IA et semences locales : Kaolack accélère sa transition

Dans la région de Kaolack, 10 producteurs ont reçu, pour l’hivernage 2025, un kit concret pour multiplier des semences de riz pluvial : 50 kg de semences prébase, 100 kg d’engrais 15-15-15 et 75 kg d’urée chacun, sur 0,5 hectare. C’est très « terrain », très pragmatique. Et c’est exactement le genre d’initiative qui peut gagner une vitesse supplémentaire avec l’intelligence artificielle.

Car le vrai sujet n’est pas seulement le riz. C’est la capacité d’une région historiquement tournée vers l’arachide à construire une autonomie semencière, à diversifier (banane, patate douce, oignon, maraîchage), et à sécuriser les revenus des ménages. Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », Kaolack est un cas d’école : l’innovation agronomique est déjà là (variétés, champs-écoles, encadrement). L’IA peut maintenant aider à mieux décider, mieux produire et surtout mieux vendre.

Kaolack : la souveraineté alimentaire commence par la semence

La souveraineté alimentaire ne se décrète pas au moment de la récolte. Elle se construit en amont, au moment où l’on choisit la variété, où l’on sécurise la qualité de la semence, et où l’on organise sa disponibilité locale.

L’initiative portée par l’ISRA et le PAIS dans le Bassin arachidier illustre une stratégie claire : produire localement des semences adaptées et enclencher une diversification réaliste. Sur le terrain, on voit déjà ce que ça change : des parcelles qui deviennent des « champs-écoles », des producteurs qui maîtrisent mieux les itinéraires techniques, et une confiance qui s’installe parce que les résultats sont visibles.

« Depuis quelques années, ma famille ne consomme que le riz que je cultive. Je parviens aussi à en vendre. »

Cette phrase (entendue à Ngane Ndiogou) dit tout : quand la production devient fiable, elle couvre d’abord l’assiette, puis finance l’investissement. L’enjeu, maintenant, c’est d’éviter que cette dynamique reste limitée à quelques fermes pilotes.

Le point de bascule : qualité, organisation, diffusion

Pour passer d’un pilote réussi à une adoption large, trois chantiers dominent :

• Qualité semencière : pureté variétale, taux de germination, traçabilité, stockage.
• Capacités : formation continue, diagnostic de parcelles, bonnes pratiques post-récolte.
• Organisation : réseaux de multiplication, référents, accès régulier aux intrants et au marché.

C’est ici que l’IA devient utile : non pas pour remplacer l’encadrement humain, mais pour le rendre plus rapide, plus ciblé et plus mesurable.

Où l’IA s’insère, concrètement, dans la riziculture pluviale

L’IA apporte de la valeur quand il y a des décisions répétées, des risques climatiques, et des marges faibles. La riziculture pluviale coche les trois cases. La promesse n’est pas « magique » : c’est d’aider à prendre moins de mauvaises décisions, plus tôt.

1) Anticiper l’hivernage : décisions simples, gains immédiats

Premier usage à fort impact : des outils d’aide à la décision basés sur météo, historiques et observations locales.

Exemples très concrets :

• Fenêtre de semis recommandée (par zone/village) selon la pluviométrie attendue.
• Alertes sur risque de stress hydrique pendant les phases sensibles.
• Conseils sur le fractionnement de l’urée (quand appliquer, quand attendre).

Même avec une IA « légère » (modèles simples + données météo), on peut réduire les situations classiques : semis trop tôt, engrais perdu après une pluie extrême, ou au contraire blocage de croissance faute d’azote au bon moment.

2) Diagnostiquer les parcelles via smartphone (et arrêter de deviner)

Dans beaucoup d’exploitations, le diagnostic se fait encore « à l’œil » : carence, maladie, attaque, mauvaise levée. L’IA de vision peut assister les techniciens et les producteurs : photo de feuille, de panicule, ou de zone jaunie, et proposition de causes probables.

Le bon cadre, à Kaolack, serait un usage encadré :

• l’IA propose,
• le technicien valide,
• la recommandation est enregistrée.

Résultat : une base de cas réels par terroir qui s’améliore saison après saison, et une vulgarisation plus cohérente.

3) Mesurer pour mieux diffuser : rendement, qualité, pertes

La montée en échelle d’une filière semencière dépend d’un point : la confiance. Elle se construit avec des chiffres simples, répétés, comparables.

Avec l’IA (et surtout une bonne collecte), les fermes pilotes peuvent suivre :

• taux de germination par lot,
• rendement estimé par parcelle,
• humidité au stockage (et risque de pertes),
• performance des variétés selon micro-zones.

Ce n’est pas de la « data pour la data ». C’est un langage commun entre producteurs, encadrement, coopératives, acheteurs et financeurs.

Horticulture à Kaolack : l’IA pour sécuriser la diversification (et la vente)

La diversification observée (bananier, patate douce, oignon, maraîchage) est une réponse logique : elle répartit les risques et améliore la trésorerie. Mais elle introduit aussi une complexité : plus de cultures, donc plus de calendriers, plus d’intrants, plus de risques sanitaires, et surtout plus de contraintes de commercialisation.

Planification culturale : l’IA comme « assistant de chef d’exploitation »

Beaucoup de GIE et de périmètres maraîchers perdent de l’argent non pas sur la production, mais sur le mauvais timing : production concentrée, prix qui s’effondrent, pertes post-récolte.

Une IA bien conçue peut aider à :

• répartir les dates de mise en place pour lisser les volumes,
• estimer les pics de production,
• recommander des cultures relais,
• ajuster selon disponibilité en eau et main-d’œuvre.

Dans un périmètre organisé (comme certains GIE cités dans la zone), l’impact se voit vite : moins de surplus invendu, plus de régularité, meilleure négociation.

Commercialisation : l’IA au service du « vendre mieux », pas seulement « produire plus »

Dans l’agro-industrie sénégalaise, un paradoxe revient souvent : on investit dans la production, mais la vente reste artisanale. Or un producteur qui vend mal devient prudent… et l’innovation ralentit.

Trois usages IA « orientés business » sont particulièrement pertinents :

1. Prévision de prix à partir des historiques de marché (quand disponibles) + observations locales.
2. Tri et calibrage (même simple) pour mieux segmenter les produits (qualité A/B) et capter plus de valeur.
3. Création de contenu (en wolof/français) pour annoncer la disponibilité, présenter les pratiques, rassurer les acheteurs.

J’ai souvent constaté que la différence entre une exploitation « qui survit » et une exploitation « qui progresse », ce n’est pas un secret technique. C’est la capacité à vendre de façon régulière, avec une qualité constante.

De l’innovation pilote à la mise à l’échelle : la méthode qui marche

Une initiative comme ISRA–PAIS crée une base solide : variétés testées, producteurs sélectionnés, intrants fournis, techniciens formés. Pour industrialiser les résultats (sans perdre l’ancrage local), il faut une méthode en 4 blocs.

1) Mettre en place un “registre semencier” numérique (simple)

Pas besoin d’une plateforme lourde. Un registre minimal suffit si tout le monde l’utilise :

• producteur multiplicateur,
• variété,
• surface,
• date de semis,
• intrants,
• résultats (quantité, germination, incidents).

Avec ça, l’IA peut ensuite produire des recommandations et repérer des anomalies.

2) Former des « référents data » locaux, pas seulement des techniciens

Le projet met déjà en avant des référents (semences riz, semences horticoles). C’est un atout majeur.

L’étape suivante : intégrer une compétence pratique de collecte et d’usage des données (même sur WhatsApp + formulaire). L’objectif n’est pas de créer des data scientists, mais des personnes capables de :

• enregistrer correctement,
• interpréter un tableau simple,
• relayer des alertes utiles.

3) Créer un protocole de qualité semencière reconnu localement

Une filière semencière vit ou meurt sur la réputation. Un protocole de base (contrôle, stockage, étiquetage) appliqué de façon constante vaut mieux qu’un standard trop ambitieux jamais respecté.

4) Brancher l’aval : acheteurs, transformation, finance

La question qui compte fin décembre 2025 (période de bilans et de préparation de campagne), c’est : « Qui achète, à quel prix, avec quelles exigences ? »

L’IA peut aider à formaliser ces exigences et à préparer les producteurs : calibres, volumes, calendrier, packaging. Et ça facilite ensuite l’accès au crédit de campagne : une exploitation qui peut prouver son historique de production et de vente inspire plus de confiance.

Questions fréquentes (et réponses nettes)

L’IA est-elle utile sans internet stable ?

Oui, si on choisit des outils adaptés : collecte hors-ligne, synchronisation quand le réseau revient, messages SMS/WhatsApp, modèles embarqués sur smartphone.

Est-ce réservé aux grandes exploitations ?

Non. Les petits producteurs gagnent souvent plus vite, car une amélioration de 10–15% (pertes, intrants, timing) pèse lourd sur leur marge.

Par quoi commencer à Kaolack, dès la prochaine campagne ?

Commencer petit mais utile : registre numérique + météo/alertes + diagnostic photo encadré. Le reste vient ensuite.

Kaolack montre la voie : l’IA doit suivre le terrain, pas l’inverse

Ce qui se passe dans le Bassin arachidier est une leçon de méthode : on part de variétés adaptées, on construit des capacités, on crée des référents, et on prouve par la récolte. L’intelligence artificielle ne remplace rien de cela. Elle sert à accélérer la diffusion, à réduire les erreurs et à mieux connecter production et marché.

Si 2025 a été l’année des parcelles pilotes et des premiers résultats visibles, 2026 peut être celle de la mise à l’échelle intelligente : des semences locales fiables, une horticulture mieux planifiée, et des chaînes de valeur plus structurées.

La question qui mérite d’être posée maintenant, dans chaque commune agricole de Kaolack, est simple : quelles décisions répétées (semis, engrais, traitement, vente) peut-on rendre plus sûres avec un peu de données et une IA bien pensée ?