Prévisions par IA pour les petits exploitants

Pour des millions de petits exploitants agricoles, une saison de croissance peut déterminer si une famille aura assez à manger, pourra continuer à scolariser ses enfants ou s’endettera. Dans le monde, près de 500 millions de petites exploitations familiales⁠ font vivre plus de deux milliards de personnes, dont beaucoup n’ont que peu ou pas de ressources en cas de mauvaise récolte.

Alors que le changement climatique rend la météo plus instable et extrême, les petits exploitants ont besoin de prévisions fiables et rapides pour prendre des décisions protégeant leurs revenus et leur sécurité alimentaire. Pourtant, dans de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire, les agriculteurs ont longtemps été privés de prévisions de qualité, notamment parce que leur production était extrêmement coûteuse et leur diffusion complexe sur le plan logistique.

Les récentes avancées de l’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. Ils permettent ainsi de fournir à bien plus grande échelle des prévisions locales et des informations plus précoces pour aider les agriculteurs à protéger leurs cultures, leurs revenus et leur famille. Les chatbots et outils connexes fondés sur l’IA rendent également 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 pour élargir considérablement l’accès aux prévisions météorologiques et phytosanitaires fondées sur l’IA, en les proposant à davantage de pays et d’agriculteurs et en couvrant un plus large éventail de menaces météorologiques et phytosanitaires. Diffusées sur téléphone mobile et par d’autres canaux, ces informations peuvent aider des millions d’agriculteurs supplémentaires à décider quand semer, récolter et fertiliser, et à agir avant la survenue de risques météorologiques.

Ce portefeuille de 60 millions de dollars réunit six organisations extraordinaires : l’Université de Chicago⁠, UC Berkeley⁠, Precision Development⁠, AIM for Scale⁠ (financé par l’intermédiaire de l’Université de Notre-Dame⁠), Digital Green⁠ et le Centre international d’amélioration du maïs et du blé⁠ (CIMMYT). En étroite collaboration avec les gouvernements et institutions aux niveaux national et local, ces organisations entendent soutenir les efforts publics visant à fournir des prévisions météorologiques et phytosanitaires à 100 millions de petits exploitants en Asie du Sud et du Sud-Est ainsi qu’en Afrique de l’Est au cours des trois prochaines années.

Le coût de l’incertitude météorologique

Les petites exploitations produisent environ un tiers de la nourriture mondiale, et d’importantes pertes de récoltes peuvent menacer la sécurité alimentaire de pays entiers. La météo est une cause majeure de la volatilité des revenus agricoles : un faux départ de la mousson peut conduire à semer trop tôt, puis à perdre la récolte lors d’une période sèche, tandis que des pluies imprévues au moment de la récolte peuvent gâter les cultures avant leur ramassage. Une étude menée dans six pays africains a constaté⁠ que, lors d’une année type, les événements climatiques défavorables touchaient environ un tiers des parcelles étudiées et réduisaient la production agricole nationale de 29 % en moyenne. Les données satellitaires de la NASA montrent⁠ en outre 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 sur de coûteux supercalculateurs, que les services météorologiques de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire ne peuvent donc généralement pas utiliser. Même lorsqu’elles existaient, ces prévisions n’étaient souvent pas converties en informations utiles sur lesquelles les agriculteurs pouvaient agir.

L’IA de pointe a désormais déclenché une deuxième révolution dans les prévisions météorologiques. Ces prévisions sont produites par des modèles d’IA entraînés sur d’immenses volumes de données atmosphériques. Elles sont désormais souvent aussi précises, voire plus précises, que celles des modèles traditionnels, tout en exigeant bien moins de puissance de calcul. Cela ouvre la voie à une production massive de prévisions adaptées aux petits exploitants des pays à revenu faible ou intermédiaire qui doivent décider s’ils doivent semer, récolter et fertiliser leurs cultures, et à quel moment.

Ces avancées de l’IA ouvrent la voie à plusieurs approches qui, ensemble, fournissent aux petits exploitants des prévisions météorologiques à un coût abordable :

1. Les systèmes de prévision fondés sur l’IA aident à prédire la météo pour une fraction du coût, du temps et de la puissance de calcul des systèmes historiquement utilisés.

2. 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 d’un modèle isolé. Leur précision augmente encore lorsque les modèles intègrent des données environnementales locales.

3. Les chercheurs en météorologie peuvent affiner les modèles d’IA selon des objectifs adaptés aux agriculteurs, comme la date à laquelle les pluies atteignent un niveau permettant de semer. Cela rend possibles des prévisions utiles à la prise de décision qui étaient auparavant hors de portée.

4. Les services vocaux, SMS et chatbots fondés sur l’IA transmettent directement les prévisions aux agriculteurs dans leur langue. Ceux-ci peuvent aussi les utiliser pour indiquer ce qui s’est réellement passé sur leurs terres, si les prévisions étaient exactes et si les conseils les ont aidés à faire face aux menaces pesant sur les cultures.

Plusieurs essais randomisés apportent des éléments prometteurs montrant que lorsque les agriculteurs reçoivent des prévisions en temps utile, ils prennent des décisions différentes et meilleures — en modifiant ce qu’ils sèment, dépensent et investissent, ainsi que le moment où ils le font —, ce qui peut accroître leurs revenus et réduire les pertes de récoltes (Burlig et al., 2025⁠ ; Cole, Goldberg, Harigaya & Zhu, 2025⁠ ; Rudder & Viviano, document de travail⁠).

Comment ces actions s’articulent

Notre investissement de 60 millions de dollars réunit des organisations intervenant tout au long du parcours, de la prévision à l’agriculteur :

• Produire des prévisions météorologiques : l’Université de Chicago et UC Berkeley aideront les agences météorologiques nationales à adapter et à rendre opérationnels des modèles météorologiques d’IA afin de créer des prévisions pertinentes pour les agriculteurs. Les premières prévisions porteront sur le début et la fin de la mousson, les pluies liées aux récoltes, les précipitations à moyen terme et les chaleurs extrêmes. En parallèle des prévisions météorologiques, 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 plus tôt les épidémies.

• Fournir aux agriculteurs les prévisions et les informations utiles associées : Precision Development collaborera avec les gouvernements et les organisations de la société civile afin de transformer ces prévisions en conseils pratiques et de les transmettre aux agriculteurs par des canaux de confiance. Digital Green intégrera de meilleures prévisions à FarmerChat, son application de conseil agricole par IA utilisée par plus de 2,1 millions d’agriculteurs, et transmettra leurs retours aux équipes chargées 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 actions : AIM for Scale collaborera avec les gouvernements et les banques de développement afin d’établir les partenariats et les financements nécessaires pour pérenniser ces services et les étendre à davantage de pays. L’objectif ultime est une infrastructure publique durable, comprenant des institutions météorologiques et agricoles nationales qui exploitent les services, tandis que les gouvernements et les banques de développement financent leur fourniture continue.

L’OpenAI Foundation a sélectionné ces organisations pour leur leadership dans leurs domaines respectifs, leur expérience de collaboration efficace avec les administrations locales et les communautés où elles interviennent, ainsi que pour leur impact démontré et leur capacité à collaborer dans le cadre de cette initiative ambitieuse. Notre investissement de 60 millions de dollars s’appuie sur ces actions et les amplifie en ajoutant de nouvelles capacités, telles que la prévision des maladies des cultures, en reliant les prévisions à de nouveaux canaux de confiance et en soutenant leur extension à d’autres pays. L’objectif est de fournir à 100 millions d’agriculteurs de meilleures informations au moment où ils en ont besoin, pour les aider à éviter les pertes et à réaliser des investissements susceptibles de générer des revenus plus élevés et plus stables.

À l’avenir, il sera possible de s’appuyer sur ces progrès grâce à des modèles d’IA avancés, afin de produire à grande échelle des prévisions plus précises et plus locales, puis de les fournir aux agriculteurs selon des méthodes fondées sur des données probantes. Il reste beaucoup à apprendre sur ce qui fonctionne, et les systèmes météorologiques devront faire l’objet d’analyses comparatives indépendantes, de retours, d’évaluations locales et d’adaptations selon les pays et les cultures.

Une composante des actions plus larges de l’OpenAI Foundation

Cet investissement est la deuxième initiative de l’OpenAI Foundation dans le cadre de ses actions en faveur de la société civile et de la philanthropie. Notre objectif est de contribuer à ce que les avantages de l’IA bénéficient aux personnes et aux communautés du monde entier, en particulier là où de meilleurs outils, de meilleures informations et des infrastructures d’intérêt public peuvent améliorer les services essentiels et les perspectives économiques.

Dans le cadre de ces actions, nous nous concentrerons sur les objectifs suivants :

• Mettre l’IA au service de services essentiels où elle peut véritablement améliorer l’accès et les résultats.

• Donner aux organisations de la société civile les outils, l’expertise et le soutien nécessaires pour adopter l’IA de manière responsable.

• Construire une infrastructure commune afin que les outils efficaces et les enseignements tirés puissent bénéficier à l’ensemble du secteur social.

Nous continuerons à échanger avec des communautés, des responsables et des créateurs du monde entier à mesure que nous développerons ces actions. Pour contacter notre équipe, écrivez à [email protected]⁠.