L’économie de la Côte d’Ivoire repose sur l’agriculture. Dans le cadre de la Stratégie nationale de l’intelligence artificielle (SNIA), elle fait partie des secteurs prioritaires. Mais à quels outils peut-on faire appel pour moderniser le secteur agricole ? Le rapport « État de l’IA en agriculture en Afrique subsaharienne » publié en Août 2024 présenté par le CEIMIA et le Centre de recherche pour le développement international (CRDI) donne quelques pistes.
En Côte d’Ivoire, l’agriculture représente 20% du PIB et emploie une grande majorité de la population. Malheureusement, elle fait face à des défis : faibles rendements, variabilité du climat, utilisation limitée des technologies modernes. Utiliser l’IA dans ce secteur permettra de relever ces défis, solutionner ces problématiques.
1 – La robotique
En agriculture, les robots servent essentiellement à réaliser rapidement les tâches répétitives comme la pulvérisation, la tonte, la récolte, la cueillette ou encore le tri. Ces machines permettent d’augmenter la production et d’employer les ressources de manière plus intelligente.
Par exemple, elles peuvent désherber de façon minutieuse, ce qui réduit l’utilisation de produits chimiques souvent nocifs. De plus, les engins tels que les tracteurs, les moissonneuses automatiques, les robots cueilleurs sont capables d’exécuter certaines tâches à la place de l’homme. On assiste alors à un mode d’agriculture plus efficace, plus précis et plus rentable.
2 – L’Internet des objets (IoT)
L’IoT, dans l’agriculture, fait référence aux technologies de communication sans fil permettant d’accéder aux données agricoles à distance. En effet, l’Internet des objets transforme des informations physiques telles que la température, l’humidité, la pression, la vitesse et le débit en données numériques, sans intervention humaine.
Par la suite, ces données apportent aux agriculteurs les bonnes informations pour prendre les meilleures décisions : quand récolter, comment gérer les champs et comment vendre leurs produits. Comme exemples d’outils IoT, les capteurs d’humidité du sol, les drones équipés de caméras multi spectrales, les systèmes d’alimentation automatisés.
3 – Les drones
Les drones sont utilisés pour collecter des images aériennes afin de cartographier et de surveiller les dommages aux cultures, le rendement des cultures ou la localisation du bétail. La plupart du temps, ces données spécifiques sont associées à des données externes, telles que les informations météorologiques des stations météorologiques proches.
En accédant à ces informations, les agriculteurs peuvent surveiller et gérer avec précision ce qu’ils utilisent et ce qu’ils produisent. La startup Jool se sert des drones couplés à l’IA pour le diagnostic des plantations.
4 – Les smartphones
Ces dernières années, plusieurs applications mobiles exploitent l’IA pour aider les agriculteurs. Très pratiques, ces applications collectent des données sur les fermes, identifient les maladies des cultures et partagent ces informations. Elles peuvent donner des prévisions météorologiques, indiquer les meilleures façons de prévenir les maladies et informer les agriculteurs sur les prix du marché en temps réel.
ClinicAgro en est un exemple. Développée au Togo, cette application aide les agriculteurs togolais à diagnostiquer les maladies de plusieurs cultures (maïs, riz, manioc, etc.) et à obtenir des recommandations.
