AM Edition: Top 10 Energy Articles on LiveNews.co.nz for March 27, 2026 – Full Text

Source: The Conversation – in French – By Christian Moretti, Senior Researcher, Paul Scherrer Institute PSI, Swiss Federal Institute of Technology Zurich

Le coût des véhicules électriques a longtemps semblé constituer un obstacle à leur adoption en Afrique. La plupart des chercheurs ne s’attendaient pas à ce que l’énergie des batteries devienne suffisamment abordable pour remplacer l’essence ou le diesel sur le continent avant 2040.

Mais la baisse du coût des batteries, l’essor de la production mondiale de véhicules électriques et l’abondance des ressources solaires sont en train de changer cette vision.

Notre nouvelle étude montre que les véhicules électriques, en particulier lorsqu’ils sont associés à une recharge solaire hors réseau, pourraient être moins chers que les voitures à essence ou diesel dans de nombreux pays africains dans un avenir pas si lointain. Cependant, plusieurs facteurs continuent de freiner leur adoption. Nous estimons que l’accès au financement est l’obstacle principal.

Nous sommes des chercheurs travaillant sur la politique énergétique, l’analyse du cycle de vie et les technologies à faible émission de carbone à l’ETH Zurich et à l’Institut Paul Scherrer (PSI). En collaboration avec des universités africaines partenaires, nous avons passé les deux dernières années à examiner si les pays africains peuvent passer directement à la mobilité électrique, en contournant les technologies plus anciennes.

Cette étude est née du besoin de données contextuelles pour évaluer si les véhicules électriques peuvent jouer un rôle significatif dans l’avenir des transports de la région. Cela pourrait améliorer la qualité de l’air local et transformer la trajectoire des émissions de l’un des secteurs des transports qui connaît la croissance la plus rapide au monde.

Le principal défi n’est pas de savoir si la mobilité électrique est techniquement viable dans le contexte africain – elle l’est –, mais plutôt de déterminer comment mettre en place un financement à grande échelle.

Les taux d’intérêt élevés, les primes de risque et l’accès limité au crédit à long terme rendent encore les véhicules électriques inabordables pour la plupart des Africains. Mais dans des pays à faible risque tels que le Botswana, Maurice et l’Afrique du Sud, les conditions de financement actuelles sont déjà proches de l’équilibre entre les coûts des voitures électriques et ceux des voitures à carburant fossile.

Nos recherches montrent que si un véhicule électrique est acheté comptant, hors taxes, il serait déjà compétitif en termes de coûts dans certains scénarios.

Il est nécessaire de mener des recherches ciblées sur des solutions de financement évolutives afin de débloquer une croissance accélérée des véhicules électriques en Afrique. Nous présentons quatre points potentiellement pertinents pour les chercheurs, les décideurs politiques africains et les institutions financières internationales.

Réduction des risques financiers parallèlement aux subventions publiques indirectes

Le marché africain des véhicules électriques connaît une croissance rapide, atteignant 17,4 milliards de dollars en 2025 et devant atteindre 28 milliards de dollars d’ici 2030, bien qu’il représente actuellement moins de 1 % du parc automobile total.

Notre étude examine la compétitivité du coût total de possession des véhicules électriques dans 52 pays africains, sur six segments de véhicules particuliers : les deux-roues de petite et moyenne taille ; les quatre-roues de petite, moyenne et grande taille ; et le segment des minibus. Nous avons également examiné trois horizons temporels : 2025, 2030 et 2040.

Nous avons constaté que, pour plus de la moitié des pays examinés, les coûts de financement devraient baisser de 7 à 15 points de pourcentage pour que les véhicules électriques atteignent la parité des coûts avec les véhicules conventionnels d’ici 2030. Cette baisse peut réduire les dépenses de financement sur la durée de vie de plusieurs milliers de dollars, ce qui suffit souvent à faire passer un véhicule de la catégorie « inabordable » à celle de « tout à fait accessible ».

Le risque technologique n’est plus le problème : les véhicules électriques ont désormais atteint leur maturité commerciale et sont largement utilisés à travers le monde, et de plus en plus en Afrique.

Le problème réside davantage dans les risques spécifiques à chaque pays. Ceux-ci reflètent plusieurs risques d’investissement, perçus ou réels, tels que l’instabilité macroéconomique ou institutionnelle, la volatilité monétaire ou la méconnaissance des modèles économiques des véhicules électriques chez les prêteurs, ce qui se traduit par des prix d’achat élevés.

Les subventions indirectes, telles que les exonérations fiscales ou les exemptions de droits d’importation pour les véhicules électriques, sont utiles et populaires dans de nombreux pays africains.

Mais pour accélérer et pérenniser l’adoption des véhicules électriques, les pays pourraient également avoir besoin d’outils permettant de transférer le risque financier des prêteurs privés vers les acteurs publics. Cela pourrait réduire le coût global du véhicule.

Parmi ces outils pourraient figurer des garanties de crédit, des prêts concessionnels et des structures de financement mixte. Concrètement, cela signifie que les gouvernements ou d’autres institutions financières publiques absorberaient une partie du risque associé aux prêts pour véhicules électriques. Les prêteurs se sentiraient ainsi plus à l’aise pour financer ces véhicules.

En absorbant une partie du risque, ces instruments pourraient faire baisser les taux d’intérêt à des niveaux rendant les véhicules électriques plus abordables, ce qui accélérerait leur adoption et réduirait la période pendant laquelle des subventions publiques sont nécessaires.

Les véhicules électriques en tant qu’actifs financiers

Les véhicules électriques se prêtent bien à la réduction des risques. Les voitures et les systèmes de recharge sont des actifs standardisés générant des flux de trésorerie prévisibles. Les prêts peuvent être regroupés et titrisés, ce qui signifie que les prêts individuels pour l’achat de véhicules sont mis en commun et convertis en produits financiers négociables. Un processus similaire s’applique aux prêts hypothécaires, mais pas à la plupart des projets d’infrastructure. En ce sens, le financement des véhicules électriques pourrait être plus simple et plus évolutif que le financement traditionnel du développement.

Le regroupement de milliers de petits prêts pour véhicules électriques en produits susceptibles de servir d’investissements pourrait attirer les fonds de pension, les assureurs et les investisseurs d’impact – des pools de capitaux bien plus importants que l’aide au développement traditionnelle.

Les banques multilatérales de développement jouent ici un rôle essentiel, non pas en tant que prêteurs principaux, mais en tant que créateurs de marché. En aidant à structurer les produits financiers, en établissant des normes et en offrant des garanties partielles, elles peuvent attirer des capitaux privés à grande échelle.

Le financement public pour renforcer la dynamique du secteur privé

Les entreprises privées démontrent déjà que la mobilité électrique peut fonctionner sur les marchés africains à faible risque.

Au Kenya et au Rwanda, les entreprises proposant des modèles de remplacement de batterie, de location et de paiement à l’utilisation pour les deux- et trois-roues électriques connaissent une expansion rapide. Ces modèles commerciaux réduisent les coûts initiaux pour les consommateurs et génèrent des données d’exploitation qui renforcent la confiance des investisseurs.

L’opportunité consiste désormais à obtenir des financements publics pour tirer parti de ces premiers succès. Les entreprises privées peuvent regrouper les prêts automobiles et les actifs de recharge dans des portefeuilles régionaux, répartissant ainsi le risque entre les pays et les segments de clientèle.

Une fois ces portefeuilles établis, les acteurs publics, tels que les banques de développement ou les fonds pour le climat, pourraient les développer à plus grande échelle, en particulier sur les marchés à haut risque. Ils pourraient par exemple contribuer à la mise en place de plateformes panafricaines de financement des véhicules électriques qui canalisent intelligemment les capitaux entre les environnements à haut et à faible risque.

Politiques en matière de véhicules éléctriques et conditions de financement spécifiques à chaque pays

Les efforts visant à réduire les risques financiers liés aux véhicules électriques en Afrique doivent s’accompagner d’une politique plus large en la matière. Des cadres politiques nationaux clairs et prévisibles peuvent réduire l’incertitude liée aux investissements et diminuer directement les coûts de financement.

La Politique nationale de mobilité électrique du Kenya en est un excellent exemple. Outre les incitations visant à accroître l’adoption des véhicules électriques, cette politique renforce les cadres réglementaires et soutient le développement des infrastructures de recharge. Elle encourage également la fabrication et l’assemblage locaux de véhicules électriques, ce qui pourrait contribuer à créer des opportunités de croissance économique verte.

Cela ne signifie pas pour autant que tous les pays doivent adopter dès demain des obligations strictes en matière de véhicules électriques. Au sein du continent, il existe de fortes disparités entre les pays, tant en termes de besoins de financement que d’environnements politiques pour la mobilité électrique. Certains pays peuvent nécessiter davantage d’intervention publique que d’autres.

Des mesures politiques efficaces pourraient inclure :

• des exonérations temporaires des droits d’importation

• des incitations à l’achat ciblées pour les acheteurs à faibles revenus

• des réformes de la taxe sur les carburants

• des stratégies claires pour éliminer progressivement les véhicules d’occasion très polluants.

Les politiques devraient être limitées dans le temps et régulièrement réévaluées, afin d’éviter des charges budgétaires à long terme alors que les prix des véhicules électriques baissent naturellement.

Cibler les incitations sur les véhicules plus petits et grand public peut également améliorer l’équité. Cela garantirait que le soutien public profite qu’aux nouveaux acheteurs plutôt qu’aux ménages les plus aisés.

Les faits sont clairs : l’Afrique n’a pas besoin d’une percée technologique pour électrifier le transport de passagers. Ce dont elle a besoin, c’est de capitaux moins chers et d’un environnement politique favorable pour accélérer l’adoption des véhicules électriques.

Christian Moretti bénéficie d’un soutienfinancier de l’ETH Mobility Initiative.

Bessie Noll remercie bénéficie d’un soutien financier de l’Initiative Mobilité de l’ETH.

– ref. Les voitures électriques pourraient rattraper l’essence en Afrique, si les obstacles au financement disparaissent – https://theconversation.com/les-voitures-electriques-pourraient-rattraper-lessence-en-afrique-si-les-obstacles-au-financement-disparaissent-278674

Source: The Conversation – France in French (2) – By Maxime Morge, Professeur d’Informatique, Université Claude Bernard Lyon 1

Réserver un voyage en comparant des centaines d’offres, rédiger un rapport à partir de plusieurs documents, analyser des données médicales ou corriger automatiquement un programme informatique : ces tâches exigent de la réflexion, de la méthode et des compétences variées. L’« IA agentique » promet désormais de les accomplir de manière autonome, en orchestrant les opérations nécessaires, en utilisant des outils et en corrigeant ses propres erreurs… Toutefois, l’IA agentique actuelle ne recouvre pas encore toute la richesse du concept d’« agent autonome » tel qu’il a été élaboré dans les décennies précédentes.

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Le cabinet Gartner a présenté 2026 comme l’année des « agents IA ». Ces systèmes dépassent la simple amélioration des assistants conversationnels. Les agents IA d’OpenClaw sont d’ores et déjà capables de dialoguer entre eux et d’exécuter des tâches complexes avec une supervision humaine limitée. Pour les entreprises, que ce soit dans l’industrie, l’administration ou la santé, la promesse est celle d’une automatisation plus souple qu’avec les logiciels traditionnels, capable de s’adapter à des situations variées plutôt que d’appliquer des règles prédéfinies.

Pourtant, derrière l’apparente nouveauté se cache une histoire plus ancienne. L’IA agentique s’inscrit dans la continuité de plusieurs décennies de recherche sur les agents autonomes et les systèmes multi-agents. Ce qui change aujourd’hui, ce sont les outils, notamment les grands modèles de langage et leur capacité à interagir plus naturellement avec les humains.

De la génération de texte à l’action

Les modèles conversationnels, comme ChatGPT, Gemini ou Claude, impressionnent par leur aptitude à résumer ou à rédiger des textes complexes. Pris isolément, ils restent toutefois essentiellement réactifs : ils produisent une réponse en fonction d’une requête. Un agent autonome va plus loin. Il peut analyser une demande, planifier une séquence d’opérations, utiliser des outils externes (moteur de recherche, base de données, logiciel), évaluer le résultat obtenu et ajuster sa stratégie si nécessaire.

Là où un modèle de langue se limite à écrire un programme informatique, un agent peut l’exécuter dans un environnement sécurisé, observer les erreurs éventuelles, corriger le code, puis le tester à nouveau. En somme, les agents IA ne font pas que parler, ils agissent.

Le passage de la génération de texte à l’action transforme la nature même du logiciel. Alors qu’un programme suit des instructions précisément définies à l’avance, un agent autonome peut, lui, adapter dynamiquement ses décisions en fonction du contexte, des résultats obtenus et des objectifs fixés. Il ne remplace pas nécessairement l’humain, mais modifie la répartition des tâches entre supervision et exécution.

Promesses et risques

Cette évolution ouvre des perspectives considérables. Dans les organisations, des agents peuvent automatiser des processus métiers laborieux. Dans l’industrie, ils peuvent coordonner des systèmes logiciels complexes. Dans le domaine médical, ils peuvent analyser des dossiers, rechercher des publications pertinentes et proposer des synthèses pour assister les médecins. Mais ces promesses s’accompagnent de risques.

En effet, les modèles actuels peuvent produire des informations inexactes, les fameuses hallucinations, et sont susceptibles de reproduire des biais présents dans leurs données d’entraînement. Si les agents sont cantonnés à un rôle d’assistant, ces limites sont déjà problématiques ; elles deviennent critiques lorsqu’elles concernent des systèmes capables d’agir sur des infrastructures techniques, notamment en exécutant des commandes système, en manipulant des fichiers ou en envoyant des requêtes réseau.

La question des agents d’IA n’est donc pas seulement technique : elle est aussi juridique, économique et sociétale. Elle touche à la transformation du travail qualifié et à la gouvernance des systèmes informatiques.

Une filiation historique

L’idée d’un agent autonome n’est pas née avec les modèles de langue. Elle remonte aux origines mêmes de l’intelligence artificielle. En 1956, lors de la conférence fondatrice de Dartmouth (au nord-est des États-Unis), l’un de ses organisateurs, Marvin Minsky, définissait déjà l’IA comme la conception de programmes capables d’accomplir des tâches mobilisant des capacités dites intelligentes telles que comprendre, apprendre, raisonner ou décider.

À partir des années 1980, la notion d’« agent intelligent » devient centrale. Un « agent » est alors défini comme un programme capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir pour atteindre des objectifs. Très tôt, les chercheurs développent le champ des systèmes multi-agents : des ensembles organisés de programmes autonomes qui interagissent dans un même environnement numérique. L’objectif est de comprendre comment ces entités peuvent se coordonner, coopérer ou entrer en compétition afin de résoudre des problèmes complexes.

Plusieurs travaux emblématiques illustrent concrètement cette approche. Le système HEARSAY-II repose sur un modèle de « tableau noir ». Plusieurs modules spécialisés pour la reconnaissance, l’analyse et l’interprétation du langage contribuent à la compréhension de la parole en partageant leurs hypothèses dans un espace commun structuré. Le Contract Net Protocol propose un mécanisme inspiré des appels d’offres : pour réaliser une tâche, un agent émet un appel à proposition, d’autres agents proposent leurs services, et les plus compétents se voient attribuer le contrat. Autrement dit la coordination entre agents est au cœur de l’IA depuis plusieurs décennies.

Un réservoir d’idées encore sous-exploité

Mais si l’idée d’agent n’est pas nouvelle, l’« IA agentique » s’impose aujourd’hui auprès des non-spécialistes en raison du rôle central joué par les grands modèles de langue. Bien que dénués de compréhension causale et de compréhension du monde physique, ceux-ci fournissent aux agents une capacité linguistique et une forme de « sens commun » statistique qui facilitent l’interaction avec les humains et l’interprétation d’instructions complexes en langage naturel.

Toutefois, l’IA agentique actuelle ne recouvre pas encore toute la richesse du concept d’agent autonome tel qu’il a été élaboré dans les décennies précédentes. Dans la pratique, elle repose encore le plus souvent sur une séquence d’actions où chaque étape est prévue et ordonnée à l’avance. Les travaux menés depuis les années 1990 sur les systèmes multi-agents qui portent sur la coopération, la négociation, l’allocation de tâches et l’adaptation collective offrent un réservoir d’idées encore largement sous-exploitées.

L’intégration de ces mécanismes avec les capacités des grands modèles ouvre pour demain des perspectives nouvelles : des agents capables non seulement d’exécuter un plan mais de s’organiser collectivement, de se spécialiser et de s’adapter à des environnements complexes.

L’IA agentique constitue ainsi une nouvelle étape plutôt qu’une rupture. Elle associe l’héritage théorique des systèmes multi-agents à la puissance récente des modèles génératifs. Comprendre cette filiation historique permet de dépasser l’effet de mode. L’IA agentique représente une tentative de transformer des modèles prédictifs en systèmes capables d’agir, de planifier et, peut-être demain, de s’organiser collectivement dans des environnements complexes.

Maxime MORGE a reçu des financements de Lyon 1 Université et CNRS, .

– ref. Qu’est-ce que l’« IA agentique » ? Comprendre son histoire pour dépasser l’effet de mode – https://theconversation.com/quest-ce-que-l-ia-agentique-comprendre-son-histoire-pour-depasser-leffet-de-mode-278682