Ms. Geek Africa 2025 — Bootcamp panafricain d'IA pour jeunes femmes à Kigali

Girls in ICT Rwanda, à l'origine du concours panafricain Ms. Geek créé en 2014, organise chaque année un concours combinant bootcamp et présentation de projets, réunissant à Kigali des adolescentes et jeunes femmes de tout le continent africain pour développer des solutions technologiques à des problèmes locaux. L'édition 2025, sur le thème « AI for Africa: Innovate Locally, Impact Globally », a été organisée en partenariat avec la Smart Africa Alliance et avec le soutien de la coopération allemande GIZ.

Le concours vise à offrir aux jeunes Africaines une expérience pratique de conception de solutions d'IA ainsi qu'une plateforme pour présenter des solutions à des problèmes réels de leurs communautés, avec à la clé des prix et un financement complémentaire pour poursuivre le développement de leurs projets.

Onze finalistes âgées de 13 à 21 ans, sélectionnées lors de tours de qualification nationaux au Bénin, au Cameroun, au Tchad, en Gambie, au Ghana, en Guinée, au Kenya, à Madagascar, au Malawi, au Rwanda et au Sénégal, ont pris part à une phase de bootcamp virtuel (6-10 octobre 2025) suivie d'un bootcamp en présentiel à Kigali (13-17 octobre 2025), au cours desquels elles ont conçu des prototypes fondés sur l'IA pour répondre à des problèmes locaux — la finaliste malawite a par exemple présenté AMINA, une assistante de santé basée sur l'IA destinée aux femmes enceintes et en post-partum.

Les gagnantes ont reçu des prix en argent, des équipements et un financement pour poursuivre le développement de leurs projets, et devaient présenter leurs travaux au Transform Africa Summit en juillet 2026 ; les informations disponibles portent sur les participantes, ce qui a été réalisé et les prix décernés, plutôt que sur une évaluation normalisée des compétences.

La cohorte était restreinte (11 finalistes) et auto-sélectionnée à l'issue de tours nationaux compétitifs ; les résultats doivent donc être considérés comme une vitrine des meilleures performances plutôt que comme un impact moyen sur l'ensemble des candidates, et il n'existe aucune étude contrôlée ou de résultats d'apprentissage avant/après.