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Appel à manifestation d'intérêt : projet d'IA pour l'agriculture et les systèmes alimentaires (AI4AFS) en Afrique
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5 avril 2022

La population africaine étant estimée à environ 2.6 milliards d'ici 2050, il est devenu important de revoir les systèmes agricoles et alimentaires afin de trouver des approches innovantes pour améliorer la production et l'utilisation des aliments afin de renforcer la sécurité alimentaire.

La science et la technologie ont été saluées comme un moyen d'assurer la sécurité alimentaire en Afrique, atteignant ainsi le deuxième objectif de développement durable visant à éliminer la faim. L'intelligence artificielle se distingue comme l'une des technologies émergentes à fort potentiel pour transformer le secteur et apporter des solutions durables à la sécurité alimentaire en Afrique.

Dans le cadre des travaux du programme sur l'innovation, nous avons lancé le réseau de recherche sur l'innovation AI for Agriculture & Food Systems (AI4AFS), mis en place et géré par l'ATPS, Kumasi Hive et l'ICIPE. Ce réseau consistera en des projets de recherche sur l'innovation qui développeront, déploieront, testeront et chercheront à mettre à l'échelle des innovations d'IA responsables et dirigées par des Africains qui approfondiront notre compréhension de la manière de déployer des systèmes agricoles et alimentaires durables en Afrique.

EN RELATION: Rencontrez le nouveau hub pour une IA responsable pour la recherche sur l'innovation dans l'agriculture et les systèmes alimentaires en Afrique 

Le réseau invite maintenant les candidats éligibles à soumettre leur expression d'intérêt (EOI) pour le projet de réseau de recherche sur l'innovation en intelligence artificielle pour l'agriculture et les systèmes alimentaires en Afrique. Ce fonds de recherche soutiendra des projets de recherche et des innovations d'une durée maximale de 18 mois dans les quatre domaines prioritaires suivants de l'agriculture et des systèmes alimentaires :

  • Disponibilité: les domaines thématiques peuvent inclure : 
    • Prévision des rendements des cultures (outils pour aider les agriculteurs à prendre des décisions idéales dans la prévision du rendement des cultures et à améliorer les pratiques agricoles intelligentes qui conduisent à des rendements plus élevés) ; 
    • Prédiction des propriétés de gestion des sols (outils pour comprendre les conditions du sol et comment améliorer ses performances pour soutenir la productivité) ; 
    • Systèmes de gestion agricole (outils pour l'agriculture de précision pour détecter et effectuer des opérations de gestion agricole telles que la plantation, l'irrigation, la pollinisation, le désherbage, l'application d'engrais, la récolte, etc.); 
    • Détection des ravageurs et des maladies (détection précoce des ravageurs et des maladies dans l'exploitation et éventuellement prévention ou contrôle) ; 
    • Mécanisation intelligente (outils pour réduire la pénibilité dans l'agriculture et minimiser les intrants, machines et agribots hautement autonomes et intelligents) ; et
    •  Surveillance du bétail (pour surveiller les maladies, les blessures et même les grossesses).
  • Accès, la priorité sera donnée à :
    • Surveillance de la demande alimentaire (outils de suivi et de contrôle en temps réel de l'évolution de la demande alimentaire) ; 
    • Gestion de la chaîne logistique (outils de contrôle de l'origine, de la qualité et de la sécurité des aliments qui assurent la transparence, la confiance, la certification et la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement des produits alimentaires de la fourche à la fourchette) ; 
    • Commerce de détail alimentaire (outils de prédiction des demandes, des perceptions et des comportements d'achat des consommateurs) ;
    • Transport et stockage (préservation de la qualité des produits alimentaires, pour garantir des produits alimentaires sûrs et minimiser les dommages aux produits) ; 
    • Gestion de l'inventaire (prévision de la demande alimentaire quotidienne et pour s'assurer qu'il n'y a pas de problèmes liés aux stocks).
  • Utilisation, les domaines thématiques comprennent
    • Techniques de traitement modernes (algorithmes logiciels pour améliorer le chauffage, le refroidissement, le broyage, le fumage, la cuisson et le séchage pour garantir une qualité et une quantité élevées de produits agroalimentaires et, en même temps, éviter la surutilisation des ressources et les gaspillages) ;
    •  Minimiser les pertes post-récolte (outils de conservation, de transformation, de stockage sécurisé des aliments) ;
    • Impacts sociétaux (écologie, infrastructure, moyens de subsistance, nutrition, systèmes sociaux, crise et pratiques culturelles des systèmes alimentaires, compréhension des implications pour l'inclusion et l'équité entre les sexes) ;
  • Stabilité, certains des domaines thématiques prioritaires comprendront :
    •  Prévisions climatiques et météorologiques (pour aider les agriculteurs à augmenter les rendements et les profits sans risquer les cultures ou le bétail des aléas climatiques); 
    • Aide à la décision (systèmes de soutien pour améliorer les choix des agriculteurs en matière de culture, les préférences des consommateurs, la mode et les tendances); 
    • Prévision de rendement (prévision des écarts entre la production, l'offre et la consommation alimentaires pour éclairer les politiques agricoles nationales, le suivi et la traçabilité des produits agricoles le long des voies de transport) ; 
    • Prévision des catastrophes (capable d'identifier les catastrophes imminentes telles que les invasions de ravageurs et de maladies, l'invasion de criquets, etc. et permettre aux agriculteurs de les atténuer) ; 
    • Décisions collectives (modéliser les interactions sociales, éclairer les politiques et concevoir les marchés) ;
    • Formation, éducation et échange de connaissances (amélioration de la prestation de services de vulgarisation et du partage d'informations) ; et 
    • Accès aux facteurs de production (améliorer l'accès aux facteurs de production tels que la terre, les intrants, le capital, la main-d'œuvre, etc., en particulier pour les groupes marginalisés comme les femmes, les jeunes et les personnes handicapées [PH]).

Les projets éligibles comprendront le développement et/ou la mise à l'essai de pilotes et/ou de prototypes expérimentaux, selon le cas. Les projets financés doivent postuler Intelligence Artificielle Responsable (Machine Learning, Data Science, etc.), être multidisciplinaire, adhérer aux normes d'excellence en recherche les plus élevées et s'efforcer d'avoir des avantages directs et durables pour les communautés de leur pays d'origine.

Qui peut postuler?
Équipes de recherche éligibles ayant une expérience démontrée qui sont multidisciplinaires, sensibles au genre, inclusives et équitables dans le développement, le déploiement et la mise à l'échelle d'une IA responsable pour les systèmes agricoles et alimentaires. Veuillez noter qu'il doit y avoir une organisation principale qui prendra en charge la subvention car les individus ne peuvent pas recevoir de financement. Les fonds seront décaissés par l'intermédiaire de l'organisation chef de file.

pays éligibles
Les candidats principaux doivent provenir de l'un des pays d'Afrique subsaharienne (ASS).
 
Montant et durée de la subvention 
Chaque projet devra avoir un budget compris entre US $ 40,000 et US $ 60,000 en fonction de la portée et de l'ampleur du projet proposé qui doit être bien justifié.
 
Date limite: 10 mai 2022

Comment l’utiliser?

Plus de détails sur cette opportunité et le processus de candidature sont bien détaillé dans ce document d'appel. Assurez-vous de le parcourir avant de postuler. S'inscrire à un webinaire à propos de cet appel le 26 avril 2022.