Croppie parviendra-t-il à s'implanter dans le secteur du café au Kenya ?

Le café est un pilier essentiel de l'économie kenyane, se classant au troisième rang des exportations agricoles, son café Arabica haut de gamme étant apprécié dans le monde entier pour sa saveur et son arôme caractéristiques. Ce sous-secteur fait vivre environ 13 % des ménages et emploie des personnes tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Cependant, la production a chuté de 70 %, passant de 130 000 tonnes métriques en 1988 à 50 000 tonnes métriques en 2021. L’objectif actuel du Kenya est de relancer le secteur pour atteindre 150 000 tonnes.

Aujourd'hui, l'estimation du rendement repose encore largement sur des personnes qui parcourent les plantations de café, sélectionnent des arbres et des branches, puis comptent les cerises à la main. C'est un travail nécessaire, mais il est également répétitif, chronophage et difficile à uniformiser à l'échelle des grandes exploitations et entre les nombreux techniciens. Pour un agriculteur gérant des centaines, voire des milliers d’arbres, le coût lié à l’obtention d’informations fiables peut devenir un problème en soi.

Le 11 septembre 2026, une équipe de l’Alliance de Bioversity International et du CIAT, dans le cadre du (KALRO) Institut de recherche sur le café (CRI). La discussion a porté sur Croppie, une application mobile basée sur l’IA qui utilise de simples photos prises avec un smartphone pour améliorer les estimations de rendement du café.

Croppie utilise des photos prises avec un smartphone pour compter les cerises de café sur certaines branches productives. L’utilisateur prend une photo, et la vision artificielle facilite le processus de comptage. Cela élimine l’une des tâches les plus fastidieuses et rend les informations générées plus cohérentes, traçables et utiles.

Bridging the gap Can Croppie take root in Kenya’s coffee sector - Image 1 — Christian Bun, chercheur à l'Alliance et expert en café et en cacao, teste l'application Croppie à la ferme du CRI de la KALRO.

De la Colombie au Kenya : la vraie question, c'est l'adaptation

Croppie a été testé dans des systèmes de culture du café en Amérique latine, notamment dans le cadre d’une collaboration avec institutions de recherche sur le café et des coopératives deColombie. Son développement a été motivé par un problème concret : comment rendre l’estimation des récoltes plus efficace tout en conservant des informations utiles pour la planification.

«Nous utilisons la caméra comme une paire d’yeux supplémentaires capable de se rendre sur le terrain. Nous avons commencé par l’estimation des rendements, car il s’agit d’un élément décisionnel central dans la gestion du café, qui guide la planification des récoltes, la lutte contre les ravageurs et les maladies, la sélection variétale et la fertilisation. » A déclaré Christian Bunn, chercheur à l’Alliance et expert des chaînes de valeur du café et du cacao

Le Kenya possède ses propres variétés de café, ses propres systèmes de production, ses propres structures agricoles, ses propres pratiques agronomiques et ses propres exigences en matière de données. Même des différences apparemment minimes peuvent influencer la manière dont un modèle d’apprentissage automatique interprète une image.

Les discussions ont donc porté sur la nécessité de comprendre d’abord le contexte agricole du Kenya plutôt que de promouvoir immédiatement l’application. Le point de départ proposé consiste en une évaluation structurée des situations dans lesquelles l’outil fonctionne, de celles où il ne fonctionne pas, et de la manière dont les agriculteurs, les techniciens et les équipes de recherche l’utilisent.

Bridging the gap Can Croppie take root in Kenya’s coffee sector - Image 2 — Des chercheurs de l'Alliance et du CRI discutent des possibilités de tester et d'adapter conjointement l'outil numérique Croppie afin d'améliorer l'estimation des rendements de café et de favoriser l'efficacité des services de recherche et de vulgarisation au Kenya.

Le secteur du café au Kenya constitue un terrain d'expérimentation prometteur

La mission du CRI de la KALRO couvre l'ensemble de la chaîne de valeur du café, depuis l'évaluation du café Arabica dans le bassin du lac Victoria en vue de la relance de la production de café Robusta, jusqu'à la santé des cultures, la nutrition, la gestion post-récolte et la valorisation. L’institution s’intéresse également de plus en plus à la numérisation des connaissances agricoles afin que les agriculteurs puissent accéder à des informations utiles sans devoir systématiquement faire appel à la visite d’un agent de vulgarisation.

« Face à l’évolution des conditions climatiques, nous nous attendons à l’apparition de nouveaux ravageurs et de nouvelles maladies, et nous devons pouvoir agir en temps réel. Toute technologie capable de fournir aux agriculteurs des conseils et des solutions en temps opportun est une idée que nous accueillons favorablement. » - Tony Maritim, directeur adjoint du CRI

Pour un agriculteur, il peut être utile de savoir approximativement quelle quantité de café est en cours de développement sur son exploitation plusieurs mois avant la récolte. Cela lui permet de mieux préparer la main-d’œuvre nécessaire à la récolte, de prendre des décisions concernant les intrants et d’élaborer sa planification financière. Plus largement, des estimations fiables peuvent aider les coopératives et d’autres acteurs à anticiper les volumes et à planifier les ressources nécessaires pour gérer la récolte.

Les avantages potentiels pour les investisseurs sont tout aussi importants. Le financement agricole est souvent freiné par l’incertitude. Disposer de meilleures informations sur la production attendue n’élimine pas le risque lié à la production, mais cela peut fournir aux prêteurs, aux coopératives, aux acheteurs et aux autres acteurs financiers une base factuelle plus solide pour leur planification. Bunn a présenté l’expérience de l’application Croppie en Colombie et expliqué comment les estimations de récolte peuvent faciliter la planification financière et logistique autour de la saison du café.

Pour les agriculteurs, ces informations peuvent également constituer une source de motivation. Disposer d’une estimation fiable de la récolte en cours de développement sur leurs arbres permet de rendre plus tangibles les avantages d’une bonne gestion agronomique.

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Mais compter les cerises, ce n'est qu'un début

Le plus intéressant dans cette conversation n'était pas l'application actuelle en soi, mais ce que la vision artificielle pourrait permettre de réaliser à terme.

L’équipe a évoqué la possibilité de trier les cerises en fonction de leur stade de développement et de leur couleur, d’identifier les cerises avortées et, à terme, de détecter les maladies. De telles capacités pourraient fournir des informations sur le moment de la récolte, la santé des cultures et les problèmes de production potentiels.

La production de café s’inscrit dans une chaîne de valeur internationale. La valeur est générée à la fois par les attributs intrinsèques du café (son bon goût !), mais les entreprises doivent également prouver leur conformité aux réglementations du pays importateur, telles que l’exclusion des produits provenant de parcelles récemment déboisées, et les consommateurs sont prêts à payer un supplément pour des pratiques de production durables. Ces attributs extrinsèques exigent que le produit physique soit accompagné de données vérifiables. Ainsi, pour tirer parti de la valeur fondée sur les données dans la chaîne du café, les agriculteurs doivent disposer d’outils leur permettant d’y participer. Croppie peut constituer un tel outil, et son potentiel doit être évalué.

Bridging the gap Can Croppie take root in Kenya’s coffee sector - Image 4 — Pauline Aarakit, chercheuse au CRI, examine les cerises.

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Les chercheurs pourraient utiliser des mesures issues de l'analyse d'images pour étayer leurs essais et leurs travaux de sélection. Au lieu de se fier entièrement au comptage manuel des baies, des observations numériques répétées pourraient permettre d’obtenir des ensembles de données plus cohérents entre les différents sites de recherche. La discussion a également évoqué la possibilité d’adapter cette technologie à des mesures pertinentes au niveau local, notamment le poids des baies.

Cela laisse entrevoir un rôle plus large pour l’IA dans la recherche agricole : non pas remplacer l’expertise scientifique, mais réduire le travail répétitif nécessaire à la production de données utiles.

Développer une version kenyane, et non pas simplement importer une application

Pour les équipes de l'Alliance et du CRI, la démarche proposée ne se résume donc pas à télécharger Croppie et à le mettre en œuvre. La première étape consiste à réaliser des essais sur le terrain. Un site de culture de café au Kenya peut offrir l’occasion de comparer l’approche numérique aux pratiques existantes d’estimation des rendements dans différentes conditions agricoles. Les chercheurs peuvent examiner la qualité des images, les exigences en matière d’échantillonnage, les variétés, la structure des arbres, les conditions d’éclairage et d’autres sources d’erreur.

L’ambition à plus long terme est plus importante : une solution spécifique au Kenya, développée en collaboration avec des chercheurs et des parties prenantes du secteur du café kenyan. Cela pourrait impliquer d’adapter le protocole d’échantillonnage, d’affiner le modèle à l’aide d’ensembles de données kenyans, d’intégrer l’outil aux systèmes numériques existants et, enfin, de créer des interfaces et des structures de données répondant aux besoins institutionnels locaux.

« Lorsque nous réfléchissons à l’objectif final, la durabilité est essentielle. Si un outil est développé conjointement et s’avère utile, nous devons réfléchir à la manière dont il pourra être hébergé, géré et maintenu au-delà de la durée de vie d’un projet. » - Dorcas Jalango, responsable de l’équipe de recherche à l’Alliance

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D’une simple application à un écosystème agricole numérique

Le Kenya est l'un des principaux pôles agricoles et d'innovation d'Afrique de l'Est, et son café occupe une place enviable sur le marché mondial grâce à sa qualité et à son caractère unique. Les producteurs de café bénéficient d’une production améliorée de semences et de plants suite à la mise en œuvre réussie du projet de revitalisation du café dans le cadre du Projet kenyan de productivité agricole adaptée au climat. Au total, 857 144 plants (290 385 de la variété Batian, 288 157 de la variété Ruiru 11 et 278 602 de variétés traditionnelles) ont été produits dans les centres et sous-centres du CRI.

Cependant, malgré une demande croissante pour son café, la production du pays a diminué pour plusieurs raisons. Parmi celles-ci figurent les coûts de production élevés, la baisse de la fertilité des sols, le vieillissement des machines de transformation du café, la fluctuation des cours mondiaux du café et l’impact du changement climatique. De plus, les pratiques agricoles actuelles continuent d’exercer une pression sur l’environnement, ce qui nécessite la mise en place d’initiatives respectueuses de l’environnement pour soutenir une production et une productivité durables du café.

Grâce à l’application application de recadrage photo Croppie , associées à des données agronomiques, météorologiques et d’exploitation, ces observations pourraient aider le CRI à améliorer la prise de décision tout au long du cycle de production.