En Ouganda, Sandi AI Technologies utilise l’épargne collective et l’intelligence artificielle pour aider les petits agriculteurs à accéder à l’irrigation solaire sans recourir aux prêts bancaires classiques.
Pour beaucoup de petits producteurs, le problème n’est pas l’absence de technologies d’irrigation. C’est leur financement. Les banques demandent souvent des garanties ou des titres fonciers, tandis que les fournisseurs peuvent exiger un paiement important avant l’installation des équipements. Une partie des agriculteurs reste ainsi éloignée de solutions pourtant utiles pour sécuriser leur production face aux aléas climatiques.
En Ouganda, Sandi AI Technologies a choisi de partir d’un mécanisme déjà utilisé dans les communautés rurales. Les groupes d’épargne deviennent un moyen de financer progressivement des équipements agricoles, notamment des systèmes d’irrigation solaire.
Transformer l’épargne en équipement agricole
Le principe repose sur une pratique familière aux agriculteurs. Les membres d’un groupe épargnent régulièrement et mettent leur argent en commun. Sandi AI numérise ce fonctionnement afin que l’épargne puisse servir à financer directement des équipements productifs.
Un groupe peut ainsi enregistrer ses membres sur la plateforme, via notamment WhatsApp, USSD ou l’application mobile. Chaque agriculteur choisit ensuite l’équipement dont il a besoin. L’épargne collective permet de financer progressivement l’équipement d’un membre, puis celui d’un autre, jusqu’à ce que les participants aient chacun accès à leur propre matériel.
La différence est importante. Sandi AI ne fonctionne pas comme un prêteur classique. Les agriculteurs n’ont pas besoin de contracter un prêt pour accéder aux équipements et le modèle ne repose pas sur des garanties traditionnelles.
Cette approche a déjà pris une ampleur significative. Selon AGRA, la plateforme a atteint 10 000 groupes d’épargne représentant plus de 301 000 personnes et facilité l’acquisition de plus de 4 millions de dollars d’équipements d’irrigation et de technologies agricoles. Pour ces producteurs, l’irrigation solaire devient ainsi une solution qui peut les aider à mieux maîtriser l’approvisionnement en eau de leurs cultures, plutôt qu’un équipement réservé à ceux qui disposent déjà d’un accès au crédit.
L’intelligence artificielle au service de l’irrigation solaire
L’épargne n’est toutefois qu’une partie du modèle. Sandi AI développe également des outils qui utilisent les données pour aider les agriculteurs à mieux gérer leurs ressources. En juin 2026, l’entreprise a notamment lancé Sandi Moisture Intelligence, un outil d’aide à l’irrigation qui combine des données provenant de capteurs d’humidité du sol, des prévisions météorologiques locales, les besoins en eau des cultures et certaines caractéristiques des parcelles. Les recommandations peuvent être transmises aux agriculteurs par WhatsApp, SMS ou USSD.
L’objectif est de réduire les décisions prises à l’aveugle. Au lieu d’arroser toute une parcelle de la même manière, le producteur peut identifier les zones qui ont réellement besoin d’eau. L’association entre données agricoles et irrigation solaire cherche ainsi à rendre l’utilisation de l’eau plus précise.
Cette orientation a valu à Nabakka Sandra, cofondatrice de Sandi AI Technologies, d’être désignée en 2026 parmi les deux lauréats du Grand Prix GoGettaz Agripreneur Prize. Elle a reçu une subvention de 50 000 dollars destinée au développement de l’entreprise.
L’initiative rejoint plusieurs Objectifs de développement durable, notamment l’ODD 2 sur la faim et l’agriculture durable, l’ODD 6 sur l’eau, l’ODD 7 sur l’énergie propre et abordable, l’ODD 8 sur le travail décent et la croissance économique, l’ODD 9 sur l’innovation et les infrastructures et l’ODD 13 sur l’action climatique. Cette approche répond aussi à la nécessité de mieux faire face aux contraintes climatiques, alors que la disponibilité de l’eau devient un enjeu croissant pour les producteurs africains.
Un modèle qui cherche désormais à changer d’échelle
Sandi AI opère principalement en Ouganda, au Kenya et en Tanzanie et envisage de poursuivre son expansion dans d’autres pays où les groupes d’épargne sont déjà bien implantés. L’entreprise doit toutefois composer avec des contraintes très concrètes, notamment la connectivité limitée, la maîtrise des outils numériques et la nécessité de disposer de réseaux fiables pour l’installation et le suivi des équipements.
En leur donnant accès à des équipements solaires, le modèle peut permettre aux producteurs de mieux maîtriser l’approvisionnement en eau de leurs cultures et de sécuriser davantage leur activité agricole. L’accès à des solutions permettant aux agriculteurs de mieux faire face aux contraintes climatiques fait également écho à l’ODD 13 consacré à l’action climatique.
Ces difficultés n’enlèvent rien à la simplicité du problème auquel le modèle tente de répondre. Un agriculteur qui ne peut pas financer seul une pompe solaire peut désormais s’appuyer sur son groupe pour accéder progressivement à cet équipement.
Derrière les données et l’intelligence artificielle, l’enjeu reste donc très concret. Transformer quelques économies régulières en une pompe solaire, disposer d’eau pour ses cultures et réduire la dépendance aux pluies.
