Cacao durable en Côte d’Ivoire : IA et agroécologie

En 2025, la cacaoculture ouest-africaine est prise en étau entre trois réalités très concrètes : le climat qui devient moins “prévisible”, des sols qui s’épuisent, et des exigences de traçabilité qui montent d’un cran. Dans ce contexte, le projet Cocoa4Future (mené en Côte d’Ivoire et au Ghana sur cinq ans) apporte une idée simple, mais souvent mal appliquée : la durabilité n’est pas un “plus”, c’est une stratégie de production.

Ce qui m’intéresse particulièrement (et qui colle à notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie en Côte d’Ivoire »), c’est que Cocoa4Future ne s’est pas limité à des recommandations générales. Le projet a combiné pratiques agroécologiques testées avec les producteurs et outils numériques (cartographie, alertes précoces, diagnostics, modèles de prévision). Dit autrement : on a déjà les briques d’un futur où l’IA agricole sert d’accélérateur—à condition de la déployer avec méthode.

Cocoa4Future : ce que le projet prouve (et pourquoi ça compte)

Cocoa4Future démontre qu’on peut améliorer la résilience des cacaoyères en agissant simultanément sur l’agronomie, l’économie des ménages et l’information terrain.

Après cinq années de recherche et d’expérimentation, le projet se clôture fin 2025 avec des résultats opérationnels discutés lors d’ateliers à Accra (19–20/11/2025) et Abidjan (02–03/12/2025). Ce timing est important : fin décembre, beaucoup de coopératives et d’agro-industriels font leurs bilans de campagne et préparent leurs plans 2026. C’est exactement le moment où des outils d’aide à la décision et des protocoles agroécologiques peuvent être intégrés dans les budgets et les formations.

Les défis ciblés sont ceux du quotidien des producteurs

Le projet s’attaque à des problèmes que les producteurs ivoiriens reconnaissent immédiatement :

• Changements climatiques : stress hydrique, épisodes de chaleur, saisons irrégulières.
• Dégradation des sols : baisse de fertilité, moindre réponse des plantations.
• Pression sanitaire : maladies et ravageurs, dont le Swollen Shoot (virus) mentionné comme menace majeure.
• Pression sur les ressources naturelles : enjeux de déforestation, accès au foncier, services écosystémiques.

Ce cadrage est utile pour parler d’IA sans fantasmes : l’IA n’a de valeur que si elle réduit un risque mesurable (perte de rendement, coût de traitement, non-conformité, etc.).

La base : l’agroforesterie et les pratiques agroécologiques “qui tiennent”

Les pratiques agroécologiques validées par Cocoa4Future montrent qu’une cacaoyère durable repose d’abord sur une meilleure architecture du système de culture.

Le message central est clair : les systèmes agroforestiers peuvent restaurer la fertilité, limiter certaines propagations de maladies et mieux protéger les cacaoyers face aux stress climatiques.

Ce que les systèmes agroforestiers changent concrètement

Dans une approche agroforestière, on ne “rajoute pas des arbres” pour cocher une case. On cherche un équilibre productif : ombrage, microclimat, biodiversité utile, matières organiques, et parfois diversification alimentaire.

Cocoa4Future met en avant :

• Introduction d’essences d’ombrage : pour réduire la chaleur, stabiliser l’humidité et amortir les chocs climatiques.
• Cultures vivrières complémentaires : pour stabiliser les revenus des ménages et réduire la dépendance à un seul flux (le cacao).
• Co-construction avec les producteurs : c’est le point le plus “sous-estimé”. Une pratique non acceptable socialement ne se diffuse pas.

Une transition agroécologique qui réussit, c’est une transition qui respecte la trésorerie et le calendrier de travail des familles.

Où l’IA s’insère déjà dans cette logique

L’agroécologie donne la direction. L’IA aide à choisir, planifier et suivre.

Exemples d’usages IA/numérique alignés avec Cocoa4Future :

• Déterminer les zones à risque (stress hydrique, zones sensibles à certaines maladies) via imagerie et historique météo.
• Optimiser la densité d’ombrage et l’élagage à partir d’observations terrain et de règles agronomiques.
• Recommander des itinéraires techniques adaptés à la parcelle (et pas des conseils génériques “régionaux”).

Le point de vigilance : si on saute l’étape agroécologique (sols, ombrage, pratiques), l’IA devient un “tableau de bord” de problèmes non résolus.

Les outils numériques testés : la passerelle naturelle vers l’IA agricole

Cocoa4Future a expérimenté des outils numériques pour améliorer la gestion des plantations : cartographie des parcelles, alertes précoces, applications de diagnostic et modèles de prévision.

C’est exactement le socle dont l’IA a besoin, car l’IA dépend de deux choses : des données et un usage.

Cartographier, c’est déjà décider

Une cartographie parcellaire à jour permet de répondre à des questions simples, mais structurantes :

• Quelles parcelles sont âgées et doivent être régénérées ?
• Où observe-t-on des symptômes récurrents ?
• Quelles zones sont proches de forêts, cours d’eau, ou aires à protéger ?
• Quels volumes sont plausibles à la récolte (prévision logistique) ?

Pour une coopérative, cette base sert aussi à mieux organiser : collecte, intrants, formations, contrôle qualité. Pour l’agro-industrie, elle sert à fiabiliser l’approvisionnement.

Diagnostic et alertes précoces : l’IA devient “utile” quand elle arrive à temps

Les producteurs n’ont pas besoin d’un outil qui constate un problème après la perte. Ils ont besoin d’un outil qui arrive avant le point de non-retour.

Voici une façon pragmatique de penser l’IA dans la cacaoculture :

1. Observation : photos de cabosses/feuilles, notations simples, géolocalisation.
2. Détection : modèle de classification (maladie, carence, stress).
3. Recommandation : actions adaptées (élagage, ombrage, assainissement, calendrier).
4. Suivi : vérification 7–14 jours après (boucle d’apprentissage).

Ce n’est pas “high-tech pour faire joli”. C’est une chaîne décisionnelle.

Prévision : production, trésorerie, conformité

Les modèles de prévision ne servent pas qu’au rendement. En Côte d’Ivoire, ils peuvent aussi aider à :

• prévoir les pics de collecte (organisation des camions, centres d’achat),
• anticiper les besoins de main-d’œuvre (récolte, entretien),
• mieux gérer les engagements de vente et la trésorerie des coopératives,
• répondre plus sereinement aux exigences de traçabilité et de lutte contre la déforestation.

À l’échelle d’une agro-industrie, c’est un avantage direct : moins d’imprévus, meilleure qualité, moins de ruptures.

Durabilité = économie rurale : ce que Cocoa4Future rappelle sans détour

La durabilité d’une filière cacao dépend autant de l’agronomie que des conditions socio-économiques d’adoption.

Cocoa4Future souligne que les exploitations plus résilientes ont tendance à :

• diversifier leurs sources de revenus,
• accéder plus facilement à des services d’accompagnement (conseil, formation, appui),
• mieux valoriser la contribution des femmes dans la production et la transformation.

Ce que l’IA peut améliorer sur ce volet (et ce qu’elle ne remplacera pas)

L’IA peut :

• mieux cibler les formations (qui a besoin de quoi, où, et quand),
• personnaliser le conseil (par profil d’exploitation, historique, objectifs),
• aider à formaliser des pratiques (journaux de parcelle, traçabilité simplifiée),
• automatiser une partie de la communication (rappels, alertes, conseils vocaux en langues locales).

L’IA ne remplacera pas :

• la confiance entre coopérative et producteurs,
• la gouvernance des données,
• les arbitrages économiques (quel investissement est supportable maintenant ?).

Le vrai sujet n’est pas “avoir une appli”. Le vrai sujet, c’est “qui gagne du temps, qui gagne de l’argent, et qui prend le risque ?”.

Passer à l’échelle en Côte d’Ivoire : une méthode en 90 jours

La diffusion “à grande échelle” est souvent le mot qui fait échouer les bons projets. La réalité ? Ça se joue sur une exécution simple, par étapes, avec des indicateurs.

Étape 1 — Standardiser les données minimales (Semaine 1 à 4)

Objectif : collecter peu, mais bien.

• Identifiant parcelle / producteur
• Coordonnées (ou croquis géoréférencé)
• Âge approximatif de la plantation
• Ombrage (faible/moyen/fort)
• Observations sanitaires simples
• Historique des opérations (élagage, traitement, fertilisation)

Étape 2 — Déployer 2 cas d’usage rentables (Semaine 5 à 10)

Choisir deux cas d’usage “payants” :

• Alerte précoce (stress hydrique ou risque sanitaire) + recommandations pratiques
• Prévision de volumes pour organiser collecte/logistique

Ce choix est clé pour le goal LEADS : les décideurs veulent un ROI clair, pas une vitrine.

Étape 3 — Former et “instrumenter” les relais (Semaine 11 à 13)

• Former des agents terrain/coachs de coopératives
• Mettre en place un suivi : taux d’usage, qualité des données, résolution de problèmes
• Documenter les résultats : temps gagné, pertes évitées, amélioration qualité

Indicateurs simples à suivre

• % de parcelles cartographiées
• délai moyen entre observation et action
• taux d’adoption des pratiques agroécologiques (ombrage, entretien)
• volumes collectés vs prévus (écart)
• incidents de non-conformité (traçabilité / déforestation)

Questions fréquentes (et réponses directes)

L’IA peut-elle “remplacer” le conseil agricole ?

Non. Elle peut augmenter le conseil : meilleure réactivité, recommandations cohérentes, suivi régulier. Mais le terrain reste humain.

Est-ce réservé aux grandes exploitations ?

Non, si la coopérative joue le rôle d’agrégateur de services. Les exploitations familiales gagnent même plus, car elles subissent davantage les aléas.

Par quoi commencer si on a peu de budget ?

Par la cartographie + un protocole de suivi sanitaire. Sans base parcellaire fiable, tout le reste est fragile.

Cocoa4Future comme “plan de route” pour l’IA dans la filière cacao

Cocoa4Future laisse un message utile pour 2026 : l’innovation qui compte est celle qui s’intègre dans les pratiques et la chaîne de valeur. Les pratiques agroécologiques (agroforesterie, diversification, gestion de l’ombrage) rendent la production plus stable. Les outils numériques (cartographie, diagnostic, alertes, prévision) rendent la décision plus rapide et plus précise. L’IA, elle, sert à relier ces deux mondes et à les déployer à l’échelle.

Si vous êtes une coopérative, un acheteur, une agro-industrie ou un porteur de projet en Côte d’Ivoire, la prochaine étape est assez claire : choisir 1 à 2 cas d’usage IA directement reliés à un problème terrain, et construire autour une discipline de données.

La question à se poser début 2026 n’est pas “Est-ce qu’on fait de l’IA ?”. C’est plutôt : quel risque prioritaire veut-on réduire—et quelle décision veut-on améliorer dès cette campagne ?