Une majorité de pays africains perdent des milliards de dollars de devises chaque année à cause des importations alimentaires. En 2022, 38 pays avaient une balance commerciale négative pour les produits agricoles, l’Algérie, l’Égypte, le Nigeria, le Maroc et l’Angola étant en tête du classement avec plus de 3 milliards de dollars perdus sur l’année, comparez cela à deux faits importants : que l’agriculture reste la principale source de revenus pour de nombreux ménages, contribuant à près de 23 % du PIB de l’Afrique subsaharienne et employant plus de 60 % de sa population ; et que le continent possède 65% des terres arables non cultivées restantes dans le monde.
Le déséquilibre commercial pèse également sur la santé budgétaire des pays. Lorsqu’ils ne peuvent pas compenser par d’autres exportations – telles que le pétrole dans le cas du Nigéria, de l’Angola et de l’Algérie – les pays deviennent extrêmement vulnérables aux chocs externes.
Les récentes perturbations de la chaîne de valeur des céréales en raison du blocus de la mer Noire résultant du conflit en Ukraine sont considérées comme la goutte qui a fait déborder le vase pour de nombreux dirigeants à travers le continent, ces perturbations ont cependant coïncidé avec une année marquée par un développement sans précédent dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), l’utilisation de l’IA dans presque tous les secteurs, y compris l’agriculture, est considérée comme un puissant catalyseur de productivité. Mais l’IA peut-elle vraiment augmenter la production d’aliments locaux en Afrique et réduire les déséquilibres commerciaux ?
Bien que l’IA ait récemment fait l’objet de beaucoup de battage médiatique, elle était considérée il y a deux ans comme un outil pour aider les agriculteurs à améliorer leurs revenus. En 2021, Daphney-Stavroula Zois, professeur de génie électrique et informatique à l’Université d’État de New York à Albany aux États-Unis, a travaillé avec l’organisation à but non lucratif AGRI-WEB pour aider les petits exploitants agricoles du Ghana à développer de meilleurs modèles de prédiction pour leurs rendements agricoles. en utilisant l’intelligence artificielle. Mais « il existe de nombreuses autres utilisations de l’IA », dit-elle.
