Irrigation à Matam : quand l’IA optimise chaque litre

Le 21/12/2025 à Kanel (région de Matam), un geste très concret a fait bouger les lignes : un groupe motopompe a été remis à des femmes de Horndoldé pour soutenir leurs activités de maraîchage. Ce n’est pas « juste » un don de matériel. C’est un rappel brutal d’une réalité : dans l’agriculture, l’accès à l’eau décide souvent du rendement… et du revenu.

Ce qui m’intéresse ici, c’est l’étape suivante. Une motopompe apporte de la puissance. Mais l’intelligence artificielle, elle, apporte de la précision : quand arroser, combien, pour quelle culture, avec quel coût, et quel résultat attendu. Dans une région où l’on arrose parfois « à l’œil » faute de forage, d’équipements et de données, passer de l’effort à l’efficacité est la vraie modernisation.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal ». À partir de l’exemple de Horndoldé, on va voir comment l’irrigation peut devenir un point d’entrée simple et rentable vers l’IA, surtout quand les femmes sont au cœur de la production.

Le groupe motopompe : une technologie qui change déjà le quotidien

Un groupe motopompe, c’est une promesse immédiate : réduire la pénibilité, augmenter la surface cultivable, sécuriser les cycles de production, et donc stabiliser les revenus. Dans le cas de Horndoldé, la situation est claire : pas de forage pour l’arrosage, et un besoin vital d’utiliser les eaux du Fleuve Sénégal pour maintenir les jardins.

La présidente de l’association « Féddé Mamadou Baidy Bilel » explique avoir tiré au sort une cellule bénéficiaire parmi plusieurs, faute de moyens pour équiper tout le monde en même temps. Ce détail dit beaucoup : la demande d’outillage agricole dépasse l’offre. Résultat, chaque équipement doit être rentabilisé, préservé, mutualisé et géré avec rigueur.

Ce que résout une motopompe (et ce qu’elle ne résout pas)

Elle résout :

• le manque de débit (on irrigue plus vite) ;
• la fatigue physique (moins de portage et d’arrosage manuel) ;
• une partie des pertes de plants liées au stress hydrique.

Elle ne résout pas :

• le sur-arrosage (qui lessive les sols et augmente les coûts) ;
• le mauvais timing (arroser au mauvais moment de la journée) ;
• la répartition inégale de l’eau dans des parcelles hétérogènes ;
• le suivi économique (coût carburant/temps vs revenu).

C’est exactement là que l’IA devient utile : transformer un outil puissant en système bien piloté.

Automatiser l’irrigation : le chemin le plus court vers l’IA en agriculture

L’IA en agriculture, on l’imagine souvent comme des drones, des robots ou des plateformes compliquées. La réalité, sur le terrain, est plus simple : l’irrigation est l’usage le plus “rentable” à optimiser, parce que l’eau (et l’énergie) pèsent lourd dans les coûts.

Le principe est direct : mesurer, prévoir, décider, contrôler.

Mesurer : capteurs, météo, et une donnée très sous-estimée

Une IA ne « devine » rien. Elle se nourrit de signaux, même basiques :

• humidité du sol (capteurs simples) ;
• température et vent (météo locale) ;
• type de culture, stade de croissance ;
• historique d’arrosage ;
• temps de fonctionnement de la motopompe ;
• consommation carburant (ou énergie).

Dans beaucoup de périmètres maraîchers, la donnée la plus rentable à collecter au début, c’est simplement : combien d’heures de pompe par jour, pour quelle parcelle, et quel résultat visuel (croissance/maladies). Pas besoin d’un laboratoire. Un registre papier puis un tableur suffisent pour démarrer.

Prévoir : le bon arrosage n’est pas “plus”, c’est “juste”

Un modèle IA (ou même un modèle statistique) peut aider à répondre à des questions très opérationnelles :

• si je pompe 2 heures au lieu de 3, est-ce que je perds du rendement ?
• si j’arrose tôt le matin plutôt qu’en plein après-midi, combien j’économise ?
• quelle parcelle souffre le plus et doit être priorisée ?

Une phrase qui résume bien le sujet : « L’irrigation performante, c’est l’art de ne pas gaspiller. »

Décider et contrôler : passer de l’intuition à une règle simple

Le niveau “1” de l’IA, ce n’est pas une plateforme coûteuse. C’est une règle de décision compréhensible par l’équipe :

• si humidité < seuil et température > seuil → arroser X minutes ;
• si vent fort → réduire / décaler l’arrosage ;
• si stade de croissance sensible → priorité parcelle A.

Même sans automatisation complète, ces règles diminuent les conflits, les oublis, et la surconsommation de carburant.

Femmes, maraîchage et IA : le vrai sujet, c’est le pouvoir de gestion

Le reportage de terrain montre des femmes engagées dans le maraîchage et l’élevage, organisées en cellules. Dans ce type d’organisation, l’innovation ne dépend pas seulement du matériel, mais de la capacité de gestion collective.

L’IA, bien utilisée, renforce ce pouvoir de gestion sur trois points.

1) Planifier la production (et éviter la saturation du marché)

Quand plusieurs jardins produisent les mêmes légumes au même moment, les prix chutent. Une approche “IA légère” consiste à tenir :

• un calendrier de semis ;
• une estimation des volumes ;
• une veille des prix sur les marchés locaux.

Avec ces données, un outil (même simple) peut recommander des décalages de plantation et des diversifications. C’est moins spectaculaire qu’un drone, mais souvent plus payant.

2) Suivre la rentabilité parcelle par parcelle

Beaucoup d’exploitations savent produire, mais peinent à répondre à une question décisive : quelle parcelle rapporte vraiment, une fois le carburant, la main-d’œuvre et les intrants payés ?

Une routine mensuelle suffit :

• dépenses (carburant, semences, engrais, traitements) ;
• temps de travail ;
• ventes (quantités, prix, pertes).

À partir de là, une IA peut aider à détecter :

• les parcelles « gouffres » ;
• les cultures à marge faible ;
• les semaines où les dépenses explosent.

3) Améliorer la commercialisation avec des contenus simples

Notre série parle aussi d’IA pour créer du contenu et automatiser la communication. Dans le maraîchage, c’est utile tout de suite :

• fiches produit (origine, mode de culture, disponibilité) ;
• messages WhatsApp structurés aux acheteurs ;
• photos triées, légendées, publiées régulièrement ;
• réponse rapide aux demandes (quantités, prix, livraison).

Ce n’est pas du “marketing pour faire joli”. C’est du temps gagné et des ventes sécurisées.

Du groupe motopompe au “système” : un plan d’action réaliste en 90 jours

La meilleure erreur à éviter, c’est de vouloir tout numériser d’un coup. Pour une cellule maraîchère comme Horndoldé, je conseille un plan en trois étapes, pragmatique.

Étape 1 (jours 1–15) : fiabiliser l’usage de la motopompe

Objectif : réduire la casse et le gaspillage.

• définir un planning d’utilisation (créneaux, responsables) ;
• noter les heures de marche quotidiennes ;
• instaurer une petite caisse entretien (huile, pièces, imprévus) ;
• formaliser une règle : qui utilise, rend l’outil propre et vérifié.

Étape 2 (jours 15–45) : collecter 5 données utiles, pas 50

Objectif : avoir une base pour décider.

• heures de pompage par parcelle ;
• culture + stade (semis, croissance, récolte) ;
• incidents (panne, baisse débit, manque carburant) ;
• observations (jaunissement, maladies, stress hydrique) ;
• ventes hebdomadaires (quantités/prix).

Étape 3 (jours 45–90) : introduire l’IA comme “assistant de gestion”

Objectif : transformer les notes en décisions.

• produire un tableau simple (papier→numérique si possible) ;
• générer des recommandations d’arrosage (règles + météo) ;
• comparer 2 semaines “avant/après” (carburant, temps, pertes) ;
• créer un message-type de disponibilité produits pour les acheteurs.

Une bonne IA en agriculture ne remplace pas l’expérience. Elle met l’expérience en ordre, et elle la rend transmissible.

Questions fréquentes (et réponses franches)

Une petite organisation peut-elle vraiment utiliser l’IA ?

Oui, si l’IA est introduite comme outil d’aide à la décision, pas comme un projet informatique. Le prérequis, c’est une routine de données, même minimale.

Est-ce que l’automatisation de l’irrigation coûte trop cher ?

L’automatisation complète peut être coûteuse, mais l’optimisation ne l’est pas forcément. On peut obtenir des gains avec :

• des règles d’arrosage ;
• un suivi de consommation ;
• une meilleure planification.

Pourquoi commencer par l’eau ?

Parce que l’eau et l’énergie sont des postes qui se voient immédiatement : si on économise du carburant et on évite des pertes de plants, le bénéfice est rapide.

Horndoldé montre la voie : l’IA commence par un geste utile

L’octroi du groupe motopompe à Horndoldé n’est pas un symbole abstrait. C’est une démonstration : quand une technologie rend l’eau accessible, le maraîchage devient plus stable, plus rentable, et plus digne. Et quand on ajoute une couche de pilotage (données, règles, automatisation progressive), on passe d’un équipement à un système.

Pour le Sénégal, et particulièrement pour les zones comme Matam où la ressource doit être gérée finement, je défends une idée simple : l’IA la plus utile n’est pas celle qui impressionne, c’est celle qui fait économiser de l’eau, du temps et du carburant.

La prochaine étape logique, c’est d’aider ces cellules à transformer chaque arrosage en décision informée : quels capteurs minimalistes, quel tableau de suivi, quels messages de vente, et quel plan de maintenance. Si vous deviez choisir une seule amélioration dès maintenant, ce serait laquelle : mesurer l’eau, planifier l’arrosage, ou mieux vendre la production ?