L’IA dans l’agriculture est sur le point de permettre le déploiement de solutions financières numériques innovantes telles que des produits de crédit et d’assurance pour des millions d’agriculteurs.
Améliorer la productivité agricole en Afrique
En Afrique, l’agriculture reste la principale activité économique, représentant en moyenne 17 % du PIB tout en offrant des emplois à près de 60 % de la population. La majeure partie de la production alimentaire en Afrique, soit environ 80 %, est toutefois le fait des petites exploitations agricoles, où les femmes constituent une grande partie de la main-d’œuvre. Malheureusement, ces petites exploitations agricoles continuent de faire face à de multiples défis. Un scénario qui perpétue une faible productivité, des revenus réduits et le danger omniprésent de la faim et de l’insécurité alimentaire.
Du Sénégal au Cameroun, de l’Ouganda au Zimbabwe, les petits exploitants dépendent de techniques agricoles obsolètes, d’un accès limité au capital, de systèmes de commercialisation médiocres et d’un accès quasi inexistant aux informations essentielles qui pourraient améliorer l’agriculture.
La difficulté du financement pour les agriculteurs
Des millions d’agriculteurs n’ont pas accès à des intrants agricoles de qualité. En grande partie parce qu’ils ne peuvent pas obtenir de crédit, et en particulier parce que les femmes ne sont pas en mesure de fournir des garanties bancaires. Les lacunes considérables dans les données sur leur historique financier rendent encore plus difficile pour les investisseurs potentiels de déterminer leur solvabilité. Malheureusement, ces difficultés touchent davantage les femmes et les jeunes du secteur agricole que les hommes.
Ces dernières années, l’impact négatif croissant du changement climatique, des températures extrêmes et des inondations a assombri l’avenir de l’agriculture africaine. Les petits exploitants agricoles subissent une pression croissante du fait du changement climatique, en raison de leur dépendance aux précipitations et de leurs mécanismes d’adaptation mal adaptés.
Les dernières données montrent que le secteur agricole subit des coups durs et que la situation est désastreuse sur le continent. 50 % de la population du Nigéria et 26 % de celle du Kenya souffrent de malnutrition. Cette triste tendance laisse certains pays confrontés à de graves problèmes de faim. De nombreux autres pays sont dans une situation pire, voire similaire.
L’IA pour innover l’agriculture en Afrique
Malgré ces défis auxquels l’agriculture en Afrique est confrontée, l’essor des applications numériques et de l’IA dans le secteur agricole est sur le point d’inverser la tendance et de sécuriser les efforts de sécurité alimentaire du continent.
Les technologies numériques ont le potentiel de débloquer l’accès aux marchés et aux services. Cela offre un coup de pouce opportun à la chaîne de valeur agricole, tout en atténuant les défis et les obstacles. Par exemple, le secteur des agribots, qui comprend des robots pilotés par l’IA effectuant des tâches agricoles, devrait atteindre environ 337 millions USD d’ici 2030. Soit un taux de croissance annuel composé de 21 % de 2023 à 2030.
Les cas d’utilisation de l’IA dans l’agriculture font déjà des vagues au Kenya, au Nigéria et en Afrique du Sud. Les gouvernements, les acteurs non étatiques et les agences agricoles impliqués dans la lutte contre la sécurité alimentaire en Afrique ont la possibilité d’exploiter la puissance de l’IA pour les aider à :
- Analyser de vastes quantités de données
- Identifier des modèles
- Mieux prévoir les résultats en matière de sécurité alimentaire
L’IA dans l’agriculture ouvre une nouvelle ère où tous les acteurs peuvent potentiellement améliorer la précision et la rapidité des prévisions critiques.
L’IA dans les systèmes de chaîne d’approvisionnement agricole
Les cas d’utilisation de l’IA dans l’agriculture peuvent s’étendre à la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Entre autres, en fournissant des outils de surveillance en temps réel et en garantissant que les acteurs du système maintiennent des conditions de stockage optimales pour réduire les pertes de produits agricoles après récolte.
L’innovation en matière d’IA peut également dynamiser la chaîne de valeur. Notamment, grâce à des applications qui contribuent à rationaliser la distribution et à garantir la transparence sur les prix et autres conditions de marché pertinentes. Actuellement, des start-up telles que ColdHubs et Koolboks au Nigeria proposent des produits innovants aux agriculteurs et aux acteurs du marché. Cela permet d’optimiser les conditions de stockage des produits périssables tels que le poisson et les légumes.
Dans l’ensemble, l’utilisation de l’IA dans les outils et technologies agricoles dépend de la disponibilité et de l’accessibilité d’une vaste gamme de données fiables (agronomiques, météorologiques et géospatiales) pour avoir l’impact approprié.
Dans les économies africaines, des obstacles tels que la qualité des données peuvent souvent limiter les services potentiels basés sur l’IA, pourtant essentiels à l’optimisation du fonctionnement de l’agriculture africaine. De plus, un autre résultat inattendu pourrait être l’utilisation croissante des appareils mobiles comme principal moyen d’atteindre les utilisateurs finaux. Cette méthode risque d’évincer les propriétaires non mobiles et les agriculteurs analphabètes, aggravant ainsi les écarts de productivité.
