Par Pamela Pali, Shamie Zingore, Thomas Oberthür et Amy Sullivan
Jane Njeri plantant des pommes de terre dans sa ferme du comté de Nyandarua, au Kenya. APNI/M.Waweru
L’Afrique subsaharienne se caractérise par une forte incidence de la faim et de la malnutrition en raison d’une faible productivité agricole. La faible fertilité des sols, l’épuisement des réserves de nutriments, l’irrégularité des précipitations, l’utilisation limitée d’intrants améliorés ainsi que l’accès insuffisant aux connaissances et aux services de conseil continuent de limiter la production agricole.
Les femmes sont au cœur de l’agriculture africaine. Elles représentent environ 70 % de la main-d’œuvre agricole et fournissent l’essentiel du travail nécessaire à la plantation, au désherbage, à la récolte et aux opérations post-récolte (USAID, 2024). Elles assurent également une grande partie des tâches de soins familiaux, notamment la cuisine, le nettoyage, le transport de l’eau et les soins aux personnes âgées (Chivenge et Connor, 2026). Les femmes disposent par ailleurs d’un accès inégal aux intrants et aux services agricoles et de droits fonciers plus limités ; 15 % des terres sont contrôlées par des femmes (USAID, 2024). Ces contraintes socio-économiques, de productivité et de temps entraînent un important écart de productivité entre les sexes, pouvant dépasser 30 %.
L’Afrique possède également la population la plus jeune au monde (Oluwatayo et Ojo, 2024). Bien que l’agriculture offre d’importantes possibilités d’emploi, d’innovation, de développement de l’agrobusiness et de résilience climatique, de nombreux jeunes sont confrontés à des niveaux élevés de chômage et de sous-emploi, à un accès limité à la terre et au financement, à des compétences techniques insuffisantes, à de faibles liens avec les marchés et à une perception négative de l’agriculture comme secteur à faible rendement (Mac Té et Sy, 2025). Les jeunes femmes sont particulièrement désavantagées en raison du cumul des contraintes liées au genre et à l’âge.
Réduire ces inégalités n’est pas seulement un objectif social ; c’est aussi une condition essentielle pour améliorer la productivité agricole. L’AP offre la possibilité de relever certains de ces défis, mais uniquement si les technologies sont conçues et mises en œuvre de manière à tenir compte des réalités différentes auxquelles sont confrontés les femmes et les jeunes.
L’agriculture de précision au-delà de la technologie
L’AP est une approche fondée sur les données qui réduit les incertitudes temporelles, métriques, structurelles et de transposition dans les systèmes agricoles des petits exploitants, permettant des décisions de gestion plus éclairées et spécifiques au site. Les données liées au temps, au lieu et à l’individu peuvent être combinées à d’autres informations afin d’orienter des décisions de gestion adaptées à la variabilité, améliorant l’efficacité, les rendements, la qualité, les bénéfices et la durabilité (Andujar, 2023). Les outils d’aide à la décision de l’AP, tels que les téléphones mobiles, les satellites, les drones, les capteurs, l’Internet des objets, la robotique et l’automatisation agricole, permettent de surveiller la météo, les sols, les rendements, les maladies et les ravageurs (PNUD, 2021). En Afrique, les plateformes de conseil numérique, les applications mobiles, la télédétection, les systèmes d’information géographique et les outils de diagnostic des sols deviennent de plus en plus accessibles aux petits exploitants. Ces technologies peuvent améliorer les décisions concernant les dates de plantation, la gestion des engrais, la planification de l’irrigation, la lutte contre les ravageurs et la récolte (Njoroge et al., 2026).
Les femmes et les jeunes en Afrique utilisent couramment des outils numériques d’aide à la décision (par exemple, applications pour smartphones, services de conseil par SMS et outils de vulgarisation assistés par l’IA), des outils de détection des sols et des cultures (par exemple, des dispositifs portables de mesure des nutriments) ainsi que des services de drones pour la reconnaissance des parcelles, souvent fournis dans le cadre de services groupés. Pour les femmes, l’AP peut réduire les besoins en main-d’œuvre, améliorer l’accès à l’information, accroître la productivité et renforcer la sécurité alimentaire des ménages. Pour les jeunes, elle crée de nouvelles possibilités d’emploi et d’entrepreneuriat grâce aux services de conseil numérique, à la collecte de données, à la location d’équipements et aux entreprises d’assistance technologique.
Cependant, l’accès à la technologie ne suffit pas. Les agriculteurs doivent également disposer des compétences, des ressources, de la confiance et d’un environnement favorable pour utiliser efficacement ces outils. Sans efforts délibérés pour corriger les inégalités existantes, l’AP risque d’élargir plutôt que de réduire l’écart entre ceux qui bénéficient de l’innovation et ceux qui n’en bénéficient pas.
Surmonter les obstacles
Les difficultés de longue date auxquelles sont confrontés les femmes et les jeunes agriculteurs dans les systèmes agricoles traditionnels s’appliquent également à l’AP. Elles relèvent de grandes catégories, notamment les infrastructures, l’information, les compétences, la participation et l’inclusion, la technologie, le financement et les politiques publiques.
Certaines de ces barrières sont communes à toutes les formes d’agriculture numérique. D’autres sont propres à l’AP, car elles sont directement liées à l’accessibilité, au coût et à la facilité d’utilisation de technologies avancées telles que les capteurs, les drones, les plateformes numériques et les systèmes d’aide à la décision fondés sur les données. Distinguer ces différents types de contraintes est important, car cela permet d’identifier les domaines où des interventions ciblées sont nécessaires pour garantir une AP à la fois productive et inclusive. Le tableau 1 résume les principaux obstacles affectant les femmes et les jeunes et évalue leurs implications pour la mise en œuvre réussie de l’AP.
| Catégorie | Défis liés au genre et à la jeunesse | Efficacité de la mise en œuvre des stratégies d’AP |
|---|---|---|
| Information Générique |
Obstacles à l’accès aux appareils et à Internet pour les femmes, ainsi que contraintes d’infrastructure et de coût pour les jeunes. De nombreuses femmes n’ont pas accès à des appareils (téléphones mobiles), à des ordinateurs ni à un Internet fiable, ce qui limite leur capacité à utiliser les outils numériques et à recevoir en temps utile des informations sur la météo, les marchés et les bonnes pratiques (FAO, 2023). Seules 27 % des femmes en Afrique ont accès à Internet et seulement 15 % peuvent se permettre de l’utiliser (FAO, 2023). |
Modérée : L’AP peut fonctionner avec des technologies simples (des SMS pour déterminer le moment des interventions), mais sa mise en œuvre complète nécessite des appareils et un accès à Internet ; des stratégies partielles d’AP restent possibles. |
| Compétences Bidirectionnel |
Formation insuffisamment adaptée aux femmes et déficit de compétences chez les jeunes. Les lacunes en matière de maîtrise du numérique sont fréquentes ; les programmes de formation et les services de vulgarisation sont souvent mal adaptés aux besoins d’apprentissage spécifiques des femmes (Bisma et al., 2024, Mittal, 2025, Saha et al., 2024). Les femmes rurales sont confrontées à une faible maîtrise du numérique et à des normes sociales qui entravent leur participation aux services de vulgarisation (FAO, 2024). L’illettrisme numérique constitue un obstacle majeur à l’autonomisation technique des agricultrices (Saha et al., 2024). |
Modérée à élevée : L’AP exige des compétences techniques plus poussées que les conseils par SMS ; les lacunes en matière de maîtrise du numérique empêchent l’interprétation et l’utilisation correcte des données d’AP. |
| Participation et inclusion Générique, amplifié par l’AP |
Les normes socioculturelles et les contraintes structurelles peuvent limiter la participation des femmes à la prise de décision ainsi que leur capacité à suivre des formations ou à accéder aux ressources (Guo et Akudungu, 2023). Les perceptions culturelles négatives associées à l’utilisation de machines agricoles par les femmes freinent leur adoption des technologies (Guo et Akudungu, 2023). Les jeunes sont également confrontés à des dynamiques de pouvoir au sein des ménages. |
Élevée : L’AP nécessite des décisions complexes ; exclure les femmes de la prise de décision signifie que les données d’AP ne sont pas utilisées pour leurs parcelles, ce qui les prive des bénéfices de la précision. |
| Financement Générique, amplifié par l’AP |
Les femmes subissent des discriminations lorsqu’elles sollicitent un crédit ou participent à des programmes, ce qui limite davantage leur adoption de nouvelles technologies (KIPPR, 2020, Banque mondiale, 2021). Les programmes destinés aux jeunes présentent des lacunes, notamment une offre insuffisante de produits financiers accessibles pour concevoir et adopter des technologies agricoles, ce qui freine le développement et les perspectives des jeunes (FAO, 2023). |
Élevée : L’AP nécessite des capitaux importants ; la discrimination dans l’accès au crédit empêche son adoption, alors qu’elle ne bloque pas nécessairement celle de technologies conventionnelles moins coûteuses. |
| Politiques publiques Générique, amplifié par l’AP |
Les subventions et les mécanismes de soutien tendent à favoriser les grandes exploitations dominées par les hommes, ce qui renforce les inégalités existantes (Chivenge et Conner, 2026). | Élevée : Les outils d’AP peuvent être coûteux ; si les subventions excluent les femmes et les jeunes à la tête de petites exploitations, l’AP devient l’apanage des grandes exploitations commerciales. |
| Technologie Très spécifique à l’AP |
Les questions de genre ont été très peu prises en compte dans le développement technologique, notamment les réalités socioculturelles des agricultrices (Abujala et al., 2022). Les technologies d’AP sont fréquemment conçues sans tenir compte des besoins physiques des femmes ni de leur contexte culturel, ce qui les rend moins accessibles ou moins pratiques pour les agricultrices (Abujala et al., 2022). |
Élevée : Si les outils d’AP sont inutilisables par les femmes, il n’y a ni collecte de données ni application de précision : les stratégies d’AP échouent pour les agricultrices. |
| Lacunes d’infrastructure Les plus spécifiques à l’AP |
Les femmes et les jeunes se heurtent à des obstacles propres à l’AP, liés aux insuffisances des infrastructures, au manque d’accessibilité financière et aux déficits de compétences. Leur accès au financement et aux intrants est limité. Les coûts élevés des outils d’AP, tels que les capteurs, les drones et les plateformes de données, les rendent souvent inabordables pour les femmes et les jeunes en raison de leur accès limité au crédit et aux services financiers (FAO, 2023, PNUD, 2021). | Critique : Sans accès à des solutions abordables, les stratégies d’AP ne peuvent pas être mises en œuvre par les petits exploitants. |
Quel est le rôle de l’agriculture de précision dans la réduction des inégalités de genre ?
L’AP vise à réduire l’incertitude décisionnelle tout au long du cycle de production. Cependant, les hommes et les femmes connaissent des formes d’incertitude fondamentalement différentes en raison d’un accès inégal aux appareils, aux compétences, au pouvoir de décision, au financement et au soutien politique. Les femmes sont confrontées à une incertitude liée à l’exclusion socioculturelle de l’usage des technologies et à la discrimination en matière de crédit, tandis que les jeunes sont confrontés à des incertitudes dues à l’insuffisance de produits financiers et aux lacunes en matière de mentorat.
D’après Rowe (1994) et Marra et al. (2003), plusieurs types d’incertitude sont associés à ces défis : l’incertitude technique (variabilité des rendements et de la production), l’incertitude des prix (fluctuations du marché), l’incertitude foncière (propriété des terres), l’incertitude politique (politiques gouvernementales), l’incertitude personnelle (bien-être familial) et l’incertitude liée aux personnes (relations avec autrui).
Marra et al. (2003) ont également classé l’incertitude dans le contexte de l’adoption des technologies en distinguant l’incertitude subjective (perceptions du risque et des résultats), épistémique (manque de connaissances ou d’expérience), aléatoire (variabilité inhérente) et liée à l’apprentissage (incertitude réduite par l’expérience).
Les femmes et les jeunes présentent des profils d’incertitude fondamentalement différents de ceux des hommes dans le domaine de l’AP. Les hommes sont principalement confrontés à des incertitudes techniques et de prix, inhérentes à l’agriculture : les cultures produiront-elles les rendements attendus ? Quels seront les prix ? Les femmes font face à des incertitudes supplémentaires liées aux lacunes d’accès à l’information (incertitude épistémique), à l’exclusion sociale de la prise de décision (incertitude liée aux relations avec autrui) et aux discriminations institutionnelles dans l’accès au crédit et aux subventions (incertitude politique). La promesse de l’AP de réduire l’incertitude décisionnelle est donc inégalement répartie : les hommes bénéficient de décisions de précision fondées sur les données, tandis que les femmes cumulent les incertitudes liées aux risques de production et aux obstacles structurels.
Un cadre théorique de gestion des risques peut être élaboré en combinant la classification de Rowe des incertitudes décisionnelles (temporelles, métriques, structurelles et de transposition) avec les concepts statistiques d’erreurs de type I et de type II (tableau 2). Ces erreurs sont présentées sous la forme d’une liste de contrôle concrète qui réoriente les conseils vers la prévention des erreurs de type I (préjudices ou conséquences involontaires) et de type II (occasions manquées dans les domaines agricoles pris en charge par les femmes). Cette classification montre qu’une femme gérant une parcelle secondaire n’a pas simplement besoin de « davantage d’informations » ; elle a besoin d’une réduction ciblée d’incertitudes précises. Par exemple, une prévision météorologique brute (« 20 mm de pluie attendus ») réduit l’incertitude métrique pour un météorologue, mais crée une incertitude de transposition pour une petite exploitante qui doit déterminer ce que cela implique pour les graines qu’elle vient de semer.
De même, si les concepteurs de solutions d’AP utilisent l’imagerie satellitaire pour optimiser les apports d’azote sur la culture de rente du mari, ils réduisent effectivement son incertitude. S’ils affirment que cela profite à l’ensemble du ménage, alors que la charge de désherbage de la femme augmente en raison du couvert végétal plus développé après fertilisation, le projet commet une erreur de type I (faux positif quant à l’impact sur les femmes). À l’inverse, si les concepteurs estiment que les capteurs de l’Internet des objets sont trop avancés pour le stockage post-récolte, un domaine principalement pris en charge par les femmes, et ne les déploient que pour l’irrigation commerciale, ils commettent une erreur de type II (occasion manquée), laissant les femmes totalement à l’écart de la révolution de l’AP.
Comment le genre influence-t-il l’accès aux technologies d’agriculture de précision et leur adoption ?
Le cadre présenté dans le tableau 2 montre que le succès de l’AP dépend non seulement de l’innovation technologique, mais aussi de la compréhension de la manière dont les différents groupes prennent des décisions et gèrent les risques.
Premièrement, ce cadre distingue les obstacles propres à l’AP des obstacles génériques de l’agriculture numérique, ce qui est important pour la conception. Il aide les projets d’AP à éviter de surinvestir dans des solutions numériques élémentaires lorsque les véritables contraintes concernent l’accès au matériel, l’ergonomie et l’abordabilité.
Deuxièmement, le cadre améliore le ciblage des interventions selon le type d’incertitude et le domaine de décision, afin que l’AP puisse être adaptée à des décisions spécifiques plutôt que d’être proposée sous la forme d’une solution universelle. L’AP devient ainsi plus efficace, car les outils de conseil, la formation et le financement peuvent être adaptés aux décisions réelles de production.
Enfin, ce cadre renforce l’argument en faveur d’une AP sensible au genre et inclusive des jeunes en tant que stratégie à la fois de productivité et d’équité. Il va au-delà du simple diagnostic de l’exclusion en proposant une approche pratique pour concevoir des interventions d’AP qui réduisent l’incertitude décisionnelle pour différents groupes d’agriculteurs.
Les stratégies d’AP doivent prendre en compte les formes d’incertitude liées au genre — épistémique par la formation, liée aux personnes par une aide à la décision participative, et politique par des politiques inclusives — afin de parvenir à une réduction équitable de l’incertitude tout au long du cycle de production. Les stratégies efficaces d’AP doivent donc être transformatrices en matière de genre, en abordant non seulement l’accès aux dispositifs, mais aussi l’aide participative à la décision, le développement de compétences adaptées, les systèmes de crédit inclusifs et les subventions à l’innovation destinées aux jeunes, afin d’assurer la durabilité de l’AP. ■
| Domaine de décision | Répartition habituelle des rôles de genre en ASS | Incertitude principale (Rowe) | Intervention ciblée d’AP | Prévention des erreurs (Type I / Type II) |
|---|---|---|---|---|
| Planification tactique fondée sur la météo | Les femmes accèdent souvent aux données météorologiques de manière indirecte ou par des émissions de radio diffusées pendant qu’elles s’occupent de leur famille. Elles ont besoin de prévisions locales directement liées aux tâches culturales dont elles sont responsables. | Temporelle et de transposition : Incertitude quant au moment où les phénomènes météorologiques se produiront et à la manière de convertir des données météorologiques probabilistes en actions concrètes sur l’exploitation. | Des plateformes de serveur vocal interactif (SVI) diffusent des conseils très localisés et adaptés à chaque tâche (par exemple : « Fortes pluies demain ; reportez l’apport d’engrais »), à des horaires choisis par les femmes. | Type I: Envoyer un SMS technique (« 70 % de probabilité de précipitations de 15 mm ») qui prête à confusion et conduit au lessivage des intrants. Type II: Fournir des prévisions uniquement pour les principales régions de cultures de rente, en ignorant les microclimats des parcelles des femmes. |
| Calendrier et exécution du désherbage | Les femmes assurent l’essentiel du travail de désherbage, ce qui entraîne de fortes contraintes de temps et des pénuries de main-d’œuvre. | Temporelle et structurelle : Incertitude quant au moment où les adventices atteindront leur pic et à la manière dont la topographie locale, l’humidité et les rotations culturales interagissent pour déterminer des pressions différentes des adventices. | Des modèles prédictifs combinent les données météorologiques, les indices topographiques d’humidité et l’historique des rotations pour fournir des conseils de gestion des adventices localisés et adaptés à chaque parcelle. | Type I: Envoyer une alerte générique « Il est temps de désherber » qui s’avère inadaptée, car la parcelle de l’agricultrice se trouve dans une zone inondable où la dynamique des adventices est différente. Elle gaspille ainsi une main-d’œuvre déjà limitée. Type II: Négliger la gestion des adventices dans les systèmes d’AP au motif que la modélisation des cultures multiples des petits exploitants serait « trop difficile ». |
| Gestion intégrée des ravageurs et des maladies | Les femmes surveillent régulièrement la présence de ravageurs pendant le désherbage et la récolte et assurent la lutte manuelle. Les hommes achètent et appliquent généralement les pesticides chimiques sur les cultures. | Structurelle et de transposition : Incertitude concernant les cycles de vie des ravageurs des cultures vivrières et manque de transposition, à destination des agricultrices, des protocoles d’utilisation sûre des produits chimiques et des biopesticides. | Des applications mobiles de reconnaissance d’images sont optimisées pour identifier les ravageurs aux stades auxquels les femmes les rencontrent (par exemple, les charançons adultes dans les lieux de stockage) et proposer des conseils de lutte non chimique ou de manipulation sûre. | Type I: Envoyer une alerte automatique d’AP demandant de « pulvériser immédiatement un fongicide », ce qui expose la femme à des amendes communautaires, car elle ne dispose pas de l’autonomie financière nécessaire pour acheter le produit. Type II: Concevoir des algorithmes de prévision des ravageurs uniquement pour les cultures de rente gérées par les hommes, en ignorant les ravageurs envahissants qui déciment les cultures vivrières du ménage. |
| Utilisation des intrants sur les parcelles gérées par les femmes | Les femmes gèrent des parcelles secondaires à vocation vivrière sur des sols marginaux et très variables, tandis que les hommes cultivent des cultures de rente sur de meilleures terres. | Métrique : Incertitude concernant la variabilité spatiale précise des nutriments du sol sur de petites parcelles localisées. | Des coopératives de femmes, organisées en associations villageoises d’épargne et de crédit (VSLA), ont utilisé des capteurs spectraux de sol portables et peu coûteux pour établir des recommandations nutritionnelles 4R adaptées à chaque site. | Type I: Recommander un mélange d’engrais conforme aux principes 4R et techniquement adapté, mais trop coûteux ou indisponible localement, ce qui entraîne une accumulation de dettes. Type II: Ne pas cartographier les parcelles des femmes parce qu’elles sont jugées « trop petites » ou économiquement insignifiantes pour justifier des mesures du sol. |
| Opérations et stockage post-récolte | Les femmes assurent le séchage, la transformation et le stockage des récoltes, des activités essentielles pour préserver leur valeur et garantir la sécurité alimentaire. | Structurelle et temporelle : Incertitude concernant la relation entre l’humidité et la température ambiantes et le développement d’aflatoxines et de moisissures au fil du temps. | Des capteurs d’humidité et de température peu coûteux, connectés à l’Internet des objets et installés dans les silos de stockage, sont reliés à de simples alarmes visuelles ou sonores qui se déclenchent lorsque les seuils sont dépassés. | Type I: Concevoir des capteurs dont l’interprétation exige de savoir lire l’anglais ou d’utiliser des tableaux de bord numériques complexes. Type II: Considérer l’AP comme une discipline exclusivement « pré-récolte », en passant à côté d’importantes possibilités de préservation de la valeur après récolte. |
| Accès aux conseils et à la vulgarisation | Les agents de vulgarisation sont souvent des hommes, ciblent les chefs de ménage masculins et prodiguent leurs conseils dans des formats techniques qui n’atteignent pas les agricultrices. | De transposition : Incertitude dans l’interprétation, la communication et la mise en pratique des informations agronomiques en raison d’obstacles liés à la maîtrise de l’écrit ou à la culture. | Des conseils vocaux fondés sur l’IA, en dialectes locaux et diffusés par des groupes d’écoute communautaires ou des émissions de radio interactives, bénéficient de l’appui d’agentes de vulgarisation. | Type I: Traduire des informations agronomiques brutes… [passage tronqué dans les deux fichiers fournis] Type II: Supposer que les femmes ne peuvent pas utiliser les services de conseil numérique en raison d’une moindre maîtrise de l’écrit, et les exclure ainsi de leur déploiement. |
À propos des auteurs
La Dre Pali (courriel : [email protected]) est chercheuse principale à l’APNI, à Nairobi, au Kenya. Le Dr Zingore est directeur de la recherche et du développement à l’APNI, à Benguérir, au Maroc. Le Dr Oberthür est directeur des activités et des partenariats à Benguérir. La Dre Sullivan est consultante en genre, eau et systèmes de subsistance fondés sur les ressources naturelles en Asie et en Afrique, à Pretoria, en Afrique du Sud.
Citer cet article
Pali, P., Zingore, S., Oberthür, T., Sullivan, A. 2026. Gender and Precision Agriculture in Africa: Part 1: Lifting Gender-Based Barriers to Access and Adoption of Precision Agriculture Technologies. Growing Africa 5(1):12-17. https://doi.org/10.55693/GA51.EQTR6688
En haut : La Dre Esther Mugi, chercheuse associée à l’APNI, montre aux producteurs comment utiliser les technologies numériques. En bas : Différences entre les femmes et les hommes dans l’utilisation des méthodes et des technologies de récolte. APNI/M.Waweru
Merci à l’APNI et à Growing Africa d’avoir fourni les éléments nécessaires à la rédaction de cet article
La Dre Pamela Pali est socio-économiste et chercheuse principale à l’Institut africain de nutrition des plantes (APNI), basé au Kenya. Elle travaille sur la recherche agricole, le suivi et l’évaluation, ainsi que sur l’équité entre les femmes et les hommes dans les systèmes agricoles.
Avant de rejoindre l’APNI, elle a travaillé au sein des organismes suivants :
- FARA (Forum pour la recherche agricole en Afrique) en tant que chercheuse postdoctorale.
- ILRI (Institut international de recherche sur l’élevage) en tant que chercheuse responsable du suivi et de l’évaluation.
- IITA (Institut international d’agriculture tropicale) en tant que coordinatrice de la recherche et du développement.
- CIAT (Centro Internacional de Agricultura Tropical, ou Centre international d’agriculture tropicale en français).
