement de l’étude est encourageant.

Les entrepreneurs africains ne reproduisent pas aveuglément les modèles économiques conçus aux États-Unis, en Europe ou en Asie. Ils adaptent leurs offres aux réalités du continent : diversité des revenus, poids des administrations, importance des petites entreprises, pouvoir d’achat variable et besoin de solutions accessibles.

Cette souplesse peut devenir un avantage majeur.

Elle comporte néanmoins un risque : vouloir servir simultanément les particuliers, les grandes entreprises et les gouvernements peut disperser les équipes et compliquer les opérations.

Chaque startup doit donc déterminer quels clients sont réellement rentables et quels marchés correspondent à ses capacités.

Construire des solutions utiles avant de construire des promesses

L’avenir de l’intelligence artificielle africaine ne dépendra pas uniquement de la puissance des modèles ou du montant des investissements annoncés.

Il dépendra de la capacité des entreprises à résoudre des problèmes concrets, à gagner la confiance des utilisateurs et à proposer des prix compatibles avec les réalités locales.

Les startups capables de construire des produits utiles, de diversifier intelligemment leurs revenus et de contrôler leurs coûts disposeront d’un avantage durable.

Au-delà des discours spectaculaires sur l’intelligence artificielle, la question décisive reste finalement très simple :

Qui a besoin du produit, qui accepte de le payer et l’entreprise peut-elle le fournir sans perdre d’argent ?

C’est sur cette équation, moins glamour qu’un algorithme mais essentielle à toute activité économique, que se jouera l’avenir des startups africaines d’intelligence artificielle.

Félicité Amaneyâ Râ VINCENT
Journaliste, éditorialiste et fondatrice de RADIOTAMTAM AFRICA

RADIOTAMTAM AFRICA — La Parole est une Force.

Titre SEO : Startups africaines d’IA : comment gagnent-elles de l’argent ?

Méta-description : Les startups africaines d’intelligence artificielle diversifient leurs clients et leurs revenus, mais affrontent le coût du cloud, les risques de change et les retards de paiement.

Requête principale : startups africaines d’intelligence artificielle

Requêtes secondaires : IA en Afrique ; entreprises africaines d’IA ; financement des startups africaines ; rentabilité de l’intelligence artificielle ; souveraineté numérique africaine ; AI Made in Africa.

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Zones géographiques : Afrique, Nigeria, Kenya, Ghana, Rwanda, Afrique du Sud, Maroc, Tunisie, Lagos, Nairobi, Accra, Kigali, Johannesburg, Le Cap, Casablanca.

Source principale : Briter — AI Made in Africa: Voices from AI Businesses Across Africa

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