Le récit de l’investissement deep-tech africain ne résiste pas à l’examen

Dans un texte précédent, je soutenais que l'avenir numérique de l'Afrique risque de devenir une occasion manquée de plus, parce que nous continuons de nous accrocher à des cadres incompatibles avec nos réalités.

Le prix d'une erreur ici ne se limite pas à un cycle d'investissement raté de plus. Il condamne la génération suivante à un cycle de dépendance déjà extrêmement difficile à briser.

Ce texte porte sur une inquiétude différente, plus précise. Elle vise les récits qui se construisent autour de l'investissement deep-tech africain, et l'écart entre la façon dont cette histoire est racontée et ce à quoi ressemble réellement la réalité du terrain.

Un article récent consacré à SWEAT Africa, un rassemblement tech organisé à Stellenbosch, en Afrique du Sud, offre une étude de cas utile, car il est très représentatif du discours qui émane de ce secteur. Il capture, presque à la perfection, la manière dont s'assemblent les récits d'investissement sur l'Afrique : des problèmes réels, une logique plausible, des intervenants crédibles, et des conclusions qui ne découlent pas tout à fait des éléments avancés.

L'architecture d'un récit d'investissement

L'article défend la thèse selon laquelle la deep-tech serait la prochaine grande frontière du capital-risque en Afrique. Il cite des investisseurs, des fondateurs et des gestionnaires de fonds, tous intervenant lors de ce qui est, en substance, un rassemblement de la communauté africaine de l'investissement tech.

Les arguments avancés sont, en surface, convaincants : l'IA banalise le logiciel et rend les barrières défensives des brevets de la deep-tech plus solides ; l'Afrique dispose d'une population jeune et génétiquement diverse qui pourrait constituer un avantage pour la recherche ; la capacité hospitalière limitée crée une demande pour des soins préventifs pilotés par l'IA ; et les taux élevés de résistance aux médicaments en Afrique justifient de développer, grâce à l'IA, des solutions pharmaceutiques adaptées au contexte local.

Chacune de ces affirmations mérite d'être examinée, car les sauts logiques qu'elles contiennent constituent l'argument tout entier. Si elles ne tiennent pas à l'examen, l'ensemble s'effondre, et nous aurons passé des années de plus à gaspiller des ressources pendant que le reste du monde avance à la vitesse de la lumière.

Là où la logique se brise

Prenez l'argument de la capacité hospitalière. L'article affirme qu'avec une capacité hospitalière limitée à travers l'Afrique, des modèles prédictifs pourraient faire basculer les soins du traitement vers la prévention. La logique implicite est la suivante : la rareté des infrastructures de traitement crée une demande pour des infrastructures de prévention. Mais la prévention pilotée par la prédiction n'est ni moins chère ni plus simple à déployer que le traitement. Elle exige des cliniques capables d'agir sur la base des prédictions, du personnel formé à interpréter les sorties des modèles, des patients disposant d'un accès fiable au suivi médical, et des pipelines de données suffisamment sophistiqués pour produire des signaux significatifs en premier lieu. L'article présente le problème comme s'il impliquait la solution — ce qui n'est pas le cas.

Plus troublante encore est l'affirmation selon laquelle la jeunesse de la population africaine et sa diversité linguistique constitueraient un avantage compétitif en deep-tech. Ces éléments sont présentés coup sur coup, comme si leur lien allait de soi. Il n'en est rien. Le véritable avantage potentiel dans la recherche en santé par l'IA est la diversité génétique et phénotypique de la population — un fait réel et scientifiquement significatif. Mais cela n'a rien à voir avec l'âge médian ou le nombre de langues parlées.

La fusion de trois faits démographiques sans rapport en un seul récit d'« avantage » relève davantage de l'élan rhétorique que d'un quelconque avantage compétitif réel.

L'argument de la découverte de médicaments est le plus structurellement honnête des trois, mais il échoue tout de même sur l'exécution. Le problème qu'il identifie est réel : le développement de médicaments a historiquement été centré sur les populations occidentales, et les taux de résistance en Afrique sont en partie la conséquence de thérapies qui n'ont pas été conçues pour les profils pathologiques locaux.

La conclusion, en revanche — que cela confère à l'Afrique un avantage massif pour développer localement grâce à l'IA — ne découle pas du problème. Avoir un besoin non satisfait ne crée pas la capacité de le satisfaire. Cette capacité exige des infrastructures de données de qualité recherche, des ressources de calcul, des cadres réglementaires capables d'approuver des traitements développés localement, et des écosystèmes d'essais cliniques.

Rien de tout cela n'existe à une échelle significative dans la majeure partie de l'Afrique subsaharienne.

Identifier le manque n'est pas la même chose qu'être en position de le combler.

Le problème de l'expertise

Ce qui frappe dans ces déclarations, ce n'est pas que ceux qui les font soient mal informés en général. Les investisseurs cités dans l'article comprennent manifestement les mécanismes du capital-risque, la théorie du portefeuille et la logique générale de l'innovation défendable. Le problème, c'est la spécificité du domaine.

Comprendre que les barrières de brevets créent des avantages compétitifs durables relève d'un principe général d'investissement. Savoir si ces barrières sont constructibles dans un contexte réglementaire, scientifique et économique précis relève d'une question d'exécution locale — et c'est un savoir d'une autre nature.

Cette distinction compte, parce que la dynamique sociale d'événements comme SWEAT Africa tend à l'effacer. Quand des personnes crédibles réunies dans une même salle partagent le même cadre optimiste, l'absence d'expertise opérationnelle locale passe inaperçue.

Personne ne ment. Mais personne ne pose les questions auxquelles il faudrait vivre à Lagos, à Nairobi ou à Accra pour répondre :

• Que fait concrètement l'environnement inflationniste actuel du Nigeria à la couche d'acheteurs institutionnels dont dépend la deep-tech B2B ?
• Quelle est la solvabilité des assureurs et des banques auxquels les startups de l'intelligence climatique vendent leurs produits, quand leur base de consommateurs se contracte ?
• Quelle est la fiabilité du soutien public aux infrastructures de recherche au fil des cycles électoraux ?

Le saut technologique — le leapfrogging — est réel. Le Kenya l'a prouvé avec M-Pesa. Mais sauter une étape exige de comprendre exactement quelle couche on saute, et pourquoi.

Transplanter purement et simplement une solution avancée dans un environnement qui n'a pas construit les fondations qui la soutiennent, ce n'est pas du leapfrogging. C'est un pari.

Le Nigeria offre l'illustration la plus nette de cette fragilité, mais la dynamique ne lui est pas propre. Plus de 7 millions de MPME ont fermé entre 2023 et 2024 seulement — représentant, selon une estimation prudente, plus de ₦1 000 milliards de valeur de marché, de pouvoir d'achat et de profondeur institutionnelle perdus. Une conséquence directe de choix politiques qui ont comprimé les marges à tous les étages de l'économie domestique. L'inflation du pays a été assez sévère pour écraser les marges des entreprises orientées consommateurs et des institutions qui les servent.

Quand le tampon B2B — cette couche intermédiaire institutionnelle solvable entre un produit deep-tech et un utilisateur final à faible revenu — est lui-même sous pression macroéconomique, c'est toute la thèse d'investissement qui devient fragile, de manières invisibles depuis une salle de conférence à Stellenbosch.

Le modèle du capital-risque et son inadéquation

Il y a un problème structurel sous le problème narratif. Le capital-risque est optimisé pour un profil de rendement précis : forte croissance, grands marchés adressables, unité économique scalable, et sorties dans un horizon temporel défini.

Ce modèle fonctionne bien pour le logiciel, les infrastructures fintech et les plateformes à effets de réseau, mais il convient mal à la plupart des véritables deep-tech, où que ce soit dans le monde — et particulièrement mal dans les contextes africains.

Même la fintech — le seul secteur où la thèse du capital-risque africain a été le plus régulièrement validée — montre des signes de tension structurelle. Les modèles économiques de la fintech glissent de la véritable inclusion financière vers des services de paiement et de crédit lourds en frais. Le pont entre l'épargne et l'investissement se rétrécit. Si le secteur qui a fait ses preuves subit ce genre de pression, l'argument selon lequel la deep-tech représente la prochaine frontière a besoin de plus que de l'optimisme pour tenir debout.

Une deep-tech africaine qui cible des problèmes locaux avec des utilisateurs finaux à faible revenu fait face à un défi composé : le risque scientifique est élevé, les parcours réglementaires sont sous-développés, les besoins en capital ne diminuent pas sous prétexte qu'on opère dans un environnement à plus faible revenu, et le pouvoir d'achat du marché local ne peut pas soutenir les prix nécessaires pour générer des rendements dignes du capital-risque.

L'article le reconnaît indirectement — un analyste mentionne que sans traction commerciale, les startups ont besoin de capitaux plus lents et plus patients, comme des subventions — mais il ne suit pas cette observation jusqu'à sa conclusion logique : l'essentiel de ce qui est décrit relève de l'innovation du secteur du développement, dépendante des subventions, habillée dans le langage du capital-risque.

Ce n'est pas un rejet de ce travail.

L'innovation du secteur du développement est réelle et précieuse. Mais la qualifier de deep-tech finançable par le capital-risque crée un récit séduisant pour les investisseurs, finançable via des véhicules de VC, et lisible dans la langue des marchés de capitaux mondiaux. La question est de savoir si ce récit représente fidèlement la réalité sous-jacente, ou s'il est optimisé pour la levée de fonds.

Les véritables exceptions

Soyons précis : il existe des catégories de deep-tech africaine où le contexte local constitue un avantage véritable et non négociable, plutôt qu'une stratégie de réduction des coûts. Des cas où la recherche doit se faire en Afrique, parce que c'est là que se trouvent les patients, les cultures, les régimes climatiques et les profils pathologiques.

Ces cas sont réels. Mais ils partagent un trait commun : ils exigent, dès le départ, une thèse de sortie mondiale. Le produit peut être développé en Afrique, testé sur des populations africaines et déployé d'abord sur des marchés africains, mais le retour sur investissement dépend de l'exportation, d'une acquisition étrangère ou de licences vers des marchés à plus fort pouvoir d'achat.

C'est une histoire fondamentalement différente de « la diversité de la population africaine est un avantage pour construire des solutions de santé africaines destinées aux marchés africains ». C'est l'histoire de l'Afrique comme site stratégique de recherche et développement pour des produits scalables mondialement. Ces deux récits ne sont pas interchangeables, mais dans des salles comme celle de SWEAT Africa, ils finissent souvent fusionnés.

La question qui dérange

Je veux terminer non pas par une prescription, mais par une question que la communauté africaine de l'investissement tech n'a, je crois, pas sérieusement affrontée :

À qui ce récit est-il destiné ?

S'il s'adresse à des investisseurs étrangers qui ne connaissent pas les réalités locales, alors le récit est optimisé pour être lisible par des étrangers, pas pour être exact. Un VC étranger qui entend quelques voix respectées décrire la deep-tech africaine comme la prochaine frontière défendable, qui n'a pas le savoir local nécessaire pour interroger les hypothèses d'exécution, et qui est déjà conditionné à chercher la prochaine histoire de marché émergent, se trouve exactement dans la position où la preuve sociale se substitue à la diligence raisonnable. Le récit n'a pas besoin d'être faux pour être trompeur. Il lui suffit d'omettre les questions qui comptent le plus.

S'il s'adresse aux fondateurs africains — pour leur donner de la visibilité, attirer des capitaux et accélérer l'écosystème — alors la question devient de savoir si un récit bâti sur une logique d'investissement surévaluée les sert vraiment.

Les fondateurs qui lèvent des capitaux sur des thèses que le marché local ne peut pas soutenir sont préparés à un type particulier d'échec, qui rendra la prochaine génération de fondateurs deep-tech africains moins finançable.

Et s'il s'adresse au continent — au développement réel et de long terme de la science, de la technologie et des capacités productives africaines — alors la chose la plus utile que les personnes réunies dans cette salle de Stellenbosch pourraient faire serait peut-être de dire, clairement et publiquement, ce dont la deep-tech africaine a réellement besoin pour fonctionner : du capital patient avec des attentes de rendement orientées développement, un investissement public dans les infrastructures de recherche, isolé des cycles politiques, des bureaux de transfert de technologie capables de faire passer la recherche universitaire dans des pipelines commerciaux, et des cadres réglementaires conçus pour des produits développés localement.

C'est une histoire plus difficile à raconter dans une salle de conférence. Elle ne suscite pas le même enthousiasme. Mais c'est l'histoire qui a une chance d'être vraie.