Casamance : l’IA au service de l’économie agricole

Le 24/12/2025, l’APS rapportait que le Chef de l’État mise sur l’économie et l’éducation pour accélérer le développement en Casamance. J’y vois un message très concret pour le secteur agricole : quand un territoire met l’économie au centre, il doit s’équiper pour produire plus de valeur à partir de la même terre, avec moins de pertes, moins d’intermédiaires inefficaces, et des compétences mieux alignées sur le marché.

Voici la thèse de ce billet (et de notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal ») : l’intelligence artificielle n’est pas une “option tech” pour plus tard. C’est un outil économique immédiat, surtout dans les filières agricoles où chaque pourcentage de perte post-récolte, chaque rupture logistique et chaque mauvaise décision d’achat d’intrants coûte très cher.

La Casamance a des atouts agricoles et agro-industriels évidents. Mais pour convertir ces atouts en revenus durables, il faut deux moteurs synchronisés : compétences (éducation) + productivité/valeur (économie). L’IA se situe exactement à l’intersection des deux.

Miser sur l’économie : l’IA comme “marge” cachée des filières

Réponse directe : l’IA améliore l’économie agricole en augmentant la marge nette — pas seulement via le rendement, mais via la réduction des pertes, la meilleure vente et l’optimisation des coûts.

En agriculture, on se trompe souvent de combat : on parle beaucoup de tonnes/ha, moins de FCFA/ha. Pourtant, la performance économique vient d’un ensemble de décisions : quand semer, combien fertiliser, à quel prix vendre, à qui livrer, comment stocker. L’IA est particulièrement utile parce qu’elle sait croiser des signaux faibles (météo, sols, historique de parcelle, prix, qualité, disponibilité transport) et proposer des actions simples.

De la parcelle au marché : 5 points où l’IA crée de la valeur

Réponse directe : l’IA agit sur cinq zones de fuite de valeur : intrants, risques climatiques, qualité, logistique, et commercialisation.

1. Pilotage des intrants : recommandations de doses et de calendrier (engrais, traitements) en fonction de la parcelle, pour éviter la sous-application (baisse de qualité) comme la sur-application (coût inutile).
2. Alerte risques : modèles de prévision (pluie, stress hydrique, pression parasitaire) pour planifier au bon moment, surtout dans des saisons irrégulières.
3. Contrôle qualité : tri assisté par vision (caméras + IA) pour standardiser la qualité, améliorer le prix et réduire les rejets.
4. Optimisation logistique : regroupement intelligent des collectes, itinéraires, remplissage des camions, réduction des retards.
5. Vente et pricing : analyse des prix passés, des volumes, et des périodes de pic pour choisir le meilleur canal (marché local, grossiste, transformation).

Une phrase qui résume bien : “L’IA ne remplace pas le producteur ; elle réduit le coût des mauvaises décisions.”

Casamance : pourquoi la logique “économie d’abord” est compatible avec l’innovation

Réponse directe : parce que l’innovation IA est rentable quand elle cible un problème mesurable (pertes, qualité, délais, prix), pas quand elle “fait moderne”.

La Casamance peut gagner vite sur des sujets très terre-à-terre : meilleure planification de récolte, amélioration du stockage, standardisation de la qualité, visibilité des prix. C’est précisément le type de chantiers qui font passer une filière de la survie à la compétitivité.

Miser sur l’éducation : former à l’usage, pas à la théorie

Réponse directe : l’éducation utile à l’IA agricole, c’est la capacité à utiliser des outils simples (smartphone, WhatsApp, tableaux de bord) et à interpréter des recommandations avec bon sens.

Quand l’article APS souligne l’éducation, on peut l’entendre comme écoles, lycées, universités. Mais dans l’agriculture et l’agro-industrie, l’impact le plus rapide vient souvent d’une autre forme d’éducation : la formation opérationnelle, courte, répétée, centrée sur les décisions du quotidien.

Le vrai besoin : des “compétences IA” adaptées au terrain

Réponse directe : trois compétences font 80% du résultat : collecte de données minimale, lecture des indicateurs, et capacité à agir.

• Collecter juste ce qu’il faut : dates de semis, type de variété, interventions, volumes récoltés, incidents. Pas besoin d’un système lourd.
• Lire des indicateurs simples : coût par kg, taux de pertes, délai récolte→vente, taux de lots refusés.
• Agir avec méthode : tester une recommandation sur une parcelle témoin, comparer, ajuster.

Ce que j’ai constaté sur le terrain (dans plusieurs organisations agricoles, au Sénégal et ailleurs), c’est que la technologie échoue rarement à cause de l’algorithme. Elle échoue parce que la formation n’a pas été pensée pour le rythme de la saison agricole et pour le niveau réel d’équipement.

Une idée de programme “prêt à déployer” (8 semaines)

Réponse directe : un format court et progressif crée de l’adoption plus vite qu’un long cycle académique.

1. Semaine 1-2 : bases de la donnée agricole (quoi noter, comment, pourquoi)
2. Semaine 3-4 : météo, risques, calendrier cultural assisté
3. Semaine 5 : contrôle qualité et classification (photos, critères)
4. Semaine 6 : logistique, collecte, traçabilité minimale
5. Semaine 7 : prix, négociation, canaux de vente
6. Semaine 8 : tableau de bord économique (marge, pertes, délais)

Objectif : que chaque participant puisse dire en fin de cycle : “Voici les 3 décisions que je prends mieux qu’avant, et combien ça me rapporte.”

Casamance : où l’IA est la plus crédible (et la plus rentable)

Réponse directe : l’IA est la plus rentable quand elle renforce une chaîne de valeur complète : production → collecte → transformation → distribution.

La Casamance n’a pas besoin de projets “vitrine” déconnectés. Elle a besoin de projets qui s’intègrent aux acteurs existants : organisations de producteurs, transformateurs, coopératives, PME agroalimentaires, services déconcentrés, projets territoriaux.

4 cas d’usage prioritaires pour l’agro-industrie locale

Réponse directe : commencer par des cas d’usage où le retour est rapide : qualité, pertes, planification, vente.

1. Réduction des pertes post-récolte

   • IA + règles métier pour décider : vendre frais, stocker, transformer.
   • Suivi des températures/humidité (même basique) et alertes.

2. Tri et standardisation de la qualité

   • Vision par ordinateur pour classer par calibre/defauts.
   • Gain direct : moins de litiges, meilleur prix, meilleure réputation.

3. Prévision d’approvisionnement pour la transformation

   • Modèles simples : volumes attendus par zone/semaines.
   • Gain direct : moins d’arrêts de chaîne, meilleurs achats.

4. Marketing et commercialisation assistés par IA (souvent oublié)

   • Génération de fiches produits, catalogues, messages commerciaux.
   • Réponses clients plus rapides, meilleure présence digitale.

Dans notre série, on insiste sur un point : l’IA ne sert pas seulement à produire, elle sert aussi à vendre — et vendre mieux.

“People also ask” : répondre aux objections fréquentes

L’IA, c’est seulement pour les grandes exploitations ?

Réponse directe : non. Les petits producteurs en profitent souvent davantage, car une petite erreur coûte proportionnellement plus cher.

Avec des outils simples (collecte via mobile, recommandations basées sur météo, règles de gestion des stocks), on peut obtenir des gains concrets sans capex lourd.

Faut-il Internet partout pour utiliser l’IA ?

Réponse directe : pas forcément. Beaucoup de dispositifs fonctionnent en mode intermittent : collecte offline, synchronisation quand le réseau revient.

Le plus important, c’est l’organisation : qui saisit quoi, à quel moment, et comment on valide.

Quel est le risque principal ?

Réponse directe : confondre “outil IA” et “solution économique”.

Une IA sans process (qualité, logistique, vente) devient un gadget. L’ordre gagnant : problème mesuré → petit pilote → preuve de valeur → extension.

Passer de la vision à l’exécution : un plan d’action en 90 jours

Réponse directe : en 90 jours, une organisation agricole peut lancer un pilote IA utile si elle se concentre sur un seul indicateur économique.

1. Semaine 1-2 : choisir un objectif unique

   • Exemple : réduire les pertes de 5 points, ou augmenter le taux de lots “qualité A” de 10%.

2. Semaine 3-4 : cartographier la chaîne de valeur

   • Où se perd la valeur ? Récolte, stockage, transport, tri, négociation.

3. Mois 2 : installer la collecte minimale + routine

   • Un formulaire simple, une personne responsable, une revue hebdo.

4. Mois 3 : intégrer un outil IA et mesurer

   • Un tableau de bord, des alertes, un protocole de test.

Le point non négociable : mesurer en FCFA (coûts, pertes, marges). C’est comme ça que l’économie rejoint l’innovation, et que l’innovation devient crédible.

Ce que l’annonce “économie + éducation” change pour la Casamance

Le signal politique relayé par l’APS est clair : la Casamance est pensée comme un espace de développement par l’activité et par les compétences. Si on prend cette orientation au sérieux, l’agriculture et l’agro-industrie deviennent des terrains prioritaires, parce qu’ils créent des revenus, des emplois et de la stabilité.

Et si on veut que cette dynamique tienne, il faut outiller les acteurs : former, équiper en outils simples, standardiser la qualité, fiabiliser la logistique, professionnaliser la vente. L’IA a sa place partout dans ce puzzle, à condition de rester pragmatique.

Vous pilotez une coopérative, une unité de transformation, un projet territorial, ou une PME agroalimentaire ? La bonne question pour démarrer n’est pas “quelle IA choisir ?”. C’est : “Quel morceau de valeur perdons-nous chaque semaine, et comment le récupérer dès ce trimestre ?”