Les investisseurs africains cherchent l'IA que le code bon marché ne copie pas

Ce que les fonds regardent vraiment

L'intelligence artificielle a modifié le fonctionnement des écosystèmes technologiques africains, mais les investisseurs cherchent encore une méthode pour évaluer les jeunes entreprises du secteur. Sur six mois, une série d'entretiens menée auprès d'investisseurs de différentes régions, secteurs et stades de financement a permis de cerner où l'IA crée de la valeur et ce qui mérite du capital institutionnel, selon TechCabal.

Parmi les personnes interrogées figurent Babacar Seck, fondateur d'Askya Investment Partners ; Eloho Omame, associée chez TLcom Capital ; Emmanuel Adegboye, responsable de Madica ; Magnifique Ishimwe, gestionnaire de fonds à la Development Bank of Rwanda ; Husein Merchant, chargé d'investissement chez Village Capital ; et Benjamin Toulouze, responsable du capital-risque corporate chez AXIAN Investment.

Interrogés sur ce qui rend une startup d'IA finançable, ils ont majoritairement décrit des éléments qu'un modèle ne peut fournir lui-même. Puisque les mêmes modèles de base sont accessibles à tous, les investisseurs paient ce qui les entoure : des produits vocaux fonctionnant en wolof et en isiZulu, des logiciels si intégrés chez le client qu'ils en deviennent difficiles à retirer, des licences longues à obtenir, et du chiffre d'affaires.

La voix, porte d'entrée la plus nette

Pour Emmanuel Adegboye, de Madica, l'opportunité consiste à bâtir sur les modèles de base avec des données locales, et surtout dans la voix. Il prend l'exemple d'un homme qui ne parle que le wolof : quel serait le moyen le plus simple pour lui de prendre part à une économie de plus en plus pilotée par des logiciels ?

Babacar Seck fait le même constat pour l'Afrique du Sud, où les données de recensement indiquent que 8,7 % des habitants parlent anglais à la maison. Le Census 2022 y montre que l'isiZulu (24,4 %), l'isiXhosa (16,3 %), l'afrikaans (10,6 %) et le sepedi (10 %) devancent tous l'anglais. Un produit qui ne fonctionne qu'en anglais ne s'adresse donc qu'à une petite part de ce marché.

« Le minute où vous disposez d'une application qui permet aux entreprises de parler à leurs clients dans la langue de ces derniers, vous comblez un fossé », explique Babacar Seck, pour qui la voix en langues africaines est un domaine prometteur qu'aucune startup n'a encore entièrement maîtrisé.

Un coût de développement en baisse

Écrire du logiciel n'a jamais été aussi abordable, et le nombre de startups d'IA a grimpé à mesure que les coûts baissaient. TechCabal Insights a recensé 207 startups africaines d'IA dans 17 pays en 2025, soit environ le double des 104 identifiées en 2022. Les plus récentes travaillent surtout dans le développement logiciel, l'informatique décisionnelle, la finance et l'éducation, là où les modèles prêts à l'emploi ont le plus abaissé la barrière.

Sur ces 207 entreprises, deux tiers restent en phase initiale et huit seulement ont atteint la maturité. Quand autant de sociétés peuvent se brancher sur les mêmes modèles de fondation, se déclarer « propulsé par l'IA » ne prouve plus grand-chose.

Eloho Omame, de TLcom Capital, compare ce moment à l'arrivée de la téléphonie mobile en Afrique. Dès lors qu'il devient facile de construire le produit, les entreprises se défendent autrement : marque, effets de réseau et coût de sortie pour un client dont les logiciels font tourner l'activité.

Des données et des langues difficiles à copier

Babacar Seck distingue deux familles de startups d'IA. Les unes construisent les couches de l'IA elle-même. Les autres appliquent l'IA à des activités ordinaires, et c'est là qu'il voit une ouverture pour l'Afrique. Les données vocales pour les langues africaines sont rares : une entreprise qui les collecte, entraîne des modèles dessus et se constitue une clientèle possède un actif difficile à reproduire.

Caantin, startup zambienne qui remplace les équipes de centres d'appels par des agents vocaux d'IA pour les banques et les fintechs, indiquait en juin 2025 à TechCabal approcher le million de dollars de revenus mensuels, facturés au volume d'appels traités.

« Partout où vous disposez de données structurées à grande échelle, vous pouvez construire de petits modèles d'IA qui améliorent les performances », souligne Babacar Seck, qui y voit un atout dans un continent qui se numérise à l'ère de l'IA.

Husein Merchant, de Village Capital, dont le fonds n'a pas encore abordé l'IA comme secteur, s'attend à ce que l'essentiel de l'opportunité africaine se situe au niveau des applications. « Mon opinion personnelle est qu'il y aura beaucoup d'opportunités du côté du consommateur », estime-t-il, l'Afrique étant davantage consommatrice que créatrice de technologie d'IA.

S'intégrer dans les opérations du client

Le portefeuille d'Eloho Omame lui a montré un second type de défense : l'entreprise installée au cœur des opérations quotidiennes d'un client. Une fois son logiciel connecté à des milliers de clients finaux, un concurrent ne peut pas le remplacer facilement, et la marge générée par cette intégration est protégée.

« Une fois que notre logiciel dialogue avec le vôtre et que je délivre de la valeur à des milliers de vos propres clients, il vous est bien plus difficile de vous déconnecter de mon système », explique-t-elle. Elle dit vouloir une visibilité claire sur la façon dont l'IA rend le produit moins cher à créer, et sur le devenir de la marge ainsi dégagée : le fondateur peut la répercuter sur le client ou la conserver dans l'entreprise, et c'est cette seconde option qu'elle recherche en tant qu'investisseuse.

Le revenu avant tout

La défendabilité ne répond qu'à la moitié de la question. L'autre moitié est de savoir si l'entreprise gagne de l'argent pendant que les investisseurs acceptent encore d'attendre — et sur le continent, ce délai s'est raccourci. Une société d'IA qui passe trois ans à financer du calcul avant de facturer qui que ce soit échoue à ce test, quelle que soit la qualité de l'idée.

« La technologie de base peut toujours être construite. La question fondamentale est de savoir si vous savez exécuter », affirme Magnifique Ishimwe, de la Development Bank of Rwanda. Il raconte avoir traité quelques opérations d'IA sans voir quand l'entreprise atteindrait son horizon, même après deux ou trois tours de capitaux propres.

Aux États-Unis, une entreprise peut perdre de l'argent pendant six, huit ou dix ans, rappelle-t-il. En Afrique, chaque investisseur demande où se trouve le chiffre d'affaires et, à défaut, quelle valeur le remplace. Il cite le cas d'une société d'IA construisant un chatbot pour étudiants que personne n'accepterait de payer : beaucoup dépensé en calcul, crédits obtenus, ingénieurs coûteux rémunérés, et rien au bout de trois ans. Des opérations incompatibles avec son instrument, précise-t-il, puisqu'il n'est pas un investisseur en actions.

Certains fonds financent les couches profondes

D'autres investisseurs financent les couches plus profondes, généralement pour des raisons stratégiques. AXIAN, groupe basé à Madagascar présent dans les télécoms et la banque numérique, structure ses paris d'infrastructure autour du contrôle des données.

« Nous voulons investir dans l'infrastructure d'IA, et nous l'avons déjà fait », indique Benjamin Toulouze, citant WideBot AI, un système de grand modèle de langage propriétaire pour les arabophones, et Nucleon Security, société marocaine de protection des appareils. Il évoque la question de la souveraineté : les pays africains ont besoin d'autonomie et de contrôle sur leurs propres données, un défi de taille sur un marché fragmenté en 54 pays.

Emmanuel Adegboye voit aussi une opportunité dans le matériel et l'IA, citant le pari de Madica sur ChipMango et la conception de puces. Madica a participé au tour d'amorçage de 1,9 million de dollars de ChipMango, mené par Atlantica Ventures, en septembre 2026. L'avantage de WideBot repose sur des données de dialectes arabes et un portefeuille de plus de 350 clients publics et privés ; ChipMango recrute des ingénieurs via des partenariats avec des universités nigériannes, les forme et vend des prestations de conception de puces à des clients mondiaux.

Le coût de l'inaction

Si les investisseurs africains ne financent que la couche applicative, les couches profondes de l'IA seront financées, construites et détenues ailleurs. Le capital mondial s'y dirige déjà, et l'écart ne se limite pas à l'argent : les centres de données africains courent après les clients alors que le continent dit en manquer, et les universités forment des ingénieurs en IA qui partent travailler à l'étranger.

« Le capital se concentre dans une poignée de fonds et une poignée de startups », observe Emmanuel Adegboye, ajoutant que la majorité des financements mondiaux va aux sociétés d'infrastructure d'IA, et que l'essentiel des capitaux arrivant en Afrique vient de l'extérieur, ce qui expose le continent à ce risque.