NextGen Agroadvisory

NextGen Agroadvisory est un outil d’aide à la décision (DST) en matière de conseil agricole, conçu pour être spécifique à chaque localité, adapté aux différents systèmes de culture et profils de ménages agricoles, et intelligent par saison (aligné avec la prochaine saison culturale). Il vise à faciliter la prise de décision éclairée par divers acteur.rice.s du secteur agricole. Ce conseil a été élaboré en intégrant plus de 25 000 observations de réponses culturales aux engrais, associées à des co-variables spatiales, le tout analysé à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning). Ce service de conseil, ainsi que le modèle de partenariat entre l’Initiative Excellence in Agronomy (EiA) – sous la coordination de l’Alliance Bioversity-CIAT, GIZ-Éthiopie, Digital Green, et des instituts nationaux, ont suscité un vif intérêt, et les préparatifs pour un passage à l’échelle sont actuellement en cours. L’ensemble des données, la gestion de la base de données et la création des contenus de conseil sont soutenus et enrichis par la Coalition of the Willing – un groupe d’expert.e.s engagé.e.s qui ont accepté de partager leurs données et/ou de faciliter le processus. Ce projet bénéficie du soutien de GIZ-Éthiopie et de l’Initiative Excellence in Agronomy (EiA) du CGIAR.


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Dans quel contexte cet outil est-il utile ?

Dans un contexte où il est nécessaire de développer des conseils agricoles spécifiques au site, au contexte et au climat — en particulier pour l’application des engrais — en intégrant la gestion intégrée de la fertilité des sols (ISFM), les services d’information climatique, les pratiques agricoles intelligentes face au climat (CSA) et d’autres investissements agricoles,

NextGen Agroadvisory est un outil intelligent d’aide à la décision conçu pour orienter les planificateur.rice.s, les agent.e.s de vulgarisation et les agriculteur.rice.s sur les calendriers de plantation appropriés, ainsi que sur la quantité et le type d’engrais nécessaires ; promouvoir et co-mettre en œuvre ce service de conseil ; et renforcer les capacités nationales.

Résultats

Le service de conseil agroclimatique NextGen en Éthiopie a permis d’augmenter le rendement en grain de blé des petit.e.s exploitant.e.s agricoles jusqu’à 25 %, avec une rentabilité partielle moyenne supplémentaire de 600 dollars US par hectare et par saison, comparé à une recommandation générique. Ce service a été développé en intégrant plus de 25 000 réponses culturales à l’application d’engrais, associées à des co-variables spatiales, à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Le conseil et le modèle de partenariat entre Excellence in Agronomy, GIZ, Digital Green et les instituts nationaux ont suscité un fort intérêt pour un passage à l’échelle.

Le blé est cultivé par environ 4,8 millions d’agriculteur.rice.s et représente la deuxième céréale alimentaire la plus importante en Éthiopie, après le maïs. Malgré cela, les producteur.rice.s de blé en Éthiopie n’atteignent que 35 à 45 % du rendement potentiel de leurs exploitations, avec une moyenne de 2,5 tonnes par hectare, contre un potentiel de 6 à 7 tonnes par hectare. Cette situation s’explique par des contraintes liées au climat, à l’accès limité à des conseils agricoles spécifiques au contexte et au site, à la faible fertilité des sols et à la variabilité des précipitations. L’objectif est de combler cet écart de rendement en développant un outil d’aide à la décision agroclimatique adapté au contexte et au site, et en le mettant à disposition des petit.e.s exploitant.e.s.

En utilisant le modèle de cas d’usage, Excellence in Agronomy a engagé une collaboration avec Digital Green pour mettre en place une opportunité de diffusion à grande échelle. Cette collaboration répond à une demande croissante pour des conseils sur les engrais spécifiques aux sites, adaptés au climat et au contexte, et aux besoins du gouvernement éthiopien dans les zones de production de blé des hautes terres.

L’outil a été validé dans les régions d’Amhara, Oromia et Southern Nations, Nationalities and Peoples (SNNP) avec la participation de 300 agriculteur.rice.s durant la saison 2021–2022. Il a démontré une augmentation du rendement en grain de blé allant jusqu’à 25 %, confirmée par les agriculteur.rice.s et les agents de vulgarisation lors des journées de démonstration. En raison de ces résultats positifs, l’outil est actuellement testé dans cinq districts répartis dans trois régions d’Éthiopie. Malgré le coût élevé des engrais à l’été 2022, plus de 3 500 agriculteur.rice.s ont mis en œuvre le service NextGen Agroadvisory, sur plus de 10 000 personnes contactées, avec déjà des niveaux de performance élevés enregistrés.

Sur tous les sites de test, le gain partiel par hectare et par saison a augmenté respectivement de 24 % (580 dollars US) et de 16 % (412 dollars US), lorsque les doses d’engrais spécifiques aux localités ont été comparées aux recommandations génériques locales et nationales. Un gain monétaire moyen d’environ 2,3 milliards de dollars US par saison pourrait être atteint si une dose d’engrais spécifique au site permettant un rendement d’environ 5,3 tonnes par hectare était appliquée sur une superficie de culture du blé d’environ 1,75 million d’hectares.

Les résultats ont également montré des avantages significatifs en termes d’efficacité agronomique, d’utilisation des nutriments et de gestion de l’eau.

Les responsables du développement des cultures et de la vulgarisation agricole au sein du ministère de l’Agriculture, qui ont visité certains sites en novembre 2022, ont constaté les performances du service NextGen Agroadvisory et se sont engagé.e.s à soutenir son intégration dans les paquets de vulgarisation, après d’autres phases de test.

Le partenariat Excellence in Agronomy – GIZ – Digital Green a été reconnu, et le responsable de la vulgarisation agricole a sélectionné l’outil (et son cadre de partenariat) pour une mise en œuvre dans des districts ciblés au cours de la saison 2023.

Variations, Scaling and Adaptations

The tool can be adapted to any crop, country, or agro-ecology by integrating local trial data, soil maps, and climate inputs.

It can scale through digital advisory platforms, mobile apps, radio/IVR services, and integration with national agricultural data hubs.

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