Kenya : les boot camps forment des codeuses, l'expérience exigée bloque

Le stage non payé, ce péage que personne ne finance

Sandra Mukami a 18 ans quand elle entre à l'African Girls Can Code Initiative. Elle sort du lycée, elle envisageait l'hôtellerie, un ancien professeur la repère en cours d'informatique et la pousse à candidater. Elle suit le boot camp, puis les cercles de mentorat et le programme SieMent EmpowerHer, qui lui apporte des bases de préparation à l'emploi — rédaction de CV — et des bourses pour des cours de cybersécurité. Puis elle se heurte à un mur : « Vous passez des mois à apprendre une compétence, puis vous postulez à 50 emplois et vous n'obtenez aucune réponse parce que vous n'avez pas d'expérience prouvée. »

Le mot est lâché : prouvée. Or les stages qui permettraient de la prouver sont, dit-elle, parfois non rémunérés, ou exigent eux aussi une expérience préalable. « Vous ne pouvez pas vous permettre un stage non payé qui vous ferait sortir du lot, parce qu'il vous faut d'abord un revenu », ajoute-t-elle.

Voilà le mécanisme, tel que les témoignages le décrivent. Le dispositif de formation transmet la compétence sans salaire. L'employeur, lui, demande deux à trois ans d'expérience même pour un poste d'entrée. Et la jeune femme, qui n'a pas de revenu, ne peut pas travailler gratuitement pour franchir le premier échelon. Chacun attend que l'autre paie la marche. Personne ne la paie.

Ce que les chiffres disent, et ce qu'ils ne disent pas

La sous-représentation est documentée. Au niveau mondial, les femmes représentaient 32 % de la main-d'œuvre de la donnée et de l'IA en 2021, selon un rapport du World Economic Forum. En Afrique, elles occupent moins de 30 % des postes dans les TIC, selon UN Women. Au Kenya, une étude de Genesis Analytics datée de 2024 montre que la science des données et l'analytique constituent la quatrième catégorie d'emploi du secteur TIC, avec 75 % d'hommes contre 25 % de femmes.

Ces chiffres mesurent la présence dans le métier, pas la sortie de formation. Aucun document fourni ne dit combien de diplômées de l'AGCCI décrochent un emploi rémunéré dans les douze mois. C'est précisément le trou : on sait combien de femmes sont dans les TIC, on ne sait pas combien le programme en a fait entrer. Sans ce chiffre, l'évaluation des boot camps repose sur des trajectoires individuelles — celles que l'on raconte parce qu'elles fonctionnent.

Car elles fonctionnent, parfois. Lucky Kitonyi, 23 ans, rejoint l'AGCCI en 2025, hésite entre cybersécurité, analytique de données, blockchain et IA, choisit l'IA après le camp. Elle cofonde Smart Education avec sa sœur pour enseigner la littératie numérique aux enfants de quartiers mal desservis, se fait embaucher comme développeuse d'applications IA par AI Mashinani, travaille sur Mwalimu Na Shule Connect et AI Business Compass, et enseigne l'IA dans deux écoles polytechniques. Hawo Nimo, également de la promotion 2025, apprend à utiliser Claude pour générer du code, le relire, le corriger, le personnaliser. Elle devient formatrice dans un hub numérique, puis dans un centre de ressources.

Deux parcours, deux issues. La documentation ne dit pas ce qui distingue ces deux trajectoires de celle de Mukami — ni le talent, ni le réseau, ni le moment de la candidature ne sont documentés. Elle montre seulement que l'issue varie, et que les deux réussites passent par l'enseignement ou la création d'activité autant que par le salariat.

L'IA referme l'échelle par le bas

Le renversement le plus intéressant vient de Dr Grace Githaiga, directrice générale de KICTANet, un think tank kényan sur les TIC. On attendait d'elle un discours sur l'IA qui abaisse les barrières — et elle le tient, en partie : l'IA peut servir de tuteur personnel, aider à apprendre à coder, à construire un site, à préparer une candidature sans payer de cours. Mais elle ajoute autre chose, que les programmes de formation n'intègrent pas : « L'IA supprime certains des premiers échelons de l'échelle de carrière. »

Autrement dit, les tâches qui servaient traditionnellement de porte d'entrée à un premier emploi sont précisément celles que l'outil automatisé exécute désormais. La formation apprend à utiliser l'IA pour coder plus vite. Au même moment, l'IA retire du marché les marches basses de l'échelle. Les deux mouvements vont dans le même sens, et ce n'est pas celui de l'embauche.

Eric Muchogo, responsable du matching chez BrighterMonday, un site d'emploi kényan, confirme le décalage entre l'entraînement et le recrutement réel. Il plaide pour un engagement des employeurs avant la fin de la formation, afin que les jeunes comprennent comment le marché fonctionne. Et il précise ce que les employeurs attendent désormais d'un junior : savoir utiliser les outils d'IA pour être plus productif, tout en démontrant du jugement, de la résolution de problèmes et la capacité à valider ce que la machine produit.

Qui paie la marche ?

L'AGCCI est une initiative conjointe d'UN Women, de la Commission de l'Union africaine et de l'Union internationale des télécommunications, soutenue par Siemens AG et GIZ. Le dispositif est multilatéral, financé par des bailleurs, exécuté par des boot camps. Il produit des compétences. Il ne produit pas de contrats.

La recherche de la Brookings Institution citée dans le reportage identifie les freins : infrastructures insuffisantes, normes sociales genrées, absence de modèles et d'orientation professionnelle. Le témoignage de Mukami ajoute un frein plus prosaïque, qui ne vaut que pour sa situation : un stage non payé suppose de pouvoir vivre sans revenu pendant sa durée, ce qu'elle dit ne pas pouvoir faire.

Il reste une question que la documentation ne tranche pas : ces programmes sont-ils évalués sur le nombre de femmes formées ou sur le nombre de femmes embauchées ? Aucun document fourni ne donne cet indicateur. Si c'est le premier, le système fonctionne parfaitement : il remplit des sessions, produit des certificats, alimente des rapports annuels. Si c'est le second, il faudrait que quelqu'un finance les stages, ou que les employeurs cessent d'exiger deux à trois ans d'expérience pour un poste d'entrée. La documentation ne mentionne aucun financement de stage par les bailleurs cités.

En attendant, le Kenya forme des développeuses IA dont une partie seulement trouve un employeur — 25 % de femmes dans la data kényane en 2024, c'est un plancher documenté, pas une porte fermée. Les autres créent leur école, comme Lucky Kitonyi, ou enseignent dans un centre de ressources, comme Hawo Nimo. Ce n'est pas un échec. C'est un déplacement : les bailleurs subventionnent la formation d'une main-d'œuvre que le secteur privé utilisera demain, ou ailleurs. La question n'est pas de savoir si ces femmes seront employées. C'est de savoir quel indicateur, du nombre de formées ou du nombre d'embauchées, figure dans les rapports que Siemens, GIZ, UN Women et l'UIT présentent à leurs financeurs.