Former les jeunes à l’IA agricole : l’opportunité ISRA

En octobre 2025, l’ISRA (via le CERAAS) a publié un appel à candidatures pour des formations pratiques destinées à renforcer l’employabilité des jeunes dans l’agriculture et l’agroalimentaire au Sénégal. Beaucoup y verront une annonce de plus. Moi, j’y vois surtout un signal : le secteur s’organise pour professionnaliser des compétences qui manquent cruellement sur le terrain — et il faut maintenant y brancher l’intelligence artificielle de façon concrète.

Parce qu’aujourd’hui, le vrai écart n’est pas seulement entre « ceux qui ont étudié » et « ceux qui n’ont pas étudié ». Il est entre ceux qui savent prendre des décisions avec des données (même simples : météo, prix, rendements, pertes) et ceux qui continuent de travailler à l’intuition, sans outils. Dans une campagne comme « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », ce type d’appel à candidatures est une porte d’entrée parfaite : on part de la formation, et on arrive très vite à la productivité, à la qualité, puis à la vente.

L’enjeu en cette fin d’année 2025 est limpide : les jeunes veulent des métiers, pas seulement des “projets”, et les entreprises veulent des profils capables d’opérer dans un agro-système plus exigeant (traçabilité, standards qualité, coûts énergétiques, pression climatique). Former, oui — mais former à des gestes, des méthodes, et des outils modernes, dont l’IA.

Pourquoi l’employabilité agricole se joue maintenant sur la donnée

L’employabilité des jeunes en agriculture progresse quand la formation colle aux problèmes réels : coûts, rendements, pertes post-récolte, accès marché. Dans beaucoup d’exploitations et d’unités de transformation, ces problèmes ne se règlent pas par des discours, mais par une meilleure exécution : planifier, mesurer, ajuster.

L’IA n’est pas un gadget : c’est un assistant opérationnel

Quand on parle d’IA dans l’agriculture sénégalaise, on pense parfois à des drones ou à des robots. La réalité est plus simple (et plus utile) :

• Prévision (météo, besoins en irrigation, risques maladies) à partir de données accessibles.
• Aide au diagnostic via images (feuilles, fruits, défauts qualité), même avec un smartphone.
• Optimisation (calendrier cultural, ration d’aliment, utilisation intrants) en testant des scénarios.
• Communication et vente : fiches produit, messages WhatsApp, catalogues, réponses clients.

Un jeune formé qui sait collecter 10 données par semaine et les interpréter devient immédiatement plus utile : pour une ferme, une coopérative, ou une PME agroalimentaire.

Le facteur saisonnier : décembre, c’est le moment de se positionner

Fin décembre 2025, beaucoup de jeunes réfléchissent à leur trajectoire 2026 : stage, formation, création d’activité. C’est aussi une période où les acteurs du secteur préparent budgets et recrutements. Se former maintenant, c’est arriver en 2026 avec un profil lisible : “je sais produire”, “je sais transformer”, et surtout “je sais piloter avec des indicateurs”.

Ce que dit l’appel ISRA/CERAAS (et ce qu’il faut en faire)

L’appel à candidatures de l’ISRA/CERAAS vise des formations pratiques, structurées en plusieurs thématiques, pour renforcer l’employabilité des jeunes. Le texte public est volontairement sobre, mais l’intention est claire : faire monter une génération en compétences techniques et professionnelles.

Voici l’angle utile pour les candidats et les entreprises : ce type de formation devient un socle, sur lequel on peut greffer des modules IA très applicables.

L’idée clé : associer “compétence métier” + “compétence IA”

La compétence métier sans outils modernes limite la progression. L’outil sans compétence métier produit du bruit. Le bon mélange ressemble à ça :

• Un jeune apprend une technique (ex. contrôle qualité, irrigation, transformation)
• Il apprend à mesurer (checklists, tableaux simples, photos normalisées)
• Puis il apprend à exploiter ces infos avec des outils numériques (et, progressivement, IA)

C’est exactement comme ça qu’on crée des profils employables : pas “IA” contre “agriculture”, mais IA au service des gestes et des résultats.

4 façons très concrètes d’intégrer l’IA dans une formation agricole

Intégrer l’IA dans des formations d’employabilité, c’est surtout standardiser les données et automatiser des tâches répétitives. Voici quatre approches pédagogiques que j’ai vues fonctionner (et qu’on peut adapter à n’importe quelle thématique de formation).

1) Produire mieux : IA pour planifier, observer, corriger

Objectif : faire gagner du temps et réduire les pertes dues aux “mauvais moments” (semis trop tôt/trop tard, irrigation mal ajustée, traitement tardif).

Applications simples à enseigner :

• Tenir un journal de parcelle (dates, variétés, intrants, incidents) et en tirer des tendances.
• Utiliser des alertes météo et des modèles simples de risques (stress hydrique, humidité).
• Créer une routine photo (feuilles/fruits) pour repérer l’évolution et faciliter le diagnostic.

Phrase utile à retenir : « La donnée transforme un bon agriculteur en manager de production. »

2) Transformer et sécuriser : IA pour la qualité et l’hygiène

Objectif : limiter les non-conformités, standardiser le goût/texture, améliorer la durée de conservation.

Ce qu’on peut faire sans “gros moyens” :

• Mettre en place des checklists HACCP numériques (même sur téléphone).
• Classer des défauts qualité via images (tri visuel assisté, repérage des anomalies récurrentes).
• Suivre les paramètres clés (températures, temps de séchage, humidité) et apprendre à corriger.

Côté employabilité, c’est énorme : une unité de transformation préfère recruter quelqu’un qui sait documenter et prouver la qualité, pas seulement “faire”.

3) Vendre mieux : IA pour la commercialisation et la communication

Objectif : sortir du schéma “je produis et je cherche un acheteur à la fin”. Les jeunes doivent apprendre à vendre avant même de produire.

Concrètement, l’IA aide à :

• Rédiger des fiches produits cohérentes (origine, variété, calibres, conditionnement).
• Préparer des scripts de vente et de relance WhatsApp.
• Créer un mini-catalogue (photos propres + description standardisée).

Dans l’agroalimentaire sénégalais, la différence de marge se joue souvent sur la régularité de l’offre et la confiance, pas sur la quantité brute.

4) Gérer une activité : IA pour piloter coûts, stocks, trésorerie

Objectif : professionnaliser l’activité. Beaucoup de projets jeunes échouent pour une raison banale : pas de suivi des dépenses, stocks approximatifs, prix mal calculés.

Une formation orientée “employabilité + IA” doit absolument inclure :

• Calcul du coût de revient (matière, énergie, transport, pertes).
• Suivi simple de stock (entrées/sorties) et alertes.
• Prévision de trésorerie sur 4 à 8 semaines.

C’est ici que l’IA peut jouer le rôle d’assistant : structurer un tableau, détecter une incohérence, proposer un plan d’action. Pas besoin de magie.

Les compétences IA qui rendent un jeune immédiatement recrut-able

Les entreprises agro-industrielles et les organisations de producteurs recrutent plus facilement des profils capables de documenter et d’améliorer un processus. Pour un jeune, viser “expert IA” est rarement la bonne stratégie au départ. Viser “opérateur + data” est beaucoup plus rentable.

Un “kit de compétences” réaliste (en 30 à 60 jours)

• Savoir collecter des données propres : dates, quantités, photos, coordonnées.
• Savoir utiliser un tableur : totaux, moyennes, graphiques simples.
• Savoir écrire un compte rendu clair : incident → cause → action → résultat.
• Savoir utiliser un assistant IA pour : reformuler, structurer, traduire en français simple, préparer un argumentaire de vente.

Des livrables qui prouvent la compétence

Si vous candidatez à une formation (ou à un stage), arrivez avec 2 ou 3 preuves :

1. Une fiche parcelle ou fiche production sur une page
2. Un tableau de coûts (même approximatif mais cohérent)
3. Une fiche produit vendable (photo + description + prix + conditions)

Ces livrables valent parfois plus qu’un long discours.

Questions fréquentes (et réponses franches)

« Est-ce que l’IA va remplacer les emplois agricoles ? »

Non. Elle remplace surtout les tâches répétitives et l’improvisation. Les emplois qui montent en valeur sont ceux qui combinent terrain + suivi + amélioration continue.

« Faut-il être bon en maths ou en informatique ? »

Il faut surtout être bon en rigueur : noter, comparer, corriger. Le niveau technique vient ensuite, par étapes.

« Quel profil tire le plus profit d’une formation pratique ? »

Celui qui arrive avec un objectif clair : emploi dans une unité, rôle de superviseur, lancement d’une petite transformation, ou gestion d’une parcelle pilote. La formation devient un accélérateur quand le projet est concret.

Ce que je recommande aux candidats (et aux employeurs) dès maintenant

Pour les jeunes : utilisez cet appel ISRA/CERAAS comme un tremplin. Choisissez une thématique, puis ajoutez un mini-objectif IA (mesure, qualité, vente, gestion). C’est ça qui vous distinguera.

Pour les entreprises et organisations : ne cherchez pas “le mouton à cinq pattes”. Prenez des jeunes formés, donnez-leur un terrain d’application et 3 indicateurs. Par exemple :

• Pertes post-récolte (%)
• Taux de non-conformité qualité (%)
• Délai moyen de livraison (jours)

En 90 jours, on voit si la compétence se transforme en résultat.

Le Sénégal a une carte à jouer : former des jeunes qui savent produire et vendre avec méthode, et qui utilisent l’IA comme un outil de travail, pas comme un slogan. La suite dépend d’une question simple : en 2026, est-ce qu’on veut des “projets pilotes” qui s’arrêtent, ou des compétences qui s’installent durablement dans les fermes et les usines ?