La marque chinoise de smartphones TECNO a publié une étude commandée par le cabinet d’analyse technologique Omdia. Ce rapport affirme que l’intelligence artificielle localisée, plutôt que les modèles standardisés à l’échelle mondiale et dépendants du cloud, représente la voie la plus viable commercialement pour l’inclusion numérique sur les marchés africains. Intitulé « Feuille de route IA pour les fabricants de smartphones sur les marchés émergents africains », le rapport présente l’approche de TECNO comme une rupture délibérée avec les discours axés sur le coût du matériel qui ont historiquement dominé la couverture médiatique des appareils grand public sur le continent. L’approche de TECNO privilégie les choix d’architecture logicielle, motivés par des contraintes structurelles : coûts élevés des données mobiles, connectivité réseau inégale et diversité linguistique selon les marchés.
L’argument technique principal du rapport d’Omdia repose sur l’architecture « edge-first » de TECNO, une philosophie de conception qui place le calcul de l’IA directement sur l’appareil, plutôt que d’acheminer les requêtes vers des serveurs distants. Le traitement de l’image, la reconnaissance vocale et la reconnaissance optique de caractères (OCR) fonctionnent localement, ce qui, selon le rapport, élimine les problèmes de latence et garantit la continuité de service même en cas de coupure de connexion. Pour rendre cette technologie viable sur du matériel abordable, TECNO utilise des techniques de miniaturisation de modèles afin de déployer des modèles comportant de 0,5 à 2 milliards de paramètres sur des puces grand public. Cette contrainte exclut les modèles de base plus volumineux utilisés par ses concurrents haut de gamme.
L’entreprise revendique également un avantage concurrentiel dans le traitement des langues africaines. Ses ensembles de données, conçus pour prendre en charge le swahili, le haoussa et plusieurs dialectes locaux, sont entraînés à gérer l’alternance codique, pratique courante consistant à mélanger les langues au sein d’une même conversation, une situation que les modèles multilingues standards gèrent mal. Un autre composant, que le rapport nomme « Technologie de tonalité universelle », corrige un biais persistant dans l’imagerie des smartphones : un moteur de restauration multi-teintes de peau conçu pour produire des portraits précis pour une large gamme de carnations et de conditions d’éclairage, un problème historiquement sous-représenté dans les ensembles de données d’imagerie mondiaux.
