Prévisions par IA pour les petits exploitants agricoles
Investissement de 60 millions de dollars pour offrir des prévisions météo par IA à 100 millions de petits exploitants agricoles en trois ans.
Pour des millions de petits exploitants agricoles, une saison de croissance peut déterminer si une famille a assez à manger, peut garder ses enfants à l’école ou s’endette. Dans le monde, près de 500 millions de petites fermes familiales assurent la subsistance de plus de deux milliards de personnes, dont beaucoup n’ont presque aucun recours en cas de mauvaise récolte.
Alors que les changements climatiques rendent la météo plus instable et extrême, les petits exploitants agricoles ont besoin de prévisions fiables et opportunes pour protéger leurs revenus et leur sécurité alimentaire. Pourtant, dans de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire, les prévisions de qualité sont longtemps demeurées hors de portée, notamment parce que leur production était trop coûteuse et leur diffusion, complexe sur le plan logistique.
Les récentes avancées en IA changent la donne. Les systèmes de prévision météorologique intégrant l’IA de pointe peuvent désormais égaler ou surpasser les modèles traditionnels pour une fraction du coût de calcul, ce qui permet de fournir à grande échelle des prévisions plus locales et d’informer plus tôt les agriculteurs afin qu’ils protègent leurs cultures, leurs revenus et leur famille. De plus, les agents conversationnels et les outils connexes fondés sur l’IA rendent les échanges avec les agriculteurs plus efficaces.
C’est pourquoi l’équipe Société civile et philanthropie de l’OpenAI Foundation investit 60 millions de dollars afin d’élargir considérablement l’accès aux prévisions météorologiques et phytosanitaires propulsées par l’IA, de les offrir dans plus de pays et à plus d’agriculteurs, et de couvrir davantage de menaces météorologiques et de maladies des cultures. Transmise par téléphone mobile et d’autres canaux, cette information peut aider des millions d’agriculteurs supplémentaires à décider quand semer, récolter, fertiliser et agir avant que surviennent des risques météorologiques.
Ce portefeuille de 60 millions de dollars réunit six organisations exceptionnelles : l’Université de Chicago, UC Berkeley, Precision Development, AIM for Scale (financée par l’entremise de l’Université de Notre Dame), Digital Green et le Centre international d’amélioration du maïs et du blé (CIMMYT). En étroite collaboration avec des gouvernements et des institutions à l’échelle nationale et locale, ces organisations souhaitent appuyer les efforts gouvernementaux visant à fournir des prévisions météorologiques et phytosanitaires à 100 millions de petits exploitants agricoles d’Asie du Sud et du Sud-Est et d’Afrique de l’Est au cours des trois prochaines années.
Le coût de l’incertitude météorologique
Les petites exploitations produisent environ le tiers des aliments dans le monde, et d’importantes pertes de récoltes peuvent menacer la sécurité alimentaire de pays entiers. La météo est une importante source de volatilité des revenus agricoles : un faux départ de la mousson peut pousser les agriculteurs à semer trop tôt, puis une période sèche peut détruire la récolte, tandis que des pluies inattendues au moment de la moisson peuvent gâter les cultures avant leur récolte. Une étude menée dans six pays africains a révélé que, durant une année type, des événements climatiques défavorables touchaient environ le tiers des parcelles échantillonnées et réduisaient la production agricole nationale de 29 % en moyenne. Les données satellitaires de la NASA montrent aussi que ces événements climatiques s’intensifient à mesure que la planète se réchauffe.
Avant l’IA, les prévisions météorologiques précises reposaient sur des modèles numériques exécutés par de coûteux superordinateurs. Elles demeuraient donc largement hors de portée des services météorologiques de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire. Même lorsqu’elles existaient, ces prévisions étaient rarement converties en renseignements utiles sur lesquels les agriculteurs pouvaient agir.
Aujourd’hui, l’IA de pointe entraîne une deuxième révolution des prévisions météorologiques. Ces prévisions sont produites par des modèles d’IA entraînés sur d’immenses volumes de données atmosphériques. Elles sont maintenant souvent aussi précises, voire plus précises, que celles des modèles traditionnels, tout en nécessitant une fraction de leur puissance de calcul. Il devient ainsi possible de produire à grande échelle des prévisions adaptées aux petits exploitants agricoles des pays à revenu faible ou intermédiaire qui doivent décider si et quand semer, récolter et fertiliser leurs cultures.
La révolution des prévisions météorologiques par IA permet maintenant aux gouvernements de diffuser des prévisions précises et adaptées aux besoins agricoles particuliers des agriculteurs. Cette approche économique et fondée sur des données probantes peut fournir aux agriculteurs des prévisions adaptées à leur contexte et aux décisions qu’ils doivent prendre.
Crédit photo : Digital Green Foundation
Ces avancées en IA ouvrent la voie à plusieurs approches qui, ensemble, fournissent aux petits exploitants agricoles des prévisions météorologiques à un coût abordable :
Les systèmes de prévision fondés sur l’IA permettent de prévoir la météo pour une fraction du coût, du temps et de la puissance de calcul des systèmes traditionnels.
La rapidité et l’efficacité des modèles météorologiques d’IA permettent de combiner plusieurs des meilleurs modèles afin de produire des prévisions plus précises que celles de n’importe quel modèle utilisé seul. Leur précision augmente encore lorsque les modèles intègrent des données environnementales locales.
Les chercheurs en météorologie peuvent affiner les modèles d’IA en fonction de cibles adaptées aux agriculteurs, comme la date à laquelle les pluies deviennent suffisantes pour semer, ce qui rend accessibles des prévisions utiles à la prise de décisions auparavant hors de portée.
Les services vocaux, les SMS et les agents conversationnels propulsés par l’IA transmettent directement les prévisions aux agriculteurs dans leur langue. Ceux-ci peuvent aussi indiquer ce qui s’est réellement produit sur leurs terres, si les prévisions étaient exactes et si les conseils les ont aidés à contrer les menaces pour leurs cultures.
Plusieurs essais randomisés fournissent des données prometteuses montrant que, lorsque les agriculteurs reçoivent des prévisions à temps, ils prennent des décisions différentes et plus judicieuses — en modifiant ce qu’ils sèment et le moment où ils sèment, dépensent et investissent —, et que ces décisions peuvent accroître leurs revenus et réduire les pertes de récoltes (Burlig et coll., 2025; Cole, Goldberg, Harigaya et Zhu, 2025; Rudder et Viviano, document de travail).
Des milliards de personnes vivant sous les tropiques sont privées depuis beaucoup trop longtemps de prévisions météorologiques pertinentes et de grande qualité. Cet investissement promet de fournir des renseignements pratiques sur les moussons, les vagues de chaleur et les précipitations au moyen de méthodes rigoureuses fondées sur des données probantes, ce qui peut améliorer les moyens de subsistance à une époque où la variabilité climatique augmente.
Comment ces travaux s’articulent
Notre investissement de 60 millions de dollars réunit des organisations actives à toutes les étapes, des prévisions jusqu’aux agriculteurs :
Produire des prévisions météorologiques : l’Université de Chicago et UC Berkeley aideront les organismes météorologiques nationaux à adapter et à déployer des modèles météorologiques d’IA afin de créer des prévisions pertinentes pour les agriculteurs. Les premières prévisions porteront notamment sur le début et la fin de la mousson, les pluies pendant la récolte, les précipitations à moyen terme et les chaleurs extrêmes. En plus de la météo, le CIMMYT investira dans ses capacités de prévision des agents pathogènes du blé, en utilisant l’IA et les données d’observation de la Terre de la NASA pour détecter les foyers plus tôt.
Transmettre aux agriculteurs les prévisions et les renseignements utiles connexes : Precision Development collaborera avec les gouvernements et les organisations de la société civile pour convertir ces prévisions en conseils pratiques et les diffuser par des canaux fiables. Digital Green intégrera de meilleures prévisions à FarmerChat, son application de conseils agricoles par IA utilisée par plus de 2,1 millions d’agriculteurs, et transmettra leurs commentaires aux équipes responsables des prévisions. Les équipes de diffusion évalueront la conception des messages, leur compréhension, la confiance et le passage à l’action au moyen de groupes de discussion, de tests A/B et d’évaluations d’impact.
Pérenniser ces travaux : AIM for Scale collaborera avec les gouvernements et les banques de développement pour établir les partenariats et le financement nécessaires au maintien de ces services et à leur expansion dans d’autres pays. L’objectif ultime est de créer une infrastructure publique durable, notamment en confiant l’exploitation des services aux institutions météorologiques et agricoles nationales, tandis que les gouvernements et les banques de développement en financeront la prestation continue.
La Fondation a choisi ces organisations pour leur leadership dans leurs domaines respectifs, leurs collaborations efficaces avec les organismes gouvernementaux locaux et les communautés où elles travaillent, ainsi que leur impact démontré et leur capacité à collaborer à cette ambitieuse initiative. Notre investissement de 60 millions de dollars s’appuie sur ces travaux et les élargit en ajoutant de nouvelles capacités, comme la prévision des maladies des cultures, en diffusant les prévisions par de nouveaux canaux fiables et en favorisant leur déploiement dans d’autres pays. Ces travaux visent à fournir à 100 millions d’agriculteurs de meilleurs renseignements au moment opportun, afin de les aider à éviter des pertes et à réaliser des investissements pouvant générer des revenus plus élevés et plus stables.
Pour la suite, il faudra tirer parti de ces progrès au moyen de modèles d’IA avancés afin de produire à grande échelle des prévisions plus précises et locales, puis de les transmettre aux agriculteurs selon des méthodes fondées sur des données probantes. Il reste beaucoup à apprendre sur les méthodes efficaces, et les systèmes météorologiques devront faire l’objet d’analyses comparatives indépendantes, de rétroaction, d’évaluations locales et d’ajustements selon les pays et les cultures.
Une composante des travaux plus vastes de l’OpenAI Foundation
Cet investissement constitue la deuxième initiative de l’OpenAI Foundation dans le cadre de nos activités liées à la société civile et à la philanthropie. Notre objectif est de veiller à ce que les avantages de l’IA profitent aux personnes et aux communautés du monde entier, surtout là où de meilleurs outils, renseignements et infrastructures d’intérêt public peuvent améliorer les services essentiels et les possibilités économiques.
Dans l’ensemble de ces travaux, nous nous concentrerons sur les objectifs suivants :
Mettre l’IA au service des services essentiels où elle peut améliorer considérablement l’accès et les résultats.
Fournir aux organisations de la société civile les outils, l’expertise et le soutien nécessaires pour adopter l’IA de façon responsable.
Bâtir une infrastructure commune afin que les outils efficaces et les leçons apprises profitent à l’ensemble du secteur social.
Nous continuerons à échanger avec des communautés, des leaders et des bâtisseurs du monde entier au fil de ces travaux. Pour joindre notre équipe, écrivez à [email protected].