IA et agroécologie : planifier une transition locale viable

Fin 2025, la transition agroécologique n’est plus un slogan : c’est un chantier d’organisation. À Oussouye, en Basse-Casamance (Sénégal), des acteurs locaux sont entrés dans une phase rarement traitée dans les discours publics : la consolidation institutionnelle et la planification stratégique. Autrement dit, qui pilote, qui décide, qui exécute, avec quel calendrier et quels indicateurs.

Ce qui se passe à Oussouye mérite l’attention des agriculteurs, coopératives et agro-industriels en Côte d’Ivoire. Pourquoi ? Parce que les mêmes obstacles reviennent partout : dispersion des initiatives, difficultés de coordination, manque de données fiables, arbitrages compliqués entre production, environnement et valeurs locales. L’IA ne remplace pas la concertation, mais elle peut rendre la planification plus claire, plus rapide et plus mesurable.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », je prends l’exemple d’Oussouye comme cas d’école : une transition agroécologique structurée… et les endroits très concrets où des outils d’IA peuvent aider à passer du “on veut” au “on fait”.

Oussouye : une transition agroécologique qui passe au sérieux

La leçon principale d’Oussouye est simple : une transition réussie commence par une gouvernance lisible et un plan d’actions daté.

La dynamique locale (DyTAEL) est passée d’une phase d’émergence à une phase de consolidation avec trois décisions structurantes :

• Définir et mandater des instances de pilotage (qui coordonne, qui arbitre, qui représente).
• Clarifier les rôles et responsabilités (éviter les “zones grises” où tout le monde est responsable… donc personne).
• Transformer une vision long terme (“Oussouye 2050”) en feuille de route via une méthode de planification.

Ce type de structuration est exactement ce qui manque dans beaucoup de projets agricoles. On finance un intrant, on organise une formation, on lance une parcelle démonstrative… puis la dynamique s’essouffle. La gouvernance et la planification sont la partie moins visible, mais déterminante.

Le “backcasting” : partir du futur pour organiser le présent

Oussouye s’appuie sur un scénario de backcasting : on décrit d’abord le futur souhaité (horizon 2050), puis on revient en arrière pour fixer les étapes à court, moyen et long terme.

C’est puissant pour l’agroécologie, parce que la transition implique des changements progressifs :

• pratiques culturales (rotation, fertilité, couverture du sol),
• gestion des forêts et des zones humides,
• préservation des ressources halieutiques,
• valorisation économique du terroir,
• transmission des savoirs et protection des valeurs socioculturelles.

Ce n’est pas “un projet agricole”. C’est une transformation territoriale.

Pourquoi l’IA devient utile quand on parle de territoire (pas seulement de rendement)

L’idée la plus répandue en agriculture, c’est que l’IA sert surtout à “augmenter la production”. En réalité, sa première valeur, dans une transition agroécologique, c’est d’aider à décider et à coordonner.

Quand un territoire se fixe une vision, il doit répondre à des questions opérationnelles :

• Quelles actions lancer d’abord, et lesquelles attendre ?
• Quelles zones sont prioritaires (érosion, pression foncière, déforestation, salinisation, baisse de fertilité) ?
• Quelles pratiques sont compatibles avec les contraintes locales (sols, climat, main-d’œuvre, accès aux intrants) ?
• Comment suivre les résultats sans noyer les équipes sous des tableaux ?

L’IA est pertinente précisément là où la complexité dépasse l’intuition humaine.

Trois apports concrets de l’IA pour structurer une DyTAEL en Côte d’Ivoire

1. Cartographier les acteurs et leurs interactions
   En pratique : analyser des listes de membres, comptes rendus, participation aux réunions, projets existants. Un modèle peut aider à produire une cartographie “qui fait quoi”, identifier les doublons, repérer les acteurs-ponts (coopératives, ONG, chefferies, services techniques) et sécuriser la continuité.

2. Prioriser les actions avec une logique multi-critères
   L’agroécologie arbitre entre rendement, résilience climatique, biodiversité, coût, acceptabilité sociale. L’IA peut aider à construire un scoring transparent (pas une “boîte noire”) : pondérations discutées localement, résultats comparables, décisions mieux justifiées.

3. Suivre des indicateurs sans surcharger les équipes
   Exemple : automatiser la collecte via formulaires mobiles, détecter incohérences, générer des synthèses mensuelles. Le suivi devient un outil de pilotage, pas une corvée.

Patrimoine agroécologique : ce que l’IA peut aider à inventorier (et à protéger)

À Oussouye, un inventaire du patrimoine agroécologique de Basse-Casamance est mené avec une méthode élaborée et validée collectivement. Deux éléments emblématiques sont mis en avant :

• le Eneng, une liane forestière menacée mais symbolique,
• les cases à impluvium, architectures locales liées au génie écologique et social.

La notion de patrimoine agroécologique est essentielle : elle relie écosystèmes, productions, institutions sociales et savoirs. Dans les contextes ouest-africains (Côte d’Ivoire incluse), c’est souvent le point aveugle des projets trop technicistes.

Où l’IA peut accélérer l’inventaire, sans dénaturer le terrain

• Analyse d’images et de données géospatiales : repérage de mangroves, forêts, zones de dégradation, évolution des cultures (quand des images sont disponibles et exploitables).
• Traitement automatique de notes d’enquête : transformer des entretiens en thèmes (usages, menaces, saisons, règles coutumières), pour produire une synthèse exploitable.
• Création de supports de communication : Oussouye a produit des posters illustrés pour expliquer “Oussouye 2050”. En Côte d’Ivoire, l’IA peut aider à générer des versions adaptées par langue et par public (producteurs, élus locaux, jeunes, agro-transformateurs), tout en gardant un contrôle humain sur le sens.

Une transition agroécologique échoue rarement faute d’idées. Elle échoue faute de coordination, de suivi et de récit partagé.

Transposer l’exemple d’Oussouye à la Côte d’Ivoire : une méthode en 5 étapes

La Côte d’Ivoire a des réalités différentes (poids du cacao, hévéa, anacarde, riz, maraîchage périurbain), mais la mécanique de transition reste comparable. Voici une approche pratico-pratique inspirée d’Oussouye, avec un ajout “IA”.

1) Poser une vision territoriale (10–20 ans) et l’écrire simplement

Une vision utile tient en une page : objectifs agricoles, objectifs environnementaux, objectifs économiques, objectifs sociaux. Si elle nécessite un consultant pour être comprise, elle ne mobilisera personne.

2) Installer une gouvernance mandatée (pas symbolique)

Décider : qui préside, qui arbitre, qui exécute, qui contrôle.

• comité de pilotage (décision),
• secrétariat technique (exécution),
• groupes thématiques (co-construction),
• mécanisme de redevabilité (transparence).

3) Backcasting : convertir la vision en étapes datées

Une feuille de route réaliste contient :

• actions 0–12 mois (démarrage),
• actions 1–3 ans (montée en puissance),
• actions 3–7 ans (changement structurel),
• actions 7–15 ans (maturité).

4) Ajouter une couche IA “légère”, orientée terrain

Pas besoin d’un laboratoire pour démarrer. Ce qui marche, c’est :

• un système simple de collecte (mobile),
• un tableau de bord clair (production, revenus, intrants, qualité, sols),
• des synthèses automatiques (mensuelles/trimestrielles),
• des alertes (retard, anomalies, zones à risque).

5) Mesurer ce qui compte vraiment (et le dire)

Pour une transition agroécologique, les indicateurs “qui parlent” sont souvent :

• stabilité des rendements sur 3 saisons,
• réduction des dépenses en intrants chimiques (quand pertinent),
• amélioration de la fertilité (proxy : matière organique, couverture du sol),
• diversification des revenus (transformation, circuits locaux),
• résilience aux chocs climatiques (pertes lors d’événements extrêmes).

L’IA aide à mettre en forme ces indicateurs et à raconter l’évolution sans trahir le terrain.

Questions fréquentes (et réponses directes)

Est-ce que l’IA est compatible avec l’agroécologie ?

Oui, si elle sert la décision locale et la transparence. L’agroécologie n’est pas anti-technologie ; elle est anti-solution imposée et déconnectée.

Quel est le risque principal ?

Le risque, c’est la “boîte noire” : décisions prises par un outil incompris, ou données collectées sans bénéfice visible pour les producteurs. La règle que j’applique : pas de données sans retour utile.

Par quoi commencer en Côte d’Ivoire ?

Commencer par un usage simple : suivi de parcelles + synthèse automatique + tableau de bord partagé avec la coopérative. C’est souvent plus rentable qu’un projet complexe de prédiction dès le départ.

Une transition réussie, c’est une vision + une organisation + des preuves

Oussouye montre que la transition agroécologique gagne en crédibilité quand elle passe par des instances mandatées, une planification stratégique et des supports pédagogiques qui rendent la vision partageable. C’est une approche sérieuse, et franchement, je pense que c’est la seule qui tienne dans le temps.

Pour la Côte d’Ivoire, l’opportunité est claire : faire de l’IA un outil de structuration (planification, coordination, suivi), pas seulement un gadget de productivité. Les coopératives, interprofessions et agro-industriels qui prendront ce virage en 2026 auront un avantage : ils pourront démontrer, chiffres à l’appui, que la durabilité n’est pas un discours — c’est une trajectoire pilotée.

Si vous deviez choisir une seule action dès janvier : cartographier vos acteurs, vos données disponibles et vos décisions à prendre, puis tester un premier tableau de bord sur un périmètre réduit. La question qui reste ouverte — et qui mérite débat localement — est simple : qui, en Côte d’Ivoire, est prêt à piloter la transition avec la même rigueur qu’un plan d’investissement ?