e-Inflation — le Système Interne d'IA et de Big Data de la Banque du Ghana pour la Prévision en Temps Réel au Service de la Politique Monétaire

En février 2025, le gouverneur de la Banque du Ghana, le Dr Johnson Pandit Asiama, a demandé à la banque d'adopter une approche plus proactive et fondée sur l'analyse de données et l'IA pour gérer l'inflation.

Dix-huit mois plus tard, le premier gouverneur adjoint, le Dr Zakari Mumuni, a détaillé le résultat lors de la 4e conférence annuelle sur les statistiques et la science des données (27 août 2026) : une méthodologie interne de prévision immédiate (« nowcasting ») de l'inflation, baptisée « e-Inflation », qui fonctionne aux côtés du système existant de prévision et d'analyse des politiques de la banque et de son modèle de projection trimestrielle, avec des modèles d'apprentissage automatique complétant les prévisions économétriques standard du PIB, et une analyse par exploration de texte extrayant des signaux à partir de grands volumes d'informations non structurées ; côté supervision, la même dynamique permet aux examinateurs de valider les données bancaires granulaires au fur et à mesure de leur arrivée, plutôt que d'attendre des feuilles de calcul mensuelles statiques.

Plusieurs médias ghanéens (Ecofin Agency, MyJoyOnline, B&FT, GhanaWeb, Norvan Reports) ont rapporté indépendamment le même briefing, et le Dr Mumuni a déclaré que les outils avaient « aidé la Banque à améliorer la précision de ses prévisions d'inflation, y compris les prévisions faites avant la publication des données officielles ».

Aucun chiffre de précision audité de manière indépendante n'a été publié, et le Dr Mumuni lui-même a averti que « la technologie peut renforcer notre intelligence, mais elle ne supprime pas le besoin de jugement humain » — une rare reconnaissance publique des limites de l'outil de la part de l'institution qui le déploie.