Former les équipes agricoles à l’IA pour suivre le marché

Le 24/12/2025, à Dakar, le directeur général de la LONASE, Toussaint Manga, a lancé un message simple à ses équipes : se former pour suivre les mutations du marché. Beaucoup ont lu cette déclaration comme une histoire de gestion RH et de digitalisation des services.

Moi, j’y vois surtout un miroir pour l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal. Parce que les mêmes forces qui bousculent la LONASE bousculent déjà les filières agricoles : nouveaux usages numériques, concurrence plus rapide, attentes des consommateurs, pression sur les marges, et une réalité climatique qui rend la production plus incertaine.

La bonne nouvelle : l’IA peut rendre la formation plus rapide, plus pratique et mieux adaptée au terrain. Pas une IA “magique”, mais des outils concrets (assistants, analyse d’images, prévisions simples, automatisation) qui aident les équipes à mieux décider, mieux vendre, mieux planifier.

Le vrai sujet n’est pas la techno : c’est la compétence

Réponse directe : la digitalisation sans montée en compétences crée de la frustration, pas de la performance. C’est exactement l’idée derrière l’appel de Toussaint Manga : le marché change, donc les métiers changent, donc les compétences doivent suivre.

Dans l’agriculture, on confond souvent “introduire un outil” avec “transformer un travail”. Installer un logiciel de gestion de stock dans une unité de transformation ne sert à rien si :

• personne ne sait structurer les données (entrées, sorties, pertes, lots) ;
• les équipes ne font pas confiance aux chiffres ;
• le reporting reste manuel “par habitude” ;
• l’outil n’est pas adapté aux réalités de connexion et de mobilité.

La compétence clé en 2026, ce n’est pas “savoir coder”. C’est savoir utiliser le numérique pour prendre de meilleures décisions au quotidien.

Ce que “se former” veut dire pour une exploitation ou une agro-industrie

Au lieu de formations longues et théoriques, ce qui marche le mieux, c’est un mix :

1. Micro-formations (30 à 60 minutes) orientées tâches : enregistrer une vente, suivre un lot, créer une facture, analyser une photo de feuille.
2. Rituels d’équipe : 15 minutes par jour ou 1 heure par semaine pour partager un problème et documenter la solution.
3. Coaching terrain : un référent “digital” par site (même non informaticien) qui aide les autres.

L’IA vient renforcer ce dispositif en jouant un rôle de “tuteur” disponible et patient.

IA + formation : la combinaison la plus rentable (si elle est bien cadrée)

Réponse directe : l’IA rend la formation plus personnalisée, plus rapide et plus opérationnelle, à condition d’avoir des cas d’usage clairs.

Dans le thème de notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », on parle souvent de production et de rendement. Mais l’impact le plus immédiat, c’est parfois ailleurs : sur les compétences, donc sur l’exécution.

Voici comment l’IA améliore concrètement la montée en compétences.

1) Une formation “à la demande”, au moment où le problème se pose

Un responsable de magasin d’intrants peut demander à un assistant IA :

• “Propose un modèle de fiche de stock simple (entrées/sorties/pertes) pour une boutique d’intrants.”
• “Écris une procédure en 10 étapes pour réceptionner un lot de maïs et éviter les erreurs.”

Ce n’est pas de la théorie. C’est une réponse immédiate, qu’on peut adapter au niveau de l’équipe.

2) Des supports en langues et niveaux adaptés

Sur le terrain, le frein n’est pas l’intelligence des équipes. C’est le format : trop long, trop académique, pas assez visuel.

L’IA peut aider à produire :

• des fiches de procédure courtes ;
• des scripts audio pour WhatsApp ;
• des versions simplifiées d’un même contenu pour différents profils (ouvriers, superviseurs, commerciaux).

3) Une capitalisation du savoir interne

Beaucoup d’organisations agricoles au Sénégal reposent sur des personnes clés. Quand elles partent, le savoir part avec elles.

Une approche simple : demander aux équipes de décrire leurs pratiques, puis utiliser l’IA pour :

• structurer ces pratiques en procédures ;
• créer un mini “manuel opérationnel” par site ;
• transformer des notes en check-lists.

Une entreprise qui documente ses gestes réduit ses erreurs. Une entreprise qui les documente bien accélère sa croissance.

Les compétences digitales “prioritaires” pour suivre les mutations du marché agricole

Réponse directe : pour s’adapter au marché, il faut maîtriser données, traçabilité, vente et communication — et l’IA peut simplifier chaque bloc.

Les mutations du marché, ce n’est pas seulement “vendre en ligne”. C’est une chaîne complète, de la parcelle au client.

Données de production : passer du ressenti à la mesure

Sans données minimales, impossible de piloter : surfaces, dates, intrants, main-d’œuvre, rendements, pertes.

L’IA n’invente pas des chiffres. En revanche, elle peut :

• proposer des modèles de suivi (tableaux simples) ;
• détecter des incohérences (ex. stock négatif, unité incohérente) ;
• produire un résumé hebdomadaire lisible par la direction.

Traçabilité et qualité : ce que demandent de plus en plus les acheteurs

Les transformateurs, les grandes surfaces et certains marchés d’export demandent : lots, dates, origine, conditions de stockage.

Une équipe formée peut utiliser l’IA pour :

• générer des étiquettes internes par lot (sans “faire joli”, juste utile) ;
• écrire des procédures HACCP simplifiées ;
• rédiger des rapports d’incident (température, humidité, rupture de chaîne).

Commercialisation : mieux vendre sans surpromettre

Dans beaucoup de PME agro, la vente dépend de quelques personnes, et la communication est irrégulière.

Cas concret : une unité de transformation de fruits peut demander à l’IA :

• des descriptions produits cohérentes (ingrédients, conservation, usages) ;
• un calendrier de contenus “saison sèche / hivernage / Tabaski / fin d’année” ;
• des réponses types pour WhatsApp Business (prix, livraison, conditions de gros).

Fin décembre, c’est parlant : les achats festifs et les cadeaux d’entreprise créent des pics de demande. Les structures prêtes à communiquer vite captent ces opportunités.

5 cas d’usage IA qui parlent aux agriculteurs et aux agro-industriels

Réponse directe : l’IA apporte le plus de valeur quand elle réduit une charge répétitive (temps), diminue une erreur (qualité) ou accélère une décision (marché).

Voici 5 cas d’usage réalistes à déployer avec une formation courte.

1) Diagnostic visuel assisté (maladies, carences, ravageurs)

Avec des photos prises au champ, l’IA peut aider à :

• proposer des hypothèses (à valider par un technicien) ;
• suggérer des questions de vérification (date, variété, symptômes) ;
• produire une fiche d’action.

Position claire : ce n’est pas un remplacement de l’agronome. C’est un filet de sécurité pour réagir plus tôt.

2) Planification de production et main-d’œuvre

Beaucoup d’exploitations perdent de l’argent sur la désorganisation : trop tôt, trop tard, pas assez de bras.

L’IA peut transformer un planning “dans la tête du chef” en calendrier partagé, avec :

• tâches par semaine ;
• besoins en main-d’œuvre ;
• intrants associés.

3) Prévision simple de demande et de stock

Sans tomber dans la science-fiction, on peut faire du très utile :

• analyser les ventes des 12 dernières semaines ;
• identifier les produits qui tournent le plus ;
• recommander des niveaux de réassort.

Même une prévision “approximative mais constante” vaut mieux qu’une rupture répétée.

4) Automatisation des documents (devis, factures, bons de livraison)

C’est le terrain idéal : répétitif, standardisable, chronophage.

L’IA peut aider à rédiger, mettre en forme, et contrôler la cohérence (quantités, prix, dates). Résultat : moins d’erreurs, paiements plus rapides.

5) Formation interne accélérée (nouveaux employés, saisonniers)

Pendant l’hivernage ou les pics de transformation, les saisonniers arrivent vite. La qualité baisse souvent à ce moment.

Avec l’IA, on peut créer :

• des check-lists d’accueil ;
• des mini-quizz de sécurité et qualité ;
• des affiches de procédure illustrées.

Mettre en place un plan de formation IA en 30 jours (sans se disperser)

Réponse directe : la méthode la plus efficace, c’est “un besoin opérationnel → une compétence → un outil → un rituel de suivi”.

Voici un plan simple, inspiré de la logique “se former pour les mutations du marché”, mais adapté à l’agro.

Semaine 1 : choisir 2 processus qui font perdre de l’argent

Exemples fréquents :

• ruptures de stock d’emballages ;
• pertes post-récolte ;
• erreurs de facturation ;
• retards de livraison.

Choisir seulement 2 sujets. Si vous en prenez 10, vous n’en finirez aucun.

Semaine 2 : créer les supports minimaux

• 1 procédure par processus (1 page) ;
• 1 modèle de fichier (stock, ventes, production) ;
• 1 check-list qualité.

L’IA aide à écrire vite, mais l’équipe doit valider et simplifier.

Semaine 3 : former en situation réelle

• 2 sessions courtes (60–90 min) ;
• exercices sur vos propres données ;
• correction immédiate.

Semaine 4 : mesurer et corriger

Fixez 3 indicateurs faciles :

• taux de rupture ;
• % de documents sans erreur ;
• délais de traitement (commande → livraison).

Si les indicateurs ne bougent pas, la formation est trop théorique ou l’outil est mal choisi.

Les règles de prudence (à ne pas négocier)

• Ne mettez pas de données sensibles (salaires, contrats, informations personnelles) dans des outils non validés.
• Gardez un responsable humain : l’IA propose, l’équipe décide.
• Documentez les changements : une procédure modifiée doit être datée et partagée.

Ce que l’appel de la LONASE nous apprend pour 2026 en agriculture

Réponse directe : la compétitivité se joue sur la vitesse d’adaptation, et la vitesse d’adaptation se construit par la formation. LONASE parle de digitalisation et de carrière ; l’agriculture doit parler de productivité, de qualité, de traçabilité et de vente… mais la mécanique est la même.

Je prends position : les organisations agricoles qui investiront en premier dans les compétences digitales et l’IA “pratique” gagneront un avantage durable, même avec des moyens modestes. Pas parce que l’IA est impressionnante, mais parce qu’elle réduit le coût de l’apprentissage et standardise la qualité.

Si vous pilotez une exploitation, une coopérative, une unité de transformation ou une équipe commerciale agro, choisissez un seul point de friction cette semaine et demandez-vous : quelle compétence manque vraiment, et comment l’IA peut-elle aider à l’enseigner et la répéter ?