IA au SARA 2025 : le Cirad accélère l’agriculture ivoirienne

Plus de 500 000 visiteurs, plus de 1 000 exposants et des délégations venues de nombreux pays : le SARA 2025 (23/05/2025 au 01/06/2025, Parc des Expositions d’Abidjan) a confirmé une chose très simple. En Côte d’Ivoire, l’agriculture n’est plus seulement une affaire de saison, de pluie et d’expérience — c’est aussi une affaire de données, d’outils numériques et, de plus en plus, d’intelligence artificielle (IA).

La présence active du Cirad au salon n’était pas juste « institutionnelle ». Elle illustre une tendance de fond : quand la recherche appliquée rencontre les producteurs, les agro-industriels, les décideurs et les start-ups sur un même lieu, l’IA devient concrète. Pas une promesse abstraite, mais une série de décisions plus rapides, de diagnostics plus précis, et de chaînes de valeur mieux pilotées.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire ». Je prends un angle clair : ce que le SARA montre (vraiment) sur l’IA agricole, ce que le Cirad met sur la table, et comment vous pouvez vous en servir — que vous soyez producteur, coopérative, transformateur, ou porteur de projet.

SARA 2025 : la vitrine où l’IA devient “terrain”

Le SARA s’impose comme le grand carrefour agricole régional : on y vient pour vendre, apprendre, négocier, recruter… et maintenant digitaliser. Ce format compte parce qu’il réduit un blocage fréquent : l’IA agricole échoue rarement à cause des algorithmes, mais souvent à cause du dernier kilomètre (adoption, formation, confiance, maintenance, modèles économiques).

Au SARA, ce « dernier kilomètre » se traite en face à face : démonstrations, ateliers, retours d’expérience, discussions directes. Le Cirad a misé sur un stand interactif (posters, vidéos, quiz, échanges), et c’est exactement ce qu’il faut pour faire passer un message :

L’IA utile en agriculture, c’est celle qui se laisse expliquer en cinq minutes… et vérifier en une saison.

Pourquoi ça compte fin 2025

En cette fin d’année 2025, les enjeux sont particulièrement tendus : pression sur les revenus agricoles, exigences de traçabilité, aléas climatiques, et qualité attendue par les acheteurs. L’IA n’est pas une couche « en plus » : elle devient une façon de tenir un système agricole sous contrainte.

Ce que le Cirad a montré au SARA : quatre chantiers où l’IA s’insère naturellement

Le Cirad a présenté des innovations autour de l’agroécologie, de la santé animale et végétale (approche One Health), des chaînes de valeur (cacao, palmier à huile, anacarde, manioc, riz, élevage), et du suivi climat-eau-sols. À première vue, ce n’est pas « un stand IA ». En pratique, ce sont les meilleurs terrains pour l’IA.

1) Suivre sols, eau et climat : l’IA sert d’abord à décider

Quand on parle de sols et de climat, l’objectif n’est pas d’avoir de beaux tableaux. L’objectif, c’est de prendre de meilleures décisions, au bon moment : amendements, couverture végétale, dates de semis, irrigation, prévention de stress hydrique.

L’IA intervient à trois niveaux très concrets :

• Fusion de données (capteurs, analyses de sol, historiques de parcelle, pluviométrie, images drone/satellite)
• Détection d’anomalies (parcelles qui décrochent, zones à risque d’érosion, stress hydrique)
• Recommandations opérationnelles (quoi faire cette semaine, pas “en théorie”)

Le lancement et la mise en avant du réseau SolAfricAO vont dans ce sens : renforcer les connaissances sur la santé des sols en Afrique de l’Ouest, structurer les données, harmoniser les méthodes. Sans données comparables, l’IA reste un prototype. Avec des données solides, elle devient un outil de gestion.

2) Santé des cultures et élevage : One Health + IA = prévention

L’approche One Health (santé humaine, animale, végétale, environnement) se marie très bien avec l’IA pour une raison : on cherche moins à “soigner” qu’à prévenir.

Sur le terrain, cela ressemble à :

• Alerte précoce sur foyers de maladies (surveillance participative, données terrain)
• Diagnostic assisté (images de symptômes, catégorisation, triage)
• Ciblage des interventions (traiter mieux, pas forcément traiter plus)

Dans la filière cacao, par exemple, la discussion sur la lutte contre le Cocoa Swollen Shoot Virus (CSSV) rappelle une vérité : l’enjeu n’est pas seulement technique. Il est organisationnel (détection, gestion des plants, replantation, coordination). L’IA peut accélérer le diagnostic et la cartographie des zones à risque, mais uniquement si les dispositifs d’accompagnement suivent.

3) Chaînes de valeur : l’IA est un outil de marge, pas un gadget

Quand le Cirad parle d’améliorations sur les chaînes de valeur (cacao, anacarde, manioc, riz, palmier à huile, élevage), il parle aussi — indirectement — de là où l’IA crée du résultat : réduire les pertes, stabiliser la qualité, sécuriser l’approvisionnement, mieux vendre.

Quelques usages qui deviennent standards dans l’agro-industrie ivoirienne (ou qui devraient l’être) :

• Tri et contrôle qualité par vision (grains, noix, tubercules) : moins de rejets, meilleure homogénéité
• Prévision de volumes (collecte, approvisionnement usine) : moins de ruptures, moins de sur-stock
• Maintenance prédictive des équipements : moins d’arrêts non planifiés
• Optimisation logistique : tournées, coûts carburant, délais

Mon avis : beaucoup d’entreprises veulent “faire de l’IA”, mais oublient le préalable. Il faut d’abord définir un indicateur business clair : taux de rejet, rendement matière, taux de panne, coût logistique par tonne, délai moyen de collecte. Sinon, vous aurez un projet “innovant”… qui ne change rien.

4) Agroécologie : l’IA ne remplace pas la pratique, elle l’oriente

Le Cirad a mis en avant des systèmes intégrant arbres, haies, rotation, couverture végétale. L’agroécologie peut sembler opposée au numérique. C’est l’inverse : ces systèmes sont plus complexes, donc ils profitent davantage d’outils d’aide à la décision.

L’IA peut aider à :

• Planifier les rotations en fonction des contraintes (marché, sol, main-d’œuvre)
• Simuler des scénarios (que se passe-t-il si la pluviométrie baisse ?)
• Identifier les “bonnes combinaisons” (espèces associées, densités, périodes)

L’intérêt n’est pas de “robotiser” l’agroécologie, mais de la rendre pilotable et transmissible à grande échelle.

Du salon au terrain : comment passer de la démo à l’adoption (en 90 jours)

Le risque après un salon, c’est l’effet vitrine : tout le monde est convaincu… puis personne ne change son quotidien. Voici une méthode pragmatique (que j’ai vue fonctionner) pour transformer une intention “IA agricole” en résultat.

Étape 1 — Choisir un seul problème, mais très mesurable

Exemples concrets :

• Coopérative cacao : réduire les pertes post-récolte de 10% en 3 mois
• Unité de transformation manioc : réduire le taux de rejet qualité de 3 points
• Exploitation riz : améliorer le calendrier d’irrigation pour réduire la consommation d’eau de 15%

Étape 2 — Faire un inventaire des données existantes (sans honte)

• Cahiers de champ papier
• WhatsApp (photos, messages)
• Tickets de pesée
• Factures intrants
• Historique météo local

Bonne nouvelle : on peut démarrer avec des données imparfaites, si l’objectif est clair.

Étape 3 — Prototyper “léger” : un pilote sur 1 à 3 sites

• Durée : 4 à 8 semaines
• Indicateur unique
• Formation courte (30–60 minutes, répétée)
• Un responsable opérationnel identifié

Étape 4 — Industrialiser seulement après preuve

Si le pilote ne produit pas un gain mesuré, on ne “scale” pas. On ajuste ou on arrête. C’est la décision la plus rentable.

Questions fréquentes (et réponses directes)

“Faut-il des drones et des capteurs partout pour faire de l’IA ?”

Non. Pour beaucoup de cas d’usage, un smartphone + des données structurées (même simples) suffisent pour démarrer. Les capteurs viennent quand le modèle économique est validé.

“L’IA va-t-elle remplacer les techniciens et conseillers agricoles ?”

Non. Elle change leur rôle : moins de collecte manuelle, plus de diagnostic, de priorisation et d’accompagnement. Les organisations qui gagnent sont celles qui renforcent les équipes terrain avec des outils.

“Quel est le plus gros frein en Côte d’Ivoire ?”

La connectivité compte, mais le vrai frein est souvent la gouvernance des données : qui collecte, qui possède, qui accède, qui maintient, et comment on protège les producteurs.

Ce que le SARA 2025 dit sur l’avenir : l’IA agricole sera collective

Le Cirad a insisté sur les partenariats, les projets multi-acteurs, et la recherche en coopération. C’est cohérent avec la réalité ivoirienne : l’IA agricole performe mieux quand elle est collective.

• Les données utiles sont réparties entre producteurs, coopératives, acheteurs, transformateurs, chercheurs.
• Les gains se partagent sur la chaîne (qualité, volumes, traçabilité, réduction des risques).
• La confiance se construit avec des règles claires.

Le SARA sert précisément à ça : mettre les bons acteurs autour de la table et transformer une innovation en pratique.

Si vous suivez notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », retenez cette idée : le prochain cap n’est pas “plus d’IA”, c’est “mieux d’IA” — des cas d’usage rentables, des données fiables, et des partenaires alignés.

La question qui va compter en 2026 n’est pas “qui a testé l’IA ?”, mais : qui a réussi à la déployer sans perdre les producteurs en route ?