La demande des particuliers et des entreprises pour les bus électriques, les deux-roues et les trois-roues électriques augmente à travers le continent, affirment les initiés et les analystes du secteur. Cependant, le financement limité est resté bien en deçà des niveaux nécessaires pour répondre à cette demande, ce qui rend difficile pour les entreprises de produire des véhicules et maintient le coût des véhicules électriques à un niveau élevé pour les consommateurs. Selon un rapport de l'association caritative Shell Foundation, jusqu'à 9 milliards de dollars de financement pourraient être nécessaires d'ici 2030 pour développer un marché durable des deux-roues électriques au Kenya, au Nigeria, en Ouganda, au Rwanda et en Éthiopie. Les banques et les investisseurs locaux ont mis du temps à soutenir le secteur des véhicules électriques pour des raisons telles que le faible appétit pour le risque, le manque d’informations et le stade naissant du secteur en Afrique.

À moins que des changements urgents ne soient apportés, les villes africaines ne demanderont ni ne recevront les financements dont elles ont désespérément besoin pour relever les défis de leur urbanisation sans précédent, indique un nouveau rapport de la Banque africaine de développement (BAD). Alors que la population des villes africaines devrait presque tripler au cours des 25 prochaines années, la BAD propose des stratégies clés pour répondre au besoin urgent de financer la croissance urgente du continent. Les conclusions du rapport montrent une augmentation spectaculaire de la population : la population urbaine de l'Afrique devrait atteindre 1,5 milliard d'habitants d'ici 2050. La ville de Lagos abritera environ 24,5 millions d'habitants en 2050, soit plus de 32 fois sa taille lorsque le Nigeria a obtenu son indépendance en 2050. 1960. L'urbanisation représente une opportunité économique, politique et sociale cruciale pour accélérer les progrès vers les objectifs fixés dans les objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies et l'Agenda 2063 de l'Union africaine. Mais si les villes africaines sont incapables de construire des infrastructures et d'étendre services, le coût sera supporté par le monde entier, indique le rapport.

Se promener le long de la route principale de Ruaka, une ville située à la périphérie de Nairobi, c'est entrevoir les extrêmes du shopping africain. Des étals de marché vendant des légumes et du charbon de bois se répandent dans la rue. Au loin se trouve un centre commercial luxueux avec un Carrefour, l'une des 20 franchises du supermarché français de la capitale kenyane. Plus haut, cependant, se trouve un Quickmart. La chaîne de supermarchés kenyane compte 59 succursales, contre 25 en 2020. En moyenne, les Africains achètent plus de 70 % de leurs aliments, boissons et cosmétiques auprès de vendeurs informels. Les supermarchés ont toujours servi une élite aisée, choisissant de ne pas rivaliser pour attirer les clients les plus pauvres. Mais des chaînes locales telles que Quickmart suggèrent qu’il est possible de combler le manque dans le commerce de détail africain. Leur succès reflète des changements plus profonds dans les économies et la démographie africaines. Les analystes tentent depuis longtemps de mesurer la « classe moyenne » africaine en comptant les personnes appartenant à des fourchettes de revenus quelque peu arbitraires. Des analyses plus récentes ont incorporé des données sur la propriété d’actifs bourgeois tels que les réfrigérateurs. L'année dernière, Fraym, une société d'analyse, a estimé qu'il y avait 330 millions de personnes dans ce qu'elle appelle la « classe de consommateurs » de l'Afrique, soit environ un quart de la population du continent, soit 1,3 milliard d'habitants. Les deux tiers se trouvaient dans seulement cinq pays (Égypte, Nigeria, Afrique du Sud, Maroc et Algérie) ; la majeure partie du tiers restant était répartie dans 15 autres États, dont le Kenya.

Il constitue un élément clé d’un accord pionnier de « dette pour la nature » conclu juste avant son coup d’État. L'échange de dette de 500 millions de dollars était le premier du genre sur le continent africain et a vu le gouvernement du président déchu Ali Bongo s'engager à protéger les eaux côtières du Gabon qui abritent la plus grande population de tortues luths au monde. Son retrait a cependant fait craindre que l'accord récemment signé ne s'effondre et même déclenche un défaut de paiement de la dette souveraine qui causerait de nouveaux problèmes dans ce pays d'Afrique centrale. Les responsables de la junte ont depuis déclaré publiquement que les obligations du pays seraient respectées. Cela a contribué à apaiser une partie de l'angoisse immédiate, même si la complexité de l'échange de dette signifie que les inquiétudes n'ont pas complètement disparu. En conséquence, The Nature Conservancy (TNC), une organisation basée aux États-Unis qui a aidé à concevoir l’échange de dette et qui est désignée pour suivre ses progrès, a demandé des discussions avec les responsables. Des pourparlers en personne ont maintenant eu lieu et le régime a versé sa première tranche de 1,1 million de dollars à un nouveau fonds de conservation qui sous-tend l'accord.

L’écart de disponibilité des données et de consommation entre l’Afrique et le reste du monde reflète des disparités plus profondes et a des répercussions importantes. En conséquence, les innovations cruciales dans les domaines de la santé, de l’éducation et des transports fonctionnent mieux pour le reste du globe que pour l’Afrique. Par exemple, en raison de la relative rareté des données en Afrique, les systèmes d’IA en Afrique disposent de moins d’ensembles de données sur lesquels apprendre que dans le reste du monde. Les données synthétiques sont présentées comme une stratégie pour compléter cette rareté des données. La méthode d’IA des réseaux contradictoires génératifs (GAN) est souvent utilisée pour créer des données synthétiques. Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux (semblables à un cerveau artificiel), le générateur et le discriminateur. Le générateur produit de nouvelles données, tandis que le discriminateur fait la distinction entre les données réelles et fausses.

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