GLF Afrique 2024 : L’IA nourrira-t-elle l’Afrique ?

Alors que la crise climatique se fait sentir, l’Afrique se trouve à la croisée des chemins : comment nourrira-t-elle la population qui connaît la croissance la plus rapide au monde dans les décennies à venir ?

Lors du GLF Africa 2024, nous avons réuni un panel d’experts pour débattre du rôle de l’IA et des outils numériques dans l’élaboration de l’avenir alimentaire du continent.

Vous aviez beaucoup de questions à poser à nos panélistes – bien plus que ce dont nous avions le temps pendant la discussion.

Nous avons donc contacté Catherine Nakalembeprofesseur adjoint de sciences géographiques à l’Université du Maryland, directeur Afrique à Récolte de la NASA et membre de la NASA SERVIR L’équipe des Sciences Appliquées, pour répondre à quelques questions supplémentaires.

Quel rôle l’IA peut-elle jouer dans les systèmes agricoles et alimentaires africains, et quels sont les obstacles potentiels ?

L’IA a un potentiel important pour transformer les systèmes agricoles et alimentaires en Afrique en améliorant le suivi des cultures, en permettant une agriculture de précision, en améliorant les prévisions météorologiques, en optimisant les chaînes d’approvisionnement et en fournissant des informations sur le marché.

Cependant, plusieurs obstacles existent, notamment une infrastructure limitée, la rareté des données, le manque d’expertise technique, les coûts élevés et les défis en matière de culture numérique.

Le contexte compte lors de la mise en œuvre de ces technologies. Relever ces défis nécessite des efforts de collaboration de la part des gouvernements, des ONG, des entreprises technologiques et des communautés locales pour développer des solutions pertinentes au niveau local et des cadres politiques favorables.

Un agriculteur parmi des haricots grimpants en Ouganda. Photo : Alliance de la Bioversité Internationale et CIAT, Flickr

Comment l’IA peut-elle être intégrée dans les systèmes agroalimentaires sans éroder les pratiques culturelles ou les savoirs agricoles traditionnels ?

Cela nécessite une approche réfléchie et collaborative et la reconnaissance du fait que l’érosion des approches autochtones et traditionnelles ne résoudra pas les problèmes que nous essayons de résoudre.

Cela implique une conception participative qui implique les agriculteurs locaux dans le développement d’outils d’IA, la création de systèmes de connaissances hybrides qui relient la technologie moderne avec des pratiques éprouvées et garantissant la sensibilité culturelle des solutions.

Pour atteindre cet équilibre, nous pouvons utiliser l’IA pour des tâches telles que l’analyse des données ou les systèmes d’alerte précoce, tout en conservant les méthodes traditionnelles pour les pratiques culturellement significatives.

Nous pouvons former les organisations locales au développement des outils et offrir une éducation et une formation aux agriculteurs pour les aider à combler les écarts entre les informations que nous obtenons de l’IA et l’amélioration de leurs connaissances existantes.

L’IA peut également être utilisée pour documenter et préserver les connaissances agricoles traditionnelles. En mettant en œuvre des outils basés sur l’IA de manière flexible et en permettant une personnalisation pour s’adapter à divers contextes agricoles et normes culturelles, ils peuvent servir d’outil de soutien qui améliore plutôt qu’érode le patrimoine et l’expertise agricoles locaux.

Comment les développeurs africains peuvent-ils créer des modèles d’IA sans dépendre des technologies et des plateformes de données étrangères ?

Même si nous nous appuyons inévitablement sur les épaules de géants en tirant parti des connaissances et de l’expertise existantes, il est crucial d’adapter et de localiser ces outils pour répondre aux défis spécifiques de l’Afrique.

Les développeurs africains devraient se concentrer sur l’apprentissage des progrès mondiaux de l’IA, sur le partage des connaissances au sein du continent et sur le développement d’une expertise dans la personnalisation et le déploiement d’outils d’IA pour les environnements locaux.

En prenant la tête de la mise en œuvre de solutions d’IA qui répondent à des problèmes spécifiquement africains, les développeurs peuvent créer des modèles qui excellent dans des tâches essentielles aux contextes locaux.

Par exemple, un modèle d’IA développé de cette manière pourrait être particulièrement efficace pour améliorer la productivité des légumes indigènes – un cas d’utilisation qui n’est peut-être pas prioritaire par les chercheurs étrangers ni même par les équipes travaillant à quelques centaines de kilomètres seulement.

Cette approche garantit que les solutions d’IA sont véritablement adaptées aux divers besoins et conditions du continent, favorisant ainsi l’innovation qui profite directement aux communautés africaines.

Agriculteurs à Lalibela, en Éthiopie. Photo : Rod Waddington, Flickr

Comment pouvons-nous garantir que les agriculteurs africains tirent le meilleur parti de l’IA malgré un faible niveau d’alphabétisation et un accès limité à Internet ?

L’IA peut bénéficier aux agriculteurs africains, quels que soient leur niveau d’alphabétisation et leur accès limité à Internet, si l’intention est de servir grâce à des stratégies de mise en œuvre créatives.

Les interfaces vocales et les outils d’IA visuelle peuvent fournir des informations agricoles cruciales via des téléphones mobiles de base, en contournant les barrières d’alphabétisation. Les services SMS et les centres de connaissances communautaires peuvent diffuser localement des informations basées sur l’IA.

Il est important de noter que l’élaboration de politiques et les systèmes d’alerte précoce améliorés par l’IA peuvent améliorer les programmes de soutien agricole et la préparation aux catastrophes, bénéficiant indirectement aux agriculteurs.

Il va sans dire : les agriculteurs n’ont pas besoin d’être alphabétisés pour bénéficier de politiques améliorées et de programmes de soutien réactifs éclairés par les connaissances de l’IA.

En se concentrant sur les technologies accessibles et en tirant parti des canaux de communication existants, l’IA peut améliorer la productivité agricole, accroître la résilience aux défis climatiques et améliorer l’accès au marché pour les agriculteurs africains – indépendamment de leurs connaissances technologiques ou de leur capacité à lire.

Quels sont les principaux défis posés par l’IA et comment y répondre ?

L’une des principales préoccupations est le risque d’aggravation des disparités socio-économiques, dans la mesure où ceux qui ont accès aux technologies de l’IA bénéficieront et bénéficient actuellement d’avantages disproportionnés. Cette fracture numérique pourrait exacerber les inégalités existantes, en particulier dans les régions en développement.

La recherche indique également que les systèmes d’IA, en particulier les grands modèles de langage, ont un impact environnemental important et génèrent d’importantes émissions de carbone. À mesure que l’adoption de l’IA se développe, la demande énergétique cumulée augmente également.

Le coût environnemental d’une utilisation généralisée de l’IA peut souvent dépasser ses avantages, en particulier lorsqu’il existe des alternatives moins gourmandes en énergie. Cela soulève de sérieuses questions sur la durabilité des pratiques actuelles d’IA et souligne la nécessité de technologies d’IA et de méthodes informatiques plus économes en énergie pour réduire leur contribution au changement climatique.

Les problèmes de gouvernance découlent de la nécessité de cadres réglementaires solides pour garantir le développement et le déploiement éthiques de l’IA, protéger la vie privée et prévenir les abus.

Il existe également une crainte largement répandue suppression d’emploi et les impacts sociétaux de l’automatisation de l’IA.

Enfin, des acteurs malveillants pourraient exploiter les connaissances de l’IA à des fins malveillantes, par exemple en manipulant les marchés ou en créant des pénuries artificielles dans les secteurs agricoles, ce qui pourrait nuire aux populations vulnérables comme les petits agriculteurs.

Relever ces défis nécessite une collaboration multipartite, axée sur le développement inclusif de l’IA, des pratiques informatiques durables, des approches réglementaires globales et des lignes directrices éthiques qui donnent la priorité au bien-être humain et à la répartition équitable des avantages de l’IA.

Un agriculteur plante du Gnetum (okok) au Cameroun. Photo : Ollivier Girard/CIFOR-ICRAF, Flickr

Que diriez-vous aux agriculteurs qui abordent l’IA pour la première fois ?

Il est important de reconnaître que vous êtes un partenaire essentiel de l’innovation agricole, et non un bénéficiaire passif. L’IA influence déjà l’agriculture à l’échelle mondiale, il est donc crucial de comprendre ses impacts potentiels sur vos moyens de subsistance.

Même si l’IA peut offrir des outils pour améliorer les rendements et l’accès au marché, il est tout aussi important d’être conscient de la manière dont vos données sont collectées et utilisées.

Vos connaissances pratiques et votre expérience sont inestimables pour façonner la manière dont l’IA est appliquée en agriculture. En vous engageant activement dans ces technologies et dans les organisations qui les développent, vous pouvez contribuer à garantir que l’IA répond aux besoins des petits exploitants agricoles, plutôt que de bénéficier uniquement aux grandes entreprises agricoles.

Une dernière réflexion que vous souhaiteriez partager ?

Les petits exploitants agricoles sont un partenaire essentiel de l’innovation agricole – et non des bénéficiaires passifs et impuissants.

Quiconque ne reconnaît pas ces étincelles se demande pour qui et pourquoi ils innovent dans le domaine agricole.

Il est impératif que les innovateurs technologiques trouvent comment impliquer et rencontrer les agriculteurs là où ils se trouvent, plutôt que l’inverse.

Par exemple, pour fournir des informations sur le support le plus accessible, la prise en charge des langues locales devrait figurer en première position sur notre liste de tâches, et non en numéro 1 000. L’IA peut y contribuer.

Cette interview a été éditée pour des raisons de longueur et de clarté.

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