Intitulée « Artificial intelligence (AI) adoption and its perceptions among smallholder women farmers in Kenya », cette étude analyse l’adoption et la perception de l’intelligence artificielle (IA) et des technologies numériques par les petits exploitants agricoles au Kenya. Elle s’intéresse particulièrement aux agricultrices et aux facteurs qui influencent leur connaissance, leur perception et leur adoption des technologies liées à l’IA dans le secteur agricole.
Réalisée par Eucabeth Majiwa, Angella K. Ndaka, Harriet Ratemo et Evans Agembo, l’étude repose sur des entretiens menés auprès de 100 petits exploitants agricoles issus de groupes d’agriculteurs dans le comté de Kiambu, au Kenya. Les chercheurs ont utilisé plusieurs méthodes d’analyse, notamment l’analyse descriptive, l’analyse en composantes principales (ACP), l’analyse par grappes et l’ANOVA, afin d’étudier les perceptions des agriculteurs et les facteurs associés à l’adoption de l’IA et des technologies numériques.
Les résultats montrent que 62 % des agriculteurs interrogés avaient connaissance des technologies d’IA appliquées à l’agriculture. Les médias constituent leur principale source d’information, suivis par les autres agriculteurs. Dans l’ensemble, les répondants ont une perception positive de l’IA et des technologies numériques, notamment en raison de leur contribution à l’accès à l’information, aux prêts et aux marchés, ainsi qu’à l’augmentation de la production agricole et des revenus des ménages.
L’étude identifie sept principaux facteurs liés aux perceptions et à l’adoption de ces technologies : les bénéfices économiques, l’accès aux ressources productives, l’accès des femmes aux technologies numériques, la prise de décision et la confiance dans l’IA, les compétences et les aspects culturels, les contraintes techniques de l’IA, ainsi que les lacunes en matière de connaissances. L’analyse met également en évidence le rôle de facteurs tels que l’âge, le niveau d’éducation, la taille du ménage, la distance par rapport aux marchés et l’expérience agricole.
L’étude souligne ainsi l’importance de développer des technologies d’IA adaptées aux réalités et aux besoins des petits exploitants agricoles, en particulier des femmes. Elle met également en avant la nécessité de renforcer la sensibilisation et les compétences des agriculteurs en matière d’IA et de technologies numériques. Les auteurs précisent toutefois que les résultats sont limités par la taille de l’échantillon et par le fait que l’étude a été menée dans un seul comté du Kenya.
La collecte des données a bénéficié d’un soutien financier du Gender and Responsible Artificial Intelligence Network (GRAIN).
Auteurs : Eucabeth Majiwa, Angella K. Ndaka, Harriet Ratemo et Evans Agembo
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