Conseil agricole & IA : accélérer l’agroécologie en CI

Fin 2025, un constat s’impose sur le terrain ouest-africain : la demande d’accompagnement en agroécologie grimpe plus vite que l’offre de conseil. Le Cirad et ses partenaires l’ont documenté en Côte d’Ivoire, au Ghana, en Guinée-Bissau, au Nigeria et au Sénégal, en mettant en lumière un système de conseil pluriel (public, privé, ONG, organisations paysannes, réseaux informels)… mais encore trop peu coordonné.

Et c’est là que beaucoup se trompent : l’IA ne “remplace” pas le conseiller agricole. Elle augmente sa portée. Elle transforme la façon de diagnostiquer une parcelle, de personnaliser une recommandation, de suivre l’adoption d’une pratique agroécologique, et même de rendre des comptes aux producteurs.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », je veux défendre une idée simple : repositionner le conseil agricole comme la rampe de lancement la plus crédible pour déployer l’IA utile, celle qui fait gagner du temps, réduit les erreurs, et accélère la transition agroécologique sans exclure les petits producteurs.

Ce que révèle vraiment l’étude : un système riche, mais mal synchronisé

Réponse directe : le conseil agricole en Afrique de l’Ouest fonctionne, mais en “morceaux”. La pluralité des acteurs est une force potentielle ; l’absence de coordination en réduit l’impact.

L’étude conduite dans cinq pays, dont la Côte d’Ivoire, pointe plusieurs éléments structurants :

• Une diversité d’acteurs : services publics, entreprises privées, ONG, organisations paysannes, projets, et… conseil informel.
• Une complémentarité possible entre dispositifs, mais rarement organisée.
• Une demande en agroécologie en forte hausse, alors que l’offre reste insuffisante et parfois peu alignée avec les besoins réels des producteurs.

Le point le plus sous-estimé, à mon avis : le conseil informel (voisin expérimenté, leader paysan, relais de coopérative, vendeur d’intrants, groupe WhatsApp local) pèse lourd dans les décisions quotidiennes. Il est “invisible” dans beaucoup de politiques publiques, alors qu’il influence directement l’adoption de pratiques agroécologiques.

Pourquoi la transition agroécologique met le conseil sous pression

Réponse directe : l’agroécologie augmente la complexité des décisions techniques. On ne “remplace” pas un intrant par un autre ; on recompose un système.

Passer à l’agroécologie implique souvent :

• plus d’observation (sol, ravageurs, maladies, biodiversité utile) ;
• plus de décisions “contextuelles” (variété, rotation, couverture, fertilisation organique) ;
• plus d’arbitrages économiques (main-d’œuvre, disponibilité de biomasse, calendrier cultural).

Un conseil standardisé ne suffit plus. Il faut du conseil de proximité, plus fréquent, plus fin. D’où l’intérêt de l’IA : elle peut industrialiser la personnalisation sans industrialiser l’agriculture.

L’IA peut renforcer 4 fonctions clés du conseil agricole en Côte d’Ivoire

Réponse directe : l’IA améliore le conseil lorsqu’elle sert la décision, la coordination, la redevabilité et la formation. Pas quand elle se limite à une appli “vitrine”.

Voici les usages les plus utiles (et réalistes) dans le contexte ivoirien.

1) Diagnostic plus rapide : du “symptôme” à la cause probable

Réponse directe : l’IA aide à diagnostiquer, mais le conseiller valide et contextualise.

Cas typique : un producteur envoie une photo d’une feuille attaquée (cacao, anacarde, maraîchage). Un modèle de vision peut proposer 3 hypothèses (maladie, carence, stress hydrique) et suggérer les observations complémentaires.

Ce qui change pour le conseil :

• tri des urgences (qui rappeler en premier) ;
• recommandations plus cohérentes (checklist de confirmation) ;
• historisation des cas pour apprendre localement.

Bonne pratique : intégrer un protocole simple — photo + localisation + stade de culture + météo récente + pratique actuelle — pour que la recommandation IA soit exploitable.

2) Recommandations agroécologiques personnalisées (et “expliquées”)

Réponse directe : la valeur n’est pas seulement la recommandation, c’est l’explication.

En agroécologie, les producteurs adhèrent quand ils comprennent le pourquoi : pourquoi pailler, pourquoi associer, pourquoi réduire un traitement, pourquoi modifier la densité.

Une IA conversationnelle (en français simple, et idéalement dans des langues locales via audio) peut :

• reformuler la recommandation du conseiller en termes accessibles ;
• proposer des variantes selon les contraintes (main-d’œuvre, accès à la biomasse, calendrier) ;
• donner un mini-plan d’action sur 30 jours.

« Une recommandation sans explication crée de la méfiance. Une explication sans plan crée de l’inaction. »

3) Suivi d’adoption et redevabilité : enfin des preuves, pas des impressions

Réponse directe : l’IA rend visible ce qui est fait, et pas seulement ce qui est déclaré.

Le rapport évoque un levier prioritaire : la redevabilité envers les producteurs et une gouvernance plus participative. Or, sans données, la redevabilité reste un slogan.

Concrètement, un dispositif IA + mobile peut permettre :

• un journal de parcelle simple (3 clics, ou note vocale) ;
• des indicateurs d’adoption (ex. couverture du sol, compostage, lutte intégrée) ;
• des “revues de campagne” entre conseillers, coopératives et producteurs.

Résultat : on passe d’un pilotage par activités (nombre de visites) à un pilotage par effets (pratiques réellement adoptées, stabilité des rendements, réduction des pertes).

4) Formation continue des conseillers et des relais paysans

Réponse directe : le déficit de conseillers se compense d’abord par la montée en compétence des relais.

Le Forum mondial des services de conseil agricole et rural (Dakar, 11–13/11/2025) insiste sur la professionnalisation, l’harmonisation des pratiques, et l’intégration du conseil dans l’enseignement supérieur.

L’IA peut soutenir :

• des modules micro-learning (10 minutes) adaptés aux cultures locales ;
• des scénarios (diagnostic, conduite de changement, animation de groupe) ;
• une base de connaissances “vivante” alimentée par cas terrain.

Ce n’est pas gadget : quand un conseiller gagne 30 minutes par jour, il peut faire plus de suivi, plus d’écoute, et mieux documenter les résultats.

Le nœud du problème : coordination, gouvernance et financement (pas la technologie)

Réponse directe : sans coordination, l’IA multiplie les silos au lieu de les réduire.

L’étude du Cirad souligne que la complémentarité entre acteurs est un levier, mais qu’elle n’est pas assez valorisée. C’est exactement le risque avec l’IA : chaque projet sort sa plateforme, chaque organisation collecte ses données, et au final personne ne peut agréger ni comparer.

Une “pile” IA réaliste pour un système de conseil tiré par la demande

Réponse directe : il faut une architecture simple, centrée sur les besoins des producteurs.

Je recommande une pile en 5 briques (même si elles sont portées par plusieurs acteurs) :

1. Canaux d’accès : WhatsApp, USSD/SMS, appels, points de service coopératifs.
2. Gestion des cas : tickets, historique, escalade vers expert.
3. Base agroécologique locale : itinéraires techniques validés, référentiels.
4. Analyse et IA : tri, aide au diagnostic, suggestion, traduction en audio.
5. Tableaux de bord de redevabilité : adoption, satisfaction, résultats.

L’enjeu politique derrière : qui gouverne la donnée ? qui décide des référentiels ? qui finance le service dans la durée ?

Financer l’IA de conseil : ce qui marche, ce qui casse

Réponse directe : un modèle uniquement “projet” casse dès que le bailleur s’en va.

Trois approches sont plus robustes :

• Co-financement coopératif (abonnement faible + service à valeur claire : alertes, diagnostic, coaching de campagne).
• Paiement à la performance (ex. bonus si adoption vérifiée sur un ensemble de pratiques, avec garde-fous).
• Mutualisation inter-acteurs (État + interprofessions + agro-industrie) quand l’objectif est d’intérêt collectif (qualité, traçabilité, réduction des risques).

L’alignement avec les besoins réels des producteurs — point clé du rapport — se joue ici : si le producteur ne voit pas de valeur, il n’utilise pas l’outil, donc les données se vident, donc le système s’effondre.

Questions fréquentes (et réponses sans détour)

L’IA va-t-elle exclure les petits producteurs ?

Réponse directe : elle les exclura si on impose une appli unique et du tout-écrit. Elle les inclura si on privilégie l’audio, les médiateurs (relais), et des parcours très simples.

Peut-on faire de l’IA sans Internet stable ?

Réponse directe : oui, partiellement. Beaucoup de flux peuvent passer en SMS/USSD, et l’IA peut être utilisée côté “back-office” par les conseillers (qui ont un accès ponctuel), puis restituée au producteur par appel ou message vocal.

Comment éviter les recommandations dangereuses ?

Réponse directe : l’IA ne doit jamais être “seule”. Il faut :

• un niveau de confiance affiché (faible/moyen/fort) ;
• une validation par conseiller sur les cas sensibles ;
• des référentiels locaux et des mises à jour régulières ;
• un dispositif de retour terrain (corriger rapidement les erreurs).

Passer à l’action en Côte d’Ivoire : un plan en 90 jours

Réponse directe : démarrez petit, mesurez, puis élargissez.

Voici un plan que j’ai vu fonctionner (et qui colle aux recommandations sur gouvernance, coordination, formation et redevabilité) :

1. Semaine 1–2 : cadrage “producteur d’abord”

   • 20 entretiens producteurs (contraintes, usages téléphone, attentes conseil)
   • 10 conseillers (temps perdu, besoins, cas récurrents)

2. Semaine 3–6 : pilote sur 1–2 cultures (ex. cacao + maraîchage, ou anacarde + riz)

   • 200 producteurs, 10 conseillers, 2 relais par village
   • protocole photo/audio + journal de parcelle simplifié

3. Semaine 7–10 : mesure et ajustements

   • taux de réponse < 24h
   • satisfaction producteur (question simple après interaction)
   • adoption d’1 à 2 pratiques agroécologiques suivies

4. Semaine 11–13 : gouvernance & montée en charge

   • comité multi-acteurs (coop, conseiller, privé, ONG, administration)
   • référentiels de qualité et règles de donnée
   • plan de financement 12 mois

Ce que le Forum de Dakar 2025 met sur la table… et ce que l’IA peut accélérer

Réponse directe : les recommandations du forum deviennent concrètes quand l’IA sert l’organisation du conseil, pas seulement la communication.

Le forum (Dakar, 11–13/11/2025) insiste sur : collaboration recherche-formation-conseil, plateformes de dialogue, harmonisation, certification qualité, production d’évidences… et promotion de l’intelligence artificielle et des outils numériques.

Mon angle pour la Côte d’Ivoire : commencer par outiller la coordination (qui fait quoi, où, pour qui, avec quels résultats) et renforcer le conseil de proximité (relais endogènes + IA côté conseiller). C’est ce duo qui rend l’agroécologie praticable à grande échelle.

La suite logique : faire du conseil agricole le “système d’exploitation” de l’IA

Le conseil agricole est déjà le point de contact entre technique, économie et réalités sociales. C’est exactement l’endroit où l’IA est la plus utile — pas pour impressionner, mais pour réduire l’écart entre ce qu’on sait et ce qu’on fait.

Si vous travaillez dans une coopérative, une agro-industrie, une ONG ou une institution publique en Côte d’Ivoire, le prochain pas n’est pas “acheter une solution IA”. C’est de définir 3 cas d’usage (diagnostic, suivi d’adoption, formation), de fixer des indicateurs simples, et de bâtir une gouvernance où les producteurs peuvent demander des comptes.

La vraie question pour 2026 : qui sera capable de prouver, chiffres et terrain à l’appui, que l’IA améliore la qualité du conseil et accélère l’agroécologie — sans laisser les plus petits au bord du chemin ?