L’agri-fintech adossée à l’intelligence artificielle (IA) s’impose progressivement comme un levier majeur pour tester et déployer de nouveaux modèles de crédit rural en Afrique. Cette dynamique intervient dans un contexte bien documenté où le manque de financement demeure l’un des principaux freins à la transformation agricole du continent, malgré le rôle central de l’agriculture dans l’emploi, la sécurité alimentaire et la croissance économique.
L’IA est désormais mobilisée à plusieurs niveaux de la chaîne de valeur agricole : diagnostic des maladies des cultures, systèmes d’alerte précoce face aux aléas climatiques, services de conseil climato-intelligents et, de plus en plus, solutions agri-fintech facilitant l’accès au crédit. Le rapport How AI can benefit smallholder farmers in Africa, publié dernièrement par le Centre européen pour la gestion des politiques de développement (ECDPM), souligne que ces technologies ont déjà démontré leur potentiel en matière d’amélioration des rendements, d’efficacité dans l’utilisation des ressources et d’inclusion financière.
Cependant, le rapport met également en garde contre un risque majeur : celui de voir ces innovations bénéficier principalement aux grandes exploitations commerciales, au détriment des petits exploitants. Or, ces derniers produisent plus de 70 % de la nourriture du continent et représentent la majorité de la main-d’œuvre agricole. Malgré leur importance stratégique, ils restent largement exclus des circuits de financement formels, faute de garanties classiques, d’historique bancaire ou de proximité avec les institutions financières. Pourtant, l’impact du crédit sur la productivité agricole est avéré. Une étude publiée par le Laboratoire de recherches en finance et financement du développement (LARFFID) estime que l’accès au crédit permettrait un gain de productivité d’environ 30,67 % pour les agriculteurs, en facilitant l’achat d’intrants, la mécanisation légère et l’accès aux marchés.
Selon l’ECDPM, l’intelligence artificielle agit comme un véritable « catalyseur » dans l’évaluation du risque agricole. Elle permet aux institutions financières de s’appuyer sur des données satellitaires, climatiques, transactionnelles et mobiles pour mieux comprendre les profils des exploitants, au-delà des critères bancaires traditionnels. Cette approche est au cœur du modèle d’Apollo Agriculture, une agri-fintech opérant notamment au Kenya et en Zambie. L’entreprise a adopté une stratégie dite de « lend-to-learn », consistant à accorder des prêts à des profils variés afin de constituer des bases de données de remboursement. Ces données alimentent ensuite des algorithmes de machine learning capables d’affiner le scoring de crédit. Soutenue par Swedfund depuis 2024, Apollo Agriculture permet aujourd’hui à plus de 350 000 petits agriculteurs d’accéder rapidement à des intrants et à des conseils, grâce à une combinaison de scoring automatisé et de réseaux de distribution locaux.
D’autres acteurs explorent des modèles complémentaires. Pula, une insurtech kényane, utilise l’IA et la télédétection pour proposer des assurances climatiques adaptées aux petits exploitants. L’entreprise affirme avoir protégé plus de 20 millions d’agriculteurs dans 22 pays et versé près de 134 millions de dollars d’indemnisations. Au Ghana, Farmerline déploie Darli AI, un assistant conversationnel disponible en 27 langues africaines sur WhatsApp, pour accompagner le suivi de crédit, la formation et l’accès à l’information. Ces initiatives illustrent le potentiel de l’IA pour repenser le financement agricole en Afrique. Leur succès à long terme dépendra toutefois de politiques publiques inclusives et d’un encadrement visant à faire de l’innovation technologique un outil au service de la transformation agricole du continent.
