Mesurer les aires protégées: un tremplin pour l’IA agricole

Un chiffre remet les idées à leur place : chaque dollar investi dans les aires protégées et le tourisme de nature génère au moins 6 dollars de retombées économiques. Quand on parle de parcs nationaux, de réserves forestières ou de zones marines protégées, on pense souvent “biodiversité”, rarement “performance” ou “tableaux de bord”. Pourtant, sur le terrain, la conservation a le même problème que l’agriculture moderne : sans données fiables, on pilote à l’instinct.

C’est là qu’entre en scène un outil qui mérite l’attention bien au-delà des cercles de la conservation : l’IMET (Integrated Management Effectiveness Tool), un logiciel d’aide à la décision conçu pour évaluer l’efficacité de la gestion des aires protégées. L’intérêt, pour notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », est évident : les méthodes de mesure, d’harmonisation et d’analyse de données développées pour la conservation sont un prélude direct aux usages IA dans les filières agricoles.

Voici l’idée centrale : quand on sait mesurer “ce qui compte” dans un parc, on pose les bases pour mesurer “ce qui compte” dans un bassin cacaoyer, une zone rizicole, une plantation d’hévéa ou une chaîne de transformation. Même logique. Même enjeu. Et, demain, les mêmes briques IA.

IMET : la réponse simple à un problème compliqué

IMET sert à transformer une gestion souvent dispersée en gestion pilotée par des indicateurs. Concrètement, l’outil permet aux équipes de terrain d’évaluer la manière dont une aire protégée (terrestre ou marine) est gérée, en s’appuyant sur un cadre reconnu : le PAME (Protected Area Management Effectiveness).

Le point fort n’est pas “la technologie” pour la technologie. C’est la discipline qu’elle impose : collecter, structurer, comparer, décider. Dans la conservation, cette discipline manque parfois pour une raison très humaine : les données sont éparpillées, hétérogènes, et souvent pas à jour.

« Ce que l’on ne peut pas mesurer, on ne peut pas le gérer. »

Cette phrase, répétée depuis des décennies, devient concrète avec IMET. Et c’est exactement le même combat en agriculture : rendements estimés “à vue d’œil”, intrants appliqués sans suivi fin, traçabilité partielle, pertes post-récolte mal quantifiées.

Pourquoi l’harmonisation des données change tout

Aujourd’hui, de nombreux pays et organisations utilisent des outils différents, des méthodes différentes, et des calendriers de mise à jour différents. Résultat : comparer deux sites (ou deux campagnes) devient pénible, parfois impossible. IMET vise à harmoniser la collecte, pour que les tendances soient lisibles.

En Côte d’Ivoire, on retrouve ce même besoin côté agricole : si deux coopératives cacao ne mesurent pas la qualité de la fève avec les mêmes critères, ou si deux unités de transformation n’ont pas la même grille de suivi des pertes, la comparaison devient une source de conflit, pas un outil de progrès.

Ce que la conservation comprend mieux que beaucoup d’entreprises agricoles

Les aires protégées ne sont pas des “zones à part”. Elles rendent des services écosystémiques qui soutiennent directement l’agriculture : régulation de l’eau, protection des sols, pollinisation, contrôle naturel de certains ravageurs et maladies, stockage carbone.

La conséquence est simple : une agriculture performante sans écosystèmes fonctionnels est une performance à crédit. On gagne une saison, on perd dix ans.

Services écosystémiques : la ligne invisible du compte d’exploitation

Quand une forêt en amont est dégradée, on observe souvent :

• des eaux de ruissellement plus chargées, donc plus d’ensablement et de turbidité ;
• une érosion accrue et une perte de fertilité ;
• des microclimats locaux moins stables (température, humidité) ;
• une pression plus forte de certains bioagresseurs.

Ce sont des coûts, mais rarement comptabilisés. L’intérêt d’une approche “IMET” appliquée à l’agriculture, puis enrichie par l’IA, c’est de rendre ces coûts visibles et donc gérables.

Un parallèle direct : parcs nationaux et bassins de production

Dans l’article source, un point est crucial : les écosystèmes dépassent les frontières administratives (ex. systèmes interconnectés en Afrique de l’Est, bassin du Congo). Même logique en agriculture ivoirienne : les bassins de production sont interconnectés par l’eau, les marchés, les routes, la main-d’œuvre, et les maladies.

Un exemple parlant : une décision de défrichement local peut déstabiliser un bassin versant, ce qui finit par affecter des parcelles “loin” du point de départ. Sans mesure standardisée, on se renvoie la faute. Avec des indicateurs, on discute solutions.

De l’IMET à l’IA : le pont logique vers l’agriculture ivoirienne

IMET n’est pas de l’intelligence artificielle. Et c’est précisément ce qui le rend intéressant. Avant de parler modèles prédictifs, il faut :

1. des données structurées,
2. une méthode commune,
3. un rythme de collecte,
4. une culture de décision.

L’IA arrive ensuite, comme une couche d’optimisation.

À quoi ressemblerait un “IMET” pour l’agriculture ?

Dans une coopérative cacao ou une entreprise agro-industrielle, un cadre de mesure robuste pourrait suivre, par exemple :

• production : rendements par parcelle, âge des vergers, taux de mortalité des plants ;
• qualité : fermentation/séchage, taux d’humidité, défauts ;
• intrants : quantités, dates, conformité ;
• risques : maladies, stress hydrique, attaques de ravageurs ;
• post-récolte : pertes, délais, stockage ;
• durabilité : couverture arborée, zones tampons, pratiques anti-érosion.

Une fois ces indicateurs stabilisés, l’IA devient utile pour :

• détecter des anomalies (ex. chute de rendement incohérente dans une zone) ;
• prévoir des risques (stress hydrique, pics de maladies) ;
• optimiser la logistique (collecte, stockage, transport) ;
• prioriser les interventions (formation ciblée, distribution d’intrants, replantation).

Mon avis : beaucoup d’initiatives IA échouent parce qu’elles commencent par le modèle, pas par la mesure. La conservation, avec IMET, montre une séquence plus réaliste.

Cas d’usage très concret (et souvent négligé) : la cohérence des données terrain

Dans l’article, un bénéfice attendu est la comparabilité entre sites. C’est aussi la clé en agro-industrie : si vos données de terrain ne sont pas cohérentes, l’IA apprend n’importe quoi.

Ce qui marche, en pratique :

• définir un dictionnaire de données (ex. “parcelle”, “campagne”, “perte”, “qualité”) ;
• imposer des formats simples (listes déroulantes plutôt que texte libre) ;
• contrôler la qualité (données manquantes, incohérences) ;
• former des “coachs” internes, comme le fait le réseau de formateurs autour d’IMET.

La formation de coachs est un détail qui n’en est pas un. La technologie se déploie par les humains, pas par les PowerPoint.

Ce que l’approche IMET enseigne sur la mise à l’échelle (le vrai sujet)

Le déploiement d’un outil ne suffit pas ; il faut une capacité locale durable. Le programme mentionné dans l’article a mis l’accent sur des ateliers, puis sur la formation de formateurs. C’est une stratégie solide : elle crée un réseau de praticiens capables d’utiliser l’outil “sans assistance permanente”.

En Côte d’Ivoire, c’est exactement l’enjeu pour l’IA en agriculture et agro-industrie : on peut acheter des solutions, mais la valeur durable vient de la compétence interne.

Une feuille de route réaliste pour une coopérative ou une PME agro

Si vous voulez passer du “on aimerait faire de l’IA” à “on décide mieux”, voici une séquence pragmatique sur 90 jours :

1. Semaine 1–2 : choisir 10 indicateurs (pas 50) réellement utiles pour décider.
2. Semaine 3–4 : standardiser la collecte (formulaires mobile simples, règles de saisie).
3. Mois 2 : nettoyer et vérifier (contrôles qualité, corrections terrain).
4. Mois 3 : créer un tableau de bord et décider 3 actions concrètes (ex. formation ciblée, ajustement logistique, test de pratiques).
5. Ensuite seulement : tester une brique IA (prévision de rendement, détection d’anomalies, scoring de qualité).

Ce plan paraît basique. Il est pourtant celui qui évite les projets “vitrine”.

Des données à la politique : le même combat côté agriculture

L’article insiste sur un point : les informations doivent remonter vers les gouvernements pour guider des politiques efficaces face au changement climatique, à la pression foncière et à la croissance démographique.

Même chose pour l’agriculture ivoirienne : sans données consolidées, les politiques publiques se retrouvent à arbitrer sur des impressions, des urgences médiatiques ou des moyennes nationales peu utiles. Avec une mesure harmonisée, on peut :

• cibler les investissements (irrigation, pistes rurales, stockage) ;
• prioriser la recherche variétale selon des contraintes réelles ;
• suivre l’impact de la formation agricole et des pratiques durables ;
• sécuriser des filières d’exportation via une traçabilité plus crédible.

Et c’est là que l’IA devient un sujet national : elle amplifie une capacité de pilotage qui existe déjà. Sans socle de mesure, elle n’amplifie que du bruit.

Mesurer ce qui compte, maintenant : une opportunité pour 2026

Fin décembre 2025, beaucoup d’organisations planifient 2026. Si je devais parier sur une priorité qui paie, ce serait celle-ci : mettre à niveau la mesure avant de multiplier les outils. IMET montre qu’un cadre commun peut créer une dynamique continentale. L’agriculture ivoirienne a tout intérêt à s’en inspirer : mêmes contraintes terrain, mêmes défis de formation, même nécessité de comparer des sites.

Si vous pilotez une coopérative, une unité de transformation ou un projet agro, posez-vous une question très concrète : quels sont les 10 indicateurs qui, s’ils étaient fiables chaque mois, changeraient vos décisions ? Ensuite, seulement ensuite, vous pourrez demander à l’IA de faire gagner du temps, de détecter plus tôt, et d’aider à prioriser.

La vraie modernisation n’est pas d’avoir “de l’IA”. C’est de décider plus vite et plus juste, parce que les données sont enfin comparables.