N°021_Vol.3_08

Introduction: Les universités africaines sont aujourd’hui confrontées à une transformation numérique qui bouleverse leurs modèles de gestion et leurs pratiques administratives, pédagogiques et scientifiques. Cette mutation s’accompagne d’une production exponentielle de données : académiques (inscriptions, notes, diplômes), administratives (finances, ressources humaines, patrimoine) et de recherche (publications, jeux de données, codes sources). Comme le souligne Rowley (2020 :666), « les universités du XXIe siècle sont confrontées à une explosion du volume et de la variété de leurs données, transformant la gouvernance data d’une préoccupation technique en un enjeu stratégique majeur ». Pourtant, dans de nombreux contextes africains, cette masse d’informations reste largement sous-exploitée, fragmentée et mal sécurisée, faute d’un cadre de gouvernance adapté. L’intelligence artificielle (IA) suscite beaucoup d’espoirs dans le secteur éducatif : personnalisation des apprentissages, analyse prédictive des parcours étudiants, valorisation des données de recherche, automatisation des tâches administratives (Daniel, 2015 ; Williamson, 2019). Mais les modèles d’IA qui se diffusent sont majoritairement conçus dans les pays du Nord, porteurs de références culturelles, linguistiques et épistémiques spécifiques (Quijano, 2000 ; Mignolo & Walsh, 2018). Leur adoption sans adaptation aux réalités locales risque de renforcer les dépendances technologiques et d’invisibiliser les savoirs et les besoins des institutions du Sud. La question de la souveraineté des données devient alors centrale. Comme le souligne Mbembe (2020 :45), « l’université africaine du XXIe siècle ne pourra se construire qu’en reprenant le contrôle de ses propres données et en développant des capacités d’analyse et de prédiction adaptées à ses contextes ».

Les universités publiques du Togo (UPT) – l’Université de Lomé (UL) et l’Université de Kara (UK) – ne font pas exception à cette règle. Les diagnostics menés dans le cadre de notre recherche doctorale révèlent une « anarchie informationnelle » caractérisée par des systèmes fragmentés, des ressaisies multiples, des doublons, une absence de politiques formelles de gestion des données et une faible culture des données. Ces déficits ont des conséquences tangibles : erreurs dans les dossiers académiques, retards dans la délivrance des diplômes, difficultés de pilotage stratégique, vulnérabilités sécuritaires et incapacité à valoriser les données de recherche. Comme le soulignent Tshitenge et Mnkandla (2022, p. 10), la persistance des silos informationnels dans les universités africaines est l’une des principales causes de la fragmentation des données.

La question qui se pose est la suivante : comment la gouvernance des données peut-elle préparer le terrain à une intégration souveraine et éthique de l’intelligence artificielle dans les universités publiques togolaises ? Cette interrogation est d’autant plus pressante que l’IA, pour être efficace et éthique, nécessite des données de qualité, structurées, interopérables et sécurisées (O’Neil, 2016 ; Wilkinson et al., 2016). Or, ces conditions sont loin d’être réunies dans les UPT. L’hypothèse principale de cette recherche est que l’absence d’un modèle de gouvernance des données spécifiquement adapté au contexte institutionnel, technique et réglementaire des UPT est la cause principale des déficits observés. Cet article propose d’explorer cette question à partir d’une enquête empirique approfondie menée dans les deux universités, combinant 45 entretiens semi-directifs et un questionnaire administré à 386 répondants. L’objectif est d’identifier les obstacles à une gouvernance des données propice à l’IA, et de proposer un modèle contextualisé. L’article s’organise en cinq sections. La première présente le cadre théorique et le contexte des UPT. Le deuxième explicite la démarche méthodologique qui a guidé l’enquête. Le troisième rend compte des principaux résultats obtenus. Le quatrième les discute en envisageant leurs conséquences pour une intégration de l’IA qui soit à la fois souveraine et attentive aux contextes locaux. Enfin, une courte conclusion viendra synthétiser les apports et ouvrir quelques perspectives.