Régénération des sols : l’IA au service des rotations

La fertilité d’un sol ne “revient” pas par magie parce qu’on a remis un peu d’engrais. Après une longue période d’épuisement, le sol garde une mémoire : même quand on rétablit de bonnes pratiques, la productivité ne suit pas toujours immédiatement. C’est l’un des enseignements les plus utiles d’un travail de long terme mené au Bénin sur une rotation coton-maïs, avec des suivis de sols et de rendements étalés sur des décennies.

Et c’est exactement là que l’intelligence artificielle (IA) devient intéressante pour la Côte d’Ivoire. Non pas comme un gadget, mais comme un moyen concret d’analyser finement la santé des sols, d’anticiper les seuils de dégradation, et d’optimiser les rotations culturales avant qu’il ne soit trop tard.

Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire”, on parle souvent d’IA pour mieux produire et mieux vendre. Aujourd’hui, on remonte encore plus en amont : produire durablement commence par reconstruire le sol, et l’IA peut aider à prendre de meilleures décisions, au bon moment, au bon endroit.

Ce que l’étude au Bénin dit vraiment sur la fertilité des sols

Réponse directe : sur des sols tropicaux très minéralisants (comme certains Ferralsols), la matière organique et les nutriments peuvent se perdre vite, et certaines pratiques n’empêchent pas le déclin si elles arrivent trop tard.

L’étude synthétisée par le Cirad (publiée le 22/09/2025, avec des données historiques) cherchait à mesurer l’effet à long terme d’intrants organiques (biomasse, résidus) et minéraux (engrais) sur la productivité du coton et du maïs, ainsi que sur des indicateurs chimiques du sol. Des échantillonnages ont été réalisés à 0–20 cm à plusieurs dates (1973, 1974, 1982, 1989), avec des trajectoires “épuisement” puis “régénération”.

Trois messages ressortent, très “terrain” :

1. Beaucoup de biomasse peut améliorer l’alimentation de la plante, mais réduire la réponse aux engrais minéraux (l’effet marginal des engrais baisse). En clair : si la matière organique apporte déjà une partie des nutriments, l’engrais “ajoute” moins de rendement.
2. Le carbone organique du sol baisse pendant la phase d’épuisement, et peut se stabiliser ensuite, mais le maintenir reste difficile dans des contextes chauds et humides où la minéralisation est rapide.
3. La combinaison “résidus + biomasse + engrais” a parfois un effet neutre sur les rendements, parfois positif, mais ce n’est pas automatique. Le passé du sol pèse.

Un sol dégradé n’est pas juste “pauvre” : il est souvent désorganisé, et ça change la manière dont il répond aux intrants.

La “mémoire des sols” : le concept qui devrait guider les décisions en Côte d’Ivoire

Réponse directe : la mémoire des sols signifie que les dégâts d’une longue période d’épuisement se traduisent par des pertes durables de performance, même après correction des pratiques.

Ce point est capital pour la Côte d’Ivoire, où plusieurs zones agricoles subissent simultanément : pression foncière, raccourcissement des jachères, variabilité climatique, hausse du coût des intrants, et intensification des cultures de rente et vivrières.

Dans la pratique, la “mémoire” se voit de trois façons :

• Rendements qui plafonnent malgré la fertilisation.
• Efficience des engrais qui chute (on met plus, on gagne moins).
• Récupération lente après adoption de bonnes pratiques (compost, couverture, rotations, restitution des résidus).

Ce n’est pas qu’un problème agronomique : c’est un problème économique. Si un producteur ou une agro-industrie investit dans des intrants sans diagnostic solide, il prend un risque. Et quand on gère des centaines (ou milliers) de parcelles contractuelles, ce risque se multiplie.

Comment l’IA aide à diagnostiquer la santé des sols (sans promesses irréalistes)

Réponse directe : l’IA n’améliore pas le sol à votre place, mais elle peut transformer des mesures dispersées (sol, météo, rendements, images) en décisions opérationnelles : où agir, quand, et avec quoi.

L’étude au Bénin rappelle une réalité : sur des sols très sensibles, il faut raisonner en trajectoires (épuisement → régénération) et pas en “recettes”. C’est précisément ce que l’IA sait faire quand on l’alimente correctement.

1) Croiser des données que personne ne croise à la main

En Côte d’Ivoire, l’information existe souvent… mais elle est éclatée : cahiers de champs, achats d’intrants, observations d’encadrement, analyses de sol ponctuelles, données météo, parfois images drone/satellite.

Un modèle IA peut relier :

• l’historique de rotation (ex. maïs–coton, maïs–anacarde en périphérie, vivriers intensifiés),
• les apports (minéraux, fumiers, compost, restitutions),
• les stress climatiques (sécheresses courtes, pluies intenses, lessivage),
• et les résultats (rendement, qualité, hétérogénéité intra-parcellaire).

Objectif : détecter des signaux d’épuisement avant le décrochage.

2) Estimer l’efficience des engrais, parcelle par parcelle

Le point marquant du travail béninois : quand la biomasse est élevée, la contribution des engrais au rendement peut devenir minime.

En décisionnel, ça se traduit par une question simple : à quel endroit l’engrais “travaille” vraiment ?

Avec l’IA, on peut produire une carte d’“efficience attendue” :

• zones où l’azote sera valorisé,
• zones où le phosphore est limitant,
• zones où la réponse est faible (et où il vaut mieux investir dans structure, matière organique, couverture, correction de pH si nécessaire).

Résultat : moins d’intrants “à l’aveugle”, plus d’investissements ciblés.

3) Suivre la matière organique comme un indicateur de pilotage

Le carbone organique du sol (COS) est un indicateur central, mais les analyses sont coûteuses et peu fréquentes.

L’IA peut aider à estimer des tendances (pas à remplacer un labo), en combinant :

• indices de végétation,
• biomasse restituée,
• intensité du travail du sol,
• texture supposée et topographie,
• historique climatique.

Le vrai gain, c’est la régularité : on passe d’un “photo” rare à un film de la dégradation/régénération.

Optimiser les rotations culturales : ce que l’IA peut recommander concrètement

Réponse directe : l’IA peut proposer des scénarios de rotation qui maximisent la productivité tout en réduisant le risque de dégradation, en tenant compte des contraintes locales (marché, main-d’œuvre, intrants, climat).

La rotation coton-maïs étudiée au Bénin montre qu’une alternance seule ne suffit pas si l’ensemble du système conduit à des pertes nettes de nutriments et de matière organique. En Côte d’Ivoire, l’enjeu est similaire : rotation, restitution, couverture et fertilisation doivent fonctionner ensemble.

Scénarios typiques que l’IA peut aider à arbitrer

• Rotation + légumineuse : intégrer niébé, soja, arachide, ou une couverture adaptée pour soutenir l’azote et la biomasse.
• Règles de restitution : décider ce qui est restitué (tiges, fanes) vs valorisé (fourrage), en fonction de l’état du sol.
• Fenêtres de fertilisation : recommander le bon moment selon la météo (éviter lessivage après pluie intense).
• Gestion différenciée : sur une même exploitation, toutes les parcelles ne méritent pas le même “pack” d’intrants.

Une phrase qui guide bien la logique IA : “Même culture, décisions différentes selon la parcelle.”

Mode d’emploi : un plan simple en 90 jours pour démarrer (producteurs, coopératives, agro-industries)

Réponse directe : commencez petit, mesurez, itérez. Le piège, c’est de vouloir un modèle parfait sans données fiables.

Voici une approche que j’ai vue fonctionner dans des contextes comparables :

Étape 1 (semaines 1–3) : standardiser la collecte

• 10 à 15 variables maximum par parcelle : culture, précédent, date semis, dose engrais, type organique, rendement, observations.
• une nomenclature unique (mêmes unités, mêmes noms).

Étape 2 (semaines 4–8) : bâtir une “carte de risque sol”

• classer les parcelles en 3 niveaux : faible / moyen / élevé risque d’épuisement.
• déclencher des analyses de sol ciblées sur le niveau “élevé” (pas partout).

Étape 3 (semaines 9–12) : tester 2–3 recommandations IA

• 1 recommandation rotation (ex. intégrer une légumineuse sur les parcelles à risque),
• 1 recommandation intrants (dose/fractionnement),
• 1 recommandation résidus/biomasse (restitution minimale).

Mesure de succès (simple) : rendement + coût intrants + stabilité intra-parcellaire.

Questions fréquentes (et réponses franches)

L’IA peut-elle remplacer les analyses de sol ?

Non. Elle peut prioriser où analyser, et extrapoler des tendances entre deux campagnes. Le laboratoire reste la référence.

Est-ce que ça marche sans drone ?

Oui. Beaucoup de valeur vient déjà des historiques de parcelles, de la météo, et de quelques images satellites accessibles via des services agricoles.

Et si les données sont “sales” ?

Alors l’IA amplifie le bruit. La première victoire, c’est souvent la qualité de collecte, pas l’algorithme.

Ce que la Côte d’Ivoire a à gagner dès 2026

La leçon du Bénin est assez dure, mais utile : attendre 10–20 ans pour voir qu’un sol s’épuise coûte très cher. La bonne nouvelle, c’est qu’en 2025-2026, on a des outils capables de détecter plus tôt, de piloter plus finement, et de rendre les rotations culturales plus robustes.

Pour les producteurs, c’est la promesse d’une fertilisation mieux valorisée. Pour les coopératives et l’agro-industrie, c’est une trajectoire plus stable : volumes plus prévisibles, qualité plus homogène, et coûts d’intrants mieux maîtrisés.

Si vous deviez retenir une seule idée : la régénération des sols est une stratégie de données autant qu’une stratégie d’intrants. La prochaine question à se poser, en Côte d’Ivoire, n’est pas “faut-il de l’IA ?”, mais plutôt : quelles données de sol et de rotation allons-nous enfin suivre sérieusement, campagne après campagne ?