Face aux géants de l’intelligence artificielle, les médias africains disposent d’un actif encore largement sous-exploité : leurs contenus et leurs archives. Pour Joël Parfait Kuate, ingénieur en architecture logicielle et Big Data, la réponse ne passe pas seulement par la protection des articles, mais par leur structuration, la mesure des usages et surtout la mutualisation. Il défend notamment l’idée d’un consortium capable de donner aux éditeurs africains davantage de poids face aux plateformes.
L’essor de l’intelligence artificielle pose une question de plus en plus pressante aux médias : comment continuer à produire une information coûteuse à vérifier lorsque moteurs de recherche et assistants IA peuvent en reprendre la substance sans nécessairement envoyer de lecteurs vers les sites qui l’ont produite ? Pour les médias africains, souvent plus fragiles économiquement et techniquement, l’équation est particulièrement délicate. Mais Joël Parfait Kuate invite à renverser la perspective : leurs années d’archives, leur connaissance des territoires, leurs langues et leurs données éditoriales pourraient aussi devenir des ressources stratégiques. À condition de savoir les organiser, les protéger et, demain, les négocier collectivement. Entretien sur le sujet des médias africains, IA et souveraineté informationnelle avec Joël Parfait Kuate, ingénieur en architecture logicielle & Big Data, expert en intelligence artificielle.
Vous proposez six chantiers assez techniques et coûteux : registre des droits, RSL, API authentifiée, RAG, mesure des crawlers, négociation collective. Un média africain moyen, souvent en sous-effectif et sans équipe technique, a-t-il réellement les moyens de mettre tout cela en œuvre seul ? Concrètement, par quoi commencer avec un budget réduit ?
Joël Parfait Kuate : Non, et ce serait une erreur de présenter ces six chantiers comme un cahier des charges que chaque rédaction devrait financer seule. Je les vois comme une trajectoire de maturité, pas comme six investissements à réaliser simultanément.
Avec un budget réduit, je commencerais par trois actions qui coûtent peu mais changent déjà fortement la position du média. Premièrement, inventorier les archives et les droits : savoir quels contenus appartiennent réellement au média, lesquels sont issus d’agences, quels auteurs ou photographes détiennent encore certains droits, quelles langues sont présentes et quelles périodes sont couvertes. Cette première cartographie peut être faite dans le CMS existant ou même dans une base structurée simple. Il n’est pas nécessaire de commencer par une plateforme complexe.
Deuxièmement, mesurer l’audience machine. Beaucoup de médias savent combien de lecteurs visitent leurs pages mais ne savent pas combien de robots, crawlers IA ou scrapers interrogent leurs contenus. L’analyse des logs serveur permet déjà de distinguer une partie de ces accès, d’identifier les contenus les plus sollicités et d’estimer le coût technique de cette consommation automatisée.
Troisièmement, publier une politique d’usage claire : ce qui peut être indexé, ce qui peut être utilisé pour entraîner un modèle, ce qui peut être repris dans une réponse générée et ce qui nécessite une licence. Un mécanisme machine-readable comme RSL peut compléter cette politique, mais il ne doit pas être confondu avec une protection juridique absolue.
L’API authentifiée, le RAG ou la facturation à l’usage viennent ensuite, lorsqu’un média a identifié un corpus qui présente réellement une valeur : plusieurs années d’archives, un domaine spécialisé, des contenus rares, des données structurées ou une profondeur locale difficile à reproduire.
Surtout, une grande partie de l’infrastructure peut être mutualisée. Dix médias n’ont pas besoin de construire dix passerelles techniques différentes. Ils peuvent partager une brique d’authentification, un modèle de métadonnées, un contrat-type, un système de journalisation et éventuellement une API commune. Le coût doit donc être pensé à l’échelle d’un réseau, pas uniquement d’une rédaction isolée. Le premier enjeu n’est pas de construire une plateforme coûteuse ; c’est de commencer à gouverner les contenus comme des actifs numériques.
Vous citez l’accord Google/YouTube en Afrique du Sud, d’un montant de 688 millions de rands. Mais ce résultat est venu d’une enquête de la Competition Commission, donc du droit de la concurrence, et non d’une négociation spontanée des éditeurs. Le consortium panafricain que vous imaginez peut-il réellement peser sans un levier réglementaire ou politique équivalent ?
Joël Parfait Kuate : Pas suffisamment. C’est précisément l’une des limites qu’il faut assumer. La technique crée un rapport de force, mais elle ne remplace ni le droit ni le pouvoir politique.
Le précédent sud-africain montre qu’une plateforme mondiale ne négocie pas nécessairement parce qu’un éditeur possède une meilleure API ou une politique d’usage plus sophistiquée. Le rapport de force devient beaucoup plus sérieux lorsqu’une autorité de concurrence, un régulateur ou un gouvernement peut demander des comptes, imposer de la transparence ou ouvrir une procédure.
Le consortium que je propose aurait donc trois fonctions complémentaires. La première est économique : agréger suffisamment de contenus et d’éditeurs pour éviter une négociation média par média. La deuxième est technique : produire des données d’usage, des métriques, des journaux d’accès, des standards de droits et un catalogue de corpus. La troisième est institutionnelle : fournir aux autorités de concurrence, ministères, régulateurs et organisations professionnelles des éléments objectivables pour négocier ou légiférer.
Il faut penser ces trois niveaux ensemble. Sans organisation collective, les éditeurs restent fragmentés. Sans architecture technique, ils manquent de données et de contrôle. Et enfin, sans levier réglementaire, une grande plateforme peut décider de ne pas respecter certaines règles volontaires.
L’objectif ne devrait donc pas être de créer un consortium “contre” les plateformes, mais de rendre les médias capables de négocier sur une base documentée. Si une entreprise d’IA veut accéder à plusieurs millions de documents africains bien structurés, avec des droits clairs, un point d’accès commun et des conditions contractuelles harmonisées, la discussion change déjà. Mais pour les comportements abusifs ou les usages non autorisés, il faut effectivement une capacité de recours juridique et réglementaire.
Vous évoquez un « African News Data Consortium » réunissant une dizaine ou une vingtaine d’éditeurs volontaires. Est-ce un projet que vous portez concrètement aujourd’hui, avec des interlocuteurs identifiés, ou une proposition encore à l’état d’idée ?
Joël Parfait Kuate : À ce stade, c’est une proposition structurée, pas une organisation déjà constituée. Je préfère être totalement transparent sur ce point.
L’idée vient d’un constat d’ingénieur : un média isolé a peu de poids, mais les mêmes briques techniques peuvent servir à plusieurs éditeurs. Il devient donc rationnel de mutualiser une partie de l’infrastructure tout en laissant chaque rédaction propriétaire de ses contenus.
La prochaine étape crédible ne serait pas de créer immédiatement une grande structure panafricaine. Ce serait de monter un pilote avec quelques éditeurs volontaires, sur un périmètre limité et mesurable. On pourrait par exemple sélectionner un domaine – économie, politique, technologie, santé ou culture – puis construire un catalogue commun de contenus avec des métadonnées harmonisées : langue, date, territoire, auteurs, droits, fraîcheur, niveau d’accès, autorisation d’entraînement ou d’inférence.
Le pilote pourrait ensuite tester quatre choses : la qualité de la normalisation des corpus ; la capacité à tracer les usages ; la mise à disposition d’un accès authentifié ; et un modèle simple de licence ou de reporting. Si ces quatre briques fonctionnent avec cinq médias, on peut ensuite passer à dix, vingt ou davantage.
Je ne veux donc pas présenter le consortium comme une institution déjà existante. En revanche, l’architecture est suffisamment concrète pour être prototypée. Et c’est précisément le type de projet où des médias, des organisations professionnelles, des laboratoires, des acteurs publics et des entreprises technologiques africaines pourraient travailler ensemble.
Vous distinguez indexation gratuite et exploitation IA payante. Mais Google a déjà montré, avec les résumés IA, qu’il peut techniquement fusionner les deux flux sans demander la permission. Qu’est-ce qui empêcherait une plateforme d’ignorer purement et simplement un fichier RSL ou une politique d’usage, faute de contrainte légale contraignante ?
Joël Parfait Kuate : Techniquement, rien ne garantit qu’une plateforme respectera volontairement un fichier RSL. C’est une distinction essentielle : exprimer une règle n’est pas la même chose que pouvoir la faire respecter.
RSL, robots.txt ou une politique d’usage sont d’abord des mécanismes de signalisation. Ils permettent de rendre explicite ce qui est autorisé et ce qui ne l’est pas. Cette explicitation a une valeur opérationnelle et contractuelle, mais elle n’est pas une barrière physique contre un acteur qui déciderait délibérément de l’ignorer.
C’est pourquoi je défends une architecture multicouche. Le premier niveau est public : titres, résumés, pages utiles au référencement et à la découvrabilité. Le deuxième niveau concerne les archives ou données à plus forte valeur, qui peuvent être placées derrière une authentification, des jetons d’accès, des quotas et une journalisation. Le troisième niveau est contractuel : une entreprise obtient une licence pour un usage précis. Le quatrième niveau est juridique et réglementaire : si l’usage dépasse les permissions accordées, il faut pouvoir disposer d’un recours.
Autrement dit, il ne faut pas mettre toute la valeur d’un média dans une page HTML ouverte en espérant qu’un fichier de règles suffira. Pour certains contenus, la meilleure protection reste le contrôle effectif de l’accès.
RSL reste néanmoins utile. Il contribue à créer un langage commun entre éditeurs et machines. Il permet de dire de manière lisible : “indexation autorisée, entraînement interdit”, ou “accès à certaines conditions”. À mesure que les contrats, les standards et les régulations évoluent, ce type de signal peut devenir une brique importante de preuve et d’automatisation. Mais aujourd’hui, le présenter comme un mécanisme coercitif autonome serait techniquement inexact.
Vous dites que les contenus africains deviennent « techniquement plus précieux » pour combler les lacunes des LLM sur les langues et contextes africains. Peut-on estimer l’ordre de grandeur de cette valeur ?
Joël Parfait Kuate : Il n’existe pas aujourd’hui de prix universel et sérieux permettant de dire qu’un article africain vaut X euros ou X dollars pour un modèle d’IA. Donner un chiffre unique serait trompeur, parce que la valeur d’un corpus dépend énormément de sa rareté, de sa qualité et de l’usage envisagé.
Il faut distinguer la valeur éditoriale d’un document de sa valeur comme donnée d’apprentissage ou comme source d’inférence. Un article généraliste reproduisant une information déjà disponible dans cinquante autres sources n’a pas la même valeur qu’une série de quinze années d’archives locales avec des noms de personnes, d’entreprises, de communes, de lieux, d’événements et des formulations rarement présentes dans les grands jeux de données mondiaux.
La valeur augmente avec plusieurs facteurs : rareté linguistique, profondeur historique, qualité de la vérification éditoriale, granularité géographique, structuration des métadonnées, fraîcheur, exclusivité, spécialisation sectorielle et clarté des droits. Une base de plusieurs centaines de milliers de documents propres et bien documentés est évidemment plus intéressante pour une entreprise d’IA qu’une collection hétérogène de pages dont les droits sont incertains.
Il existe aussi une différence entre entraînement et RAG. Pour entraîner ou fine-tuner un modèle, l’entreprise cherchera souvent du volume et de la diversité. Pour un système RAG ou un moteur de réponse, la fraîcheur, l’autorité de la source et la précision factuelle peuvent être plus importantes que le volume brut. Un corpus économique africain mis à jour quotidiennement peut donc avoir une valeur très différente d’une archive historique utilisée pour entraîner un modèle.
Ce que montrent les travaux sur les langues africaines, c’est surtout que la rareté et la sous-représentation restent importantes. Cela crée une valeur potentielle, mais cette valeur ne se matérialise que si le corpus est propre, structuré, gouverné et licenciable. Le véritable actif n’est donc pas simplement “l’article africain” : c’est le corpus fiable, contextualisé et exploitable industriellement.
Un média comme AFRIK.com pourrait-il un jour tirer un revenu significatif de la seule licence de ses archives, ou cela restera-t-il marginal par rapport à la perte de trafic ?
Joël Parfait Kuate : Je ne pense pas que la licence des archives puisse, à elle seule, remplacer une baisse importante du trafic provenant des moteurs de recherche. Il faut éviter de déplacer le problème en faisant croire que l’IA va automatiquement devenir une nouvelle rente pour les médias.
En revanche, la licence peut devenir une ligne de revenus complémentaire réelle si les archives sont transformées en produit de données. La différence est importante. Une archive laissée dans un CMS est difficile à valoriser. Une archive normalisée, documentée, interrogeable, dont les droits sont clairs et qui peut être fournie par thème, langue, période ou territoire devient un actif beaucoup plus exploitable.
Un média comme AFRIK.com possède potentiellement plusieurs catégories d’actifs : son historique éditorial, sa connaissance de nombreux pays africains, ses dossiers, ses archives thématiques, ses contenus récents, ses métadonnées et surtout la continuité temporelle de sa couverture. Cette continuité est importante pour un système qui doit comprendre non seulement un événement, mais son contexte.
La monétisation pourrait prendre plusieurs formes : licence annuelle de corpus ; accès API ; abonnement à un flux de contenus récents ; accès RAG facturé à l’usage ; produits sectoriels pour des entreprises ; ou intégration dans un catalogue commun à plusieurs éditeurs.
Le modèle devient encore plus crédible lorsqu’il est mutualisé. Une entreprise d’IA sera probablement plus intéressée par un accès contractuel à plusieurs millions de documents issus de vingt éditeurs africains que par vingt négociations séparées portant chacune sur quelques dizaines de milliers d’articles.
La licence des archives n’est donc pas un substitut au trafic. Elle doit être pensée comme un élément d’un modèle économique plus diversifié : audience humaine, abonnement, événements, services B2B, données, API et licences IA. Le véritable enjeu est de réduire la dépendance à un canal unique.
Vous développez Jurisis et ConformIA. Ces outils pourraient-ils directement servir de briques techniques à ce que vous proposez pour les médias africains ?
Joël Parfait Kuate : Oui, mais je préciserais que ce sont surtout leurs architectures et certaines briques techniques qui sont transposables, pas les produits eux-mêmes dans leur forme actuelle.
Jurisis ne repose pas sur un simple RAG linéaire. L’architecture que je développe s’inscrit dans une logique d’Agentic RAG. Dans un RAG classique, une requête est généralement transformée en recherche documentaire, quelques passages sont récupérés, puis transmis au modèle pour générer une réponse. Dans une architecture Agentic RAG, le système peut aller plus loin : analyser la requête, décider quelles sources interroger, reformuler la recherche, effectuer plusieurs étapes de récupération, vérifier la pertinence des résultats, comparer plusieurs documents et orchestrer différentes actions avant de produire la réponse finale.
Cette approche est particulièrement intéressante pour les médias. Une question comme “quelles entreprises ont été citées dans les articles sur l’énergie au Cameroun depuis cinq ans ?” ne nécessite pas seulement de récupérer trois paragraphes proches sémantiquement. Un agent peut décomposer la requête, filtrer par territoire et période, rechercher plusieurs entités, croiser les résultats, vérifier les sources puis retourner une synthèse accompagnée des documents utilisés.
L’Agentic RAG permet également d’intégrer des règles de gouvernance dans l’orchestration : certains documents peuvent être accessibles uniquement à certains utilisateurs, certaines sources peuvent avoir une priorité plus élevée, une requête peut être limitée en volume, et chaque étape peut être journalisée. Pour un modèle économique média, cette traçabilité est centrale, parce qu’elle permet de savoir quels contenus ont été utilisés, dans quel contexte et par quel client.
ConformIA apporte une autre brique : la qualification et la gouvernance. Son intérêt ici est méthodologique et technique : identifier les données utilisées, les acteurs impliqués, les finalités, les risques, les obligations et les mécanismes de contrôle. Appliqué aux médias, cela revient à savoir quels corpus sont exposés, sous quels droits, pour quels usages d’IA et avec quelles responsabilités.
On peut donc imaginer une plateforme média inspirée de ces deux logiques : un catalogue de corpus gouvernés, une couche d’Agentic RAG pour interroger intelligemment les archives, une authentification forte, une gestion des permissions, une journalisation détaillée et un système de licence ou de facturation.
C’est précisément là que je vois une continuité entre mes travaux actuels et la proposition formulée pour les médias africains : passer d’une archive passive à une infrastructure de connaissance gouvernée, interrogeable et traçable.
Biographie courte
Joël Parfait Kuate est ingénieur en architecture logicielle et Big Data, expert en intelligence artificielle, entrepreneur et auteur. Il développe des systèmes d’IA appliquée entre l’Europe et l’Afrique et travaille notamment sur les architectures Agentic RAG, la gouvernance des données, la conformité des systèmes d’IA et la souveraineté numérique. Il est l’auteur de « L’Afrique et l’Intelligence Artificielle : Vers un Avenir Durable et Innovant ».
