Mix énergétique au Sénégal : l’IA au service des fermes

En 2025, le Sénégal ne parle plus de transition énergétique comme d’un concept lointain. Il parle de choix concrets : pétrole et gaz récemment découverts, montée en puissance des renouvelables, et une stratégie assumée de mix énergétique pour renforcer la souveraineté et tenir la route face aux enjeux climatiques. C’est exactement le sens du message porté à Thiès le 24/12/2025 : valoriser les ressources disponibles sans renoncer à la transition écologique.

Voici mon point de vue : l’agriculture et l’agro-industrie sont les grandes bénéficiaires (ou les grandes victimes) de ce virage. Parce que l’énergie, ce n’est pas une ligne de coût abstraite. C’est l’irrigation qui s’arrête, la chaîne du froid qui casse, l’unité de transformation qui tourne au ralenti, ou au contraire la capacité de produire plus, mieux et plus régulièrement.

Dans cette série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », on s’intéresse souvent aux capteurs, aux rendements, au marketing agricole. Cette fois, on part d’un autre angle : le mix énergétique comme toile de fond, et l’IA comme outil d’optimisation — pour gérer l’eau, l’électricité, le carburant, la logistique et la production. Parce qu’au fond, énergie et agriculture se ressemblent : ce sont des systèmes où la donnée fait la différence.

Le mix énergétique : une décision qui touche directement les champs

Réponse directe : un mix énergétique bien piloté réduit les coupures, stabilise les coûts et sécurise la production agricole. Quand un pays combine plusieurs sources (gaz, solaire, éolien, hydro, éventuellement biomasse), il réduit sa dépendance à une seule filière et amortit mieux les chocs (prix internationaux, pannes, saisonnalité).

Ce sujet est parfois traité comme un débat d’experts. Pourtant, sur le terrain, les impacts sont très simples :

• Irrigation : une pompe électrique sans courant, c’est une campagne perdue sur certaines cultures.
• Conservation : sans énergie fiable, la chambre froide devient un risque, pas une solution.
• Transformation : moulins, décortiqueuses, pasteurisation, séchage… tout dépend d’une alimentation stable.
• Digitalisation : pas d’énergie, pas de connectivité durable, et donc pas d’outils numériques fiables.

Le Sénégal, en misant sur un mix, cherche à concilier exploitation des ressources fossiles (pétrole/gaz) et transition écologique, tout en renforçant sa souveraineté énergétique. Cette logique peut sembler « macro ». Mais l’agro-industrie vit la transition de façon « micro » : à l’heure près.

Souveraineté énergétique = souveraineté alimentaire

Réponse directe : sécuriser l’énergie, c’est sécuriser la production et réduire les pertes post-récolte. Une grande partie de la valeur agricole se perd après la récolte, notamment quand la conservation, le transport et la transformation ne suivent pas.

J’ai constaté que beaucoup de plans d’amélioration agricole oublient un détail crucial : l’énergie est un facteur de productivité au même titre que les semences ou l’eau. Le mix énergétique est donc une opportunité, à condition d’être décliné en solutions opérationnelles : mini-réseaux, solaire agricole, raccordements industriels, et surtout… pilotage intelligent.

L’IA : l’outil qui rend le mix énergétique réellement utile aux agriculteurs

Réponse directe : l’IA transforme l’énergie en décisions pratiques — quand irriguer, quand stocker, quand transformer, et à quel coût. Le mix énergétique crée une diversité de sources. L’IA, elle, aide à arbitrer.

Ce que l’IA sait faire (et que l’on sous-exploite encore au Sénégal), c’est prévoir et optimiser à partir de données imparfaites : météo, disponibilité réseau, prix du carburant, état des batteries, humidité des sols, carnet de commandes, etc.

Concrètement, cela se traduit par des systèmes capables de :

1. Prédire la consommation d’une ferme ou d’une unité de transformation.
2. Planifier l’usage des équipements énergivores (pompes, séchoirs, froid) au meilleur moment.
3. Réduire les pertes en détectant tôt les anomalies (panne, surconsommation, fuite d’eau, baisse de performance).
4. Comparer des scénarios : diesel vs solaire + batteries vs hybride gaz/solaire.

Du « courant » à la performance : l’IA comme chef d’orchestre

Réponse directe : l’IA sert de système de pilotage, pas seulement de capteur. Le capteur mesure, mais ne tranche pas. L’IA tranche (ou propose la meilleure option), selon un objectif : coût minimal, rendement maximal, risque minimal, empreinte carbone réduite.

Exemples d’objectifs très concrets en agro-industrie :

• Maintenir une chambre froide entre 2°C et 4°C avec zéro rupture.
• Finir un séchage avant un délai logistique sans exploser la facture énergétique.
• Irriguer suffisamment sans surpomper quand l’électricité est instable.

Dans un contexte de transition énergétique, cette capacité d’arbitrage devient centrale.

Cas d’usage au Sénégal : 5 applications IA + énergie qui rapportent vite

Réponse directe : les meilleurs projets sont ceux qui attaquent un poste de coût clair (énergie/eau/pertes) avec des données simples. Pas besoin de déployer un laboratoire de recherche pour obtenir des gains.

1) Irrigation intelligente couplée au solaire

Principe : l’IA combine prévisions météo, humidité du sol et disponibilité énergétique (solaire/batteries/réseau) pour décider quand et combien irriguer.

Résultat attendu : moins d’eau gaspillée, moins d’énergie consommée, et un stress hydrique mieux contrôlé.

Indicateurs à suivre :

• litres d’eau par kg produit,
• kWh par hectare,
• rendement par parcelle.

2) Chaîne du froid pilotée par détection d’anomalies

Principe : l’IA apprend le comportement normal d’une chambre froide (température, cycles compresseur, consommation) et alerte avant la panne.

Pourquoi ça compte : en fruits, légumes, poisson ou produits laitiers, une panne de 2 heures peut ruiner une marge entière.

Actions simples :

• alertes WhatsApp/SMS en cas de dérive,
• maintenance prédictive sur les compresseurs,
• bascule automatique sur groupe électrogène si seuil critique.

3) Séchage et transformation : planification énergétique

Principe : l’IA planifie les opérations énergivores (séchage, broyage, pasteurisation) selon :

• l’état des commandes,
• la qualité matière (humidité),
• la disponibilité d’énergie (réseau, gaz, solaire).

Gain typique : moins de surconsommation, meilleure qualité, délais tenus.

4) Gestion hybride carburant/gaz/électricité pour sites isolés

Principe : certains sites ruraux ou semi-industriels fonctionnent au diesel faute de mieux. Avec l’arrivée progressive de nouvelles capacités (gaz, renouvelables, mini-réseaux), l’IA aide à choisir le bon mix local.

Approche pratique :

• établir une base de consommation horaire,
• simuler 3 scénarios (diesel seul, solaire+batterie, hybride),
• optimiser le coût total (carburant + maintenance + pertes).

5) Traçabilité carbone et accès marché

Principe : l’IA automatise la collecte de données (énergie, intrants, transport) pour calculer une empreinte carbone cohérente.

Pourquoi c’est stratégique en 2026 : les acheteurs, y compris régionaux, demandent de plus en plus de preuves : origine, pratiques, énergie utilisée.

Effet business : meilleure négociation, accès à certains appels d’offres, différenciation de marque.

Une phrase à garder : dans l’agro-industrie, l’IA ne sert pas d’abord à « faire moderne », elle sert à réduire les pertes et à sécuriser la production.

Ce que la plupart des projets ratent : données, gouvernance, compétences

Réponse directe : le frein n’est pas la technologie, c’est l’organisation. Beaucoup d’initiatives « smart farming » échouent parce qu’elles démarrent par l’achat d’outils plutôt que par un problème mesurable.

Commencer par un audit “énergie-eau-pertes”

Avant de parler modèles IA, il faut répondre à trois questions très terre-à-terre :

1. Où part l’argent ? (carburant, électricité, eau, pertes post-récolte, pannes)
2. Quelles données existent déjà ? (factures, registres, températures, volumes)
3. Quel geste opérationnel va changer ? (planifier, basculer, entretenir, irriguer)

Si vous ne pouvez pas décrire le geste, vous ne pourrez pas mesurer le gain.

Choisir des solutions adaptées au terrain sénégalais

Réponse directe : une IA utile doit fonctionner malgré les coupures, la connectivité intermittente et des équipes sous pression. Donc :

• privilégier le mode hors-ligne et la synchronisation différée,
• interfaces simples (mobile d’abord),
• modèles explicables (pourquoi l’alerte ?),
• maintenance locale et pièces disponibles.

Mettre en place une “responsabilité donnée”

Un bon projet crée un rôle clair : qui valide les données, qui reçoit les alertes, qui décide ? Sans ça, l’IA devient un tableau de bord de plus.

Feuille de route 90 jours : passer du discours aux économies

Réponse directe : en 3 mois, une entreprise agro-industrielle peut identifier un cas d’usage, instrumenter, et obtenir un premier retour sur investissement.

1. Semaine 1-2 : diagnostic

   • cartographier équipements énergivores (pompes, froid, séchage)
   • estimer coûts mensuels et pertes associées

2. Semaine 3-6 : instrumentation minimale

   • compteur énergie sur 1 à 2 points critiques
   • capteurs température/humidité si chaîne du froid ou séchage

3. Semaine 7-10 : modèle simple

   • règles + prévision basique (pas besoin d’un modèle complexe)
   • alertes opérationnelles testées avec l’équipe

4. Semaine 11-13 : mesure et extension

   • comparer avant/après (kWh, pertes, pannes, délais)
   • décider : étendre, corriger, ou arrêter

Le bon signe ? Quand l’équipe terrain dit : « Ne retirez pas ce système, ça nous évite des problèmes. »

Ce que le mix énergétique change pour l’agriculture en 2026

Réponse directe : le mix énergétique ouvre des options, mais l’IA transforme ces options en performance. Le Sénégal peut exploiter pétrole et gaz tout en avançant sur la transition écologique : ce n’est pas contradictoire si l’on se sert de cette période pour moderniser les usages, réduire les gaspillages et financer des infrastructures durables.

Dans l’agriculture, l’enjeu est immédiat : produire plus régulièrement, réduire les pertes, et stabiliser les coûts. C’est exactement là que l’IA s’impose, non pas comme un gadget, mais comme une méthode de pilotage.

Si vous travaillez dans une coopérative, une ferme irriguée, une laiterie, une unité de transformation céréalière ou un acteur du froid, une question mérite d’être posée dès maintenant : quel est votre poste le plus “énergivore” — et quelle décision quotidienne pourrait être optimisée par la donnée ?