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Bonne pratique Importée

Smart Nkunganire System — l'outil rwandais de recommandation d'engrais assisté par IA pour les petits exploitants agricoles

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L'Office rwandais de l'agriculture achemine plus de 90 % des engrais subventionnés du pays via le Smart Nkunganire System, dont les modèles d'apprentissage automatique développés avec le CGIAR ont atteint 97 % de précision pour recommander cultures et engrais lors des validations de terrain sur le riz et la pomme de terre.

Smart Nkunganire System — l'outil rwandais de recommandation d'engrais assisté par IA pour les petits exploitants agricoles

Détails

Promoteur
Rwanda Agriculture and Animal Resources Development Board (RAB), with CGIAR's Excellence in Agronomy Initiative and One Acre Fund
Période
2018–2021 platform pilot; ML fertilizer recommendations scaling 2023–2026
Mots-clés
agriculture, digital agriculture, food security, agricultural extension

Description

L'Office rwandais de développement de l'agriculture et des ressources animales (RAB) gère le Smart Nkunganire System (SNS), une plateforme numérique utilisée par plus de 1,5 million d'agriculteurs enregistrés pour commander des intrants agricoles subventionnés. Depuis 2023, le RAB collabore avec l'Initiative d'excellence en agronomie du CGIAR, le partenaire technologique BK Techouse et le partenaire de mise à l'échelle One Acre Fund pour intégrer au SNS un outil de recommandation d'engrais fondé sur l'apprentissage automatique, en s'appuyant sur la boîte à outils AgWise du CGIAR et des données d'essais de réponse aux engrais menés sur plusieurs saisons et sites, afin de produire des conseils spécifiques au site pour six cultures prioritaires : manioc, pomme de terre, riz, blé, maïs et haricot.
Le CGIAR indique que le modèle de prédiction culture-engrais a atteint 97 % de précision lors de ses essais de validation, les recommandations pour le riz et la pomme de terre étant entièrement validées en 2024, tandis que les quatre autres cultures restent en cours de validation. Une première phase a touché 10 000 agriculteurs pilotes, appuyés par 200 facilitateurs agricoles et 10 agronomes de secteur, avec un objectif de mise à l'échelle pour 2025 d'environ 300 000 agriculteurs (20 % de la base d'utilisateurs enregistrés du SNS) recevant des recommandations fondées sur l'apprentissage automatique. Plus de 90 % des engrais subventionnés du Rwanda transitent déjà par la plateforme SNS, ce chiffre décrivant toutefois la distribution d'intrants à l'échelle de la plateforme plutôt que la seule fonctionnalité de recommandation par IA.
Les rapports du CGIAR sont eux-mêmes étonnamment francs sur les limites de l'outil : les agriculteurs décrivent une interface USSD lourde (exigeant souvent des dizaines d'étapes), une forte dépendance envers les revendeurs d'intrants et les responsables de coopératives plutôt qu'un usage autonome direct, des retards de paiement des subventions qui nuisent à l'accessibilité financière, des écarts de suivi des stocks liés à la connectivité, et l'absence, à ce jour, de recommandations pour les engrais organiques, la chaux ou les micronutriments. Le CGIAR signale explicitement un risque de durabilité si le soutien public aux subventions venait à faiblir.

Mise en œuvre

Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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