Un secteur vital, mais sous pression

L’agriculture est le premier employeur de l’Afrique. Selon les sources et les périmètres, elle représente entre 20% et un tiers du PIB du continent et fait vivre environ la moitié de la population active. Le tissu est dominé par les petites exploitations : l’Afrique en compte quelque 33 millions, cultivant le plus souvent moins d’un hectare, et ce sont elles qui assurent l’essentiel de la production alimentaire. C’est dire si le moindre gain de rendement, la moindre perte évitée, se traduit immédiatement en sécurité alimentaire pour des millions de foyers.

Or les menaces s’accumulent : aléas climatiques, sols fatigués, accès difficile au conseil agricole et surtout ravageurs. La chenille légionnaire d’automne, arrivée sur le continent en 2016, en est le symbole : selon le centre de recherche CABI, elle provoquerait entre 8 et 20 millions de tonnes de pertes de maïs par an en Afrique, et la FAO estime qu’elle menace la sécurité alimentaire de plus de 300 millions de personnes. C’est précisément sur ce type de fléau que l’IA a fait ses premières armes.

Diagnostiquer une maladie d’un simple cliché

L’application PlantVillage Nuru, développée par la FAO et l’université américaine Penn State, illustre parfaitement cette approche. Grâce à la vision par ordinateur, elle identifie instantanément un ravageur ou une maladie lorsque l’agriculteur approche son smartphone d’une feuille. Atout décisif dans les campagnes mal connectées : elle fonctionne hors ligne, puis se synchronise avec le système d’alerte précoce de la FAO dès que le réseau revient. « Une fonctionnalité importante du nouvel outil est qu’il fonctionne hors ligne, si bien que les agriculteurs peuvent l’utiliser quand ils le veulent », souligne le professeur David Hughes, de Penn State.

Surtout, l’outil a fait ses preuves de manière indépendante. Une étude publiée en 2020 dans Frontiers in Plant Science a mesuré, sur les maladies du manioc, une précision de 65% pour Nuru, contre 40 à 58% pour les agents de vulgarisation agricole et seulement 18 à 31% pour les agriculteurs eux-mêmes ; la fiabilité grimpait même à près de 88% en analysant plusieurs feuilles. La machine ne remplace pas l’expert, elle le démultiplie là où il manque.

Du crédit au tracteur : l’IA dans toute la chaîne

L’intelligence artificielle ne se limite pas au diagnostic. Au Kenya, Apollo Agriculture combine données de terrain, imagerie satellite et apprentissage automatique pour établir un score de crédit et accorder des prêts d’intrants quasi instantanés, remboursables au rythme de la saison. L’entreprise, relayée par la GSMA, revendique près de 400 000 agriculteurs servis et des rendements deux à deux fois et demie supérieurs à la moyenne nationale — des chiffres qu’elle communique elle-même et qu’il convient de prendre comme tels.

La mise en relation, elle aussi, se numérise. Hello Tractor, souvent surnommé « l’Uber du tracteur », connecte propriétaires de machines et petits exploitants via une application dotée d’un suivi GPS, et permet de labourer ou planter bien plus vite qu’à la main. En Afrique du Sud, Aerobotics applique l’IA à l’imagerie de drones et de satellites pour repérer arbres malades et estimer les récoltes dans l’arboriculture. Et au Nigeria, Zenvus déploie des capteurs de sol solaires qui mesurent humidité, température et nutriments pour guider fertilisation et irrigation. Chaque maillon de la chaîne agricole trouve ainsi son application.

Parler la langue de l’agriculteur

La vraie prouesse n’est pas seulement technique : elle est d’atteindre des utilisateurs équipés de téléphones basiques, parfois peu alphabétisés. Au Ghana, Farmerline a conçu un serveur vocal piloté par IA : l’agriculteur appelle un numéro gratuit, choisit sa langue, pose sa question à l’oral, et reçoit une réponse audio en quelques secondes. L’entreprise annonce plus de 27 langues couvertes et plus d’un million d’utilisateurs. C’est toute la logique de ces solutions : passer par la voix, le SMS ou l’USSD, en langues locales, pour ne laisser personne au bord du chemin numérique.

Techniquement, ces services reposent sur quelques briques : la vision par ordinateur pour lire les feuilles, l’imagerie satellite et les drones couplés à la cartographie pour surveiller les parcelles, et l’apprentissage automatique pour noter le risque de crédit ou anticiper la météo. Le défi de la diffusion, on le voit, prime souvent sur la sophistication des modèles. Un enjeu proche de celui que rencontre l’IA face aux langues africaines, encore mal outillées.

Les limites à ne pas masquer

L’enthousiasme ne doit pas occulter les obstacles. Le premier est la fracture numérique : en Afrique subsaharienne, seule une minorité de la population utilise réellement l’internet mobile, la région cumulant les plus grands écarts de couverture et d’usage au monde. Sans réseau ni smartphone, la meilleure application reste lettre morte. S’ajoutent la rareté et la faible qualité des données agricoles locales, le coût des équipements, le déficit de compétences numériques et l’absence de cadres clairs sur la propriété des données collectées.

Le risque, pointent la Banque mondiale comme plusieurs chercheurs, est que les plus petits exploitants — faute d’infrastructure et de données adaptées à leurs réalités — soient laissés pour compte par la vague d’IA, creusant les inégalités au lieu de les réduire. Il faut aussi garder la tête froide face aux chiffres de rendement ou de portée avancés par les jeunes pousses : impressionnants, ils sont rarement audités par des tiers indépendants.

Un outil, pas une baguette magique

Pour l’agriculteur comme pour les décideurs, la leçon est nuancée. L’IA agricole n’est ni un gadget ni une solution miracle : c’est un outil qui donne le meilleur de lui-même lorsqu’il s’appuie sur des données locales fiables, une connectivité minimale et un accompagnement humain — coopératives, agents de terrain, radios rurales. Les cas qui marchent partagent trois traits : ils fonctionnent sur des téléphones simples, parlent la langue de l’usager et répondent à un besoin concret et immédiat, du diagnostic d’une maladie à l’accès à un prêt. À ces conditions, la technologie peut réellement transformer des rendements et des revenus. Reste à investir dans le socle — réseaux, électricité, formation — sans lequel l’agriculture connectée demeurera un privilège urbain. À découvrir aussi : comment l’IA générative sert déjà les PME africaines et notre rubrique Intelligence artificielle.

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Un tiers des langues du monde, une miette de données

Le continent compte, selon les décomptes, entre 1 000 et 2 000 langues vivantes — soit environ un tiers des quelque 7 000 langues parlées sur Terre. Or l’intelligence artificielle moderne apprend en avalant d’immenses quantités de textes et d’enregistrements. Sans données, pas de modèle. Et c’est précisément ce qui manque : les langues africaines sont, dans leur quasi-totalité, des langues dites « peu dotées » (low-resource), pour lesquelles il existe peu de corpus numériques, peu de dictionnaires exploitables, peu de transcriptions audio.

Le déséquilibre est vertigineux. Le Programme des Nations unies pour le développement rappelle que des langues peu dotées apparaissent sur moins de 0,1 % des sites web, alors qu’elles concernent des centaines de millions de locuteurs. Le web, matière première de l’IA, est massivement anglophone : une langue quasi absente d’Internet sera quasi absente des modèles entraînés dessus. Le résultat est un cercle vicieux — moins une langue est numérisée, moins l’IA la comprend, et moins on crée d’outils qui la numériseraient.

Ce que ça change, très concrètement

On pourrait croire le problème abstrait. Il est au contraire très tangible. Une traduction automatique défaillante peut fausser une consigne médicale, une notice agricole ou un document administratif. Un assistant vocal qui ne reconnaît pas une langue exclut de fait les personnes âgées, les populations rurales et toutes celles dont la culture est d’abord orale ou qui maîtrisent mal l’écrit. À l’heure où les services publics, les banques et les commerces se numérisent, parler une langue « invisible » pour les machines devient une nouvelle forme d’exclusion.

L’ampleur du retard est documentée. Meta, qui a construit l’un des plus gros systèmes de traduction au monde, reconnaît lui-même que « moins de 25 langues africaines sont prises en charge par les outils de traduction largement utilisés ». Rapporté aux centaines de langues du continent, le chiffre donne la mesure du fossé numérique linguistique.

Masakhane : la recherche « par les Africains, pour les Africains »

Face à ce constat, une réponse est née du continent lui-même. Fondée autour de 2019, Masakhane — « nous construisons ensemble » en isiZulu — est une communauté de recherche panafricaine en traitement automatique des langues qui rassemble plus de mille participants issus d’une trentaine de pays. Sa philosophie tient en une formule : faire progresser le NLP « pour les Africains, par les Africains », plutôt que d’attendre que les géants technologiques s’y intéressent.

Le collectif ne fait pas que théoriser. Il produit des ressources ouvertes qui manquaient cruellement, comme MasakhaNER, présenté comme le premier grand jeu de données public de qualité pour la reconnaissance d’entités nommées dans une dizaine de langues africaines — une brique de base sans laquelle on ne peut construire ni moteur de recherche, ni assistant, ni outil de modération efficace. En mutualisant le travail de linguistes et d’informaticiens bénévoles, Masakhane a prouvé qu’on pouvait combler une partie du retard sans budget colossal.

Lelapa AI, Lesan : la voie des modèles « faits maison »

Des entreprises prennent le relais. La start-up sud-africaine Lelapa AI a lancé en 2024 InkubaLM, un modèle de langue volontairement compact — environ 0,4 milliard de paramètres — conçu pour cinq langues africaines (isiZulu, yoruba, swahili, isiXhosa et hausa), en plus de l’anglais et du français. Le pari est à rebours de la course aux modèles géants : plutôt qu’un mastodonte généraliste coûteux, un petit modèle spécialisé, plus léger à faire tourner et mieux adapté aux réalités locales.

Même logique du côté de Lesan AI, qui développe la traduction pour l’amharique et le tigrinya, deux langues éthiopiennes, et affirme faire mieux que les géants sur ce terrain précis. La leçon de ces projets est claire : sur les langues peu dotées, la connaissance fine du contexte compte souvent plus que la taille brute du modèle. Un système conçu par des locuteurs, nourri de données soigneusement collectées, peut surpasser un outil mondial entraîné sur des miettes.

Quand les géants s’y mettent — et pourquoi la voix compte

Les grands acteurs ne sont pas absents, mais souvent en rattrapage. Meta a intégré une cinquantaine de langues africaines dans son système NLLB (« No Language Left Behind »), qui couvre 200 langues. Google a lancé son initiative « 1 000 langues » et enrichit progressivement ses outils en langues africaines. Côté open source, le projet Common Voice de Mozilla collecte des enregistrements vocaux donnés par le public : le kinyarwanda y figure parmi les langues les mieux dotées au monde, avec plus de deux mille heures d’audio, preuve qu’une mobilisation citoyenne peut faire bouger les lignes.

Pourquoi tant insister sur la voix ? Parce que dans de nombreuses régions, l’oral prime sur l’écrit. Un paysan, une commerçante ou un patient interagira bien plus facilement en parlant qu’en tapant. Des corpus comme AfriSpeech, qui rassemble des centaines d’heures d’enregistrements couvrant plus d’une centaine d’accents africains, ouvrent la voie à des assistants et des services de santé véritablement accessibles. La reconnaissance vocale multilingue est sans doute le chantier où l’enjeu d’inclusion est le plus fort.

Un chantier de souveraineté, pas seulement de technologie

Derrière les acronymes se joue une question de souveraineté culturelle. Une langue absente du numérique se fragilise à mesure que la vie bascule en ligne ; à l’inverse, une langue outillée par l’IA gagne en vitalité. Les projets africains l’ont compris : ils ne demandent pas la charité des géants, ils construisent leurs propres jeux de données, leurs propres modèles, leurs propres règles. Pour un citoyen, la meilleure façon d’aider tient en peu de choses : contribuer à des projets ouverts comme Common Voice, signaler les mauvaises traductions, privilégier les outils qui prennent sa langue au sérieux. Car la prochaine génération d’IA ne parlera les langues africaines que si les Africains, dès aujourd’hui, lui apprennent à les entendre. Le défi est immense, mais il n’a jamais été aussi activement relevé.

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