Agroforesterie paysanne + IA : cap sur le bois durable

En novembre 2025, à Chiang Mai (Thaïlande), une salle bondée a écouté un message très simple : la production de bois durable dépend déjà des petits producteurs — et elle dépendra encore plus d’eux demain. Lors de l’Asia–Pacific Forestry Week, des responsables forestiers, des scientifiques et des institutions internationales ont rappelé un fait trop souvent sous-estimé : dans plusieurs pays d’Asie, les petits exploitants fournissent une part majeure du bois industriel, parfois l’écrasante majorité.

Cette discussion pourrait sembler loin d’Abidjan, de Daloa ou de Soubré. Pourtant, elle parle directement à la Côte d’Ivoire. Ici aussi, les filières cacao, hévéa, palmier à huile, anacarde et maraîchage portent une question stratégique : comment produire plus (et mieux) sans épuiser les paysages, ni fragiliser les revenus ruraux ? Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », voici une idée forte : l’agroforesterie des petits producteurs peut devenir une “épargne vivante” — et l’IA peut aider à la rendre rentable, mesurable et finançable.

Ce que l’Asie-Pacifique nous apprend sur le bois des petits producteurs

Réponse directe : quand les politiques, les marchés et la science soutiennent les petits producteurs, ils peuvent fournir du bois à grande échelle sans accroître la pression sur les forêts naturelles.

Lors de l’événement, des leaders scientifiques ont insisté sur un point : les petits producteurs ne sont pas un “à-côté” du secteur bois. Ils en sont une colonne vertébrale. L’idée n’est pas de remplacer les forêts naturelles par des plantations, mais de déplacer une partie de la demande en bois vers des systèmes productifs gérés sur des terres agricoles et dans des mosaïques paysagères.

Un rapport régional présenté à cette occasion montre que, dans plusieurs pays (notamment Chine, Inde, Indonésie, Vietnam, Malaisie, Philippines), les arbres gérés par des petits producteurs contribuent fortement à l’approvisionnement en bois rond grâce à une diversité de systèmes : haies arborées, arbres sur parcelles agricoles, plantations familiales, agroforêts et mosaïques associant cultures et essences ligneuses.

« Les petits producteurs sont les architectes silencieux d’une économie rurale plus verte et plus résiliente. » — idée centrale exprimée lors de la rencontre

Le cas de l’Inde : un chiffre qui remet les idées en place

Réponse directe : en Inde, les systèmes d’agroforesterie et les arbres hors-forêt, majoritairement gérés par des petits producteurs, pèsent lourd dans le couvert arboré et l’approvisionnement.

Un exemple cité a marqué les participants : en Inde, les arbres hors forêt et l’agroforesterie représenteraient environ un tiers du couvert total d’arbres et de forêts. Plus parlant encore, ces systèmes fourniraient environ 90 % du bois industriel et plus de 60 % du bois-énergie du pays. Ce n’est pas anecdotique : c’est une stratégie de sécurité d’approvisionnement.

Indonésie, Fidji, Népal : mêmes briques, contextes différents

Réponse directe : là où les programmes sécurisent la participation des communautés et l’accès aux marchés, l’arbre devient un actif économique et écologique.

• Indonésie : les programmes de foresterie sociale et communautaire élargissent la participation des ménages à la production, tout en renforçant la gestion.
• Fidji : des objectifs d’afforestation et de reforestation misent sur les exploitations familiales pour concilier croissance et résilience.
• Népal : un projet de résilience dans la région de Churia soutient l’agroforesterie pour restaurer des zones fragiles, réduire les émissions et renforcer la capacité d’adaptation.

Le fil rouge est clair : sécuriser les droits, garantir des plants de qualité, organiser des marchés fonctionnels et assurer des prix équitables.

Côte d’Ivoire : pourquoi ce sujet concerne l’agro-industrie, maintenant

Réponse directe : l’agroforesterie n’est pas seulement un sujet “forêt” ; c’est un levier concret de productivité, de résilience climatique et de sécurisation des revenus dans les chaînes de valeur.

En Côte d’Ivoire, l’arbre sur la ferme est déjà un sujet majeur, surtout dans les zones cacaoyères où l’ombre, la fertilité et la régulation hydrique font la différence. Mais on oublie souvent que le bois et les produits ligneux (piquets, bois d’œuvre, bois-énergie, résines, services écosystémiques) peuvent aussi devenir des co-produits structurants.

Ce point devient particulièrement actuel fin 2025, car les entreprises agro-industrielles et les coopératives font face à trois pressions simultanées :

1. Traçabilité et conformité : les acheteurs veulent des preuves, pas des promesses.
2. Volatilité des revenus : une mauvaise saison peut faire basculer un ménage.
3. Dégradation des sols et aléas climatiques : productivité en dents de scie si le paysage se simplifie.

Dans ce contexte, l’idée formulée par un scientifique lors de l’événement — “les arbres comme comptes d’épargne vivants” — est très utile pour penser les exploitations ivoiriennes. Un arbre, c’est :

• un actif qui prend de la valeur dans le temps,
• une protection contre certains chocs (sécheresse, érosion, chaleur),
• une possibilité de trésorerie (vente de bois, services, produits secondaires) si le marché existe.

Le rôle de l’IA : rendre l’agroforesterie rentable, mesurable, finançable

Réponse directe : l’IA aide à passer d’une agroforesterie “intuitive” à une agroforesterie pilotée par des données, ce qui améliore les décisions et facilite l’accès au marché et au financement.

Dans notre série sur l’IA en agriculture en Côte d’Ivoire, on parle souvent de contenu, de communication, de production et de commercialisation. Ici, l’angle est simple : sans mesure, pas de confiance ; sans confiance, pas d’argent (crédit, primes, contrats, investissements). L’IA peut justement fournir cette couche de mesure et de pilotage.

1) Cartographier les arbres et la production avec des outils accessibles

Réponse directe : en combinant images satellites, drones et données terrain, on peut estimer le couvert arboré, suivre sa progression et planifier la production.

Concrètement, des modèles d’analyse d’images peuvent aider à :

• détecter le couvert arboré sur les parcelles,
• estimer des indicateurs utiles (densité, ombrage, santé de la canopée),
• identifier des zones à restaurer (érosion, stress hydrique),
• produire des cartes pour coopératives et agro-industries.

Pour une coopérative cacaoyère, cela sert autant à la technique (ombre optimale) qu’au commercial (preuves de pratiques durables). Pour une scierie ou un transformateur, cela prépare un approvisionnement plus régulier.

2) Améliorer la qualité des plantations : “le bon plant au bon endroit”

Réponse directe : l’IA peut recommander des essences et des itinéraires techniques selon le sol, la pluie, l’usage et l’objectif économique.

Les conditions de réussite citées en Asie-Pacifique — germoplasme de qualité, conseils techniques, marchés — s’appliquent tel quel en Côte d’Ivoire. L’IA peut soutenir les conseillers et les pépiniéristes via :

• des recommandations d’essences (bois d’œuvre, arbres d’ombrage, légumineuses fixatrices d’azote),
• des alertes sur la mortalité probable selon la période de plantation,
• des calendriers de gestion (taille, éclaircie, association culturale).

Le point clé : l’IA ne remplace pas l’agronome, elle réduit les décisions “à l’aveugle” quand le terrain est vaste et les équipes limitées.

3) Créer des marchés plus justes avec des données de prix et de qualité

Réponse directe : des outils d’IA peuvent standardiser la qualité, comparer les prix et réduire l’asymétrie d’information entre vendeurs et acheteurs.

Dans beaucoup de filières, le petit producteur vend avec peu de visibilité sur : le grade, la conversion volume/qualité, le bon timing, le prix réel. Des solutions (même simples) peuvent aider à :

• enregistrer les ventes et construire un référentiel local de prix,
• classer des lots selon des critères observables,
• prévoir les périodes de tension (transport, pluie, pics de demande),
• proposer des contrats plus transparents.

C’est exactement ce qui manque souvent pour transformer un “arbre-épargne” en “arbre-liquidité”.

4) Prouver l’impact : carbone, restauration, conformité

Réponse directe : l’IA permet de produire des preuves répétables (et auditables) sur la restauration des paysages, condition fréquente pour accéder à des primes ou financements.

Quand une entreprise agro-industrielle annonce des objectifs de restauration, la question suivante arrive vite : “Comment le prouvez-vous ?”. Des méthodes basées sur images + inventaires peuvent générer :

• des tableaux de bord de restauration (hectares, densité d’arbres),
• des estimations de stockage de carbone (avec prudence méthodologique),
• des rapports réguliers utiles pour partenaires financiers.

Je prends une position claire : l’époque des déclarations non vérifiables est finie. En 2026, ceux qui auront des données propres et continues vendront plus facilement et négocieront mieux.

Un plan d’action concret (coopératives et agro-industries ivoiriennes)

Réponse directe : démarrez petit, mais structurez vos données dès le premier mois : parcelles, arbres, flux de produits, prix.

Voici une feuille de route réaliste sur 90 jours, inspirée des “conditions de succès” rappelées lors de l’Asia–Pacific Forestry Week.

Étape 1 (Jours 1–15) : clarifier l’objectif économique

Choisissez un cas d’usage prioritaire :

• sécuriser l’ombre en cacao (productivité/résilience),
• produire des piquets ou bois d’œuvre à horizon 5–10 ans,
• restaurer des zones dégradées (ravines, bas-fonds),
• diversifier revenus (produits secondaires, services).

Un objectif flou donne un système flou.

Étape 2 (Jours 15–45) : mettre en place un registre numérique minimal

Créez un registre simple (mobile ou tableur structuré) avec :

• ID producteur / parcelle,
• localisation (point GPS ou croquis géoréférencé),
• espèces plantées, année, densité,
• interventions (plantation, taille, mortalité),
• ventes (produit, quantité, prix, acheteur).

C’est la base pour que l’IA serve à quelque chose.

Étape 3 (Jours 45–90) : lancer un pilote IA “mesure + décision”

• Cartographier 1 zone pilote (ex. 200–500 ha) pour le couvert arboré.
• Définir 3 indicateurs utiles (ex. densité d’arbres, survie des plants, prix moyen).
• Mettre en place un rituel mensuel : données → décisions → suivi.

Le bénéfice apparaît vite : moins d’actions dispersées, plus de cohérence technique, et une histoire crédible à raconter aux acheteurs et financeurs.

Questions fréquentes (et réponses franches)

L’agroforesterie, ça ne “prend” pas trop de place sur la parcelle ?

Réponse directe : mal conçue, oui ; bien conçue, elle stabilise la production et peut augmenter la valeur totale de la parcelle.

L’enjeu, c’est la densité, les espèces et la gestion (taille/éclaircie). On vise un équilibre : assez d’arbres pour les services (ombre, sol, eau), pas au point d’étouffer la culture.

Est-ce que l’IA est utile si la connectivité est faible ?

Réponse directe : oui, si vous privilégiez des outils “offline-first” et des collectes synchronisées.

Beaucoup d’usages (registre, formulaires, photos, GPS) peuvent fonctionner hors-ligne puis se synchroniser en zone couverte.

Qui doit porter le projet : l’État, la coopérative ou l’entreprise ?

Réponse directe : les trois, mais la coopérative et l’entreprise ont la meilleure capacité d’exécution rapide.

L’État fixe les règles (tenure, normes, incitations). Les coopératives organisent les producteurs. Les entreprises investissent et sécurisent les débouchés. Sans débouché, l’arbre reste un projet “vert” sans cash.

Un angle à retenir pour 2026 : “pas de données, pas de marché”

L’Asie-Pacifique montre que les petits producteurs peuvent soutenir une économie du bois quand les conditions sont réunies : droits clairs, plants de qualité, marchés, prix équitables, et continuité des politiques. La Côte d’Ivoire peut s’en inspirer — à sa manière — en intégrant l’IA là où elle a le plus d’effet : mesurer, conseiller, sécuriser les transactions et prouver l’impact.

Si vous êtes une coopérative, une agro-industrie ou un acteur de l’appui-conseil, je vous propose un test simple : prenez une zone pilote, structurez vos données, puis utilisez l’IA pour produire un tableau de bord que vous pouvez montrer à un acheteur sans rougir. C’est souvent là que les choses deviennent concrètes.

La question qui compte pour la suite de cette série est directe : qui, en Côte d’Ivoire, sera capable de transformer ses paysages agricoles en actifs mesurables — donc finançables — dès 2026 ?