IA et cacao durable : le modèle Cocoa4Future en CI

La filière cacao en Afrique de l’Ouest n’est pas « en transition » : elle est sous contrainte. Climat plus instable, sols qui s’épuisent, maladies qui circulent plus vite, et exigences internationales qui montent d’un cran sur la traçabilité et la déforestation. En Côte d’Ivoire, où le cacao fait vivre des millions de personnes directement ou indirectement, ces pressions se traduisent par une question très concrète : comment produire mieux sans pousser la forêt plus loin, et sans fragiliser les revenus des familles ?

C’est exactement le terrain sur lequel s’est positionné Cocoa4Future, un projet mené sur cinq ans en Côte d’Ivoire et au Ghana, avec une idée simple : tester des solutions réalistes, co-construites avec les producteurs, et prouver ce qui fonctionne vraiment. Là où ça devient intéressant pour notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », c’est que Cocoa4Future ne s’arrête pas aux pratiques agronomiques : il ouvre la porte à une montée en puissance des outils numériques… et donc, très naturellement, à l’intelligence artificielle.

Cocoa4Future : une réponse pragmatique à une crise agricole

Cocoa4Future part d’un constat direct : la cacaoculture ouest-africaine doit absorber plusieurs chocs en même temps. Les producteurs font face à des stress climatiques (sécheresses plus marquées, pluies erratiques), à la dégradation des sols, et à des maladies comme le Swollen Shoot qui peut décimer des vergers entiers. Dans ce contexte, continuer “comme avant” coûte cher… et finit souvent par coûter la plantation.

L’approche du projet est structurante : agronomie, foresterie, sciences sociales, économie rurale, et innovations numériques avancent ensemble. À mon sens, c’est la bonne méthode. Les solutions purement techniques échouent si elles ignorent les contraintes de main-d’œuvre, les arbitrages familiaux, l’accès au crédit, ou le rôle des coopératives.

Ce que le projet a changé dans la manière de raisonner la durabilité

Plutôt que de parler de durabilité comme d’un slogan, Cocoa4Future la traite comme un système de décisions :

• Quelles essences d’ombrage installer, où, et à quelle densité ?
• Quelles cultures vivrières associer pour stabiliser les revenus ?
• Comment détecter les risques sanitaires assez tôt pour éviter la casse ?
• Quels services (conseil, intrants, financement, collecte) rendent l’adoption possible ?

Cette logique est compatible avec l’IA, parce que l’IA excelle justement à aider à décider quand il y a plusieurs variables et peu de marge d’erreur.

L’agroforesterie testée sur le terrain : moins de vulnérabilité, plus d’options

Le message clé de Cocoa4Future est clair : les systèmes agroforestiers peuvent renforcer la résilience des cacaoyères. L’ombrage, la diversification végétale et l’amélioration de la fertilité des sols ne sont pas des “bonus écologiques” ; ce sont des leviers de stabilité.

Pourquoi l’agroécologie tient mieux la route en cacao

Une cacaoyère agroforestière bien conçue apporte trois bénéfices immédiatement exploitables :

1. Protection climatique : l’ombrage limite certains stress hydriques et thermiques.
2. Sol plus vivant : plus de biomasse, plus de matière organique, meilleure structure.
3. Diversification des revenus : vivriers, fruits, bois d’œuvre (selon règles locales), ce qui amortit les années difficiles.

Ce qui compte, c’est l’adaptation locale. Une agroforesterie copiée-collée ne marche pas. Les bons choix dépendent de la zone (Sud-Ouest, Centre-Ouest, etc.), du type de sol, de l’âge des vergers, de l’accès aux marchés vivriers, et de la main-d’œuvre disponible.

Où l’IA devient utile (et même nécessaire)

Quand on passe à l’échelle, l’agroforesterie devient un sujet de planification : combien d’arbres, lesquels, et comment suivre les impacts ? L’IA peut accélérer trois tâches lourdes :

• Optimiser les itinéraires techniques : des modèles peuvent recommander des combinaisons ombrage/taille/entretien selon le profil de parcelle.
• Suivre la performance : croiser rendement, état sanitaire, ombrage, et interventions.
• Standardiser le conseil : produire des recommandations cohérentes pour des milliers de producteurs via les coopératives.

Une phrase que je répète souvent aux agro-industriels : si vous ne mesurez pas, vous ne pilotez pas. Et si vous ne pilotez pas, vous subissez.

Des outils numériques déjà testés : la rampe de lancement vers l’IA

Cocoa4Future a expérimenté des outils concrets : cartographie des parcelles, alertes précoces, applications de diagnostic, modèles de prévision. C’est un point crucial : avant de parler IA, il faut des données et des usages.

Cas d’usage IA : du « diagnostic » à la « décision »

Voici comment l’IA peut prolonger (sans tout réinventer) les briques testées :

• Diagnostic maladies via smartphone : reconnaissance d’images (feuilles, cabosses, symptômes), avec niveaux de confiance, et consignes d’action.
• Détection de stress hydrique : combinaison images satellites + météo + données terrain pour prioriser les parcelles à visiter.
• Planification des interventions : un assistant IA peut proposer un calendrier (désherbage, taille, fertilisation organique/minérale, remplacement) selon la saison et la main-d’œuvre.
• Alerte Swollen Shoot : l’IA n’“invente” pas une solution biologique, mais peut réduire le délai de détection et améliorer l’organisation des arrachages/replantations, ce qui change tout.

La donnée la plus sous-estimée : la parcelle

Dans beaucoup de projets, on saute trop vite vers l’application. Or, la base, c’est : une parcelle = un identifiant + une géolocalisation + un historique.

Sans ça, impossible de faire de la traçabilité crédible, d’évaluer l’impact des pratiques agroécologiques, ou de bâtir des modèles prédictifs fiables.

La durabilité, c’est aussi du revenu : ce que l’IA doit respecter

Cocoa4Future met un point important sur la table : les exploitations les plus résilientes diversifient leurs revenus et accèdent mieux aux services d’accompagnement. Traduction opérationnelle : si une innovation réduit le risque agronomique mais augmente le risque financier (coûts, temps, complexité), l’adoption plafonne.

Femmes, coopératives, services : le trio qui conditionne l’adoption

Les résultats du projet soulignent aussi la place des femmes dans la production et la transformation. Si on veut intégrer l’IA dans la filière cacao en Côte d’Ivoire, il faut penser “déploiement” :

• Coopératives comme relais : collecte de données, formation, support de proximité.
• Conseil agricole augmenté : l’IA doit aider les conseillers, pas les remplacer.
• Inclusion : interfaces en français simple + supports audio, et prise en compte des usages réels du téléphone.

Le piège fréquent : une IA qui ajoute du travail

Une IA utile en agriculture, c’est une IA qui fait gagner du temps ou réduit les pertes. Si l’outil demande de remplir des formulaires interminables, les producteurs décrochent.

La règle que j’applique : moins de saisie, plus d’automatisation.

• Saisie minimale (3–5 champs max)
• Photos plutôt que texte quand c’est possible
• Synchronisation hors-ligne (réseau instable)
• Restitution immédiate (conseil actionnable, pas un rapport)

Mise à l’échelle en 2026 : ce qui doit se passer maintenant

Fin 2025, Cocoa4Future se termine officiellement, mais le sujet, lui, commence à peine à grande échelle. Les ateliers de clôture (Accra en novembre, Abidjan début décembre 2025) ont posé une réalité : les solutions existent, l’enjeu est l’adoption massive et cohérente.

Un plan simple en 4 étapes pour déployer IA + agroécologie

1. Standardiser les référentiels terrain
   • typologie des parcelles
   • pratiques recommandées par zone
   • indicateurs (sol, ombrage, maladies, rendement)
2. Équiper les coopératives
   • smartphones, formation, procédures
   • rôle clair : collecte, conseil, suivi
3. Industrialiser la traçabilité
   • géolocalisation
   • registres d’interventions
   • contrôles qualité
4. Brancher l’IA sur des décisions réelles
   • alertes actionnables
   • priorisation des visites
   • recommandation d’itinéraires techniques

Ce plan sert autant aux projets de développement qu’aux industriels du cacao et aux acteurs publics.

Une filière cacao durable ne se construit pas avec une application. Elle se construit avec des règles simples, des données fiables, et des incitations alignées.

Ce que Cocoa4Future nous apprend sur l’IA dans l’agro-industrie ivoirienne

Dans notre série sur l’IA en Côte d’Ivoire, Cocoa4Future joue le rôle de cas d’école : la transition agroécologique produit des besoins de pilotage, et ces besoins appellent des outils numériques… puis de l’IA.

Le futur le plus crédible n’est pas une “ferme 100% automatisée”. C’est un modèle plus réaliste : des exploitations familiales mieux accompagnées, des coopératives outillées, et une agro-industrie capable de prouver la traçabilité, d’anticiper les risques, et d’investir là où l’impact est mesurable.

Si vous pilotez une coopérative, une unité d’achat, une usine, un programme RSE, ou une marque qui dépend du cacao ivoirien, le bon prochain pas est simple : choisir un cas d’usage IA très concret (maladie, traçabilité, conseil), et le tester sur un périmètre maîtrisé pendant 90 jours.

La question à se poser pour 2026 n’est pas “faut-il de l’IA ?”. C’est : quelle décision critique voulez-vous améliorer dès ce trimestre pour protéger la production, les revenus et la forêt ?