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Digitalisation de l’agribusiness dans les pays ACP : l’analyse des métadonnées, une piste sur la voie de la durabilité

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Durant ses cinq années de travail au sein de l'équipe TIC pour l'agriculture (ICT4Ag) au CTA, Benjamin Addom a vu éclore énormément de projets d’agriculture numérique. Il nous explique ici comment garantir que des initiatives ICT4Ag prometteuses se concrétisent pleinement – et faire en sorte que l’analyse des métadonnées contribue à la transition essentielle vers des modèles d’affaires autosuffisants.

Depuis une dizaine d’années environ, nous assistons à la naissance et à la mise en œuvre de projets et d’initiatives numériques au service de petites exploitations agricoles dans les pays en développement. Les investissements au coup par coup, fragmentés et non coordonnés sont essentiellement venus de donateurs, de fondations et d’organisations internationales de développement. Ce qui explique la myriade de services numériques, de démonstrations de faisabilité, de modèles d’utilisation, de réussites de terrain, de projets susceptibles d’être mis en œuvre à plus grande échelle et de modèles d’affaires prometteurs, qui ont tous en fin de compte généré peu d’éléments probants concernant les effets de la numérisation sur l’agriculture, mais qui ont donné une impulsion déterminante au secteur et un élan en faveur des applications et services numériques. Il ne semble donc pas que l’agribusiness numérique perde de l’intérêt.

L’une des questions essentielles à nous poser est de savoir comment faire pour passer de projets de petite envergure, sans grand avenir, financés par des donateurs, à des initiatives commerciales pérennes et autosuffisantes au service des petits agriculteurs. Et aussi de savoir comment nous y prendre pour passer des projets d’information et de communication traditionnels axés sur l’agriculture (ICT4Ag) à la numérisation des exploitations agricoles (D4Ag).

En réponse à ces questions, j’affirme qu’ajouter l’analyse des métadonnées aux services numériques est l’une des voies les plus prometteuses pour étayer la thèse du rendement de l’investissement à long terme dans l’agriculture à petite échelle et que l’« intelligence » commerciale est à la clé des investissements rentables à long terme.

Mais qu’entend-on exactement par numérisation de l’agriculture ? La D4Ag se trouve à la croisée de l’analyse des métadonnées, des services numériques et des incitants commerciaux. Il s’agit de montrer la valeur de l'agriculture numérique des petits exploitants aux entreprises - technologie du secteur privé et entreprises agricoles. Il s’agit de passer de concepts expérimentaux à des entreprises pérennes.

Les applications numériques ont transformé la façon dont les gens communiquent et partagent des informations, dans l’agriculture et dans tous les autres secteurs, tels que la santé et l’éducation. Dans le secteur de l’agriculture, nous avons pu constater de belles avancées, notamment au niveau de l’entreprenariat des jeunes, des compétences numériques et de l’alphabétisation qui permettent de prétendre à des emplois décents ainsi qu’au niveau des incubateurs de start-up numériques et du coaching de jeunes agripreneurs. Un large éventail de solutions et de plateformes ont été développées et testées dans le but de combler le manque d’informations dans des domaines tels que la variabilité du climat, la productivité agricole, la gestion des intrants, l’accès aux marchés, les liens commerciaux, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la gestion post-récolte et l’inclusion financière. Ces services sont proposés via divers canaux, notamment des plateformes en ligne, des SMS, de serveurs vocaux interactifs ou de systèmes combinant ces technologies.

Le fonctionnement de tous ces services numériques dépend de plus en plus des métadonnées. Arrêtons-nous un instant sur les métadonnées : ce sont de grands volumes de données qui peuvent être analysés par ordinateur pour révéler des modèles, des tendances, des idées et des associations, en particulier au sujet des interactions et des comportements humains. L’enjeu réside dans le fait qu’il faut passer par une analyse pour évaluer la qualité des données et en tirer des enseignements. Toutefois, très rares sont les services qui y arrivent à ce jour. Selon la CGIAR Big Data Platform, le traitement isolé de grands ensembles de données, sans connexion avec d’autres données, réduit la valeur de ce qui peut en être retiré. Les services numériques axés sur l’agriculture qui sont dénués de puissance d’analyse confinent donc le secteur dans le même cycle de projets « au cas par cas ». En quoi l’analyse des métadonnées peut-elle transformer la numérisation de l’agriculture ?

Selon des estimations récentes de Deloitte, la collecte et l’analyse de données seront à la base de toutes les offres de services et de tous les business models d’ici 2030. Matt Shepherd, Directeur de la stratégie de collecte et d’analyse de données chez Bartle Borgle Hegarty (BBH), à Londres, considère lui aussi que comme l’or, l’information est un filon à creuser, qui deviendra un accélérateur de croissance. Il est important de recueillir des données, mais tout l’enjeu est donc de les analyser. Parmi les entreprises qui promeuvent l’analyse des données dans l’agriculture, citons Gro Intelligence et Harvesting.

Investir dans l’agriculture à petite échelle est risqué, en raison du manque de données sur les agriculteurs et leur exploitation. Accéder à des données sur les agriculteurs et leur exploitation est indispensable pour concevoir des services et des produits qui leur conviennent. Il est possible pour ce faire de créer une base de données où sont enregistrés les profils détaillés des agriculteurs, de leurs groupes, de leurs coopératives et de leur exploitation grâce à la géolocalisation de leurs champs, moyennant le respect et la protection de la vie privée. Des services et des produits numériques pourraient ensuite être conçus sur la base de ces profils grâce aux données recueillies à l’aide de technologies de télédétection – drones, imagerie satellitaire, détecteurs et systèmes de traçabilité – et d’autres données. L’adoption et l’utilisation de ces services entraîneront des transactions de valeur et permettront aux agriculteurs de faire valoir leurs antécédents en matière de comportement et de crédit et de nouer des liens avec d’autres utilisateurs. L’analyse des métadonnées générées par ces services devient un élément de base solide pour les entreprises.

Il s’est révélé difficile de démontrer la valeur commerciale de l’agriculture numérique à petite échelle aux investisseurs au fil du temps. Pour que les services soient continus et pertinents pour les agriculteurs, il faut bien que quelqu’un les paie. Selon certaines études, les petits agriculteurs seraient prêts à payer, mais la plupart n’en ont pas les moyens. Le mode de paiement influe aussi sur la capacité des utilisateurs de payer ces services. Combiner des services numériques avec l’analyse de métadonnées contribuera à créer un dossier commercial très convaincant pour les investisseurs privés. Le projet MUIIS, géré par le CTA, en Ouganda, en est un bon exemple : les petits agriculteurs deviennent finançables grâce à leur profil numérique et à leurs données de télédétection, ce qui incite les institutions financières à se tourner vers eux. MUIIS contribue à monter un dossier commercial sur l’agriculture numérique à petite échelle susceptible de convaincre les institutions financières, les négociants en intrants agricoles, les agrégateurs et d’autres entreprises à faire affaire avec de petits agriculteurs. Combiner plusieurs projets MUIIS menés en Afrique revient à recueillir des métadonnées. Cela devrait contribuer à améliorer le potentiel commercial de la numérisation de l’agriculture aux yeux des géants de l’informatique et aider les grandes entreprises d’agribusiness à engranger de bons résultats, ce qui garantirait la viabilité financière du secteur de l’agriculture qui ne serait plus dépendant des donateurs.

Le moment est venu d’aller de l’avant avec l’ICT4Ag. Le moment est venu de passer de l’intégration des TIC dans l’agriculture à la numérisation de l’agriculture. Le moment est venu de parler affaires avec les petits agriculteurs et de comprendre qu’allier l’analyse des métadonnées et les services numériques a tout pour doper ce processus. C’est le moyen de rapporter de l’argent aux grandes entreprises de technologie et d’agribusiness et de leur offrir la possibilité de travailler avec de petits exploitants pour relever les défis soi-disant insurmontables de la transformation agricole en Afrique.

Cet article a été rédigé dans le cadre d’une initiative menée par le CTA visant à documenter et à partager les connaissances exploitables sur les approches agricoles efficaces pour l’agriculture des pays ACP. Il capitalise sur les connaissances, les enseignements et les expériences pratiques afin de documenter et d’orienter la mise en œuvre de projets axés sur l’agriculture pour le développement.

Pistes à envisager pour financer la numérisation au service de la transformation agricole

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La numérisation du secteur financier, ou fintech, a fait d’énormes progrès, avec notamment de nouvelles solutions de paiement comme l’argent mobile, qui contribuent à l’amélioration de l’inclusion financière. En dépit de ces avancées, l’agribusiness doit continuer à investir dans la digitalisation pour accroître la productivité et la valeur ajoutée et améliorer le stockage et la commercialisation de produits agricoles au bénéfice des petits agriculteurs et éleveurs.

Services bancaires numériques pour les agriculteurs des zones rurales : étendre et diversifier l’offre

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La start-up ougandaise Ensibuuko, lancée en 2014, lauréate du premier concours Agrihack du CTA, aide les coopératives d'épargne et de crédit (CEC) à gagner en efficacité et en bancabilité grâce à la numérisation de la gestion de leurs données clients et de leurs transactions. Elle les accompagne aussi dans leur transition vers un système scriptural et informatisé. Alors qu’elle est en bonne voie d’étendre ses activités en Ouganda, cette entreprise numérique s’emploie à présent à proposer ses services à l’étranger.

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