L’intelligence artificielle s’impose comme le prochain vecteur de rupture dans le secteur fintech en Afrique de l’Ouest, où le mobile money a déjà conquis plus de 40 % de la population adulte. Dans un entretien à Financial Afrik, le fondateur de COFINA, institution de mésofinance, explique comment l’IA affine l’analyse des risques et personnalise l’offre de crédit, sans remplacer le jugement humain. Cette évolution intervient alors que le financement des PME reste un défi majeur dans la région, freiné par l’informalité et l’absence de données structurées.
IA & crédit PME : la nouvelle donne
Comment l’intelligence artificielle transforme le financement des PME ouest-africaines, entre données alternatives et mésofinance.
Crédit limité aux profils bancarisés · absence de données informelles · taux de rejet élevé
Analyse transactions mobiles, épargne, réseaux sociaux · notation des PME informelles
Écosystème du crédit augmenté
Mésofinance : entre microcrédit et banque classique — ciblant les PME informelles
Chronologie d’une révolution
Orange Money, MTN, Wave : premiers transferts grand public
Cap symbolique franchi, mais crédit PME encore marginal
COFINA déploie le scoring alternatif pour les PME informelles
Volume de crédit PME facilité par l’IA dans la région (projection)
« L’IA affine l’analyse des risques et personnalise l’offre de crédit, sans remplacer le jugement humain. »
— Fondateur de COFINA, à Financial Afrik
En bref : 300 M de comptes, 40 % de pénétration adulte, mais seulement 32 % des comptes utilisés pour le crédit. L’IA ouvre une nouvelle frontière en exploitant les données alternatives des PME informelles.
Le défi du financement des PME
32 % des comptes mobiles actifs au crédit
Frein principal à l’évaluation des risques
Depuis l’essor du mobile money il y a une quinzaine d’années, l’Afrique de l’Ouest a connu une révolution financière silencieuse. Aujourd’hui, le cap des 300 millions de comptes mobiles est dépassé, porté par des géants comme Orange Money, MTN Mobile Money et Wave. Pourtant, la majorité de ces comptes restent cantonnés aux transferts et au paiement, laissant le crédit aux PME largement sous-exploité. C’est dans cette brèche que l’intelligence artificielle commence à faire la différence.
L’interview menée par Ismael Sy avec le fondateur de COFINA éclaire une dynamique plus large. COFINA, spécialiste de la mésofinance (entre microcrédit et banque classique), utilise l’IA pour croiser des données alternatives : historique des transactions mobiles, comportements d’épargne, données de réseaux sociaux identifiants des profils de risque. Ce faisant, l’institution parvient à évaluer la solvabilité d’entreprises informelles qui n’auraient jamais accès au crédit bancaire traditionnel.
Cette approche s’inscrit dans une tendance régionale. Au Sénégal, des startups comme Cauris Finance (sans lien avec notre média) exploitent le machine learning pour offrir des prêts revolving aux commerçants. En Côte d’Ivoire, la fintech YUP combine scoring alternatif mobile money et agrégation de données pour financer les TPE. Le modèle se répète au Ghana et au Nigeria, où le traitement du langage naturel permet même d’analyser les appels clients pour détecter les signaux de défaut.
L’apport clé de l’IA réside dans sa capacité à réduire l’asymétrie d’information, problème central du financement des PME en Afrique. Jusqu’ici, les banques exigeaient des garanties physiques ou des états financiers audités, rares chez les petites entreprises. Le mobile money a déjà créé un historique transactionnel ; l’IA le transforme en profil de crédit. D’après des estimations de la Banque mondiale, ce type d’innovation pourrait débloquer jusqu’à 5 milliards de dollars de prêts supplémentaires en Afrique de l’Ouest d’ici 2030.
Ce mouvement n’est pas sans défis. La fragmentation des régulateurs (BCEAO, commissions nationales) retarde l’harmonisation des règles sur la data et la protection des consommateurs. Par ailleurs, le risque de biais algorithmique est réel : si les données d’apprentissage ne reflètent que certaines catégories de population, l’IA peut perpétuer l’exclusion. Les opérateurs comme COFINA insistent sur le rôle du jugement humain – “un échange avec un dirigeant révèle ce qu’aucun algorithme ne peut apprécier seul” –, rappelant que l’IA est un outil, pas une finalité.
Sur le plan concurrentiel, l’arrivée de l’IA accentue la pression sur les banques traditionnelles, déjà en perte de vitesse face aux fintechs. Ces dernières captent les segments à faible valeur ajoutée (paiements) mais visent désormais le crédit, cœur de métier des banques. Celles-ci réagissent en développant leurs propres plateformes ou en s’associant à des startups, comme l’a fait Ecobank avec la fintech fintech M-Pesa au Kenya.
Enfin, la timeline régionale montre une accélération nette depuis 2024. Les investissements en capital-risque dans les fintechs ouest-africaines ont bondi de 32 % en 2025, selon Partech Africa, avec une part croissante dédiée à l’IA. Parallèlement, la BCEAO a lancé en 2025 un sandbox réglementaire pour tester les algorithmes de scoring. Cette convergence – données mobiles, IA, volonté politique – dessine un écosystème en pleine maturation.
L’IA ne fait que commencer à révéler son potentiel en Afrique de l’Ouest. Au-delà du crédit, elle pourrait irriguer l’assurance, l’épargne et les services agricoles, à condition que les infrastructures numériques suivent et que les régulateurs trouvent le juste équilibre entre innovation et protection. La région, souvent décrite comme un laboratoire du mobile money, pourrait bien devenir celui de la finance intelligente.