La convention MASAE à 300 M USD mise sur le solaire et la bioénergie. Un socle concret pour déployer l’IA agricole, automatiser et sécuriser la production.
IA et énergie solaire : moderniser l’agriculture au Sénégal
Le chiffre qui change la discussion, c’est 300 millions USD sur 6 ans. En septembre 2025, le Ministère de l’Agriculture, de la Souveraineté Alimentaire et de l’Élevage (MASAE) a signé une Convention-Cadre de Partenariat avec The Cornerstone Group – Hajib Al Shams Joint Venture pour accélérer la modernisation agricole via les énergies renouvelables.
Et soyons francs : sans énergie fiable, l’IA reste souvent un beau PowerPoint. Les capteurs d’humidité, les stations météo connectées, les systèmes d’irrigation automatisés, les plateformes de traçabilité ou d’assurance paramétrique… tout ça a un point commun très terre-à-terre : ça a besoin d’électricité stable.
Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal”, j’aime aborder les sujets par le concret. Cette convention est justement un cas d’école : elle ne parle pas d’IA noir sur blanc, mais elle crée les conditions pour que l’IA devienne utile, rentable et déployable à grande échelle dans les exploitations, l’élevage et l’aquaculture.
Une convention énergétique qui prépare le terrain pour l’IA agricole
La clé, c’est simple : l’IA en agriculture est d’abord une affaire d’infrastructures. La convention prévoit la solarisation des exploitations agricoles, des unités d’élevage, des sites aquacoles et des laboratoires d’analyse. On est sur des briques indispensables pour numériser la production.
Quand une exploitation est alimentée de façon intermittente (ou pas du tout), les usages numériques deviennent fragiles : données perdues, maintenance compliquée, impossibilité d’automatiser, coûts de carburant qui explosent. À l’inverse, une base énergétique renouvelable rend possible :
- la collecte continue de données (capteurs, balances, pompes, froid)
- l’automatisation (pompage, fertigation, ventilation d’élevage)
- la qualité (chaîne du froid, stockage, analyses)
- la prise de décision assistée (modèles IA, alertes, prévisions)
Phrase à retenir : l’IA agricole n’est pas un “outil de bureau”, c’est un système opérationnel qui dépend d’une énergie stable sur le terrain.
Le modèle BOT : une logique “apprendre en exploitant”, puis transférer
Le partenariat est structuré en Build–Operate–Transfer (BOT) : l’investisseur construit et opère pendant la période prévue, puis transfère les infrastructures aux producteurs sénégalais et au secteur privé.
Ce point compte beaucoup pour l’adoption technologique. Dans la vraie vie, ce qui bloque souvent l’innovation agricole, ce n’est pas l’envie : c’est la capacité de maintenir. Un BOT bien piloté peut :
- accélérer le déploiement (moins de délais de financement et d’exécution)
- professionnaliser l’exploitation (contrats de service, monitoring, maintenance)
- former sur la durée (compétences locales, routines, transfert)
C’est exactement ce qu’on veut si l’objectif final est d’installer, demain, des briques IA fiables dans la durée.
Solarisation + données : le duo qui rend l’automatisation rentable
La solarisation n’est pas “juste” un projet vert. Dans une exploitation, elle a un effet direct sur le coût de production, la stabilité des opérations et la capacité à instrumenter le terrain.
Irrigation intelligente : moins d’eau, plus de régularité
L’irrigation est un bon exemple : dès qu’on combine pompage solaire + capteurs (humidité du sol, débit, pression) + règles de pilotage, on obtient des gains immédiats :
- arrosage basé sur le besoin réel plutôt que sur l’habitude
- baisse des pannes liées aux variations de courant
- suivi précis des volumes pompés (utile pour l’optimisation et la facturation interne)
L’étape IA vient ensuite : une fois les données collectées, des modèles peuvent proposer des calendriers d’irrigation, détecter des fuites, ou anticiper des stress hydriques. La condition préalable reste la même : du courant disponible au bon moment.
Chaîne du froid et qualité : là où se jouent les revenus
Beaucoup de valeur se perd après la récolte. Le solaire appliqué à la conservation (froid, ventilation, séchage contrôlé) sert deux objectifs :
- réduire les pertes (qualité stable, moins de ruptures)
- standardiser (calibres, humidité, stockage)
C’est aussi ce qui rend possible des outils numériques de commercialisation : quand la qualité est maîtrisée, la promesse faite à un acheteur (grossiste, transformateur, export) devient crédible et mesurable. Dans les filières, la confiance se construit avec des preuves.
Bioénergie, biogaz, biofertilisants : une modernisation “anti-dépendance”
L’accord mentionne la promotion de solutions de bioénergie comme le biogaz et les biofertilisants. C’est un volet sous-estimé, alors qu’il touche un point sensible : la dépendance aux intrants.
Du déchet au carburant énergétique de l’exploitation
Dans l’élevage, les effluents sont souvent une contrainte. Avec une logique biogaz, ils deviennent :
- une source d’énergie pour chauffer, alimenter certains équipements ou compléter une installation solaire
- une matière première pour produire un digestat valorisable en fertilisation
Et c’est là que l’IA peut faire une différence très pratique : optimiser les apports, suivre les volumes, planifier la production, prévoir la demande énergétique du site.
Un bénéfice direct pour les sols et la productivité
Les biofertilisants ne sont pas un slogan. Bien gérés, ils améliorent la matière organique et peuvent réduire une partie des achats d’engrais minéraux. Quand on couple cela avec des analyses de sol (les laboratoires mentionnés dans la convention) et des recommandations numériques, on se rapproche d’une fertilisation de précision : moins de gaspillage, plus de cohérence agronomique.
Renforcement des capacités : la vraie bataille se gagne sur le terrain
La convention prévoit du renforcement des capacités techniques. C’est probablement le volet le plus déterminant pour l’IA, parce qu’une technologie sans compétences locales finit en panne… puis en abandon.
Les compétences à viser pour que l’IA “tienne” dans la durée
Pour que l’IA agricole au Sénégal passe de pilotes à déploiements, il faut des profils opérationnels, pas seulement des consultants. Sur le terrain, on a besoin de :
- techniciens capables de gérer des systèmes solaires (diagnostic, maintenance, sécurité)
- opérateurs formés au monitoring (lecture de tableaux de bord, alertes, routines)
- relais digitaux (coopératives, OP, agro-entreprises) capables de structurer la collecte de données
Mon avis : la priorité n’est pas d’acheter “une IA”, mais de bâtir une culture de la donnée (qualité, régularité, responsabilité). C’est moins glamour, mais c’est ce qui fait la différence.
Les laboratoires : un levier IA souvent oublié
La solarisation des laboratoires d’analyse est stratégique. Des analyses plus régulières (sol, eau, résidus, qualité) alimentent des recommandations plus fines et des modèles plus fiables.
Une IA n’invente pas la réalité : elle apprend à partir de données. Si la donnée est rare ou peu fiable, les recommandations deviennent vagues. À l’inverse, des mesures standardisées (et accessibles) permettent d’automatiser des conseils utiles : choix variétal, ajustement de fertilisation, détection précoce de risques.
Crédits carbone + assurances : la finance qui rend la technologie adoptable
La convention mentionne la monétisation des crédits carbone au profit d’un Fonds Agricole et le financement des assurances. Ce n’est pas un détail administratif : c’est une manière de résoudre un problème concret de l’innovation agricole.
La technologie doit être finançable, pas seulement démontrable
Beaucoup de projets tech échouent parce qu’ils restent “pilotes”. Pour passer à l’échelle, il faut une mécanique financière : subvention ciblée, crédit adapté, leasing, assurance, et… réduction du risque.
Les crédits carbone, s’ils sont bien structurés, peuvent :
- créer une source de financement complémentaire pour des équipements (solaire, biodigesteurs)
- encourager des pratiques plus sobres (énergie, fertilisation, gestion des résidus)
- alimenter un fonds qui aide à l’adoption (formation, maintenance, extension)
Assurances agricoles : l’IA comme moteur de confiance
Quand les risques climatiques augmentent, les producteurs hésitent à investir. Les assurances peuvent débloquer la décision. Et l’IA intervient à deux niveaux :
- mesure (données météo, indices de végétation, historique)
- déclenchement (assurance paramétrique basée sur des seuils)
Une assurance bien conçue accélère l’investissement productif. Une énergie fiable permet de mieux mesurer. Et une bonne mesure rend l’assurance moins chère et plus juste. C’est un cercle vertueux.
Ce que ce partenariat change, concrètement, pour 2026
Fin décembre 2025, on est au bon moment pour se poser la question : “Ok, et maintenant, on fait quoi ?” Voici une lecture très pragmatique de ce que cette convention peut permettre dès 2026, si l’exécution suit.
1) Des fermes “instrumentées” plutôt que simplement équipées
Acheter des panneaux ne suffit pas. Il faut viser des sites capables de produire de la donnée et d’automatiser : pompes monitorées, compteurs, capteurs, maintenance planifiée.
2) Des démonstrateurs par filière (pas un seul grand pilote)
L’impact sera plus rapide si on déploie des démonstrateurs adaptés :
- maraîchage irrigué (pompage + fertigation)
- élevage (biogaz + suivi sanitaire)
- aquaculture (aération, qualité de l’eau, alimentation)
3) Un “pack” adoption : énergie + formation + service
Ce qui marche, c’est un bundle simple : installation, exploitation, maintenance, formation, et un modèle de paiement réaliste (abonnement, saisonnier, coopératif). C’est là que le public-privé a un avantage : il peut structurer un cadre et laisser le terrain respirer.
Une règle utile : si une technologie ne tient pas sans un expert à Dakar, elle ne tient pas.
Mini FAQ (les questions qu’on me pose souvent)
L’IA est-elle indispensable pour moderniser l’agriculture ?
Non. L’énergie, l’eau, la logistique et la qualité restent les fondations. Mais une fois ces fondations posées, l’IA devient un accélérateur concret : optimisation, prévision, contrôle qualité, automatisation.
Pourquoi parler d’IA dans une convention centrée sur l’énergie ?
Parce que l’énergie est la condition de possibilité des outils numériques sur site. Sans elle, capteurs, automatisation et suivi à distance restent fragiles ou trop chers.
Quels résultats attendre en priorité ?
Les gains les plus rapides viennent souvent de :
- stabilité des opérations (moins d’arrêts)
- réduction des pertes post-récolte
- meilleure maîtrise de l’irrigation et des intrants
Souveraineté alimentaire : la technologie utile, pas décorative
La convention s’inscrit dans la vision de renforcement de la souveraineté alimentaire, de la résilience climatique et de la prospérité rurale, en ligne avec les orientations du Plan Sénégal 2050. Mon point de vue est clair : la souveraineté alimentaire ne se décrète pas, elle se construit avec des systèmes productifs fiables.
L’énergie renouvelable sur les sites agricoles, c’est un socle. Et sur ce socle, l’IA a enfin une chance d’être ce qu’on attend d’elle : un outil qui simplifie la décision, réduit le gaspillage et sécurise le revenu.
Si vous travaillez dans une coopérative, une agro-industrie, une startup agriTech ou une institution, la question utile à se poser pour 2026 est la suivante : quelles données et quelles automatisations allons-nous rendre possibles grâce à cette nouvelle base énergétique ?