Singapour, une métropole urbaine moderne débordant de gratte-ciel imposants, s’est métamorphosée pour accueillir certaines des principales entreprises alimentaires et agroalimentaires d’Asie et d’Afrique, y compris Olam. Une entreprise qui a commencé modestement sur les marchés agricoles africains en 1989, en négociant des noix de cajou brutes du Nigeria à l’Inde, s’est maintenant développée en une entreprise mondiale opérant dans plus de 60 pays avec des revenus dépassant 50 milliards de dollars.
Venkataramani Srivathsan, directeur général d’Olam pour l’Afrique et le Moyen-Orient, maintient une vision pleine d’espoir pour l’avenir de l’entreprise. Il reconnaît la numérisation rapide du secteur et l’utilisation stratégique de l’intelligence artificielle (IA) comme des clés essentielles pour ouvrir de nouveaux domaines de productivité et maintenir l’avantage concurrentiel de l’entreprise, «Il y a beaucoup de rattrapage en cours, non seulement à Olam mais dans le monde entier. Malgré l’impact transformateur de la technologie sur de nombreuses industries, son application dans l’agriculture a principalement consisté à affiner la collecte, la gestion et l’exactitude des données. Avec l’intervention d’outils agrotechnologiques basés sur l’IA, les rendements sont augmentés et les modèles d’achat peuvent considérablement s’améliorer », déclare Srivathsan, l’aspect pratique de ces outils alimentés par l’IA est considérable. Depuis son bureau à Singapour, Srivathsan peut utiliser son smartphone pour surveiller des fermes dans des coins éloignés du Burkina Faso ou de la Côte d’Ivoire. C’est une forme d’omniprésence numérique qui transcende les frontières géographiques. Ces outils d’IA offrent plus qu’une simple observation ; ils permettent à Olam d’évaluer les conditions agricoles spécifiques telles que les précipitations et la santé des sols afin de fournir des conseils personnalisés aux agriculteurs sur la base de données en temps réel.
« Par exemple, si nous détectons des pluies non saisonnières, nous pouvons anticiper une éventuelle infestation de ravageurs et alerter les agriculteurs pour qu’ils mettent en œuvre des mesures préventives appropriées », explique Srivathsan, soulignant les informations exploitables que cette technologie peut fournir.
