IA et cacao durable : le modèle ivoirien inspire le Sénégal

40 000 tonnes de chocolat consommées en France à Noël : ce chiffre, cité dans le podcast du Cirad publié le 23/12/2025, raconte autre chose que nos habitudes gourmandes. Il raconte une chaîne de valeur entière, souvent adossée au cacao de Côte d’Ivoire, et donc à des centaines de milliers de producteurs. Quand ce système se fragilise (climat, maladies, vieillissement des vergers), ce n’est pas une « crise lointaine » : c’est un signal pour toutes les filières tropicales, y compris au Sénégal.

Le plus intéressant dans cet épisode spécial Noël sur la cacaoculture de demain, ce n’est pas seulement l’agroforesterie ou les innovations terrain (jusqu’à l’intégration de pisciculture dans certaines parcelles). C’est la logique : sortir d’une monoculture devenue trop risquée, réapprendre à piloter la complexité, et s’appuyer sur un écosystème (recherche, ONG, conseil, entreprises). Et c’est exactement là que l’intelligence artificielle en agriculture a un rôle concret à jouer.

Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal”, je prends souvent une position simple : l’IA n’est pas d’abord une affaire de drones ou de robots, c’est une affaire de décisions mieux informées, prises à temps. Le cas ivoirien, tel qu’il ressort du podcast, donne un cadre très transposable aux filières sénégalaises (arachide, horticulture, anacarde, riz, mangue, oignon, élevage…).

Ce que le podcast dit vraiment : la monoculture ne tient plus

La réponse courte est brutale : la monoculture de cacao devient trop vulnérable face aux aléas climatiques et sanitaires. Le podcast rappelle que la Côte d’Ivoire compte environ 600 000 producteurs et productrices de cacao, et que la filière fait vivre plusieurs millions de personnes. Dans ce contexte, un choc de rendement ou une maladie qui s’installe n’est pas un incident ; c’est un problème macroéconomique et social.

Le point décisif, c’est la temporalité. Les cacaoyères sont vieillissantes et doivent être replantées « pour les 40 prochaines années ». Replanter, c’est choisir un système de production pour des décennies. Donc la question n’est pas “que faire cette saison ?” mais “quel modèle résiste en 2040 ?”.

L’innovation vue du terrain : diversification et agroécologie

Le podcast met en avant une transition déjà à l’œuvre :

• Agroforesterie (laisser pousser ou planter des arbres au milieu des cacaoyers)
• Diversification des activités (ex. pisciculture intégrée)
• Accompagnement multi-acteurs (recherche, ONG, conseil public, entreprises)

Cette approche est pragmatique : on ne “verdit” pas pour la communication, on réduit le risque et on stabilise les revenus.

Cocoa4Future : documenter et optimiser sur 5 ans

Le projet Cocoa4Future (mentionné dans l’article source) a travaillé cinq ans avec les acteurs de Côte d’Ivoire et du Ghana pour documenter et optimiser des innovations agroécologiques.

Ça peut sembler “classique” (diagnostic, essais, capitalisation). Sauf qu’en 2025, documenter n’est plus juste écrire un rapport : c’est créer des données utilisables, comparables, actionnables. Et là, l’IA devient un outil de productivité et de qualité.

Ce que l’IA apporte à une agriculture plus diversifiée (et donc plus complexe)

L’IA est utile quand la réalité devient difficile à piloter à l’œil nu. Or l’agroforesterie et les systèmes mixtes (culture + élevage, culture + arbres, polyculture) augmentent le nombre de variables : ombrage, concurrence hydrique, phénologie, maladies, prix, main-d’œuvre, itinéraires techniques.

La promesse réaliste : transformer cette complexité en routines de décision.

1) Alerte précoce : climat, stress hydrique, maladies

Dans une monoculture fragile, une semaine perdue peut coûter une campagne. L’IA permet de bâtir des systèmes d’alerte basés sur :

• observations terrain (agents, coopératives, producteurs)
• données météo locales et historiques
• images satellite (vigueur végétative, anomalies)
• modèles simples de risque (maladies, stress)

Au Sénégal, cette logique est applicable à des problèmes très concrets : pression des ravageurs en horticulture, stress hydrique en zones irriguées, risques fongiques en mangue, ou même planification fourragère.

Phrase à retenir : une alerte IA utile n’est pas “précise à 100 %”, elle est assez fiable pour déclencher la bonne action au bon moment.

2) Conseils techniques personnalisés (sans exploser les coûts)

Le conseil agricole souffre souvent du même problème : peu de conseillers, beaucoup de parcelles, et des recommandations trop génériques.

Avec des outils d’IA (notamment des assistants conversationnels adaptés aux langues et aux référentiels locaux), on peut :

• standardiser les diagnostics (check-lists, photos, symptômes)
• proposer des recommandations contextualisées (sol, stade, météo)
• produire des fiches simples pour WhatsApp/SMS
• tracer ce qui a été recommandé et ce qui a été fait

L’intérêt n’est pas de remplacer les conseillers. C’est de multiplier leur portée et de réduire l’écart entre “bonne pratique” et “pratique réellement appliquée”.

3) Mesurer l’agroforesterie et la durabilité : passer de l’intuition à la preuve

Les systèmes agroécologiques ont un handicap : ils sont souvent jugés sur des impressions (“c’est mieux pour les sols”, “ça protège du soleil”). Pour convaincre une banque, un acheteur, ou un programme public, il faut des éléments mesurables.

L’IA aide à :

• inventorier la couverture arborée (cartographie, densité)
• suivre les rendements et la variabilité (par bloc, par parcelle)
• relier pratiques et résultats (ex. ombrage vs stress hydrique)

Au Sénégal, cette capacité de preuve est centrale pour l’agro-industrie : contrats d’approvisionnement, certifications, traçabilité, réduction des pertes.

Communication et commercialisation : l’IA ne sert pas qu’aux champs

Le podcast du Cirad rappelle que derrière le cacao, il y a des familles, des villages, des hectares. Cette dimension humaine compte aussi dans la vente : l’histoire du produit, sa qualité, sa traçabilité.

La réponse directe : l’IA peut augmenter les ventes agricoles en rendant la qualité plus visible et la communication plus régulière.

Contenus marketing utiles (coopératives, transformateurs, marques locales)

Beaucoup d’acteurs sénégalais ont un vrai savoir-faire, mais une communication irrégulière. Avec l’IA, une équipe peut produire plus vite :

• fiches produit (variété, calibre, saison, usage)
• posts réseaux sociaux adaptés au calendrier agricole
• scripts audio courts (radios communautaires)
• argumentaires B2B pour acheteurs (hôtels, GMS, export)

Ce n’est pas “faire du bruit”. C’est réduire l’asymétrie d’information entre producteurs et marché.

Prévision de demande et gestion des stocks : moins de pertes, plus de marge

En fin d’année (période actuelle), la demande varie, les flux logistiques se tendent, et les invendus coûtent cher. L’IA appliquée à la planification peut :

• prévoir des volumes par marché (local, Dakar, export)
• recommander des fenêtres de récolte/expédition
• aider à prioriser transformation vs vente en frais

Pour l’agro-industrie sénégalaise, c’est souvent là que se trouve la marge cachée : moins de pertes post-récolte et une meilleure rotation.

Ce que le Sénégal peut copier… et ce qu’il doit adapter

Copier un modèle ivoirien “tel quel” n’a aucun sens. En revanche, copier la méthode est très rentable : expérimenter, mesurer, capitaliser, puis déployer.

Une feuille de route IA réaliste en 90 jours

Voici ce qui marche le mieux sur le terrain (et ce que j’ai vu échouer le moins souvent) :

1. Choisir un cas d’usage unique (ex. alerte ravageurs sur oignon ; tri qualité mangue ; prévision volumes d’arachide)
2. Définir 3 indicateurs simples (ex. pertes %, rendement, temps de décision)
3. Collecter des données “propres” sur un périmètre pilote (10–30 parcelles ou 1 unité)
4. Tester un prototype (tableau de bord + messages de recommandation)
5. Former 5–10 relais (conseillers, chefs de station, leaders de coopérative)
6. Évaluer puis élargir si les indicateurs bougent

Le piège classique : vouloir “faire une plateforme nationale” avant d’avoir prouvé un seul gain mesuré.

Les trois conditions de succès (souvent sous-estimées)

• Gouvernance des données : qui collecte, qui valide, qui possède, qui partage ?
• Adoption : si l’outil n’est pas utilisable sur mobile, en conditions réelles, il restera un PDF.
• Économie : le modèle doit payer sa maintenance (abonnement coopératif, service agro-industriel, appui public ciblé).

Questions fréquentes (et réponses sans détour)

“Faut-il beaucoup de données pour démarrer ?”

Non. Pour des cas comme l’alerte et le conseil, on peut commencer avec peu de données, à condition qu’elles soient régulières et cohérentes. L’objectif du pilote n’est pas la perfection : c’est de prouver un gain.

“L’IA est-elle compatible avec l’agroécologie ?”

Oui, et même nécessaire. Plus un système est diversifié, plus il faut des outils pour comprendre les interactions et décider sans tout simplifier.

“Qui doit porter ces projets au Sénégal ?”

Les projets qui durent sont portés par un binôme : un acteur terrain (coopérative, entreprise, service) + un acteur technique (startup, labo, intégrateur). L’un sans l’autre produit soit une belle idée, soit un outil inutilisé.

Ce que l’épisode spécial Noël nous rappelle, fin 2025

Le podcast sur la cacaoculture de demain parle de cacao ivoirien, mais il parle surtout d’une réalité partagée : quand le climat et les maladies changent la donne, on n’a pas le luxe de rester sur le même modèle. L’agroforesterie, la diversification et l’accompagnement multi-acteurs sont une réponse solide. L’IA, elle, peut rendre cette réponse pilotable, mesurable et rentable.

Si vous travaillez dans une filière agricole au Sénégal, la meilleure question à se poser en cette fin d’année n’est pas “est-ce que l’IA est à la mode ?”. C’est : quel est le risque le plus coûteux de votre prochaine campagne, et quel signal pourriez-vous détecter plus tôt ?

Une agriculture plus durable n’est pas une agriculture plus compliquée. C’est une agriculture où la complexité est mieux gérée.