The aim of this study is to construct an indicator for measuring digital poverty with application to data collected from households in 17 African countries. Results show high incidence rates which vary by country. A hierarchical model highlights the determinants of digital poverty at the household level. Living in an urban area and belonging to a small-sized household with high level of monthly spending and an access to electricity decrease the probability of being digitally poor. It is the same for the level
of university education and employment status. Finally, taking into account interactions between household variables and those relating to the countries, we show that digitally poorest households are among those whose literacy rate, Gross Domestic Product and development ICT indicators are lower. / Cette étude construit un indicateur de mesure de la pauvreté numérique, et l’applique aux données collectées sur les ménages dans 17 pays africains. Les résultats font ressortir des taux d’incidence élevés, mais variables d’un pays à un autre. Un modèle hiérarchique met en évidence les déterminants de la pauvreté numérique des ménages. Le fait de résider dans une zone urbaine, d’avoir un niveau élevé des dépenses mensuelles, d’accéder à l’électricité et d’appartenir à un ménage
de faible taille diminuent la probabilité d’être pauvre numériquement. Il en est de même du niveau d’éducation universitaire et du statut d’employé de la personne de référence. Enfin, la prise en compte des interactions entre les variables se rapportant aux ménages et celles relatives aux pays montrent que les ménages les plus pauvres numériquement sont parmi ceux dont le taux d’alphabétisation, le produit intérieur brut et l’indicateur de développement des TIC sont faibles.
