DyTAEL Matam : l’IA au service de la souveraineté alimentaire

Le 24/12/2025, à Matam, l’administration a officiellement lancé les activités de la Dynamique pour la transition agroécologique (DyTAEL). Sur le papier, c’est un démarrage institutionnel : un dispositif piloté au niveau régional, décliné dans les départements (Kanel, Matam, Ranérou-Ferlo) et construit avec des partenaires comme le PAM et Action contre la faim.

Sur le terrain, c’est autre chose : c’est une opportunité très concrète de faire progresser la souveraineté alimentaire avec des méthodes qui marchent déjà dans la Vallée, et d’ajouter un accélérateur qui manque encore souvent aux projets agricoles locaux : la donnée. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) devient utile — pas pour “faire moderne”, mais pour mieux décider, mieux produire et mieux vendre.

Je prends une position claire : l’agroécologie sans outils de pilotage finit trop souvent en bonnes pratiques isolées. Avec un minimum d’IA (souvent déjà accessible via smartphone), la DyTAEL de Matam peut gagner du temps, réduire les pertes et mieux coordonner les acteurs. Et, en 2026, c’est exactement le genre de gains qui compte.

DyTAEL à Matam : ce que le lancement change vraiment

La DyTAEL n’est pas qu’un projet de plus ; c’est un cadre de coordination. Le lancement officiel, avec un pilotage régional (BRSA) et une déclinaison départementale par les préfets, indique une chose : on veut organiser l’action, pas seulement financer des activités.

Cette structure répond à trois problèmes fréquents des initiatives agricoles locales :

• Trop d’actions en silos (services techniques, projets ONG, producteurs, programmes alimentaires) qui se croisent sans tableau de bord commun.
• Une difficulté à prioriser : où investir en premier quand les besoins sont partout ?
• Une faible capitalisation : ce qui marche dans un village n’est pas systématiquement documenté, mesuré, puis répliqué.

L’article APS souligne aussi un point important : Matam “accuse un peu de retard”, mais peut s’inspirer de Tambacounda et Podor. Traduction opérationnelle : on a une fenêtre pour démarrer “proprement”, avec de bons réflexes de suivi dès le début.

La souveraineté alimentaire, version “terrain”

La souveraineté alimentaire, ce n’est pas un slogan. À l’échelle d’une région comme Matam, cela se joue sur :

1. La stabilité des rendements malgré la variabilité climatique.
2. La disponibilité locale d’aliments (et pas seulement des cultures de rente).
3. La réduction des pertes post-récolte.
4. Des revenus producteurs plus réguliers, grâce à une meilleure commercialisation.

L’IA peut soutenir chacune de ces dimensions, à condition de partir des contraintes réelles : connectivité, budgets, compétences, saisonnalité, langues.

Là où l’IA aide vraiment une DyTAEL (sans complexifier)

Le meilleur usage de l’IA dans un projet comme la DyTAEL, c’est l’aide à la décision et l’automatisation légère. Pas besoin de drones partout. On peut obtenir des gains avec des outils simples, bien intégrés.

1) Planifier les campagnes avec des données agroclimatiques

Réponse directe : l’IA permet de transformer des données météo et des observations terrain en recommandations actionnables (fenêtres de semis, risques de stress hydrique, probabilité d’épisodes extrêmes).

Concrètement, la DyTAEL peut mettre en place un protocole “léger” :

• collecte d’observations (dates de semis, variétés, incidents) via formulaires mobiles ;
• intégration de données météo locales et historiques ;
• production de bulletins simples pour les producteurs et services techniques.

Le gain attendu n’est pas magique, mais réel : moins de décisions “à l’aveugle” et une meilleure anticipation des périodes critiques (levée, floraison, remplissage des grains).

2) Optimiser l’irrigation et l’eau, poste le plus sensible

Réponse directe : sur l’irrigation, l’IA sert à ajuster “quand et combien irriguer” selon le sol, la culture et la météo, ce qui réduit le gaspillage et sécurise les rendements.

À Matam, où coexistent zones irriguées et zones plus dépendantes des pluies, une DyTAEL peut déployer :

• des calendriers d’arrosage basés sur l’évapotranspiration ;
• des alertes SMS/WhatsApp quand la demande en eau grimpe ;
• des recommandations simples par type de culture.

Même sans capteurs coûteux, on peut démarrer avec des règles et des modèles “sobres”, puis affiner avec des données locales.

3) Diagnostiquer maladies et ravageurs via smartphone

Réponse directe : la vision par ordinateur (IA d’image) permet un pré-diagnostic rapide à partir de photos, utile pour trier les cas urgents et orienter les traitements.

Ce point est très compatible avec l’agroécologie : l’objectif n’est pas “traiter plus”, mais traiter mieux et plus tôt, et favoriser des réponses intégrées (rotation, biopesticides, pratiques culturales).

Ce qui marche bien en pratique :

• un circuit simple “photo → pré-diagnostic → validation par agent technique → conseil” ;
• une base d’images locale (les maladies n’expriment pas toujours les mêmes symptômes selon terroir et variété) ;
• des fiches de recommandations en français + langues locales selon la zone.

4) Réduire les pertes post-récolte et mieux valoriser

Réponse directe : les pertes post-récolte baissent quand on planifie la récolte, le stockage et l’écoulement avec des prévisions et des alertes.

Ici, l’IA peut aider à :

• estimer des volumes attendus (par zone, par période) ;
• coordonner la disponibilité des aires de séchage, magasins, sacs, transport ;
• déclencher des actions “anti-bouchon” : collecte groupée, priorisation des lots à risque, orientation vers transformation locale.

Si vous ne deviez choisir qu’un seul chantier “IA” pour une DyTAEL, je miserais souvent sur celui-là. Parce que gagner 10% en rendement est difficile ; éviter 10% de pertes est souvent plus accessible.

Commercialiser localement : l’IA comme bras droit, pas comme vitrine

La souveraineté alimentaire implique aussi de mieux vendre. Beaucoup de producteurs et coopératives savent produire, mais perdent de la valeur faute d’organisation commerciale (prix, standardisation, contrats, visibilité).

Réponse directe : l’IA aide à structurer la commercialisation en automatisant la communication, en améliorant la lisibilité de l’offre et en facilitant la relation acheteurs.

Contenu et communication : des gains rapides en 30 jours

Dans la série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal”, on revient souvent à cette réalité : une bonne production mal racontée se vend mal.

Avec des outils d’IA générative (utilisés avec méthode), une organisation DyTAEL peut :

• produire des fiches produits (oignon, riz, niébé, légumes, produits transformés) avec spécifications, calendriers et volumes ;
• préparer des messages WhatsApp pour informer sur disponibilités hebdomadaires ;
• générer des scripts de petites vidéos “preuve de qualité” (stockage, tri, conditionnement) ;
• standardiser les réponses aux acheteurs (délais, capacités, prix indicatifs).

Ce n’est pas du marketing “bling-bling”. C’est de la mise en marché.

Prévision de demande : éviter l’écoulement dans l’urgence

Quand les récoltes arrivent, le marché peut saturer, les prix chutent, et tout le monde vend en même temps.

Une approche pragmatique :

• collecter les ventes passées (même sur cahier, puis saisie) ;
• suivre les prix sur quelques marchés repères ;
• utiliser des modèles simples pour anticiper les périodes de tension.

Le résultat recherché : répartir les sorties, mieux négocier et orienter une part vers transformation/conservation quand c’est plus rentable.

Comment intégrer l’IA dans la DyTAEL de Matam : un plan réaliste

Réponse directe : pour que l’IA serve la DyTAEL (et non l’inverse), il faut une feuille de route courte, des données minimales, et un responsable de l’usage.

Voici un plan de déploiement en 90 jours, compatible avec un démarrage en 2026 via un plan de travail annuel.

Étape 1 (Semaines 1–3) : définir 3 indicateurs non négociables

Choisissez des indicateurs que tout le monde comprend. Par exemple :

1. % de parcelles suivies (visites/observations)
2. volumes collectés et volumes perdus (estimation)
3. nombre d’alertes utiles envoyées (météo, ravageurs, irrigation)

Étape 2 (Semaines 4–6) : mettre en place la collecte “zéro friction”

• formulaires mobiles simples (même hors ligne) ;
• référentiel des villages/organisations ;
• règles de qualité de données (qui saisit quoi, quand, comment).

Étape 3 (Semaines 7–10) : produire 2 services IA visibles

Deux services qui créent rapidement de la confiance :

• bulletin agroclimatique local (hebdo en saison)
• assistance photo ravageurs/maladies (avec validation technique)

Étape 4 (Semaines 11–13) : brancher la commercialisation

• catalogue de l’offre (volumes, périodes, contacts)
• messages standardisés aux acheteurs
• suivi simple des prix et des ventes

Une phrase qui résume l’approche : “D’abord une donnée fiable, ensuite un modèle utile.”

Questions fréquentes que se posent les acteurs locaux

“Est-ce que l’IA va remplacer les techniciens ?”

Non. Dans une DyTAEL, l’IA sert surtout à prioriser et à standardiser. Les techniciens restent essentiels pour valider, former et accompagner.

“Faut-il beaucoup de budget ?”

Pas forcément. Les premiers gains viennent d’outils simples : collecte mobile, automatisation de messages, tableaux de bord, modèles légers. Le budget devient important quand on veut industrialiser (capteurs, déploiement massif, intégrations).

“Et la connectivité à Ranérou-Ferlo ?”

Il faut penser hors-ligne d’abord : collecte offline, synchronisation quand le réseau revient, messages SMS/USSD si WhatsApp n’est pas stable.

Ce que le lancement de la DyTAEL de Matam permet dès 2026

Le lancement officiel du 24/12/2025 met sur la table une gouvernance et un partenariat qui peuvent faire la différence. Mais le vrai test sera la capacité à transformer des activités en résultats mesurables : plus de régularité, moins de pertes, des débouchés mieux organisés.

L’IA, utilisée sobrement, peut être la couche qui relie tout : observation, décision, coordination, vente. Pas besoin d’attendre un “grand projet digital”. On peut commencer petit, prouver, puis étendre à Kanel, Matam et Ranérou-Ferlo.

Si vous portez une coopérative, un programme, une PME agroalimentaire ou un service technique dans la région, je vous propose un angle simple : choisir un problème coûteux (pertes, eau, ravageurs, écoulement) et construire un usage IA qui se voit en une saison. La souveraineté alimentaire se joue souvent à ce niveau-là : des décisions un peu meilleures, répétées partout.

Et vous, dans la chaîne de valeur de Matam, quel maillon vous semble le plus “bloquant” aujourd’hui : l’eau, la santé des cultures, le stockage, ou la vente ?