Résilience alimentaire : le modèle Yangambi pour la Côte d’Ivoire

En trois saisons agricoles, un programme mené à Yangambi (province de la Tshopo, RDC) a soutenu la mise en culture d’environ 2 000 hectares de vivriers et produit près de 3 650 tonnes de denrées (maïs, riz, manioc, légumineuses). Ce n’est pas un exploit “tech” sorti de nulle part. C’est une démonstration très terre-à-terre d’un principe que beaucoup d’acteurs sous-estiment : la résilience alimentaire se construit d’abord avec des systèmes, pas avec des distributions ponctuelles.

Ce cas d’école intéresse directement la Côte d’Ivoire, surtout en cette fin d’année 2025 où les entreprises agro-industrielles bouclent leurs budgets 2026, et où les producteurs font le bilan de la campagne principale. La réalité du terrain est connue : aléas climatiques, accès irrégulier aux intrants, routes secondaires dégradées, prix volatils… Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire », Yangambi apporte une grille de lecture utile : on peut répondre à l’urgence tout en préparant l’avenir, et l’IA peut accélérer ce passage—si on la branche sur les bons “moteurs” (formation, données, marchés, post-récolte).

Ce que Yangambi prouve : l’urgence peut financer la durabilité

Le point central, c’est l’architecture du projet : une réponse rapide à l’insécurité alimentaire, mais adossée à un engagement de long terme dans le paysage (recherche, agroforesterie, conservation, économie locale). Cette continuité a permis de déployer vite des actions très concrètes (semis, encadrement, équipements), sans créer une dépendance totale.

À Yangambi, l’approche a combiné :

• Production vivrière à cycle court pour augmenter rapidement l’offre alimentaire.
• Jardins maraîchers familiaux (environ 400) pour diversifier l’alimentation.
• Appui aux chaînes de valeur (vente des surplus, foires agricoles, lien avec la ville voisine).
• Réduction des pertes via la gestion des ravageurs/maladies, le post-récolte et des unités de transformation.

Une leçon simple : si votre “plan d’urgence” ne renforce pas les compétences locales, la logistique et les débouchés, il s’arrête dès que le financement s’arrête.

Pour la Côte d’Ivoire, l’équivalent est clair : une campagne de soutien (intrants, distribution de semences, subventions) doit être pensée comme un tremplin vers des services durables : conseil agricole structuré, diagnostic des parcelles, accès au marché, transformation locale et informations de prix.

Les Farmer Field Schools : un modèle de “déploiement” qui manque souvent

À Yangambi, une partie décisive du dispositif repose sur des Farmer Field Schools (FFS) : des écoles pratiques de terrain combinant parcelles de démonstration, apprentissage entre pairs et expérimentation. Le projet a démarré avec 26 FFS, qui ont permis de toucher environ 900 agriculteurs, dont plus de 800 formés de manière structurée.

Là où beaucoup de programmes échouent, c’est qu’ils “informatisent” la formation sans régler le fond : le conseil agricole est un produit, avec une méthode, une cadence, une vérification des résultats.

Pourquoi ça marche (et pourquoi c’est transposable)

Les FFS ne se limitent pas à “expliquer” une technique. Elles installent trois réflexes :

1. Observer (sol, ravageurs, croissance, humidité).
2. Tester (variante A vs variante B, dose d’intrant, date de semis).
3. Ajuster saison après saison, avec retour d’expérience partagé.

En Côte d’Ivoire, ce modèle colle particulièrement aux filières où l’écart de performance vient des pratiques : riz, maïs, maraîchage, manioc, anacarde (sur l’entretien et la productivité), cacao (sur la gestion des maladies et l’ombrage/agroforesterie).

Où l’IA s’insère intelligemment (sans remplacer le terrain)

L’IA est utile quand elle réduit un coût récurrent : collecter, trier, expliquer, alerter. Concrètement, une coopérative ou une agro-industrie peut “augmenter” une FFS avec :

• Un assistant WhatsApp (chatbot en français + langues locales si possible) pour rappeler les gestes techniques de la semaine (semis, sarclage, traitement raisonné), et répondre aux questions fréquentes.
• Une analyse de photos (feuilles, fruits, ravageurs) pour un pré-diagnostic, avec escalade vers un conseiller humain.
• Des micro-leçons audio générées et validées par l’encadrement (2–3 minutes), plus faciles à consommer que des PDF.

La règle que j’applique souvent : IA = 80% de demandes répétitives, humain = 20% de cas complexes. Cela rend l’encadrement extensible sans le dégrader.

Du champ au marché : la résilience passe par les revenus, pas seulement par les tonnes

Yangambi n’a pas travaillé “que” la production. Les surplus ont été vendus localement et vers un pôle urbain voisin, et certains agriculteurs ont reçu une formation en littératie financière et planification d’entreprise (un petit noyau d’environ 20 producteurs prometteurs), avec des initiatives de marketing local.

Cette logique est cruciale : un ménage devient résilient quand il peut lisser ses revenus, payer la scolarité, la santé, et réinvestir (semences, main-d’œuvre, irrigation légère, stockage).

Application directe en Côte d’Ivoire : communication et commercialisation automatisées

Dans notre campagne sur l’IA en agriculture ivoirienne, c’est un point d’entrée très concret pour générer des leads B2B : la plupart des acteurs veulent vendre plus vite et mieux, pas “faire de l’IA”.

Voici des usages immédiatement rentables :

• Prévision de demande (hebdomadaire) pour les coopératives maraîchères : volumes, calibres, calendrier de récolte.
• Messages de vente semi-automatisés : disponibilité, prix, conditions de livraison, envoyés aux acheteurs (restaurants, grossistes, transformateurs).
• Tri des leads et réponses automatiques : “Quel volume cherchez-vous ? Pour quelle date ? Quelle localité ?”
• Tableau de bord prix/stock alimenté par les responsables de groupements (même via formulaire mobile), avec alertes.

Un système alimentaire résilient, c’est un système où l’information circule aussi bien que les sacs de maïs.

Post-récolte, ravageurs, transformation : là où se perd (ou se gagne) la marge

Le projet de Yangambi a formé environ 1 000 agriculteurs sur la gestion des ravageurs et maladies, les protocoles de production (banane, maraîchage) et le post-récolte. Il a aussi mis en place un réseau de communication entre membres des FFS pour détecter tôt les problèmes, partager les solutions et ajuster rapidement.

Avec l’appui d’une agence onusienne, cinq moulins ont été fournis, et des centres post-récolte ont été établis. C’est moins spectaculaire qu’un drone, mais souvent plus rentable : réduire les pertes, c’est augmenter le revenu sans cultiver plus.

Le “réseau d’alerte” : une idée simple, très compatible avec l’IA

En Côte d’Ivoire, on peut industrialiser ce principe avec un dispositif léger :

1. Canal unique (WhatsApp/Telegram) par zone de production.
2. Formulaire standard (photo + culture + symptôme + date + localisation).
3. Triage IA : regrouper les cas similaires, détecter un pic de signalements.
4. Réponse validée : fiche pratique + audio + consignes de sécurité.
5. Boucle de retour : “ça a marché / ça n’a pas marché”, pour améliorer.

Ce qui compte : la rapidité (réponse en 24–48h) et la traçabilité (qui a reçu quoi, quand).

Un plan d’action “Yangambi → Côte d’Ivoire” en 90 jours

Passer de l’idée à l’exécution demande un cadre. Si vous êtes une coopérative, une PME agroalimentaire, une ONG ou une direction RSE, voici un plan réaliste en 90 jours pour poser les fondations d’un système plus résilient, avec une couche IA utile.

Semaine 1–2 : cadrage et objectifs mesurables

• Choisir 1–2 cultures prioritaires (ex. maïs + maraîchage, ou riz + manioc).
• Fixer 3 indicateurs simples : rendement, pertes post-récolte, revenu net.
• Identifier 20–30 producteurs “pilotes” + 2 encadreurs.

Semaine 3–6 : école de terrain + collecte de données minimale

• Mettre en place 2 parcelles de démonstration.
• Lancer un carnet de suivi (papier ou mobile) : date de semis, intrants, incidents.
• Créer un canal de communication et un protocole d’alerte ravageurs.

Semaine 7–10 : commercialisation et contenus

• Standardiser les offres : calibre, conditionnement, fréquence de livraison.
• Produire 10 contenus réutilisables : fiches, audios, messages de vente.
• Déployer un assistant conversationnel simple pour demandes récurrentes.

Semaine 11–13 : post-récolte et montée en charge

• Prioriser 1 action post-récolte : séchage, stockage, tri, petite transformation.
• Mesurer les gains (même approximatifs) et décider de l’extension.

Le point clé : commencer petit, mesurer, puis étendre. Les systèmes robustes se construisent par itérations, exactement comme à Yangambi.

Ce que les décideurs ivoiriens devraient retenir (et appliquer dès 2026)

Yangambi montre qu’un programme peut toucher des dizaines de milliers de personnes (environ 60 000 impactées) en combinant encadrement, production, nutrition, marchés et post-récolte—sans opposer urgence et long terme. Pour la Côte d’Ivoire, l’opportunité est de faire encore mieux en ajoutant une couche IA pragmatique : pas pour faire “moderne”, mais pour réduire les frictions (conseil, coordination, information de marché, alertes).

Si vous pilotez une coopérative, une agro-industrie, un projet de développement ou une direction innovation, posez-vous une question simple : quelle décision terrain pourrait être prise 7 jours plus tôt grâce à de meilleures données et une meilleure communication ? C’est souvent là que l’IA commence à créer de la valeur—et que la résilience devient enfin opérationnelle.