Héni Bouhamed *

1. Le mythe de la localisation des données

De nombreuses entreprises privés et institutions publiques (ministères & toutes autres administrations) pensent être protégées car leurs données sont hébergées sur des serveurs en Europe ou en Tunisie. C’est une illusion dangereuse. Le droit américain ne suit pas les données, il suit le prestataire.

Le paysage juridique américain en 2026 est plus menaçant que jamais pour les entités non-américaines. Deux piliers législatifs forment une tenaille mortelle :

Le Cloud Act (2018) : ce texte donne aux autorités américaines le pouvoir d’exiger d’une entreprise technologique US (Google, Microsoft, Anthropic, OpenAI) la communication de données, peu importe où elles se trouvent. Que vos serveurs soient à Francfort, à Singapour ou à Tunis, si votre fournisseur est américain, le gouvernement US peut y accéder via un mandat.

La Section 702 du Fisa : initialement conçue pour le contre-terrorisme, cette loi permet une surveillance sans mandat préalable des communications. Pire, des rapports récents montrent que ces outils de surveillance massive sont désormais utilisés pour la lutte contre l’immigration et pourraient être déployés contre des entreprises américaines elles-mêmes.

Le piège pour vos agents IA : si vous utilisez des modèles d’Anthropic, OpenAI ou Gemini, même via une interface locale, les prompts et les fragments de données sensibles voyagent vers les serveurs US. Le Cloud Act s’applique. En cas de crise, un «bouton off/on» ou une injection de biais dans les modèles n’est pas une théorie du complot, mais une possibilité technique et juridique offerte à Washington.

2- La réponse mondiale : la souveraineté numérique en action

Face à cette menace, des blocs entiers ne restent pas passifs. Un mouvement planétaire vers l’IA souveraine est en marche, où les États exigent que leurs données restent sous leur contrôle juridique et infrastructurel.

Voici des exemples concrets déjà en fonctionnement, classés par région :

Ces initiatives prouvent un basculement historique : on ne se contente plus d’acheter des services cloud américains «durcis». On construit des écosystèmes nationaux complets, de la couche physique (hardware) jusqu’aux modèles d’IA.

3. ZettaSpark Tunisie : une alternative souveraine

Dans ce mouvement, ZettaSpark Tunisie apporte une réponse adaptée aux entreprises et aux États qui possèdent déjà des infrastructures de données massives.

ZettaSpark est une plateforme logicielle complète conçue pour déployer et gérer des environnements Big Data directement au sein de l’infrastructure sur site d’une entreprise, afin de stocker des données hautement sensibles.

Historiquement expert en traitement distribué (Hadoop, Spark, Kafka), ZettaSpark Tunisie franchit un cap en intégrant l’IA générative et agentique directement dans vos clusters. Sa philosophie :«Vos données ne quittent jamais votre infrastructure».

Contrairement aux solutions cloud propriétaires, ZettaSpark Tunisie se déploie sur vos serveurs, dans votre datacenter, en Tunisie ou ailleurs. Vous bénéficiez ainsi :

• de l’indépendance juridique : fin du Cloud Act. Pas de prestataire américain, pas de mandat extraterritorial ;
• de la confidentialité totale : les modèles tournent en local. Vos secrets industriels, données de santé ou stratégies sensibles ne sont pas aspirés par une API étrangère ;
• de la maîtrise des coûts : fini les surprises de facturation des tokens ;
• d’un écosystème technique «vitaminé» par vos Big Data : ZettaSpark Tunisie ne se limite pas à un simple chatbot local. La plateforme permet à des agents intelligents d’interagir directement avec vos silos de données massives ;
• de connecteurs MCP version locale : contrairement à l’utilisation standard de Claude Desktop qui envoie vos données aux US, ZettaSpark Tunisie force le MCP (Model Context Protocol) à fonctionner en local. Vos agents peuvent lire vos bases de données, vos lacs de données/Lake house (HDFS/Iceberg) et exécuter des tâches sans jamais exposer un octet à l’extérieur ;
• de modèles agnostiques : utilisez Llama 4, Gemma 4, DeepSeek ou Qwen sur vos propres GPU, orchestrés par Spark ;
• de sécurité renforcée : authentification Kerberos, contrôle d’accès, et chiffrement de bout en bout.

3- Une vision pour le tissu industriel

«Ne vous contentez plus d’analyser le passé. Donnez à votre entreprise les agents capables de construire le futur.»

ZettaSpark Tunisie permet à une banque de traiter ses données clients sensibles, à un ministère de la défense d’analyser du renseignement, ou à une usine d’optimiser sa maintenance prédictive, sans dépendre de la bonne volonté de Washington.

4. Le moment d’agir est maintenant

Le droit américain ne vous protégera pas. Les extensions du Fisa 702 sont votées dans l’urgence, souvent sans débat public approfondi, créant une insécurité juridique permanente pour les utilisateurs non-US.

La solution n’est pas dans la résistance isolée, mais dans l’architecture technique.

Comme l’ont compris l’Afrique de l’Est, le monde arabe ou l’Inde, la souveraineté numérique se gagne code par code, serveur par serveur.

ZettaSpark Tunisie vous donne les outils pour faire de votre infrastructure Big Data un bastion d’IA agentique indépendant.

Pour aller plus loin : découvrez comment déployer votre première flotte Big Data/Agents souverains sur ZettaSpark. 

* Senior Lecturer at Sfax University, Tunisia.

Sources : National Law Review (2026), East African Community (2026), Just Security (2026), Wiley Connect (2026), Digit India (2026), AICTO (2026), Oracle Blogs (2026).

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‘‘Lily’’ a émergé du groupe final des cinq nominés ‘‘Portrait N° 72’’, ‘‘Cats Like Warmth’’, ‘‘Heal’’ et ‘‘The Translator’’.

Selon Arab News, ‘‘Lily’’ est un court-métrage en français d’une durée d’environ neuf minutes. Il raconte l’histoire d’une archiviste solitaire rongée par la culpabilité après un délit de fuite, un élément narratif lié à une poupée restée accrochée à la voiture. Le film, inspiré par la fille du réalisateur, a été créé à l’aide des outils d’intelligence artificielle générative de Google, notamment Gemini, Veo 3, Imagen et Flow.

Cette victoire, au-delà du parcours individuel, est perçue par de nombreux observateurs comme un signal du positionnement de la Tunisie dans les industries culturelles et numériques, un segment en pleine croissance où l’accès aux outils génératifs réduit les coûts et les barrières à l’entrée, mais relance également le débat sur la transparence, les critères éthiques et la définition de la paternité intellectuelle.

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Cette collaboration combine certaines des dernières innovations en matière d’IA générative — telles que la plateforme Vertex AI de Google Cloud et les modèles Gemini et Veo de Google — avec des technologies de communication client de pointe qui permettront à Ooredoo Tunisie d’offrir à ses abonnés des campagnes et des expériences plus personnalisées, opportunes et pertinentes.

Grâce à cette initiative, Ooredoo Tunisie améliorera sa manière d’interagir avec ses clients — de la création de contenu marketing à la diffusion de messages et d’offres — permettant ainsi à ses équipes de travailler avec davantage de créativité, de précision et d’efficacité.

Oredata, fournisseur de services gérés Google Cloud, pilotera la mise en œuvre et l’intégration de ces solutions basées sur l’IA au sein de l’écosystème marketing de Ooredoo.

«Chez Ooredoo, nos clients sont au cœur de tout ce que nous faisons. Grâce aux capacités d’IA de Google Cloud et à l’expertise de Oredata dans la mise en œuvre, nous réinventons notre manière de communiquer et d’interagir — pour rendre chaque échange plus personnalisé, plus pertinent et plus significatif», a déclaré Mansoor Rashid Alkhater, Ceo de Ooredoo Tunisie

«Cette collaboration marque une nouvelle ère pour l’innovation marketing dans le secteur des télécommunications», a déclaré Ömer Faruk Kurt, Ceo de Oredata.

«En associant les technologies avancées d’IA de Google Cloud à l’excellence opérationnelle de Oredata, Ooredoo Tunisie établira de nouvelles normes en matière d’engagement client et d’efficacité créative. La vision de Ooredoo Tunisie démontre comment l’IA peut renforcer à la fois la créativité et la connexion», a déclaré Ghassan Kosta, directeur général régional, Google Cloud Moyen-Orient & Afrique. Et d’ajouter : «À travers cette collaboration, nous aidons Ooredoo Tunisie à engager ses clients de manière plus intelligente et dynamique — transformant chaque campagne en une expérience personnalisée à grande échelle.»

Cette collaboration met en lumière l’engagement de Ooredoo Tunisie envers l’innovation, l’excellence digitale et l’orientation client, la positionnant comme pionnier régional de la transformation pilotée par l’IA au sein du groupe Ooredoo.

Ooredoo Tunisie est un opérateur de télécommunications majeur offrant des services mobiles, haut débit et digitaux à des millions de clients à travers la Tunisie. En tant que membre du groupe mondial Ooredoo, l’entreprise continue de promouvoir l’innovation et de soutenir les modes de vie numériques dans toute la région.

Oredata est un fournisseur de services gérés (MSP) Google Cloud et un intégrateur de systèmes opérant en Turquie, au Moyen-Orient, en Afrique et en Europe. Spécialisée dans l’IA et la transformation cloud, Oredata aide les entreprises et les gouvernements à adopter les technologies de nouvelle génération pour stimuler une croissance durable et l’innovation.

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Raouf Laroussi *

L’intelligence artificielle (IA) a été propulsée sur le devant de la scène depuis que le grand public a découvert l’IA générative proposée par la société OpenAI et son ChatGPT.

En effet, ChatGPT fait beaucoup de choses comme un humain en donnant des réponses bien rédigées aux questions qu’on lui pose à propos de presque tout. Les capacités de l’IA générative et des différentes solutions dans ce domaine se sont rapidement démultipliées depuis le lancement de ChatGPT, le 30 novembre 2022. Il est désormais possible de générer non seulement des textes mais aussi des images, des vidéos, de la musique, etc. Des modèles puissants permettent aujourd’hui de résoudre même certains problèmes des olympiades de mathématiques, réputés très difficiles. Des problèmes qui nécessitent des raisonnements complexes et qui sont destinés à détecter les jeunes prodiges des maths.

Paradoxalement, comme on le verra plus loin, les mathématiques utilisées en arrière-plan de l’IA, sont assez simples et bien maîtrisées. Ainsi, les algorithmes de l’IA développés à partir d’outils mathématiques simples peuvent aider à résoudre des problèmes mathématiques complexes ! Cette assistance par l’IA est, d’ailleurs, en train de se développer dans tous le domaine sous le nom de co-pilote IA.

Pourquoi dit-on que l’IA a besoin des maths ?

Mais qu’est-ce qui se cache derrière ces petits monstres qui répondent quasi-instantanément à nos questions avec une marge d’erreur très limitée? Ou encore de quoi a-t-on besoin pour construire des «modèles» qui, en arrière-plan, exécutent les tâches qui permettent de générer des réponses à nos requêtes?

La réponse est que les outils essentiels pour réaliser ces modèles sont certaines branches des mathématiques. En effet, les algorithmes du «machine learning» et du «deep learning» qui constituent une composante essentielle de l’IA, sont basés sur au moins cinq domaines des mathématiques à savoir :

– l’algèbre linéaire;

– la géométrie analytique;

– le calcul vectoriel;

– les probabilités et les statistiques;

– l’optimisation.

Ces connaissances sont d’une acquisition facile et peuvent être maîtrisées au niveau de la licence voire même pour certaines au niveau de l’enseignement secondaire.

Il est bien connu que la «matière première» des modèles de l’IA est la «data». La montée en puissance de l’IA ces dernières années est le résultat de l’explosion des données suite à l’avènement de l’Internet depuis les années 90 du siècle précédent qui a créé le besoin de traiter les données massives qu’il génère. Ce fut d’abord le «miracle» Yahoo et Google qui, grâce à l’IA, ont développé les outils de fouille de données pour développer leurs moteurs de recherche. Le ChatGPT de OpenAI (dont Microsoft est devenu un partenaire privilégié), Gemini de Google et d’autres fournissent maintenant une couche supplémentaire appelée IA générative qui simule le raisonnement humain et ne se contente pas de chercher du contenu à partir de certains mots clés.

L’implémentation de modèles d’IA, la personnalisation de modèles existants ou la création de nouveaux modèles nécessite diverses compétences et à des niveaux divers. Ainsi, l’enseignement des mathématiques, bien que nécessaire pour la majorité des carrières envisagées dans le domaine de l’IA, doit être adapté selon l’objectif final de la formation. Il est évident, à cet égard, que l’ingénieur concepteur a besoin de connaissances beaucoup plus approfondies en mathématiques que celui qui est appelé à utiliser un modèle existant.

En effet, la gamme des métiers liés à l’IA est très large, l’on peut en citer : Data Scientist, Architecte Data, Data Analytics Manager, Ingénieur Machine Learning, etc. Et la majorité de ces métiers nécessitent des connaissances plus ou moins approfondies des disciplines mathématiques citées plus haut.

Place des maths dans le système éducatif tunisien

L’IA est un domaine transversal. Autrement dit, ses applications couvrent toutes les activités humaines et toutes les formations universitaires. Les praticiens de l’IA sont appelés à maîtriser les outils essentiels propres à ce nouveau domaine en plus d’autres connaissances dans le domaine où ils comptent l’appliquer de manière à en tirer le meilleur profit.

Ceci nous amène au constat que l’apprentissage des connaissances essentielles en mathématiques doit être réalisé dès le début de la formation des élèves et consolidé progressivement à travers les étapes du collège, lycée et université.

En plus, ces connaissances de base ne doivent pas être réservées aux sections scientifiques mais inculquées à des degrés divers à toutes les spécialités et notamment aux sections d’économie et de gestion dont les élèves peuvent être amenés, lors de leurs études supérieures à virer vers une formation étroitement liée à l’IA et à opter pour une carrière qui lui fait appel.

En outre, si l’on veut préparer une génération de concepteurs et de créateurs dans ce domaine en pleine évolution, il est nécessaire de renforcer les sections mathématiques au niveau du secondaire qui, seules, peuvent donner une formation complète en mathématiques pour couvrir tout le spectre des compétences nécessaire pour concevoir et développer de nouveaux modèles d’IA.

Malheureusement, on observe, depuis quelques années, la tendance inverse, c’est-à-dire le recul du nombre d’élèves dans les sections maths dans nos lycées. Cet état de fait devrait interpeller les responsables de l’éducation dans notre pays et les pousser à prendre les mesures nécessaires pour inverser cette tendance.

Il convient, en effet, d’accorder la plus grande importance à la maîtrise de ce domaine, au niveau de la conception et de la création et pas seulement au niveau de l’utilisation, parce qu’il devient de plus en plus impactant de tous les aspects de la vie, voire même de la sécurité du pays et de sa souveraineté.

* Enseignant universitaire de maths.

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