Plusieurs couches de complexité existent en ce qui concerne l’IA en Afrique Francophone. Le biais lié à la disponibilité des données est omniprésent. Dans cette conversation, les invités nous expliquent qu’il faut prendre en compte que l’intelligence artificielle en afrique de l’ouest est bilingue. Parmi les défis actuels est de créer des voies plus inclusives pour les langues orales à faible resources. Or le développement de l’IA n’est pas freiné par le manque d’accès à l’internet mais un savoir faire qui pourra permettre la traduction des connaissances locales en code. La création d’une “IA qui nous ressemble” est face à un levier humain mais aussi culturel, qui demande notamment la mise en place des équipes multidisciplinaires, prête à imaginer différemment des solutions communautaires et inclusives. 

Several layers of complexity exist when it comes to AI in Francophone Africa. Bias related to data availability is pervasive. In this conversation, speakers explain that we must take into account that artificial intelligence in West Africa is bilingual. Among the current challenges is creating more inclusive pathways for low-resource oral languages. The development of AI is not hampered by the lack of access to the internet but by a know-how that can enable the translation of local knowledge into code. To create  “AI that looks like us” is both a human and a cultural challenge which requires the establishment of multidisciplinary teams, ready to imagine community and inclusive solutions differently.

With Dr. Laure Tall (IPAR), Teg-wende Idriss TINTO (Citadel), Laétitia Sadiya Badolo (NIYEL) | Moderation: Amina Soulimani (A+ Alliance)