DHS, OAPI, ISRA : l’IA pour accélérer les variétés

Le 26 et 27/11/2025, une délégation de l’Organisation Africaine de la Propriété Intellectuelle (OAPI) était à l’ISRA. Sur le papier, c’est une réunion technique autour des examens DHS (Distinction, Homogénéité, Stabilité). En réalité, c’est un sujet très concret pour l’agriculture sénégalaise : si l’évaluation des variétés est lente ou inégale, l’innovation variétale se bloque, et tout le reste suit (rendements, qualité, résilience climatique, compétitivité).

Ce qui m’intéresse ici, dans le cadre de notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », c’est le pont évident entre cette harmonisation DHS et l’intelligence artificielle : l’IA ne remplace pas les essais au champ, mais elle peut réduire les délais, fiabiliser les décisions et mieux valoriser les données. Et ça, pour un pays qui vise la sécurité alimentaire et la sécurité semencière, c’est du solide.

Pourquoi l’évaluation DHS est un maillon stratégique

L’examen DHS est le “contrôle qualité” scientifique et juridique d’une nouvelle variété. Il sert à établir qu’une variété est bien distincte des autres, suffisamment homogène, et stable dans le temps. Sans ça, pas de protection efficace des obtentions végétales, et souvent pas d’inscription crédible au catalogue.

Au Sénégal comme dans l’espace OAPI, ce processus n’est pas seulement administratif : il conditionne l’arrivée sur le marché de semences améliorées, adaptées à des contraintes très concrètes (stress hydrique, salinité, pression parasitaire, exigences des transformateurs). Quand le DHS fonctionne bien, l’innovation circule. Quand il se grippe, on perd des saisons.

Lors de la rencontre à l’ISRA, l’OAPI a réuni les responsables DHS des centres accrédités (CNRA Côte d’Ivoire, IRAD Cameroun, INERA Burkina Faso, ISRA Sénégal) avec un objectif clair : renforcer le suivi opérationnel et harmoniser les protocoles. Ce détail compte : dans un réseau multi-pays, l’harmonisation évite que deux centres évaluent une même espèce avec des pratiques trop divergentes.

Ce qui se joue derrière le mot “harmonisation”

L’article mentionne des points très techniques, mais ils résument les vrais irritants du terrain :

• Protocoles d’examen : mêmes descripteurs, mêmes méthodes de notation, mêmes conditions d’essai.
• Témoins et collections de référence : choix des variétés comparatives, conservation, traçabilité.
• Délais et transfert de matériel végétal : logistique, confirmation d’identité, qualité sanitaire.
• Rapports DHS : standardisation des formats, qualité rédactionnelle, transmission.
• Modalités de paiement liées aux essais : oui, la mécanique financière influe sur la fluidité.

Ce sont exactement les zones où l’IA et la data peuvent aider : standardiser, tracer, comparer, détecter les incohérences, et produire des livrables plus robustes.

Ce que la visite OAPI à l’ISRA révèle sur la maturité du système semencier

L’événement montre que l’espace OAPI investit dans l’infrastructure “invisible” de la sécurité semencière. On parle souvent de semences certifiées, de subventions, de distribution. Mais sans back-office technique (DHS), la chaîne de valeur ressemble à une maison construite sans fondations.

Les experts ont notamment visité la station de Sangalkam pour voir la collection de référence et les essais en cours. C’est un passage obligé : un protocole est crédible seulement s’il est appliqué de manière reproductible sur le terrain.

L’ISRA, de son côté, a mis en avant plusieurs centres et spécialisations :

• le CRA de Saint-Louis (riz, blé),
• le CDH (productions horticoles),
• le CNRA de Bambey (légumineuses, céréales).

Ce mix est intéressant : il couvre des cultures au cœur des priorités sénégalaises (riziculture, horticulture de marché, céréales locales et légumineuses). Autrement dit, le DHS n’est pas un exercice théorique, il touche les filières.

« Garantir une évaluation rigoureuse des variétés végétales au bénéfice de l’agriculture » : cette phrase attribuée à Dr Mame Codou Guèye (BPIRG/ISRA, point focal DHS) dit l’essentiel. La rigueur, ce n’est pas du luxe. C’est le prix de la confiance.

Où l’IA peut accélérer le DHS sans trahir la science

L’IA est utile quand elle réduit le temps entre “donnée observée” et “décision défendable”. Pour le DHS, ça veut dire : améliorer la collecte, la qualité des données, l’analyse et la production de rapports, sans contourner l’essai.

1) Collecte au champ : du carnet papier à la donnée traçable

Le premier gain est simple : capturer les observations de manière standardisée.

• Applications mobiles hors-ligne (indispensables sur certaines stations) avec formulaires DHS.
• Contrôles automatiques (valeurs aberrantes, oublis, incohérences).
• Géolocalisation, horodatage, photos associées à chaque note.

L’IA intervient déjà ici via la détection d’anomalies : par exemple, si un observateur note des valeurs impossibles ou des séries trop uniformes, le système peut demander une vérification. On ne “surveille” pas les équipes ; on sécurise la qualité.

2) Phénotypage par image : mesurer mieux, pas juste plus vite

La vision par ordinateur peut assister certains descripteurs : taille, port, couleur, homogénéité visuelle, comptage d’épis/fruits, estimation de couverture foliaire.

Ce qui change la donne :

• Les images créent un historique audit-able (utile en cas de contestation).
• On obtient des mesures plus régulières entre sites et saisons.
• On peut extraire des indicateurs de variation intra-parcelle (utile pour l’homogénéité).

Je prends une position claire : sur des filières à forte valeur (horticulture, semences), l’investissement dans un phénotypage léger par image se rentabilise vite, parce qu’il réduit les retours en arrière et les ambiguïtés.

3) Analyse DHS assistée : la statistique renforcée par le machine learning

Le DHS impose des critères. L’IA n’invente pas de nouvelles règles ; elle aide à évaluer plus proprement.

Exemples concrets :

• Modèles pour séparer l’effet “variété” de l’effet “environnement” (saison, site, sol).
• Clustering pour repérer si une variété candidate ressemble trop à un témoin.
• Méthodes de détection de dérive (stabilité) en comparant des campagnes successives.

L’avantage principal : moins de discussions interminables sur des cas limites, parce que les écarts sont quantifiés, visualisés, comparables.

4) Rapports DHS : génération assistée, pas “texte automatique”

Une part du temps DHS part dans la rédaction. L’IA peut aider à produire un rapport structuré à partir des données : tableaux, graphiques, synthèse des écarts, checklist des points de conformité.

Le bon usage, c’est :

• une trame normalisée (OAPI),
• des résultats tirés automatiquement des données,
• une relecture/validation humaine obligatoire.

Le but n’est pas d’écrire “plus vite”, mais d’écrire “plus cohérent”. Et d’éviter que deux rapports similaires racontent des histoires différentes.

Ce que la protection des obtentions change pour les producteurs et l’agro-industrie

Protéger une variété, ce n’est pas seulement récompenser un obtenteur. C’est créer un cadre qui attire l’investissement dans la sélection et accélère l’accès aux semences de qualité.

Dans l’agro-industrie sénégalaise, ça se traduit en trois effets directs :

1. Approvisionnement plus stable : mêmes caractéristiques, moins de variabilité.
2. Qualité standardisée : calibre, taux de matière sèche, comportement à la transformation.
3. Planification : une variété maîtrisée facilite les contrats, les calendriers, les intrants.

Pour les producteurs, c’est aussi un sujet de confiance : si une variété est évaluée selon des protocoles harmonisés, on réduit les “effets d’annonce” et les déceptions à grande échelle.

La sécurité semencière, en 2026, passe par la donnée

Fin décembre 2025, beaucoup d’acteurs font leurs bilans de campagne et préparent 2026. Mon point de vue : la prochaine étape logique, après l’harmonisation des protocoles, c’est l’harmonisation des données.

• Un dictionnaire commun des variables DHS (par espèce).
• Des formats d’échange entre centres.
• Des référentiels de témoins et collections (traçabilité).

Sans ce socle, l’IA reste un gadget. Avec ce socle, l’IA devient une force de productivité scientifique.

Plan d’action : 6 étapes pour intégrer l’IA dans l’évaluation variétale

On peut démarrer petit, sans gros budget, à condition d’être méthodique. Voici une trajectoire réaliste pour un centre d’essai, une direction R&D ou un programme semencier.

1. Standardiser les formulaires de collecte (papier → numérique) sur 1–2 espèces prioritaires.
2. Créer une base de données DHS avec règles de qualité (contrôles, audit, sauvegardes).
3. Former une équipe mixte (agronomes + data) : un binôme vaut mieux que 10 outils.
4. Piloter un phénotypage par image sur un descripteur simple (ex. comptage, hauteur).
5. Automatiser les tableaux/graphes du rapport DHS (gain immédiat et mesurable).
6. Évaluer l’impact : jours gagnés, taux d’erreurs, cohérence inter-observateurs.

Un indicateur que j’aime bien : “temps entre la dernière observation et un rapport validable”. Si vous réduisez ce délai, vous libérez de la capacité pour faire plus d’essais, mieux.

Questions que tout le monde se pose (et réponses franches)

L’IA peut-elle remplacer les essais DHS au champ ?

Non. Le champ reste la référence, parce que le DHS dépend de l’expression phénotypique dans des conditions contrôlées. L’IA réduit les frictions autour de la mesure, de l’analyse et de la documentation.

Est-ce réservé aux grands centres ?

Non. Le numérique hors-ligne + une base de données propre suffit pour des gains rapides. L’IA “lourde” (modèles avancés) peut venir ensuite.

Quel risque principal ?

Le risque n°1, ce n’est pas l’algorithme. C’est la donnée : si la collecte est incohérente, l’IA amplifie l’incohérence. D’où l’importance des protocoles harmonisés (exactement ce que travaille l’OAPI avec ses centres).

Ce que je retiens, et la prochaine étape logique

La rencontre OAPI–ISRA des 26–27/11/2025 envoie un signal clair : l’Afrique de l’Ouest met de l’ordre dans l’évaluation des variétés, parce que sans rigueur, la protection des obtentions végétales perd sa crédibilité. Et sans crédibilité, l’innovation se tasse.

La suite naturelle, pour le Sénégal, c’est d’adosser cette rigueur à une stratégie IA pragmatique : data propre, collecte standardisée, phénotypage assisté, rapports plus robustes. L’IA ne fait pas pousser le riz, le mil ou la tomate. Mais elle peut faire gagner ce que l’agriculture perd trop souvent : du temps.

Si vous pilotez une station, une entreprise semencière, une agro-industrie, ou un programme de recherche : quelles données variétales collectez-vous déjà, et lesquelles vous manquent pour décider plus vite et mieux en 2026 ?