IA & SARA 2025 : le Cirad accélère l’agriculture CI

Plus de 500 000 visiteurs, plus de 1 000 exposants et dix jours d’échanges au Parc des Expositions d’Abidjan : le SARA 2025 (23/05/2025 au 01/06/2025) n’a pas juste été « un grand salon ». Il a servi de baromètre. Quand autant d’acteurs se déplacent, c’est que les problèmes sont urgents… et que les solutions deviennent concrètes.

Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », le SARA est un passage obligé. Pourquoi ? Parce que l’IA ne se déploie pas dans le vide : elle s’ancre dans des filières, des données, des pratiques et des partenariats. La présence active du Cirad au SARA 2025 illustre précisément ça : la modernisation passe par des preuves sur le terrain, pas par des discours.

Ce qui m’intéresse particulièrement dans cette édition, c’est le signal suivant : la recherche appliquée et les acteurs économiques se rapprochent, et c’est exactement l’espace où l’IA peut devenir utile — pour décider plus vite, produire mieux, limiter les pertes, et rendre les chaînes de valeur plus transparentes.

Le SARA 2025 : un accélérateur, pas une vitrine

Le SARA 2025 a joué un rôle simple : réunir au même endroit producteurs, chercheurs, décideurs, start-ups et agro-industriels. Quand cette rencontre fonctionne, on obtient un raccourci vers l’action : des idées qui deviennent des projets, puis des outils.

La réalité, c’est que la Côte d’Ivoire n’a pas un problème d’“innovation” au sens abstrait. Elle a surtout un problème de mise à l’échelle : comment faire passer une bonne pratique d’une parcelle pilote à des milliers d’exploitations ? Comment standardiser la qualité ? Comment anticiper les risques climatiques ?

C’est là que l’IA entre en scène, mais de manière très terre-à-terre :

• Prédire (rendements, risques maladies, besoins en irrigation)
• Détecter (dégradation des sols, stress hydrique, attaques parasitaires)
• Optimiser (intrants, itinéraires techniques, logistique, stockage)
• Tracer (origine, conformité, durabilité, paiements)

Le SARA crée les conditions pour que ces usages soient discutés avec les bonnes personnes — celles qui ont les données, les contraintes, et la capacité de déploiement.

Ce que le Cirad a montré au SARA… et ce que l’IA peut en faire

Le stand du Cirad a été pensé comme un espace interactif : posters, vidéos, démonstrations, quiz, discussions avec chercheurs. Ce format compte. Un outil ne se diffuse pas parce qu’il est “brillant”, mais parce qu’il est compréhensible, testable, et relié à un besoin.

Quatre thèmes ressortent fortement des contenus présentés, et chacun ouvre une porte directe vers des applications d’IA en Côte d’Ivoire.

1) Agroécologie : l’IA pour piloter des systèmes plus complexes

Les innovations agroécologiques (arbres, haies, rotations, couverture végétale) améliorent la résilience, mais elles rendent aussi la conduite plus complexe : plus de variables, plus d’interactions.

L’IA est particulièrement efficace quand il y a beaucoup de variables. Concrètement, elle peut aider à :

• recommander des itinéraires techniques selon la parcelle (sol, historique, météo)
• proposer des scénarios de rotation et estimer leurs effets (fertilité, pression ravageurs)
• prioriser les interventions (quand agir, où, avec quel niveau d’urgence)

Un bon principe à retenir : l’IA ne remplace pas l’agronomie, elle la rend opérationnelle à grande échelle.

2) Santé animale et végétale (One Health) : l’IA comme système d’alerte

L’approche One Health (santé des plantes, des animaux, des humains et des écosystèmes) implique des signaux faibles : symptômes, conditions environnementales, circulation des agents pathogènes.

L’IA peut transformer des observations dispersées en alertes utilisables :

• classification d’images (feuilles, cabosses, animaux) via smartphone
• détection d’anomalies (hausse de mortalité, baisse d’ingestion, variations de température)
• cartographie de risques quand on combine météo, saisons, données de terrain

Dans des filières comme le cacao, où les maladies peuvent faire basculer une campagne, gagner 7 à 10 jours sur la détection peut changer l’issue économique pour une coopérative.

3) Chaînes de valeur stratégiques : cacao, palmier, anacarde, riz…

Le Cirad a mis en avant des améliorations concrètes sur des filières clés : cacao, palmier à huile, anacarde, manioc, riz, élevage. C’est essentiel, parce que l’IA a besoin d’un point d’ancrage : une chaîne de valeur avec des décisions répétitives et mesurables.

Exemples d’usages “à ROI rapide” souvent négligés :

• Contrôle qualité par vision (tri, calibrage, détection défauts)
• Prévision de collecte (volumes, disponibilité, planification camions)
• Optimisation des stocks (réduction des pertes post-récolte)
• Aide à la négociation (données de prix, qualité, historique de livraison)

Mon avis : beaucoup d’acteurs pensent d’abord à l’IA “dans la parcelle”. Or, le plus gros gaspillage se situe souvent après la récolte. Démarrer par la transformation, le stockage ou la logistique peut être plus rentable.

4) Climat, eau, sols : la donnée d’abord, l’IA ensuite

Le stand a insisté sur les dispositifs de suivi liés au climat, à l’eau et aux sols. C’est la base de tout.

Une règle simple : sans données fiables, l’IA ne produit que des approximations. À l’inverse, même une IA “simple” devient précieuse si les données sont régulières.

Applications directes :

• recommandations d’irrigation (maraîchage périurbain)
• suivi de la fertilité et de la matière organique
• cartographie des zones à restaurer en priorité

La modernisation agricole, ce n’est pas seulement ajouter un algorithme. C’est installer une discipline de mesure.

Trois moments forts du SARA 2025… et les opportunités IA associées

Le Cirad n’a pas seulement “tenu un stand”. Il a aussi porté des temps forts structurants, utiles pour comprendre où l’IA peut s’insérer.

Lancement du réseau SolAfricAO : normaliser la “santé des sols”

SolAfricAO réunit 14 partenaires de 5 pays autour de thématiques sur le fonctionnement et la santé des sols en Afrique de l’Ouest.

Opportunité IA : créer des modèles de recommandation fondés sur des référentiels communs (types de sols, indicateurs harmonisés, historiques). C’est ce qui permet ensuite :

• des diagnostics comparables d’une région à l’autre
• des recommandations agronomiques cohérentes
• une priorisation des investissements de restauration

Panel cacao (Cocoa4Future) : durabilité + maladie + revenu

Le panel a abordé restauration agroforestière, lutte contre le Cocoa Swollen Shoot Virus (CSSV), rémunération équitable, adaptation climatique.

Opportunité IA : relier ces sujets au lieu de les traiter séparément.

• risque CSSV (données terrain + images + zones de propagation)
• scénarios agroforestiers (arbres/ombrage vs productivité vs résilience)
• transparence (traçabilité, conformité, rémunération)

Une phrase utile pour décider : la durabilité du cacao se joue autant dans les données que dans les parcelles.

Clôture MARIGO (maraîchage agroécologique périurbain) : l’IA “proche du marché”

Le maraîchage périurbain est un terrain idéal pour l’IA parce qu’il combine : cycles courts, forte sensibilité aux maladies, et impératif de qualité.

Opportunité IA : des outils simples mais réguliers.

• alertes maladies via photos
• planification de récolte selon la demande
• optimisation intrants (réduire coûts, éviter excès)

Plan d’action : démarrer un projet IA agricole en Côte d’Ivoire (sans se tromper)

Beaucoup d’organisations veulent “faire de l’IA” après un salon. Le risque : lancer un projet trop large, trop vite.

Voici une approche qui fonctionne dans la vraie vie.

1) Choisir un problème mesurable (et fréquent)

Exemples : pertes post-récolte, tri qualité, rupture de stock, détection maladie, planification collecte.

Critère : si le problème arrive une fois par an, vous n’aurez pas assez d’itérations pour apprendre.

2) Identifier la donnée déjà disponible

Avant d’acheter des capteurs :

• cahiers de champ (même papier)
• historiques de collecte
• données météo locales
• photos smartphone
• relevés de stock

Objectif : construire un MVP data en 4 à 8 semaines.

3) Co-concevoir avec les utilisateurs finaux

Un outil IA est adopté si :

• il fait gagner du temps
• il réduit un risque clair
• il s’intègre au quotidien (WhatsApp, SMS, application légère)

Le SARA montre l’intérêt de ces rencontres “terrain + science”. Il faut garder ce réflexe après l’événement.

4) Définir des indicateurs avant de coder

Mesurez dès le départ :

• % de pertes évitées
• temps de tri gagné
• amélioration du taux de conformité qualité
• variation du revenu net (pas seulement rendement)

Sans ces métriques, on discute opinions au lieu de résultats.

Pourquoi le partenariat (type Cirad) compte autant que l’algorithme

Le Cirad a rappelé, à travers sa présence au SARA 2025, un point souvent sous-estimé : l’innovation agricole est un sport collectif. L’IA n’échappe pas à cette règle.

Un partenariat solide apporte :

• des protocoles de mesure (sols, essais variétaux, pratiques)
• une crédibilité scientifique dans les arbitrages
• une capacité à relier politiques publiques, recherche et entreprises

Et surtout : ça évite de construire des outils “hors-sol”, qui meurent dès la fin du pilote.

L’année 2026 approche, et la question utile n’est pas “qui a la meilleure IA ?”. C’est : qui saura transformer les données du terrain en décisions simples, répétables et rentables pour les producteurs et les entreprises ?

Si vous travaillez dans une coopérative, une agro-industrie, une start-up agri ou une institution, c’est un bon moment pour passer du repérage au test : un cas d’usage, un périmètre, des indicateurs, et un partenaire capable d’ancrer l’outil dans la réalité ivoirienne.