COP30 : le signal fort pour l’IA agricole au Sénégal

Les systèmes agricoles et alimentaires pèsent déjà 37 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre — et pourraient monter jusqu’à 65 % d’ici 2030, selon des estimations relayées par les travaux du Giec. Ce chiffre, brut, explique un phénomène qu’on a vu très clairement à la COP30 (Belém, Brésil) : l’agriculture n’est plus un sujet “annexe” des négociations climatiques. Elle devient un terrain central, parce que c’est là que se jouent à la fois l’atténuation, l’adaptation… et la stabilité économique de millions de familles.

Dans cette COP30, les scientifiques du Cirad ont été particulièrement visibles : une quinzaine de chercheurs mobilisés, une présence inédite dans la zone des négociations, et près de 40 événements parallèles avec des partenaires publics, universitaires, ONG, banques et organisations internationales. Ce n’est pas juste une question de communication. C’est un signal : la recherche agronomique veut peser sur les règles du jeu.

Et au Sénégal, ce signal doit être lu comme une opportunité concrète. La réalité ? Les décisions, cadres de financement et “preuves” attendues à l’international se traduisent ensuite dans les projets pays, les programmes d’investissement, et les outils utilisés sur le terrain. C’est exactement là que l’intelligence artificielle en agriculture peut faire la différence — pas en remplaçant l’agronomie, mais en accélérant la capacité à mesurer, prévoir, cibler, documenter et mieux vendre.

La COP30 a remis l’agriculture au centre (et ça change les priorités)

La COP30 a acté un fait : on ne peut plus traiter le climat sans traiter l’agriculture, les sols, les forêts et l’alimentation ensemble. L’une des nouveautés les plus parlantes a été la création d’un espace dédié, l’Agrizone, porté par l’Embrapa et le gouvernement brésilien — une première dans l’histoire des COP.

Ce déplacement est stratégique. Quand l’agriculture devient “visible” dans une COP, cela entraîne mécaniquement :

• plus d’exigences sur la traçabilité et la mesure d’impact (carbone, déforestation, pratiques)
• plus de concurrence pour capter les financements climat
• plus de besoin de méthodes comparables, mais adaptées aux contextes locaux

Pour le Sénégal, cela veut dire que les filières (riz, arachide, horticulture, élevage, anacarde, etc.) devront de plus en plus être capables de répondre à des demandes très concrètes : Quelles parcelles adoptent quelles pratiques ? Quel effet sur les rendements ? Sur l’eau ? Sur le carbone du sol ? Et, côté marché : D’où vient le produit, et quel récit de durabilité peut-on prouver ?

L’IA, ici, n’est pas un gadget. C’est un outil de “gestion de la preuve”.

Le Cirad à la COP30 : un modèle de diplomatie scientifique utile

La mobilisation du Cirad a mis en avant une approche qui parle particulièrement aux pays agricoles : faire le pont entre science, politiques publiques et réalités productives. Dans les négociations, une chercheuse du Cirad est intervenue sur les coopérations internationales liées à l’article 6 de l’Accord de Paris (mécanismes de coopération).

Ce qu’il faut retenir pour l’agriculture sénégalaise : les financements liés au climat exigent de plus en plus des MRV (Measurement, Reporting, Verification) — autrement dit, mesurer, rapporter, vérifier. Or, l’IA et les outils numériques sont souvent la couche qui rend le MRV possible à coût acceptable.

Du “nexus climat–agriculture–alimentation” aux usages IA sur le terrain

La COP30 a aussi servi de vitrine à un gros travail collectif coordonné par le Cirad autour du nexus climat-agriculture-alimentation : diagnostics, recommandations, arbitrages. L’idée est simple : si on ne regarde qu’un seul indicateur (ex. rendement), on crée souvent un autre problème (ex. dégradation des sols, pression sur l’eau, émissions).

Au Sénégal, j’ai constaté que beaucoup d’initiatives numériques se heurtent à un mur : on digitalise une étape (par exemple la vente), mais on ne connecte pas la production, le risque climatique, la logistique et la qualité. Le nexus, c’est exactement l’inverse : connecter.

4 usages IA immédiatement actionnables au Sénégal

1. Prévision météo et calendrier cultural “assisté IA”

   • Combiner données locales (pluie, températures), historiques de rendements et calendriers culturaux.
   • Objectif : réduire les erreurs de date de semis, anticiper stress hydrique et pics de maladies.

2. Détection précoce des maladies et stress via images

   • Photos smartphone + modèles de vision (même simples) pour repérer symptômes.
   • Valeur : moins de pertes, interventions plus ciblées, meilleure qualité.

3. Optimisation de l’irrigation et des intrants

   • Modèles qui recommandent quand irriguer et combien, ou qui aident à prioriser les parcelles.
   • Impact direct sur coûts, eau, productivité.

1. Automatisation de la communication et du contenu de vente
   • Génération de fiches produit, messages WhatsApp commerciaux, descriptions de lots, argumentaires B2B.
   • Pour les coopératives et PME agro : c’est souvent le levier le plus rapide pour capter plus de clients.

Le point clé : l’IA devient utile quand elle s’insère dans une routine (collecte de données, décisions hebdomadaires, suivi). Sinon, elle reste une démo.

Forêts, sols, carbone : pourquoi la mesure devient la nouvelle monnaie

À la COP30, une grande partie des discussions “agri” a tourné autour des forêts tropicales, de la déforestation, du carbone de la végétation et du carbone du sol. On a vu des travaux sur des approches territoriales (ex. lutte contre la déforestation), et des initiatives sur le stockage de carbone dans les sols, dans la lignée de « 4 pour 1000 ».

Transposé au Sénégal, le message est clair : les sols et les paysages agricoles vont être évalués de plus en plus finement. Pas pour “punir” les producteurs, mais parce que les financeurs, marchés et politiques publiques veulent savoir où mettre l’argent et comment prouver l’efficacité.

Là où l’IA aide vraiment : passer de l’intuition à l’indicateur

Pour une coopérative, une agro-industrie ou un projet, l’IA peut structurer un système de pilotage autour d’indicateurs simples :

• indice de couverture végétale (suivi saisonnier)
• risque de stress hydrique
• probabilité de perte post-récolte (selon humidité, durée, transport)
• conformité de lots (qualité, origine, pratiques)

Ce n’est pas la sophistication qui compte, c’est la régularité et la capacité à sortir un reporting crédible.

Approches territoriales et communautés : le vrai test de l’innovation

Un des enseignements les plus utiles de la COP30 est la place accordée aux approches territoriales et au rôle des communautés locales. Plusieurs événements ont insisté sur le fait que les solutions climat efficaces sont celles qui s’ancrent dans la gouvernance locale, et qui prennent au sérieux les compromis entre climat, biodiversité et sécurité alimentaire.

Au Sénégal, l’innovation agricole (IA incluse) échoue souvent pour une raison simple : on conçoit l’outil comme un produit, alors que c’est un service. Un modèle prédictif sans dispositif d’accompagnement, sans animateurs terrain, sans règles de qualité de données, ne tient pas une campagne.

Une règle pratique : “Pas de données, pas de promesse”

Si vous pilotez un projet IA agri (coopérative, agro-industrie, startup, programme), posez ces questions avant d’écrire une ligne de code :

• Qui collecte les données, à quel moment, et avec quel intérêt direct ?
• Quel est le format minimal (papier → photo → formulaire) acceptable ?
• Quelle décision concrète sera améliorée dès le premier mois ?
• Quel reporting peut-on produire dès la première saison ?

Ce cadrage est aussi important que la performance du modèle.

“People also ask” : réponses directes sur IA et agriculture au Sénégal

L’IA est-elle réaliste pour les petites exploitations sénégalaises ?

Oui, si l’usage réduit un coût ou une perte immédiatement (maladies, irrigation, vente). L’IA doit être “invisible” : intégrée à WhatsApp, à des appels vocaux, ou à des agents de terrain.

Faut-il des capteurs coûteux pour commencer ?

Non. Les premiers gains viennent souvent de données simples : localisation des parcelles, dates d’opérations, photos, volumes collectés. Les capteurs viennent ensuite, si le modèle économique suit.

Quel est le lien entre COP, climat et IA ?

Les COP poussent vers plus de financements conditionnés à la preuve (MRV). L’IA et le numérique rendent cette preuve moins chère à produire et plus facile à auditer.

Transformer l’élan COP30 en projets utiles au Sénégal

La COP30 a montré une recherche agronomique très opérationnelle : présence dans les négociations, événements, production de références, mise en réseau de partenaires. Pour le Sénégal, le bon réflexe n’est pas de “copier” ce qui se fait en Amazonie. C’est de retenir la méthode : mesurer, contextualiser, co-construire, puis financer ce qui fonctionne.

Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », je défends une idée simple : l’IA n’a de valeur que si elle améliore une décision précise — produire, irriguer, protéger, stocker, transporter, vendre. La COP30 renforce cette logique, parce que l’agriculture est désormais attendue au tournant sur des résultats prouvables.

Si vous êtes une coopérative, une PME agro, une startup ou un programme, le prochain pas est concret : choisissez un cas d’usage, un indicateur, et une saison de test. Ensuite seulement, on parle mise à l’échelle. Qu’est-ce que vous aimeriez pouvoir prédire ou prouver dès la prochaine campagne agricole au Sénégal ?