Petite IA, grandes fondations : ce que la Banque mondiale nous dit de l’emploi, et ce que cela change pour ID30

Source : Groupe de la Banque mondiale, « Small AI. Big Impact », Global AI and Digital Summit (Séoul, 20 octobre 2026), et « Small AI: More and Better Jobs », Assemblées annuelles FMI et Banque mondiale (Bangkok, 12 octobre 2026).

En dix jours, le président du Groupe de la Banque mondiale a porté deux fois le même message. À Bangkok, lors des Assemblées annuelles, puis à Séoul, au premier Global AI and Digital Summit, comme le montre la session filmée par la Banque mondiale, Ajay Banga a placé l’intelligence artificielle au service d’une seule priorité : l’emploi. J’ai suivi ces deux sessions avec attention, parce qu’elles disent beaucoup de ce qui attend les gouvernements que nous accompagnons. Voici ce que j’en retiens, et ce que cela change pour ID30.

La vision d’Ajay Banga : l’IA comme machine à créer des emplois

Le point de départ : l’emploi d’abord

Ajay Banga a fait de l’emploi le fil rouge de sa présidence. À Bangkok, il a rappelé que le secteur privé crée entre 75 et 85 % des emplois, et que le rôle des États est de rendre cette création possible. Il l’a résumé d’une formule : « It is private capital that creates jobs. Governments enable. »

Une exposition à l’IA qui dépend du niveau de revenu

Son analyse la plus originale porte sur la géographie du risque. Selon lui, les grands modèles de langage pourraient toucher environ un tiers des emplois dans les économies avancées. Ce taux tombe à un chiffre dans les pays à revenu intermédiaire, et l’effet immédiat serait quasi nul dans les pays à faible revenu. Le FMI, présent au même panel de Bangkok, retient une estimation plus large : 40 % des emplois touchés dans le monde, 60 % dans les économies avancées, 23 % dans les pays à faible revenu.

Le vrai risque : les emplois qui ne naîtront pas

D’où le renversement qui m’a le plus frappé. Pour les pays les plus pauvres, ce qui inquiète Ajay Banga n’est pas d’abord la destruction d’emplois existants. C’est l’occasion manquée : les emplois qui ne verront jamais le jour si ces pays restent à l’écart de l’IA. Il met aussi en garde contre une « nouvelle divergence » de croissance et d’emploi entre pays avancés et pays en développement.

La réponse : la « Small AI »

Les grands modèles exigent cinq ingrédients à grande échelle : puissance de calcul, électricité, données, compétences et capital. Très peu de pays réunissent les cinq. Ajay Banga propose donc une autre voie : des outils concrets, qui règlent un problème précis, avec des données et des langues locales et un matériel modeste. Ses exemples parlent d’eux mêmes : des agricultrices de l’Uttar Pradesh qui diagnostiquent les maladies de leurs cultures sur un téléphone basique, ou des outils qui évaluent les compétences en langue des élèves au Salvador et aident les enseignants en classe.

Il insiste sur un dernier point : un outil qui fonctionne doit dépasser le stade du pilote et être porté dans cent pays. Et il rappelle que le numérique abaisse le coût d’entrée sur un marché, ce qui permet à une petite entreprise de concourir sans bâtir une grande organisation.

La réponse du Groupe : une première stratégie numérique

L’arithmétique de l’emploi

Le chiffre qui fonde tout le discours est brutal. Environ 1,2 milliard de jeunes atteindront l’âge de travailler dans les pays en développement au cours des 10 à 15 prochaines années. Leurs économies devraient créer autour de 420 millions d’emplois.

1 milliard de personnes d’ici 2030

À Séoul, le Groupe de la Banque mondiale a présenté sa première stratégie numérique, avec un objectif : ouvrir les opportunités numériques à 1 milliard de personnes d’ici 2030, dont 600 millions au haut débit et 400 millions utilisant des services numériques. Quatre priorités la structurent : étendre la connectivité, rendre les équipements et les services abordables, renforcer les écosystèmes numériques et préparer les pays à adopter l’IA.

Les fondations physiques et la confiance

Deux annonces complètent ce cadre. L’AI Infrastructure and Readiness Initiative doit donner aux économies émergentes un accès abordable à la puissance de calcul par des infrastructures partagées, avec un premier focus sur l’Afrique et l’Amérique latine. Et Anna Bjerde, directrice générale des opérations, a rappelé les bases : environ 2,2 milliards de personnes restent hors ligne, aucune économie numérique ne grandit sans électricité fiable, et Mission 300 a déjà raccordé 59 millions de personnes en Afrique. Elle a surtout insisté sur la confiance : les citoyens n’adoptent les systèmes numériques que s’ils savent leurs données et leur argent protégés.

Ma lecture : petite par le modèle, jamais par les fondations

Un répit, à transformer en avance

La faible exposition des pays à faible revenu tient à la structure de leur économie. C’est une fenêtre de temps. Elle donne aux gouvernements quelques années pour bâtir les fondations avant que la pression n’arrive sur les emplois de services.

Trois couches sous chaque cas d’usage

Pour toucher 400 millions de personnes, un outil de Small AI repose sur trois couches :

• L’infrastructure physique : électricité, réseaux, et un choix assumé du lieu où vivent les données et le calcul, entre centres de données nationaux, capacités régionales partagées et cloud.
• La confiance : identité, authentification, consentement, protection des données et cybersécurité. C’est elle qui transforme un pilote en service public.
• L’IA gouvernée : des modèles, des données et des usages qui tournent sur ces rails, selon des règles que l’État fixe et maîtrise.

Nous le disions déjà en juin en lisant le manuel IFC et Banque mondiale sur l’investissement dans l’IA : l’infrastructure publique numérique est à la base de la pile IA, et la souveraineté consiste désormais à maîtriser l’architecture sous le modèle (notre lecture du manuel).

L’IA, alliée et risque pour la DPI

Ce que l’IA règle déjà

Pendant des années, la contrainte la plus dure des biens publics numériques open source a été l’équipe : nombreuse, qualifiée, difficile à retenir. L’IA allège ce fardeau. Elle aide à documenter, tester, maintenir et faire évoluer des plateformes que des équipes nationales plus réduites peuvent désormais porter. Elle donne une vraie chance à l’appropriation locale.

Ce que l’IA expose

L’IA rend aussi les systèmes plus vulnérables. Les attaques deviennent moins chères, plus rapides et plus convaincantes : hameçonnage sur mesure, fraude documentaire, usurpation par la voix ou le visage. Chaque service automatisé ouvre une nouvelle porte. L’alerte de sécurité sur l’identité au Népal nous l’a rappelé (un avertissement pour tout déploiement de DPI).

Trois questions au cœur de nos programmes

• Comment réduire l’exposition : collecter moins, centraliser moins, n’ouvrir que ce dont un service a besoin.
• Comment protéger ce qui est exposé : sécurité dès la conception, cadres de confiance et infrastructures à clés publiques, surveillance et réponse aux incidents.
• Comment bâtir des infrastructures souveraines et résilientes : hébergement, choix entre centre de données et cloud, réseaux, et continuité quand un lien ou un fournisseur fait défaut.

Ces questions sont déjà sur la table dans nos projets. Elles seront notre quotidien dans les années à venir.

La trajectoire d’ID30 : une couche après l’autre

ID30 a toujours grandi en élargissant sa couverture (ID30 a cinq ans) :

1. L’identité numérique d’abord : identité légale, état civil et systèmes d’identification nationaux, de Lomé à Apia.
2. La transformation numérique des services publics ensuite : architectures, portails et briques GovStack qui transforment une identité en service.
3. Les cadres institutionnels et juridiques enfin, construits avec des cabinets d’avocats partenaires clés comme Jones Day : lois, décrets et gouvernance qui rendent un système opposable.

La couche suivante est celle sur laquelle repose la Small AI. Notre plan stratégique LRP2030 étend le périmètre d’ID30 à l’infrastructure physique (hébergement, centres de données, réseaux), à la cybersécurité et à l’IA. Nous construisons cette offre par des partenariats stratégiques qui augmentent la portée, le périmètre et la taille de nos missions à partir de 2027 (Une journée à Bruxelles). Notre position reste la même : un conseil indépendant, aux côtés de l’État.

La Small AI, nous la construisons d’abord chez nous

Nous appliquons à ID30 ce que nous conseillons. La Small AI est celle que nous construisons au sein même d’ID30, pour notre propre travail :

• Une infrastructure souveraine : nos outils tournent sur une infrastructure que nous maîtrisons.
• Des données hébergées localement : nos connaissances, nos documents et nos référentiels restent chez nous.
• Une approche modulaire : chaque brique peut être remplacée, et nous réduisons au minimum la dépendance aux modèles d’IA dans le cloud.

Cette expérience nourrit directement nos conseils. Les arbitrages que nous recommandons aux gouvernements, entre souveraineté, coût et performance, nous les faisons nous mêmes, chaque jour.

Ce que nous recommandons aux gouvernements

1. Partir d’un cas d’usage lié à l’emploi : un métier, un problème, une population, et un indicateur de revenu ou d’emploi à suivre.
2. Bâtir sur les rails existants : identité, paiements et échange de données plutôt qu’une plateforme isolée par projet.
3. Cartographier l’exposition avant de déployer : quelles données, où elles vivent, qui y accède, ce qui se passe en cas de fuite.
4. Décider de l’hébergement en connaissance de cause : souveraineté, coût, résilience, et sortie possible de chaque fournisseur.
5. Écrire la sécurité et la réversibilité dans les contrats : clauses d’audit, de portabilité des données et des modèles, de continuité.
6. Former les équipes nationales qui feront vivre ces systèmes après le départ des consultants.

Changer de question

La question posée aux ministres évolue. Hier : « quel modèle d’IA acheter ? ». Aujourd’hui : « quelle infrastructure portera notre IA, et qui la possède ? ». Les pays qui répondent à la seconde transformeront la petite IA en beaucoup d’emplois. C’est sur ce chemin que nous voulons les accompagner.

Jaume Dubois, fondateur et président d’ID30

Sources : Small AI. Big Impact, Banque mondiale (YouTube) · Small AI: More and Better Jobs, Assemblées annuelles 2026 · Aju Press, World Bank unveils first digital strategy · Asia News Network, Bangkok IMF World Bank talks · National Herald, AI can empower India’s farmers · Pattaya Mail, Bangkok summit

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