L’intelligence artificielle commence à transformer les chaînes d’approvisionnement sanitaires en Afrique, mais son impact réel reste à démontrer. Un nouveau rapport révèle que 20 solutions basées sur l’IA sont déjà déployées, pourtant la plupart des résultats annoncés n’ont pas été vérifiés indépendamment.**

Des résultats prometteurs, mais encore isolés

Les premières applications de l’IA dans ce domaine montrent des résultats encourageants. En Éthiopie, par exemple, une solution a permis d’économiser 38 millions de dollars en dépenses d’approvisionnement. Au Kenya, le temps consacré à la planification des achats a été réduit de plusieurs jours à moins d’une heure. Au Maroc, les niveaux de stock en pharmacie ont diminué de 20 %. Ces succès ponctuels pourraient bien sûr attirer l’attention des ministres de la Santé.

Cependant, le rapport souligne que ces résultats sont auto-déclarés par les fournisseurs de solutions et n’ont pas été vérifiés de manière indépendante. De plus, la plupart des projets sont encore en phase pilote et n’ont pas prouvé leur capacité à être étendus à grande échelle.

Des obstacles persistants

Plusieurs défis majeurs freinent l’adoption de ces technologies. Les systèmes hérités, la qualité des données et le manque de compétences techniques sont autant d’obstacles. Par ailleurs, les systèmes de santé publics africains manquent souvent d’accès à une électricité stable, à un internet fiable et à des plateformes logicielles compatibles.

Ces contraintes rappellent celles rencontrées dans d’autres secteurs, comme les banques africaines où plus de la moitié des dépenses IT sont consacrées à l’entretien de systèmes obsolètes.

Vers une adoption systémique

Le rapport suggère que l’IA pourrait aider les gouvernements à faire plus avec moins, un argument crucial alors que l’aide officielle au développement des systèmes de santé africains diminue. Cependant, pour y parvenir, il est essentiel de construire les infrastructures nécessaires.

Les gouvernements et les institutions de santé mondiale doivent passer d’une approche pilote à une vision infrastructurelle. Pourtant, l’écart entre les résultats des projets pilotes et leur adoption généralisée reste important.

Un avenir incertain

Le rapport ne quantifie pas le coût de l’extension de ces solutions ni n’évalue si les économies réalisées compensent les investissements nécessaires. Les preuves actuelles indiquent que l’IA peut apporter des améliorations mesurables dans des contextes spécifiques. Reste à savoir si ces améliorations peuvent être reproduites, étendues et maintenues dans l’ensemble des systèmes de santé africains.