Sols régénérés : la leçon Bénin utile à l’IA en CI

Après 20 ans de rotation coton–maïs, une équipe de recherche a montré quelque chose de dérangeant et, franchement, très utile pour l’Afrique de l’Ouest : un sol a de la mémoire. Même quand on “rétablit” la fertilisation, certains effets de l’épuisement passé continuent de peser sur les rendements.

Cette idée de mémoire des sols change la façon de piloter une exploitation. Elle dit : si on attend que les rendements chutent franchement avant d’agir, on agit trop tard. Et c’est exactement là que l’angle “IA en agriculture” prend tout son sens pour la Côte d’Ivoire : mesurer tôt, décider plus finement, intervenir avant les seuils critiques.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », je prends l’étude béninoise comme cas concret : non pas pour recopier une recette, mais pour en tirer des pratiques applicables chez nous—et montrer comment l’IA peut rendre ces pratiques plus simples à suivre et plus rentables.

Ce que l’étude au Bénin dit vraiment (et pourquoi ça pique)

Point clé : sur un Ferralsol soumis à un climat chaud et humide, l’ajout d’intrants ne “répare” pas instantanément un sol épuisé. Les données historiques (prélèvements à 0–20 cm, sur plusieurs dates entre les années 1970 et 1980) montrent une dynamique en deux temps : une phase d’épuisement où des propriétés chimiques clés baissent, puis une phase de régénération où certaines variables se stabilisent—sans effacer totalement le passé.

Trois résultats sont particulièrement actionnables.

1) Beaucoup de biomasse aide… mais pas comme on l’imagine

Les apports organiques élevés stimulent la productivité nutritive (N, P, K), surtout pour le coton. Autrement dit, quand la matière organique est mieux gérée (résidus conservés, biomasse restituée), la plante capte mieux les nutriments.

Mais il y a un revers : l’efficacité des engrais minéraux diminue dans les systèmes très chargés en biomasse. Ce n’est pas “anti-engrais”, c’est un message de pilotage :

• quand la matière organique apporte déjà beaucoup, le gain marginal d’un engrais supplémentaire baisse ;
• une stratégie “plus d’engrais = plus de rendement” devient coûteuse et parfois décevante.

2) Le carbone du sol baisse vite… et c’est difficile à empêcher

Le carbone organique du sol a diminué de manière constante pendant la phase d’épuisement, et a ensuite plutôt stagné en phase de régénération. Le mécanisme est logique en zone tropicale humide : la matière organique se minéralise rapidement, surtout sur des sols à texture sableuse.

Message terrain : même avec résidus + fertilisation, maintenir le carbone reste l’un des combats les plus difficiles. Et c’est pourtant le socle de la résilience (rétention d’eau, structure, activité biologique).

3) La combinaison organique + minéral n’a pas toujours un effet “waouh”

Les effets sur rendement sont décrits comme neutres à parfois positifs. Ce n’est pas spectaculaire, mais c’est réaliste : les bénéfices sont souvent stables et progressifs plutôt que immédiats.

Ce qui ressort : les meilleurs niveaux de rendement sur la durée sont liés à la conservation des résidus et à l’apport de biomasse, avec une réponse aux engrais minéraux parfois faible (notamment quand le sol et la biomasse couvrent déjà une partie du besoin).

Phrase à garder en tête : la fertilité n’est pas une dépense ponctuelle, c’est un système de gestion.

“Mémoire des sols” : ce que ça change pour les producteurs ivoiriens

Point clé : la mémoire des sols pousse à passer d’une agriculture réactive à une agriculture préventive. En Côte d’Ivoire (coton au nord, maïs partout, plus riz, cacao, anacarde…), on voit souvent la même séquence : intensification, baisse progressive de matière organique, puis “course” aux intrants.

La leçon béninoise suggère une règle simple :

• si vos rendements baissent depuis 2–3 saisons malgré les intrants,
• si la structure du sol se dégrade (croûte, compaction, ruissellement),
• si la parcelle “réagit moins” à l’engrais,

…alors vous n’avez pas juste un problème de dose. Vous avez un problème de trajectoire.

Et une trajectoire, ça se pilote avec des données.

Là où l’IA devient concrète : mesurer, prévoir, décider

Point clé : l’IA n’est pas un gadget agricole ; c’est un moteur d’anticipation. Elle aide à transformer des signaux faibles (variabilité de vigueur, humidité, historique d’intrants, rotation) en décisions simples : où mettre l’effort, quand, et avec quel compromis coût/rendement.

Voici quatre usages très pragmatiques, adaptés à l’agriculture ivoirienne et à l’agro-industrie (coopératives, usines d’égrenage, acheteurs, transformateurs).

1) Optimiser la rotation coton–maïs (et ses variantes) par la donnée

Réponse directe : l’IA peut recommander des rotations “par parcelle”, pas seulement “par village”.

Dans la réalité, deux parcelles voisines n’ont pas la même histoire : résidus exportés ou non, niveau d’érosion, compaction, précédents culturaux, dates de semis, pression adventices.

Un modèle simple (même sans capteurs coûteux) peut combiner :

• historique des cultures (3–5 ans) ;
• rendements observés ;
• apports d’engrais et d’organique ;
• pluviométrie locale ;
• indicateurs de végétation issus d’images (satellite ou drone).

Résultat : des recommandations du type “maïs + restitution résidus + micro-dose NPK” sur une parcelle, et “légumineuse/engrais vert + réduction du minéral” sur une autre.

2) Surveiller la santé des sols sans multiplier les analyses coûteuses

Réponse directe : l’IA sert à décider où prélever et quoi tester, pour réduire le coût des analyses.

Les analyses de sol restent indispensables. Mais on peut éviter de “tester au hasard”. Avec une cartographie de variabilité (vigueur, hydromorphie, pente, rendement), l’IA peut proposer un plan d’échantillonnage :

• 1 zone “bonne”, 1 zone “moyenne”, 1 zone “faible” par parcelle ;
• suivi de 2–3 indicateurs clés : pH, matière organique, P assimilable, K, CEC.

Objectif : détecter tôt l’entrée dans une phase d’épuisement, avant que la “mémoire des sols” ne s’installe.

3) Ajuster la fertilisation : viser l’efficacité, pas le volume

Réponse directe : l’IA aide à éviter deux erreurs fréquentes : surdoser et sous-doser.

L’étude béninoise montre un point subtil : quand l’organique est élevé, l’engrais minéral peut avoir une contribution marginale faible. L’IA peut aider à raisonner la fertilisation en “retour sur investissement” :

• quelle dose maximise la marge, pas le rendement brut ;
• quelle dose est adaptée au risque pluviométrique (saison incertaine = stratégie prudente) ;
• quels intrants prioriser (corriger d’abord le facteur limitant : acidité, P bloqué, compaction, etc.).

Pour l’agro-industrie (coton, maïs, alimentation animale), cette approche sécurise les volumes en amont : moins d’aléas, plus de prévisibilité.

4) Détecter les seuils critiques (là où on ne doit pas attendre)

Réponse directe : l’IA est forte pour repérer des “points de bascule”.

Dans le langage simple du terrain, ce sont les moments où :

• la parcelle “ne répond plus” ;
• la levée est irrégulière ;
• l’eau ruisselle au lieu d’infiltrer ;
• les adventices prennent le dessus.

Ces signaux peuvent être appris par un modèle, à partir de séries temporelles (photos, indices de végétation, rendements, météo). L’idée n’est pas de remplacer l’agriculteur—c’est de lui donner une alerte : “intervenir maintenant coûtera 2 fois moins cher que dans 18 mois.”

Une méthode simple en 6 semaines pour démarrer (producteur ou coop)

Point clé : vous pouvez lancer un pilote IA “sols & rotation” sans gros budget, à condition d’être rigoureux. Voici un plan réaliste, souvent plus efficace qu’un projet trop ambitieux.

1. Semaine 1 : cadrage

   • choisir 20–50 parcelles (ou 2–3 blocs de production) ;
   • définir 3 objectifs : rendement, marge, amélioration d’un indicateur sol.

2. Semaine 2 : collecte minimale

   • historiques cultures/intrants ;
   • rendements (même estimés) ;
   • géolocalisation parcelles.

3. Semaine 3 : cartographie de variabilité

   • images satellitaires gratuites + segmentation parcelles ;
   • repérage des zones faibles récurrentes.

4. Semaine 4 : échantillonnage intelligent

   • analyses sol ciblées sur zones contrastées ;
   • création d’un référentiel local (pH, MOS, P, K).

5. Semaine 5 : recommandations testables

   • 2–3 “recettes” par type de parcelle (rotation + résidus + dose) ;
   • mise en place de bandes comparatives (même petites).

6. Semaine 6 : tableau de bord

   • indicateurs simples : coût/ha, rendement, marge, note de risque ;
   • calendrier de suivi (toutes les 2–3 semaines en saison).

Ce type de pilote crée vite des preuves : où l’organique améliore réellement la réponse, où l’engrais est gaspillé, où la rotation doit être ajustée.

Ce que je retiens pour la Côte d’Ivoire en 2026

La régénération des sols n’est pas un slogan : c’est une stratégie de compétitivité. Entre la pression sur les prix des intrants, l’irrégularité des pluies et les exigences qualité des acheteurs, produire “comme avant” devient risqué. Le cas béninois nous rappelle qu’un sol dégradé peut rester pénalisé longtemps—et qu’il faut agir avant la casse.

L’IA, dans ce contexte, sert à une chose : réduire le délai entre le problème et la décision. Moins d’intuition isolée, plus d’observation continue. Et surtout : des actions au bon endroit, au bon moment.

Si vous pilotez une exploitation, une coopérative ou un programme d’appui agricole en Côte d’Ivoire, la question utile n’est pas “est-ce que l’IA marche ?”. C’est : quelles données minimales faut-il collecter dès cette campagne pour ne plus subir la mémoire des sols l’an prochain ?