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Le pouvoir de la donnée : enjeux et opportunités pour les organisations paysannes

En novembre 2018, l’IGTF a lancé, avec le CTA, un projet de profilage numérique avec l’objectif de compiler des données géoréférencées sur les producteurs de thé et leurs terres à l’aide de tablettes munies de GPS.

© Martine Koopman

En Ouganda, le CTA travaille avec l'usine de thé d'Igara (IGTF) afin d'établir le profil numérique de ses agriculteurs affiliés et d'améliorer leurs pratiques en matière de gestion des données. Cet article détaille les impacts de ces initiatives, que ce soit pour les agriculteurs à titre individuel ou à l'échelle des coopératives. Les bénéfices liés à la collecte de données, et la manière dont elles pourraient être systématiquement intégrées dans les systèmes de suivi et d’évaluation des organisations paysannes, seront également au sommaire.

La donnée est aujourd'hui identifiée comme un puissant levier pour favoriser le développement de l'agriculture dans les pays émergents. Bien conscient de ce potentiel, le CTA travaille au déploiement de son programme « Systèmes de données agricoles pour transformer l’agriculture à petite échelle » (Data4Ag) dans six pays d'Afrique subsaharienne. L'objectif de ce projet est d'évaluer comment la collecte et l'analyse des données peuvent servir les organisations paysannes dans le but d'améliorer le niveau de vie de leurs membres.

Une analyse d'impact a été menée en prenant pour exemple l'usine de thé d'Igara (IGTF), en Ouganda, partenaire du projet Data4Ag. Avant 2018, l'IGTF consignait les données concernant ses membres manuellement dans un tableur et stockait cette information sur une base de données archaïque. A cette époque, il était de plus compliqué de recueillir les feuilles de thé brutes et de les peser précisément avec les balances analogiques ; les agriculteurs étaient souvent floués dans les centres de collecte et devaient faire face à des délais de paiement.

En novembre 2018, l'IGTF a donc lancé, en partenariat avec le CTA, un projet de profilage numérique afin de résoudre ces problèmes. L'objectif premier consistait à compiler des données géoréférencées sur les producteurs de thé et leurs terres à l’aide de tablettes munies de GPS. Les agents de vulgarisation prenaient ensuite le relais pour charger ces données sur une plateforme en ligne dédiée (Plateforme ONA/Open Data Kit), puis sur la nouvelle base de données QGIS de l'IGTF.

La base de profilage est dorénavant reliée à un système de comptabilité et de gestion financière. L'IGTF peut ainsi suivre toutes les transactions opérées avec ses agriculteurs affiliés. Par ailleurs, des balances connectées ont été installées à chaque point de collecte. Elles sont également raccordées au système et permettent de limiter la fraude. « Désormais, les agents qui collectent mes feuilles vertes ne peuvent plus me tromper. Les paiements sont effectués en temps et en heure, témoigne Mwenderehi Eliphaz, un producteur de thé. J'ai également accès à des rapports concernant mes approvisionnements et crédits sur plusieurs mois qui me sont très utiles. »

Approches qualitative et quantitative

Pour mesurer l'impact du profilage numérique au profit des producteurs, l'équipe de recherche du CTA a eu recours à deux approches :

  • une approche d’évaluation qualitative utilisant un outil d’inclusion du cadre d’innovation ;
  • une approche quantitative reposant sur l'apprentissage automatique. Un modèle prédictif a été développé afin d'anticiper la production de feuilles de thé vert à l'aide d'un algorithme sophistiqué. Le recours au logiciel Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), idéal pour analyser les données statistiques, a complété la démarche.

L’outil qualitatif d’inclusion du cadre d'innovation a permis d'examiner les processus de création de valeur pour les bénéficiaires. Cinq critères, essentiels à la réussite des projets numériques, ont pu être identifiés :

  • la nécessité d'une collaboration élargie ;
  • la définition de la valeur à créer ;
  • l'implication des utilisateurs ou des communautés locales dans la conception ;
  • la maturité numérique de l'écosystème ;
  • la disponibilité suffisante de ressources humaines et financières.

Dans l'exemple de l'IGTF, la création de valeur correspond à l'augmentation des rendements pour les producteurs profilés – des conclusions confirmées par les données du logiciel SPSS.

De son côté, l'apprentissage automatique a mis en lumière le besoin de disposer de données plus complètes – comme la taille des exploitations, par exemple – pour perfectionner le modèle prédictif. Les agriculteurs impliqués dans le projet ont néanmoins pu améliorer leurs rendements, à la fois au premier trimestre 2018 et au premier trimestre 2019 (les données pour les autres périodes n'étaient pas disponibles).

Cette approche a aussi donné l'occasion d'appréhender les liens entre l'accès au crédit et les rendements de feuilles de thé. L’analyse des données issues du SPSS a permis de comparer les différences de rendements entre les agriculteurs profilés et les agriculteurs non profilés d'un côté, et entre les producteurs ayant accès au crédit et ceux qui n’en bénéficient pas de l'autre. Les résultats sont éloquents : ils ont révélé que les rendements moyens des agriculteurs dont le profil numérique a été établi et disposant de financement étaient significativement plus élevés (+ 10 %).

En outre, les conclusions, étayées par les enseignements issus de l'apprentissage automatique, ont révélé que l'accès au crédit était directement lié au profilage. Grâce aux données, les organismes de financement peuvent en effet évaluer plus précisément la solvabilité des producteurs et leur accorder des prêts. Les données permettent également de fournir aux agriculteurs des conseils agronomiques ciblés afin de les aider à renforcer leurs méthodes de production.

Le projet aide donc à la mise en place d'un cercle vertueux. Le profilage débloque le financement et, sans surprise, les agriculteurs ayant accès au crédit affichent des rendements supérieurs aux autres. Enfin, Data4ag travaille aussi à la réduction des inégalités hommes-femmes en privilégiant une approche de genre inclusive pour l'élaboration des profils.

Une évaluation interne

Un outil d'évaluation, développé en interne, a été incorporé au projet. Il fournit à l'IGTF une série de questions qui lui permet d'analyser méthodiquement l'efficacité de ses initiatives, en matière d'impact, de rentabilité et de portée. D'après les résultats, le profilage est bien une opération rentable mais sa portée reste faible (33 %) – la portée correspond à la capacité d’atteindre au moins 50 000 agriculteurs, or l'IGTF ne compte que 7 468 membres. Le modèle de profilage est cependant en train d'être déployé dans d'autres coopératives de thé et ce nombre devrait donc logiquement augmenter.

L'exploitation des données doit se démocratiser au niveau local. Ce travail affermira des structures comme l'IGTF et les incitera à utiliser ces précieuses ressources de manière systématique. Des progrès sur la gestion de ces données (optimisation des processus de collecte et d’organisation des données afin d’en garantir la qualité, la fiabilité et la transmission en temps voulu) sont par contre nécessaires. Il s'agit de la première étape vers la mise en place de pratiques de suivi et d'évaluation plus solides. Seule une méthodologie robuste et précise permettra d'aboutir à de meilleures prises de décision.

Dans la continuité, l'IGTF va poursuivre l'optimisation de son modèle prédictif pour les récoltes. Elle va aussi élaborer, en parallèle, un algorithme capable de déterminer les quantités exactes d'azote à appliquer par les agriculteurs sur leurs sols.

Les premières retombées du projet demeurent quoi qu'il en soit très encourageantes. Le profilage, associé à des balances numériques et à un système financier, a offert aux agriculteurs de l'IGTF un regain de compétitivité face aux multinationales. Ce dispositif améliore la gestion des données agricoles, renforce le contrôle qualité, favorise l'accès au financement, et permet un paiement plus rapide pour les matières premières livrées. Le pouvoir de la donnée prouve ainsi toute son efficacité... et il est encore loin d'avoir dévoilé tout son potentiel.

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