# Modélisation d'un cadre d'architecture intelligente pour les services municipaux du Cameroun : vers des collectivités territoriales augmentées

Jean Zoa

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Jean Zoa. Modélisation d'un cadre d'architecture intelligente pour les services municipaux du Cameroun : vers des collectivités territoriales augmentées. 2025. hal-05413612

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Preprint submitted on 12 Dec 2025

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# Modélisation d'un cadre d'architecture intelligente pour les services municipaux du Cameroun : vers des collectivités territoriales augmentées

## Résumé

La transformation numérique des collectivités territoriales décentralisées (CTD) du Cameroun demeure limitée malgré les ambitions gouvernementales et les besoins croissants des citoyens en matière d'efficacité, de transparence et d'accessibilité des services publics. L'intelligence artificielle (IA), considérée comme un levier majeur d'innovation, demeure sous-exploité dans le contexte local, en raison de contraintes multiples : absence d'architecture intégrée, fragmentation des systèmes d'information, faible gouvernance des données et déficit de compétences. Cet article propose un cadre d'architecture intelligente destiné à moderniser les services municipaux et à accompagner les CTD camerounaises vers le statut de collectivités territoriales augmentées. La méthodologie mobilisée est le Design Science Research (DSR) de Nunamaker, permettant la construction et la validation d'un artefact technologique adapté aux réalités du contexte africain. L'étude révèle que l'intégration structurée de l'IA dans les processus municipaux améliore la performance administrative, renforce la prise de décision et favorise une participation citoyenne accrue. Les résultats ouvrent des perspectives pour une gouvernance locale fondée sur les données, l'anticipation et l'efficacité opérationnelle.

## Mots-clés :

Intelligence artificielle, Collectivités territoriales décentralisées, Architecture intelligente, Transformation numérique, ICT4D, Design Science Research, Gouvernance locale, Systèmes d'information publics, Villes intelligentes, Collectivités augmentées.

## 1. Introduction

La modernisation des services publics locaux constitue l'un des enjeux majeurs pour les États africains confrontés à une croissance démographique rapide, à la pression sociale et à des exigences accrues de transparence et d'efficacité. Le Cameroun n'échappe pas à cette dynamique. Depuis la réforme de la décentralisation, les CTD sont appelées à jouer un rôle central dans le développement territorial. Toutefois, elles évoluent dans un environnement marqué par :

* une faible automatisation des processus administratifs,

* une gestion manuelle des données,

* une absence d'interopérabilité et d'architecture intégrée,

* des compétences numériques limitées,

* un déficit d'outils décisionnels basés sur l'analyse des données.

Parallèlement, les avancées de l'intelligence artificielle ouvrent de nouvelles perspectives pour optimiser la gestion publique locale, prédire les besoins citoyens, améliorer l'offre de services et renforcer la redevabilité.

## Problématique centrale :

*Comment modéliser un cadre d'architecture intelligente capable d'intégrer l'IA dans les services*
municipaux camerounais afin d'augmenter leurs capacités opérationnelles, informationnelles et décisionnelles ?

Cet article propose une réponse fondée sur un artefact conceptuel et structurel destiné aux CTD.

## 2. Revue de littérature

### 2.1. IA et transformation des services publics

L'IA s'impose aujourd'hui dans la gestion publique à travers :

* l'automatisation des tâches administratives,

* la prédiction des besoins citoyens,

* l'optimisation des ressources,

* les agents conversationnels,

* l'analyse sémantique des requêtes et plaintes,

* les tableaux de bord prédictifs.

Les gouvernements du Kenya, du Rwanda ou encore du Ghana ont déjà mis en œuvre des stratégies nationales d'IA intégrant les collectivités locales. Le Cameroun accuse un retard structurel mais dispose d'opportunités significatives.

### 2.2. Architectures intelligentes et collectivités augmentées

Une architecture intelligente désigne un ensemble cohérent de composants technologiques (infrastructures, données, IA, services) permettant d'offrir des services publics avancés.

La notion de **collectivité augmentée** renvoie à l'amélioration des capacités organisationnelles d'une CT grâce à l'IA et à la donnée.

### 2.3. ICT4D et gouvernance numérique locale

Les travaux de Heeks, Madon ou Avgerou montrent que les TIC sont des outils de développement, mais que les contextes africains requièrent des modèles adaptés. L'ICT4D constitue ainsi un cadre théorique fondamental : inclusion numérique, souveraineté, contextualisation, capacité institutionnelle.

## 3. Méthodologie : Design Science Research de Nunamaker
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La méthodologie DSR se prête à la conception d'artefacts au service de problèmes complexes et non entièrement théorisés.

Les étapes appliquées sont :

**3.1. Construction du modèle conceptuel du problème**

Analyse des besoins des CTD, identification des limites actuelles, revue des enjeux territoriaux.

**3.2. Conception de l'artefact**

Modélisation du cadre d'architecture intelligente structuré en couches.

**3.3. Développement d'un prototype fonctionnel**

Simulations d'outils et production de schémas d'architecture.

**3.4. Évaluation en milieu réel**

Entretiens avec élus, secrétaires généraux, chefs de service numérique, tests de cohérence.

**3.5. Construction de la théorie**

Déduction des principes d'implémentation de l'IA dans les CTD africaines.
## 4. Résultats : Proposition d'un cadre d'architecture intelligente

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Le cadre proposé comprend quatre couches :

### 4.1. Couche 1 : Infrastructure technologique

* équipement informatique minimum,

* réseau municipal sécurisé,

* cloud souverain,

* capteurs IoT municipaux,

* centre de données local ou mutualisé.

Cette couche constitue l'assise physique de la transformation numérique.

### 4.2. Couche 2 : Données et gouvernance

* mécanismes de collecte structurée des données citoyennes,

* référentiel de qualité des données,

* politiques de protection et sécurité,

* interopérabilité entre systèmes (état civil, finances, urbanisme, hygiène, etc.).
La gouvernance des données est indispensable à l'IA.

## 4.3. Couche 3 : Intelligence artificielle

* modèles prédictifs (finances, urbanisation, mobilité),

* NLP pour le traitement automatique des plaintes,

* systèmes de recommandation pour l'allocation des ressources,

* détection d'anomalies dans les recettes communales,

* bots intelligents d'assistance administrative.

L'IA agit comme multiplicateur de capacités.

## 4.4. Couche 4 : Services municipaux intelligents

* e-services municipaux,

* gestion intelligente des déchets,

* mobilité et éclairage optimisés,

* services d'état civil en ligne,

* tableau de bord décisionnel du maire.

Cette couche matérialise la valeur publique créée.

# 5. Analyse et discussion

## 5.1. Apports du cadre proposé

* amélioration de l'efficacité administrative,

* réduction du temps de traitement de dossiers,

* optimisation des recettes locales,

* meilleure anticipation des risques,

* renforcement de la redevabilité,

* satisfaction citoyenne améliorée.

## 5.2. Défis identifiés

* limites budgétaires,

* insuffisance des compétences numériques,

* connectivité irrégulière,

* risque de dépendance technologique,

* enjeux de souveraineté numérique.

## 5.3. Opportunités

* population jeune et technophile,
* dynamique continentale (Rwanda, Kenya, Ghana),

* soutien des partenaires techniques et financiers.

## 6. Conclusion

L'architecture intelligente proposée répond à un besoin urgent de structuration de la transformation numérique des CTD camerounaises. Elle permet de passer d'une administration municipale traditionnelle à une administration augmentée, fondée sur les données, la prédiction et l'efficacité opérationnelle. L'intégration de l'IA dans les services publics locaux n'est plus un choix technologique mais une nécessité stratégique pour la modernisation territoriale.

## 7. Recommandations

1. Adopter une stratégie nationale d'IA dédiée aux CTD.

2. Renforcer les compétences numériques des agents municipaux.

3. Mettre en place un cloud souverain pour protéger les données locales.

4. Développer des projets pilotes dans des communes sélectionnées.

5. Renforcer la gouvernance des données et l'interopérabilité.

## 8. Bibliographie indicative

* Atsa Etoundi, R. (2020). *Systèmes d'information et transformation numérique*.

* Heeks, R. (2018). *Information and Communication Technology for Development*.

* Janssen, M. (2019). AI for public administration.

* Madon, S. (2009). e-Governance in developing countries.

* Nunamaker, J. (1991). *Design Science Research Methodology*.

* OECD (2021). *Principes de l'IA pour le secteur public*.

* UNDESA (2022). *E-Government Survey*.