Finances News Hebdo : Vous évoquiez 13 millions d’hectares perdus chaque année dans le monde à cause de la désertification. Estce votre principal argument pour dire que la data et la technologie restent urgentes, même en période d’abondance ?

Benjamin Rombaut : Oui, mais ce n’est pas le seul. La pluie améliore temporairement 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 interventions auront le plus d’impact. Elle permet de passer d’une gestion réactive de la crise à une stratégie préventive : cibler les parcelles les plus vulnérables, comparer plusieurs scénarios agronomiques et mesurer l’effet réel des actions engagées. Notre conviction est simple : la pluie apporte une ressource, mais la donnée permet de la préserver et de la transformer en résilience durable.

F. N. H. : À quoi sert l’intelligence artificielle dans votre modèle ?

B. R. : L’intelligence artificielle ne remplace 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, topographiques, 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 scénario offre le meilleur compromis entre coût, rendement, carbone, biodiversité et résilience ? L’objectif est de transformer des données complexes en recommandations directement exploitables par les équipes terrain et les décideurs.

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 : surexploitation des nappes, dégradation des sols, cultures parfois inadaptées, faible capacité de stockage de l’eau et disparition d’écosystèmes qui jouaient un rôle de régulation. Si les systèmes agricoles restent dépendants de modèles très consommateurs d’eau et peu résilients, d’autres territoires risquent de suivre la même trajectoire : 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, restaurer les sols, développer des systèmes 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’exporter le modèle sans rester l’opérateur 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, entreprises, ONG, investisseurs et institutions les outils leur permettant de diagnostiquer, concevoir, suivre et améliorer leurs propres projets. C’est le rôle de RegenWise : standardiser les analyses, centraliser les données, comparer plusieurs scénarios et suivre des milliers de parcelles dans un même environnement. Le logiciel crée un cadre commun, tandis que les décisions restent adaptées à chaque territoire. C’est cette combinaison entre standardisation technologique et adaptation locale qui permet le passage à l’échelle.