Face à la succession des années de sécheresse, à la pression croissante sur les ressources en eau et à l’aggravation des risques liés au changement climatique, l’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un nouvel outil de recherche scientifique au Maroc. Son utilisation se développe notamment dans l’agriculture, la gestion de l’eau et la prévision des risques climatiques. Toutefois, le passage des résultats issus des laboratoires et des universités vers des applications concrètes sur le terrain reste encore limité.
Une étude scientifique récente a recensé 80 travaux de recherche marocains consacrés à l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle face aux défis climatiques sur la période 2020-2025. L’analyse fait ressortir une nette progression de la production scientifique à partir de 2022, avec une concentration particulière sur les secteurs les plus exposés à la sécheresse, au stress hydrique et à la volatilité de la production agricole.
Publiée le 1er septembre dans la revue City and Environment Interactions du groupe Elsevier, l’étude a été réalisée par plusieurs chercheurs, dont des universitaires de l’Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P). Elle vise à dresser un état des lieux de l’intégration de l’intelligence artificielle dans les recherches consacrées à la résilience climatique au Maroc.
L’agriculture et l’eau au cœur des recherches
Les chercheurs ont procédé à une revue de publications scientifiques disponibles sur plusieurs plateformes et bases de données académiques, notamment Google Scholar, IEEE Xplore, ScienceDirect et SpringerLink, avant de retenir 80 études répondant aux critères établis.
L’analyse montre que l’intérêt pour l’intelligence artificielle appliquée aux problématiques climatiques s’est fortement accéléré après 2022. La majorité des travaux porte sur l’agriculture, les ressources en eau et l’évaluation des risques climatiques.
Cette orientation s’explique par l’ampleur des défis auxquels le Maroc est confronté. La raréfaction des ressources hydriques, la récurrence des épisodes de sécheresse, la hausse des températures et l’irrégularité des précipitations affectent directement l’agriculture, la sécurité hydrique et l’activité économique dans plusieurs régions du Royaume.
L’intelligence artificielle est ainsi mobilisée à travers différents algorithmes et modèles capables de traiter d’importants volumes de données climatiques, géographiques et agricoles. L’objectif est notamment d’améliorer la prévision des épisodes de sécheresse, de surveiller l’état des cultures, d’optimiser la gestion de l’eau et d’anticiper l’évolution des risques climatiques.
Les modèles d’apprentissage automatique fondés sur les arbres figurent parmi les techniques utilisées pour analyser des données tabulaires ou géographiques comportant de nombreuses variables. Les réseaux neuronaux sont, quant à eux, davantage sollicités pour le traitement d’images, l’analyse de séries temporelles et l’élaboration de prévisions.
Les satellites, un atout mais pas une solution suffisante
Les images satellitaires occupent également une place importante dans ces recherches. Elles permettent de couvrir de vastes territoires et de fournir des informations sur la végétation, l’état des sols, leur humidité ou encore certaines conditions météorologiques, sans nécessiter l’installation de dispositifs de mesure dans chaque zone.
Cependant, l’exploitation des données satellitaires et des sources internationales ne permet pas à elle seule de résoudre l’une des principales difficultés identifiées par les chercheurs : le manque de données locales collectées directement sur le terrain.
Ces données sont essentielles pour vérifier si les résultats produits par les modèles correspondent réellement aux conditions observées dans les exploitations agricoles et les territoires touchés par la sécheresse. Les images satellites peuvent, par exemple, détecter des signes de stress hydrique sur une culture, mais des mesures de terrain restent nécessaires pour confirmer la fiabilité du modèle.
L’étude souligne également que l’accès limité à certaines données détenues par les institutions constitue un obstacle à la reproduction de plusieurs travaux scientifiques. Cette situation réduit aussi les possibilités de transformer les modèles développés dans le milieu académique en outils opérationnels utilisables par les administrations et les acteurs économiques.
Des modèles encore difficiles à généraliser
Une autre difficulté concerne la capacité des modèles d’intelligence artificielle à fonctionner efficacement dans des environnements différents de ceux dans lesquels ils ont été développés.
Une technologie donnant de bons résultats dans une zone agricole déterminée peut en effet perdre en précision lorsqu’elle est appliquée à une autre région présentant des caractéristiques différentes en matière de climat, de relief, de sols ou de cultures.
Les chercheurs estiment donc nécessaire de multiplier les tests dans différentes régions du Maroc afin de vérifier la capacité des modèles à être généralisés, plutôt que de limiter leur efficacité à un territoire spécifique.
L’étude relève également le recours encore limité aux techniques d’intelligence artificielle explicable, qui permettent de comprendre les facteurs ayant conduit un modèle à produire une prévision ou une recommandation donnée.
Cette dimension devient particulièrement importante lorsque les outils d’IA sont destinés à soutenir la prise de décision dans des domaines sensibles comme la gestion de l’eau, l’évaluation des risques de sécheresse ou la définition des politiques agricoles. Les autorités doivent en effet pouvoir comprendre les bases sur lesquelles reposent les recommandations produites par les modèles.
Une IA davantage tournée vers l’adaptation
Les recherches recensées montrent par ailleurs que l’intelligence artificielle au Maroc est principalement orientée vers l’adaptation aux effets du changement climatique, plutôt que vers leur atténuation.
La plupart des applications étudiées concernent ainsi la prévision des risques, l’optimisation des ressources et le renforcement de la capacité des secteurs vulnérables à faire face aux pressions climatiques. Les applications visant directement à réduire les émissions de gaz à effet de serre ou à s’attaquer aux causes du changement climatique restent moins représentées.
Cette tendance se retrouve également dans d’autres travaux scientifiques consacrés au Maroc.
Une revue publiée en juin dernier sur la gestion des ressources hydriques a notamment mis en évidence l’intérêt croissant pour l’utilisation de l’intelligence artificielle dans ce domaine, après l’analyse de 20 études évaluées par les pairs parmi 347 résultats initiaux.
Le secteur énergétique est également concerné. Une autre revue scientifique publiée cette année sur les réseaux électriques intelligents au Maroc a constaté une présence croissante de l’IA parmi les technologies susceptibles d’améliorer la prévision et la gestion du réseau et de faciliter l’intégration des énergies renouvelables. Cette analyse s’est appuyée sur 91 études sélectionnées parmi 291 travaux.
Le véritable défi : passer du laboratoire au terrain
Ces différents indicateurs témoignent d’une évolution progressive de la recherche scientifique au Maroc. L’intelligence artificielle n’est plus seulement considérée comme une technologie autonome, mais comme un outil susceptible d’être appliqué à des secteurs stratégiques confrontés à des pressions croissantes, notamment l’eau, l’agriculture, l’énergie et la gestion des risques climatiques.
Le principal défi ne réside toutefois pas uniquement dans le développement d’algorithmes toujours plus performants. Il consiste également à créer les conditions permettant à ces technologies de fonctionner efficacement au-delà des laboratoires.
Cela passe notamment par une meilleure accessibilité aux données, le renforcement des réseaux de mesure sur le terrain, une coopération accrue entre universités et institutions, la multiplication des expérimentations dans différentes régions du Royaume et le développement de modèles davantage explicables.
Le Maroc dispose désormais d’une base de recherche scientifique en croissance dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée au climat. Mais la transformation de cette dynamique en solutions concrètes pour la gestion de l’eau, l’agriculture et la lutte contre la sécheresse dépendra largement de la capacité à réduire l’écart entre les modèles numériques et les réalités du terrain.
Avec l’intensification des pressions climatiques et de la concurrence autour des ressources hydriques, le passage de la recherche à l’application pourrait ainsi devenir non plus seulement un enjeu scientifique, mais une nécessité stratégique pour renforcer la résilience des secteurs vitaux du Maroc face à un climat de plus en plus imprévisible.
