RADiUS en Côte d’Ivoire : agroécologie + IA, mode d’emploi

Le 08/10/2025, à Bingerville, des chercheurs, organisations paysannes et acteurs du développement se sont retrouvés à l’UFHB pour cadrer une feuille de route agroécologique nationale dans le cadre de RADiUS. Ce détail n’est pas anecdotique : quand une transition agricole devient organisée (réseau, priorités, indicateurs, partage de données), elle devient aussi mesurable. Et dès qu’elle est mesurable, l’intelligence artificielle (IA) peut accélérer ce qui marche, détecter ce qui bloque, et aider à décider plus vite.

Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », on parle souvent d’outils (capteurs, appli, modèles). Mais voici ce que beaucoup d’entreprises et de projets sous-estiment : l’IA n’a pas d’impact sans un cadre de collaboration et de connaissances. C’est précisément là que RADiUS devient intéressant pour la Côte d’Ivoire.

Ce billet transforme l’actualité RADiUS en un guide concret : ce que ce réseau change, comment il prépare le terrain pour l’IA (sans slogans), et comment coopératives, agro-industriels et décideurs peuvent s’en servir dès 2026.

RADiUS : le “socle” régional qui rend l’agroécologie opérationnelle

RADiUS met en place un cadre régional pour passer de projets dispersés à une dynamique coordonnée. C’est la différence entre “on teste une pratique ici et là” et “on construit un système qui apprend et s’améliore”.

Concrètement, RADiUS se déploie dans 5 pays (Côte d’Ivoire, Sénégal, Cameroun, Burkina Faso, Bénin) et s’appuie sur un consortium d’acteurs de recherche, de formation et de développement (Coraf, UCAD, UFHB, Cirad, IRAD, IRC, CRS, etc.). L’objectif affiché : durabilité, résilience et souveraineté alimentaire.

Ce qui compte pour le terrain ivoirien, c’est la méthode :

• Capitaliser les innovations agroécologiques (ce qui marche, où, dans quelles conditions)
• Former chercheurs, conseillers, producteurs (et pas seulement “sensibiliser”)
• Outiller les politiques publiques et les institutions (règles, incitations, normes)

Une transition agricole réussie, c’est une transition qui produit des preuves reproductibles, pas seulement de bonnes intentions.

Pourquoi la Côte d’Ivoire est un pivot

L’atelier national à l’UFHB (WASCAL CEA-CCBAD) a rassemblé un écosystème large : académiques, recherche, organisations paysannes, dispositifs d’appui, partenaires techniques. Cette diversité est une force, à une condition : se mettre d’accord sur des priorités mesurables (rendements, coûts, fertilité des sols, stabilité de la production, qualité, traçabilité, émissions, etc.).

Plus RADiUS structure ce dialogue, plus l’IA peut devenir un outil d’exécution (diagnostic, prévision, recommandation), au lieu d’être un gadget.

Agroécologie + IA : une alliance logique (et très pragmatique)

Associer IA et agroécologie peut sembler contre-intuitif. Beaucoup imaginent l’agroécologie comme “moins de technologie”. La réalité ? L’agroécologie est plus complexe à piloter, car elle gère des interactions (sol, biodiversité, climat, pratiques culturales, ravageurs) au lieu de compenser par des intrants.

Et la complexité, c’est exactement le terrain de jeu de l’IA.

Ce que l’IA apporte réellement à une transition agroécologique

1. Mesurer la variabilité : deux parcelles voisines réagissent différemment à une même pratique (compost, couvert végétal, rotation). L’IA aide à segmenter les situations.
2. Prédire : pluies irrégulières, pics de chaleur, pression ravageurs. Des modèles peuvent anticiper des fenêtres d’action.
3. Recommander : pas “une recette”, mais des options adaptées à un contexte (sol, date, variété, objectif économique).
4. Suivre l’adoption : qui adopte quoi, où, pourquoi ça bloque (coût, main-d’œuvre, accès au matériel, marché).

Les données nécessaires (et comment RADiUS peut les rendre accessibles)

Pour que l’IA soit utile, il faut des données simples mais fiables. RADiUS peut jouer le rôle de “chef d’orchestre” pour standardiser des données terrain :

• Observations agronomiques (dates de semis, rotations, apports organiques, rendements)
• Indicateurs sols (matière organique, structure, pH, infiltration)
• Pressions bioagresseurs (présence, dégâts, cycles)
• Données météo locales (pluie, température, humidité)
• Données post-récolte (qualité, pertes, humidité, stockage)

Le point clé : mieux vaut 10 indicateurs collectés régulièrement que 200 indicateurs collectés une fois.

Trois cas d’usage IA concrets pour l’agro-industrie ivoirienne

RADiUS parle de systèmes alimentaires, pas seulement de champs. C’est une porte d’entrée directe pour l’agro-industrie en Côte d’Ivoire (cacao, anacarde, hévéa, palmier, riz, maraîchage, etc.) qui cherche à sécuriser approvisionnements et qualité.

1) Prévision de production et sécurisation des achats

Réponse directe : l’IA peut réduire l’incertitude d’approvisionnement en croisant données météo, historiques de parcelles et signaux de terrain.

Pour un industriel, les bénéfices sont immédiats :

• Planification des volumes à collecter/transformer
• Réduction des ruptures et des surstocks
• Meilleure négociation logistique (transport, stockage)

Avec RADiUS, l’intérêt est d’éviter que chaque acteur reconstruise seul son système : protocoles communs, apprentissages partagés, comparaisons inter-régions.

2) Détection précoce des risques (ravageurs, maladies, stress hydrique)

Réponse directe : des modèles d’analyse d’images (smartphone, drone, satellite) repèrent des anomalies visibles avant qu’elles ne deviennent des pertes massives.

Exemples de déploiement réaliste (pas futuriste) :

• Photos terrain prises par conseillers/coops, classées automatiquement
• Cartes de stress hydrique à partir d’imagerie satellite gratuite, priorisant les visites
• Alertes “fenêtre de risque” basées sur météo et saisonnalité locale

Le lien avec l’agroécologie est fort : plus on réduit les intrants, plus il faut intervenir au bon moment, de manière ciblée.

3) Traçabilité et preuve de durabilité (sans paperasse impossible)

Réponse directe : l’IA simplifie la collecte et la vérification de données de durabilité via formulaires intelligents, contrôles de cohérence et automatisation documentaire.

Ce qui marche bien en pratique :

• Saisie assistée (suggestions, champs automatiques, reconnaissance de texte)
• Détection d’incohérences (dates impossibles, rendements aberrants)
• Tableaux de bord coopératives/industriels par zone

Résultat : une traçabilité plus robuste, utile autant pour les marchés que pour le pilotage interne.

RADiUS comme “infrastructure humaine” : ce que les projets IA ratent souvent

Les projets IA en agriculture échouent rarement à cause de l’algorithme. Ils échouent parce que :

• les données sont dispersées et non comparables,
• les conseillers ne sont pas outillés,
• le terrain ne voit pas la valeur,
• les modèles ne sont pas maintenus,
• personne n’est responsable de l’usage au quotidien.

RADiUS, tel qu’il est présenté (recherche + formation + développement + politiques), peut corriger ces faiblesses. Le réseau crée une communauté d’acteurs qui peut :

• définir des standards de collecte,
• former des “référents data” dans les institutions et coopératives,
• partager des retours d’expérience entre pays,
• transformer des résultats scientifiques en pratiques opérationnelles.

L’IA a besoin d’un réseau. RADiUS peut être ce réseau.

Ce que j’encourage à faire dès maintenant (côté entreprises et coopératives)

Si vous êtes en Côte d’Ivoire et que vous voulez relier agroécologie et IA sans vous perdre, partez sur une logique “petit périmètre, preuve rapide” :

1. Choisir une filière et une zone (ex. cacao autour d’un bassin de collecte)
2. Définir 5 à 8 indicateurs (rendement, pertes post-récolte, humidité, pratiques clés, etc.)
3. Mettre en place une collecte mensuelle (simple, mobile, contrôlée)
4. Créer un tableau de bord (même basique) et l’utiliser en réunion opérationnelle
5. Tester un modèle IA unique (prévision, détection, recommandation) sur 1 saison

Le test est réussi si, au bout de 3 mois, quelqu’un dit : « on décide mieux qu’avant ».

Questions fréquentes (et réponses franches)

L’IA peut-elle remplacer le conseil agricole ?

Non. Elle peut augmenter la capacité du conseil : prioriser les visites, standardiser les diagnostics, proposer des options. Le dernier mot reste au terrain.

Agroécologie = baisse de rendement ?

Pas automatiquement. Le vrai sujet est la stabilité (moins de pertes face au climat) et la rentabilité (moins d’intrants, meilleure qualité). L’IA sert à identifier les combinaisons gagnantes selon les contextes.

Quel est le risque principal ?

Un risque simple : investir dans un outil avant d’avoir défini une gouvernance des données et un usage quotidien. RADiUS aide justement à structurer cette gouvernance.

Ce que RADiUS change pour 2026 : passer de l’expérimentation à l’exécution

RADiUS pose les bases d’une transition agroécologique structurelle et collaborative en Afrique de l’Ouest et du Centre, et la Côte d’Ivoire y occupe une place stratégique via l’UFHB et ses partenaires. Pour notre série sur l’IA dans l’agriculture ivoirienne, c’est un signal clair : l’écosystème se met en ordre de marche.

Si vous travaillez dans une coopérative, une agro-industrie, une ONG ou une institution publique, la meilleure opportunité n’est pas “d’ajouter de l’IA”. C’est de faire de l’agroécologie un système piloté par la donnée, avec des objectifs concrets : productivité durable, qualité, résilience climatique et meilleure valeur pour les producteurs.

La question qui compte pour 2026 n’est donc pas “faut-il de l’IA ?”. C’est : quelles décisions voulez-vous prendre plus vite et plus juste — et quelles données êtes-vous prêt à collecter, partager et améliorer avec vos partenaires RADiUS ?