Le Vietnam doit combler un déficit crucial : des données numériques suffisantes et de qualité pour soutenir une économie digitale en pleine expansion. Ce constat a dominé les débats du Business Forum 2026 tenu le 14 août à Hanoï, où élus et acteurs économiques ont alerté sur les limites de l’infrastructure et des jeux de données nécessaires au développement de l’intelligence artificielle (IA) et à la création de valeur.
Des besoins en capacité et en données
Selon M. Ho Duc Thang, membre permanent de la Commission de la culture et de la société de l’Assemblée nationale et ancien directeur par intérim du Département national de la transformation numérique, le déploiement rapide de l’IA impose des exigences accrues en matière d’infrastructures informatiques, de données et d’institutions. Les modèles d’IA « de grande envergure » exigent une puissance de calcul importante, tandis que l’infrastructure informatique du pays reste limitée, ce qui constitue un frein à l’autonomie nationale en IA.
Outre la puissance de calcul, c’est la disponibilité de données nouvelles et de haute qualité qui pose question. La quantité globale de données générées augmente, mais les intervenants relèvent que les jeux de données utiles pour entraîner des modèles performants et représentatifs sont encore peu nombreux. À mesure que l’IA produit du contenu, réutiliser ces mêmes données pour former de nouveaux modèles risque d’en altérer la qualité et de perpétuer les biais ou les lacunes des jeux d’origine.
« Les sources de données non numérisées de haute qualité, en particulier celles portant sur le vietnamien, les langues ethniques, la culture, l'histoire et les connaissances commerciales, deviendront de plus en plus précieuses. »
Conséquences économiques et commerciales
Pour les entreprises, ce déficit se traduit par des obstacles à l’innovation et à la création de produits numériques compétitifs. M. Nguyen Huu Thap, président de l’Association des entreprises de la province de Tuyen Quang, a souligné la situation où de nombreuses données pertinentes ne sont pas encore numérisées ni normalisées, limitant leur partage et leur commercialisation. Sans mécanismes clairs pour connecter, partager et monétiser les données, la transformation de l’information en productivité et en valeur économique reste incomplète.
- Infrastructure limitée : puissance de calcul insuffisante pour les modèles IA de grande taille.
- Qualité des données : rareté de jeux de données récents et pertinents, notamment en langues locales et domaines culturels.
- Absence de mécanismes : manque de standards pour la numérisation, la normalisation, le partage et la commercialisation des données.
Ces éléments freinent non seulement les grandes entreprises mais aussi les PME et indépendants qui souhaitent développer des services numériques ou intégrer l’IA dans leurs activités : sans accès à des données représentatives et fiables, la mise sur le marché de produits adaptés au contexte local est compromise.
Voies possibles pour débloquer la situation
Les intervenants au forum ont insisté sur la nécessité d’une approche globale : numérisation systématique des sources de valeur (langues locales, archives culturelles, données commerciales), normalisation pour faciliter l’interopérabilité, et mise en place d’incitations ou de cadres pour favoriser le partage et la commercialisation des jeux de données.
Dans ce contexte, la valorisation des données implique aussi des questions institutionnelles et réglementaires — qui n’ont pas été détaillées publiquement lors du forum — mais qui devront accompagner les investissements dans l’infrastructure pour garantir que la montée en puissance de l’IA profite effectivement à l’économie nationale.
| Obstacle | Conséquence |
|---|---|
| Infrastructure de calcul limitée | Impossible d’héberger ou d’entraîner des modèles IA volumineux |
| Données non numérisées / de faible qualité | Moindre performance et représentativité des modèles |
| Absence de mécanismes de partage | Valeur économique non exploitée des jeux de données |
Pour les observateurs européens et belges, la situation vietnamienne illustre une réalité plus large : la transition numérique exige autant d’investissements matériels (centres de calcul, connectivité) que de politiques publiques en matière de données. Sans ces deux volets, le potentiel de l’IA et des services numériques reste partiellement captif, avec des répercussions concrètes pour l’emploi, la compétitivité des entreprises et la capacité des indépendants à innover.
Le Business Forum 2026 a ainsi mis en lumière la nécessité de stratégies coordonnées pour transformer les données en actifs économiques tangibles — une leçon transposable pour toute économie en pleine numérisation.
