IA et agroécologie à Matam : la DyTAEL en action

Le 24/12/2025, à Matam, l’administration a officiellement lancé les activités de la Dynamique pour la transition agroécologique (DyTAEL). Sur le papier, c’est un cadre de coordination. Sur le terrain, c’est une promesse très concrète : mieux produire localement, de façon durable, et sécuriser l’alimentation dans une région où la variabilité climatique et les contraintes logistiques ne laissent pas droit à l’improvisation.

Voici la partie que beaucoup oublient : la souveraineté alimentaire ne dépend pas seulement des semences, des périmètres, ou des intrants. Elle dépend aussi de la qualité des décisions prises chaque semaine : quand irriguer, quoi planter, où stocker, à quel prix vendre, comment réduire les pertes. Et c’est précisément là que l’IA (intelligence artificielle) et les outils numériques peuvent faire une différence mesurable, à condition d’être intégrés dans une dynamique locale crédible — comme celle que Matam met en place.

Une dynamique agroécologique devient plus efficace quand elle transforme les données (climat, sols, rendements, marchés) en décisions simples, comprises et appliquées par les producteurs.

DyTAEL à Matam : ce qui change vraiment

La DyTAEL de Matam a été lancée sous l’impulsion de l’adjoint au gouverneur chargé du Développement, avec un pilotage administratif structuré : un administrateur (le chef du BRSA, Bureau régional à la sécurité alimentaire) et un relais départemental via les préfets. Le point fort de cette configuration, c’est qu’elle peut créer une discipline collective : objectifs partagés, calendrier, suivi, et surtout capacité à coordonner services techniques, communes, producteurs et partenaires.

L’APS rapporte aussi un élément clé : un plan de travail annuel est annoncé pour l’année suivante, en collaboration avec des partenaires comme le PAM (Programme alimentaire mondial) et Action contre la faim (ACF). Si ce plan se traduit en routines opérationnelles (collecte de données, suivi des parcelles, ciblage des appuis), Matam peut éviter l’écueil classique des projets : de bonnes intentions, mais peu de continuité.

Un rattrapage possible grâce à l’existant

Le représentant régional le reconnaît : Matam a pris du retard par rapport à des DyTAEL déjà actives (Tambacounda, Podor). Mais il souligne une réalité encourageante : l’agroécologie est déjà pratiquée via les services techniques, la SAED, et des actions PAM/ACF. Autrement dit, la DyTAEL n’arrive pas en terrain vierge. Elle peut standardiser, amplifier et mesurer ce qui marche.

Mon avis : ce “rattrapage” sera rapide si la DyTAEL s’appuie sur deux leviers souvent sous-utilisés :

• la donnée (même simple) pour décider et arbitrer ;
• la diffusion (conseils pratiques, alertes, marché) via des canaux accessibles.

Pourquoi l’IA devient un outil de souveraineté alimentaire (pas un gadget)

L’IA en agriculture, ce n’est pas une histoire de robots partout. Au Sénégal, l’impact vient plutôt de l’IA “discrète” : des modèles qui aident à prévoir, prioriser, détecter et recommander. Concrètement, dans un programme comme la DyTAEL, l’IA peut augmenter la performance de l’agroécologie sur trois fronts.

1) Mieux anticiper la météo et sécuriser les calendriers

À Matam, le risque n’est pas seulement le manque d’eau, mais l’incertitude : pluies irrégulières, pics de chaleur, vents, ravageurs favorisés par certains épisodes climatiques. Des outils de prévision et d’alerte (basés sur données météo, historiques locaux, et observations) permettent de :

• mieux caler les dates de semis ;
• réduire les irrigations “par habitude” ;
• planifier les travaux (désherbage, traitements bio, paillage) au bon moment.

Ce qui compte, c’est la traduction opérationnelle : une alerte utile, c’est une phrase simple envoyée au bon moment, pas un graphique incompréhensible.

2) Diagnostiquer plus tôt les problèmes de culture

Les pertes se jouent souvent au début : une maladie qui s’installe, une carence, une attaque de ravageurs. Des approches d’IA (vision par smartphone, modèles de classification, etc.) peuvent aider les techniciens et relais communautaires à :

• reconnaître des symptômes ;
• suggérer une réponse agroécologique (rotation, biopesticides, variétés, gestion de l’humidité) ;
• prioriser les visites sur les parcelles les plus à risque.

La promesse est simple : moins de pertes, moins de dépenses inutiles, plus de régularité.

3) Réduire les pertes post-récolte et stabiliser les revenus

La souveraineté alimentaire ne s’arrête pas à la récolte. Stockage, transport, transformation, accès au marché : c’est là que les marges s’évaporent.

L’IA et l’analytique peuvent soutenir :

• la prévision des volumes (pour anticiper stockage et collecte) ;
• l’optimisation des tournées de collecte ;
• l’orientation vers la transformation (séchage, conservation) quand les prix baissent ;
• des systèmes de “prix indicatifs” par zone.

Même sans plateforme sophistiquée, une DyTAEL peut commencer petit : un suivi hebdomadaire des volumes par commune + un tableau de bord simple.

Matam : une stratégie réaliste d’intégration IA + agroécologie

L’erreur serait de “plaquer” un outil numérique sur des pratiques agricoles déjà sous pression. La bonne approche, c’est l’inverse : partir des décisions à améliorer, puis choisir le minimum de technologie nécessaire.

Étape 1 : choisir 5 indicateurs qui comptent (et les suivre)

Pour piloter, il faut mesurer. Voici un socle réaliste pour une dynamique régionale :

1. Surfaces suivies (ha) par filière prioritaire
2. Rendement moyen (kg/ha) sur parcelles de démonstration
3. Consommation d’eau (heures d’irrigation ou m³ estimés)
4. Pertes post-récolte (%) sur un échantillon
5. Prix de vente moyen (par kg) et canaux de commercialisation

Ces indicateurs nourrissent ensuite des modèles simples : détection d’anomalies, prévisions, recommandations.

Étape 2 : organiser la collecte sans épuiser les équipes

On n’a pas besoin de “tout digitaliser”. On a besoin d’une collecte stable :

• fiches terrain standardisées (papier ou mobile) ;
• un point focal par commune/organisation ;
• une consolidation mensuelle au niveau BRSA.

L’IA devient utile quand les données sont régulières, même imparfaites.

Étape 3 : transformer l’IA en service concret (conseil agricole)

Le format qui fonctionne le mieux, surtout en zone rurale :

• messages courts (audio ou texte) ;
• recommandations actionnables (“faites X dans les 48h”) ;
• relais via animateurs, radios communautaires, WhatsApp, coopératives.

Si personne ne change une décision après une alerte, l’outil est “beau” mais inutile.

Ce que la DyTAEL peut apprendre de Tambacounda et Podor (sans copier-coller)

L’article APS signale que les DyTAEL de Tambacounda et Podor ont apporté “beaucoup de satisfaction”. Ce point est important : il suggère que la méthode (coordination, planification, actions agroécologiques) a déjà fait ses preuves dans des contextes sénégalais.

Pour Matam, l’enjeu n’est pas de reproduire à l’identique, mais de capter trois mécanismes de réussite :

1) Des actions visibles dès la première campagne

Les producteurs adhèrent quand ils voient vite :

• une parcelle témoin ;
• un appui sur l’eau ;
• une solution de stockage ;
• un meilleur accès à un débouché.

2) Une gouvernance qui tranche

Une dynamique régionale ne peut pas être un “groupe WhatsApp”. Il faut arbitrer : quelles filières prioriser, quels villages cibler, quels calendriers respecter.

3) Un partenariat orienté résultats

PAM, ACF, services techniques, SAED : chacun a ses mandats. La DyTAEL peut devenir le lieu où l’on met tout le monde d’accord sur des résultats concrets : surfaces, rendements, pertes, revenus.

Questions fréquentes (et réponses nettes)

L’IA peut-elle aider sans connexion internet stable ?

Oui. Beaucoup de solutions fonctionnent en mode hybride : collecte hors-ligne, synchronisation quand le réseau revient, conseils diffusés par relais (audio, radio, groupements).

L’IA remplace-t-elle les conseillers agricoles ?

Non. Elle réduit leur charge en priorisant les risques et en standardisant certaines recommandations. Le conseiller reste indispensable pour l’adaptation locale.

Par quoi commencer si on veut tester vite à Matam ?

Je commencerais par un “pack” simple sur 90 jours :

• suivi de 30–50 parcelles ;
• un canal d’alertes (WhatsApp/Audio) ;
• un tableau de bord mensuel ;
• un objectif clair (ex. réduire les pertes post-récolte de X% sur un échantillon).

Matam, DyTAEL et IA : l’opportunité de 2026

Le lancement officiel du 24/12/2025 n’est pas juste un événement administratif. C’est une fenêtre d’action : début d’année, préparation de plan de travail, partenaires mobilisés, et une attente forte autour de la souveraineté alimentaire.

Si la DyTAEL de Matam prend au sérieux l’intégration d’outils numériques — y compris l’IA — elle peut gagner là où tout le monde perd du temps : mieux cibler les appuis, décider plus tôt, réduire les pertes, et sécuriser la production. L’agroécologie donne les principes. L’IA donne la capacité de les appliquer avec méthode, à l’échelle.

La suite dépend d’une question très simple, et très politique : est-ce qu’on veut piloter la transition agroécologique avec des impressions… ou avec des preuves ?