Semences horticoles : l’IA au service des producteurs

La qualité d’une filière horticole se joue souvent sur un détail que beaucoup sous-estiment : la semence. Une semence fiable, homogène, bien conservée, bien multipliée, c’est moins de pertes au champ, des récoltes plus régulières et une meilleure capacité à honorer des commandes. Et au Sénégal, quand on parle de souveraineté alimentaire et de revenus agricoles, ce « détail » devient un vrai point de bascule.

C’est exactement ce que rappelle la formation organisée du 14 au 16/10/2025 à Kaolack, portée par l’ISRA (via le LNRPV) et le Programme Agricole Italie–Sénégal (PAIS), au bénéfice de producteurs et productrices de Kaolack et Kolda. Trois jours très pratiques, centrés sur la multiplication de semences horticoles, les itinéraires techniques de culture (ITC) et les bonnes pratiques horticoles (BPH).

Voici ma conviction : la formation terrain est le socle, mais c’est l’outillage numérique — et particulièrement l’intelligence artificielle en agriculture — qui peut transformer ce socle en routine quotidienne, mieux suivie, mieux documentée, plus rentable. Autrement dit : la compétence acquise en salle et en parcelle peut être amplifiée par des outils simples d’aide à la décision.

La formation ISRA–PAIS : un socle concret pour produire mieux

Point clé : cette formation répond à un besoin très opérationnel : sécuriser la production de semences et plants horticoles avec des techniques adaptées aux réalités locales.

Pendant trois jours, des chercheurs et techniciens du Laboratoire National de Recherche sur la Production Végétale (LNRPV) ont travaillé avec les participants sur des sujets qui touchent directement la productivité et la régularité des rendements.

Ce qui a été transmis (et pourquoi ça compte)

Le programme s’est articulé autour de thématiques qui, mises bout à bout, couvrent toute la chaîne : de la multiplication au post-récolte.

• Culture in vitro (ex. pomme de terre) : utile pour obtenir du matériel végétal sain, réduire certaines contaminations et améliorer l’uniformité.
• Biofertilisation et culture hors-sol : réduction de la dépendance à certains intrants, meilleure gestion de la fertilité.
• Multiplication végétative (bouturage, marcottage, greffage) : reproduction fidèle, gains de temps, sécurisation de plants.
• Gestion des ennemis des cultures et lutte intégrée : moins de pertes, meilleure maîtrise des traitements.
• Irrigation raisonnée : économie d’eau, meilleure performance, adaptation au stress hydrique.
• Post-récolte + compost/biochar : conservation, qualité marchande, fertilité des sols.

Ce qui me plaît dans cette approche, c’est qu’elle n’est pas « théorique ». On forme sur des gestes, des choix, des séquences. Et ces séquences — c’est là que l’IA devient intéressante — se prêtent très bien à la standardisation, à la planification et au suivi.

Un signal fort : la professionnalisation locale

La présence des autorités techniques (DRDR de Kaolack) et la remise d’attestations montrent une chose : la production de semences horticoles devient une compétence reconnue, pas juste un savoir informel.

Pour les coopératives, GIE, PME de l’agro et projets territoriaux, c’est une opportunité : quand les producteurs maîtrisent des protocoles plus rigoureux, on peut envisager des partenariats plus structurés (approvisionnement, contractualisation, contrôle qualité, traçabilité).

Pourquoi les semences horticoles sont un “nœud stratégique” au Sénégal

Réponse directe : parce qu’une filière maraîchère performante dépend d’un accès régulier à des semences/plants de qualité, au bon moment et au bon coût.

Dans des zones comme Kaolack et Kolda, l’horticulture est souvent un moteur de revenus rapides (cycles courts, débouchés locaux et urbains). Mais elle reste vulnérable à trois facteurs :

1. Variabilité climatique (dates de semis qui bougent, pics de chaleur, stress hydrique)
2. Pression sanitaire (ravageurs, maladies, résistances)
3. Qualité irrégulière du matériel végétal (hétérogénéité, taux de germination, contamination)

Quand la semence ou le plant est incertain, tout le reste devient un pari : irrigation, fertilisation, traitements, calendrier de récolte, commercialisation.

Du “savoir-faire” au “système”

Produire de bonnes semences, ce n’est pas seulement savoir bouturer ou greffer. C’est aussi :

• définir des lots
• enregistrer des dates
• suivre des paramètres (irrigation, fertilisation)
• noter des incidents (attaques, stress)
• mesurer des résultats (taux de reprise, rendement, pertes)

Et c’est précisément ce type de suivi que l’IA peut rendre plus simple et plus utile, même avec des outils très accessibles.

Comment l’IA peut amplifier les acquis de la formation (sans complexité)

Réponse directe : l’IA est surtout efficace quand elle sert à prendre des micro-décisions répétées : arroser, traiter, replanter, trier, vendre — au bon moment.

Dans la série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », on insiste souvent sur une réalité : l’IA n’a pas besoin d’être spectaculaire pour être rentable. En horticulture, une petite amélioration répétée (moins de pertes, meilleure irrigation, meilleure planification) pèse lourd.

1) Aide à la décision sur l’irrigation : le premier gain mesurable

L’atelier a insisté sur l’irrigation raisonnée. Très bien. Le problème, c’est que sur le terrain, on retombe vite dans l’arrosage « à l’habitude ». L’IA peut aider à garder le cap via :

• des recommandations basées sur météo + type de sol + stade de culture
• des alertes simples : « fenêtre de chaleur », « risque de stress hydrique »
• des tableaux de bord basiques : volumes d’eau estimés par semaine

Même sans capteurs coûteux, on peut déjà structurer des décisions avec un smartphone et une discipline de collecte minimale.

2) Diagnostic visuel des maladies : utile, mais à encadrer

Les outils de reconnaissance d’images (photo de feuille) peuvent accélérer le repérage de certaines maladies ou carences. Mais je prends position : ça doit rester une pré-orientation, jamais une ordonnance.

Ce qui marche bien en pratique :

• l’outil propose 2–3 hypothèses
• le producteur compare avec une fiche technique locale
• on valide avec un technicien (si doute)

L’objectif n’est pas de remplacer l’encadrement, mais de réduire le temps entre l’apparition du symptôme et la bonne action.

3) Traçabilité des lots de semences : l’IA comme “secrétaire fiable”

La production de semences horticoles exige de la rigueur : lots, dates, opérations. Beaucoup de pertes économiques viennent simplement d’un manque de notes.

Un usage très concret de l’IA générative :

• dicter à voix haute : « Lot tomate A, semé le 18/11, repiqué le 02/12, traitement savon noir le 07/12 »
• l’outil transforme en journal de culture structuré
• l’outil génère ensuite une fiche lot prête à imprimer ou partager

Ce n’est pas “high-tech”. C’est juste de la discipline rendue facile.

4) Post-récolte et qualité : standardiser les gestes

La formation a abordé le post-récolte. Là aussi, l’IA peut aider à formaliser des standards :

• checklists de tri/calibrage
• procédures de séchage/stockage (quand applicable)
• fiches de compost/biochar (dosages, temps, humidité)

Quand une coopérative cherche des marchés plus réguliers (cantines, hôtels, transformateurs), la standardisation devient un avantage commercial.

Un plan simple en 30 jours pour passer de la formation à l’impact

Réponse directe : le bon rythme, c’est “petit outillage + petits rituels + une mesure”. Sinon, tout retombe.

Voici une feuille de route réaliste pour un groupement ou une exploitation après une formation technique comme celle de Kaolack.

Semaine 1 : choisir 3 indicateurs, pas plus

• taux de reprise (bouturage/greffage) ou taux de germination
• pertes dues aux ravageurs/maladies (même estimées)
• volume d’eau (ou nombre d’arrosages) par parcelle

Semaine 2 : mettre en place un journal de culture ultra court

Un format qui tient sur une page ou un message par jour :

• date
• action
• observation
• prochaine action

Si l’IA peut reformater/archiver, c’est un plus. Mais le vrai gain, c’est le rituel.

Semaine 3 : créer 2 checklists terrain

• checklist “avant repiquage” (substrat, arrosage, ombrage, santé des plants)
• checklist “surveillance sanitaire” (2 fois/semaine)

Semaine 4 : relier production et vente

C’est souvent le trou dans la raquette. On produit bien, mais on vend mal.

Actions utiles :

• prévoir un mini-calendrier des volumes attendus
• noter les prix observés sur 2–3 marchés
• préparer des messages commerciaux (WhatsApp/affiches) générés à partir des données réelles

Là, on touche le cœur de la campagne : l’IA ne sert pas qu’à produire, elle sert aussi à mieux communiquer et mieux commercialiser.

Questions fréquentes (et réponses sans détour)

“L’IA, c’est pour les grandes fermes ?”

Non. Les plus gros bénéfices arrivent souvent chez les petits producteurs quand l’IA sert à organiser, planifier et réduire les pertes.

“Faut-il Internet en permanence ?”

Pas forcément. Beaucoup d’outils fonctionnent en mode intermittent. Le plus important est de collecter les infos (notes, photos, dates). La synchronisation peut venir après.

“Quel est le risque principal ?”

Deux risques :

• croire que l’outil remplace l’expertise (surtout en phytosanitaire)
• accumuler des données sans les utiliser

La règle simple : une donnée = une décision (ou on arrête de la collecter).

Ce que cette formation annonce pour 2026 : le duo “technique + données”

La formation ISRA–PAIS à Kaolack n’est pas un événement isolé. C’est un signal : le Sénégal investit dans des compétences agricoles concrètes, adaptées aux conditions locales, et orientées vers la durabilité.

Le prochain palier, je le vois clairement : mettre la donnée au service de ces compétences. Pas avec des projets hors-sol, mais avec des outils modestes : suivi des lots de semences, recommandations d’irrigation, appui au diagnostic, checklists post-récolte, et communication commerciale plus régulière.

Si vous travaillez dans une coopérative, une PME agro, un projet territorial ou une organisation d’appui, la question utile n’est pas “Faut-il de l’IA ?”. C’est plutôt : quel geste appris en formation peut être rendu plus fiable par un outil d’aide à la décision dès ce trimestre ?

La formation crée la compétence. La donnée crée la constance. Et c’est la constance qui crée le revenu.