Santé des sols au Sénégal : l’IA au service des champs

95 % de notre alimentation dépend des sols. Ce chiffre, rappelé lors de la Journée mondiale des sols célébrée le 05/12/2025 au Sénégal, devrait suffire à remettre un sujet souvent « invisible » au centre des décisions : la santé des sols conditionne la souveraineté alimentaire.

Le 05/12/2025, à l’Institut national de Pédologie (INP), le Ministre de l’Agriculture, de la Souveraineté alimentaire et de l’Élevage a mis en avant une trajectoire claire : cartographier, diagnostiquer, amender, accompagner. Je trouve cette approche pragmatique… et incomplète si on ne parle pas du chaînon qui change l’échelle : l’intelligence artificielle (IA).

Car entre un sol qui s’acidifie en Casamance, une parcelle qui s’épuise dans le bassin arachidier, et une pression foncière forte dans les Niayes, le vrai défi n’est pas de « savoir quoi faire ». C’est de décider vite, au bon endroit, avec la bonne dose, au bon moment. Exactement le type de problème que l’IA sait attaquer.

La Journée mondiale des sols 2025 : un signal politique fort

Le message principal de l’événement est simple : le Sénégal passe d’une sensibilisation générale à une action structurée sur les sols. L’INP met en avant des outils et des pratiques de gestion durable des terres, adaptés aux zones agroécologiques.

Dans l’article source, trois exemples concrets illustrent bien la logique “diagnostic → correction” :

• Chaulage en Casamance pour corriger l’acidité des sols rizicoles.
• Phosphatage et amendements organiques dans le bassin arachidier.
• Études spécifiques dans les Niayes pour renforcer la productivité horticole.

Le Ministre souligne aussi des progrès opérationnels : cartographie, fertilisation raisonnée, accompagnement des producteurs, avec des « rendements records » annoncés sur plusieurs spéculations.

Ce qui change quand l’État investit dans la donnée

L’article mentionne explicitement des priorités gouvernementales : modernisation des laboratoires et surtout digitalisation des données pédologiques. C’est plus qu’un détail administratif.

Une base de données pédologiques numérisée, c’est la différence entre une recommandation “moyenne nationale” et une recommandation “par parcelle”.

Et c’est là que l’IA prend sa place : elle ne remplace pas la science du sol, elle industrialise la capacité à l’appliquer finement.

Pourquoi l’IA est particulièrement utile pour la santé des sols

L’IA est utile pour la santé des sols pour une raison très concrète : elle transforme des signaux faibles (analyses, images, historiques, météo) en décisions actionnables.

Sur le terrain, la dégradation des sols prend plusieurs formes citées dans l’article : érosion, acidification, baisse de fertilité, salinisation. Chaque problème a des symptômes, des causes, des vitesses différentes. L’humain peut suivre quelques parcelles de près. L’IA peut suivre des milliers de parcelles avec un niveau de cohérence difficile à atteindre autrement.

1) Surveiller les sols à grande échelle (et à moindre coût)

Concrètement, l’IA peut croiser :

• des analyses de laboratoire (pH, matière organique, NPK, salinité),
• des observations de terrain (profil cultural, rotations, pratiques),
• des données météo et hydrologiques (pluie, évapotranspiration),
• des images satellite ou drone (indices de végétation, stress hydrique).

Résultat : on obtient des cartes de risques (acidité, salinité, érosion) et des alertes précoces. Pour un décideur, c’est un tableau de bord. Pour un producteur, c’est une recommandation claire : “ici, priorité à l’amendement organique”, “là, attention au lessivage”, “là-bas, corriger le pH avant d’augmenter l’azote”.

2) Passer de la “fertilisation raisonnée” à la “fertilisation pilotée”

La fertilisation raisonnée est un progrès énorme. Mais elle reste parfois limitée par :

• des doses standardisées,
• des calendriers fixes,
• une information irrégulière sur l’état réel du sol.

L’IA permet d’aller plus loin : ajuster les recommandations selon la variabilité intra-parcellaire et selon la saison. La réalité ? Deux champs voisins peuvent avoir des besoins différents. Parfois, deux zones du même champ aussi.

3) Réduire les pertes économiques liées aux mauvais arbitrages

Un mauvais amendement n’est pas seulement un enjeu environnemental. C’est de l’argent.

• Apporter un intrant quand le pH bloque l’assimilation : rendement plafonné.
• Apporter trop tôt avant une pluie forte : perte par lessivage.
• Apporter trop tard : effet limité.

L’IA n’empêche pas toutes les erreurs, mais elle réduit la probabilité de se tromper et aide à prioriser : quelles parcelles traiter d’abord quand les budgets sont serrés ?

Trois cas d’usage IA directement alignés avec les priorités du Sénégal

Les actions citées dans l’article (chaulage, phosphatage, études Niayes, digitalisation) peuvent être amplifiées avec des cas d’usage IA très concrets.

Casamance : optimiser le chaulage contre l’acidité des sols rizicoles

Le point clé du chaulage, c’est la dose et le ciblage. Trop peu : effet insuffisant. Trop : coût inutile et déséquilibres.

Une approche augmentée par l’IA peut :

1. Prédire le pH probable à partir d’historiques d’analyses, pratiques culturales et pluviométrie.
2. Segmenter les périmètres rizicoles en zones homogènes (par besoin de correction).
3. Recommander une dose par zone, puis améliorer le modèle après la campagne avec les rendements réels.

Ce bouclage “mesure → action → retour → ajustement” est exactement ce que l’IA fait bien.

Bassin arachidier : mieux cibler phosphore et matière organique

Le phosphore est souvent le facteur limitant… et aussi celui qui coûte cher si on le gaspille.

L’IA peut aider à :

• repérer les zones où le phosphore est réellement limitant,
• recommander la combinaison la plus pertinente entre phosphatage et amendements organiques,
• simuler des scénarios : “si j’ai 100 unités de budget, où les mettre pour maximiser l’impact ?”.

J’ai constaté sur plusieurs projets data (tous secteurs confondus) qu’une simulation simple, bien expliquée, aide énormément à l’adoption. En agriculture, c’est pareil : si l’outil montre pourquoi une parcelle est prioritaire, les décisions deviennent plus sereines.

Niayes : productivité horticole et gestion fine des sols

Les Niayes combinent forte valeur horticole, intensification et contraintes environnementales. Ici, l’IA est utile pour faire de la gestion de précision :

• suivi du stress hydrique et des risques de salinité,
• recommandations de rotation et de couverture du sol,
• détection précoce de zones à baisse de vigueur végétale (symptôme de problème de sol ou d’irrigation).

L’objectif n’est pas d’avoir “plus de technologie”. L’objectif est d’avoir moins d’approximation.

Données pédologiques : la vraie fondation (et comment l’IA les valorise)

La digitalisation des données pédologiques annoncée dans l’article est la fondation du reste. Sans données propres, l’IA ne sert à rien.

Voici une manière réaliste d’organiser cette montée en puissance, sans se perdre dans des projets trop ambitieux.

Une feuille de route simple en 4 briques

1. Standardiser les données (formats, unités, géolocalisation, métadonnées : date, méthode, profondeur).
2. Assurer la qualité (contrôles, valeurs aberrantes, cohérence spatiale).
3. Construire des cartes utiles (pH, matière organique, salinité, textures) au niveau exploitable par les conseillers.
4. Déployer des recommandations via des outils accessibles (mobile, tableaux de bord pour services techniques, fiches simples pour producteurs).

L’IA doit rester “au service du conseil”, pas au-dessus

Le meilleur scénario, c’est un trio : laboratoires modernisés + base de données pédologiques + conseillers et producteurs outillés.

• Le labo produit la mesure fiable.
• La base de données garde l’historique.
• L’IA donne une recommandation.
• L’humain tranche, ajuste, explique.

Cette chaîne crée de la confiance. Sans confiance, personne ne change ses pratiques.

Questions fréquentes (et réponses directes)

L’IA peut-elle remplacer les analyses de sol ?

Non. L’IA ne remplace pas l’analyse, elle aide à mieux la planifier, à interpoler entre points de mesure, et à transformer les résultats en décisions.

Est-ce réservé aux grandes exploitations ?

Non, si l’approche est pensée “service” plutôt que “outil”. Une coopérative, une interprofession ou un service technique peut mutualiser : imagerie, modèles, recommandations, et diffusion.

Quel est le premier bénéfice mesurable ?

Le plus rapide à mesurer est souvent l’optimisation des intrants (moins de gaspillage, meilleures doses) et la réduction des parcelles “à problème” grâce à un ciblage plus fin.

Ce que les entreprises agro-industrielles peuvent faire dès janvier

Décembre 2025, c’est le moment idéal pour préparer 2026 : budgets, plans de campagne, contrats producteurs. Pour les acteurs agro-industriels (riz, arachide, horticulture, transformation), voici des actions concrètes.

1. Cartographier vos zones d’approvisionnement (même simple) et identifier les risques sols dominants.
2. Mettre en place un protocole de collecte (analyses, pratiques, rendements) dès le début de campagne.
3. Tester un pilote IA sur 1 ou 2 problématiques : pH/acidity, salinité, fertilisation.
4. Former les conseillers à interpréter des recommandations data (pas besoin d’en faire des data scientists).

Le point décisif : un pilote doit produire une décision terrain, pas un rapport.

Préserver les sols : l’IA comme accélérateur de souveraineté alimentaire

La Journée mondiale des sols 2025 au Sénégal n’était pas un rituel de plus. Elle marque une volonté : adapter les solutions aux réalités de chaque zone agroécologique et investir dans la science, les labos, la donnée.

Dans la série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », c’est un exemple parfait : la santé des sols est un chantier de long terme, mais l’IA permet d’aller plus vite, plus précisément, et avec une meilleure traçabilité des résultats.

Si vous êtes une coopérative, une entreprise agro-industrielle, un projet de développement ou une structure technique, la question utile n’est pas “faut-il de l’IA ?”. C’est plutôt : quelle décision sol voulez-vous améliorer en premier — le diagnostic, la dose, le timing, ou le ciblage ?