Le changement climatique réduit les rendements agricoles africains de 2 à 6 % par décennie (GIEC, 2022). Les années El Niño, les pertes de maïs liées à la sécheresse atteignent 20 à 40 % en Afrique subsaharienne.
La réponse traditionnelle consiste à sélectionner les meilleures plantes à la main et à les croiser sur plusieurs générations. Cela prend 10 à 15 ans. Trop lent face à l'urgence climatique.
La sélection génomique
La sélection génomique change radicalement la donne. On séquence le génome de milliers de variétés, puis on entraîne un modèle statistique, le GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Predictor), qui relie des millions de marqueurs ADN aux performances agronomiques observées.
Résultat : on peut prédire la valeur d'une nouvelle variété sans même la cultiver.
Des résultats déjà concrets
Le projet WEMA (Water Efficient Maize for Africa), porté par le CIMMYT et l'IITA, a développé grâce à ces méthodes des variétés de maïs hybrides qui maintiennent des rendements nettement supérieurs aux variétés traditionnelles, même sous stress hydrique sévère (CIMMYT, 2019). Des millions d'agriculteurs africains en bénéficient aujourd'hui.
Au Bénin, l'INRAB développe des programmes d'amélioration du maïs, du sorgho et de l'igname. Intégrer la sélection génomique, rendue abordable par la chute des coûts de séquençage, pourrait tripler la vitesse de ces programmes.
Investir dans la bio-informatique agricole aujourd'hui, c'est investir dans la souveraineté alimentaire africaine.
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