Dans les métropoles africaines en pleine expansion, une ressource devient aussi stratégique que le carburant ou l’électricité : le temps. Selon une étude menée par le groupe Yango sur l’impact de ses systèmes, près de deux millions d’heures ont été économisées en Afrique en 2025 par les usagers urbains grâce aux technologies d’optimisation de trajets basées sur l’IA (intelligence artificielle). De l’Afrique de l’Ouest à l’Afrique centrale et australe, l’optimisation intelligente des trajets contribue à répondre au défi urbain majeur de la congestion dans les villes du continent.
Au Sénégal près de 170 000 heures ont ainsi été économisées. Abidjan détient le gain absolu en Afrique, avec 815 000 heures, tandis que pour Kinshasa, le gain relatif est de 6 %, l’un des niveaux d’amélioration les plus significatifs à l’échelle mondiale.
Ces résultats reposent sur l’analyse de millions de trajets Yango effectués en 2025. L’étude, qui couvre 28 villes sur quatre continents, positionne l’Afrique en première ligne, le gain d’heures économisées au niveau mondial dépassant cinq millions (soit l’équivalent de 600 années de temps humain restituées aux communautés).
Ces gains prennent une dimension macroéconomique majeure au regard des analyses de la Banque Mondiale et du CETUD (Conseil Exécutif des Transports Urbains de Dakar). Selon l’autorité sénégalaise, les dysfonctionnements des transports routiers coûtent au pays environ 900 milliards de FCFA par an, soit une perte équivalente à 6% du PIB national. Dans ce contexte, chaque minute récupérée grâce à l’optimisation technologique représente une contribution directe et tangible à la productivité de l’économie sénégalaise.
Des gains de temps mais aussi des gains environnementaux et sociaux
La méthodologie compare des itinéraires optimisés par intelligence artificielle à des trajets statiques basés sur le chemin le plus court. Le système analyse en temps réel les flux de circulation, les schémas historiques de congestion, les cycles de feux tricolores et la complexité des intersections. Son architecture auto-apprenante s’améliore continuellement en comparant temps prédits et temps réels.
L’enjeu dépasse le simple gain de temps et se décline sur trois fronts. D’abord économique, avec moins de carburant consommé et plus de rotations pour les conducteurs. Ensuite environnemental, puisque l’optimisation des trajets contribue à diminuer les émissions dans une ville où la qualité de l’air devient préoccupante. Enfin social, car la distribution équilibrée des flux atténue la congestion dans les points névralgiques.
L’intelligence artificielle appliquée à la mobilité n’est plus un luxe technologique mais une nécessité infrastructurelle, au même titre que les ponts ou les échangeurs. Le temps retrouvé dans le trafic devient un indicateur de développement urbain aussi pertinent que l’accès à l’eau ou à l’électricité.
Une courte vidéo expliquant la méthodologie est également disponible ici (en anglais). L’étude complète est également disponible via ce lien.
