IA et COP30 : ce que le Sénégal peut appliquer

Les systèmes agricoles et alimentaires pèsent 37 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre. Et, si la trajectoire ne change pas, ce poids pourrait grimper jusqu’à 65 % d’ici 2030. Ce n’est pas une statistique pour spécialistes : c’est une contrainte directe sur nos récoltes, nos prix, nos sols et, au Sénégal, sur la sécurité alimentaire des ménages.

La COP30 (Belém, Brésil) a livré un signal clair : même avec un accord final jugé moins ambitieux que prévu, l’agriculture n’a jamais été aussi présente dans les discussions climatiques. La mobilisation du Cirad (près de 40 événements, une quinzaine de scientifiques, présence en zone de négociation) montre surtout une chose : la transition agricole ne se jouera pas uniquement dans les champs. Elle se jouera aussi dans les données, les méthodes et la capacité à décider vite et bien.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », je prends cette mobilisation comme un point d’appui. Pas pour raconter une COP de plus, mais pour traduire ce que ces travaux impliquent très concrètement pour nous : où l’IA apporte un avantage immédiat, où elle peut dérailler, et comment s’en servir pour attirer financements, contrats et partenaires.

COP30 : la recherche agricole redevient centrale (et c’est une bonne nouvelle pour le Sénégal)

La leçon la plus utile de la COP30 est simple : les sujets agricoles sont passés du “pavillon” à la “négociation”. Le Cirad a participé aux discussions officielles, notamment autour des coopérations internationales liées à l’Accord de Paris. Pour un pays comme le Sénégal, cette évolution compte : quand l’agriculture est reconnue comme un sujet climatique majeur, les projets agricoles deviennent plus facilement finançables… à condition de parler le langage attendu : indicateurs, traçabilité, mesure d’impact.

Cette centralité se voit aussi dans l’apparition d’un espace dédié aux enjeux agricoles (l’“Agrizone”, portée par l’Embrapa et le gouvernement brésilien). Pourquoi c’est intéressant pour nous ? Parce que ces espaces structurent les priorités : sols, déforestation, agroécologie, élevage, stockage de carbone, systèmes alimentaires. Or, ce sont précisément des domaines où l’IA peut transformer la pratique quotidienne.

Une idée à garder en tête : dans les négociations climatiques, ce qui n’est pas mesuré est vite invisible. L’IA sert d’abord à rendre visible ce qui compte.

IA + “nexus” climat–agriculture–alimentation : passer de l’intuition à la preuve

À la COP30, le Cirad a mis en avant un ouvrage collectif sur le nexus climat–agriculture–alimentation, avec des diagnostics et des recommandations. Ce type de travail rappelle une réalité terrain : au Sénégal, une décision agronomique a presque toujours un effet domino sur l’économie du ménage, l’usage de l’eau, la fertilité du sol, la logistique, parfois même la santé.

Ce que l’IA change vraiment dans ce “nexus”

L’IA n’est pas un gadget d’outils numériques. Elle permet de relier des signaux faibles qui, séparément, n’aident pas à décider.

• Prévision agroclimatique opérationnelle : modèles qui combinent historique météo, données de sol, calendrier cultural et observation de parcelles pour proposer des fenêtres de semis ou des alertes de stress hydrique.
• Recommandations d’intrants plus sobres : ajuster fertilisation et traitements au bon moment et au bon endroit (moins de pertes, moins d’émissions, meilleure marge).
• Pilotage de la qualité pour l’agro-industrie : tri automatisé, détection de défauts, standardisation des lots, meilleure conformité (export et grande distribution).

Ce qui manque souvent, ce n’est pas “l’IA”. C’est une chaîne complète : collecte → nettoyage → modèle → décision → suivi.

Une grille simple pour choisir des cas d’usage IA au Sénégal

Si vous pilotez une exploitation, une coopérative ou une unité de transformation, j’utilise cette règle : un bon cas d’usage IA coche au moins 3 critères.

1. Une décision fréquente (chaque semaine, chaque campagne)
2. Un coût d’erreur élevé (perte de rendement, rejet qualité, gaspillage d’eau)
3. Des données accessibles (même imparfaites : registres, photos, capteurs simples)
4. Un retour mesurable en 3 à 6 mois (marge, pertes, temps, qualité)

Sols, carbone et “4 pour 1000” : l’IA comme outil de preuve (pas de storytelling)

La COP30 a aussi remis en avant l’initiative « 4 pour 1000 », centrée sur le stockage de carbone dans les sols et la santé des sols. Pour le Sénégal, c’est une opportunité… et un piège.

L’opportunité : la santé des sols (matière organique, structure, infiltration) est un levier direct sur la résilience face aux chocs climatiques.

Le piège : sans mesure et sans traçabilité, on reste dans le discours. Et les financeurs, eux, veulent des preuves.

Où l’IA est utile, concrètement

• Cartographie de la variabilité intra-parcellaire (même à partir d’images drone ou smartphone + points de prélèvement) pour mieux cibler compost, fumure organique, amendements.
• Estimation et suivi d’indicateurs (couverture végétale, érosion visible, humidité de surface) via vision par ordinateur.
• MRV (Measurement, Reporting, Verification) : automatiser la consolidation des données terrain, produire des rapports standardisés, réduire le coût administratif des projets carbone.

Ma position est claire : si vous envisagez des financements climat ou des programmes “carbone”, investissez d’abord dans la qualité des données. L’IA amplifie ce que vous lui donnez ; elle ne corrige pas une organisation bancale.

Forêts, territoires, zéro déforestation : le Sénégal doit penser “chaînes d’approvisionnement”

La COP30 a donné une grande visibilité aux approches territoriales (ex. projets sur la lutte contre la déforestation, gouvernance locale, droits des communautés). Même si le contexte amazonien est différent, le message s’exporte très bien : les engagements environnementaux se gagnent au niveau des territoires et des filières.

Application directe à l’agro-industrie sénégalaise

Pour beaucoup d’acteurs, la question n’est plus “produire plus”, mais “produire plus et prouver mieux”. L’IA aide à sécuriser :

• Traçabilité amont : association lot–producteur–pratiques culturales–date de récolte.
• Conformité et qualité : suivi des normes, réduction des non-conformités, documentation rapide.
• Planification logistique : anticipation des volumes, optimisation des tournées, baisse des pertes post-récolte.

Dans les faits, c’est un avantage commercial. Une entreprise qui peut prouver ses pratiques (intrants, eau, origine, qualité) négocie mieux.

Coopérations Nord–Sud et négociations : l’IA comme langage commun (si on s’organise)

La présence de scientifiques dans la zone des négociations à la COP30 rappelle un point : les coopérations internationales avancent quand on parle un langage partagé. Aujourd’hui, ce langage est fait de données comparables, de cadres de suivi, d’indicateurs, et de transparence.

Ce que les porteurs de projet au Sénégal devraient préparer dès maintenant

1. Un “socle de données” minimal : parcelles, productions, calendriers, incidents (ravageurs, stress hydrique), rendements.
2. Un protocole simple de collecte : WhatsApp/USSD/formulaire, photos standardisées, points GPS quand possible.
3. Un tableau de bord décisionnel : pas besoin de complexité, mais des indicateurs stables.
4. Une gouvernance des données : qui possède quoi, qui accède, qui peut réutiliser.

Quand ce socle existe, l’IA devient un accélérateur : prévision, scoring qualité, alertes, automatisation des rapports. Sans ce socle, elle devient un projet “vitrine” qui s’essouffle.

Questions fréquentes (et réponses franches)

Est-ce que l’IA est réaliste pour les petites exploitations au Sénégal ?

Oui, si l’IA est intégrée à des outils simples (conseil agricole via mobile, diagnostic photo, alertes météo localisées). Le frein principal n’est pas la taille : c’est l’organisation de la collecte et l’accompagnement.

Quelles données faut-il en premier ?

Commencez par 3 jeux de données : localisation/identification parcelles, calendrier cultural, rendement/qualité à la récolte. Ajoutez ensuite météo locale et incidents sanitaires.

Quels gains viser sans se raconter d’histoires ?

Visez des gains “durs” : réduction des pertes post-récolte, baisse du rejet qualité, économie d’intrants, gain de temps sur le reporting. Si ce n’est pas mesurable, c’est difficile à maintenir.

Ce que la COP30 nous dit pour 2026 : la transition agricole sera pilotée

Fin 2025, le signal est net : le climat et l’agriculture sont désormais traités ensemble, et la recherche agronomique reprend une place structurante dans les décisions internationales. Pour le Sénégal, l’enjeu est d’éviter le décalage classique : projets annoncés, peu instrumentés, donc difficiles à financer durablement.

La voie la plus solide, c’est une alliance pragmatique : agroécologie + données + IA. L’agroécologie donne la direction (sols, biodiversité, résilience). Les données donnent la preuve. L’IA donne la vitesse.

Si vous êtes une entreprise agro-industrielle, une coopérative, un projet de développement ou une institution, je vous conseille de démarrer par un chantier très concret dès janvier : un diagnostic “données & décisions” de votre filière, puis un pilote IA en 90 jours sur un point douloureux (qualité, pertes, irrigation, logistique ou reporting climat).

La question qui devrait guider la suite de cette série est simple : dans votre chaîne de valeur, quelle décision gagnerait le plus à être prise avec de meilleures données — et donc, demain, avec de l’IA ?