Intelligence artificielle : Comment le Maroc veut encadrer et accélérer la transformation d’ici 2030

À Rabat, le lancement officiel de « AI Made in Morocco » , le 12 janvier dernier, a mis sur la table une feuille de route 2025-2030, structurée, séquencée, et pensée pour déplacer l’Intelligence artificielle (IA) du registre de l’intention vers celui de l’administration, de l’infrastructure et de l’économie. Le document fixe un ordre de marche lisible. D’abord, établir un cadre de confiance, ensuite renforcer le socle technique sur lequel reposent les services numériques, puis organiser la montée en compétences, l’innovation territoriale et le financement, avant de juger l’ensemble sur des résultats mesurables.

Derrière l’intitulé, la démarche est nette. Le Maroc ne traite pas l’intelligence artificielle comme un outil à greffer à l’existant, mais comme un chantier qui oblige à revoir simultanément le droit, l’infrastructure, la donnée, les compétences et la gouvernance. La feuille de route le dit sans détour en s’appuyant sur dix programmes qui couvrent tout le cycle, depuis la régulation jusqu’à l’accompagnement au changement.

Ce choix est déterminant, car l’IA ne « marche » jamais seule. Elle dépend de la qualité des systèmes, des données disponibles, de la sécurité, des équipes capables de les maintenir dans la durée, et d’une administration en mesure d’absorber le changement.

2025-2026, la confiance comme point de départ

La première séquence, placée sur 2025-2026, met la confiance au centre. L’État prévoit une « Loi du digital X.0 » et un « Framework de l’IA » , avant l’introduction d’un processus de certification et d’un label de confiance à partir de 2027, puis un alignement sur des cadres internationaux à l’horizon 2029-2030.

Ce calendrier n’a rien d’un exercice de style. L’IA, dès qu’elle touche au service public, engage la responsabilité de l’administration et la protection des citoyens. Elle impose de clarifier ce qui est autorisé, ce qui doit être contrôlé, la manière dont les erreurs sont gérées, et le niveau de transparence exigé. La logique du plan est de réduire le flou dès le départ, pour éviter de déployer des usages sensibles sur une base juridiquement incertaine.

Le pari de l’infrastructure avant les promesses

Ce cadrage s’accompagne d’un chantier technique qui conditionne presque tout le reste. La feuille de route situe explicitement le programme « Move to Cloud » sur 2025-2027. Le choix est parlant. Avant de promettre des assistants intelligents et des services augmentés par l’IA, il faut disposer d’une architecture capable d’absorber la charge, de sécuriser les accès, d’assurer la continuité et de gouverner les environnements.

Dans la même logique, le plan inscrit des jalons d’infrastructure lourde, avec un data center de 50 MW et l’extension du data center de Benguérir, puis, en fin de période, un objectif de méga campus de « Green DC » de 500 MW. Ces chiffres renvoient à une réalité matérielle. L’IA, au-delà du sujet logiciel, est aussi une industrie du calcul et de l’hébergement, donc un sujet d’investissement, d’énergie, de résilience et de compétitivité.

La donnée et l’interopérabilité comme nerf de la réforme

Le passage le plus structurant, car il touche au fonctionnement interne de l’administration, se trouve dans la « plateforme des communs numériques » . La feuille de route annonce une première version d’une forge logicielle et une bibliothèque de vingt APIs critiques, puis l’urbanisation massive des gisements de données publiques en Open Data, avant d’aller vers l’interopérabilité et la généralisation du principe « once-only » .

Ce dernier point peut sembler technique, mais il est l’un des plus politiques. Il implique de ne plus demander aux citoyens et aux entreprises des informations déjà détenues par une administration. C’est là que se joue la réforme la plus concrète, celle du service public du quotidien. Et c’est aussi là que l’IA trouve sa condition de possibilité. Un système intelligent ne simplifie rien si la donnée est fragmentée, si les référentiels sont incohérents, ou si les administrations ne se parlent pas.

Former massivement, mais surtout retenir les compétences

Sur le volet capital humain, le plan se distingue par un degré de détail rarement affiché. Il prévoit la création d’écoles de codage, dont YouCode, une école du numérique, ainsi qu’une plateforme de formations certifiantes en ligne.

Il cite par ailleurs les programmes « Master AI Junior » , lancé en octobre 2025, et le programme « jeunes talents » de la FRMF destiné à former plus de 200 000 bénéficiaires, âgés de 8 à 18 ans. En outre, le plan affiche des volumes, avec un jalon de 2 500 formés dès 2025, puis un objectif de 14 000 formés cumulés, tout en inscrivant un programme d’upskilling JobInTech, destiné à former des talents sur des compétences en numérique pratiques afin d’améliorer les perspectives de ces jeunes en termes d’emploi.

La feuille de route prévoit aussi un renforcement des Doctorants-Moniteurs en numérique, avec des paliers chiffrés, de 150 DM en 2025, puis 200 DM en 2026 et 2027, avant stabilisation. L’ensemble dessine une stratégie à deux vitesses : une base large pour alimenter le marché et l’administration, et un renfort scientifique pour produire de la recherche appliquée et des compétences de pointe. Reste l’obstacle que tous les pays rencontrent. Former est indispensable, mais stabiliser les équipes et retenir les profils expérimentés l’est tout autant. C’est une question d’attractivité, de parcours et de capacité à faire travailler durablement des compétences dans le public.

Le chantier LLM, le pari d’un modèle marocain

La feuille de route assume aussi un chantier symbolique et potentiellement décisif, celui des modèles LLM. Dans ce cadre, elle prévoit une version alpha du modèle national en darija et amazigh, puis un entraînement massif et son intégration dans les services publics, avant une ambition d’exportation à l’horizon 2029-2030. Le choix linguistique est cohérent avec l’objectif d’utilité publique.

Une IA qui ne comprend pas la langue des usagers reste un dispositif périphérique. Mais ce volet sera jugé à la preuve : qualité mesurable, sécurité, robustesse, respect des données, et capacité à s’intégrer à des parcours de service public. C’est le point où une stratégie peut produire des gains tangibles, ou se heurter aux limites techniques et organisationnelles.

L’innovation au-delà de Rabat, la promesse des territoires

L’autre ambition du plan se joue hors de Rabat, dans les territoires. La feuille de route prévoit le déploiement du réseau national des Instituts Jazari dans les douze régions, le développement d’un « Digital Lab Ed Tech » , puis vise l’autonomie financière des instituts à terme. Elle inscrit aussi un jalon opérationnel, celui d’un « Jazari Root » dans le cadre du pilotage et de l’exécution.

Territorialiser l’innovation est une réponse directe au risque d’une transformation concentrée dans quelques pôles. Mais la territorialisation n’a de sens que si elle s’appuie sur des missions claires, des équipes, des budgets, et un pipeline de projets. Sans cela, un réseau devient un label. Avec cela, il peut devenir un outil de diffusion des compétences, de structuration d’écosystèmes locaux et de production de solutions adaptées aux réalités régionales.

Financer et faire émerger des champions nationaux

Pour sortir d’une économie de prototypes, le plan introduit enfin la question du financement et de la création de champions. Il évoque des mécanismes de financement en venture building et venture capital, la constitution d’un fonds capital-risque, puis la montée en puissance des dispositifs d’incubation et d’accélération, jusqu’à l’émergence de champions tech nationaux.

Là encore, la question n’est pas de multiplier des startups, mais de produire des entreprises capables de vendre, de tenir des marchés, de passer à l’échelle et d’exporter. Dans ce chemin, la commande publique, la disponibilité des données, la rapidité d’achat et la clarté réglementaire deviennent des leviers aussi décisifs que le capital.

Une diplomatie technologique à dimension africaine

La coopération internationale est également inscrite comme un axe à part entière, à travers le Hub Morocco Digital for Sustainable Development (D4SD), un centre d’excellence arabo-africain en intelligence artificielle et sciences des données lancé en septembre 2025.

Dans le prolongement de cette dynamique, le plan prévoit le déploiement de projets technologiques Sud-Sud et des partenariats régionaux, ainsi qu’un objectif d’organisation d’un Sommet mondial de l’IA au Maroc. C’est une manière de placer la stratégie marocaine dans une diplomatie technologique, avec une dimension africaine, sans renoncer à une visibilité internationale.

Le vrai test, la mise en œuvre

Reste l’étape la plus exigeante, celle qui fait toujours la différence entre une feuille de route et une transformation tangible, l’exécution. Pour y parvenir, le plan annonce un nouvel organigramme avec une Direction générale de l’IA, un pilotage par la donnée et un ajustement dynamique de la feuille de route. Il prévoit ensuite une mesure de l’impact socio-économique.

Il met aussi noir sur blanc la question de l’adoption, avec au programme « des relais numériques » , des campagnes de démystification technologique, l’adoption responsable par les agents de l’État et les PME, et pour finir, une évaluation finale des retombées socio-économiques.

C’est une reconnaissance implicite d’un fait simple. L’IA ne s’impose pas par décret. Elle se diffuse par les usages, la confiance, la formation, et la capacité à intégrer de nouveaux outils sans désorganiser les services.

Des jalons concrets, une promesse vérifiable dès 2027

La feuille de route 2025–2030 raconte donc une ambition encadrée et très structurée. Elle ne promet pas un miracle technologique, mais organise une transformation qui passe par des prérequis concrets que sont le cloud, les data centers, la donnée, l’interopérabilité, les compétences et la gouvernance. Le calendrier, surtout, place le pays devant des échéances vérifiables.

D’ici 2027, les marqueurs seront simples à observer : la bascule cloud, l’existence et l’usage des APIs critiques, la qualité de l’Open Data, et la capacité d’interopérabilité. À partir de là, l’IA pourra devenir un outil de réforme et de compétitivité. Si ces conditions ne sont pas réunies, elle restera un ensemble de projets, intéressants mais dispersés.

Source de l’article : Industrie du Maroc