Villages climato-intelligents : l’IA pour accélérer

En octobre 2025, une équipe de l’ISRA a parcouru plusieurs communes de Kaffrine, Kaolack et Fatick pour observer un phénomène très concret : des villages qui testent, adoptent et diffusent des pratiques agroécologiques adaptées au climat, avec des résultats déjà visibles sur les semences, l’organisation communautaire et la place des femmes et des jeunes. Le modèle s’appelle Village Intelligent face au Climat (VIC), et il est pensé comme un laboratoire vivant.

Le plus intéressant, c’est que ces « laboratoires » ne sont pas des vitrines technologiques. Ce sont des systèmes locaux qui combinent semences adaptées, gestion de l’eau, reboisement et agroforesterie, maraîchage, formations, et gouvernance participative. En 2025, c’est exactement le type de socle dont on a besoin pour parler sérieusement d’IA en agriculture au Sénégal : pas pour remplacer les pratiques, mais pour les rendre plus rapides à déployer, plus faciles à piloter et plus rentables.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal ». Ici, je prends les VIC comme exemple : on va voir ce qui marche sur le terrain, puis où l’IA peut amplifier l’impact (production, conseil agricole, suivi-évaluation, commercialisation), sans tomber dans le gadget.

Les VIC : une approche simple, mais très structurée

Les Villages Intelligents face au Climat partent d’une idée forte : la résilience ne se décrète pas au niveau national, elle se construit à l’échelle du terroir. Concrètement, le VIC met autour de la table les producteurs, les collectivités, les services techniques, la recherche et les partenaires pour tester des solutions, puis les intégrer dans les pratiques locales.

L’approche a été initiée en 2011 à Daga Birame (région de Kaffrine) par le Centre National de Recherches Forestières (CNRF/ISRA). Depuis 2023, une mise à l’échelle est conduite dans huit communes de Kaffrine, Kaolack et Fatick, avec l’appui d’ENABEL via le FNDASP.

Ce qui distingue un VIC d’un projet agricole classique, c’est l’assemblage de quatre briques qui se renforcent mutuellement :

• Innovations agroécologiques (agroforesterie, restauration des paysages, pratiques culturales adaptées)
• Matériel végétal plus résilient (variétés améliorées et adaptées)
• Services climatiques (information utile pour décider : semis, irrigation, risques)
• Gouvernance inclusive (plateformes multi-acteurs, règles locales, suivi communautaire)

Si une seule brique manque, le modèle perd de sa force. Et c’est précisément là que l’IA peut aider : orchestrer ces briques au quotidien, à coût raisonnable.

Ce que le terrain montre déjà : adoption, organisation, demandes claires

La mission conduite du 06/10/2025 au 10/10/2025 a observé des avancées nettes dans des localités comme Panal Wolof, Dara Mboss, Deguer Diamaguene et Ndiago. Le constat le plus parlant : les communautés n’ont pas seulement « reçu » des innovations, elles les ont adoptées et organisées.

Des semences adaptées, adoptées à grande échelle

Le modèle VIC appuie l’introduction de semences plus résistantes à la sécheresse et mieux adaptées au contexte : mil Sunna 3, mil Thialack 2, sorgho Payenne et Golobé, maïs Obatampa, niébé à double usage (grain + fourrage), ainsi que des plants fruitiers performants.

Quand l’adoption est « massive » (terme utilisé sur le terrain), cela signifie une chose : la proposition de valeur est comprise. Les producteurs ne changent pas de variété par politesse. Ils changent quand ils voient une réduction de risque (sécheresse), une amélioration de rendement, ou un meilleur débouché.

Femmes et jeunes : ce n’est pas un slogan, c’est un levier productif

Les retours de mission signalent une implication active des femmes et des jeunes dans les activités agricoles et de renforcement de capacités. Je prends une position claire : au Sénégal, sur beaucoup de périmètres, si les femmes n’ont pas accès à l’eau, aux intrants, à l’information et au marché, on plafonne. Les VIC ont le mérite de traiter cette question par l’organisation locale et par des activités concrètes (maraîchage, suivi, aménagements).

Un besoin prioritaire remonte partout : l’accès à l’eau

Les communautés expriment leur satisfaction, mais formulent un besoin prioritaire : mieux accéder à l’eau pour renforcer les activités agricoles. C’est logique : sans eau (ou sans capacité à la gérer), ni maraîchage, ni arboriculture, ni régularité de production.

Et c’est un point clé pour l’IA : l’intelligence artificielle n’est utile que si elle s’appuie sur des infrastructures minimales (points d’eau, énergie, données, organisation). L’IA ne remplace pas un forage. En revanche, elle peut aider à ne pas gaspiller l’eau disponible.

Où l’IA s’intègre naturellement dans un Village Intelligent face au Climat

L’IA en agriculture au Sénégal est souvent racontée comme une histoire de drones et d’images satellites. C’est parfois pertinent, mais la vraie valeur arrive quand on connecte l’IA à trois décisions répétitives : quoi faire, quand le faire, et à quel coût.

1) Services climatiques : passer de « l’info météo » à la décision

Le VIC parle de services d’information climatique. L’étape suivante, c’est de transformer ces informations en recommandations simples : dates de semis, fenêtres de désherbage, risques de poches de sécheresse, choix variétal.

Ce que l’IA peut faire, de façon très opérationnelle :

• Croiser des données (pluie, historique local, type de sol, variété, calendrier cultural)
• Produire des alertes et conseils en langage clair (SMS, audio WhatsApp, messages en wolof/serer selon besoin)
• Personnaliser par profil : maraîchage, céréalier, éleveur-agropasteur

La règle : un message = une action. Si l’IA envoie des textes longs, elle perd.

2) Eau et irrigation : optimiser avant d’investir davantage

Quand l’eau est le goulot, on a deux options : investir (forages, retenues) et/ou mieux piloter. Les VIC peuvent tirer profit d’une approche « d’abord optimisation » :

• Capteurs simples (ou relevés manuels) + IA pour détecter sur-arrosage
• Planification d’irrigation selon évapotranspiration estimée
• Priorisation des parcelles en période de stress hydrique

Même sans capteurs, une IA peut déjà aider via un assistant de terrain : saisie rapide (surface, culture, stade), puis recommandations de fréquence d’arrosage et de paillage.

3) Suivi-évaluation (SE) : sortir du reporting lourd et tardif

Le projet VIC a un dispositif de suivi-évaluation. Dans beaucoup de projets, le SE devient un fardeau : fiches papier, consolidation tardive, indicateurs discutables.

Une IA bien cadrée peut :

• Structurer les données collectées (même depuis des notes vocales)
• Détecter incohérences et doublons
• Générer des tableaux de bord utiles au comité local : adoption des variétés, surfaces, survie des plants, participation des femmes/jeunes

Résultat attendu : des décisions plus rapides sur les intrants, les formations et les aménagements.

4) Commercialisation : relier production et débouchés, pas juste produire plus

La résilience socio-économique passe par le revenu. Or, un village peut réussir techniquement et échouer économiquement si la vente est mal organisée.

L’IA peut contribuer à :

• Prévoir des volumes (estimations de récolte) pour négocier tôt
• Segmenter les acheteurs (collecteurs, transformateurs, marchés hebdo)
• Améliorer la communication : fiches produit, messages de disponibilité, prix indicatifs

Dans notre série, on parle aussi d’IA pour automatiser la communication. Ici, c’est concret : un comité villageois peut envoyer chaque semaine une mise à jour simple aux acheteurs (quantités, périodes, qualité), au lieu d’attendre la récolte.

Un plan pragmatique en 90 jours pour « IA + VIC » (sans se brûler les ailes)

L’erreur classique, c’est de commencer par un outil. La bonne approche commence par un usage, un responsable, et un indicateur.

Étape 1 (Semaines 1-2) : cadrer 2 cas d’usage maximum

Choisir deux priorités à fort impact, par exemple :

1. Conseil climatique de semis (mil/sorgho/niébé)
2. Pilotage de l’irrigation sur un périmètre maraîcher

Définir : qui reçoit l’info, qui valide, comment on mesure l’utilité.

Étape 2 (Semaines 3-6) : mettre en place une collecte légère

• Un formulaire mobile ou papier standardisé
• Un canal de diffusion (WhatsApp, SMS, radio communautaire)
• Un référent local (jeune du village formé)

Objectif : obtenir des données régulières, pas parfaites.

Étape 3 (Semaines 7-12) : automatiser et mesurer

• Générer des recommandations simples
• Mesurer 3 indicateurs : adoption, économies (intrants/eau), rendement ou revenus

Si ces trois indicateurs ne bougent pas, on ajuste. Pas de fuite en avant.

Une IA utile en agriculture, c’est une IA qui fait gagner du temps, réduit un risque ou augmente un revenu. Le reste est du décor.

Questions fréquentes (et réponses directes)

L’IA peut-elle remplacer l’encadrement agricole ?

Non. Elle peut augmenter l’encadrement : aider un technicien à suivre plus de producteurs, standardiser les conseils de base, et mieux prioriser les visites.

Faut-il des drones et des images satellites pour démarrer ?

Pas forcément. On peut commencer avec des données simples (pluie, calendrier, surfaces, observations). Les images deviennent pertinentes quand on veut cartographier et surveiller à grande échelle.

Quels risques si on déploie l’IA trop vite ?

Trois risques dominent :

• Recommandations inadaptées (données insuffisantes)
• Exclusion (si l’outil ignore langues et usages)
• Dépendance à un prestataire (si rien n’est documenté localement)

Ce que les VIC enseignent à l’agro-industrie sénégalaise

Les VIC ne concernent pas seulement les producteurs. Ils montrent à l’agro-industrie une vérité simple : la matière première de demain dépend de la résilience d’aujourd’hui. Une unité de transformation de céréales, une filière mangue, une chaîne avicole ou une laiterie ne peut pas sécuriser ses volumes si les bassins de production subissent des chocs climatiques non gérés.

Les « laboratoires agroécologiques » des VIC offrent un terrain parfait pour tester des dispositifs IA utiles à toute la chaîne : prévision de volumes, traçabilité simplifiée, planification d’approvisionnement, contrôle qualité, et même contenus marketing basés sur la saisonnalité réelle (et pas sur un calendrier théorique).

La suite logique, en 2026, c’est de connecter davantage les VIC à des partenariats de marché : contrats de collecte, micro-assurance indicielle, financement d’équipements d’eau, et outils numériques sobres.

Le modèle VIC prouve qu’au Sénégal, l’innovation agricole la plus solide part du terrain. L’IA n’a de sens que si elle respecte cette logique : amplifier ce qui marche déjà, et rendre la résilience mesurable, finançable et transmissible. Si vous deviez choisir un seul angle pour démarrer, je mise sur celui-ci : services climatiques + décisions concrètes, parce que c’est là que le retour sur effort est le plus rapide.

La question qui compte maintenant : dans votre zone (ou votre entreprise), quelle décision agricole revient chaque semaine — et vous coûte le plus cher quand elle est prise trop tard ?