9/22 부르키나파소 SIST 2026: 인공지능, 과학 연구 가속화와 과학 주권 새로운 도전 사이

[정민섭]

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SIST 2026 : L’intelligence artificielle, entre accélération de la recherche et nouveaux défis de souveraineté scientifique

Publié le mardi 22 septembre 2026 à 22h45min

‎ « Recherche scientifique à l’ère de l’intelligence artificielle : éthique, bioéthique, biosécurité et propriété intellectuelle ». C’est autour de cette problématique que s’est tenue la conférence inaugurale de la 6ᵉ édition du Symposium international sur la science et la technologie (SIST). Le Pr Jacques Simporé, généticien et bioéthicien, et le Pr Giuseppe Novelli, professeur de génétique médicale à l’université de Rome Tor Vergata, ont posé les termes d’un débat désormais incontournable. "Comment profiter de la puissance de l’intelligence artificielle dans la production scientifique sans perdre de vue l’éthique, la sécurité, la dignité humaine et la maîtrise des données africaines ?"

Pour le Pr Jacques Simporé, l’intelligence artificielle n’est plus seulement « un outil de calcul au service du chercheur ». Elle devient progressivement un « agent cognitif », capable de formuler des hypothèses, d’explorer des espaces chimiques, de prédire des structures moléculaires ou encore d’accompagner la rédaction de travaux scientifiques.

Cette évolution modifie non seulement les méthodes de recherche, mais aussi les rapports entre chercheurs, universités, centres de recherche, États et entreprises. Pour le généticien et bioéthicien, une interrogation traverse désormais cette révolution technologique : l’IA peut-elle devenir un instrument de souveraineté scientifique et de transformation durable pour l’Afrique ? La question prend selon lui une résonance particulière sur un continent qui demeure largement dépendant des infrastructures, des données, des financements et des technologies produites ailleurs.

À lire : Science et technologie : La transformation digitale du Burkina au cœur d’un symposium international

Les exemples présentés par le Pr Simporé donnent la mesure du changement à l’œuvre. Dans plusieurs domaines, l’IA permet aujourd’hui d’explorer en quelques heures, voire en quelques minutes, des volumes de données qui auraient demandé auparavant des années de travail humain.

En biologie structurale, AlphaFold, développé par Google DeepMind, a notamment bouleversé la connaissance des protéines en permettant de prédire leur structure tridimensionnelle à partir de leur séquence d’acides aminés. Selon les éléments présentés au symposium, AlphaFold2 met désormais à disposition plus de 200 millions de structures, couvrant une part considérable du protéome connu. Les travaux associés à cet outil ont d’ailleurs valu à Demis Hassabis et John Jumper le prix Nobel de chimie en 2024.

Selon le Pr Simporé, l’IA ne saurait être tenue pour bonne ou mauvaise en elle-même car son caractère bénéfique ou délétère n’est pas une propriété intrinsèque

La génétique constitue un autre terrain où cette accélération est particulièrement visible. Le Pr Giuseppe Novelli, intervenant au SIST à distance depuis l’université de Rome Tor Vergata, a expliqué que l’IA permet désormais d’analyser le génome humain à une vitesse qui aurait été inimaginable il y a quelques années. Il a évoqué le cas d’un génome humain dont l’analyse, réalisée autrefois avec plusieurs personnes et plusieurs laboratoires sur une longue période, peut aujourd’hui être traitée par des outils d’intelligence artificielle en un temps considérablement réduit.

Mais c’est surtout l’application médicale de cette accélération qui retient l’attention du professeur de génétique médicale. Il cite notamment une expérience menée dans une unité de soins intensifs pédiatriques à Dubaï, où l’analyse complète du génome d’une centaine d’enfants aurait permis d’obtenir des informations diagnostiques en quelques jours. Selon les résultats présentés par le chercheur, l’utilisation de cette approche a permis d’améliorer fortement le taux de diagnostic et, dans certains cas, d’orienter rapidement la prise en charge thérapeutique.

Cette capacité de l’IA à accélérer l’identification des maladies ne signifie cependant pas qu’elle puisse remplacer le médecin. C’est l’un des points sur lesquels le Pr Novelli insiste. Une même mutation génétique peut produire des effets différents chez deux personnes. L’environnement, l’âge, d’autres gènes ou encore les modifications épigénétiques peuvent influencer l’expression‎ d’une maladie. L’algorithme peut identifier et classer une variation ; il ne voit pas, à lui seul, le patient qui se trouve devant le médecin.

‎ « L’IA ne voit pas le bébé. Le bébé est vu par un médecin », résume en substance le chercheur italien. Cette distinction est essentielle. Elle replace l’humain au cœur du processus médical. Au sein de son laboratoire de Rome, explique le Pr Novelli, l’analyse génétique s’inscrit ainsi dans un parcours comprenant notamment un conseil avant le test et un conseil après le test. Les données produites par l’analyse doivent être interprétées par une équipe et expliquées au patient. La question de l’interprétation devient d’autant plus importante que de nombreuses variations génétiques demeurent difficiles à caractériser.

Pr de génétique médicale de l’université de Rome Tor Vergata, Giuseppe Novelli a livré sa communication en ligne

Le chercheur évoque les « variants de signification incertaine », pour lesquels les outils disponibles ne permettent pas toujours de déterminer si une variation est pathogène ou non. Pour lui, l’une des réponses réside dans le partage des données et des observations entre chercheurs et entre pays. Cette nécessité de partager les données prend une dimension particulière en Afrique. Le Pr Novelli a cité des collaborations menées avec des patients du Burkina Faso et du Ghana. Ces travaux ont permis d’identifier des mutations pouvant être spécifiques à certaines populations africaines et qui risquent de rester invisibles dans des bases de données constituées principalement à partir de populations européennes. VisionnerDes Documentaires

Le Pr Simporé fait le même constat dans sa présentation. Les grands corpus qui alimentent les systèmes d’IA sont largement constitués de données occidentales et anglophones. Cette situation peut entraîner des biais lorsque les outils sont utilisés sur des populations africaines. En médecine, en agriculture, dans l’environnement ou encore dans la reconnaissance vocale, des modèles entraînés ailleurs peuvent ne pas restituer correctement les réalités africaines.

Le problème concerne jusqu’au génome humain de référence. Le conférencier relève que celui-ci demeure encore largement construit à partir de données qui ne reflètent pas toute la diversité génétique de l’humanité. Or, cette diversité africaine est particulièrement importante pour améliorer la médecine génomique et construire des références plus représentatives. Pour l’Afrique, l’enjeu n’est donc pas seulement d’utiliser l’intelligence artificielle. Il est aussi de participer à la production des données qui permettront de construire les IA de demain.

Éthique, biosécurité et propriété intellectuelle : les garde-fous d’une science augmentée

Cette course à la puissance de calcul et à l’accumulation des données ne peut toutefois être dissociée des risques qu’elle comporte. Dans sa présentation, le Pr Simporé rappelle que l’IA peut amplifier les capacités humaines, mais également les biais, les asymétries et les risques.

Dans le domaine médical, les dangers peuvent prendre la forme d’erreurs de diagnostic, de biais algorithmiques ou de décisions difficiles à expliquer lorsque les systèmes fonctionnent comme des « boîtes noires ». À cela s’ajoutent les risques liés à la confidentialité des données de santé. Des données génétiques ou médicales mal protégées peuvent être exposées, détournées ou utilisées sans le consentement des personnes concernées.

La bioéthique devient alors une composante incontournable de l’intelligence artificielle appliquée au vivant. Le consentement des personnes, la gouvernance des données, l’équité dans le partage des bénéfices et la protection de la dignité humaine doivent accompagner les avancées technologiques. Le Pr Simporé souligne également que cette réflexion concerne non seulement l’être humain, mais aussi les animaux, les plantes et l’environnement.

La biosécurité constitue un autre front. Une IA capable d’accélérer la recherche peut également être détournée pour faciliter des usages dangereux. Le conférencier évoque notamment les risques liés à la génération de substances toxiques et plaide pour une logique de « défense en profondeur » : filtrage des requêtes et des résultats, contrôle des accès, traçabilité et refus de certaines demandes à double usage.

Pour le Burkina Faso, cette réflexion devrait conduire à renforcer les compétences nationales en matière de biosécurité, notamment autour des usages de l’IA dans la synthèse d’ADN, l’édition génomique, les biobanques et les bases de données biologiques. Reste enfin une question qui touche directement à la souveraineté : à qui appartiennent les connaissances produites avec l’aide de l’intelligence artificielle ?

La propriété intellectuelle se retrouve confrontée à une situation nouvelle. Le Pr Simporé rappelle que plusieurs offices de propriété intellectuelle et juridictions refusent actuellement de reconnaître une IA comme inventeur. Dans cette logique, l’inventeur doit rester une personne physique. Le cadre de l’Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI), à travers l’Accord de Bangui révisé, s’inscrit également dans cette approche.

Mais une autre question se pose pour l’Afrique : celle de la valeur des données utilisées pour entraîner les modèles.

La conférence inaugurale a beaucoup intéressé les participants

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Données génomiques, langues africaines, savoirs endogènes, données environnementales ou agricoles constituent des ressources informationnelles susceptibles d’alimenter des systèmes dont la valeur économique pourrait devenir considérable. Le risque, selon le Pr Simporé, serait de reproduire avec l’IA les asymétries déjà observées dans d’autres domaines scientifiques : l’Afrique fournirait les données tandis que la valeur scientifique et économique serait captée ailleurs. D’où la nécessité, plaide-t-il, de construire une doctrine africaine de protection et de valorisation de ces ressources.

Cette ambition passe par la formation des chercheurs, l’adoption de chartes d’utilisation de l’IA dans les institutions scientifiques, la création de plateformes africaines de données, mais aussi par le développement de capacités de calcul et de laboratoires capables de travailler sur l’IA et la biologie dans des conditions sécurisées.

Au terme de la conférence, une idée revient comme un fil conducteur : l’intelligence artificielle n’est ni une solution miracle ni une menace en soi. Elle amplifie les capacités de ceux qui l’utilisent. La véritable question réside donc dans les règles, les compétences et les institutions qui permettront d’en orienter les usages.

‎ « L’IA explore et prédit ; l’humain comprend, décide et répond », rappelle le Pr Simporé dans la conclusion de sa présentation.

Cette conférence inaugurale du SIST 2026 a aiguisé la curiosité des participants qui majoritairement se questionnent sur la pertinence de l’utilisation de l’IA dans le contexte burkinabè.

Farida Thiombiano

‎Lefaso.net

SIST 2026: 인공지능, 과학 연구 가속화와 과학 주권 새로운 도전 사이

행사명: 제6차 국제과학기술심포지엄(SIST: Symposium International sur la Science et la Technologie)

개최지: 와가두구, 부르키나파소

개막 콘퍼런스 주제: "과학 연구와 인공지능 시대: 윤리, 생명윤리, 생물안보, 지적재산권"

주요 발표자:

Prof. Jacques Simporé (부르키나파소 유전학자·생명윤리학자)

Prof. Giuseppe Novelli (로마 Tor Vergata 대학 의학유전학 교수, 화상 참석)

핵심 질문

"아프리카의 과학적 주권과 지속 가능한 발전을 위해, 인공지능의 강력함을 활용하면서도 윤리, 안보, 인간 존엄성, 아프리카 데이터 주권을 어떻게 지킬 것인가?"

A. 인공지능의 역할 변화

Prof. Simporé의 주장

변화     설명

과거     계산의 도구 (인간을 보조)

현재     "인지 주체"(cognitive agent)

- 가설 수립 가능         AI가 독립적으로 새로운 아이디어 제시

- 화학 공간 탐색         분자 구조 예측

- 과학 논문 작성 보조  글쓰기 지원

영향 범위

연구 방법론 변화

연구자, 대학, 연구기관, 국가, 기업 간의 권력 관계 변화

아프리카의 과학 주권: 중요한 질문 제기

B. 구체적 사례: 수시간의 작업이 년단위 단축

1. 단백질 구조 예측 (AlphaFold)

기술     성과

AlphaFold (Google DeepMind)  단백질의 3D 구조를 아미노산 서열로부터 예측

AlphaFold2       2억 개 이상의 단백질 구조 데이터베이스 구축

노벨상  2024년 화학상 (Demis Hassabis, John Jumper)

의미: 과거 년단위 작업이 이제는 시간/분 단위로 단축

2. 인간 유전체 분석

Prof. Novelli의 사례:

과거: 여러 사람, 여러 실험실, 긴 시간 필요

현재: AI 도구로 대폭 단축 가능

의료 응용 (두바이 소아중환자실 사례):

약 100명 어린이의 완전 유전체 분석

결과: 며칠 내 진단 정보 획득

효과: 진단율 대폭 향상, 빠른 치료 지향

C. 중요한 한계: AI는 의사를 대체할 수 없다

Prof. Novelli의 핵심 강조

AI의 한계:

┌─ 유전적 변이 식별 가능

├─ 분류 가능

└─ BUT: 환자를 "본다"지 않음

실제 의료 현장:

┌─ 같은 유전 변이 → 서로 다른 효과 (환경, 나이, 다른 유전자, 에피유전체 영향)

├─ 의사 판단 필수 (전체 맥락 이해)

└─ "AI는 탐색·예측, 인간은 이해·결정·실행"

의료 절차의 중요성

부르키나파소 의료 현장에 시사점:

─ 진단 전 상담 필수

─ 검사

─ 진단 후 상담 필수

─ 해석 (팀) + 환자 설명

"의미 불확정 변이(Variants of Uncertain Significance)"

현재 도구로 병원성 여부 판단 불가능 변이 존재

해결책: 국제 데이터 공유

D. 아프리카 데이터 주권의 위기

현황: 서방 중심의 AI 훈련 데이터

문제:

┌─ AI 시스템의 대부분이 "서방 + 영어권" 데이터로 훈련

├─ 아프리카 인구·언어·환경 데이터 부족

└─ 결과: 아프리카 적용 시 비효율 또는 오류

구체적 분야별 위험

분야     위험

의학     유럽 인구 기반 의료 AI → 아프리카 환자에 부정확

농업     선진국 농작물 데이터 → 아프리카 작물 예측 실패

환경     북반구 생태계 → 사헬 환경 예측 오류

음성인식          영어/유럽 언어 → 아프리카 언어 인식 실패

인간 기준 유전체(Reference Human Genome)의 편향

현재 상황:

─ 인간 기준 유전체가 "유럽 인구 중심"

─ 아프리카의 놀라운 유전적 다양성 미반영

아프리카의 유전적 중요성:

─ 현대 인류의 기원지

─ 가장 높은 유전적 다양성

─ 아프리카 특화 유전 질환 존재

핵심 문제: 데이터 주권

재앙적 시나리오 (Simporé 교수 우려):

┌─ 아프리카 = 데이터 제공자

├─ 서방 = 과학·경제 가치 창출자

└─ 결과: "과학적 신식민주의" 재현

현재 다른 분야와의 유사성:

─ 원료 수출 (금, 다이아몬드)

─ 아프리카는 저부가가치 상품만 제공

─ 선진국이 가공·부가가치 창출

E. 생명윤리, 생물안보, 지적재산권의 필요성

1. 생명윤리 (Bioethics)

의료 분야의 위험:

진단 오류

알고리즘 편향

"블랙박스" 의사결정 (설명 불가능)

보건 데이터 유출: 무방비 유전체/의료 데이터 도용 또는 오용

필수 요소:

동의(Consent)

데이터 지배구조

이익 공평 분배

인간 존엄성 보호

동물, 식물, 환경까지 고려

2. 생물안보 (Biosecurity)

AI의 위험한 이중용도:

AI로 독성 물질 생성 가속화 가능

DNA 합성, 유전자 편집, 생물무기 개발 용이화

방어 전략 (Defense in Depth):

요청/결과 필터링

접근 통제

추적성(Traceability)

이중용도 요청 거부

3. 지적재산권 (Intellectual Property)

현재 법적 상황:

대부분 지재권청/법원: "AI는 발명자가 될 수 없다"

발명자는 반드시 자연인이어야 함

OAPI(아프리카지재권기구) Bangui Agreement도 동일 입장

새로운 질문:

AI 훈련에 사용된 데이터의 소유권과 가치는 누구에게 속하는가?

아프리카의 데이터 자산:

┌─ 유전체 데이터 (genomic data)

├─ 아프리카 언어 (African languages)

├─ 토착 지식 (indigenous knowledge)

├─ 환경 데이터 (environmental data)

└─ 농업 데이터 (agricultural data)

위험:

── 이 모든 것이 "무료"로 사용되어

── 거대 AI 회사의 가치 창출에 활용되고

── 아프리카는 혜택 받지 못함

F. 아프리카적 대응책 구축의 필요성

Simporé 교수의 제안:

1. 연구자 훈련

   ─ AI 생명윤리 교육

2. 기관 차원의 AI 이용 헌장 채택

   ─ 윤리 규범 명확화

3. 아프리카 데이터 플랫폼 구축

   ─ 아프리카 주도의 데이터 관리

4. 계산 능력 및 안전 실험실 개발

   ─ AI & 생물학 연구 인프라

부르키나파소의 구체적 대응 영역:

생물안보 역량 강화:

DNA 합성 AI 활용 감시

유전자 편집 윤리 검토

생물 데이터 보호

G. 핵심 메시지 (결론)

"AI는 탐색하고 예측한다; 인간이 이해하고 결정하고 행동한다"

최종 평가:

AI는:

  ├─ 기적의 해법 아님

  ├─ 본질적 위협 아님

  └─ 사용자의 능력을 "증폭"할 뿐

진정한 질문:

  ── 규칙, 역량, 제도가 이 증폭을

  ── 어떻게 방향 지을 것인가?

H. 행사의 의의

기술 중심이 아닌 윤리 중심 접근

아프리카 과학자들의 적극적 목소리

부르키나파소의 과학 주권 의식 높아짐