De l’urgence à la résilience : l’IA au service des filières

En 2023, dans la province de la Tshopo (RDC), une réponse agricole d’urgence a permis de mettre en culture près de 2 000 hectares et de produire environ 3 650 tonnes de denrées (maïs, riz, manioc, légumineuses). Ce n’est pas un « petit projet pilote » : c’est une preuve concrète qu’avec une organisation pragmatique, on peut remettre rapidement de la nourriture sur les marchés tout en reconstruisant ce qui manque le plus souvent—les services d’appui, la coordination et la chaîne de valeur.

Ce qui m’intéresse ici, ce n’est pas seulement la performance agricole à Yangambi, mais la trajectoire : passer d’une logique d’urgence à un système alimentaire résilient. Et c’est exactement le type d’histoire qui parle à la Côte d’Ivoire, surtout quand on regarde 2025 : pression sur les prix, épisodes climatiques plus marqués, exigences de qualité plus strictes et marchés plus connectés.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », Yangambi sert de miroir : les mêmes ingrédients (formation terrain, marchés, post-récolte, information) existent déjà chez nous. La différence, c’est qu’aujourd’hui, l’intelligence artificielle peut rendre ces ingrédients plus rapides, mieux ciblés, traçables et rentables—à condition de l’intégrer dans une stratégie de filière, pas comme un gadget.

Ce que Yangambi prouve : l’urgence peut construire le long terme

La leçon principale est simple : répondre vite n’oblige pas à faire du court-termisme. À Yangambi, l’intervention a été conçue pour augmenter la production immédiatement et renforcer les systèmes locaux (semences, conseils agricoles, organisation, débouchés).

Concrètement, l’approche a combiné :

• Cultures à cycles courts et intrants disponibles localement
• Jardins potagers familiaux pour diversifier l’alimentation
• Gestion des ravageurs et maladies + post-récolte
• Connexion au marché (vente locale et vers une ville voisine)

Une réponse d’urgence efficace ne distribue pas seulement des intrants : elle recrée une « couche » de services agricoles, d’observation et de coordination.

Le point faible que l’on voit partout : l’appui-conseil manque

Le coordinateur terrain expliquait que l’équipe jouait un rôle de service de vulgarisation manquant. Cette phrase résume une réalité fréquente en Afrique de l’Ouest : même quand les producteurs sont motivés, ils manquent de suivi régulier, de diagnostic rapide, de références locales et d’outils de décision.

En Côte d’Ivoire, l’enjeu est identique, que l’on parle de maraîchage périurbain, de riziculture, de maïs, de manioc, d’anacarde ou de cacao dans certains segments vivriers : sans appui continu, on plafonne vite.

Les Farmer Field Schools : un « moteur de diffusion »… perfectible avec l’IA

À Yangambi, le déploiement s’est appuyé sur des Farmer Field Schools (FFS) : des écoles pratiques avec parcelles de démonstration, apprentissage entre pairs, tests en conditions réelles (sol, semences, calendrier, lutte intégrée).

Le programme a touché environ 900 agriculteurs, dont plus de 800 formés de manière structurée. Le bénéfice le plus durable n’est pas seulement technique : c’est l’autonomie. Les producteurs apprennent à observer, comparer, ajuster saison après saison.

Comment l’IA peut amplifier ce modèle en Côte d’Ivoire

La version 2025 d’une Farmer Field School peut être plus efficace sans perdre l’esprit « terrain ». Voilà ce qui fonctionne, en pratique :

1. Diagnostic assisté par IA via smartphone

   • Photos de symptômes (maladies foliaires, attaques d’insectes, stress hydrique)
   • Recommandations contextualisées (stade de culture, zone agroécologique, disponibilité des intrants)

2. Micro-contenus en langues locales

   • Capsules audio courtes (2–3 minutes) pour WhatsApp
   • Fiches illustrées générées et adaptées par IA pour chaque FFS

3. Planification de campagne et calendrier cultural

   • Alertes sur fenêtres de semis, risques de fortes pluies, pics de ravageurs
   • Conseils d’échelonnement pour lisser les volumes et les prix

4. Suivi de parcelles et carnet de champ numérique

   • Un enregistrement simple (date, variété, traitement, rendement)
   • Agrégation au niveau coopérative pour comparer les pratiques qui payent vraiment

La réalité ? L’IA est utile quand elle réduit le coût de coordination. Une FFS marche bien, mais elle coûte du temps humain. L’IA ne remplace pas l’animateur : elle lui donne de la portée.

Au-delà de la production : nutrition, revenus, marchés (là où l’IA est décisive)

Yangambi n’a pas misé uniquement sur la quantité produite. Le projet a travaillé sur la nutrition (jardins), l’écoulement (vente de surplus) et même la montée en compétences économiques (littératie financière, plan d’affaires pour une vingtaine de producteurs).

C’est exactement l’angle « agro-industrie » en Côte d’Ivoire : le revenu se décide autant après la récolte que dans le champ.

Traçabilité et accès au marché : l’avantage immédiat

En Côte d’Ivoire, beaucoup de producteurs et PME agroalimentaires perdent de la valeur à cause de :

• l’absence de traçabilité (qualité non prouvée)
• l’information prix incomplète (mauvais timing de vente)
• des lots hétérogènes (tri insuffisant)
• une logistique coûteuse (ruptures, retards, pertes)

L’IA peut aider vite sur trois chantiers :

• Prévision de la demande (restaurateurs, acheteurs urbains, transformateurs)
• Contrôle qualité assisté par vision (tri du cacao, noix de cajou, fruits, tubercules)
• Matching producteurs-acheteurs (recommandations d’acheteurs selon volume, calibre, distance)

La chaîne de valeur n’a pas besoin de « plus de production ». Elle a besoin de production vendable, au bon moment, au bon standard.

Exemple d’usage simple (et réaliste) pour une coopérative

Une coopérative vivrière qui alimente Abidjan ou Bouaké peut démarrer sans gros budgets :

• un groupe WhatsApp structuré par zone
• un formulaire mobile pour remonter les volumes attendus
• une IA (même basique) qui :
  • consolide les volumes,
  • détecte les incohérences,
  • propose un plan de collecte,
  • génère un message commercial clair pour les acheteurs.

Ce n’est pas spectaculaire. C’est rentable.

Réduire les pertes : post-récolte, transformation, et “réactivité terrain”

À Yangambi, environ 1 000 agriculteurs ont été formés sur la gestion des ravageurs et des maladies, des protocoles améliorés (bananier, maraîchage) et la manutention post-récolte. Une autre idée forte : mettre en place des canaux de communication entre membres des FFS pour signaler plus tôt les problèmes.

Cette logique « alerte + réponse » est un terrain naturel pour l’IA.

Ce que l’IA apporte concrètement au post-récolte

• Détection précoce des risques (pics de pourriture, humidité, stockage)
• Recommandations de séchage et stockage selon météo et type de produit
• Optimisation des tournées de collecte pour éviter les invendus qui se dégradent
• Planification de transformation (qui transforme quoi, quand, avec quel rendement)

À Yangambi, des moulins et des centres post-récolte ont amélioré l’efficacité. En Côte d’Ivoire, l’IA peut compléter ces investissements en rendant la transformation pilotée par la donnée : capacité machine, approvisionnement, maintenance, qualité de sortie.

Vers des systèmes alimentaires connectés : la “bioéconomie” à l’échelle du territoire

Yangambi a intégré la sécurité alimentaire dans une approche plus large : agroforesterie, énergie (bois-énergie durable), nutrition, entrepreneuriat, gestion des ressources. Le message est puissant : les systèmes alimentaires résilients ne vivent pas en silo.

En Côte d’Ivoire, cette approche « paysage » est particulièrement pertinente : les arbitrages entre cultures, fertilité des sols, pression foncière, forêts, accès à l’eau et énergie de transformation sont quotidiens.

Où l’IA s’insère dans une stratégie “paysage” ivoirienne

Une stratégie sérieuse d’IA agricole (et agro-industrielle) s’organise en couches :

1. Couche terrain (producteurs) : diagnostic, conseils, carnet de champ, formation
2. Couche filière (coopératives, acheteurs) : planification volumes/qualité, traçabilité, prix
3. Couche industrie (unités de transformation) : contrôle qualité, rendement, maintenance, énergie
4. Couche territoire (collectivités/partenaires) : risques climatiques, infrastructures, sécurité alimentaire

Le point critique : interopérabilité. Si chaque acteur a son application qui ne parle à personne, on digitalise le désordre.

Questions fréquentes (et réponses nettes)

“L’IA est-elle utile sans capteurs et drones ?”

Oui. Les cas d’usage les plus rentables au départ reposent sur smartphone + photos + messages + données simples (dates, volumes, localisation approximative).

“Est-ce que ça marche avec une connectivité moyenne ?”

Oui, si l’on privilégie : contenus légers, mode hors-ligne, synchronisation, audio, et relais par animateurs/coopératives.

“Par quoi commencer en Côte d’Ivoire ?”

Commencez par un problème économique clair : pertes post-récolte, tri qualité, prévision de collecte, ou accès au marché. Ensuite seulement, choisissez l’outil.

Ce qu’il faut retenir pour la Côte d’Ivoire (et quoi faire dès maintenant)

Yangambi montre qu’un programme peut nourrir vite tout en construisant des fondations : formation pratique, réseau d’échange, post-récolte, débouchés, compétences business. En Côte d’Ivoire, l’IA peut accélérer exactement ces fondations : mieux conseiller, mieux vendre, mieux transformer, mieux tracer.

Si vous êtes coopérative, PME de transformation, acteur de filière ou institution d’appui, voici une feuille de route courte (et applicable en 60 jours) :

1. Cartographier 3 points de rupture (pertes, qualité, marché)
2. Choisir 1 cas d’usage IA qui économise du temps ou réduit une perte mesurable
3. Tester sur une zone pilote (10–30 producteurs / 1 ligne de transformation)
4. Mettre des indicateurs simples : taux de perte, prix moyen, délais de collecte, conformité qualité

La suite est une question de discipline : mesurer, corriger, étendre.

La Côte d’Ivoire n’a pas besoin d’une agriculture “high-tech” partout. Elle a besoin d’une agriculture bien pilotée, où l’information circule, où la qualité se prouve, et où la valeur remonte jusqu’au producteur. Yangambi rappelle une chose : quand on reconstruit le système, la production suit. Et si l’IA sert à ça, alors elle mérite sa place dans nos filières.