IA et recherche à Dahra : accélérer le sylvopastoral

Le 30/10/2025, au Centre de Recherches Zootechniques (ISRA/CRZ) de Dahra, une journée portes ouvertes a mis la recherche face à son vrai juge : le terrain. Éleveurs, techniciens, organisations locales… tout le monde venait voir, questionner, comparer, parfois contester. Et c’est exactement ce qu’il faut. Quand l’agriculture et l’élevage avancent, ce n’est pas parce qu’un rapport a été publié. C’est parce qu’une solution est comprise, testée, puis adoptée.

Ce type d’événement raconte aussi autre chose : la vulgarisation ne peut plus être “un moment” dans l’année. Elle doit devenir un flux continu d’informations utiles, au bon format, dans la bonne langue, au bon moment. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) a un rôle très concret à jouer dans l’agriculture sénégalaise — pas pour remplacer la recherche, mais pour accélérer la diffusion, améliorer la décision technique et renforcer la commercialisation.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », j’aime partir d’exemples réels. La journée portes ouvertes du CRZ de Dahra est un excellent cas d’école : une recherche proche des acteurs, et un potentiel énorme pour intégrer des outils numériques et des usages IA dans la chaîne complète — de la parcelle au marché.

Ce que montre une journée portes ouvertes à Dahra (et pourquoi ça marche)

Une journée portes ouvertes réussit quand elle répond à une question simple : “Qu’est-ce que ça change pour moi, demain matin ?” À Dahra, l’intention affichée — vulgariser et valoriser des résultats scientifiques, à l’initiative de la direction de l’ISRA — va dans ce sens : rapprocher la recherche des acteurs du développement sylvopastoral.

Le développement sylvopastoral, au Sahel et dans le Ferlo, n’est pas un concept abstrait. C’est la réalité d’écosystèmes fragiles où l’eau, le fourrage, la santé animale et la mobilité déterminent le revenu des ménages. Mettre la recherche “à portée de main” des éleveurs, c’est réduire le temps entre une connaissance validée et une pratique adoptée.

La vraie valeur : la boucle de feedback terrain

Le bénéfice d’une journée portes ouvertes n’est pas seulement la démonstration. C’est la conversation.

• Les éleveurs remontent des contraintes (prix des intrants, accès au vétérinaire, manque d’eau, saisonnalité du fourrage).
• Les chercheurs comprennent mieux les conditions d’adoption (coûts, temps, acceptabilité).
• Les services techniques identifient ce qui est duplicable à l’échelle d’un département.

Une innovation non adoptée n’est pas “en avance”. Elle est hors-sol.

L’IA peut renforcer cette boucle de feedback en captant, structurant et analysant ces retours — au lieu de les laisser dormir dans des comptes rendus difficiles à exploiter.

L’IA au service de la vulgarisation : passer du “ponctuel” au continu

Le point faible le plus fréquent, dans les dispositifs de vulgarisation, c’est la continuité. Après l’événement, l’énergie retombe : les messages ne circulent plus, les questions restent sans réponse, et la pratique ne s’ancre pas. La solution n’est pas de “communiquer plus”. C’est de communiquer mieux, de façon automatisée et contextualisée.

Automatiser la communication sans perdre l’humain

Dans un dispositif inspiré de Dahra, l’IA peut aider à produire des contenus courts et pratiques à partir des démonstrations et échanges.

Concrètement, on peut transformer une journée portes ouvertes en “bibliothèque” de micro-contenus :

• Fiches pratiques (une page) : rationnement en saison sèche, conduite d’abreuvement, hygiène des étables.
• Messages audio en wolof/pulaar/soninké : adaptés aux usages WhatsApp.
• FAQ : réponses aux 30 questions les plus posées pendant la journée.
• Mini-scénarios : “si vos vaches perdent de l’état corporel en mars-avril, voici quoi vérifier”.

L’IA n’invente pas la science. Elle accélère la mise en forme : résumé, traduction, reformulation, création de scripts audio, structuration par thème.

Personnaliser les conseils selon le contexte local

Un même conseil ne vaut pas partout. Entre Dahra, Linguère, Ranérou ou Matam, les réalités diffèrent.

L’usage le plus rentable de l’IA en agriculture sénégalaise, c’est souvent la personnalisation basique :

• saison (hivernage vs saison sèche)
• type d’élevage (transhumant, agropastoral, sédentaire)
• disponibilité en résidus de culture (arachide, mil, riz)
• accès à l’eau (forage, mares, puits)

Même sans modèle complexe, un assistant IA “orienté terrain” peut proposer des recommandations conditionnelles (“si… alors…”) et renvoyer vers des contenus validés par les chercheurs.

Sylvopastoralisme : où l’IA apporte des gains rapides et mesurables

Pour être utile, il faut parler résultats. L’IA est intéressante quand elle réduit un coût, un risque ou un temps de décision. Voici les domaines où les gains sont généralement les plus rapides dans des systèmes sylvopastoraux.

1) Anticiper le fourrage et sécuriser l’alimentation

Le nerf de la guerre, c’est la période de soudure fourragère. Quand l’état corporel baisse, la production laitière suit, puis la reproduction.

Apports possibles (sans promesses irréalistes) :

• Cartographie fourragère basée sur données satellitaires et historiques : identifier plus tôt les zones à risque.
• Alertes simples (SMS/WhatsApp) : “baisse probable de biomasse dans votre zone sous 3–4 semaines”.
• Plans d’alimentation : recommandations de complémentation à partir d’ingrédients disponibles localement.

Même une amélioration modeste de l’anticipation change tout : acheter un aliment de complément 3 semaines trop tard coûte cher.

2) Santé animale : trier l’urgence et orienter vite

La santé animale en zone pastorale souffre d’un problème de triage : beaucoup de signaux, peu de temps.

Un assistant IA (supervisé par des vétérinaires/techniciens) peut :

• structurer un questionnaire symptomatique simple (fièvre, boiterie, diarrhée, toux, avortement)
• proposer une priorisation : urgence élevée / moyenne / faible
• recommander la bonne porte d’entrée : poste vétérinaire, agent technique, isolement, mesures d’hygiène

Le point clé : ne pas jouer au docteur. L’outil doit orienter, pas diagnostiquer à la place des professionnels.

3) Gestion de l’eau et des déplacements

Dans le Ferlo, l’eau organise le territoire. L’IA peut contribuer via :

• prévision de pression sur certains points d’eau
• optimisation de tournées (collecte, distribution, suivi)
• signalement communautaire : pannes, files d’attente, qualité douteuse

Ici, la technologie utile est souvent “petite” : un formulaire mobile, une base de données propre, et des alertes.

De la recherche à la valeur : renforcer la chaîne de commercialisation

La recherche zootechnique est souvent perçue comme “technique”, loin du marché. C’est une erreur. Mieux nourrir, mieux soigner, mieux gérer — c’est aussi mieux vendre.

Standardiser ce qui peut l’être (sans industrialiser à l’excès)

Pour valoriser lait, viande, animaux sur pied, il faut réduire l’incertitude : poids, âge estimé, état corporel, historique sanitaire.

L’IA peut aider à mettre en place des pratiques de base :

• fiches d’identification et suivi (même simple)
• estimation de poids (selon méthodes disponibles)
• recommandations de tri (quels animaux vendre, garder, engraisser)

Le bénéfice : des décisions moins “au feeling” quand les prix bougent.

Automatiser la communication commerciale des coopératives

Beaucoup de groupements et mini-laiteries perdent des ventes faute de communication régulière.

Des usages IA concrets :

• générer chaque semaine des messages WhatsApp : stock, prix, horaires, points de collecte
• produire des affiches et textes radio en français + langues nationales
• répondre automatiquement aux questions répétitives (disponibilité, commande, livraison)

Ce n’est pas glamour. C’est rentable.

Si vos clients ne savent pas ce que vous avez, ils achètent ailleurs.

Plan d’action : intégrer l’IA dans un événement comme Dahra (en 30 jours)

L’intégration de l’IA ne doit pas être un “projet IT” lourd. Pour une prochaine journée portes ouvertes (ou une caravane de vulgarisation), voici un plan simple et réaliste.

Semaine 1 : préparer les contenus et la validation scientifique

• choisir 5 thèmes maximum (ex. alimentation, santé, reproduction, gestion de l’eau, valorisation)
• créer un référentiel : 10 fiches “validées” par les chercheurs
• définir ce qui est autorisé (conseil) et interdit (diagnostic médical, promesses de rendement)

Semaine 2 : capter le terrain (audio, photos, questions)

• enregistrer des explications courtes pendant l’événement (2–3 minutes)
• collecter les questions via papier + WhatsApp
• identifier les “malentendus” récurrents : c’est là que la vulgarisation doit insister

Semaine 3 : transformer en contenus multi-formats avec IA

• résumer chaque thème en 5 points actionnables
• produire scripts audio et messages courts
• traduire/reformuler selon publics (éleveurs, agents, élus)

Semaine 4 : diffuser et mesurer

• publier un calendrier de diffusion (2 messages/semaine)
• suivre 3 indicateurs simples :
  1. taux de lecture/écoute (retours WhatsApp)
  2. questions entrantes
  3. pratiques adoptées (via agents)

Si on ne mesure rien, on confond activité et impact.

Questions fréquentes (et réponses directes)

L’IA remplace-t-elle les agents de terrain ?

Non. Elle réduit la charge répétitive (résumés, traduction, réponses aux questions simples) et libère du temps pour l’accompagnement réel.

Faut-il Internet partout pour que ça marche ?

Pas forcément. Beaucoup de scénarios reposent sur WhatsApp, audio, SMS et synchronisation ponctuelle. L’objectif est l’usage, pas la sophistication.

Qui doit “piloter” l’IA : la recherche ou les producteurs ?

Les deux. La recherche sécurise la validité. Les producteurs imposent la réalité. Le bon modèle est co-piloté, avec règles claires de validation.

Ce que la journée de Dahra nous apprend pour 2026

La journée portes ouvertes du CRZ de Dahra (30/10/2025) illustre une idée simple : la recherche agricole utile est celle qui se laisse interroger par le terrain. Si on ajoute une couche IA bien pensée — diffusion continue, contenus multilingues, retours structurés, alertes — on peut réduire le délai entre “on sait” et “on fait”.

Pour les acteurs du sylvopastoralisme au Sénégal, l’enjeu de 2026 n’est pas d’acheter des outils. C’est de construire une mécanique : produire une connaissance actionnable, la diffuser au bon format, mesurer l’adoption, puis corriger.

La prochaine question à se poser est très concrète : lors de la prochaine journée de vulgarisation, qu’est-ce qui doit absolument continuer à circuler après l’événement — et qui en sera responsable, semaine après semaine ?