ECONOMIE
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FINANCES NEWS HEBDO JEUDI 30 JUILLET 2026
Agritech «L’intelligence artificielle ne remplace ni l’agronome ni l’agriculteur»
F. N. H. : Vous opérez dans la région Guelmim-Oued Noun, où l’agriculture oasienne a fortement reculé faute d’eau. Est-ce un cas isolé ? B. R. : Non. Guelmim-Oued Noun est un territoire très exposé, mais il constitue surtout un signal avancé de ce qui peut toucher d’autres régions marocaines. Le problème ne vient pas seulement de la baisse des précipitations. Il résulte aussi de facteurs structurels : surex- ploitation des nappes, dégradation des sols, cultures parfois inadaptées, faible capacité de stockage de l’eau et dispa- rition d’écosystèmes qui jouaient un rôle de régulation. Si les systèmes agricoles restent dépen- dants de modèles très consommateurs d’eau et peu résilients, d’autres terri- toires risquent de suivre la même trajec- toire : baisse des rendements, abandon des parcelles, fragilisation des revenus et exode rural. L’agriculture ne doit pas disparaître de ces régions, mais elle doit évoluer : mieux sélectionner les cultures, res- taurer les sols, développer des sys- tèmes agroforestiers adaptés, optimiser l’usage de l’eau et suivre les résultats dans le temps. L’enjeu est de concevoir des systèmes agricoles capables de fonctionner dans une nouvelle réalité climatique. F. N. H. : Votre ambition est d’ex- porter le modèle sans rester l’opé- rateur de chaque projet. Comment cela peut-il fonctionner ? B. R. : Nous ne voulons pas devenir l’opérateur de chaque projet agricole. Ce modèle serait trop lent, trop coûteux en ressources humaines et difficilement réplicable. Notre objectif est de capitaliser sur l’expérience acquise sur le terrain pour fournir aux opérateurs locaux, entre- prises, ONG, investisseurs et institutions les outils leur permettant de diagnos- tiquer, concevoir, suivre et améliorer leurs propres projets. C’est le rôle de RegenWise : standar- diser les analyses, centraliser les don- nées, comparer plusieurs scénarios et suivre des milliers de parcelles dans un même environnement. Le logiciel crée un cadre commun, tan- dis que les décisions restent adaptées à chaque territoire. C’est cette combi- naison entre standardisation technolo- gique et adaptation locale qui permet le passage à l’échelle. ◆
Alors que le retour des pluies pourrait laisser croire à une amélioration durable, Benjamin Rombaut invite à ne pas baisser la garde. Pour le cofondateur et CEO de Sand to Green, c'est précisément dans les périodes d'abondance qu'il faut mobiliser la donnée et l'intelligence artificielle afin de restaurer les sols, préserver la ressource en eau et préparer l'agriculture aux défis climatiques de demain.
Propos recueillis par Z A.
Finances News Hebdo : Vous évo- quiez 13 millions d’hectares per- dus chaque année dans le monde à cause de la désertification. Est- ce votre principal argument pour dire que la data et la technolo- gie restent urgentes, même en période d’abondance ? Benjamin Rombaut : Oui, mais ce n’est pas le seul. La pluie améliore temporai- rement la disponibilité en eau, mais elle ne restaure pas un sol dégradé. Un sol qui a perdu sa matière organique, sa structure, sa capacité d’infiltration ou sa biodiversité reste vulnérable. Une partie de l’eau ruisselle, s’évapore ou ne profite pas durablement aux cultures. La période d’abondance est justement le meilleur moment pour agir. Quand les pluies reviennent, la data permet de comprendre où l’eau s’infiltre, où les sols continuent de se dégrader, quelles cultures sont adaptées et quelles inter- ventions auront le plus d’impact. Elle permet de passer d’une gestion réactive de la crise à une stratégie pré- ventive : cibler les parcelles les plus vul- nérables, comparer plusieurs scénarios agronomiques et mesurer l’effet réel des actions engagées. Notre convic-
tion est simple : la pluie apporte une ressource, mais la donnée permet de la préserver et de la transformer en rési- lience durable. F. N. H. : À quoi sert l’intelligence artificielle dans votre modèle ? B. R. : L’intelligence artificielle ne rem- place ni l’agronome ni l’agriculteur. Elle permet d’analyser rapidement des volumes d’informations impossibles à traiter manuellement à grande échelle. Dans RegenWise, nous croisons des données satellitaires, climatiques, topo- graphiques, hydriques, pédologiques et agronomiques. L’IA aide ensuite à interpréter ces informations, identifier les risques et proposer des scénarios adaptés à chaque site. Elle peut répondre à des questions très concrètes : quelles espèces choisir ? Où intervenir en priorité ? Comment réduire les besoins en eau ? Quel scé- nario offre le meilleur compromis entre coût, rendement, carbone, biodiversité et résilience ? L’objectif est de transformer des don- nées complexes en recommanda- tions directement exploitables par les équipes terrain et les décideurs.
La pluie apporte une ressource, mais la donnée permet de savoir comment la préserver et la transformer en résilience durable.
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