Des pixels aux pompes : l’apprentissage automatique et les images satellitaires permettent de cartographier l’irrigation Des chercheurs de l’Université de Manchester ont mis au point une méthode innovante pour cartographier l’irrigation en Afrique de l’Ouest, en combinant l’intelligence artificielle et les images satellites. Leur projet, centré sur le Ghana, vise à mieux comprendre la répartition et l’utilisation des systèmes d’irrigation, en particulier dans les zones où les petits agriculteurs dépendent fortement de l’irrigation pour assurer la production alimentaire. En exploitant des données satellites haute résolution et des algorithmes d’apprentissage automatique, l’équipe a pu identifier automatiquement les parcelles irriguées, même dans des zones rurales isolées où les informations officielles sont rares ou inaccessibles. Ces modèles d’IA sont entraînés à reconnaître les signatures visuelles spécifiques des zones irriguées — comme les motifs réguliers des champs, les variations de couleur du sol ou les signes d’activité humaine — en se basant sur des données historiques et des observations terrain. Les résultats de cette étude offrent une cartographie précise et à grande échelle des zones irriguées au Ghana, révélant des disparités importantes selon les régions et les types de cultures. Cette information est cruciale pour les décideurs, les organisations de développement et les services d’assistance agricole, car elle permet d’orienter les investissements vers les zones les plus vulnérables ou les plus prometteuses pour l’expansion de l’irrigation. En améliorant la visibilité des systèmes d’irrigation, ces données contribuent à renforcer la résilience hydrique face aux sécheresses croissantes liées au changement climatique. Elles ouvrent également la voie à des services ciblés, comme des systèmes d’alerte précoce pour la gestion de l’eau, des recommandations personnalisées pour l’irrigation ou encore l’accompagnement de l’adoption de technologies durables, telles que les pompes solaires. Pour les petits agriculteurs, ces avancées peuvent signifier une meilleure prévisibilité des récoltes, une réduction des risques liés aux conditions météorologiques et une amélioration de leurs revenus. Enfin, cette approche, testée au Ghana, pourrait être étendue à d’autres pays d’Afrique subsaharienne, offrant un outil puissant pour promouvoir la sécurité alimentaire, l’adaptation au climat et le développement rural durable.