Route Ziguinchor–Cap Skiring : un levier pour l’IA

Le chiffre qui compte, cette semaine en Casamance, c’est 10 milliards de FCFA : le budget annoncé pour une première phase de travaux d’entretien et de réparation de l’axe Ziguinchor–Cap Skiring, lancé le 24/12/2025. On pourrait classer ça dans la catégorie “infrastructures routières” et passer à autre chose. Ce serait une erreur.

Parce qu’en agriculture et en agro-industrie, la donnée ne remplace pas la route. L’IA peut prévoir une récolte, optimiser une tournée de livraison, détecter des maladies sur feuille, ajuster des stocks… mais si les camions perdent des heures sur un tronçon dégradé, la performance s’effondre. La réalité ? L’infrastructure est le socle physique de la transformation numérique.

Dans cette série “Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal”, j’ai souvent constaté une même frustration côté terrain : “On a les outils, on a WhatsApp, parfois une appli, on sait produire… mais le dernier kilomètre nous tue.” L’axe Ziguinchor–Cap Skiring, stratégique pour le désenclavement et les échanges, est justement un de ces endroits où une amélioration “banale” peut déclencher des gains très concrets pour les producteurs, les transformateurs et les distributeurs.

Ce que ces travaux changent vraiment pour l’agro en Casamance

Réparer une route, c’est réduire les coûts cachés de la chaîne agricole. L’annonce présidentielle parle d’entretien immédiat, en attendant une réhabilitation plus ambitieuse, et même d’études avec l’AGEROUTE pour évaluer une éventuelle autoroute, compte tenu du trafic attendu et des projets en cours.

Moins de pertes post-récolte, plus de valeur captée localement

Quand l’acheminement ralentit, ce ne sont pas seulement des “retards”. Ce sont :

• des pertes de fraîcheur (mangues, agrumes, légumes, poisson, produits transformés sensibles à la chaleur)
• des casses (emballages, palettes, sacs)
• des coûts de carburant et d’entretien qui grignotent les marges
• des ruptures de stock en aval (boutiques, hôtels, restaurateurs, grossistes)

Avec une route plus praticable, on réduit les temps de trajet et l’imprévisibilité. Et c’est précisément ce qui permet ensuite à l’IA de faire son travail : optimiser sur une base stable.

Des marchés plus accessibles, donc des décisions de production plus intelligentes

L’accès au marché influence ce qu’on plante, quand on récolte et comment on transforme. Si Cap Skiring, Ziguinchor et les zones intermédiaires se connectent mieux, les producteurs peuvent viser des débouchés plus réguliers : marchés urbains, circuits touristiques, restauration, export régional via des agrégateurs.

Le point important : quand l’écoulement devient plus fiable, les acteurs prennent des décisions plus rationnelles. Et là, l’IA devient utile, car on peut alimenter des modèles avec de la donnée (ventes, prix, volumes, saisonnalité) sans que tout soit “cassé” par l’aléa logistique.

Une IA performe quand le terrain devient prévisible. Une route en bon état, c’est de la prévisibilité.

Infrastructure + IA : le duo qui rend la chaîne logistique plus rentable

L’IA en logistique agricole sert d’abord à réduire le gaspillage et à augmenter le taux de service. Mais pour qu’un algorithme d’optimisation fonctionne, il faut deux ingrédients : de la donnée et des contraintes stables (durées, coûts, capacités). Les travaux sur l’axe Ziguinchor–Cap Skiring améliorent directement ces contraintes.

Planification des tournées et mutualisation du transport

Dans beaucoup de filières, le transport se fait encore “au coup par coup” : un camion part quand il est plein, ou quand on trouve une opportunité. Résultat :

• véhicules qui roulent à moitié chargés
• retours à vide
• coûts unitaires élevés pour les petits producteurs

Avec une route plus fiable, des solutions simples dopées à l’IA deviennent possibles, par exemple :

1. Regrouper la demande (coopératives, GIE, collecteurs) et planifier des tournées fixes
2. Utiliser des modèles de type route optimization pour réduire les kilomètres inutiles
3. Mettre en place des points de consolidation (mini-hubs) où l’on pèse, étiquette, refroidit si besoin

Concrètement, l’IA peut proposer une tournée “idéale”. Mais si la route est impraticable, la tournée idéale est irréalisable. L’infrastructure remet l’optimisation dans le domaine du possible.

Prévision de la demande : utile seulement si l’approvisionnement suit

Le tourisme de fin d’année en Casamance, la reprise des événements, la saisonnalité des fruits et légumes… tout ça crée des pics de demande. L’IA peut :

• prévoir les volumes à livrer par zone
• recommander des niveaux de stock
• ajuster un planning de production en transformation (jus, séchage, confiture, farine, etc.)

Mais si l’approvisionnement se bloque sur un axe clé, la meilleure prévision devient une source de frustration. La route rend la prévision actionnable.

Connectivité rurale : sans route, pas de services numériques solides

Améliorer une route, c’est aussi faciliter la maintenance des équipements et l’adoption des outils numériques. On parle souvent de “digitalisation” comme si elle dépendait uniquement du réseau mobile. Sur le terrain, la logistique physique compte autant.

Les outils IA ont besoin d’un écosystème (et pas seulement d’une appli)

Pour déployer des usages IA en agriculture, il faut généralement :

• un smartphone (OK), parfois un capteur, parfois un drone
• un technicien qui passe former, paramétrer, réparer
• une collecte régulière de données (photos, rendements, ventes)
• un minimum de discipline opérationnelle (calendrier, traçabilité)

Une route plus praticable facilite les visites techniques, les livraisons de pièces, les formations. Et ça réduit le coût du support.

La traçabilité et la qualité deviennent plus faciles à tenir

Les marchés rémunèrent de plus en plus la qualité régulière : calibrage, hygiène, emballage, respect des délais. Une route entretenue permet de standardiser :

• des jours de collecte
• des délais de livraison
• une chaîne de froid plus réaliste (moins d’heures à subir la chaleur)

Avec ces standards, les outils IA de suivi (lots, contrôles qualité, alertes) prennent du sens. On passe d’un système “à la débrouille” à un système “pilotable”.

Casamance : des exemples concrets d’usages IA rendus plus crédibles

L’IA ne “transforme” pas une filière par magie. Elle améliore des décisions répétées. Voici des usages très pragmatiques, particulièrement adaptés à une région où l’agriculture, la transformation et le tourisme se croisent.

1) Optimiser la collecte et réduire les pertes

Un groupement de producteurs peut utiliser une solution (même simple) qui :

• enregistre les volumes disponibles par village
• propose un ordre de passage des véhicules
• alerte quand un lot risque de se dégrader (délai + température)

Avec un axe routier plus fiable, on peut instaurer des horaires de ramasse réalistes. Et là, les pertes baissent.

2) Aider les unités de transformation à planifier

Les petites unités (jus, séchage, décorticage, etc.) souffrent d’une chose : l’irrégularité des intrants. L’IA peut aider à :

• prévoir l’arrivée des matières premières
• planifier les équipes
• dimensionner les achats d’emballages

Mais encore une fois : sans route stable, les prévisions se trompent “à cause du monde réel”. Les travaux routiers réduisent cet écart.

3) Mieux servir l’hôtellerie et la restauration (Cap Skiring)

Cap Skiring est un débouché évident pour des produits locaux de qualité. L’IA peut organiser un mini-système de distribution :

• commandes récurrentes
• suggestions de menus saisonniers basés sur la disponibilité
• ajustement des quantités pour éviter le gaspillage

Une route entretenue rend cette promesse crédible : livrer à heure fixe, en qualité constante.

Plan d’action : comment profiter de l’amélioration de l’axe dès 2026

La meilleure stratégie consiste à préparer les usages IA pendant que l’infrastructure s’améliore. Voici un plan simple, que j’ai vu fonctionner dans d’autres contextes :

Étape 1 — Mesurer avant d’optimiser (2 semaines)

• Temps moyen de trajet (aller/retour)
• Coût carburant par livraison
• Taux de casse / pertes
• Retards (nombre et causes)

Sans ce “zéro”, impossible de prouver un gain ensuite.

Étape 2 — Standardiser 3 données clés (1 mois)

Choisissez seulement :

1. volumes par produit
2. prix de vente réel
3. date/heure de collecte et livraison

Même sur un tableur partagé ou via WhatsApp + saisie hebdo, ça suffit pour démarrer.

Étape 3 — Tester un cas IA à retour rapide (6 à 8 semaines)

Trois options à fort ROI :

• optimisation de tournée (réduction km et retours à vide)
• prévision de demande pour un client stable (hôtel/restaurant/acheteur)
• planification de production en transformation

Étape 4 — Renforcer l’écosystème (continu)

• formation d’un “référent données” dans la coopérative ou l’unité
• calendrier de collecte fixe
• procédures d’emballage et contrôle qualité

Le gain ne vient pas uniquement du modèle IA ; il vient du système.

Ce que la décision publique dit entre les lignes

Quand l’État annonce entretien immédiat + études pour une réhabilitation plus ambitieuse, il envoie un signal aux investisseurs. En Casamance, ce signal vaut pour :

• la logistique agroalimentaire
• les unités de transformation (qui ont besoin d’intrants réguliers)
• les plateformes de distribution régionales
• les services numériques agricoles (dont l’IA)

Et c’est cohérent avec d’autres infrastructures structurantes citées, comme la boucle du Fogny ou l’axe Ziguinchor–Sénoba, parce qu’un réseau fonctionne en système. Une route isolée améliore un point ; un réseau cohérent améliore une économie.

La suite logique, côté secteur privé et organisations de producteurs, c’est d’anticiper : structurer les flux, standardiser les données, préparer les cas d’usage IA les plus rentables.

Ce billet s’inscrit dans notre série sur l’IA en agriculture au Sénégal, avec une conviction claire : la transformation numérique avance quand elle rencontre une transformation logistique. L’axe Ziguinchor–Cap Skiring est un bon endroit pour le démontrer, dès 2026.

La question qui mérite d’être posée maintenant, sur le terrain : qui va être le premier à transformer cette route améliorée en marge supplémentaire — et en emplois locaux — grâce à des décisions pilotées par la donnée ?