Indice arabe de gouvernance de l’IA 2025
Les États arabes adoptent des stratégies nationales d’IA. Une législation consacrée à l’IA reste à construire dans la région.
Le Laboratoire arabe de gouvernance de l’IA étudie la manière dont les 22 États membres de la Ligue arabe gouvernent l’intelligence artificielle. Il publie un jeu de données ouvert sur les stratégies nationales, les régulateurs, la protection des données, la préparation, la production scientifique, les infrastructures, le capital humain et la cybersécurité, et analyse pourquoi des États aux ressources comparables gouvernent l’IA de façon si différente. Ses principaux produits sont l’Indice arabe de gouvernance de l’IA, mesure comparative de la maturité réglementaire, de la préparation, de l’administration numérique et de la cybersécurité dans les 22 États, et le Rapport arabe annuel sur la gouvernance de l’IA, qui présente les éléments probants, les écarts et les priorités d’action pour chaque État et pour la région.
Filtrer par zone
Maturité réglementaire en cinq stades, édition 2025. Sélectionnez un État pour afficher ses scores.
Les frontières suivent l’usage de la Ligue des États arabes et n’impliquent aucun jugement sur le statut d’un territoire.
Comparaison
Comparer des États
Choisissez jusqu’à quatre États pour comparer les quatre piliers de l’indice et leur trajectoire de préparation à l’IA depuis 2020.
Scores par pilier (0 à 100)
Préparation à l’IA, 2020 à 2025
Les valeurs de préparation suivent Oxford Insights ; la révision méthodologique de 2025 affecte la comparaison avec les années antérieures.
Domaines de travail
Huit domaines d’analyse, chacun avec ses principaux éléments probants et ses données. Sélectionner un domaine.
Dix stratégies nationales et neuf organes dédiés ; une loi consacrée à l’IA reste à venir.
Instruments réglementaires relatifs à l’IA
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
L’Arabie saoudite est passée du 52e au 6e rang de l’indice onusien d’administration en ligne en six ans.
Score de préparation à l’IA, 2025
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
Production scientifique et capacité réglementaire n’évoluent pas au même rythme.
Publications en IA, 2023
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
La connectivité a progressé plus vite que les cadres de gouvernance de l’IA.
Progression de l’usage d’Internet, 2018 à 2023 (points)
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
Cinq États développent des modèles de langue arabe ; dix-sept utilisent des systèmes conçus ailleurs.
Cadres internationaux d’IA cités
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
Classement des États selon la structure d’autorité, l’approche réglementaire, l’application, la posture de souveraineté et l’alignement.
Organes dédiés à la gouvernance de l’IA
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
Le capital humain a reculé dans la moitié des États disposant de données entre 2018 et 2024.
Indice du capital humain, 2024
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
Cinq États dépassent 94 à l’indice de l’UIT ; huit restent sous 36.
Indice mondial de cybersécurité (UIT)
Données 2025, doi:10.7910/DVN/MOVIFAOuvrir ce domaine
Indice arabe de gouvernance de l’IA 2025
Quatre piliers sur une échelle de 0 à 100, à pondération égale : maturité réglementaire (codage du Lab), préparation à l’IA (Oxford Insights), administration numérique (EGDI, ONU) et cybersécurité (GCI, UIT). L’indice est descriptif et non évaluatif : les scores synthétisent des cadres publiés et des indicateurs tiers, sans jugement sur les choix de politique nationale.
| Position | État | Zone | Stade | Indice | Régulation | Préparation | Administration numérique | Cybersécurité |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SAU | Golfe | Avancé | 91.8 | 100.0 | 71.6 | 96.0 | 99.5 |
| 2 | UAE | Golfe | Avancé | 90.8 | 100.0 | 69.9 | 95.3 | 98.1 |
| 3 | QAT | Golfe | Avancé | 83.9 | 100.0 | 58.6 | 82.4 | 94.5 |
| 4 | BHR | Golfe | Intermédiaire | 76.1 | 75.0 | 59.6 | 92.0 | 77.9 |
| 5 | EGY | Afrique du Nord | Intermédiaire | 74.1 | 75.0 | 59.1 | 67.0 | 95.5 |
| 6 | OMN | Golfe | Émergent | 72.1 | 50.0 | 56.7 | 85.8 | 96.0 |
| 7 | TUN | Afrique du Nord | Intermédiaire | 68.2 | 75.0 | 42.2 | 69.3 | 86.2 |
| 8 | MAR | Afrique du Nord | Émergent | 61.0 | 50.0 | 43.1 | 68.4 | 82.4 |
| 9 | KWT | Golfe | Initial | 55.5 | 25.0 | 43.8 | 78.1 | 75.1 |
| 10 | JOR | Levant et Irak | Initial | 55.1 | 25.0 | 56.1 | 68.5 | 71.0 |
| 11 | DZA | Afrique du Nord | Initial | 40.1 | 25.0 | 42.0 | 59.6 | 34.0 |
| 12 | IRQ | Levant et Irak | Émergent | 36.5 | 50.0 | 29.4 | 45.7 | 20.7 |
| 13 | LBN | Levant et Irak | Naissant | 29.8 | 0.0 | 34.3 | 54.5 | 30.4 |
| 14 | LBY | Afrique du Nord | Naissant | 28.0 | 0.0 | 28.4 | 54.7 | 28.8 |
| 15 | MRT | Afrique du Nord | Initial | 23.8 | 25.0 | 27.6 | n/a | 18.9 |
| 16 | SYR | Levant et Irak | Naissant | 20.7 | 0.0 | 21.7 | 38.9 | 22.1 |
| 17 | PSE | Levant et Irak | Naissant | 20.2 | 0.0 | 35.5 | n/a | 25.2 |
| 18 | SDN | Mer Rouge, Corne de l’Afrique et océan Indien | Naissant | 17.1 | 0.0 | 16.2 | n/a | 35.0 |
| 19 | YEM | Mer Rouge, Corne de l’Afrique et océan Indien | Naissant | 12.6 | 0.0 | 14.5 | 23.2 | n/a |
| DJI | Mer Rouge, Corne de l’Afrique et océan Indien | Naissant | Données insuffisantes | 0.0 | n/a | n/a | n/a | |
| SOM | Mer Rouge, Corne de l’Afrique et océan Indien | Naissant | Données insuffisantes | 0.0 | n/a | n/a | n/a | |
| COM | Mer Rouge, Corne de l’Afrique et océan Indien | Naissant | Données insuffisantes | 0.0 | n/a | n/a | n/a |
Trois enseignements analytiques que les classements composites occultent
Les ressources budgétaires, la production scientifique et les scores composites sont les prédicteurs usuels de la capacité de gouvernance. L’analyse configurationnelle indique qu’aucun ne constitue, à lui seul, une condition suffisante.
Constat 1 sur 3
La capacité budgétaire n’est pas une condition suffisante de l’institutionnalisation
Le Koweït associe un PIB par habitant de 34 076 USD et 99,75 % d’utilisateurs d’Internet à l’absence de stratégie nationale d’IA ou d’organe dédié dans les données 2025. Les cinq autres États du Golfe ont institutionnalisé l’une et l’autre. La condition opérante est le choix institutionnel, non la capacité budgétaire ; la désignation d’une autorité pilote ouvre une voie rapide d’institutionnalisation.
Constat 2 sur 3
La capacité épistémique peut précéder la capacité de régulation
L’Irak a enregistré 679 publications indexées en IA en 2023, au deuxième rang des États disposant de données, avec une dépense de recherche de 0,04 % du PIB et sans loi sur la protection des données adoptée à ce jour. Une communauté scientifique de cette ampleur constitue une capacité d’absorption que les régulateurs peuvent mobiliser par des mécanismes consultatifs formels.
Constat 3 sur 3
Les indicateurs composites peuvent suivre avec retard le changement institutionnel
Le score de préparation d’Oxford Insights pour le Liban est passé de 35,91 en 2020 à 47,62 en 2023, en pleine crise économique, puis à 34,26 en 2025, en partie du fait de la révision de la méthode. Les indicateurs composites doivent donc être triangulés avec des données institutionnelles tirées de sources primaires.
Source : jeu de données du Laboratoire arabe de gouvernance de l’IA, édition 2025.
Dr Anis Ben Brik
Rapport phare 2026
Neuf chapitres par Dr Anis Ben Brik : où la région est inégale, si elle converge, l’écart entre capacité et régulation dans chaque État, 22 notes pays (contexte, éléments probants, priorités) et neuf écarts prioritaires assortis de recommandations.
Renforcement des capacités en gouvernance de l’IA
Le Lab conçoit et assure des actions de renforcement des capacités pour les ministères, les régulateurs, les autorités de protection des données et les instances régionales : programmes pour cadres dirigeants, formation des régulateurs et développement institutionnel, fondés sur ses données comparatives et dispensés en arabe, en anglais ou en français.
Données ouvertes
Treize tables liées couvrent la régulation, la préparation, la production scientifique, les infrastructures, le capital humain, la cybersécurité, la calibration en ensembles flous et les profils qualitatifs. Tous les fichiers sont déposés sur Harvard Dataverse sous licence CC BY 4.0.
Ben Brik, A., Gilbert, N., & Pycińska, M. (2025). Arab AI Governance Lab Dataset [Data set]. Harvard Dataverse. https://doi.org/10.7910/DVN/MOVIFA
Le Lab
Le Lab conduit trois axes de travail complémentaires : une recherche évaluée par les pairs sur la gouvernance réglementaire et l’administration algorithmique, une infrastructure de données ouvertes déposée sur Harvard Dataverse, et le renforcement des capacités des institutions publiques qui gouvernent l’IA.
Il est dirigé par Dr Anis Ben Brik, avec des co-chercheurs et des assistants de recherche dans quatre universités : Magdalena Pycińska (Université Jagellonne); Neil Gilbert (Université de Californie à Berkeley); Jean-Patrick Villeneuve (Università della Svizzera italiana).