Plus de 226,7 millions de personnes en Afrique sont confrontées à la famine, et pourtant le continent est en passe de devenir le futur grenier du monde. À l'avant-garde d'une révolution technologique, la riche tradition agricole africaine adopte l'intelligence artificielle (IA). L’intégration de l’IA dans les systèmes agroalimentaires devrait accroître considérablement l’efficacité, améliorer les rendements et promouvoir des pratiques agricoles durables. L'agriculture représente près d'un quart du produit intérieur brut (PIB) de l'Afrique, mais le continent dépend encore largement des importations alimentaires. D’ici 2030, ces importations devraient coûter jusqu’à 100 milliards de dollars par an. Les petites exploitations agricoles jouent un rôle crucial dans ce paysage agricole.
L’IA et les petites exploitations agricoles
Il existe une grande marge d’amélioration et de modernisation dans le secteur des petites exploitations agricoles. L’IA a le potentiel de soutenir le rendement des cultures, l’irrigation, la détection de la teneur du sol, la surveillance des cultures, le désherbage et l’établissement des cultures. La technologie de l’IA peut optimiser l’utilisation des engrais, des pesticides et de l’irrigation. Un changement qui améliorerait la santé des humains ainsi que l’environnement. L’Afrique est confrontée à deux obstacles importants pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA : l’accès à une connectivité Internet fiable et à une technologie abordable. Les petits exploitants agricoles restent confinés à des appareils simples tels que les téléphones portables, la radio et la télévision pour accéder aux ressources numériques, y compris Internet, malgré la disponibilité des opportunités numériques.
Petites exploitations agricoles : contraintes et réussites
Les petites exploitations agricoles sont vitales en Afrique, contribuant de manière significative à la production alimentaire, améliorant les moyens de subsistance ruraux et réduisant la pauvreté. Ces fermes opèrent généralement sur moins de deux hectares de terrain, ce qui équivaut à environ 2,47 acres chacune. Ces fermes cultivent généralement une gamme diversifiée de cultures telles que l'igname, les haricots, le riz, le manioc, le maïs, les légumes et les fruits et élèvent du bétail, notamment des chèvres, des vaches et des poulets. Des agriculteurs individuels ou des familles gèrent ces opérations, confrontés à des défis agricoles communs à des pays comme le Kenya, le Nigeria et l'Afrique du Sud. Voici quelques-unes des contraintes agricoles :
- Utilisation d’une technologie obsolète – Inondations régulières
- Changement climatique -Désertification des terres cultivées et des pâturages
- Maladies et ravageurs – Manque de financement
- Infrastructure agricole – Pénurie de compétences agricoles
- Niveaux élevés de dégradation des sols – Conditions économiques difficiles
- Impact des pénuries d'énergie sur l'agriculture, la production alimentaire, de fibres et de boissons
Une agriculture intelligente alimentée par la technologie de l'Internet des objets (IoT)
Les succès de l'IA incluent l'agriculture intelligente améliorée par la technologie de l'Internet des objets (IoT), qui optimise la gestion des cultures grâce à l'utilisation de capteurs, de passerelles et d'analyses de données. Ces capteurs collectent des données vitales sur les champs, qui sont ensuite stockées et analysées. Ce processus permet aux agriculteurs d'accéder à des informations en temps réel, permettant une prise de décision plus efficace et plus éclairée.
Le Nigeria abrite 38 millions de petits exploitants agricoles qui représentent 90 % de la production agricole du Nigeria et emploient 60 % de la main-d'œuvre du pays. Plus de 72 % des habitants vivent en dessous du seuil de pauvreté au Nigeria, où les petites exploitations agricoles produisent la majorité des denrées de base du pays et emploient des millions de personnes.
Les succès de l'IA incluent Farmcrowdy, la première plateforme agricole numérique du Nigeria qui connecte les petits agriculteurs avec des techniques agricoles intelligentes, des intrants agricoles de qualité et un accès à des marchés de qualité supérieure pour pouvoir réaliser une marge bénéficiaire décente. Fondée en 2016, Farmcrowdy a débuté avec 25 000 agriculteurs. Actuellement, l'entreprise travaille avec 50 000 agriculteurs, avec un plan pour atteindre 500 000 d'ici le dernier trimestre de l'exercice 2020 et 3 millions au cours des 5 prochaines années.
Les succès de l’IA incluent l’agriculture de précision, la surveillance des conditions des cultures, de la qualité du sol, des conditions météorologiques et des infestations de ravageurs. De plus, la mission d'Ujuzikilimo dans le domaine de l'agriculture de précision vise à permettre à tous les agriculteurs et parties prenantes de prendre des décisions rapides, éclairées et fondées sur des données grâce à la collecte et à l'analyse de données agricoles. Les Nations Unies (ONU). L’initiative explore les façons dont l’IA peut être utilisée pour prédire les schémas d’inondations et optimiser les systèmes agroalimentaires à travers l’Afrique. Les systèmes agroalimentaires prédiraient les meilleurs moments pour planter, fourniraient une évaluation de la santé des sols et surveilleraient les épidémies de ravageurs et de maladies.
L’avenir de la numérisation agricole à grande échelle
La convergence de l’IA et de l’agriculture en Afrique offre un mélange d’avantages et de défis potentiels. Même si l’IA a la capacité d’améliorer la productivité agricole et de renforcer la sécurité alimentaire, parvenir à une numérisation généralisée reste un objectif hors de portée. Les allégations d’impact transformateur sont souvent déconnectées des expériences réelles des petits exploitants agricoles, confrontés à des contraintes telles qu’un faible niveau d’alphabétisation et un accès limité aux outils numériques. Néanmoins, il existe des opportunités adaptées pour surmonter les obstacles actuels et anticipés dans l’agriculture des petits exploitants, dans le but de concrétiser toutes les promesses de la numérisation dans le secteur.
– Pamela Fenton
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