[en] In Togo, agriculture is the country's main activity and occupies a prominent place in the economy. But the sector faces many challenges in ensuring food self-sufficiency. The stakes are therefore innumerable given population growth and the climate challenges of recent times. Intelligent processes also begin to emerge, notably the development of precision agriculture and the introduction of Artificial Intelligence (AI) to the methods used.Tomorrow's agriculture will no longer be just about planting, fertilizing and irrigation, but also about algorithms and platforms. The entire planet will be affected by this digital transformation that gradually invades the African continent.With this work, we have to conduct field surveys in order to understand the issues related to the development potential of the Togolese agricultural sector through Artificial Intelligence. The objective is to further the reflection and forward-looking analysis of AI by avoiding applying innovation without a thorough study of the ins and outs.In this context, it is relevant to understand the implications of implementing AI solutions in agriculture and to consider how they might respond to technological challenges in a global environment affected by, inter alia, climate change. The study in Togo found that by measuring and analyzing soil data such as temperature, inputs, weather, nutrients and vegeble health, big data and AI solutions help farmers to use suitable fertilizers, for example, or to optimize irrigation on their farm, which is essential for precision agriculture.In the meantime, a technologist ecosystem is also being established with the development of platforms and applications. This intelligent, digital environment will allow endogenous data to be stored on-site and processed in order to feed several databases needed for better decision-making by new e-farmers and increase their performance

[es] En Togo, la agricultura es la principal actividad del país y ocupa un lugar preponderante en la economía. Pero el sector se enfrenta a numerosas dificultades para garantizar la autosuficiencia alimentaria. Por lo tanto, hay mucho en juego en vista del crecimiento de la población y los desafíos climáticos de los últimos tiempos. También están surgiendo procesos inteligentes, como el desarrollo de la agricultura de precisión y la introducción de la inteligencia artificial (IA) en los métodos utilizados.La agricultura del futuro no será solo una cuestión de siembra, fertilizantes e irrigación, sino también de algoritmos y plataformas. Todo el planeta se verá afectado por esta transformación digital que invade progresivamente el continente africano.Con este trabajo actual, hemos decidido llevar a cabo investigaciones sobre el terreno para comprender los retos relacionados con el potencial de desarrollo del sector agrícola togolés a través de la Inteligencia Artificial y los retos que hay que superar para favorecer su despliegue. El objetivo de esta investigación es saber si esta nueva tecnología puede transformar la agricultura en Togo y si la IA puede ser una oportunidad.El objetivo es impulsar la reflexión y el análisis prospectivo en materia de IA evitando aplicar una innovación sin un estudio en profundidad sobre los pormenores.En este contexto, resulta pertinente comprender las repercusiones de la aplicación de las soluciones de IA en el ámbito agrícola y examinar cómo podrían responder a los retos tecnológicos en un entorno global afectado, entre otras cosas, por el cambio climático.El estudio realizado en Togo nos ha permitido constatar que, al medir y analizar los datos del suelo como la temperatura, los insumos, el clima, los nutrientes y la salud vegetativa, las soluciones big data y de IA ayudan a los agricultores a utilizar los fertilizantes adecuados, por ejemplo, o a optimizar el riego de su explotación agrícola indispensable para una agricultura de precisión.Mientras tanto, un ecosistema tecnológico se está creando con el desarrollo de plataformas y aplicaciones. Este entorno digital e inteligente permitirá almacenar los datos endógenos in situ y su procesamiento para alimentar varias bases de datos necesarias para una mejor toma de decisiones de los neoagricultores y aumentar su rendimiento