Agroforesterie + IA : rendre nos cultures plus résilientes

En 2025, une idée progresse vite dans plusieurs pays agricoles : planter des arbres dans les champs n’est pas un retour en arrière, c’est une stratégie de performance. Au Népal, des chercheurs mettent en avant l’agroforesterie comme voie concrète pour renforcer la résilience climatique, restaurer les terres et sécuriser les revenus ruraux. Ce qui m’intéresse, c’est le parallèle évident avec la Côte d’Ivoire : mêmes enjeux de productivité, de dégradation des sols par endroits, de variabilité des pluies… et un besoin clair de solutions qui tiennent sur la durée.

Voici la différence en 2025 : on peut désormais accélérer l’adoption et la rentabilité de l’agroforesterie grâce à l’intelligence artificielle. Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire”, on parle souvent de production, de commercialisation et d’automatisation. L’agroforesterie coche ces cases, à condition d’être pilotée finement. Et c’est là que l’IA devient utile : choix des espèces, suivi des parcelles, prévision de rendement, conseil agricole, accès au marché.

Ce que le Népal nous apprend : l’agroforesterie marche quand elle est pensée “système”

Le point clé du retour d’expérience népalais est simple : l’agroforesterie n’est pas une technique isolée, c’est un système agricole complet. Les travaux présentés par des scientifiques de CIFOR-ICRAF insistent sur une approche “climate-smart” : intégrer des arbres dans les fermes et le paysage pour obtenir, en même temps, adaptation au climat et bénéfices économiques.

Ce type de système apporte plusieurs résultats concrets :

• Restauration des terres : amélioration de la structure du sol, réduction de l’érosion, meilleure infiltration de l’eau.
• Diversification des revenus : fruits, bois, huiles essentielles, bambou, fourrage… en plus de la culture principale.
• Services écosystémiques : biodiversité, protection des bassins versants, stockage de carbone.

Un chiffre donne une idée de l’ordre de grandeur : selon les travaux cités par CIFOR-ICRAF, des agroforêts bien conçues peuvent stocker jusqu’à 5 fois plus de carbone que des cultures annuelles. Même si la Côte d’Ivoire n’a pas les mêmes montagnes que le Népal, l’idée reste valable : mieux couvrir le sol et mieux structurer la parcelle améliore la résilience.

“Fragmenté” vs “mainstream” : l’erreur à éviter

Au Népal, un frein majeur est mentionné : l’agroforesterie reste dispersée entre secteurs (agriculture, forêt, climat) et peu intégrée aux programmes agricoles formels. Autrement dit, chacun fait un bout du travail… et le producteur se retrouve avec peu d’appui continu.

En Côte d’Ivoire, on voit le même risque : cacao, hévéa, anacarde, palmier à huile, maraîchage… chaque filière a ses projets, ses outils, ses conseillers. L’agroforesterie ne doit pas être “un projet de plus”, elle doit être une façon plus robuste de produire, financée, mesurée et reliée au marché.

Côte d’Ivoire : pourquoi l’agroforesterie est une stratégie business (pas seulement “verte”)

L’agroforesterie devient intéressante pour une raison très terre-à-terre : elle réduit le risque et stabilise la production. Quand les saisons deviennent plus irrégulières, les systèmes trop “monoculture” souffrent. Les arbres, eux, agissent comme amortisseurs : ombrage, microclimat, racines profondes, litière, barrières anti-érosion.

Pour des cultures pérennes comme le cacao, c’est particulièrement pertinent. Dans beaucoup de zones, la question n’est plus “faut-il de l’ombre ?” mais quelle ombre, combien, et avec quelles espèces.

Des bénéfices concrets, filière par filière

Cacao : arbres d’ombrage et essences utiles (fruits, bois légalement géré) → microclimat plus stable, baisse du stress hydrique.

Anacarde : haies vives, arbres fertilitaires, bandes agroforestières → meilleure protection des sols, limitation de l’érosion.

Maraîchage et vivriers : agroforesterie de bordures, brise-vent, arbres à usages multiples → réduction des pertes liées au vent et à l’évaporation.

Élevage : systèmes sylvopastoraux (arbres + pâturage) → ombrage, fourrage complémentaire, meilleure santé animale.

Et surtout : diversifier la parcelle, c’est diversifier la trésorerie. C’est souvent ce qui décide un producteur à essayer, bien plus qu’un discours climatique.

Là où l’IA change la donne : planifier, suivre, vendre (à grande échelle)

L’IA ne “plante” pas les arbres. Elle fait mieux : elle rend la décision plus fiable, le suivi moins coûteux, et la commercialisation plus prévisible. Dans les programmes d’agroforesterie, ce sont précisément ces trois points qui bloquent l’adoption à grande échelle.

1) Concevoir la parcelle : l’IA aide à choisir le bon mix arbres–cultures

La réussite dépend des combinaisons locales (sol, pluviométrie, pente, pratiques). Une erreur fréquente est de copier un modèle standard. L’IA peut aider à faire du “sur-mesure” via :

• des modèles simples de recommandation (espèces, densité, espacement),
• l’analyse de données de parcelles (historique de rendement, symptômes, mortalité des plants),
• la génération de fiches techniques adaptées à la zone et au niveau d’équipement.

Phrase à retenir : une agroforêt rentable est d’abord une agroforêt bien dessinée.

2) Suivre et prouver : télédétection + IA pour mesurer l’adoption et les impacts

Les financeurs et les acheteurs demandent des preuves : surfaces, taux de survie, densité d’arbres, pratiques. Les images satellite et drone, combinées à des modèles IA, permettent de :

• cartographier les parcelles agroforestières,
• estimer le couvert arboré,
• détecter des zones de stress hydrique,
• prioriser les visites de terrain (on n’envoie pas un agent partout “au hasard”).

C’est aussi un accélérateur pour des mécanismes de financement liés aux résultats : paiements pour services écosystémiques, projets carbone, primes de durabilité. Sans mesure fiable, ça reste un discours. Avec mesure, ça devient une ligne budgétaire.

3) Conseiller sans saturer : assistants IA pour vulgarisation et formation

Beaucoup de dispositifs d’encadrement sont sous tension : trop de producteurs, pas assez de conseillers. Un assistant IA (sur WhatsApp, application légère, centre d’appel) peut :

• expliquer des itinéraires techniques en français et en langues locales (selon l’implémentation),
• rappeler les opérations au bon moment (paillage, remplacement des plants morts),
• diagnostiquer des problèmes simples via photos (maladies, carences visibles) en première intention,
• orienter vers un technicien quand le cas est complexe.

Le but n’est pas de remplacer l’encadrement. Le but est de réserver le temps humain aux cas qui en valent la peine.

4) Vendre mieux : IA pour structurer des chaînes de valeur agroforestières

Le Népal met en avant un point clé : développer des chaînes de valeur (fruits, bois, huiles essentielles, bambou) avec le privé. En Côte d’Ivoire, l’enjeu est identique : si les produits agroforestiers ne se vendent pas bien, la motivation retombe.

L’IA peut soutenir la partie “agro-industrie” :

• prévisions d’approvisionnement pour unités de transformation,
• optimisation de collecte (itinéraires, regroupements),
• contrôle qualité assisté (photos, scoring),
• génération automatique de contenus marketing (fiches produit, posts, catalogues) pour coopératives.

On retombe sur le thème central de cette série : l’IA n’est pas qu’un outil de productivité au champ, c’est aussi un outil de commercialisation.

Feuille de route pragmatique (90 jours) pour lancer une agroforesterie pilotée par la donnée

Si vous êtes une coopérative, une agro-industrie, une ONG ou un projet public, voici une séquence courte qui marche souvent mieux qu’un “grand plan” irréaliste.

Semaine 1–2 : cadrer le modèle économique

• Choisir 1 culture principale (ex. cacao) et 2 produits secondaires vendables (ex. fruit + bois/huile).
• Définir la logique d’incitation : plants subventionnés, prime qualité, contrat d’achat, microcrédit.
• Fixer 3 indicateurs simples : taux de survie des arbres, couverture arborée, revenu additionnel.

Semaine 3–6 : cartographier et segmenter les parcelles

• Collecte des données minimales (GPS parcelle, âge verger, rendement estimé, contraintes).
• Premier diagnostic via imagerie (si disponible) : zones à restaurer en priorité.
• Segmentation en 3 profils (faible/moyen/élevé potentiel) pour adapter l’appui.

Semaine 7–10 : déployer le conseil assisté par IA

• Scripts de conseil (courts, opérationnels) + visuels.
• Canal unique (WhatsApp ou application) + escalade vers techniciens.
• Formation flash des agents terrain pour alimenter la base de connaissances.

Semaine 11–13 : sécuriser le débouché

• Engagement d’achat sur au moins un produit agroforestier.
• Plan logistique de collecte.
• Tests de contenus de vente (catalogue, fiche qualité, storytelling) générés et validés.

Le message derrière ces 90 jours : on passe du “projet agroforesterie” au “produit agroforestier”, mesurable et vendable.

Questions fréquentes (et réponses directes)

L’agroforesterie ne va-t-elle pas faire baisser les rendements ?

Mal conçue, oui. Bien conçue, elle stabilise la production et réduit les pertes. La densité, les espèces et la gestion (élagage) sont déterminantes.

Est-ce réservé aux grandes plantations ?

Non. Les petits producteurs y gagnent souvent plus vite grâce à la diversification (fruits, bois, plantes aromatiques) et à la protection du sol.

Pourquoi parler d’IA si le besoin est d’abord agronomique ?

Parce que le principal frein n’est pas l’idée, c’est l’exécution à grande échelle : suivi, conseil, preuves, marché. L’IA aide précisément sur ces points.

L’opportunité 2026 : rendre l’agroforesterie “pilotable” en Côte d’Ivoire

Le Népal montre une chose utile : quand l’agroforesterie devient une priorité cohérente entre politiques agricoles, forestières et climatiques, elle passe du stade d’initiative locale à celui de stratégie nationale. En Côte d’Ivoire, on a déjà des pratiques agroforestières réelles dans plusieurs zones. Le cap à franchir, c’est l’industrialisation intelligente : mieux planifier, mieux mesurer, mieux vendre.

Si vous travaillez dans une coopérative, une agro-industrie, ou un programme de durabilité, je prends une position claire : l’agroforesterie sans données reste fragile; l’agroforesterie avec IA devient gouvernable (et donc finançable).

La prochaine étape logique pour notre série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire” : bâtir des pilotes où la parcelle est suivie, la formation est continue, et le débouché est sécurisé. Une question simple pour démarrer dès janvier 2026 : quel produit agroforestier pouvez-vous vendre dans 6 mois, avec une traçabilité crédible ?