IA et agroécologie : accélérer la transition en CI

Le 08/10/2025, à Bingerville, des chercheurs, organisations paysannes, institutions publiques et partenaires techniques se sont retrouvés autour d’un même constat : la transition agroécologique n’avancera pas à coups de projets isolés. Elle exige une coordination solide, des preuves de terrain, et des décisions plus rapides. C’est exactement l’ambition portée par RADiUS, un réseau régional déployé en Côte d’Ivoire, au Sénégal, au Cameroun, au Burkina Faso et au Bénin.

Voici la nuance qui change tout pour la Côte d’Ivoire : l’agroécologie a besoin de méthodes, l’IA a besoin de données. En combinant les deux, on peut passer d’initiatives prometteuses à une transformation structurée : mieux conseiller les producteurs, mieux protéger les sols, mieux cibler les intrants, mieux vendre, et surtout mieux mesurer ce qui marche.

Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire”, j’ai remarqué un point récurrent : la technologie n’est utile que si elle s’insère dans un système d’acteurs. RADiUS fournit ce système. L’IA peut en devenir le moteur opérationnel.

RADiUS : un cadre régional pour passer à l’échelle

RADiUS apporte d’abord une réponse simple : on ne construit pas une agriculture durable pays par pays, surtout quand les réalités climatiques, les marchés et les ravageurs traversent les frontières. Le réseau s’appuie sur une logique multi-acteurs (recherche, formation, développement, politiques publiques) et sur une coordination régionale.

Concrètement, la dynamique rassemble des institutions scientifiques et techniques et des organisations engagées sur le terrain. Le lancement régional s’est tenu à Dakar en février 2025, suivi d’ateliers nationaux. En Côte d’Ivoire, l’atelier du 08/10/2025 à l’UFHB (Bingerville, WASCAL CEA-CCBAD) a surtout confirmé un message : l’agroécologie n’est pas un “petit plus”, c’est une trajectoire de souveraineté alimentaire.

Ce cadre est précieux pour l’IA, parce qu’il règle un problème classique : les outils numériques meurent souvent faute d’adoption, de gouvernance des données, ou de relais locaux. Un réseau comme RADiUS peut organiser :

• des priorités communes (quels systèmes de culture ? quels indicateurs ?),
• des référentiels (pratiques, protocoles de suivi),
• des capacités (formation, transfert),
• et une influence sur les politiques publiques.

Pourquoi la Côte d’Ivoire est un terrain clé

La Côte d’Ivoire combine forte diversité de systèmes agricoles (cacao, anacarde, vivriers, maraîchage) et enjeux de durabilité (dégradation des sols, pression foncière, aléas climatiques). En 2025, beaucoup d’acteurs ont déjà des initiatives agroécologiques. Le défi n’est plus d’avoir des idées : le défi est de choisir, standardiser, suivre et améliorer.

C’est là que l’IA devient utile : elle transforme des observations dispersées (pluviométrie, santé des sols, attaques de ravageurs, prix, rendements) en décisions plus simples sur le terrain.

Ce que l’IA apporte vraiment à l’agroécologie (et ce qu’elle n’apporte pas)

L’IA n’est pas un substitut aux savoirs paysans. C’est un amplificateur : elle aide à faire ressortir des régularités, à anticiper, et à recommander des actions au bon moment.

Dans une transition agroécologique, l’IA apporte trois gains nets.

1) Des décisions agronomiques plus rapides et plus précises

L’agroécologie s’appuie sur des pratiques comme la couverture du sol, les associations culturales, la lutte biologique, ou l’optimisation des apports organiques. Le hic : ces pratiques sont très contextuelles.

Une approche IA “utile” en Côte d’Ivoire ressemble à ça :

• collecte simple (pluie, dates de semis, observations ravageurs, photos de parcelle),
• modèles qui apprennent sur des données locales (et pas uniquement sur des bases étrangères),
• recommandations actionnables (quoi faire cette semaine, pas “être résilient”).

Exemple concret (vivrier/maraîchage) : un modèle peut croiser météo + type de sol + historique d’attaques pour proposer une fenêtre de traitement biologique ou une action préventive (filets, rotation, pièges) plutôt qu’un traitement tardif et coûteux.

2) Une mesure objective des résultats (indispensable pour convaincre)

Beaucoup de projets agroécologiques butent sur une question : “Ça marche, oui, mais combien ? et où ?”. Les décideurs publics et les acheteurs (coopératives, industriels, export) veulent des preuves.

L’IA aide à construire des tableaux de bord simples avec des indicateurs tels que :

• stabilité des rendements (pas seulement le maximum),
• réduction des intrants (quantités et coûts),
• évolution de la matière organique du sol (si mesurée),
• occurrence des maladies/ravageurs,
• marge nette par hectare.

Mon avis : sans système de mesure, l’agroécologie restera trop souvent cantonnée à des pilotes. Avec un suivi outillé, elle devient “finançable”, “assurable”, et “achetable” à grande échelle.

3) Une meilleure commercialisation (souvent oubliée)

La transition agroécologique échoue aussi quand la production “mieux faite” ne se vend pas mieux. L’IA peut soutenir la partie marché : prévision des prix, regroupement des volumes, optimisation des tournées de collecte, détection des ruptures.

Dans l’agro-industrie ivoirienne, un cas d’usage pragmatique est la planification d’approvisionnement : si une unité de transformation anticipe volumes et qualité, elle peut sécuriser des contrats, réduire les pertes et payer plus vite.

Phrase à retenir : l’IA n’aide pas seulement à produire mieux, elle aide à vendre plus proprement et plus sûrement.

RADiUS + IA : 5 cas d’usage très “terrain” pour la Côte d’Ivoire

RADiUS met en réseau des compétences et des priorités. L’IA devient intéressante quand elle s’insère dans cette mécanique, au service d’actions concrètes.

1) Diagnostic ravageurs et maladies via smartphone

Un modèle de vision (photos) peut aider à identifier rapidement des symptômes courants, puis à proposer une conduite : isolement, traitement biologique, ajustement de fertilisation, alerte au conseiller.

Condition de succès : une base d’images locales (cacao, manioc, maraîchage), validée avec chercheurs et conseillers.

2) Conseils climato-intelligents à l’échelle village

Le même bulletin météo ne sert pas à tous. L’IA permet d’affiner :

• dates de semis recommandées par zone,
• risques de stress hydrique,
• risques de maladies fongiques selon humidité.

Résultat attendu : moins de ressemis, moins de pertes, et des pratiques agroécologiques mieux calées sur le calendrier réel.

3) Cartographie des sols et recommandations organiques

Même sans laboratoire à chaque coin de rue, on peut combiner :

• analyses de sol ponctuelles,
• historique de parcelle,
• données de rendement,
• imagerie (drone ou satellite selon budgets),

pour recommander des apports organiques (compost, fumure, résidus) de manière plus rationnelle.

4) Suivi des parcelles pilotes RADiUS et “preuve par les chiffres”

RADiUS va générer des sites, des formations, des expérimentations. L’IA peut automatiser le suivi : saisie mobile, contrôle qualité des données, analyse comparative.

Le bénéfice politique est direct : on sait ce qu’on finance et ce qu’on obtient.

5) Traçabilité et conformité pour les filières (sans complexifier)

Sans parler de systèmes lourds, l’IA peut déjà aider à :

• vérifier la cohérence des déclarations,
• détecter des anomalies (volumes incohérents, dates improbables),
• produire des rapports plus rapides pour coopératives et industriels.

L’idée n’est pas de “surveiller” les producteurs, mais de réduire la charge administrative et de rendre la conformité plus simple.

Les freins réels : données, confiance, compétences (et comment les traiter)

On peut avoir la meilleure application du monde, si personne ne l’utilise, elle ne vaut rien. Trois obstacles reviennent systématiquement.

Données : la quantité compte moins que la qualité

Pour démarrer, il vaut mieux :

• 5 à 10 indicateurs bien définis,
• collectés régulièrement,
• sur un nombre limité de parcelles,

que 50 variables mal renseignées.

RADiUS peut jouer un rôle de “gardien du cadre” : définitions, protocoles, validation scientifique.

Confiance : qui possède les données et à quoi servent-elles ?

Sans règles claires, les producteurs se méfient. Il faut annoncer dès le départ :

• quelles données sont collectées,
• qui y accède,
• comment elles sont anonymisées,
• quels bénéfices reviennent aux communautés.

Une bonne pratique que je recommande : retourner systématiquement une valeur immédiate (conseil, alerte, comparaison de pratiques) à ceux qui saisissent des données.

Compétences : former les relais, pas seulement les “experts IA”

La Côte d’Ivoire a besoin de profils hybrides : conseillers agricoles capables d’utiliser des outils simples, animateurs de coopératives à l’aise avec le reporting, techniciens agro-industriels capables d’exploiter des prévisions.

RADiUS, avec sa composante formation, est bien placé pour structurer des parcours courts : 2 à 5 jours, orientés cas d’usage, avec des données locales.

Une feuille de route simple pour démarrer en 90 jours

Pour une organisation (coopérative, projet, agro-industriel, ONG) qui veut relier IA et agroécologie en Côte d’Ivoire, voici ce qui marche.

1. Choisir un seul problème prioritaire (ravageur, semis, collecte, traçabilité).
2. Définir 8 indicateurs maximum (ex. date, culture, pratique, observation, photo, rendement, coût intrants, pluies).
3. Piloter sur 50 à 200 parcelles avec 2 à 3 zones.
4. Mettre un comité de validation (chercheur + conseiller + représentant producteurs).
5. Mesurer 3 résultats business : baisse coûts, stabilité rendement, délai de vente/paiement.

L’objectif n’est pas de “numériser” tout. L’objectif est de prouver l’utilité, puis d’étendre.

RADiUS comme accélérateur, l’IA comme outil de décision

RADiUS pose une fondation rare : une dynamique régionale, multi-acteurs, qui vise une transition agroécologique structurée. Pour la Côte d’Ivoire, l’opportunité est de connecter ce réseau à des outils IA concrets, pensés pour le terrain : conseil agricole, suivi des parcelles, gestion des connaissances, et appui aux marchés.

Si vous suivez cette série sur “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire”, retenez ceci : la vraie valeur de l’IA n’est pas la performance d’un modèle, c’est la qualité des décisions qu’il déclenche. Et les décisions les plus utiles, aujourd’hui, sont celles qui accélèrent la transition agroécologique sans compliquer la vie des producteurs.

La suite logique ? Choisir un cas d’usage, bâtir une petite base de données fiable, et tester avec un réseau d’acteurs comme RADiUS. À votre avis, dans votre zone ou votre filière, quel est le problème qui mérite d’être résolu en premier : ravageurs, sols, climat, ou commercialisation ?