Dans les pays à faible revenu, l’agriculture est le pilier de la sécurité alimentaire et de l’économie. Cependant, la collecte de données précises sur les rendements des cultures, un indicateur clé de la productivité, s’avère un défi majeur. Les méthodes traditionnelles, basées sur les déclarations des agriculteurs, sont souvent entachées d’erreurs, tandis que la technique des coupes-témoins, plus objective, est coûteuse et complexe à mettre en œuvre à grande échelle.
Face à ces difficultés, une équipe de chercheurs de la Banque mondiale a exploré une solution novatrice : l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’intégration de données. Leur étude, menée au Mali, démontre qu’il est possible d’imputer les données manquantes en matière de rendement en combinant les informations issues des coupes-témoins réalisées sur un sous-échantillon de parcelles, les déclarations des agriculteurs et des données géographiques telles que la pluviométrie et la qualité des sols.
Des résultats prometteurs
Les résultats de cette étude sont encourageants. Les chercheurs ont constaté que les rendements déclarés par les agriculteurs, malgré leurs limites, constituent un prédicteur utile. De plus, l’intégration de données géographiques améliore considérablement la précision des estimations. Plus important encore, l’étude révèle qu’il est possible d’obtenir des estimations fiables en effectuant des coupes-témoins sur un sous-échantillon restreint de parcelles, ce qui permet de réduire considérablement les coûts des enquêtes.
Des implications majeures pour les politiques agricoles
Cette nouvelle approche a des implications majeures pour la conception des futures enquêtes agricoles dans les pays à faible revenu. Elle permettrait de collecter des données plus précises et plus fiables, tout en réduisant les coûts. Cela faciliterait l’élaboration de politiques agricoles plus efficaces, visant à améliorer la productivité, la sécurité alimentaire et la nutrition.
Un outil précieux pour les zones difficiles d’accès
Cette méthode se révèle particulièrement utile dans les zones difficiles d’accès, où la réalisation de coupes-témoins traditionnelles est complexe. L’imputation de données basée sur l’intelligence artificielle offre une solution pratique pour maintenir la continuité des données et faciliter la prise de décisions éclairées.
En conclusion, cette étude démontre le potentiel de l’intelligence artificielle pour transformer la collecte de données agricoles dans les pays à faible revenu. Cette innovation pourrait jouer un rôle crucial dans la lutte contre la pauvreté et l’insécurité alimentaire.
