Avec 244,4 millions de dollars levés par 9 startups spécialisées dans l’intelligence artificielle, la Tunisie se positionne au deuxième rang africain en termes de financement IA, juste derrière le Kenya (242,3 millions, 19 entreprises), et devant l’Égypte, l’Afrique du Sud et le Nigeria.
Ce classement, issu d’une analyse de StartupList Africa portant sur 159 startups IA ayant levé des fonds sur le continent en 2025, place la Tunisie dans une position singulière : celle d’un écosystème concentré sur un nombre restreint d’acteurs, mais avec un niveau de capitalisation moyen par entreprise (27,2 millions de dollars) nettement supérieur à celui de ses pairs continentaux.
803 millions de dollars, et pourtant l’Afrique reste à la traîne
Le financement tunisien s’inscrit dans un tableau continental qui, vu de loin, impressionne. Depuis 2020, 159 startups africaines spécialisées dans l’IA ont levé au total 803,2 millions de dollars. Une somme qui aurait semblé impensable il y a dix ans.
Mais ce chiffre, replacé dans son contexte mondial, change de nature. En 2024 seulement, l’investissement privé mondial dans l’IA a atteint entre 100 et 130 milliards de dollars. L’IA a capté 30 % de l’ensemble du capital-risque mondial. Au quatrième trimestre, 60 % des dollars investis par les fonds VC sont allés vers des sociétés liées à l’intelligence artificielle. Les 803 millions africains sur cinq ans représentent moins que ce que certaines startups américaines lèvent en une seule opération de financement.
Une trajectoire en dents de scie
La courbe de financement est révélatrice. Les startups IA africaines ont levé 34,9 millions de dollars en 2020, avant de culminer à 167,7 millions en 2022, puis de chuter à 17,9 millions en 2023, et de recommencer à remonter en 2024. Cette volatilité n’est pas uniquement conjoncturelle : elle traduit une dépendance structurelle aux cycles du capital-risque international, faute d’une base d’investisseurs continentaux suffisamment profonde.
Cinq pays, 90 % de l’activité
La concentration géographique est frappante. Kenya, Tunisie, Égypte, Afrique du Sud et Nigeria concentrent plus de 90 % du financement IA sur le continent. Le reste de l’Afrique reste quasi absent du paysage.
Au sommet de la pyramide, deux entreprises (InstaDeep et Sama) représentent à elles seules environ 25 % de l’ensemble des fonds levés par les startups IA africaines. Une concentration qui soulève une question de résilience systémique : si ces locomotives déraillent ou quittent le continent, que reste-t-il de l’écosystème national concerné ?
Des secteurs prisonniers du court terme
L’analyse sectorielle révèle une autre tension. La fintech capte 20,9 % des startups IA, la talent tech 19,9 %, et l’edtech 14,8 %. Ces trois secteurs concentrent à eux seuls 55,6 % du développement IA africain. La logique commerciale est compréhensible : population non bancarisée, dividende démographique, besoins en insertion professionnelle. Mais cette rationalité immédiate se fait au détriment des enjeux de long terme.
La santé ne représente que 5,8 % des entreprises IA africaines. Le climat, pourtant priorité existentielle pour un continent en première ligne du réchauffement, pèse 1,3 %. L’agriculture, secteur qui emploie 60 % de la main-d’œuvre africaine, n’attire que 3,9 % des acteurs. L’IA se développe dans les villes connectées, pas dans les champs.
Le vrai déficit : l’infrastructure de base
Derrière les chiffres de levée de fonds se cache un problème plus fondamental. Entraîner un grand modèle de langage ou développer de la recherche IA de pointe nécessite une puissance de calcul massive, des datacenters locaux, une connectivité stable et des universités dotées d’équipements spécialisés. Rien de tout cela n’est disponible à l’échelle requise sur le continent.
Le résultat est prévisible : les meilleurs talents africains en IA émigrent et contribuent aux avancées des laboratoires américains, européens ou du Golfe. L’Afrique forme, et exporte.
Un modèle de sélectivité à questionner
Le positionnement tunisien illustre qu’il existe une alternative à la dispersion : concentrer les ressources sur un nombre restreint d’entreprises à ambition globale peut produire des résultats disproportionnés en termes de capital levé. Mais cette stratégie ne résout pas les déficits structurels (infrastructure, recherche fondamentale, rétention des talents) qui conditionnent la capacité de l’Afrique à produire de l’IA, et pas seulement à l’utiliser.
La fenêtre pour faire ce choix se referme rapidement. À mesure que les modèles fondateurs deviennent plus sophistiqués et plus coûteux à développer, les barrières à l’entrée augmentent. Les pays qui n’établissent pas de capacités de recherche IA dans les prochaines années risquent de se retrouver durablement dépendants de technologies conçues ailleurs.
Walid Naffati
Sources : StartupList Africa, base de données IA Afrique (juin 2025) ; données de marché VC 2024.
