2025 Annual Report L'intelligence artificielle au service de l'agriculture

L'intelligence artificielle transforme les industries du monde entier, mais la plupart d'entre elles ne sont pas conçues pour un petit agriculteur ougandais disposant d'une connexion Internet irrégulière. L'Alliance est en train de changer cela en construisant des outils pour les agriculteurs qui appliquent l'IA à la sélection accélérée des cultures, à la détection des maladies en temps réel et à l'écoute des besoins des agriculteurs.

L’intelligence artificielle transforme l’agriculture, mais son plein potentiel ne pourra être réalisé que si elle alimente des outils conçus pour et avec les personnes qui produisent notre alimentation. Ce principe de conception centrée sur l’humain guide l’approche de l’Alliance de Bioversity International et du CIAT en matière d’innovation numérique : une intelligence artificielle pensée pour répondre aux besoins des sélectionneur.euse.s, des agent.e.s de vulgarisation et des agriculteur.rice.s sur le terrain, en particulier en Afrique, où l’écart entre les capacités de recherche et leur application pratique a historiquement été le plus important, et où les enjeux sont les plus élevés.

En 2025, un ensemble d’outils interconnectés développés par les scientifiques de l’Alliance, avec le soutien de partenaires mondiaux tels que la Fondation Gates et Google, est passé du stade de la recherche à celui de produits prêts à être déployés.

« Au-delà des agents conversationnels et des outils de productivité qui ont dominé l’attention du grand public, l’intelligence artificielle étend la portée de la science de pointe et aide les scientifiques du monde entier à relever certains des plus grands défis auxquels leurs communautés sont confrontées… Dans le domaine de la sécurité alimentaire, nous développons des modèles fondamentaux de phénotypage des plantes afin d’accélérer la mise au point de nouvelles semences résilientes face aux changements climatiques », a déclaré James Manyika, vice-président principal chargé de la recherche, des laboratoires, de la technologie et de la société chez Google-Alphabet, dans un commentaire publié par Fortune.

Voir la récolte : Phénotypage assisté par l'IA

L’évaluation traditionnelle des cultures est lente, exige une main-d’œuvre importante et dépend d’expert.e.s capables d’estimer les performances des plantes sur le terrain, alors même qu’ils et elles ne peuvent être présent.e.s partout à la fois. Pheno-i change cette réalité. En transformant les images capturées par drones et sur le terrain en données détaillées sur les caractéristiques des plantes à grande échelle, notamment pour évaluer des milliers de lignées en fonction de la qualité des parcelles, de la résistance aux maladies, de la croissance et du rendement, Pheno-i permet aux sélectionneur.euse.s de réduire des cycles de sélection qui prenaient autrefois plusieurs saisons à seulement quelques jours.

Avec le soutien d’une initiative financée par Google, l’Alliance de Bioversity International et du CIAT forme des sélectionneur.euse.s à l’utilisation de Pheno-i et au développement de leurs propres modèles d’intelligence artificielle, renforçant ainsi les capacités analytiques au sein du réseau.

Connecté à la plateforme CGIAR Fairgrounds, cet outil offre aux sélectionneur.euse.s un accès à des jeux de données interopérables et prêts pour l’IA, accélérant ainsi les progrès génétiques grâce à la collaboration autant qu’à la puissance de calcul.

Au niveau du terrain, le projet Artemis, fruit de quatre années de recherche et de développement soutenues par la Fondation Gates, a donné naissance à Ona (« voir » en swahili), un outil de vision par ordinateur basé sur un téléphone intelligent qui permet aux chercheur.e.s de capturer des images de parcelles entières de sélection variétale en moins de 30 secondes.

Utilisé conjointement avec Bruno, son outil compagnon de terrain, Ona fournit des données le jour même, avec un niveau de précision et d’exactitude supérieur aux estimations humaines traditionnelles. Ona est désormais en cours de déploiement comme principal outil de phénotypage sur téléphone intelligent au sein du CGIAR, mettant ainsi des capacités rigoureuses de mesure des cultures à la portée de toute personne disposant d’un téléphone.

À l'écoute des agriculteur.rice.s : voix, langues et intelligence au service des exploitations agricoles

Le phénotypage permet de saisir l'aspect d'une plante. Mais pour comprendre les besoins d'un agriculteur, il faut savoir écouter autrement.

Le projet NDIZI - également soutenu par la Fondation Gates - a mis au point Sikia (en swahili, "écouter") : un outil qui utilise la reconnaissance automatique de la parole et des modèles vision-langage pour capturer des données conversationnelles et visuelles directement depuis l'exploitation agricole, en les traitant à l'aide de grands modèles linguistiques afin d'en extraire des informations sur les préférences des agriculteur.rice.s et les performances des plantes en cours de saison. Après avoir développé des modèles performants pour le swahili, l'équipe s'étend maintenant à d'autres langues (chichewa, amharique, hausa, wolof, yoruba) et s'oriente vers un déploiement hors ligne, sur appareil, pour les zones dépourvues de connectivité internet - un choix de conception qui maintient la technologie ancrée dans les réalités des agriculteur.rice.s qu'elle est censée servir.

"Nous avons besoin d'une IA qui écoute, littéralement et métaphoriquement. Car la véritable innovation n'est pas l'algorithme. C'est ce qui se passe lorsque la voix d'un agriculteur façonne la science." - Jacob van Etten, directeur de l'inclusion numérique à l'Alliance, s'exprimant lors de CGIAR Science Week

Tricot - une méthodologie de science citoyenne pour les essais de cultures à la ferme - a également transformé la façon dont les sélectionneurs recueillent des données sur les préférences à l'échelle, en plaçant l'évaluation des nouvelles variétés directement entre les mains des communautés agricoles. Notre projet 1000FARMS a travaillé en Éthiopie, au Ghana, en Ouganda et ailleurs pour étendre l'utilisation du tricot et de la plateforme ClimMob parmi les systèmes de recherche nationaux, les universités et les sélectionneurs du CGIAR. La science citoyenne est une méthode qui permet aux sélectionneurs de recueillir des données sur les préférences à grande échelle, en plaçant l'évaluation des nouvelles variétés directement entre les mains des communautés agricoles.

L'approche génère des données sur les préférences spécifiques au contexte, ce que les essais en laboratoire ne peuvent pas faire, et modifie la façon dont les sélectionneurs envisagent les dernières étapes du développement des variétés.

"Nous sommes en train de développer des variétés améliorées de haricots communs. Habituellement, lorsque nous en sommes aux derniers stades avant de diffuser officiellement les variétés, nous devons les tester dans les exploitations agricoles avec les agriculteurs. Nous avons opté pour le tricot parce que nous voulions mieux comprendre dans quelle mesure les agriculteurs appréciaient ces variétés." - Sélectionneur de haricots NARO, Ouganda (propos recueillis lors d'un interview anonyme).

Une analyse lancée en juillet 2025 a confirmé l'élan croissant du tricot : en particulier au Ghana et en Ouganda, le travail de l'Alliance, combiné aux programmes de sélection financés par le CGIAR et la Fondation Gates, a manifestement accru la sensibilisation, les compétences et l'adoption pour les sélectionneurs nationaux. En Éthiopie, par exemple, les personnes interrogées ont indiqué que 90 % d'entre elles faisaient confiance au tricot par rapport à d'autres méthodes utilisées dans l'exploitation. De même, l'adoption a catalysé les collaborations avec les organisations d'agriculteurs, les services publics de vulgarisation et les partenaires du système semencier. L'analyse met également en évidence les domaines dans lesquels des efforts supplémentaires sont nécessaires : en Éthiopie et en Haïti, l'établissement de relations institutionnelles permettant à la méthode tricot de s'enraciner reste une priorité.

Détection des maladies à grande échelle : l'espoir grâce à Tumaini

Pour les agriculteur.rice.s confronté.e.s aux maladies des cultures, la rapidité du diagnostic peut faire toute la différence entre une infestation maîtrisée et une récolte perdue. L’application Tumaini a été conçue pour répondre à ce besoin pour des cultures essentielles telles que la banane et, plus récemment, le haricot. L’application a déjà été largement adoptée par les sélectionneur.euse.s du réseau PABRA et est désormais intégrée au projet Beans for Women. Grâce à elle, la détection des maladies et l’évaluation de l’état sanitaire des cultures peuvent être réalisées en temps réel directement à partir d’un téléphone intelligent.

Un tableau de bord open source a permis de cartographier plus de 100 000 observations géoréférencées de maladies du bananier dans 17 pays. Dans l’est de l’Ouganda, des agent.e.s de vulgarisation et des agriculteur.rice.s relais ont été formé.e.s à cette technologie, contribuant à renforcer les compétences numériques au sein des communautés agricoles qui en ont le plus besoin.

L’intérêt pour cet outil dépasse désormais les frontières africaines. Des partenaires d’Asie du Sud-Est ont demandé l’intégration de langues locales, notamment le malais, afin d’adapter Tumaini au bananier et à d’autres cultures. Les perspectives incluent également son extension au café et au cacao. Cette demande témoigne à la fois du potentiel de mise à l’échelle de la plateforme et du rôle croissant de l’Alliance de Bioversity International et du CIAT comme fournisseur d’infrastructures d’intelligence artificielle pour l’agriculture.

Toujours en 2025, le scientifique de l’Alliance Michael Selvaraj a présenté « Tumaini Air » lors du Forum mondial de la banane de la FAO. Il y a montré comment les données collectées par drone peuvent être utilisées pour cartographier les parcelles agricoles et soutenir une protection phytosanitaire de précision, tout en soulignant la contribution des partenaires à l’adoption mondiale de cette innovation.

Il a également été invité à partager son expérience dans le développement de cet outil auprès de l’Association américaine pour l’avancement des sciences (AAAS), un forum international reconnu comme un espace privilégié de collaboration scientifique.

« Le phénotypage et la phénomique comptent parmi les domaines émergents les plus passionnants et les plus dynamiques auxquels j’ai participé, notamment parce que leurs praticien.ne.s proviennent d’horizons très divers », a déclaré Seth Murray, professeur à l’Université Texas A&M, lors de la réunion annuelle de l’AAAS en 2025.

Artificial Intelligence meets Agriculture - Annual Report 2025 - Alliance Bioversity International - CIAT - Image 1

Vers Tatu : un cadre pour un impact durable

Pheno-i, Ona, Sikia, Tricot et Tumaini dépassent désormais le cadre temporel d’un projet de recherche classique : ce sont des produits conçus pour être utilisés, adaptés et améliorés par les sélectionneur.euse.s et les agriculteur.rice.s. Pour soutenir cette évolution, l’Alliance de Bioversity International et du CIAT développe Tatu (« trois » en swahili), un cadre opérationnel qui incarne la convergence entre les personnes, l’intelligence artificielle et les plantes. Tatu fournit l’environnement nécessaire pour transformer les futures avancées scientifiques en produits durables à fort impact. Tatu constitue ainsi le pont entre l’innovation et la mise à disposition continue d’outils efficaces, capables d’accompagner les agriculteur.rice.s pendant de nombreuses années.

Découvrez l'impact de nos 2025 dans les outils numériques

Parcelles par jour

1000

Mesurée par la technologie de phénotypage par IA, doublant la vitesse de collecte des données de 500 parcelles par jour.

Les agro-industries ont testé des outils de diagnostic d'IA

5

Réduire les risques climatiques pour les chaînes de valeur du miel, des intrants pour la volaille, du riz, de l'irrigation solaire et du soja.

Découvrez nos collaborations