La dernière Conférence Africaine sur la Recherche en Informatique et en Mathématiques Appliquées (CARI) s'est tenue en Algérie, à l'Université de Béjaïa, du 23 au 26 novembre 2024. Cette conférence est le fruit d'une coopération internationale entre des instituts de recherche africains, européens et internationaux. Organisée tous les deux ans depuis sa première édition à Yaoundé en 1992, CARI est bien plus qu'une simple rencontre scientifique. C'est un environnement dynamique de coopération qui réunit chercheurs et décideurs dans les domaines de l'informatique et des mathématiques appliquées.

Le programme scientifique reflète la richesse et la diversité des recherches menées sur le continent africain. Cette conférence majeure met l'accent sur les dernières innovations scientifiques et technologiques et les applications informatiques issues de différents domaines (agriculture, environnement, santé, etc.). CARI 2024 a été organisé sous l'égide de l'ASDS (African Society in Digital Science), en partenariat avec l'Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD) et le Centre de coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD). Le CIRAD a soutenu cette initiative à travers des invitations de doctorants de différents pays (Gabon, Madagascar, Mali, Cameroun, Burkina Fasso et Sénégal) pour présenter leurs travaux à la conférence.

En lien avec la conférence CARI, un workshop intitulé « Data Science for Agriculture in Africa » a eu lieu le 23 novembre à l'Université de Béjaïa avec le soutien de #DigiAg. La science des données en agriculture a évolué grâce à l'accessibilité des données pour et par les agriculteurs, ce qui permet d'analyser et de faciliter les prises de décision. Les données du domaine de l’agriculture mobilisées pour ces traitements peuvent être collectées et combinées avec des sources variées (par exemple, télédétection, stations météorologiques, réseaux sociaux, etc.), ce qui soulève de nouveaux défis, tels que l'ingestion de données hétérogènes.

Le workshop « Data Science for Agriculture in Africa » visait à présenter des travaux qui explorent et analysent des données en agriculture à l'aide de différentes techniques telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la fouille de textes, etc. Par exemple, la science des données permet de prédire des rendements des cultures ou les maladies des plantes et des animaux en tenant compte de variables telles que les précipitations, les variations de température et les conditions du sol, à partir de données variées (par exemple, données de capteurs, textes, images satellites, images de plantes, etc.). Les sujets du workshop couvraient tous les aspects de l'intersection entre la science des données et l'agriculture en Afrique avec différentes applications telles que la détection des maladies des plantes, les prévisions météorologiques, la gestion de la rotation des cultures, la fouille de publications scientifiques liées à l’agriculture de précision, etc.