SARA 2025 : l’IA s’invite dans l’agriculture ivoirienne

Plus de 500 000 visiteurs en dix jours, plus de 1 000 exposants, et des délégations venues de partout : le SARA 2025 (23/05/2025 au 01/06/2025, Abidjan) n’a pas été un simple salon. C’était un test grandeur nature : celui de la capacité de l’agriculture ivoirienne à absorber rapidement de l’innovation utile — et à la traduire en revenus, en résilience climatique et en sécurité alimentaire.

Ce qui m’a frappé, en analysant les temps forts de cette édition et la présence du Cirad (stand interactif, panels, ateliers, rencontres stratégiques), c’est la cohérence d’un message : la modernisation ne se jouera pas uniquement avec des machines. Elle se jouera avec de la donnée, des méthodes, et des partenariats qui rendent la technologie actionnable sur le terrain.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », cet article prend SARA 2025 comme point d’appui pour répondre à une question très concrète : à quoi sert l’IA, quand on parle de cacao, de riz, de manioc, d’anacarde, d’élevage, de sols et d’eau ?

Pourquoi SARA 2025 compte pour l’IA agricole en Côte d’Ivoire

Réponse directe : SARA 2025 accélère l’adoption de l’IA parce qu’il met dans la même pièce les producteurs, les décideurs, les chercheurs et les entreprises — ceux qui produisent la donnée, ceux qui la financent, et ceux qui la transforment en services.

Un modèle d’IA n’a aucune valeur s’il reste au stade “démo”. Pour être utile, il faut :

• des cas d’usage précis (détection de maladies, estimation de rendement, optimisation d’irrigation, qualité post-récolte) ;
• des données fiables (sols, météo, pratiques culturales, images, prix) ;
• une chaîne de décision claire (qui reçoit l’alerte ? qui agit ? avec quel budget ?).

Le SARA agit comme un réducteur de friction : les acteurs se rencontrent, comparent les solutions, et surtout alignent les attentes. La présence active du Cirad, centrée sur l’agroécologie, la santé des plantes et animaux (One Health), la gestion des sols et de l’eau, crée un contexte favorable à l’IA : l’IA fonctionne mieux quand le système agricole est déjà bien “instrumenté” (suivi, indicateurs, protocoles, évaluation).

Une idée simple : sans agronomie solide, l’IA fait du bruit

L’IA ne remplace pas la connaissance agronomique. Elle l’amplifie. Au SARA, l’accent mis sur :

• les systèmes agroécologiques (arbres, haies, rotations, couvertures végétales) ;
• les dispositifs de suivi (climat, eau, sols) ;
• les chaînes de valeur (cacao, palmier à huile, anacarde, manioc, riz, élevage)

… donne à l’IA ce qui lui manque souvent : un cadre technique où les recommandations sont exécutables.

Ce que la présence du Cirad révèle : l’IA utile est d’abord collaborative

Réponse directe : l’impact de l’IA en agriculture ivoirienne dépend moins de l’algorithme que de la qualité des partenariats, des protocoles de terrain et de la gouvernance de la donnée.

Au SARA 2025, le Cirad s’est positionné comme catalyseur entre science, politiques publiques et acteurs économiques. C’est exactement ce qu’il faut pour passer d’un “outil IA” à un service agricole.

Concrètement, un service IA robuste ressemble à ceci :

1. Collecte (observations terrain + capteurs + images + météo)
2. Nettoyage/standardisation (mêmes unités, mêmes formats, traçabilité)
3. Modélisation (IA + modèles agronomiques/météo)
4. Recommandation (message simple, action priorisée)
5. Boucle de retour (qu’est-ce qui a marché ? qu’est-ce qui a échoué ?)

Quand un institut de recherche met l’accent sur l’évaluation et la preuve, il sécurise l’adoption : les producteurs n’adoptent pas une appli, ils adoptent une confiance.

Stand interactif : le vrai rôle de la vulgarisation à l’ère de l’IA

Le stand, pensé comme un espace interactif (posters, vidéos, démonstrations, quiz, échanges), répond à un point que beaucoup d’entreprises négligent : l’IA crée de la valeur quand les utilisateurs comprennent ses limites.

• Une alerte maladie n’est pas une certitude : c’est une probabilité.
• Une prédiction de rendement dépend des pratiques, pas uniquement de la météo.
• Un diagnostic image peut se tromper si la photo est mauvaise ou si la variété n’est pas dans la base.

La vulgarisation n’est donc pas un “plus”. C’est une condition de succès.

Des cas d’usage IA concrets, filière par filière (cacao, maraîchage, sols)

Réponse directe : les thématiques visibles au SARA 2025 se traduisent très bien en cas d’usage IA immédiatement rentables, surtout sur la santé des cultures, la qualité, et la planification.

Voici trois terrains où l’IA est pragmatique, en lien direct avec les enjeux mis en avant.

Cacao : détecter, prévenir, rémunérer plus justement

Le panel sur la durabilité de la filière cacao (avec des discussions sur paysages agroforestiers, maladies comme le Cocoa Swollen Shoot Virus, adaptation climatique et rémunération) pointe trois applications IA très concrètes :

• Détection précoce des stress (images smartphone/drone + modèles) : repérer plus vite des symptômes compatibles avec maladie, sécheresse, carence.
• Cartographie de parcelles et agroforesterie : estimer densité d’arbres d’ombrage, suivre la restauration paysagère, prioriser les zones à régénérer.
• Traçabilité et qualité : associer lots, pratiques, humidité, fermentation/séchage à la qualité finale pour mieux négocier et réduire les litiges.

Position claire : en cacao, l’IA la plus rentable n’est pas celle qui “fait de belles cartes”. C’est celle qui réduit une perte (maladie, déclassement qualité, retard d’intervention) ou améliore un prix (qualité prouvée).

Maraîchage périurbain : produire régulièrement, vendre sans casser les prix

La clôture du projet MARIGO (maraîchage agroécologique périurbain) touche une réalité d’Abidjan et des grandes villes : la demande est forte, mais la régularité est fragile (eau, pression sanitaire, volatilité des prix).

Trois usages IA ressortent particulièrement :

• Planification culturale : prédire fenêtres de production (en fonction météo, variétés, calendrier) pour éviter que tout le monde récolte la même semaine.
• Aide au diagnostic ravageurs/maladies : triage rapide via images + conseils de lutte intégrée.
• Automatisation de communication (agro-industrie et coopératives) : générer fiches produit, messages clients, posts de disponibilité, tout en restant factuel (quantités, calibre, origine).

Là, l’IA ne sert pas seulement à produire. Elle sert à vendre mieux — un point central de cette série.

Sols, eau, climat : l’IA comme système d’alerte et de priorisation

Le lancement du réseau SolAfricAO (14 partenaires, 5 pays, 5 thématiques scientifiques sur la santé des sols) rappelle une évidence : le sol est la première “infrastructure” agricole.

Sur le terrain, l’IA peut aider à :

• classer les parcelles par risque (érosion, acidité, compaction, déficit matière organique) ;
• recommander des pratiques (couvertures végétales, rotations, apports organiques) en fonction d’objectifs mesurables ;
• évaluer l’effet des pratiques (avant/après) avec des indicateurs simples.

L’approche gagnante est la priorisation : on ne “répare” pas tous les sols d’un coup. On choisit où 1 franc investi rapporte 2 francs — et l’IA peut aider à décider.

De la démo à l’adoption : la checklist IA pour producteurs et agro-industries

Réponse directe : pour convertir l’intérêt du SARA en résultats, il faut cadrer l’IA comme un projet opérationnel, pas comme une expérimentation.

Voici une checklist que je recommande aux coopératives, PME agroalimentaires, projets de filière et institutions.

1) Choisir un seul problème, mesurable

Exemples (bons) :

• Réduire de 20 % les pertes post-récolte sur manioc/banane plantain via meilleur tri et séchage.
• Diminuer de 30 % les traitements inutiles en maraîchage grâce à diagnostic assisté.
• Améliorer de 1 à 2 points le taux de lots “premium” en cacao par contrôle fermentation/séchage.

Un objectif flou (“digitaliser la filière”) échoue presque toujours.

2) Sécuriser la donnée avant le modèle

• Qui collecte ? à quelle fréquence ?
• Où stocker ? qui accède ?
• Quels formats (photos, fiches, GPS, météo) ?

La plupart des projets IA se bloquent là, pas sur l’algorithme.

3) Concevoir la recommandation pour le terrain

Une bonne recommandation :

• tient en 3 lignes ;
• indique une action (quoi faire) ;
• précise quand et avec quelle priorité.

Si l’outil exige un smartphone haut de gamme, 4G stable et 10 minutes par parcelle, l’adoption sera faible.

4) Mesurer l’impact et boucler

• Avant/après : rendements, pertes, coûts, délais.
• Retours utilisateurs : ce qui est compris, ce qui ne l’est pas.

Un système IA sans mesure d’impact devient vite un gadget.

Phrase à garder en tête : “En agriculture, l’IA n’est pas un produit. C’est un service avec une preuve.”

Ce que SARA 2025 annonce pour 2026 : une IA plus proche du revenu agricole

Réponse directe : après SARA 2025, l’IA en Côte d’Ivoire va progresser là où elle touche directement la productivité, la qualité et la commercialisation — surtout via des partenariats recherche–start-ups–filières.

On est fin décembre 2025 : période de bilans, mais aussi de préparation budgétaire et opérationnelle pour 2026. Pour les acteurs qui ont “vu” des innovations au salon, la meilleure stratégie n’est pas de multiplier les tests. C’est de choisir un pilote bien cadré, sur une filière prioritaire, avec une gouvernance de données claire, et des indicateurs d’impact.

Le Cirad a montré au SARA une logique qui marche : science appliquée + collaboration + vulgarisation. À mon sens, c’est aussi la trajectoire la plus saine pour intégrer l’IA : une IA qui respecte le terrain, qui prouve sa valeur, et qui s’insère dans des transitions agroécologiques plutôt que de les contredire.

Si vous travaillez dans une coopérative, une agro-industrie, une start-up ou une institution, la question à se poser maintenant n’est pas “quelle IA acheter ?”. C’est : quel problème coûte cher aujourd’hui, et quelle donnée avons-nous déjà pour le résoudre en 90 jours ?