Introduction

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur des transformations technologiques, économiques et géopolitiques. Parmi ses branches les plus stratégiques figure l’IA générative, dont les grands modèles de langage (LLM – Large Language Models) incarnent la puissance. Ces systèmes, capables de générer du texte, des images, du code et d’autres contenus, sont désormais des outils d’influence, de production de valeur et de souveraineté numérique.

Pour le Maroc, nation ambitieuse en matière de digitalisation et de transformation économique, la question de l’IA générative souveraine est cruciale. Mais à ce jour, aucun LLM souverain marocain n’existe. Pourquoi ? Quels sont les freins, les risques, mais aussi les opportunités ? Et que signifie collaborer avec des acteurs européens comme Mistral AI dans ce contexte ?

Ce texte propose une analyse détaillée de ces enjeux, en explorant :

1. L’état actuel de l’écosystème IA au Maroc.

2. Les obstacles à la création d’un LLM souverain.

3. Les risques liés à la dépendance aux modèles étrangers.

4. Les implications des partenariats avec l’Europe.

5. Les pistes stratégiques pour bâtir une souveraineté numérique marocaine.

1. L’état de l’IA générative au Maroc

1.1 Un écosystème en émergence

Le Maroc a amorcé depuis plusieurs années un virage numérique. À travers des institutions comme l’Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P), des centres tels que AI Movement, ou encore l’implication d’acteurs privés comme Intelcia, OCP et Arrabet Holding, l’écosystème marocain progresse. Des projets open-source comme GemMaroc ou AtlasIA Terjman LLMs montrent une volonté de bâtir des modèles adaptés à la langue arabe et au darija marocain.

1.2 Les infrastructures de calcul

Des projets de data centers de grande capacité émergent, notamment en partenariat avec des géants internationaux comme Nvidia ou Naver. Ces infrastructures visent à créer un socle énergétique et technologique capable de supporter l’entraînement de modèles d’IA de grande taille.

1.3 Des annonces autour de l’IA souveraine

En 2025, lors du GITEX Africa, Arrabet Holding a présenté une solution de type IA générative dite « souveraine ». Toutefois, ces annonces restent souvent centrées sur l’hébergement local et l’adaptation d’outils existants, plutôt que sur le développement d’un modèle fondamental de bout en bout.

2. Pourquoi le Maroc n’a pas encore de LLM souverain

2.1 Le coût exorbitant de l’entraînement

Entraîner un modèle de 70 à 100 milliards de paramètres nécessite des milliers de GPU haut de gamme, une infrastructure logicielle avancée et une consommation énergétique colossale. Les coûts se chiffrent en centaines de millions de dollars. Le Maroc, bien que disposant d’ambitions, n’a pas encore mobilisé de tels moyens financiers à l’échelle nationale.

2.2 La question des données

Un LLM souverain requiert des jeux de données massifs, diversifiés et de haute qualité. Le Maroc souffre d’un déficit de corpus numériques en darija, en arabe classique et dans les langues locales (amazigh notamment). Sans données massives localement contrôlées, l’entraînement d’un LLM souverain reste limité.

Le problème spécifique du darija

Le darija marocain, bien qu’étant la langue la plus parlée au quotidien, constitue un défi particulier pour les LLM. Il s’agit d’une langue vivante, hybride et non standardisée, composée d’arabe dialectal, de français, de berbère et parfois d’espagnol. Cette nature composite et orale rend difficile la création d’un corpus clair, homogène et normé, nécessaire pour l’entraînement d’un LLM.

Ainsi, pour bâtir un modèle performant, le Maroc doit faire un choix stratégique :

• Soit entraîner un LLM en arabe classique, langue codifiée et largement utilisée dans le monde académique et institutionnel.

• Soit privilégier le français, qui dispose déjà de vastes corpus numériques et qui joue un rôle majeur dans l’administration, l’éducation et l’économie marocaine.

Le darija pourrait ensuite être intégré par le biais de systèmes de traduction, d’adaptation ou de fine-tuning spécialisés, mais il reste complexe de bâtir un modèle de base exclusivement sur cette langue hybride.

2.3 Les compétences humaines

Bien que le Maroc dispose d’ingénieurs et de chercheurs talentueux, l’écosystème national n’a pas encore atteint la masse critique nécessaire pour développer et maintenir des modèles géants. Les compétences en deep learning avancé, en optimisation de modèles distribués et en infrastructures GPU à grande échelle sont encore rares.

2.4 La dépendance technologique

La chaîne de valeur de l’IA (GPU, frameworks logiciels, bibliothèques de calcul) reste largement contrôlée par des entreprises américaines (Nvidia, AMD, Google, Microsoft). Même avec des data centers locaux, une indépendance complète reste difficile sans stratégie d’industrialisation locale.

3. Les risques d’une dépendance aux LLM étrangers

3.1 Perte de souveraineté des données

Utiliser des modèles étrangers signifie que les données marocaines (administratives, industrielles, culturelles) risquent de transiter par des serveurs contrôlés hors du territoire national. Cela pose des risques en matière de confidentialité, d’espionnage économique et de respect des réglementations locales.

3.2 Influence culturelle et linguistique

Les LLM étrangers sont souvent entraînés sur des données majoritairement anglophones et occidentales. Leur utilisation massive au Maroc peut conduire à une homogénéisation culturelle et à une marginalisation des langues locales.

3.3 Dépendance stratégique

S’appuyer sur des solutions externes expose le Maroc à des risques de coupure d’accès, de hausse des coûts d’abonnement ou de restrictions géopolitiques. Dans un contexte international instable, cela peut devenir un handicap majeur pour la souveraineté numérique.

3.4 Risques de biais et de désinformation

Les modèles étrangers ne sont pas toujours alignés avec les valeurs, contextes et sensibilités locales. Leur adoption non maîtrisée peut induire des biais, des erreurs de contextualisation ou même des manipulations d’opinion.

4. Le cas particulier de Mistral AI et l’Europe

4.1 Opportunités d’une collaboration

Mistral AI, acteur européen, se veut une alternative aux géants américains. Pour le Maroc, collaborer avec Mistral peut offrir :

• Un accès à une expertise de pointe en IA générative.

• Une meilleure proximité culturelle et géopolitique par rapport aux États-Unis ou à la Chine.

• Des partenariats industriels permettant de co-développer des applications adaptées aux marchés africains.

4.2 Les risques spécifiques

Cependant, une dépendance à Mistral pose aussi des limites :

• Absence de contrôle total : les modèles restent conçus et mis à jour en Europe.

• Vulnérabilité réglementaire : le Maroc pourrait subir indirectement les choix réglementaires européens.

• Concurrence de souveraineté : l’Europe défend sa propre autonomie numérique ; elle ne cèdera pas la maîtrise totale de ses technologies.

4.3 Le dilemme stratégique

Pour le Maroc, collaborer avec l’Europe (Mistral, Hugging Face, etc.) peut être une étape intermédiaire bénéfique, mais ne doit pas se substituer à une stratégie nationale de développement d’un LLM souverain. Le risque est de rester éternellement dépendant d’un partenaire externe.

5. Quelles stratégies pour un LLM souverain marocain ?

5.1 Développer un corpus de données locales

Le Maroc doit investir dans la collecte, la numérisation et l’annotation de données en darija, amazigh et arabe classique. Ces données sont le carburant indispensable d’un LLM local. Toutefois, comme indiqué, il faudra hiérarchiser les priorités linguistiques en misant d’abord sur des langues claires et normées.

5.2 Créer un consortium public-privé

Une alliance entre l’État, les grandes entreprises marocaines (OCP, Maroc Telecom, Attijariwafa Bank, etc.), les universités et les startups pourrait mutualiser ressources financières, infrastructures et compétences.

5.3 S’appuyer sur l’open-source

Plutôt que de réinventer un LLM de zéro, le Maroc pourrait bâtir un modèle souverain en partant de fondations open-source (LLaMA, Falcon, Mistral open models), puis en les spécialisant et en les hébergeant localement.

5.4 Développer les compétences humaines

Investir massivement dans la formation d’ingénieurs en IA, en HPC (High Performance Computing) et en traitement du langage naturel (NLP) est une priorité stratégique.

5.5 Définir un cadre réglementaire et éthique

Un LLM souverain doit aussi être aligné avec les valeurs marocaines et africaines. La régulation doit encadrer l’utilisation des données, la transparence des modèles et la lutte contre les biais.

Conclusion

Le Maroc avance résolument vers l’intégration de l’IA générative, mais l’absence d’un LLM souverain souligne les défis majeurs : coûts, données, compétences, dépendances technologiques. Le problème particulier du darija, langue vivante et composite, accentue ces défis en posant la question du choix linguistique stratégique pour l’entraînement des modèles. Miser sur l’arabe classique ou le français comme bases principales, puis intégrer progressivement le darija, semble une voie pragmatique.

S’appuyer sur des collaborations avec l’Europe, comme avec Mistral AI, peut être une solution temporaire et stratégique, mais comporte des risques de dépendance durable.

La souveraineté numérique marocaine passera nécessairement par :

• Un investissement massif et coordonné.

• Une valorisation des langues et cultures locales dans l’IA.

• Une stratégie hybride alliant partenariats internationaux et développement endogène.

En somme, le Maroc doit choisir : rester simple utilisateur d’outils conçus ailleurs, ou devenir acteur stratégique en construisant pas à pas une intelligence artificielle générative véritablement souveraine.