La feuille de route de l’IA est dotée d’un budget de 30 milliards de francs CFA (51,1 millions $). Elle cible 5000 emplois spécialisés, la formation de 500 experts et de 140 leaders communautaires ainsi que le développement de 23 solutions expérimentales d’IA dans plusieurs secteurs prioritaires.

Les autorités burkinabè veulent développer des outils d’intelligence artificielle (IA) capables de comprendre et de traiter les langues nationales afin de faciliter l’accès aux services numériques des populations qui maîtrisent peu le français. La concrétisation de cette ambition dépendra toutefois de la disponibilité de données linguistiques adaptées à l’entraînement des modèles.

Cette orientation figure dans la feuille de route nationale de l’intelligence artificielle (IA) pour la période 2026-2030, déjà validée mais pas encore publiée officiellement. Selon le média local Lefaso.net, ses grandes lignes ont été présentées le vendredi 23 octobre par Yaya Traoré, secrétaire permanent de l’innovation et de la veille sur les technologies émergentes du numérique au ministère chargé de la Transition digitale. La présentation a eu lieu lors d’une conférence organisée dans le cadre de la deuxième édition de « Le Faso Digital », une initiative du média.

Des langues nationales encore peu outillées pour l’IA

Au Burkina Faso, les chercheurs Dahani Nadinga et Awa Sawadogo concluent, dans un article paru en 2025 dans la revue Pensées genre. Penser autrement, que les langues nationales restent insuffisamment outillées pour le traitement automatique du langage naturel (TALN). Cette branche de l’informatique permet notamment aux machines d’analyser, de traduire ou de générer des textes. Leur analyse met ainsi en évidence le manque de ressources scientifiques consacrées aux langues burkinabè dans ce domaine.

À l’échelle africaine, le panorama dressé en 2026 dans les Proceedings of Machine Learning Research montre aussi une couverture limitée des langues du continent par les modèles d’intelligence artificielle. Les chercheurs ont recensé 41 langues africaines prises en charge et 23 jeux de données publics dans le périmètre étudié. Plus de 98 % des quelque 2 000 langues africaines considérées comme peu dotées en ressources n’étaient pas prises en charge dans leur analyse. Le manque de données et les difficultés d’évaluation figurent parmi les limites relevées. Ces résultats illustrent les écarts de couverture entre les langues africaines, sans mesurer précisément les ressources disponibles pour chaque langue burkinabè.

Le cas du medumba, une langue parlée au Cameroun, permet d’illustrer concrètement le travail nécessaire à la constitution de ces ressources. Des travaux présentés à AfricaNLP en 2025 signalent des difficultés liées au manque de données annotées, aux variations d’écriture et à l’absence de traductions standardisées pour certains termes techniques. Les auteurs relèvent également des contraintes en matière de ressources numériques et de financement. Sans présumer que les langues burkinabè rencontrent exactement les mêmes difficultés, cet exemple montre que le développement d’outils d’IA nécessite un travail de collecte, de structuration et de validation des données en amont.

Consolider les ressources pour développer l’IA locale

Au Burkina Faso, les autorités ont déjà engagé des travaux pour constituer les ressources linguistiques nécessaires au développement de l’intelligence artificielle. Du 24 au 28 mars 2026, un atelier organisé à Koudougou par le ministère chargé du Numérique, en partenariat avec la Radiodiffusion-Télévision du Burkina (RTB) et le Centre d’innovation, de technologie et d’appui au développement (CITADEL), a porté sur la formalisation linguistique et la constitution de corpus en mooré, dioula, fulfuldé et gulmancema. Ces ressources doivent servir au développement d’outils de reconnaissance vocale, de traduction automatique et de synthèse vocale.

À l’échelle du continent, le Centre for International Governance Innovation (CIGI), dans un rapport publié en novembre 2025, formule plusieurs recommandations pour renforcer la place des langues africaines dans les systèmes d’intelligence artificielle. Il préconise notamment de les intégrer aux politiques nationales du numérique, de financer leur documentation et leur numérisation, mais aussi de préserver les contenus déjà disponibles dans les archives, les médias et les travaux universitaires. Le rapport recommande également de soutenir la production de contenus dans les langues locales et de favoriser les initiatives associant les communautés à la collecte et à la gestion des données linguistiques.

De son côté, une étude publiée en 2026 dans les Proceedings of Machine Learning Research, consacrée aux grands modèles de langage pour les langues africaines, recommande de développer des corpus avec la participation des communautés, de travailler à la standardisation des ressources linguistiques et d’adapter les modèles aux langues ciblées. Elle souligne aussi la nécessité de mieux évaluer les performances des systèmes pour chaque langue

Isaac K. Kassouwi

(Source : Agence Ecofins, 27 octobre 2026)