L’intelligence artificielle – IA s’apprête à devenir un indispensable dans notre quotidien. Le secteur agricole ne devrait pas échapper à cette réalité. Des professionnels du secteur voient en l’IA une solution pour améliorer la productivité agricole et faire face aux défis du monde rural. Les données restent pourtant une ressource rare à Madagascar. Ce qui constitue un frein pour l’usage de l’IA dans l’agriculture.
Trois professionnels du secteur agricole et des données avaient partagé leur vision sur l’utilisation de l’IA pour faciliter l’agriculture, lors d’un atelier dédié à l’IA au service du développement rural, organisé le 2 avril par le Fonds Malgache de formation professionnelle (FMFP). Tous s’accordaient sur un point : “l’intelligence artificielle, bien utilisée, peut devenir un outil pratique pour les agriculteurs.”
L’IA, concrètement, pourrait faciliter le quotidien des producteurs. Un riziculteur pourrait, par exemple, recevoir sur son téléphone des messages simples pour prévoir une pluie prochaine, ajuster l’irrigation ou choisir le bon timing pour incorporer de l’engrais au sol. Les nouvelles techniques peuvent aider à créer des variétés de cultures qui résistent mieux à la sécheresse, à la salinité et aux organismes nuisibles. Ces informations permettraient de prendre de meilleures décisions, au bon moment. Pour Onimilanto Andriamifidy, directeur exécutif du Symabio, tout commence par la disponibilité des données. “Avec des données fiables, l’IA peut aider à lutter contre les insectes nuisibles, améliorer les prévisions météo ou encore optimiser les calendriers agricoles. Dans plusieurs pays, ces technologies sont déjà utilisées, y compris pour faciliter l’exportation des produits agricoles.”, indique-t-il.
Certaines entreprises agricoles commencent à faire appel à l’IA à Madagascar. Mais elles font face à un problème important : le manque de données. C’est le cas de Hary Landza, entrepreneur agricole, general manager de Madagascar Agricultural. Selon Landza Hary, certaines informations existent, mais restent difficiles d’accès ou peu fiables. « Cette situation limite l’utilisation de l’IA sur le terrain. », précise-t-il.
Mieux organiser les données pour développer l’IA agricole
Pour avancer, Andriamanjaka Ramasondrano, entrepreneur spécialisé dans les données et l’IA, CEO et founder de INSI et Data pulse center, recommande une approche plus progressive. Il propose de commencer par identifier les acteurs qui détiennent des données et de mieux organiser leur collecte. “Chaque entreprise peut déjà produire et utiliser ses propres données pour développer des solutions adaptées à leurs besoins. Il est important d’y aller étape par étape. C’est de cette façon que les autres ont pu progresser”, suggère cet expert. Pour ce qui est des individus, non affiliés à une structure, la technologie seule ne suffit pas. Il faut des innovations sociales. Andriamanjaka Ramasondrano met en avant la sensibilisation de masse pour obtenir des données fiables.
Pour le secteur agricole particulièrement, les données nécessaires concernent notamment la météo, la qualité des sols, les intrants agricoles ou encore les maladies des cultures. Une fois collectées et analysées, ces informations seront transformées par l’IA en conseils simples, utiles aux agriculteurs.
Fenitra Rarivoson
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