Santé des sols au Sénégal : l’IA pour mieux produire

Le 05/12/2025, à l’occasion de la Journée mondiale des sols, le Sénégal a rappelé une vérité simple : 95 % de notre alimentation dépend des sols. Et quand le sol se fatigue, tout le reste suit—rendements, revenus agricoles, disponibilité des aliments, résilience face aux chocs climatiques.

À l’Institut national de Pédologie (INP), une journée portes ouvertes présidée par le ministre Dr Mabouba Diagne a mis en avant des actions concrètes : chaulage en Casamance, phosphatage et amendements organiques dans le bassin arachidier, études ciblées dans les Niayes. Ce que je retiens surtout, c’est le signal stratégique : le pays mise sur la science et la donnée. Et c’est exactement le terrain où l’intelligence artificielle (IA) appliquée à l’agriculture peut devenir utile—pas pour “faire moderne”, mais pour mieux décider, plus vite, à l’échelle.

Une phrase qui résume l’enjeu : “Un sol mesuré est un sol mieux géré.” L’IA ne remplace pas l’agronomie ; elle la rend plus précise, plus rapide et plus accessible.

La santé des sols : le vrai socle de la souveraineté alimentaire

Réponse directe : sans sols en bon état, les politiques de production agricole plafonnent, même avec de bonnes semences et de l’irrigation.

Le Sénégal fait face à plusieurs dégradations bien connues : érosion, acidification, baisse de fertilité, salinisation. Ce ne sont pas des concepts abstraits. Ils se traduisent sur le terrain par des parcelles qui “donnent” moins, des besoins croissants en intrants, et des exploitants qui prennent plus de risques au moindre aléa pluviométrique.

Cette réalité explique pourquoi l’INP est central. Quand l’INP cartographie, analyse, conseille, il ne fait pas seulement de la recherche : il oriente des décisions économiques (quoi amender, combien, où, et quand) et sécurise l’investissement des producteurs.

Pourquoi l’IA entre naturellement dans le sujet

Réponse directe : parce que la gestion des sols repose sur des données nombreuses, variables, et locales—exactement le type de problème que l’IA traite bien.

Un diagnostic de sol dépend d’analyses de laboratoire, d’historiques de cultures, de pluviométrie, de texture, de topographie, parfois même d’images satellite. À l’échelle d’un pays, la complexité devient énorme. L’IA permet de :

• fusionner plusieurs sources (labo, terrain, satellite) ;
• détecter des tendances (dégradation progressive, zones à risque) ;
• recommander des actions (amendements, pratiques culturales) adaptées à chaque zone agroécologique.

Du chaulage au phosphatage : ce que la stratégie 2025 dit vraiment

Réponse directe : le Sénégal applique des solutions différenciées par zone, ce qui prépare un futur “piloté par la donnée”.

L’article met en avant trois exemples très parlants :

• Casamance : chaulage pour corriger l’acidité des sols rizicoles.
• Bassin arachidier : phosphatage + amendements organiques pour restaurer la fertilité.
• Niayes : études spécifiques pour soutenir la productivité horticole.

Ces choix ont un point commun : ils supposent un diagnostic fin. Et c’est là que beaucoup de programmes agricoles se trompent : ils généralisent. Or, un sol n’est pas “le Sénégal”, c’est une mosaïque de situations.

Ce que l’IA peut améliorer, très concrètement

Réponse directe : l’IA peut aider à passer du “traitement par zone” au “traitement par parcelle”, sans exploser les coûts.

Exemples d’applications réalistes (et utiles) au Sénégal :

1. Cartographie de l’acidité et de la salinité à haute résolution

   • L’IA peut analyser des séries d’images (satellite/drone) et croiser avec des points de mesure INP pour produire des cartes de risque plus précises.

2. Recommandations de fertilisation raisonnée

   • À partir d’analyses de sol et de l’objectif de rendement, un modèle propose une dose d’amendement (chaux, phosphate, compost) plus ajustée, avec une logique “coût/effet”.

3. Alerte précoce sur la dégradation

   • Une baisse régulière de vigueur végétale, répétée sur plusieurs saisons au même endroit, peut déclencher une alerte : compactage, carence, salinisation, problème de drainage.

4. Conseil agricole via mobile en langues locales

   • Un assistant IA (texte ou vocal) peut transformer une recommandation technique en message simple : quoi faire, quand, et avec quelles précautions.

Digitalisation des données pédologiques : le levier qui change l’échelle

Réponse directe : sans données organisées, l’IA reste une promesse ; avec des données propres, elle devient un outil de décision.

Le Gouvernement annonce le soutien à l’INP via la modernisation des laboratoires, la digitalisation des données pédologiques, et le renforcement des moyens. Cette “digitalisation” n’est pas un mot à la mode : c’est le prérequis.

Voici ce qui fonctionne, dans la pratique, pour rendre des données de sols réellement exploitables (par l’INP, les projets, les coopératives, et demain les agro-industriels) :

• Un identifiant unique de parcelle / point d’échantillonnage (pour éviter les doublons)
• Des formats standardisés (pH, CEC, matière organique, phosphore assimilable, texture, etc.)
• Un historique (date de prélèvement, culture précédente, amendements appliqués)
• Une gouvernance claire : qui collecte, qui valide, qui publie, qui utilise

Une position assumée : l’IA agricole sans gouvernance des données échoue

On peut acheter des drones, déployer des applis, former des agents… si les données sont fragmentées, non comparables ou jamais mises à jour, on crée de la frustration. La valeur vient de la continuité : mesurer, archiver, comparer, apprendre, recommander.

Cas d’usage : “de la recommandation INP” à un plan de sol piloté par IA

Réponse directe : le meilleur scénario, c’est un duo “expert + IA” : l’INP garde l’autorité agronomique, l’IA accélère l’exécution.

Voici un schéma de déploiement crédible en 6 étapes, adapté aux réalités terrain :

1. Échantillonnage ciblé

   • On ne prélève pas partout : on prélève là où l’IA (images + historiques) détecte des zones homogènes et des zones “anormales”.

2. Analyses labo modernisées

   • Résultats plus rapides et traçables.

3. Base de données nationale des sols (INP)

   • Données structurées par zone agroécologique, culture, saison.

4. Modèles de recommandation

   • Doses d’amendements, choix de pratiques (rotations, couverture, compostage), priorisation des parcelles.

5. Diffusion terrain

   • Fiches simples + messages mobiles + démonstrations dans les champs.

6. Mesure d’impact

   • Rendements, coûts d’intrants, amélioration pH/matière organique, stabilité interannuelle.

Ce point est décisif pour le lead : les organisations qui savent mesurer l’impact (projets, coopératives, agro-industriels) obtiennent plus facilement financement, partenariats et adhésion des producteurs.

Questions fréquentes (et réponses utiles)

L’IA peut-elle remplacer les analyses de laboratoire ?

Réponse directe : non, mais elle peut réduire leur coût et améliorer leur ciblage.

Les analyses labo restent la référence. L’IA sert surtout à décider où prélever, à extrapoler prudemment entre points de mesure, et à suivre les évolutions.

Quels bénéfices économiques attendre d’une meilleure gestion des sols ?

Réponse directe : moins de dépenses mal ciblées et des rendements plus stables.

Quand la fertilisation est “au jugé”, on surdose parfois et on sous-dose souvent. En corrigeant l’acidité ou les carences et en restaurant la matière organique, on vise une performance moins spectaculaire mais plus durable : la stabilité.

Par où commencer quand on est une coopérative ou une agro-industrie ?

Réponse directe : démarrer petit, mais avec une méthode.

• Choisir 1 zone et 1–2 cultures prioritaires
• Mettre en place 30 à 100 parcelles suivies (pilotage)
• Standardiser la collecte de données
• Créer un tableau de bord simple (sol + rendement + intrants)
• Étendre seulement après une saison validée

Ce que la Journée mondiale des sols 2025 change pour la suite

La célébration du 05/12/2025 n’est pas qu’un événement symbolique. Elle marque une orientation : la souveraineté alimentaire passe par la santé des sols, et la santé des sols passe par la capacité à mesurer, comparer et agir.

Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », c’est un épisode clé : l’IA n’a de valeur que si elle s’ancre dans le réel agronomique. Les sols sont ce réel.

Si vous pilotez une coopérative, un projet agricole, une unité de transformation ou un programme d’appui-conseil, la bonne prochaine étape est simple : construire un dispositif de données sols minimal (fiable, réplicable), puis y brancher des outils d’IA pour prioriser, recommander et suivre.

Et vous, sur votre zone, quel est aujourd’hui le frein numéro 1 : manque de données, manque d’analyses, ou difficulté à transformer les recommandations en actions au champ ?