Comparative study of AI adoption strategy using Hofstede model between Kazakhstan and Uzbekistan

L'intelligence artificielle n'est plus un concept lointain réservé à la science-fiction ; c'est un outil pratique qui remodèle la façon dont les nations gèrent leurs économies et fournissent des services. Pourtant, le chemin vers l'adoption de ces technologies n'est pas le même pour tous les pays. Alors que certaines nations progressent rapidement sous l'impulsion des forces du marché, d'autres dépendent fortement de la direction gouvernementale. Pour comprendre pourquoi, les chercheurs se tournent souvent vers la culture. L'un des cadres les plus établis pour mesurer les différences culturelles est un modèle développé par Geert Hofstede, qui examine comment les sociétés gèrent le pouvoir, le risque et la loyauté de groupe. Par exemple, dans les cultures à forte « distance hiérarchique », les gens acceptent généralement que les figures d'autorité fixent les règles et s'attendent à ce qu'on leur dise quoi faire. Dans les cultures à fort « évitement de l'incertitude », les gens sont mal à l'aise face à l'ambiguïté et préfèrent les règles strictes et les méthodes éprouvées aux expérimentations risquées. Lorsque ces traits culturels rencontent l'essor rapide de l'intelligence artificielle, ils créent des défis et des opportunités uniques qui dépassent la simple économie ou la technologie.

Une étude récente menée par des chercheurs de l'Université de Nazarbayev et de l'Université d'IT d'Astana explore précisément cette intersection en Asie centrale, en comparant deux des plus grandes économies de la région : le Kazakhstan et l'Ouzbékistan. Les deux pays ont lancé des plans nationaux ambitieux pour intégrer l'intelligence artificielle dans leurs services publics et leurs industries. Cependant, les chercheurs ont constaté que, bien que leurs objectifs soient similaires, leurs approches sont fondamentalement différentes. En analysant les rapports gouvernementaux, les données d'investissement et les cadres culturels, l'équipe a découvert que le Kazakhstan construit une fondation d'infrastructure matérielle et numérique, tandis que l'Ouzbékistan s'appuie sur une forte coordination gouvernementale descendante pour stimuler le progrès. L'étude suggère qu'aucune de ces approches n'est intrinsèquement supérieure, mais qu'elles sont toutes deux profondément ancrées dans les réalités culturelles et institutionnelles spécifiques de chaque nation.

Les chercheurs ont commencé par examiner les chiffres concrets. Ils ont étudié les investissements de chaque pays dans la technologie, le nombre de travailleurs qualifiés dont ils disposent et le degré de préparation de leurs gouvernements à utiliser l'intelligence artificielle. Les données ont révélé une séparation claire. Le Kazakhstan a construit une base physique robuste pour le travail numérique. Le pays a établi de puissants centres de supercalcul capables de traiter des quantités massives de données et a attiré des investissements privés importants dans son secteur technologique. En revanche, l'Ouzbékistan possède moins de ces ressources physiques et moins d'argent privé circulant dans les startups technologiques. À la place, l'Ouzbékistan a concentré son énergie sur la création d'une stratégie nationale unifiée. Le gouvernement y joue un rôle de premier plan, fixant des échéances strictes et des cadres juridiques pour guider l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les services publics, de la santé à la lutte contre la corruption.

Cette différence de stratégie s'aligne étroitement sur les modèles culturels observés par les chercheurs. L'étude désigne la « distance hiérarchique » et l'« évitement de l'incertitude » comme des moteurs clés. En Ouzbékistan, où il existe une forte tendance à respecter la hiérarchie et un désir de minimiser les risques, l'approche centralisée du gouvernement est logique. Les individus et les entreprises sont plus susceptibles d'adopter de nouvelles technologies si elles s'accompagnent du soutien explicite de l'État, ce qui réduit la peur de faire un mauvais choix. Les données confirment cela : le gouvernement de l'Ouzbékistan est très bien classé pour sa capacité à gérer l'intelligence artificielle, mais le secteur privé est à la traîne. De nombreux petits chefs d'entreprise expriment la crainte que ces nouveaux outils ne remplacent leurs emplois, ce qui les pousse à s'en tenir aux méthodes traditionnelles, à moins que le gouvernement ne leur dise explicitement de changer.

Le Kazakhstan, quant à lui, présente un schéma différent. Bien qu'il possède également un rôle gouvernemental fort, sa culture et sa structure économique ont permis une stratégie davantage axée sur l'infrastructure. Le pays a investi massivement dans la « plomberie » du monde numérique — internet à haut débit, centres de données et superordinateurs. Cette approche suppose que si les outils sont disponibles et fiables, les entreprises et les organisations trouveront des moyens de les utiliser. L'étude a révélé que le Kazakhstan possède un nombre plus élevé de spécialistes de la technologie par habitant et une part plus importante de son économie dédiée aux technologies de l'information par rapport à son voisin. Cependant, même ici, le secteur privé n'est pas encore mature. Les chercheurs ont noté que, bien que le gouvernement ait construit la scène, les acteurs — les entreprises privées — sont encore en train d'apprendre à jouer.

Une conclusion critique de l'étude est que, dans les deux pays, le secteur privé n'est pas encore le moteur de l'adoption de l'intelligence artificielle. Dans aucun des deux pays, les chercheurs n'ont trouvé un écosystème dynamique où de petites entreprises expérimenteraient de manière indépendante ces technologies. Au lieu de cela, le progrès dépend presque entièrement des mandats gouvernementaux et des projets du secteur public. L'étude suggère que ce n'est pas un échec de planification, mais le reflet de la réalité actuelle. Dans les économies en transition, où la confiance dans les institutions est vitale et où les risques liés aux nouvelles technologies sont ressentis profondément, le gouvernement doit agir comme le principal moteur du changement. Les chercheurs soutiennent que tenter de forcer une approche « ascendante » (bottom-up), où les entreprises individuelles mènent la voie, pourrait échouer car l'environnement culturel n'est pas encore prêt pour ce type de prise de risque indépendante.

Les chercheurs ont pris soin de noter que leur travail ne prouve pas que la culture est la seule raison de ces différences. Ils ont reconnu que des facteurs tels que les fonds disponibles, les niveaux d'éducation et les lois existantes jouent un rôle massif. Ils ont également souligné que leur étude s'est appuyée sur des rapports et des données existants plutôt que sur de nouveaux sondages ou entretiens, ce qui signifie que leurs conclusions sont basées sur des modèles observés dans les informations disponibles plutôt que sur des tests directs de chaque hypothèse. Néanmoins, l'alignement entre le cadre culturel et les stratégies observées est frappant. L'étude suggère que pour que l'intelligence artificielle prenne véritablement racine en Asie centrale, les politiques doivent être adaptées à ces contextes culturels spécifiques. En Ouzbékistan, cela pourrait signifier continuer à utiliser un leadership gouvernemental fort pour instaurer la confiance et réduire la peur. Au Kazakhstan, cela pourrait signifier se concentrer sur la conversion de la solide infrastructure technique du pays en outils pratiques que les entreprises quotidiennes pourront utiliser.

En fin de compte, l'article offre une feuille de route claire pour comprendre comment la technologie se diffuse dans différentes parties du monde. Il remet en question l'idée qu'il existe une manière unique et universelle d'adopter l'intelligence artificielle. Au lieu de cela, il montre que les stratégies réussies doivent respecter la culture locale. Dans les endroits où les gens se tournent vers l'autorité pour obtenir des conseils et craignent l'incertitude, le gouvernement doit montrer la voie. Dans les endroits où la capacité technique est élevée, l'accent doit être mis sur la construction des outils qui permettent à cette capacité de s'épanouir. Pour les décideurs politiques et les chefs d'entreprise en Asie centrale, le message est qu'il n'existe pas de solution universelle. La voie à suivre nécessite une compréhension profonde des personnes et des institutions qui décideront, en dernier ressort, si ces nouvelles technologies feront partie de la vie quotidienne ou resteront une promesse lointaine.