IA et agropastoralisme au Sénégal : passer à l’échelle

En novembre 2024, à Saly, un signal fort est passé presque sous les radars du grand public : chercheur·e·s, ONG, acteurs privés et institutions se sont réunis autour d’un thème rarement traité avec autant de sérieux politique et opérationnel : les dynamiques de l’(agro)pastoralisme en Afrique et ses perspectives, en préparation de l’Année Internationale des Parcours et des Pasteurs (2026).

Moi, ce qui m’intéresse surtout, c’est ce que ce type de colloque révèle entre les lignes : le pastoralisme n’est pas “traditionnel” au sens figé du terme. C’est un système économique, social et écologique en mouvement, sous pression (climat, foncier, marchés, sécurité), mais aussi plein d’opportunités. Et c’est précisément pour ça que l’intelligence artificielle (IA) a un rôle concret à jouer au Sénégal : pas pour remplacer les éleveurs, mais pour mieux décider, mieux coordonner, mieux vendre et mieux sécuriser la chaîne de valeur.

Cette publication s’inscrit dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal ». Le fil conducteur est simple : l’IA devient utile dès qu’on la connecte à des problèmes réels. L’agropastoralisme en propose beaucoup — et donc, beaucoup de gains rapides si on s’y prend bien.

Pourquoi l’agropastoralisme est un terrain naturel pour l’IA

Réponse directe : l’agropastoralisme produit énormément de décisions quotidiennes (déplacements, alimentation, santé animale, ventes), et l’IA est excellente pour optimiser des décisions répétées sous contrainte.

Au Sénégal, l’élevage et les systèmes agropastoraux sont structurés par :

• la mobilité (transhumance, accès aux points d’eau, pâturages)
• l’incertitude climatique (saisons décalées, poches de sécheresse)
• des données fragmentées (prix, disponibilité des intrants, état sanitaire)
• des marchés volatils (bétail, lait, aliments, transport)

Ce n’est pas un problème “technique” uniquement. C’est un problème d’information et de coordination. Et c’est là que l’IA est rentable.

Le mythe à abandonner : « l’IA, c’est pour les grandes fermes »

Dans la pratique, les premiers usages efficaces de l’IA en agriculture en Afrique de l’Ouest ne viennent pas forcément de drones coûteux ou de robots. Ils viennent de choses très terre-à-terre :

• prévisions (météo localisée, risque de stress hydrique)
• recommandations (itinéraires de transhumance, calendrier de vaccination)
• détection (signaux faibles de maladie, anomalies de production laitière)
• automatisation (suivi des stocks, messages aux collecteurs, facturation)

L’IA devient un “assistant” de décisions. Et dans un système agropastoral, un bon conseil au bon moment vaut parfois plus qu’un nouvel équipement.

Les dynamiques en cours : là où l’IA apporte de la valeur tout de suite

Réponse directe : les transformations actuelles (foncier, urbanisation, marchés, climat) créent une demande forte pour des outils d’aide à la décision et des services numériques basés sur l’IA.

Le colloque met en avant trois axes : qualifier les changements, enjeux scientifiques, conseil et politiques publiques. Si on les “traduit” en opportunités IA au Sénégal, ça donne des chantiers très concrets.

1) Qualifier les changements : cartographier, anticiper, arbitrer

Quand l’accès aux ressources devient compétitif (pâturages, eau, couloirs de passage), la question n’est plus seulement “où aller ?” mais quand, par quel itinéraire, avec quel risque.

Des solutions IA utiles :

• cartes de disponibilité de biomasse (à partir d’images satellites) pour estimer l’état des parcours
• scores de risque combinant météo, feux de brousse, densité de troupeaux, conflits d’usage
• alertes via SMS/WhatsApp en langues locales (Wolof, Pulaar), adaptées au niveau d’alphabétisation

Phrase “citation” à retenir : Quand l’accès à l’eau et à l’herbe devient incertain, la donnée devient une ressource productive.

2) Enjeux scientifiques : faire dialoguer savoirs locaux et modèles

L’un des points les plus intéressants est l’appel à dépasser une vision purement “techniciste”. Je suis d’accord : un modèle IA sans le savoir pastoral est souvent un modèle faux.

Une approche robuste, c’est de combiner :

• des données (satellite, météo, marchés)
• des observations de terrain (agents d’élevage, points de collecte)
• des savoirs d’usage (calendriers locaux, signaux de stress animal, routes habituelles)

L’IA sert alors à formaliser des régularités et à produire des recommandations compréhensibles. Le résultat n’est pas “la vérité”, c’est un meilleur arbitrage, surtout quand le contexte change vite.

3) Conseil & politiques publiques : passer du PDF au service continu

Le colloque insiste sur la circulation des connaissances. Or, au Sénégal, une grande partie de la connaissance technique finit en rapports, ateliers, présentations… et se perd.

L’IA peut transformer ces contenus en services :

• un assistant conversationnel pour agents d’élevage (protocoles, posologies, bonnes pratiques)
• des FAQ vocales (IVR) pour éleveurs sans smartphone
• des tableaux de bord pour collectivités (pression foncière, points d’eau, incidents)

Ce que ça change : on passe d’une logique “projet” à une logique infrastructure, qui tient dans le temps.

Cas d’usage prioritaires au Sénégal (avec ROI rapide)

Réponse directe : pour générer des gains rapides, il faut viser l’alimentation, la santé animale, la commercialisation et la logistique — quatre postes où la variabilité coûte cher.

Voici 6 cas d’usage réalistes (et finançables) pour 2025–2026.

1) Prévision de demande et planification de collecte (lait et bétail)

L’irrégularité de la collecte (distance, qualité, volumes) pénalise tout le monde : producteurs, mini-laiteries, transformateurs.

Une IA simple peut :

• prévoir les volumes par zone (saisonnalité + historiques)
• optimiser les tournées de collecte
• réduire les pertes (rupture de chaîne du froid, retours)

2) Détection précoce de maladies et pilotage de campagne sanitaire

Sans promettre un “diagnostic magique”, on peut déjà améliorer la réactivité :

• formulaires mobiles pour symptômes + photos
• modèles de triage (priorisation des cas)
• recommandation d’actions (isoler, appeler le vétérinaire, traitement de base selon protocole)

Le bénéfice principal : gagner du temps avant la complication.

3) Optimisation des aliments du bétail (coût et disponibilité)

Quand les prix des intrants bougent, le rationnement devient un exercice de compromis.

Une IA utile :

• propose des rations “bon coût / objectifs” selon disponibilité locale
• alerte quand un substitut devient plus rentable
• connecte des fournisseurs/coopératives proches

4) Gestion des points d’eau et maintenance prédictive

Une panne de forage en saison sèche n’est pas un incident, c’est une crise.

Avec des capteurs simples et de l’analyse prédictive :

• détection d’anomalies (débit, consommation)
• priorisation des interventions
• meilleure allocation des budgets communaux

5) Transparence des prix et arbitrage de vente

Beaucoup d’éleveurs vendent au mauvais moment faute d’info fiable.

Un service IA peut :

• agréger des prix (marchés à bétail, acheteurs, zones)
• prédire des tendances saisonnières
• suggérer un “prix plancher” et un moment de vente

6) Automatisation de la communication (coops, GIE, PME)

Dans notre série sur l’IA en agro-industrie au Sénégal, un point revient souvent : la communication est un goulot d’étranglement.

Pour les acteurs agropastoraux (collecteurs, mini-laiteries, fabricants d’aliments), l’IA peut :

• générer des fiches produit et messages commerciaux
• standardiser les réponses clients
• produire des contenus éducatifs (hygiène du lait, conservation, traçabilité)

Ce n’est pas “marketing pour faire joli”. C’est de la vente et de la confiance.

2026 : pourquoi l’Année Internationale des Pasteurs est une fenêtre à saisir

Réponse directe : 2026 crée un agenda politique et financier ; ceux qui auront des pilotes solides en 2025 arriveront avec des preuves, pas des intentions.

L’Année Internationale des Parcours et des Pasteurs (IYRP 2026) va attirer :

• des programmes de recherche appliquée
• des financements climat/biodiversité
• des initiatives régionales sur la mobilité et les conflits d’usage

Pour le Sénégal, le bon positionnement est clair : faire de l’agropastoralisme un pilier de l’agriculture intelligente, avec des services IA adaptés au terrain (connectivité intermittente, langues, simplicité, coût).

Un plan d’action réaliste en 90 jours (pilotable)

Si vous êtes une coopérative, une PME agro, une ONG, un projet, ou une collectivité, voici ce que je recommande — sans théâtre technologique.

1. Choisir un seul problème (ex. pertes de collecte, pannes d’eau, volatilité des prix)
2. Cartographier la donnée disponible (même imparfaite) + ce qu’on peut capter facilement
3. Construire un MVP (WhatsApp/SMS + tableau simple) avant toute application lourde
4. Tester sur 1–2 zones pendant 6 à 8 semaines
5. Mesurer 3 indicateurs maximum (coût/logistique, pertes, délais, marge)
6. Formaliser le modèle économique (abonnement, service, subvention, cofinancement)

Un pilote utile, c’est un pilote qui tient avec des contraintes réelles : batterie, réseau, saison, disponibilité des agents.

Questions fréquentes (et réponses nettes)

L’IA peut-elle fonctionner sans beaucoup de données ?

Oui, si on commence par des modèles simples et des règles augmentées (IA + expertise), et qu’on collecte progressivement des données fiables.

Est-ce que ça remplace les services vétérinaires ou l’encadrement ?

Non. Les meilleures implémentations renforcent les équipes : elles priorisent, alertent, et documentent. Elles ne remplacent pas.

Quel est le risque principal ?

Construire une solution “hors sol” : trop complexe, trop chère, ou pensée sans les usages (langue, mobilité, contraintes de temps).

Ce que le colloque de Saly nous rappelle, et ce que l’IA peut amplifier

Le colloque sur l’(agro)pastoralisme a mis au centre un point politique essentiel : les systèmes pastoraux sont vivants, multidimensionnels, et structurants pour les territoires. Les réduire à une “activité à moderniser” est une erreur de diagnostic.

L’IA, elle, apporte un avantage précis : transformer l’incertitude en décisions mieux informées. Et au Sénégal, où la pression climatique et foncière se durcit, ce gain n’est pas marginal.

Si vous travaillez dans l’élevage, la collecte, la transformation, l’appui-conseil, ou la gestion territoriale, la question n’est plus “faut-il de l’IA ?”. La question, c’est : quel service IA simple peut réduire un coût concret dès ce trimestre, sans compliquer la vie des acteurs ?