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Les bénéficiaires d’AgriSmart IA sont principalement les petits producteurs agricoles du Sahel, notamment les femmes rurales, les jeunes agriculteurs et les exploitations familiales. La solution cible également les coopératives agricoles, les organisations paysannes et les structures d’accompagnement du secteur agricole. Elle s’adresse en priorité aux producteurs ayant un accès limité aux conseils agronomiques, aux outils numériques et aux informations agricoles, notamment ceux vivant en zones rurales isolées.

Les objectifs d’AgriSmart IA sont de faciliter l’accès des petits producteurs du Sahel aux conseils agricoles grâce à l’intelligence artificielle, de favoriser l’inclusion numérique par l’utilisation des langues locales et de l’assistance vocale, et d’aider les agriculteurs à mieux gérer leurs cultures, prévenir les maladies, anticiper les risques climatiques et accéder aux informations des marchés. Le projet vise également à améliorer la productivité agricole, réduire les pertes de récoltes et promouvoir une agriculture plus durable et résiliente.

AgriSmart IA est une plateforme mobile agricole intelligente conçue pour accompagner les petits producteurs du Sahel dans leurs décisions quotidiennes. Elle fonctionne comme un « agronome numérique » accessible depuis un smartphone, avec des interactions écrites et vocales. La solution intègre six modules : assistant conversationnel agricole, analyse des sols, détection des maladies des cultures par photo, prévision des rendements, conseils météorologiques et informations sur les prix des marchés. L’application est développée avec Flutter et s’appuie sur plusieurs technologies d’intelligence artificielle : modèle conversationnel pour les conseils agricoles, reconnaissance d’images pour le diagnostic des maladies, traduction multilingue et reconnaissance vocale. Elle est conçue pour fonctionner en français et progressivement dans plusieurs langues locales du Sahel, notamment le bambara, le peul, le mooré, le wolof et le mamara. AgriSmart IA prévoit également l’intégration d’un kit de capteurs connecté basé sur ESP32 permettant de collecter des données telles que l’humidité, le pH et la température du sol. Ces données pourront être combinées aux informations fournies par l’agriculteur afin de produire des recommandations plus adaptées à son contexte. L’objectif est de proposer une solution simple, multilingue et adaptée aux réalités rurales, afin de rapprocher l’expertise agricole des producteurs, y compris ceux qui ont un faible niveau d’alphabétisation ou un accès limité aux services de conseil agricole.

L’originalité d’AgriSmart IA réside dans la combinaison de l’intelligence artificielle, de l’assistance vocale, des langues locales africaines et des données agricoles dans une même solution. La plateforme ne se limite pas à fournir des informations : elle analyse la situation du producteur et l’accompagne dans ses décisions grâce à plusieurs modules complémentaires. Son approche est particulièrement adaptée aux réalités du Sahel, où les barrières linguistiques, le faible niveau d’alphabétisation et l’accès limité aux services agricoles constituent des obstacles importants. AgriSmart IA ambitionne ainsi de rendre l’expertise agronomique plus accessible, notamment aux petits producteurs, aux femmes rurales et aux agriculteurs éloignés des centres urbains. L’intégration future de capteurs connectés pour analyser les conditions du sol, combinée à l’IA et aux langues locales, permettra également de proposer des recommandations plus contextualisées et adaptées aux exploitations agricoles.

AgriSmart IA est actuellement au stade de prototype fonctionnel avancé. Une première version de l’application a été développée en Flutter et intègre six modules : chatbot agricole, analyse des sols, détection des maladies par photo, prévision des rendements, conseils météorologiques et informations sur les prix des marchés. Le prototype fonctionne en français et en bambara, avec une interaction vocale disponible. La détection des maladies des cultures par photo est fonctionnelle. L’analyse des sols peut également être réalisée à partir de descriptions et de photos fournies par l’utilisateur. Nous travaillons actuellement à l’intégration d’autres langues locales, notamment le mooré (mossi), le peul et le mamara, afin d’élargir l’accessibilité de la solution aux producteurs du Sahel. En parallèle, nous développons l’analyse des sols à partir de données collectées par des capteurs connectés. Cette étape permettra de compléter les analyses basées sur les photos et les descriptions par des mesures réelles du sol, notamment l’humidité, le pH et la température. Le prototype a déjà été testé auprès de 50 utilisateurs. La prochaine étape est de renforcer les tests terrain, finaliser l’intégration des langues locales et des capteurs, puis passer à une phase pilote auprès de producteurs agricoles.