IA & agropastoralisme au Sénégal : cap vers 2026

Les systèmes (agro)pastoraux ne manquent pas d’innovations. Ce qui manque souvent, c’est la bonne information au bon moment : où trouver du pâturage après une poche de sécheresse, quand déplacer le troupeau sans créer de conflits d’accès, comment prévenir une épizootie avant qu’elle ne fasse des dégâts, ou encore comment vendre au meilleur prix quand on est loin des marchés.

En novembre 2024, à Saly, un colloque international a remis ces sujets au centre du débat, avec une perspective claire : qualifier les changements, renforcer les connaissances scientifiques, et améliorer conseil et politiques publiques en (agro)pastoralisme. À l’horizon, un rendez-vous structurant : l’Année Internationale des Parcours et des Pasteurs (2026). Pour le Sénégal, 2026 n’est pas une date symbolique : c’est un jalon pour passer d’actions dispersées à une stratégie plus cohérente.

Voici ma conviction : l’IA n’a de valeur en agropastoralisme que si elle réduit l’incertitude (climat, ressources, santé animale, prix, mobilité) tout en respectant les logiques sociales du terrain. Quand c’est le cas, elle devient un outil très concret pour les éleveurs, les agro-industriels, les ONG, et les services publics.

Pourquoi l’agropastoralisme change (et pourquoi ça coince)

L’agropastoralisme au Sénégal évolue parce que les conditions autour de lui évoluent vite. Point clé : les changements ne sont pas uniquement climatiques. Ils sont aussi fonciers, économiques, sécuritaires et culturels.

Trois pressions qui s’additionnent

1) Le climat rend la décision plus risquée. Variabilité des pluies, poches de sécheresse, décalage des saisons : la marge d’erreur diminue. Quand l’herbe manque sur un axe de transhumance, le coût n’est pas seulement alimentaire : c’est aussi plus de kilomètres, plus de pertes, plus de tensions.

2) Le foncier et la mobilité se complexifient. Les couloirs de passage, les zones de pâturage et les points d’eau sont plus disputés. Les aires protégées, l’urbanisation, l’intensification agricole et certaines formes d’insécurité rendent la mobilité plus contrainte.

3) Les marchés attirent… mais exposent. Les opportunités (lait, viande, embouche, export régional) sont réelles. Mais la volatilité des prix, les exigences de qualité et la dépendance à quelques intermédiaires peuvent piéger les producteurs.

Phrase à retenir : en agropastoralisme, la productivité dépend autant de la gestion de l’incertitude que de la quantité de ressources.

Ce que l’IA peut faire, concrètement, pour les pasteurs et agropasteurs

Réponse directe : l’IA sert à transformer des signaux dispersés (météo, végétation, santé, prix, déplacements) en décisions simples et actionnables. Pas besoin d’un discours futuriste : ce sont des usages déjà accessibles, à condition de les adapter au terrain.

1) Anticiper la disponibilité des pâturages et de l’eau

La valeur immédiate de l’IA est la prévision opérationnelle : où ira le troupeau la semaine prochaine, et pas seulement “à long terme”.

• Imagerie satellite + modèles IA : estimation de biomasse, repérage des zones de stress hydrique, suivi du verdissement.
• Alertes localisées (par commune, par axe, par zone de parcours) : déclenchement de décisions de déplacement, d’achat d’aliments, ou de sécurisation d’un point d’eau.

Ce que j’ai vu fonctionner dans d’autres contextes africains, c’est la combinaison suivante : une carte simple + une recommandation claire + un canal léger (WhatsApp/SMS). L’IA est en coulisses ; l’éleveur reçoit un message compréhensible.

2) Réduire les pertes sanitaires grâce à la détection précoce

Réponse directe : l’IA améliore la surveillance en amont, surtout quand les agents vétérinaires et services techniques ne peuvent pas être partout.

Exemples de cas d’usage réalistes :

• Analyse de symptômes rapportés (texte ou vocal en wolof/pulaar/français) : triage automatique et priorisation des visites.
• Détection d’anomalies dans les données de collecte (mortalité, baisse d’ingestion, baisse de production laitière) : identification d’un risque avant qu’il ne se généralise.
• Cartographie de risques (zones humides propices à certains vecteurs, périodes critiques) : planification des campagnes de prévention.

Le bénéfice business est clair : moins de mortalité, moins d’antibiotiques “au hasard”, moins de ruptures d’approvisionnement pour les filières lait/viande.

3) Mieux vendre : prix, qualité, traçabilité “pragmatique”

Réponse directe : l’IA peut augmenter la marge sans “industrialiser” l’éleveur, en l’aidant à choisir le bon moment et le bon canal.

• Prévisions de prix sur certains marchés (à partir d’historiques, événements, saisons) : aide à l’arbitrage vendre/attendre.
• Assistant commercial pour coopératives et mini-laiteries : réponses automatiques aux clients, devis, relances, gestion des commandes.
• Traçabilité légère : pas forcément une blockchain. Un système simple (lot, date, zone, vaccin) suffit souvent à rassurer un acheteur.

Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », c’est un point central : l’IA n’est pas seulement “production”, elle est aussi “commercialisation et communication”.

De Saly 2024 à l’IYRP 2026 : une fenêtre stratégique pour le Sénégal

Réponse directe : 2026 impose un tempo. Le colloque de Saly a insisté sur les liens entre recherche, société civile, secteur privé et politiques publiques. C’est exactement le type d’écosystème dont l’IA a besoin pour éviter deux erreurs fréquentes :

1. Des outils “parfaits” techniquement mais inutilisables sur le terrain.
2. Des pilotes qui s’arrêtent dès la fin du financement.

Ce qui doit changer dans la circulation des connaissances

L’un des sujets du colloque portait sur les dispositifs de circulation des savoirs et la nécessité de dépasser des approches trop technicistes. Avec l’IA, c’est encore plus vrai.

Un bon dispositif, ce n’est pas une appli de plus. C’est une chaîne complète :

1. Collecte (agents, coopératives, satellites, stations météo, marchés)
2. Traitement IA (prévision, segmentation, priorisation)
3. Traduction (messages simples, langues locales, vocal)
4. Médiation (leaders locaux, relais, services d’élevage)
5. Retour terrain (ce qui a marché, ce qui est faux, ce qui doit être ajusté)

One-liner : une IA utile en pastoralisme est une IA qui accepte d’être corrigée par le terrain.

Comment déployer l’IA en (agro)pastoralisme sans se tromper de combat

Réponse directe : le bon déploiement commence par les contraintes réelles : connectivité, confiance, coûts, et gouvernance des données.

Les 5 règles pratiques que je recommande

1. Partir d’une décision, pas d’une technologie. Exemple : “réduire les pertes en saison sèche” ou “éviter les conflits à un point d’eau”.
2. Choisir un canal simple. Beaucoup de valeur passe par WhatsApp, SMS, messages vocaux, radios communautaires.
3. Gérer l’IA comme un service, pas comme un projet. Un modèle doit être mis à jour, évalué, corrigé.
4. Clarifier la propriété et l’usage des données. Qui collecte ? Qui stocke ? Qui profite ? Sans réponse claire, la confiance s’effondre.
5. Mesurer avec 3 indicateurs maximum au départ. Par exemple :
   • pertes (mortalité/abandons)
   • coût alimentaire par tête en saison critique
   • revenu net par vente (après transport/intermédiation)

“People also ask” version terrain

L’IA va-t-elle remplacer les savoirs pastoraux ? Non. Elle est utile quand elle complète l’expérience : elle agrège des signaux invisibles (satellites, tendances) et réduit l’angle mort.

Faut-il des capteurs coûteux sur les animaux ? Pas forcément. On peut démarrer avec des données existantes (météo, marchés) et des remontées terrain structurées.

Qui doit porter ces solutions au Sénégal ? Un duo fonctionne bien : acteurs publics (cadre, équité, extension) + privés/coopératives (exécution, service, proximité marché).

Une opportunité nette pour l’agro-industrie sénégalaise

Réponse directe : l’agro-industrie a intérêt à investir dans l’IA pastorale parce que sa chaîne d’approvisionnement dépend de la stabilité amont.

Trois leviers très rentables :

• Planification d’approvisionnement (lait/viande) : anticiper les volumes et réduire les ruptures.
• Qualité et conformité : mieux documenter l’origine, la santé animale, les pratiques.
• Communication automatisée : collecte de lait, horaires, prix du jour, formation courte, rappels sanitaires.

Quand une laiterie locale envoie des consignes de collecte claires (et les adapte selon les zones), ce n’est pas “du marketing”. C’est de la logistique. Et l’IA peut la simplifier.

Ce que vous pouvez faire dès maintenant (plan 30 jours)

Réponse directe : en un mois, on peut cadrer un cas d’usage IA et lancer un pilote minimal.

1. Semaine 1 : choisir un problème prioritaire (pâturage, santé, prix, conflit d’accès).
2. Semaine 2 : lister les données déjà disponibles (météo locale, historiques de ventes, registres sanitaires, retours agents).
3. Semaine 3 : prototyper une sortie simple (carte hebdo + message vocal ; ou tableau “prix + recommandation”).
4. Semaine 4 : tester avec un petit groupe (10–30 utilisateurs), puis corriger.

Le point le plus sous-estimé : la qualité de l’animation terrain. Une IA moyenne, bien accompagnée, bat une IA “parfaite” laissée seule.

2026 : une question de méthode, pas de gadgets

L’Année Internationale des Parcours et des Pasteurs (2026) va mettre un projecteur sur les réalités pastorales. Le Sénégal peut en profiter pour poser une trajectoire : des outils utiles, une circulation des connaissances qui marche, et des politiques publiques qui s’appuient sur des données compréhensibles.

Si vous travaillez dans une coopérative, une ONG, une entreprise agro-industrielle, ou un service technique, la meilleure prochaine étape est simple : identifier la décision la plus coûteuse aujourd’hui, puis vérifier si des données (même imparfaites) peuvent la rendre moins risquée.

La suite logique pour notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal » : passer de “l’IA en démonstration” à l’IA en routine, au service des parcours, des troupeaux et des revenus. Quelle décision terrain, chez vous, mérite d’être outillée en premier ?