IA et conseil agricole : réussir l’agroécologie en CI

La transition agroécologique avance plus vite que les services capables de l’accompagner. C’est le constat le plus utile à retenir des échanges récents autour du conseil agricole en Afrique de l’Ouest, notamment après la 15ᵉ session du Forum mondial des services de conseil agricole et rural tenue à Dakar du 11 au 13/11/2025. Sur le terrain, en Côte d’Ivoire, ça se traduit très concrètement : des producteurs motivés, des pratiques à tester, des risques climatiques et économiques à arbitrer… et trop peu de conseils fiables, au bon moment, au bon format.

La bonne nouvelle, c’est que l’intelligence artificielle (IA) peut renforcer ce maillon faible — pas en remplaçant les conseillers, mais en leur donnant de la portée, de la cohérence et des outils d’aide à la décision. Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », j’ai trouvé que le sujet du conseil est un excellent révélateur : si l’on arrive à moderniser la façon dont on conseille, on accélère tout le reste (production, qualité, traçabilité, commercialisation).

Le vrai problème : un conseil agricole “pluriel”, mais mal coordonné

Le conseil agricole en Afrique de l’Ouest est pluriel : services publics, secteur privé, ONG, organisations paysannes, relais communautaires, réseaux informels. Cette diversité est souvent présentée comme une richesse. Dans les faits, elle devient un frein dès qu’il manque une coordination minimale.

La conséquence la plus coûteuse, ce sont les messages contradictoires ou incomplets : un producteur entend une recommandation sur la fertilisation organique, une autre sur la lutte contre les ravageurs, une troisième sur les densités de plantation… sans cadre global, sans suivi, sans mesure des résultats. Or l’agroécologie n’est pas un “kit” qu’on applique. C’est une trajectoire.

Pourquoi la transition agroécologique rend le conseil plus difficile

L’agroécologie augmente la complexité décisionnelle. On ne parle plus seulement de choisir un intrant, mais de combiner :

• rotations et associations culturales,
• gestion de la matière organique,
• couverture du sol,
• agroforesterie,
• réduction des pesticides,
• gestion de l’eau,
• organisation collective (équipements, compostage, commercialisation).

Quand l’offre de conseil est faible ou trop générale, le producteur finit par revenir au réflexe le moins risqué à court terme, même si ce n’est pas le meilleur à long terme.

Le conseil informel : le moteur caché (et sous-estimé)

Un point ressort fortement : le conseil informel joue un rôle majeur (pairs, “champions” locaux, acheteurs, vendeurs d’intrants, groupes WhatsApp, familles, coopératives). C’est souvent là que se prennent les décisions.

Mon avis est simple : au lieu d’ignorer ce canal, il faut l’équiper. Et c’est précisément un terrain naturel pour l’IA, parce qu’elle sait standardiser sans rigidifier, et diffuser des recommandations adaptées à des profils variés.

Ce que l’IA change : passer d’un conseil “rare” à un conseil “réactif”

L’IA est utile quand elle réduit le délai entre une situation et une réponse. Dans le conseil agricole, ce délai est souvent trop long : le ravageur est déjà installé, la pluie est déjà passée, le compost n’a pas été préparé au bon moment.

Avec une approche réaliste, l’IA permet de basculer vers un conseil plus réactif et personnalisé, en combinant données, expertise humaine et canaux digitaux.

1) Diagnostiquer plus vite (sans attendre la “mission terrain”)

Premier usage très concret : diagnostic assisté.

• Photos de feuilles, cabosses, fruits, tubercules : tri préliminaire des symptômes.
• Reconnaissance de mauvaises herbes courantes.
• Checklist intelligente selon culture, stade, zone, saison.

Le bénéfice n’est pas de “faire mieux que l’agronome”, mais de prioriser : quoi traiter en urgence, quoi surveiller, quoi laisser.

Une IA utile en agriculture n’est pas celle qui “sait tout”. C’est celle qui aide à décider plus vite, avec moins d’erreurs évitables.

2) Donner des recommandations adaptées à la parcelle (pas au pays)

Le conseil classique est souvent trop générique : “faites du compost”, “réduisez les pesticides”, “diversifiez”. Oui… mais comment, quand, avec quelles contraintes ?

Une IA simple peut déjà améliorer la qualité des recommandations si elle dispose de quelques variables :

• culture et variété,
• superficie,
• historique (intrants, rendements, incidents),
• type de sol (même approximatif),
• accès à l’eau,
• disponibilité de biomasse,
• prix locaux des intrants et du produit.

Cela ouvre la porte à des conseils du type : “Sur 1 ha, avec 3 tonnes de biomasse disponibles, voici un plan de compostage réaliste sur 6 semaines, et les étapes de couverture du sol à faire avant la prochaine fenêtre de pluie.”

3) Améliorer l’accessibilité : langues, formats, horaires

En Côte d’Ivoire, l’enjeu n’est pas seulement “digital”. C’est linguistique, social et pratique : messages courts, audio, vernaculaires, utilisables hors connexion.

Des assistants IA peuvent :

• reformuler une recommandation en français simple,
• générer un script audio pour une émission communautaire,
• produire une fiche terrain illustrée,
• préparer une session de formation (quiz + démonstration).

C’est ici que l’IA rejoint directement l’agro-industrie : une entreprise de transformation ou une coopérative peut industrialiser la production de contenus de conseil, sans perdre le contexte local, si elle travaille avec des conseillers et des producteurs référents.

Gouvernance, qualité, redevabilité : l’IA ne marche pas sans règles

Les recommandations issues des discussions régionales insistent sur la gouvernance participative, la redevabilité envers les producteurs, la coordination et le financement centré sur la demande. Je suis d’accord, et j’ajoute un point : sans mécanisme de qualité, l’IA amplifie aussi les mauvais conseils.

Mettre en place une “chaîne de confiance” du conseil

Une approche robuste ressemble à ceci :

1. Référentiels techniques harmonisés (même minimalistes) : pratiques agroécologiques, seuils d’intervention, itinéraires.
2. Validation locale : comité mixte (conseillers, organisations paysannes, recherche, acteurs privés).
3. Traçabilité des recommandations : qui a recommandé quoi, à qui, quand, sur quelle base.
4. Boucle de feedback : résultats observés, ajustements, apprentissages.

L’IA peut automatiser la traçabilité et la collecte de feedback. Mais la légitimité vient de la gouvernance.

Contrôle et certification : un sujet moins “sexy”, mais décisif

La proposition de systèmes de contrôle/certification de la qualité du conseil est souvent repoussée. Pourtant, c’est ce qui permet :

• d’éviter la confusion entre conseil et vente d’intrants,
• de protéger les producteurs contre les recommandations dangereuses,
• de professionnaliser les relais endogènes,
• d’attirer des financements orientés résultats.

Dans un modèle IA, cette certification doit aussi couvrir : jeux de données, protocoles de validation, gestion des biais, sécurité.

Cas d’usage concrets en Côte d’Ivoire (producteurs + agro-industrie)

Voici trois scénarios réalistes, alignés avec les besoins actuels du pays et avec la transition agroécologique.

1) Cacao : conseil “par stade” pour réduire les pertes

Le cacao concentre des enjeux de productivité, de revenus et d’environnement. Une application/assistant IA piloté par une coopérative peut :

• rappeler les gestes clés selon le calendrier (taille, hygiène, ombrage),
• guider l’observation des parcelles (symptômes, niveau d’ombre),
• proposer des alternatives graduelles (biocontrôle, pratiques culturales),
• aider à documenter les pratiques (utile pour la traçabilité).

Le gain attendu est surtout la régularité : moins de décisions “à l’aveugle”, plus de suivi.

2) Riz et maraîchage : optimisation eau–intrants–main-d’œuvre

Sur les cultures plus intensives, la décision se joue sur des arbitrages serrés : eau, fertilisation, pression parasitaire, disponibilité de main-d’œuvre.

Un module IA utile ici est un “tableau de bord simple” :

• planning conseillé de traitements non chimiques et de prévention,
• alertes météo actionnables (fenêtres de semis, désherbage),
• estimation du coût de chaque option (intrants, main-d’œuvre),
• recommandations de substitution quand un intrant manque.

3) Manioc et transformation : sécuriser la qualité matière première

Côté agro-industrie (attiéké, amidon, chips), l’IA peut renforcer le lien amont-aval :

• contrats et spécifications expliqués en langage simple,
• protocoles qualité traduits en fiches terrain,
• collecte mobile de données (variété, date de récolte, humidité),
• retour rapide aux producteurs en cas de non-conformité.

Le conseil devient alors un outil de performance industrielle : moins de pertes, plus de régularité, meilleure marge.

Plan d’action : démarrer petit, mais structuré (90 jours)

Beaucoup d’initiatives IA échouent parce qu’elles démarrent par la technologie. La séquence efficace, c’est l’inverse.

Étape 1 (semaines 1–2) : choisir un problème “fréquent et coûteux”

Exemples : diagnostic ravageur, calendrier de pratiques agroécologiques, compostage, qualité matière première.

Critère : si le problème arrive chaque semaine, l’outil sera utilisé.

Étape 2 (semaines 3–6) : produire un référentiel terrain court

• 20 à 40 recommandations max
• validées par 3 profils : conseiller, producteur leader, technicien filière
• format : texte court + audio + schéma

Étape 3 (semaines 7–10) : lancer un pilote “conseil + feedback”

• 100 à 300 producteurs
• un canal principal (WhatsApp/USSD/app)
• collecte de retours ultra simple : OK / Pas OK / Besoin d’aide

Étape 4 (semaines 11–13) : mesurer 5 indicateurs

• taux d’usage (hebdo)
• délai de réponse moyen
• taux de résolution (sans visite)
• adoption d’au moins 1 pratique agroécologique
• satisfaction producteur

Ce pilotage rend la suite crédible : financement, extension géographique, formation.

FAQ terrain : ce que tout le monde demande (et les réponses utiles)

L’IA peut-elle remplacer les conseillers agricoles ?

Non. Elle augmente la capacité des conseillers en automatisant le tri, la documentation, la personnalisation et la diffusion. Le conseil de confiance reste humain.

Est-ce compatible avec les zones à faible connectivité ?

Oui, si on pense “mobile d’abord” : audio compressé, messages courts, synchronisation différée, points relais (coopératives, maisons digitales, radios locales).

Le risque principal, c’est quoi ?

La diffusion de recommandations non validées. Une IA sans gouvernance produit de la vitesse… et des erreurs rapides.

Le conseil agricole, c’est l’endroit où l’IA doit prouver sa valeur

Les discussions régionales ont remis au centre une idée simple : la transition agroécologique augmente la demande de conseil, mais l’offre reste insuffisante et pas assez alignée. En Côte d’Ivoire, l’IA peut combler une partie de l’écart à condition de respecter trois règles : co-construire avec les producteurs, harmoniser les référentiels, mesurer l’impact.

Si vous êtes une coopérative, une ONG, une entreprise agro-industrielle ou une institution publique, la meilleure question à se poser en 2026 n’est pas “quelle IA acheter ?”. C’est : quel problème de conseil agricole voulons-nous résoudre en premier, et comment allons-nous prouver que ça aide vraiment les producteurs ?