RADiUS : agroécologie + IA, l’accélérateur ivoirien

La transition agroécologique en Afrique de l’Ouest et du Centre avance désormais avec une logique de réseau plutôt que de projets isolés. C’est exactement ce que propose RADiUS, lancé en 2025 dans cinq pays (Côte d’Ivoire, Sénégal, Cameroun, Burkina Faso, Bénin) : mettre autour de la même table recherche, formation, acteurs du développement, organisations paysannes et décideurs.

En Côte d’Ivoire, l’atelier national tenu le 08/10/2025 à l’Université Félix Houphouët-Boigny (UFHB) de Bingerville a marqué un point clair : l’agroécologie n’est plus un “sujet de sensibilisation”, c’est un chantier d’organisation. Et voici le virage que beaucoup n’osent pas formuler : sans outils numériques, et sans une dose d’intelligence artificielle (IA), cette transition va rester lente, coûteuse et difficile à généraliser.

Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire”, RADiUS est un excellent cas d’école : il structure l’agroécologie… et ouvre la porte à une agroécologie pilotée par la donnée, mieux communiquée, mieux financée, mieux suivie.

RADiUS : une réponse régionale à un problème très concret

RADiUS part d’une idée simple : les systèmes alimentaires de la région subissent des chocs simultanés (climat, sols, revenus agricoles, pression foncière, qualité des intrants, volatilité des prix). Répondre par petites actions dispersées ne suffit plus.

Financé via l’initiative DeSIRA+ de l’Union européenne et coordonné par le Coraf, RADiUS s’appuie sur un consortium solide : universités (UCAD, UFHB, UJKZ), instituts de recherche (IRAD, IRC), Cirad, et une ONG internationale (CRS). Ce mélange n’est pas cosmétique : c’est ce qui permet de passer de la preuve scientifique au changement sur le terrain.

Phrase à retenir : RADiUS organise la transition agroécologique comme une “infrastructure” régionale — pas comme une addition de projets.

Ce que les ateliers nationaux ont réellement “débloqué”

Les ateliers dans les cinq pays ne servent pas seulement à annoncer un projet. Ils servent à :

• prioriser des thèmes réalistes par pays (sols, ravageurs, itinéraires techniques, semences, élevage, post-récolte) ;
• clarifier qui fait quoi entre universités, instituts, ONG, services techniques ;
• identifier les besoins de formation (chercheurs, conseillers, producteurs, transformateurs) ;
• commencer une feuille de route opérationnelle.

En Côte d’Ivoire, l’atelier de Bingerville a aussi envoyé un signal institutionnel fort, avec des prises de parole affirmant que l’agroécologie est une “voie d’avenir crédible et nécessaire”. Cette position compte : elle prépare le terrain pour intégrer l’agroécologie dans les politiques publiques, mais aussi dans les modèles économiques de l’agro-industrie.

Pourquoi l’IA devient le partenaire naturel de l’agroécologie

L’agroécologie, ce n’est pas “faire sans”. C’est faire mieux avec le vivant, donc accepter une réalité : les décisions deviennent plus fines (sol, biodiversité, rotations, associations, calendrier, observation des ravageurs). Et des décisions plus fines demandent… plus d’informations, plus souvent.

L’IA devient utile à trois niveaux très concrets.

1) Mesurer et diagnostiquer : l’IA comme “assistant d’observation”

Sur le terrain ivoirien, beaucoup d’échecs agricoles viennent d’un diagnostic tardif : maladie identifiée trop tard, stress hydrique non anticipé, fertilité surestimée, mauvaise dose d’intrant.

Ce que l’IA peut apporter, même avec des moyens modestes :

• Reconnaissance d’images sur smartphone pour aider à distinguer carences, maladies foliaires, dégâts d’insectes (avec validation par technicien) ;
• modèles d’alerte basés sur données météo locales (risques de stress hydrique, fenêtres de traitement biologique, période à risque pour certains ravageurs) ;
• recommandations “bon sens + données” : par exemple, ajuster une pratique de couverture du sol selon texture, pluviométrie, culture.

Le point important : dans une approche agroécologique, on ne cherche pas à “automatiser l’agriculteur”. On cherche à réduire les erreurs coûteuses et à accélérer l’apprentissage.

2) Capitaliser les pratiques : l’IA au service de la connaissance paysanne

RADiUS insiste sur la gestion des connaissances (capitalisation et diffusion). C’est souvent la partie la plus sous-financée : on fait des essais, on obtient des résultats, puis l’information circule mal.

L’IA peut transformer cette étape en outil quotidien :

• transcription et synthèse d’entretiens avec producteurs pour documenter des itinéraires techniques ;
• création de fiches pratiques (par culture et par zone) à partir de rapports et de données de parcelles ;
• chatbots internes (pour coopératives, projets, centres de formation) qui répondent en français simple, voire en langues locales si les données sont disponibles.

Position assumée : la transition agroécologique échoue rarement par manque d’idées. Elle échoue par manque de diffusion fiable, au bon moment.

3) Piloter la commercialisation : l’IA pour rendre l’agroécologie rentable

Si l’agroécologie ne paie pas, elle ne s’étend pas. Et en 2025-2026, la pression sur les revenus agricoles reste forte : coût de la vie, accès au financement, exigences qualité.

Ici, l’IA est moins “agronomique” et plus “business” :

• prévision de volumes (même simple) pour sécuriser des contrats avec transformateurs ;
• segmentation clients et optimisation de la distribution pour des produits différenciés (bio, faible pesticide, traçable, local) ;
• automatisation de la communication digitale des coopératives (calendrier éditorial, contenus produits, messages WhatsApp prêts à diffuser).

Dans le contexte ivoirien, la communication agricole digitale est un levier sous-estimé. Les coopératives qui expliquent clairement leurs pratiques (couverture végétale, compost, lutte intégrée, traçabilité) vendent mieux, négocient mieux, et attirent plus facilement des partenaires.

Côte d’Ivoire : comment connecter RADiUS à des cas d’usage IA dès 2026

L’intérêt de RADiUS, c’est sa capacité à structurer des alliances. Pour passer à l’action, j’ai constaté qu’il faut raisonner en “petits systèmes” : une chaîne de valeur, une zone, une coopérative, un problème.

Cas d’usage 1 : conseil agroécologique augmenté pour coopératives

Objectif : réduire les pertes liées aux diagnostics tardifs.

Mise en place réaliste :

1. Une base de connaissances locale (cultures, sols, pratiques validées par chercheurs/techniciens) ;
2. Un protocole simple de collecte (photos, symptômes, date, localisation approximative) ;
3. Une IA qui propose des hypothèses et des actions, avec validation humaine.

Résultat attendu : des décisions plus rapides, moins de traitements “au hasard”, et un apprentissage accéléré.

Cas d’usage 2 : suivi de parcelles et indicateurs agroécologiques

RADiUS vise aussi l’évaluation de l’impact. C’est un sujet sensible : si l’impact n’est pas mesuré, il n’est pas financé.

On peut démarrer avec 6 à 10 indicateurs simples :

• couverture du sol (périodes clés),
• présence de matière organique (proxy via analyses périodiques),
• diversité culturale (rotations / associations),
• usage d’intrants chimiques (quantités),
• rendement et marge,
• incidents ravageurs.

L’IA intervient pour nettoyer, structurer et résumer les données, et produire des tableaux de bord lisibles pour : coopératives, projets, collectivités, financeurs.

Cas d’usage 3 : contenus digitaux “terrain” pour accélérer l’adoption

Une bonne pratique non expliquée est une pratique non adoptée.

Plan simple pour une organisation agricole :

• 1 journée/mois de collecte (photos, courtes vidéos, témoignages) ;
• l’IA aide à monter des scripts, sous-titres, fiches, posts ;
• diffusion sur WhatsApp, Facebook, radios communautaires (scripts courts) ;
• retour terrain : ce qui a été compris, ce qui bloque, ce qui marche.

Cette boucle “contenu → feedback → amélioration” est l’une des manières les plus efficaces de faire de l’agroécologie une norme, pas un club.

Questions fréquentes (et réponses franches)

L’IA est-elle compatible avec l’agroécologie ?

Oui, si elle sert la sobriété des intrants, la précision des pratiques et la diffusion de connaissances fiables. Non, si elle pousse à une intensification aveugle.

Est-ce réservé aux grandes exploitations ?

Non. En Côte d’Ivoire, les bénéfices les plus rapides apparaissent souvent chez les coopératives et les dispositifs d’appui : mutualisation des outils, formation groupée, données consolidées.

Quels prérequis pour démarrer ?

Trois choses :

• un problème prioritaire clair (ravageurs, fertilité, post-récolte, marché),
• un minimum de données (même imparfaites),
• une gouvernance (qui collecte, qui valide, qui décide).

RADiUS comme “socle”, l’IA comme accélérateur

RADiUS crée une dynamique régionale rare : il aligne institutions, chercheurs, acteurs du développement et terrain autour d’une feuille de route agroécologique. En Côte d’Ivoire, ce socle arrive au bon moment : les attentes en durabilité augmentent, les aléas climatiques pèsent, et la compétitivité de l’agro-industrie dépend de plus en plus de la qualité, de la traçabilité et de la capacité à prouver ses pratiques.

L’IA, elle, n’a pas vocation à remplacer l’agronomie. Elle a vocation à rendre l’agronomie opérable à grande échelle : diagnostiquer plus vite, apprendre plus vite, documenter mieux, vendre mieux.

Si vous pilotez une coopérative, une agro-industrie, un projet ou une équipe R&D en Côte d’Ivoire, la question utile n’est pas “faut-il faire de l’IA ?”. C’est : quelle décision coûteuse puis-je améliorer dès ce trimestre grâce à des données et un outil simple ?