Author
Listed:
- Thomas MELONIO
- Peter Martey ADDO
- Anastesia TAIEB
- Laura LANDREIN
Abstract
Cet article examine le potentiel d’investissement en intelligence artificielle (IA) pour stimuler le développement durable dans divers contextes nationaux. En évaluant des facteurs clés, tels que l’état de préparation à l’IA, l’inclusion sociale, le capital humain et les conditions macroéconomiques, nous élaborons une analyse nuancée et complète du paysage mondial de l’IA. À l’aide de techniques statistiques avancées et d’algorithmes d’apprentissage automatique, nous identifions les pays présentant un potentiel inexploité significatif pour les investissements en IA. Nous introduisons l’indice de potentiel d’investissement en intelligence artificielle (AIIPI), un outil novateur conçu pour orienter les institutions financières, les banques de développement et les gouvernements dans leurs décisions d’investissement stratégique en IA.L’AIIPI combine des indicateurs de l’état de préparation des pays à l’IA et des données socio-économiques pour identifier des opportunités de croissance inclusive et durable, en analysant des facteurs clés tels que les infrastructures numériques, le développement technologique, l’ouverture à l’IA, la stabilité politique et l’attractivité économique. L’innovation méthodologique de cet indice réside dans le processus de sélection des pondérations, qui combine une modélisation statistique et une approche de pondération basée sur l’entropie. Enfin, nous proposons des recommandations détaillées en matière de politique publique pour accompagner les parties prenantes dans la réalisation d’investissements ciblés, visant à réduire les disparités et à promouvoir un développement technologique inclusif et durable.
Suggested Citation
Thomas MELONIO & Peter Martey ADDO & Anastesia TAIEB & Laura LANDREIN, 2025.
"Indice du potentiel d’investissement en IA 2024. Cartographier les opportunités mondiales pour le développement durable,"
Working Paper
f850b967-57cd-4c47-b524-5, Agence française de développement.
Handle:
RePEc:avg:wpaper:fr17595
Download full text from publisher
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:avg:wpaper:fr17595. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: AFD (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/afdgvfr.html .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.