Au Bénin, le rendement du maïs peut varier de 0,8 à 2,2 tonnes par hectare d'une année à l'autre (FAOSTAT), une variation dictée en grande partie par la pluviométrie.
Cette incertitude pousse les agriculteurs vers des stratégies de survie plutôt que d'investissement. Mais que se passerait-il si, dès le mois d'avril, on pouvait prédire avec précision le rendement de la campagne en cours ?
Suivre la plante depuis l'espace
C'est ce que font désormais des modèles hybrides qui combinent :
- les images des satellites Sentinel-2 ;
- des réseaux de neurones LSTM, conçus pour les séries temporelles ;
- des années de données sur le cycle de vie des cultures.
La clé : suivre chaque semaine la courbe du NDVI de la parcelle, un indice de vitalité végétale qui raconte toute l'histoire de la plante, de la levée à la maturité.
Des outils déjà opérationnels
- Le Programme alimentaire mondial utilise ce type de modèle pour anticiper les besoins d'aide alimentaire plusieurs mois à l'avance.
- NASA Harvest publie des estimations mondiales des récoltes actualisées chaque mois.
- En Afrique de l'Ouest, le centre AGRHYMET (Niamey) fournit des prévisions agrométéorologiques saisonnières aux gouvernements.
Et pour le Bénin ?
Intégrer ces outils dans les systèmes d'alerte de l'ONASA permettrait de planifier les importations, de stabiliser les prix et de protéger les ménages les plus vulnérables.
La data peut-elle éliminer les famines ? J'en suis convaincu.
Pour aller plus loin : le document completPDF · 10 pages · sources et détails techniquesTélécharger
