La technologie de la donnée vient en aide aux agriculteurs

L’exploitation de la puissance des technologies émergentes et des données dans l’agriculture africaine sera un allié inestimable pour les agriculteurs qui doivent relever les défis et les chocs potentiels à venir.

 

Qu’il s’agisse de tracteurs automatisés, de capteurs de température et d’humidité ou d’imagerie aérienne et de drones, les agriculteurs des systèmes agricoles les plus avancés évoluent dans un monde de plus en plus numérique, où il suffit d’appuyer sur un bouton pour disposer d’une série de données vitales.

Pourtant, malgré les menaces croissantes telles que le changement climatique et la propagation de nouveaux ravageurs et de nouvelles maladies, les agriculteurs africains continuent d’avoir un accès limité aux données. Souvent, ils s’appuient encore sur des informations transmises par la génération précédente ou par des collègues agriculteurs pour savoir ce qu’il faut cultiver et comment le faire.

Bien qu’il soit précieux, ce partage de connaissances de bouche-à-oreille ne peut pas suivre l’accélération des menaces auxquelles les agriculteurs sont confrontés aujourd’hui, qu’il s’agisse des chocs de la chaîne d’approvisionnement ou des nombreuses espèces exotiques envahissantes qui coûtent au secteur agricole africain : un montant estimé à 65 milliards de dollars par an.

Aujourd’hui, l’exploitation de la puissance des outils prédictifs émergents promet non seulement d’offrir un accès sans précédent aux données agricoles sur le continent, mais aussi d’aider les agriculteurs à anticiper les chocs potentiels.

Face à ces défis, les agriculteurs africains ont besoin d’un meilleur accès aux informations et aux outils essentiels pour les aider à répondre rapidement et efficacement à ces menaces, tout en profitant des nouvelles opportunités qui peuvent émerger des conditions de marché en constante évolution.

Heureusement, une révolution des données est en cours sur le continent, sous l’impulsion de technologies émergentes qui promettent de démocratiser l’accès aux données en supprimant le fardeau de la collecte et du traitement de vastes ensembles de données.

Ce changement technologique majeur garantirait que ceux qui en ont le plus besoin – à savoir les petits exploitants agricoles qui représentent au moins 60 % de la population totale de l’Afrique –, soient les premiers à y avoir accès et à en bénéficier.

 

Une technologie agricole de pointe

Par exemple, la plateforme web Africa Agriculture Watch (AAgWa) traite des données télédétectées par le biais d’images satellite et applique des techniques d’apprentissage automatique pour prévoir la production agricole. Sur la base de son modèle Africa Crop Production (AfCP), AAgWa fournit régulièrement des prévisions de production pour neuf cultures dans 47 pays africains, principalement celles qui sont essentielles aux moyens de subsistance des petits exploitants. Les prévisions de l’AAgWa concernent les haricots, le manioc, le maïs, le millet, le riz, l’arachide, le sorgho, le blé et l’igname.

 

Grâce à une combinaison de paramètres biophysiques télédétectés à partir d’images satellite, de cartes de production historiques et de techniques d’apprentissage automatique, l’AAgWa a pour ambition d’aider les agriculteurs et les décideurs politiques à suivre les conditions de croissance des cultures et à prendre de meilleures décisions afin d’améliorer les résultats.

Ailleurs, les progrès des techniques d’apprentissage automatique aident également les agriculteurs africains à identifier et à combattre plus efficacement les ravageurs et les maladies des cultures, qui sont de plus en plus fréquents en raison de l’accélération du changement climatique.

Par exemple, la chenille légionnaire d’automne, détectée pour la première fois en Afrique en 2016, entraînerait des pertes de rendement de plus de 9 milliards $ par an pour les agriculteurs africains. Une application développée à l’aide de la plateforme d’apprentissage automatique TensorFlow de Google offre aux agriculteurs un accès sans précédent à des diagnostics en temps réel de l’infestation par la chenille légionnaire d’automne et des conseils pour prévenir sa propagation à l’aide de pesticides et d’autres traitements.

Amini collecte de précieuses données climatiques

Des efforts sont en cours pour former l’IA au diagnostic de diverses autres maladies des cultures, afin d’offrir un accès plus démocratique à des données importantes sur les maladies des cultures.

Les scientifiques de l’Alliance de Bioversity International et du CIAT, par exemple, ont mis au point une application pour smartphone alimentée par l’IA, appelée Tumaini, qui peut identifier et différencier les symptômes de six maladies de la banane.

 

Les données sont l’ami de l’homme

L’application fournit également des alertes précoces sur la propagation de la maladie directement dans les mains des agriculteurs, en s’appuyant sur des informations provenant d’une gamme de drones de haute technologie et d’analyses d’images satellitaires.

Testée dans plusieurs pays d’Afrique subsaharienne et d’Amérique latine, l’application aurait démontré un taux de réussite de 90 % dans la détection des parasites et des maladies. Elle est désormais utilisée par plus de 3 000 cultivateurs de bananes sur le terrain, renforçant ainsi la résilience de leur récolte et les revenus qu’elle leur procure.

En définitive, dans une discipline comme l’agriculture, où d’innombrables menaces pèsent sur la production et les rendements à tout moment, les données sont le meilleur ami de l’agriculteur.

L’élargissement de l’accès aux technologies de pointe est particulièrement opportun pour les agriculteurs africains, étant donné que les pays du continent comptent parmi les plus vulnérables au changement climatique, et que de nombreux petits exploitants agricoles se trouvent en première ligne de cette crise mondiale.

Aujourd’hui, l’exploitation de la puissance des outils prédictifs émergents promet non seulement d’offrir un accès sans précédent aux données agricoles sur le continent – des niveaux de production à l’identification des ravageurs et des maladies -, mais aussi d’aider les agriculteurs à anticiper les chocs potentiels.

Un célèbre dicton dit : « On ne peut pas gérer ce que l’on ne peut pas mesurer. » Un autre énonce : « On ne peut pas se préparer à ce que l’on ne peut prévoir. » Alors que les agriculteurs africains s’attaquent au défi du changement climatique, une base solide de données, alimentée par des technologies innovantes, se révélera un allié inestimable.

Ousmane Badiane est président exécutif d’AKADEMIYA2063.

@AB