Une étude de l’African Humanitarian AI Citation Index révèle que seules 2 des 80 citations vérifiables utilisées par quatre grandes plateformes d’intelligence artificielle pour répondre à des questions sur les crises humanitaires au Tchad provenaient de sources basées dans le pays, soit seulement 2,5 %. À l’échelle des dix pays africains étudiés, les sources locales ne représentent que 5,5 % des citations, contre 68,8 % pour les Nations unies et les organisations multilatérales.
Les organisations locales africaines restent largement sous-représentées dans les sources mobilisées par les outils d’intelligence artificielle (IA) pour répondre aux questions relatives aux crises humanitaires sur le continent. C’est l’un des principaux enseignements de l’African Humanitarian AI Citation Index (AHACI), une étude réalisée dans dix pays africains.
L’étude a analysé 1 083 citations vérifiables utilisées par quatre plateformes d’IA : ChatGPT, Gemini, DeepSeek et Perplexity, pour répondre à des questions portant sur les crises humanitaires au Burkina Faso, au Tchad, en République démocratique du Congo, en Éthiopie, au Kenya, au Mozambique, au Nigeria, en Somalie, au Soudan du Sud et au Soudan. Les résultats montrent que seulement 5,5 % des citations provenaient d’organisations établies dans les pays concernés, contre 68,8 % pour les Nations unies et autres organisations multilatérales.
Seulement deux sources tchadiennes sur 80 citations
Le cas du Tchad illustre particulièrement cette faible visibilité des sources locales. Sur 80 citations vérifiables concernant le pays, seules deux provenaient de sources basées au Tchad. Cette proportion représente à peine 2,5 % des citations analysées pour le pays. Cette faible présence contraste avec la place occupée par les organisations internationales dans les réponses générées par les outils d’IA. Elle pose ainsi la question de la visibilité du savoir produit localement dans l’écosystème numérique et, désormais, dans les réponses fournies par les systèmes d’intelligence artificielle.
À l’échelle des dix pays étudiés, le Kenya se démarque nettement. Sur les 60 citations provenant de sources locales, 31 étaient issues d’organisations kényanes, soit plus de la moitié. À l’inverse, la République démocratique du Congo n’a enregistré aucune citation provenant d’une source basée dans le pays parmi les 100 citations vérifiables analysées.
Les chercheurs avancent plusieurs pistes susceptibles d’expliquer ces écarts : la langue, la publication numérique, la visibilité dans les moteurs de recherche, l’autorité institutionnelle et la capacité des organisations à rendre leurs informations accessibles et facilement identifiables par les systèmes d’IA. L’étude ne permet toutefois pas d’établir avec certitude les causes de ces différences.
L’étude révèle également une forte concentration des sources citées. Les cinq producteurs de connaissances les plus cités représentent 40,3 % de l’ensemble des citations vérifiables, tandis que les dix premiers en représentent 58,8 %. UNICEF arrive en tête, suivi du HCR, d’OCHA/Humanitarian Country Teams, d’OCHA et de l’Organisation internationale pour les migrations (OIM).
Même lorsque des sources locales apparaissent, elles sont rarement utilisées seules. Près de 85 % des réponses contenant au moins une source locale citaient également une organisation des Nations unies ou une autre organisation multilatérale. Une seule réponse analysée reposait exclusivement sur des sources locales.
Pour les auteurs de l’étude, l’essor de l’intelligence artificielle introduit une nouvelle dimension dans les débats sur la localisation de l’action humanitaire : qui devient visible lorsque l’IA constitue une porte d’entrée vers l’information sur une crise ? Cette question concerne directement le Tchad, où de nombreuses organisations nationales, médias, institutions publiques, chercheurs et acteurs humanitaires produisent quotidiennement des informations et des analyses sur les réalités locales.
L’étude souligne que les réponses générées par l’IA peuvent progressivement influencer ce que les journalistes, chercheurs, décideurs, bailleurs de fonds et citoyens découvrent en premier lorsqu’ils cherchent à comprendre une crise. La visibilité des sources devient ainsi plus qu’une question technique : elle peut contribuer à déterminer quelles organisations sont régulièrement présentées comme des références.
Les chercheurs précisent toutefois que leur travail ne démontre pas que les systèmes d’IA sont biaisés contre les sources africaines. L’étude mesure essentiellement les sources qui ont été effectivement présentées aux utilisateurs dans le cadre de l’analyse. Par ailleurs, toutes les questions ont été posées en anglais, ce qui constitue une limite importante pour l’interprétation des résultats concernant les pays francophones et lusophones. Le manuscrit de recherche n’a pas encore fait l’objet d’une évaluation par les pairs.
