IA made in Morocco : Du récit à la souveraineté opérationnelle

La Vision IA 2030 (IA Made in Morocco) de notre pays affiche une ambition d’envergure : générer 100 milliards de dirhams de PIB additionnel, créer 50.000 emplois, former 200.000 talents, instaurer les instituts Jazari, lancer 3Jazari Root3, développer des partenariats internationaux stratégiques et affirmer une souveraineté numérique tangible.

Cette ambition est légitime. L’intelligence artificielle constitue désormais un levier majeur de compétitivité, d’efficacité administrative et de transformation économique. Le Maroc a raison de vouloir se positionner en acteur régional de premier plan.

Néanmoins, un déséquilibre persiste entre la puissance narrative de la communication institutionnelle et la visibilité publique des mécanismes concrets d’exécution. À ce stade, l’architecture de preuve d’une politique réellement opérationnelle demeure incomplète :

– Absence de budget IA clairement ventilé et pluriannuel ;

– Absence de feuille de route détaillée avec jalons publics et échéanciers ;

– Manque d’indicateurs intermédiaires mesurables ;

– Gouvernance annoncée mais insuffisamment formalisée ;

– Absence de mécanismes d’audit indépendant et accessibles.

Souveraineté de l’État sur les données et risques de « colonisation numérique » :

Un enjeu transversal majeur concerne la souveraineté des données de l’État.

Si les géants technologiques étrangers contrôlent les infrastructures, les données et les algorithmes (clouds, IA commerciales), ils peuvent exercer une influence disproportionnée sur l’économie et les politiques publiques. Cette dépendance peut conduire à une forme de « colonisation numérique » , plus diffuse que la colonisation territoriale classique, car elle s’immisce progressivement dans l’ensemble des systèmes administratifs et économiques.

La dépendance aux technologies et compétences étrangères peut également créer des situations de « chantage numérique » ou de perte d’autonomie stratégique.

Tout partenariat international (Mistral, Google, etc.) doit impérativement inclure : hébergement local des données sensibles, clauses de transfert de technologie (personnel et code), audit indépendant du code et des données, garantie de non-exclusivité. Sans ces garde-fous, une dépendance externe serait simplement rebaptisée « nationale » .

L’accord Maroc-Mistral annoncé en janvier 2026 illustre cette lacune, les détails publics faisant défaut.

Ainsi, la stratégie fixe des objectifs ambitieux, mais les instruments précis de réalisation : objectifs → moyens → livrables → résultats, demeurent peu lisibles et insuffisamment matérialisés.

Ma démarche n’est pas de minimiser ces initiatives, mais d’affirmer ceci: la transformation d’une vision en politique publique exécutable exige une architecture de preuve complète et accessible, incluant budgets IA lisibles, gouvernance de delivery, indicateurs, audits, calendriers et mécanismes de redevabilité. Il s’agit de passer d’une logique de vitrine à une logique d’ingénierie publique structurée autour de cinq piliers opérationnels.

Propositions opérationnelles : construire la souveraineté IA par l’ingénierie publique

Pour dépasser le stade déclaratif, la Vision IA 2030 doit s’articuler autour d’une trajectoire opérationnelle claire et progressive. La souveraineté technologique ne se décrète pas mais elle se construit, avec des fondations institutionnelles solides, une discipline budgétaire stricte, une gouvernance claire et une mobilisation concrète des compétences nationales.

1. Refonder les systèmes d’information publics

La première étape consiste à rendre les systèmes d’information publics véritablement intégrés. Déployer l’IA sur des infrastructures fragmentées, hétérogènes ou partiellement analogiques est illusoire. L’intelligence artificielle n’est pas un substitut à la donnée structurée ; elle en est le prolongement logique.

Des secteurs clés : santé, administration territoriale, universités, éducation, fiscalité,… souffrent encore d’un déficit d’interopérabilité, d’absence de référentiels unifiés et de tableaux de bord décisionnels.

Avant toute ambition algorithmique, l’État doit devenir réellement « data-driven » . Cela implique un audit national des systèmes existants, l’adoption de standards d’interopérabilité (API ouvertes, schémas communs), la création de data warehouses ministériels et l’instauration d’indicateurs sectoriels publiés régulièrement.

Cette phase fondatrice a pour objectif de rendre l’État pilotable par la donnée. Cette phase devrait aboutir à des livrables publics concrets : référentiel national de données, documentation interopérable, tableaux de bord ministériels mesurables et intégration systématique des principes de sécurité et de protection des données dès la conception (security & privacy by design).

Sans cette infrastructure, l’IA restera expérimentale, dispersée, non systémique et dépendante d’initiatives isolées.

2. Créer une agence nationale IA indépendante dotée d’un conseil scientifique

Une stratégie nationale d’IA ne peut réussir sans une gouvernance claire, centralisée et techniquement compétente. L’annonce d’une agence nationale constitue un pas important, mais son efficacité dépendra de son autonomie réelle, de son budget pluriannuel et de la qualité de son pilotage scientifique.

Il apparaît nécessaire de créer une agence nationale de l’IA indépendante, dotée d’un mandat explicite de coordination intersectorielle, de priorisation des cas d’usage à fort impact et de publication annuelle d’un rapport d’évaluation. Cette agence devrait être accompagnée d’un conseil scientifique multipartite réunissant représentants de l’État, enseignants-chercheurs marocains, industrie et société civile.

La sélection des responsables de cette agence constitue un enjeu déterminant. Deux critères doivent primer : la compétence démontrée et l’intégrité. Une stratégie technologique d’ampleur nationale ne peut être confiée à des logiques relationnelles ou opportunistes. Elle exige une expertise avérée, une vision scientifique et un engagement au service de l’intérêt général.

Cette structure devrait définir la doctrine nationale de souveraineté en matière de données, de calcul, de code et de compétences, et assurer la publication régulière d’indicateurs publics de performance.

Par ailleurs, l’Agence aura une mission pédagogique : communication grand public et formation. Elle doit vulgariser l’IA (campagnes nationales de sensibilisation), renforcer la formation des décideurs publics (workshops réguliers), et coordonner le système éducatif pour inclure l’IA dans les cursus (lycées et universités).

Concrètement, l’Agence lancera un « Référentiel national des compétences digitales » : un catalogue de soft-skills numériques (algorithmique de base, cybersécurité, éthique numérique, pensée critique face à l’IA, etc.) à introduire dans l’éducation et la formation professionnelle. Ce volet répondra à la fracture numérique et aux besoins en compétences relevés par l’OCDE/UNESCO.

3. Développer des modèles sectoriels fédérés plutôt qu’un modèle centralisé

La souveraineté IA ne se mesure pas à la taille d’un modèle linguistique unique, mais à la capacité de concevoir et développer localement des solutions IA spécialisées adaptées aux réalités sectorielles nationales et issues de notre propre recherche avec une vraie production des connaissances.

Chaque secteur (santé, agriculture, fiscalité, éducation, enseignement supérieur, ministères, énergie, logistique,…) devrait disposer de modèles légers et ciblés, construits à partir de briques open source existantes et adaptés localement via fine-tuning, LoRA, RAG ou apprentissage fédéré.

L’approche fédérée présente un double avantage : elle limite la centralisation massive de données sensibles et renforce la résilience du système. Chaque ministère ou secteur entraînerait ses modèles sur ses propres données, tandis qu’une plateforme nationale fédérative assurerait l’orchestration, la gestion des identités, le registre des modèles, la traçabilité et l’audit.

A court terme, cette stratégie permettra des pilotes sectoriels mesurables et évolutifs, matérialisant la souveraineté par la maîtrise des processus plutôt que par la taille symbolique d’un modèle unique. L’objectif est de créer une plateforme sous forme de fedreated small specialist learning models (FSSLM).

4. Faire de la commande publique un moteur d’innovation IA

L’écosystème IA marocain ne pourra émerger sans un rôle actif de la puissance publique comme catalyseur de la demande. L’État doit devenir un client stratégique d’innovation, orientant la commande publique vers des solutions à impact mesurable.

Il s’agit d’organiser des appels d’offres sectoriels axés sur la performance (réduction des délais administratifs, amélioration de la détection de fraude, optimisation des ressources publiques), de créer des sandboxes réglementaires permettant l’expérimentation contrôlée et de faciliter la collaboration entre administrations et startups dans des « fabriques IA publiques » .

Chaque projet doit produire des indicateurs d’impact publics : économies budgétaires, gains de productivité, amélioration du service au citoyen. Cette discipline de l’évaluation est indispensable pour concentrer les ressources et favoriser des acteurs nationaux compétitifs.

5. Structurer la recherche appliquée et instaurer un statut chercheur-entrepreneur

Le Maroc dispose d’un vivier académique solide, mais la transformation de la recherche en innovation reste insuffisamment structurée.

Il est impératif de financer massivement la recherche appliquée en IA via des programmes compétitifs ciblés, associant universités et entreprises. Parallèlement, il convient de simplifier les mécanismes de création de spin-offs deeptech, de clarifier la propriété intellectuelle et d’instaurer un véritable statut de chercheur-entrepreneur permettant aux enseignants-chercheurs de créer des startups sans renoncer à leur fonction publique.

La souveraineté technologique ne peut se construire sans mobiliser pleinement les compétences nationales. Un écosystème performant repose sur l’articulation entre recherche fondamentale, innovation appliquée et entrepreneuriat scientifique.

La Vision IA 2030 peut constituer une opportunité historique pour le Maroc. Son succès dépendra moins de la force de communication que de la rigueur d’exécution. La souveraineté ne se proclame pas : elle se construit par la donnée et production de la connaissance, la compétence, la gouvernance et la preuve.

L’intelligence artificielle n’est pas un événement politique. C’est un processus d’ingénierie institutionnelle de long terme.

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Source de l’article : Medias24