IA & pastoralisme : attirer les jeunes, nourrir la Côte d’Ivoire

Le pastoralisme nourrit déjà une grande partie de l’Afrique… sans faire beaucoup de bruit. Les chiffres parlent pourtant fort : les systèmes pastoraux soutiennent plus de 268 millions de personnes dans 36 pays africains. En Afrique de l’Ouest, ils fournissent environ 65 % de la viande bovine et 75 % du lait. Et malgré ça, le secteur reste souvent perçu comme « ancien », pénible, peu rentable — donc peu attirant pour la jeunesse.

À l’approche de l’Année internationale du pastoralisme et des pâturages (2026), le débat s’accélère. Des déclarations politiques récentes (Kampala, Nouakchott+10) poussent à mieux intégrer le pastoralisme dans les politiques publiques, à renforcer la santé animale, les infrastructures et le commerce transfrontalier. Pour moi, il manque encore un chaînon qui peut rendre tout ça concret, visible et désirable pour une nouvelle génération : l’intelligence artificielle (IA).

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », on parle souvent de cacao, de riz, de logistique ou de transformation. Mais si on veut des résultats sur la sécurité alimentaire et l’emploi des jeunes, il faut regarder aussi l’élevage mobile et semi-mobile. Le pastoralisme n’a pas besoin d’être “folklorisé”. Il a besoin d’être outillé.

Le pastoralisme est déjà une solution de sécurité alimentaire

Le point clé est simple : le pastoralisme est un système alimentaire, pas un vestige. Il produit protéines, revenus, et résilience — surtout dans les zones où l’agriculture pluviale est incertaine.

Dans les savanes et zones soudaniennes, les troupeaux transforment des ressources naturelles (pâturages, résidus de culture) en lait et viande. En période de stress climatique, cette mobilité devient une stratégie d’adaptation. C’est précisément ce que cherchent aujourd’hui les politiques climatiques et les stratégies de restauration des terres : des systèmes capables d’absorber les chocs.

En Côte d’Ivoire, le sujet est concret : urbanisation rapide, hausse de la demande en produits animaux, pression sur le foncier, conflits d’usage possibles entre agriculteurs et éleveurs. Renforcer l’élevage (y compris pastoral) n’est pas un « sujet périphérique » : c’est un pilier d’une sécurité alimentaire crédible.

Le vrai frein : l’attractivité pour la jeunesse

Le message du terrain est souvent le même : les jeunes voient le pastoralisme comme un métier à faible statut social, exposé aux risques (vol, maladies, conflits), et avec un accès compliqué au financement.

Or, le texte du Cirad insiste sur un point décisif : les jeunes éleveurs sont une ressource stratégique. La question n’est pas de les “convaincre” par des slogans. La question est de rendre le secteur plus prévisible, plus rentable, plus sécurisé. Et c’est exactement là que le numérique et l’IA peuvent aider.

Ce que l’IA change vraiment : productivité, risques, revenus

L’IA n’est pas une baguette magique. Mais utilisée de façon pragmatique, elle agit comme un réducteur d’incertitude : elle transforme des signaux dispersés (météo, santé animale, prix, disponibilité fourragère) en décisions plus rapides.

1) Anticiper l’eau et les pâturages (IA + données météo)

Réponse directe : l’IA aide à mieux planifier la mobilité et l’alimentation.

Concrètement, des modèles combinent :

• prévisions météo (pluie, chaleur, vents),
• imagerie satellite (biomasse, verdure, humidité),
• historiques locaux (zones de pâturage, points d’eau).

Résultat : on peut produire des cartes de disponibilité fourragère et des alertes de stress hydrique. Pour un jeune éleveur ivoirien, ça peut vouloir dire : éviter une zone déjà surexploitée, préparer un complément alimentaire plus tôt, ou coordonner un déplacement avant que le risque ne devienne critique.

2) Santé animale : détecter plus tôt, soigner moins cher

Réponse directe : l’IA fait baisser les pertes en détectant les maladies plus tôt.

Deux leviers réalistes :

• Analyse d’images (plaies, boiteries, état corporel) via smartphone, avec triage automatique : “surveiller / traiter / urgence”.
• Analyse de données de troupeau (mortalité, baisse de consommation, baisse de production laitière, symptômes signalés) pour repérer des anomalies.

Cela s’aligne avec l’approche Une seule santé : santé animale, santé humaine, environnement. Quand on détecte tôt, on limite les pertes économiques, mais aussi les risques sanitaires.

3) Sécuriser le troupeau : géolocalisation, alertes, preuves

Réponse directe : l’IA améliore la sécurité et la traçabilité, deux sujets qui découragent beaucoup de jeunes.

Avec des solutions simples (colliers GPS sur quelques animaux sentinelles, géofencing, alertes de sortie de zone), on réduit le risque de vol ou de perte. Et avec une traçabilité minimale, on crée aussi des preuves utiles : propriété, itinéraires, conformité sanitaire.

En Côte d’Ivoire, où les chaînes d’approvisionnement se structurent, la traçabilité devient un argument commercial. L’IA peut automatiser la détection d’incohérences (animaux “fantômes”, lots mixtes, dates impossibles), ce qui rassure acheteurs et financeurs.

4) Vendre mieux : l’IA comme assistant de marché

Réponse directe : l’IA aide à mieux négocier.

Beaucoup d’éleveurs vendent sous pression (besoin urgent de liquidité, informations limitées sur les prix). Un assistant IA, même basique, peut :

• agréger des prix observés (marchés, abattoirs, collecteurs),
• proposer une fourchette par zone et période,
• simuler le gain/perte selon le moment de vente,
• suggérer des acheteurs et des options logistiques.

Ça ne remplace pas le marché. Ça réduit l’asymétrie d’information.

Attirer la jeunesse : transformer le métier, pas l’identité

Le Cirad souligne une “révolution silencieuse” : éducation, modernisation, ouverture des marchés, tensions entre héritage et aspirations urbaines. Je suis d’accord… mais j’ajoute : la modernité n’oblige pas à effacer la culture pastorale.

La stratégie la plus efficace consiste à créer des parcours où un jeune peut rester dans le secteur tout en changeant de rôle :

• éleveur-gestionnaire (pilotage par données),
• prestataire numérique rural (cartographie, saisie, maintenance),
• agent de collecte / qualité (lait, viande, conformité),
• micro-entrepreneur du fourrage (production, stockage, distribution),
• technicien santé animale (surveillance, vaccination, reporting).

Les compétences IA à viser (sans fantasmes)

Pas besoin d’une armée de data scientists. On a besoin de jeunes capables d’opérer des outils :

• saisie de données propre et régulière,
• usage avancé de smartphone (photos standardisées, formulaires),
• lecture de cartes simples (pâturage, météo),
• notions de coût de revient et marge,
• hygiène/qualité sur la collecte laitière.

L’IA devient alors un “coéquipier” : elle automatise des calculs, propose des alertes, structure l’information.

Politiques publiques et investissements : 3 priorités à traduire en actions

Le texte source met en avant trois axes (cadre politique, investissements, visibilité 2026/COP). Pour que ça serve vraiment la Côte d’Ivoire — et pas seulement des communiqués — voici comment je les traduirais en actions opérationnelles.

1) Un cadre qui protège la mobilité et réduit les conflits

Réponse directe : sans règles claires sur l’accès aux ressources, l’IA ne “sauvera” rien.

Priorités :

• cartographier et officialiser couloirs de passage et points d’eau,
• mécanismes locaux de médiation,
• règles de compensation transparentes.

L’IA peut aider à objectiver (cartes, preuves, historiques), mais la décision reste politique.

2) Financement : payer l’impact, pas les discours

Réponse directe : il faut financer des services mesurables.

Exemples de produits finançables :

• assurance indicielle (sécheresse) basée sur données satellite,
• crédit intrants/fourrage avec suivi digital,
• subventions ciblées sur vaccination + reporting.

Si une coopérative laitière prouve une baisse de pertes ou une hausse de collecte, le financement devient plus rationnel.

3) 2026 comme échéance de mise à l’échelle

Réponse directe : 2026 doit être une date de déploiement terrain, pas une vitrine.

Une approche crédible : 3 à 5 pilotes régionaux en Côte d’Ivoire (zones de savane), avec indicateurs simples :

• taux de pertes (mortalité, vols),
• production laitière collectée,
• revenus nets par ménage,
• incidents de conflits d’usage,
• taux d’adoption par les jeunes.

Plan d’action en 90 jours pour une coopérative ou un projet

Réponse directe : commencer petit, mais commencer vrai.

1. Choisir 1 problème prioritaire (ex. mortalité des veaux, vol, baisse de lait en saison sèche).
2. Standardiser la donnée : 5 variables max (date, zone, effectif, événement, photo).
3. Créer un tableau de bord simple (même sur un outil mobile basique).
4. Mettre des alertes (seuils : température, baisse de collecte, sorties de zone).
5. Former 10 jeunes “référents données” avec une prime liée à la qualité des saisies.
6. Mesurer un avant/après sur 8 à 12 semaines.

Ce rythme colle bien à la réalité de décembre : période de bilans, de préparation budgétaire, et de planification avant les cycles plus intenses de l’année suivante.

Ce que je retiens : le pastoralisme peut devenir un secteur d’avenir

Le pastoralisme est déjà un moteur de sécurité alimentaire, mais il est freiné par un déficit de reconnaissance, d’infrastructures et d’investissements adaptés. La bonne nouvelle, c’est que l’IA peut rendre visibles des performances longtemps “invisibles” : risques anticipés, santé mieux suivie, ventes mieux négociées, chaînes plus fiables.

Si on veut que la jeunesse ivoirienne s’y projette, il faut arrêter d’opposer tradition et modernité. Le vrai enjeu, c’est d’outiller un métier exigeant pour qu’il devienne plus rentable, plus sûr et plus choisi. Et si cette série sur l’IA en agriculture doit servir à quelque chose, c’est à ça : transformer des secteurs jugés difficiles en secteurs où les jeunes peuvent construire une trajectoire.

Quelle première décision — santé animale, pâturage, vente ou traçabilité — aurait le plus d’impact dans votre zone, dès ce trimestre ?