ALIGNING DATA GOVERNANCE AND AI GOVERNANCE FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT: A COMPARATIVE STUDY OF NIGER AND GHANA
Résumé (anglais)
The rapid proliferation of artificial intelligence (AI) systems across Africa offers transformative potential for sustainable development, yet it also raises profound governance challenges. Data governance the rules governing data collection, storage, sharing, and use and AI governance the principles and mechanisms ensuring AI systems are fair, accountable, transparent, and ethical remain largely disconnected in policy and practice. This study examines how Niger and Ghana can align data and AI governance frameworks to foster responsible digital transformation. Drawing on a qualitative analysis of 35 policy documents, 12 legal instruments (data protection acts, cybersecurity laws, AI strategies), and 26 semi-structured interviews with policymakers, technology regulators, civil society advocates, and private sector actors, the research identifies governance gaps, ethical tensions, and alignment opportunities. Results indicate that Ghana has made significant progress with its Data Protection Act (2012), Cybersecurity Act (2020), and a nascent National AI Strategy, but faces challenges in coordination, enforcement, and public trust. Niger, with a more recent and less developed digital governance framework, risks regulatory fragmentation but has the opportunity to build an integrated governance architecture from an earlier stage. Both countries struggle with limited technical capacity, infrastructure deficits, and the dominance of foreign AI platforms that operate outside local accountability mechanisms. The study proposes a convergent governance framework that aligns data governance and AI governance across four dimensions: (1) legal coherence (harmonizing data protection and AI-specific rules); (2) institutional coordination (creating cross-sectoral oversight bodies); (3) ethical harmonization (applying common principles of fairness, accountability, transparency, and explainability); and (4) participatory governance (including citizen and civil society voice). Key findings include that without alignment, data governance becomes either too permissive (enabling AI harms) or too restrictive (stifling AI innovation), and that African jurisdictions can leapfrog by designing integrated frameworks from the outset.
Mots-clés: Data governance, AI governance, artificial intelligence, digital transformation, sustainable development, Niger, Ghana, data protection, algorithmic accountability
Résumé (français)
La prolifération rapide des systèmes d'intelligence artificielle (IA) à travers l'Afrique offre un potentiel de transformation pour le développement durable, mais soulève également des défis de gouvernance profonds. La gouvernance des données les règles régissant la collecte, le stockage, le partage et l'utilisation des données et la gouvernance de l'IA les principes et mécanismes garantissant que les systèmes d'IA soient équitables, responsables, transparents et éthiques restent largement déconnectées dans la politique et la pratique. Cette étude examine comment le Niger et le Ghana peuvent aligner les cadres de gouvernance des données et de l'IA pour favoriser une transformation numérique responsable. S'appuyant sur une analyse qualitative de 35 documents politiques, 12 instruments juridiques (lois sur la protection des données, lois sur la cybersécurité, stratégies d'IA) et 26 entretiens semi-directifs avec des décideurs politiques, des régulateurs technologiques, des défenseurs de la société civile et des acteurs du secteur privé, la recherche identifie les lacunes de gouvernance, les tensions éthiques et les opportunités d'alignement. Les résultats indiquent que le Ghana a fait des progrès significatifs avec sa loi sur la protection des données (2012), sa loi sur la cybersécurité (2020) et une stratégie nationale d'IA naissante, mais fait face à des défis en matière de coordination, d'application et de confiance du public. Le Niger, avec un cadre de gouvernance numérique plus récent et moins développé, risque une fragmentation réglementaire mais a l'opportunité de construire une architecture de gouvernance intégrée à un stade plus précoce. Les deux pays luttent contre une capacité technique limitée, des déficits d'infrastructure et la domination des plateformes d'IA étrangères qui opèrent en dehors des mécanismes de responsabilité locaux. L'étude propose un cadre de gouvernance convergente qui aligne la gouvernance des données et la gouvernance de l'IA à travers quatre dimensions : (1) la cohérence juridique (harmoniser la protection des données et les règles spécifiques à l'IA) ; (2) la coordination institutionnelle (créer des organes de surveillance transversaux) ; (3) l'harmonisation éthique (appliquer des principes communs d'équité, de responsabilité, de transparence et d'explicabilité) ; et (4) la gouvernance participative (inclure la voix des citoyens et de la société civile). Les principales conclusions incluent que sans alignement, la gouvernance des données devient soit trop permissive (permettant les préjudices liés à l'IA) soit trop restrictive (étouffant l'innovation en IA), et que les juridictions africaines peuvent faire un saut qualitatif en concevant des cadres intégrés dès le départ.
Mots-clés: Gouvernance des données, gouvernance de l'IA, intelligence artificielle, transformation numérique, développement durable, Niger, Ghana, protection des données, responsabilité algorithmique