IA et agroécologie : leçons Vietnam–Sénégal pour la CI

Entre 2014 et 2023, la production agricole du Sénégal a augmenté de 220 %. Pourtant, le pays dépend encore des importations pour 70 % de ses besoins en riz, blé et maïs. Ce contraste résume un problème très concret : produire plus ne suffit pas si la productivité, la qualité, l’organisation des filières et la résilience climatique ne suivent pas.

C’est précisément ce qui rend la coopération Vietnam–Sénégal en agroécologie (mission exploratoire, visites de terrain, échanges institutionnels) aussi intéressante… même pour nous, en Côte d’Ivoire. On y voit comment un partenariat Sud–Sud peut accélérer l’adoption de pratiques agricoles durables sur un sujet prioritaire (le riz), tout en structurant des dispositifs d’innovation de terrain (Living Labs).

Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », je veux pousser l’idée plus loin : l’agroécologie se déploie mieux quand elle est pilotée par des données, et l’intelligence artificielle (IA) est l’outil qui permet de transformer ces données en décisions utiles — au champ, à l’usine, et sur le marché.

Coopération Sud–Sud : ce que Vietnam–Sénégal fait mieux que beaucoup

Réponse directe : cette coopération fonctionne parce qu’elle connecte terrain + recherche + politiques publiques autour d’objectifs mesurables (rendement, tolérance au stress, irrigation, émissions) et de contraintes réelles (salinité, sécheresse, semences, organisation de chaîne de valeur).

La mission vietnamienne au Sénégal, portée par des acteurs scientifiques et institutionnels, a mis le focus sur :

• Les systèmes rizicoles (sélection variétale, gestion de l’eau, itinéraires techniques)
• Des pratiques à faibles émissions (irrigation alternée, optimisation des intrants)
• Des dispositifs d’innovation type Living Lab (co-développement avec les producteurs)
• L’alignement institutionnel (ministères, FAO, bailleurs)

Ce point est souvent sous-estimé : l’innovation agricole échoue rarement par manque d’idées. Elle échoue parce que personne n’a cadré qui fait quoi, avec quelles données, quel financement, quel calendrier et quelle mesure d’impact.

Pourquoi la Côte d’Ivoire doit s’y intéresser maintenant

Réponse directe : parce que la Côte d’Ivoire a les mêmes tensions : pression climatique, besoin de productivité, exigences qualité, et nécessité de rentabiliser la transition durable.

Même si nos priorités diffèrent selon les zones (cacao, hévéa, anacarde, riz, maraîchage), la logique est identique : adapter les pratiques aux contraintes locales (sols, pluies, eau, ravageurs) et sécuriser les revenus.

Et c’est là que l’IA devient un accélérateur : elle aide à standardiser ce qui marche, détecter ce qui déraille, et rendre la décision plus rapide.

Le “cas riz” : la technique d’abord, l’IA ensuite… mais l’IA change l’échelle

Réponse directe : les innovations rizicoles discutées (variétés tolérantes, AWD, SRI, riz–poisson) gagnent en efficacité quand on instrumente la décision avec des données — ce que l’IA sait très bien faire.

Dans la coopération Vietnam–Sénégal, le riz est une priorité commune. Côté sénégalais, plusieurs contraintes ressortent :

• Qualité et disponibilité des semences
• Accès à l’eau et gestion de l’irrigation
• Organisation des coopératives dans la chaîne de valeur
• Stress climatique : salinisation et sécheresse

Côté vietnamien, l’intérêt est double : partager l’expérience en sélection variétale (tolérance salinité/sécheresse) et en conduite culturale (ex. AWD, SRI, intégration riz–poisson).

Comment l’IA amplifie ces approches (exemples concrets)

Réponse directe : l’IA sert à transformer des signaux faibles (sol, eau, météo, images) en décisions opérationnelles : quand irriguer, combien fertiliser, où intervenir, et avec quelle priorité.

1. Irrigation “AWD” pilotée par données

   • Données utiles : niveau d’eau, météo locale, type de sol
   • Apport IA : prédire le bon moment d’irrigation, réduire le gaspillage, sécuriser le rendement

2. Sélection variétale et recommandation locale

   • Données utiles : performances variétales par zone, salinité, calendrier cultural
   • Apport IA : recommander des variétés selon micro-zones et historique de stress

3. Détection de stress par imagerie (drone/satellite)

   • Données utiles : indices de végétation, humidité relative, anomalies de croissance
   • Apport IA : repérer tôt les zones à risque (stress hydrique, salinité, maladies)

4. Optimisation des intrants (fertilisation/biostimulants/compost)

   • Données utiles : analyses sol, rendements passés, pratiques, coût des intrants
   • Apport IA : proposer des dosages, comparer des scénarios coût/rendement

Une phrase utile à garder en tête : l’agroécologie n’est pas “moins de technique”, c’est “plus d’intelligence dans la technique”.

Living Labs : le modèle terrain qui colle à l’Afrique de l’Ouest

Réponse directe : un Living Lab est un cadre d’innovation qui réduit le risque d’échec, parce qu’il teste d’abord avec les agriculteurs et les acteurs locaux, puis seulement ensuite on généralise.

Au Sénégal, des Living Labs soutenus par une dynamique locale (coalition d’ONG et d’acteurs techniques) montrent des pratiques très concrètes :

• Systèmes rizicoles écologiques
• Plantation d’arbres fruitiers (diversification)
• Usage du compost pour restaurer la fertilité
• Organisation d’échanges entre villages et coopératives

C’est un format que j’aime beaucoup, parce qu’il évite deux pièges fréquents :

• Le projet vitrine qui marche uniquement quand les experts sont sur place
• La recommandation “copier-coller” qui ignore les contraintes réelles (main-d’œuvre, trésorerie, accès intrants)

Comment intégrer l’IA dans un Living Lab en Côte d’Ivoire

Réponse directe : commencez petit, mais mesurez tout. Un Living Lab “IA-ready” doit produire des données propres et des décisions traçables.

Un plan simple (90 jours) pour une coopérative ou un agro-industriel pilote :

1. Définir 3 indicateurs non négociables
   • ex. rendement/ha, coût intrants/ha, taux de rejet qualité
2. Mettre en place une collecte légère
   • formulaires mobiles, photos géolocalisées, carnet de champ digital
3. Ajouter une brique IA pragmatique
   • prévision météo locale + alertes ravageurs, ou scoring de parcelles
4. Faire une revue mensuelle
   • décisions prises, résultats, ajustements

Ce n’est pas la sophistication qui compte au départ. C’est la discipline de mesure.

Ce que les agro-industriels ivoiriens peuvent copier dès Q1 2026

Réponse directe : la meilleure porte d’entrée, c’est d’utiliser l’IA pour sécuriser l’approvisionnement et la qualité — parce que l’impact se voit vite dans la marge.

Fin décembre 2025, beaucoup d’acteurs planifient budgets et campagnes 2026. Voici des actions qui génèrent rapidement du ROI, sans transformer toute l’entreprise.

1) “Score de parcelles” pour piloter l’approvisionnement

• Entrées : historique rendement, pratiques, incidents, distance, qualité livrée
• Sorties : classement A/B/C pour prioriser encadrement, intrants, collecte

2) Contrôle qualité augmenté (post-récolte)

• Entrées : photos, mesures humidité, lots, traçabilité
• Sorties : détection défauts, tri, réduction pertes et litiges

3) Prévision de volumes et planification logistique

• Entrées : météo, surfaces, phénologie, historiques de collecte
• Sorties : calendrier de collecte, allocation camions, capacité de stockage

4) Assistance “contenu et communication” (oui, c’est aussi la série)

Dans cette série, on parle aussi d’un usage souvent négligé : l’IA pour créer du contenu, automatiser la communication et améliorer la commercialisation.

• Bulletins WhatsApp producteurs (conseils hebdo, alertes, prix)
• Fiches techniques simplifiées par culture/zone
• Scripts radio locaux et posts réseaux sociaux pour campagnes (anacarde, riz local, produits transformés)

Un bon message au bon moment peut éviter une mauvaise pratique sur 200 hectares. Et ça, c’est de la productivité.

Questions fréquentes (et réponses franches)

“L’IA, c’est pour les grandes fermes, non ?”

Réponse directe : non. L’IA devient rentable dès qu’on a une organisation (coopérative, union, acheteur) capable de mutualiser la collecte et l’accompagnement.

“On n’a pas assez de données.”

Réponse directe : c’est souvent faux. Il y a déjà des données : cahiers, tickets, observations, photos, prix, volumes. Le vrai problème, c’est qu’elles sont dispersées.

“Agroécologie et IA, ce n’est pas contradictoire ?”

Réponse directe : c’est complémentaire. L’agroécologie demande plus d’observation (sols, biodiversité, rotations). L’IA aide à observer mieux et décider plus vite.

Ce que la coopération Vietnam–Sénégal dit à la Côte d’Ivoire

Réponse directe : la transition durable avance quand elle combine trois choses : des pratiques robustes (agroécologie), une coopération structurée (Sud–Sud), et une couche data/IA pour passer à l’échelle.

Le Vietnam et le Sénégal se parlent de variétés tolérantes, d’irrigation alternée, de systèmes intégrés, et de Living Labs. Derrière ces mots, il y a une méthode : tester, mesurer, formaliser, diffuser. La Côte d’Ivoire peut faire pareil — et même aller plus vite, parce que les outils IA rendent la mesure moins coûteuse et la diffusion plus simple.

Si vous êtes une coopérative, un agro-industriel ou une équipe projet, je vous conseille un angle très concret pour démarrer en 2026 : choisissez une filière, une zone, et un problème unique (eau, qualité, pertes, rendement). Ensuite, mettez l’IA au service d’une décision répétable.

La vraie question, fin 2025, n’est pas “est-ce qu’on va adopter l’IA ?”. C’est : qui va structurer les données agricoles assez tôt pour capter la valeur en premier en Côte d’Ivoire ?