Pêche durable au Sénégal : l’IA au service des stocks

Le 23/12/2025, le ministre en charge de la pêche a échangé avec le CONAPED autour d’un sujet qui ne laisse plus de place à l’improvisation : rendre la pêche maritime durable. Ce type de rencontre paraît classique. Pourtant, c’est souvent là que tout se joue : quand l’État et les organisations de terrain mettent enfin les mêmes problèmes sur la table — effort de pêche trop élevé, pression sur les ressources, traçabilité, revenus des communautés.

Voici ma lecture (assumée) : la durabilité ne viendra pas uniquement de nouvelles règles, mais de meilleures décisions, prises plus vite, avec de meilleures données. Et c’est précisément le terrain où l’intelligence artificielle peut peser, sans discours magique. Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », la pêche mérite sa place : elle fait partie de l’économie agricole au sens large, alimente l’agro-industrie (transformation, export, distribution) et touche directement la sécurité alimentaire.

Ce que signale vraiment l’échange ministre–CONAPED

Réponse directe : cette concertation montre que la pêche durable est un problème de gouvernance et de données autant qu’un problème de ressources.

Quand un ministère échange avec une organisation comme le CONAPED, l’enjeu n’est pas seulement la “sensibilisation”. C’est la capacité à aligner :

• Les objectifs publics (préserver les stocks, protéger les emplois, formaliser la filière)
• La réalité du terrain (saisonnalité, contraintes de carburant, concurrence, accès au marché)
• Les mécanismes de contrôle (débarquements, tailles, zones, licences)

La réalité opérationnelle : sans données fiables, on pilote à l’aveugle

Une règle non mesurée devient vite une règle contestée. Dans les pêcheries, les tensions montent quand les acteurs ont l’impression que :

• les contrôles sont inégaux,
• les décisions arrivent trop tard,
• les sanctions ne ciblent pas les vrais abus,
• la “durabilité” se traduit par une baisse de revenus immédiate.

L’IA ne remplace pas la réglementation. Elle aide à la rendre plus juste, parce qu’elle améliore la qualité des preuves : effort réel, zones fréquentées, volumes, périodes sensibles.

Où l’IA apporte du concret dans la pêche durable (et pourquoi ça marche)

Réponse directe : l’IA est utile quand elle transforme des signaux dispersés (mer, ports, marchés, météo) en décisions actionnables.

La pêche est un système vivant : océanographie, biologie, comportements humains, logistique. Résultat : on a beaucoup de données… mais rarement consolidées. L’IA sert ici de “moteur de corrélation” : elle relie ce qui, autrement, reste en silos.

1) Suivi des stocks : prédire plutôt que constater

Le plus grand échec des politiques de durabilité, c’est de réagir après coup.

Avec des modèles de prévision (apprentissage automatique), on peut :

• anticiper des baisses de disponibilité par espèce et par zone,
• croiser température de surface, chlorophylle, courants et données de débarquements,
• recommander des ajustements de périodes/aires de pêche.

Une décision utile est une décision prise avant l’effondrement d’un stock, pas après.

2) Contrôle intelligent : cibler les inspections là où le risque est réel

Les ressources de contrôle sont limitées. L’IA permet de passer d’un contrôle “au hasard” à un contrôle basé sur le risque.

Exemples d’usages :

• scores de risque par navire (cohérence des sorties, historiques, signaux anormaux),
• détection d’anomalies (durées de mer incohérentes, schémas de trajectoires),
• priorisation des inspections au débarquement.

Ce point change tout : moins de friction avec les acteurs réguliers, plus d’efficacité contre les pratiques destructrices.

3) Traçabilité : sécuriser l’accès aux marchés (et protéger la qualité)

La demande de traçabilité monte, notamment sur les marchés structurés. Une filière sans traçabilité claire se condamne à :

• subir des prix plus bas,
• perdre des débouchés,
• laisser prospérer la fraude.

Des solutions mêlant IA et digitalisation peuvent :

• automatiser la saisie et la vérification de données de lot,
• détecter des incohérences (espèce/poids/saison/zone),
• améliorer l’étiquetage et la conformité.

Et côté agro-industrie, c’est précieux : une usine de transformation performe mieux quand l’approvisionnement est prévisible, standardisé, traçable.

Gouvernance augmentée : comment l’IA peut renforcer la collaboration État–acteurs

Réponse directe : l’IA devient un outil de concertation quand elle rend l’information partagée, lisible et contestable.

La rencontre ministre–CONAPED rappelle une évidence : une politique durable ne s’applique pas “sur” les acteurs, elle se construit avec eux. L’IA aide si elle soutient un cadre de décision transparent.

Des tableaux de bord communs (pas des rapports qui dorment)

Ce qui fonctionne dans les filières agricoles structurées marche aussi en pêche : un “pilotage par indicateurs”. L’idée n’est pas d’inonder de chiffres, mais d’avoir 6 à 10 indicateurs suivis chaque mois :

• volumes débarqués par espèce,
• tailles moyennes,
• effort de pêche (sorties, durée, zones),
• prix moyens au débarquement,
• alertes de non-conformité,
• périodes de sensibilité biologique.

Si ces indicateurs sont visibles par les parties prenantes (administration, organisations professionnelles, transformateurs), le débat change : on ne discute plus d’impressions, on discute de trajectoires.

Des mécanismes d’alerte “terrain” (WhatsApp + IA, et ça suffit)

On imagine souvent l’IA comme une plateforme complexe. En réalité, au Sénégal, les usages les plus rapides démarrent via mobile.

Exemple simple :

• des relais au port signalent des événements (captures atypiques, afflux, mortalité, conflits),
• l’IA classe et résume ces retours,
• le ministère/les services déconcentrés reçoivent une synthèse quotidienne.

Ce n’est pas glamour. Mais c’est efficace.

De la pêche à l’agro-industrie : le lien qu’on sous-estime

Réponse directe : moderniser la pêche avec l’IA sécurise aussi la transformation, la logistique et la valeur ajoutée locale.

La pêche n’est pas un “secteur isolé”. Elle alimente :

• la transformation (congélation, fumage, farine/huile de poisson selon chaînes de valeur),
• la distribution (marchés urbains, restauration, export),
• la sécurité alimentaire (protéines accessibles).

Prévision d’approvisionnement : moins de pertes, plus de marge

Quand une unité de transformation ne sait pas ce qui arrive demain, elle :

• sur-stocke,
• sous-utilise ses capacités,
• perd de la qualité (rupture de froid, attente).

Des modèles de prévision basés sur données historiques, météo marine et signaux portuaires peuvent améliorer :

• la planification de production,
• la gestion du froid,
• la négociation de contrats.

Gestion durable = stabilité des revenus

La durabilité est parfois vendue comme un sacrifice. Je ne suis pas d’accord : la durabilité est une stratégie de stabilité, surtout quand les stocks deviennent plus variables.

Quand on gère mieux :

• les pêcheurs réduisent les sorties “à perte”,
• les mareyeurs stabilisent les volumes,
• les transformateurs sécurisent la qualité.

Et l’IA, dans ce tableau, sert à réduire l’incertitude.

Plan d’action en 90 jours : démarrer l’IA sans s’enliser

Réponse directe : il faut commencer par un pilote ciblé, avec des données minimales, et un bénéfice visible pour le terrain.

Voici un cadre pragmatique que je recommande souvent (adaptable aux pêches sénégalaises) :

1) Choisir un cas d’usage unique (et mesurable)

Trois bons candidats :

1. Tableau de bord de débarquements (espèces, volumes, prix) sur 3 ports
2. Ciblage des inspections via un score de risque simple
3. Prévision hebdomadaire d’approvisionnement pour 1 unité de transformation

2) Fixer des indicateurs de réussite simples

• délai de disponibilité des données (ex. passer de 30 jours à 72h),
• taux d’erreurs de saisie,
• baisse des inspections inutiles,
• réduction des pertes qualité.

3) Organiser la donnée avant l’algorithme

On sous-estime ce point. Un pilote réussi commence par :

• un format de saisie unique,
• des identifiants clairs (navire, site, espèce),
• des règles de validation.

4) Former des “référents terrain”

Sans personnes capables d’expliquer l’outil, de corriger les anomalies et de faire remonter les besoins, tout s’arrête.

FAQ utile (les questions qu’on me pose le plus)

L’IA peut-elle vraiment lutter contre la pêche illégale ?

Oui, si elle s’appuie sur des signaux exploitables (trajectoires, incohérences, historiques) et si l’action suit (contrôle, sanction, incitations). L’IA sans capacité d’intervention, c’est juste un tableau qui clignote.

Est-ce réservé aux grandes flottes industrielles ?

Non. Les approches mobiles et les tableaux de bord portuaires concernent directement la pêche artisanale. Le bon critère n’est pas la taille, c’est la capacité à capter des données fiables.

Quel est le plus gros risque d’un projet IA dans la pêche ?

Construire une solution hors-sol. Si les acteurs au débarquement n’y gagnent rien (temps, transparence, prix, services), l’outil sera contourné.

Ce que cette séquence politique rend possible, dès 2026

La rencontre entre le ministre et le CONAPED est un signal : la durabilité revient au centre, avec l’idée d’une action coordonnée. La prochaine étape logique, c’est de doter cette coordination d’une colonne vertébrale numérique : données partagées, indicateurs, mécanismes d’alerte, traçabilité.

Dans la série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », la pêche est un terrain où l’IA peut produire des résultats rapides — à condition de rester sobre : commencer petit, prouver l’impact, puis étendre.

Si vous deviez choisir un seul pilote à lancer dès le prochain trimestre — suivi des débarquements, ciblage des inspections ou prévision d’approvisionnement — lequel créerait le plus de confiance entre l’État, les organisations comme le CONAPED et les acteurs de terrain ?