IA pour la productivité des terres et la modélisation des rendements agricoles

Aperçu

Dans le bassin du lac Kyoga en Ouganda, les petits exploitants agricoles voient leurs récoltes devenir imprévisibles, et les outils pour y remédier n’existaient pas jusqu’à maintenant. Le projet soutenu par AI4D et dirigé par l’Université de Makerere utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour modéliser la productivité des terres et les rendements des cultures face aux conditions climatiques changeantes, offrant aux agriculteurs, décideurs et chercheurs une vision basée sur les données de l’avenir agricole de l’Ouganda.

Les petits exploitants, qui produisent la majorité de la nourriture du pays, sont confrontés à une crise croissante. Les précipitations irrégulières, la dégradation des sols et la hausse des températures bouleversent des siècles de savoir agricole, mais il existe très peu d’outils accessibles et adaptés localement pour prévoir l’efficacité des différentes pratiques de gestion des terres face au changement climatique. Sans ces informations, l’adaptation reste approximative.

Le projet développe des modèles de prédiction des rendements basés sur l’apprentissage automatique, calibrés spécifiquement pour le bassin de Kyoga, en s’appuyant à la fois sur des données satellites et des entretiens directs avec les ménages agricoles pour que les réalités locales nourrissent la science. De manière cruciale, le projet construit également l’infrastructure humaine nécessaire à la pérennité de ce travail : des étudiants en MSc à l’Université de Makerere sont formés aux applications de l’IA pour l’agriculture et l’adaptation au climat, semant ainsi les bases d’une génération de chercheurs africains capables de poursuivre ce travail bien après la fin du projet.

L’impact se manifeste déjà sur deux plans. Les expériences vécues des agriculteurs, collectées par l’engagement communautaire, sont intégrées dans des modèles permettant d’évaluer la résilience des différentes stratégies de gestion des terres face au stress climatique. Et en formant des chercheurs africains à diriger l’analyse agricole pilotée par l’IA, le projet renforce durablement la capacité locale à relever à grande échelle les défis de la sécurité alimentaire. Dans une région où le changement climatique menace des millions de moyens de subsistance, c’est une IA qui grandit là où elle est implantée.