Passer à l’échelle ce qui fonctionne : la quête du RICH pour des solutions africaines viables en IA et climat

À l'intérieur du lancement du Research & Innovation for Climate Hub (RICH) lors du Global Data Festival à Nairobi, au Kenya, en juin 2026

« Une fois que vous avez débloqué les données environnementales, que faire ensuite ? »

C'est peut-être une question simple, mais elle a plané dans la salle lors du lancement du Research & Innovation for Climate Hub (RICH), au Global Data Festival à Nairobi.

L'Afrique ne manque pas de données environnementales. Les satellites captent les régimes météorologiques, les capteurs génèrent des informations environnementales, et les chercheurs produisent de nouvelles connaissances chaque jour. Pourtant, un défi demeure : comment transformer ces informations en décisions qui améliorent la vie des populations ? Comment combler le fossé entre une estimation de précipitations qui dort sur un serveur quelque part et un agriculteur qui veut savoir s'il doit planter cette semaine ou non. Ce sont là quelques-unes des questions sur lesquelles travaille le Research & Innovation Hub afin de garantir que les innovations climatiques atteignent les communautés qui en ont le plus besoin.

Le terme « lancement » pourrait prêter à confusion, car il n'y avait ni produit phare, ni plateforme finalisée, ni bilan de cinq ans à présenter. Ce que nous avions plutôt, c'était une vision claire de qui le hub sert, et une définition réfléchie de la manière dont le changement peut réellement se concrétiser. Avec ses partenaires, RICH construit un écosystème qui relie la recherche, l'innovation en IA, les infrastructures de données, le renforcement communautaire et l'engagement politique pour favoriser la résilience climatique en Afrique. Son objectif est de faire passer les innovations climatiques prometteuses en IA au-delà des projets pilotes, vers une véritable mise à l'échelle.

Leonida Mutuku, directrice de RICH, a souligné lors de cet événement que les enjeux sont loin d'être abstraits. Par exemple, pour des millions de petits exploitants agricoles à travers l'Afrique, une saison des pluies retardée ou une prévision erronée de seulement quelques jours peut nuire gravement à leurs moyens de subsistance. Le Hub vise à garantir que l'intelligence artificielle soit appliquée de manière responsable aux réalités locales, afin d'aider à relever ces défis. Au-delà de l'agriculture intelligente face au climat, l'IA est utilisée pour des cas tels que la prévision des phénomènes météorologiques extrêmes et des inondations, l'optimisation des réseaux électriques pour intégrer les énergies renouvelables et réduire le gaspillage énergétique, l'amélioration des modèles climatiques et le suivi des puits de carbone, le suivi de la déforestation et de l'exploitation forestière illégale par imagerie satellite, et la détection des fuites de méthane sur les sites industriels.

Le Hub évalue les cas d'usage de l'IA selon deux axes :

Faisabilité : peut-on réellement le construire et le déployer dans nos contextes africains, compte tenu du financement disponible, des données, des infrastructures, des compétences techniques, ainsi que des contraintes énergétiques et de connectivité ? et ;

Viabilité : est-il pertinent de le pérenniser, c'est-à-dire existe-t-il un modèle de durabilité, une appropriation institutionnelle, une adéquation avec les politiques et la réglementation, et un retour climatique ou de développement mesurable qui perdure au-delà du projet pilote ?

De nombreuses idées prometteuses liées à l'IA et au climat réussissent un test mais échouent à l'autre : la prévision des inondations, par exemple, peut être hautement viable en termes d'impact, mais infaisable là où les données des stations terrestres sont rares ; à l'inverse, un outil sophistiqué de suivi du carbone peut être techniquement faisable mais commercialement non viable si personne n'est prêt à payer pour le faire fonctionner.

Le Hub recherche spécifiquement des cas d'usage qui franchissent ces deux barres, dans le but de comprendre les signaux précoces du potentiel d'impact à grande échelle d'une IA et de l'amélioration de la résilience communautaire face au changement climatique. La mise à l'échelle multiplie les coûts et les risques ; un cas d'usage doit donc être suffisamment faisable pour être reproduit dans différents contextes sans tout reconstruire depuis le début, et suffisamment viable pour que les institutions locales, les gouvernements ou les marchés le maintiennent en vie après la fin du soutien du hub. En somme, le Hub ne collectionne pas des expériences d'IA intéressantes ; il est à la recherche de cet ensemble restreint de solutions où la technologie fonctionne sur le terrain, où l'économie tient la route, et où l'impact climatique est suffisamment important et reproductible pour justifier le passage d'un simple projet pilote à un déploiement régional. C'est ce filtre qui transforme un portefeuille de démonstrations en infrastructure capable de faire bouger les lignes en matière de résilience et d'atténuation climatiques.

Cet engagement envers une innovation responsable façonne l'approche du Hub. Le Hub privilégie les voies d'intérêt public telles que les agences météorologiques nationales, les institutions gouvernementales et les services publics. Nous décrivons notre rôle comme fournissant « du petit bois, pas seulement du capital », c'est-à-dire des ressources catalytiques sous forme de subventions de mise à l'échelle, de coaching sur mesure, d'opportunités de démonstration, d'accès aux espaces politiques, et de soutien stratégique pour les innovations ayant déjà démontré leur potentiel. En travaillant avec de petites cohortes, le Hub vise à apprendre aux côtés des innovateurs, à affiner son approche au fil du temps, et à favoriser l'apprentissage entre pairs.

La sélection repose sur l'équité et l'inclusion, en plus de la préparation technique et de l'impact. L'objectif est de documenter les leçons tirées de chaque cohorte et de construire un guide pratique de mise à l'échelle pour la prochaine génération d'innovateurs, de bailleurs de fonds et d'institutions africains œuvrant dans le domaine du climat et de l'IA.

Une innovation qui illustre déjà cette vision dans la pratique est ImvulaNet, une initiative soutenue par RICH et menée par AfriClimate AI en partenariat avec le South African Agricultural Research Council. Le projet développe des outils de prévision saisonnière de nouvelle génération qui combinent les avancées de l'intelligence artificielle avec les systèmes de prévision opérationnels existants, afin de produire des perspectives climatiques plus précises, localement pertinentes et exploitables pour l'agriculture. S'appuyant sur les fondations techniques établies par le programme Forecast4Africa d'AfriClimate AI, ImvulaNet se concentre sur l'amélioration des prévisions saisonnières, le renforcement des prévisions probabilistes, et la traduction des informations climatiques en produits fondés sur l'impact, qui soutiennent la prise de décision agricole. En travaillant étroitement avec les chercheurs, les prévisionnistes et les utilisateurs finaux tels que les agences météorologiques et les petits exploitants agricoles, le projet vise à garantir que les avancées en matière d'IA climatique soient non seulement scientifiquement rigoureuses, mais aussi pratiques, évolutives et capables d'aider les agriculteurs à mieux gérer les risques climatiques.

Leur travail illustre une leçon plus large qui se trouve au cœur de la mission de RICH : le défi n'est pas simplement de construire de meilleures technologies. Il s'agit de réduire la distance entre les données et la prise de décision, entre les prévisions et les agriculteurs, et entre l'innovation et l'impact.

RICH rassemble chercheurs, innovateurs, gouvernements, communautés et institutions autour d'un objectif commun : transformer les données environnementales et les innovations en IA en résilience climatique durable pour les communautés africaines vulnérables. L'ambition est réelle, mais la discipline qui la sous-tend l'est tout autant — un engagement envers des solutions qui répondent aux réalités locales et qui résistent à l'épreuve du temps. C'est ainsi que se construit un impact durable, un partenariat, une innovation et une communauté à la fois