La Tunisie s'interroge sur sa capacité à passer de l'expérimentation de l'intelligence artificielle à son industrialisation. Lors de la conférence IA 360°, Néji Ghandri, président du Conseil bancaire et financier, a souligné que l'enjeu n'est plus seulement d'expérimenter, mais de transformer l'IA en valeur mesurable. Pour cela, il identifie quatre prérequis : des données fiables, des systèmes d'information interopérables, des infrastructures de calcul et des compétences.
Dans le secteur bancaire, les usages possibles de l'IA sont multiples, allant du crédit et de la gestion des risques à la lutte contre le blanchiment, la relation client et les fonctions informatiques. Thierry Breton a déplacé le débat vers une autre dimension : la souveraineté numérique. Selon lui, sans capacité de calcul, énergie, données et infrastructures locales, disposer d'un modèle d'IA ne suffit pas à créer une capacité industrielle.
La Tunisie dispose déjà de plusieurs éléments nécessaires, dont des datacenters, des capacités de calcul et des compétences. Une infrastructure nationale de calcul haute performance a été inaugurée en 2026. Cependant, la question essentielle reste sans réponse publique consolidée : combien de puissance GPU est réellement accessible aux entreprises, à quel coût et avec quelle disponibilité ?
L'énergie est également un enjeu crucial. La Tunisie comptait 1 163 MW de capacité renouvelable installée à fin juillet 2026, mais son taux d'indépendance énergétique n'était que de 34 %. L'industrialisation de l'IA devra donc intégrer la disponibilité et le coût de l'électricité. Les données constituent une autre infrastructure critique, leur qualité, leur gouvernance et leur capacité à circuler entre systèmes conditionnent directement les usages.
Le secteur privé tunisien montre des signes d'intérêt pour l'IA. Generix, par exemple, utiliserait déjà environ 500 agents IA, notamment pour le développement logiciel. Ce chiffre ne concerne pas la Tunisie, mais montre ce que signifie une IA intégrée au système de production. La Tunisie possède donc plusieurs briques, reste à mesurer leur capacité réelle et à les assembler.
Le passage du chatbot à l'industrie nécessite une réflexion globale sur les infrastructures nécessaires. La Tunisie doit évaluer sa capacité à fournir les infrastructures de calcul, l'énergie et les données nécessaires pour soutenir l'industrialisation de l'IA. Les investissements consolidés dans ce domaine restent insuffisamment documentés.
En conclusion, la Tunisie est confrontée à un défi important pour industrialiser l'intelligence artificielle. La disponibilité et le coût de l'énergie, la puissance GPU, les données et les compétences sont autant de facteurs clés pour relever ce défi. La réponse à ces questions conditionnera la capacité de la Tunisie à passer de l'expérimentation à l'industrialisation de l'IA.
Key points
- La Tunisie doit évaluer sa capacité à fournir les infrastructures de calcul, l'énergie et les données nécessaires pour soutenir l'industrialisation de l'IA.
- Le secteur bancaire tunisien voit des usages possibles de l'IA dans plusieurs domaines, notamment le crédit, la gestion des risques et la lutte contre le blanchiment.
- La Tunisie dispose déjà de plusieurs éléments nécessaires, dont des datacenters, des capacités de calcul et des compétences.
