PAR YOUSSEF TRAVALY, VICE-PRÉSIDENT DU NEXT EINSTEIN FORUM ET KEVIN MUVUNY, CHERCHEUR AU NEXT EINSTEIN FORUM
La 4e révolution industrielle va fondamentalement changer nos vies. Caractérisée par la confluence des systèmes numériques, physiques et biologiques, elle perturbe et révolutionne progressivement les chaînes de valeur de multiples secteurs, notamment par le biais de l’intelligence artificielle (IA).
Dans ce contexte, il s’avère pertinent de comprendre les répercussions liées à la mise en œuvre des solutions IA dans le domaine agricole et d’examiner la manière dont celles-ci pourraient répondre aux défis de la sécurité alimentaire, et ce dans un environnement global affecté, entre autres, par le changement climatique.
DU POTENTIEL AU DÉPLOIEMENT
En effet, dans ce monde de plus en plus exposé aux catastrophes naturelles, l’Afrique n’a pas d’autre choix que d’adapter ses procédés agricoles. À défaut, elle risque de perdre jusqu’à 22 % de ses terres arables d’ici 2050, ce qui aura pour effet d’accentuer les problèmes liés à sa sécurité alimentaire et à la malnutrition, dont les conséquences économiques actuelles représentent des pertes allant de 1,9 % à 16,5 % du produit intérieur brut (PIB) selon les pays, d’après l’Union africaine (UA).
Dans le même temps, il est prévu que le marché africain agroalimentaire continuera de croître pour peser mille milliards de dollars à l’horizon 2030, contre 300 milliards de dollars aujourd’hui. Poussée par une urbanisation accélérée, une démultiplication du niveau des revenus, un changement dans les régimes alimentaires nationaux et la progression de politiques plus ouvertes aux échanges commerciaux interrégionaux, la demande pour les denrées alimentaires doublera probablement d’ici à 2050.
Une augmentation de la consommation synonyme d’opportunités pour les agriculteurs africains – dont le secteur compte pour plus de 65 % des emplois et représente 35 % du PIB africain –, mais aussi une aubaine pour le développement de l’utilisation ciblée de solutions basées sur l’intelligence artificielle, dont un nombre croissant d’acteurs reconnaissent le potentiel transformateur grâce, entre autres, aux initiatives mises en place par les start-up, à l’image de Zenvus et UjuziKilimo.
En mesurant et analysant les données du sol telles que la température, les nutriments et la santé végétative, l’entreprise nigériane Zenvus, spécialisée dans l’agriculture de précision, aide les agriculteurs à utiliser les fertilisants adéquats et optimiser l’irrigation de leur exploitation agricole. Quant à son homologue kenyanne UjuziKilimo, son recours aux mégadonnées et capacités analytiques contribue à transformer et regrouper les agriculteurs en communautés fondées sur le savoir, avec l’objectif d’améliorer la productivité via des observations précises. À ces modèles africains peuvent aussi s’ajouter d’autres types de formules existantes ailleurs, comme le démontrent les travaux du Dr Abdoulaye Baniré Diallo, lauréat du Next Einstein Forum (NEF).
Directeur du laboratoire bio-informatique de l’Université du Québec à Montréal et cofondateur de la start-up MIMs, ce dernier travaille avec des méthodes d’algorithmes avancées et des machines d’apprentissage automatique pour tirer parti de la précision génomique dans la production animale. Ainsi, avec l’équipe qu’il dirige, il a été capable de créer un modèle pour l’industrie laitière canadienne qui a permis de générer 200 millions de dollars de revenus additionnels. Actuellement, il étudie la manière dont ce procédé pourrait être appliqué dans certains pays africains.
Autant d’illustrations qui montrent la capacité de l’intelligence artificielle à améliorer la productivité et l’efficacité – ce à chaque niveau de la chaîne de valeur agricole africaine –, tout en atténuant les conséquences résultantes de faibles chaînes d’approvisionnement et de la vulnérabilité au changement climatique.
DÉFIS ASSOCIÉS
Cependant, force est de constater que sur le continent, plusieurs obstacles entravent le développement des solutions IA et des technologies associées, tant dans le domaine agricole que dans d’autres secteurs.
Parmi ces barrières, on relève une infrastructure numérique insuffisante et le manque de connaissance technologique élémentaire associée à une absence de capital humain formé à l’IA et la science des données, pour ne citer qu’eux. À cela s’ajoutent une absence voire une surrèglementation sur les technologies ainsi qu’un manque de financements capables de mettre à l’échelle des projets pilotes réussis qui auraient un impact transformateur pour les secteurs agricoles. Cependant, plusieurs fonds, comme l’Innovation Fund for Agriculture du groupe marocain OCP, doté de 20 millions de dollars, ainsi que le One Acre Fund et l’Agri Business Capital Fund, s’attèlent à changer la donne.
Au Next Einstein Forum, nous pensons qu’il est urgent que les gouvernements africains, les partenaires au développement, la société civile et les institutions scientifiques et académiques établissent et ratifient une feuille de route stratégique continentale afin de tirer profit de nouvelles technologies clés, comme l’IA. Une feuille de route qui relève les défis liés à la faiblesse de l’infrastructure basique numérique, à la réglementation, à la formation et au financement.
En termes d’investissements par exemple, nous estimons que l’Afrique doit collectivement rassembler plus de 21 000 milliards de dollars d’ici 2030 pour s’engager dans la 4e révolution industrielle, dont 3 000 milliards doivent être alloués à la revitalisation du système éducatif, car les Africains ne peuvent pas simplement être des consommateurs de technologies. Ils doivent en être les créateurs. Un investissement de 73 milliards de dollars sera également nécessaire afin que le secteur agricole tienne ses promesses.
L’étape suivante consiste à tirer parti de l’intelligence artificielle par le biais d’une recherche ciblée et le déploiement d’approches adaptées, car l’apprentissage automatique repose sur la quantification statistique rendant la tâche difficile lorsqu’elle est appliquée dans l’agriculture. Un secteur qui utilise un ensemble complexe de procédés physiques et matériels requérant un nombre considérable de variables. Ces processus physiques et biologiques varient d’une région à l’autre. Un algorithme utilisé dans la prédiction des maladies des cultures au Rwanda, par exemple, pourrait s’avérer obsolète dans la région sahélienne.
Par conséquent, il apparaît crucial de mettre en place des approches ciblées pour les solutions issues de l’IA dans l’agriculture, ce afin de veiller à ce que les innovateurs africains soient capables de créer des produits adaptés aux besoins et aux réalités du continent. Un objectif qui peut être atteint en orientant la recherche vers l’usage d’omiques – la génomique, la métabolomique et la phénomique – avec le concours de l’IA pour cibler des prévisions sur base d’observations invisibles à l’œil nu.
LA VOIE À SUIVRE
Sans nul doute, les défis de l’Afrique dans l’agriculture offrent d’immenses opportunités pour une innovation transformatrice permettant de tirer profit des nouvelles technologies, comme l’IA. Une pléthore de start-up sur le continent travaille déjà pour combler certaines lacunes dans la chaîne de valeur de la production agroalimentaire. Cependant, cela ne suffit pas.
Une feuille de route panafricaine est nécessaire afin de mettre en place les mécanismes garantissant que les innovateurs pourront développer leurs idées afin de permettre aux pays africains de jouir de tous les bénéfices offerts par l’intelligence artificielle.
Pour atteindre cet objectif, nous devons mettre sur pied un cadre continental qui prend en considération les implications financières, réglementaires et politiques ainsi que des programmes de formation adéquats pour la réalisation d’une stratégie de l’intelligence artificielle réussie.
L’Afrique a beaucoup à y gagner. Il est estimé en effet que les industries utilisant les technologies basées sur l’IA produiront des revenus s’élevant à 126 milliards de dollars à l’échelle planétaire d’ici 2025.
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