Enjeux environnementaux de l'introduction prospective de l'intelligence artificielle dans l'agriculture périurbaine de Kinshasa

Abstract

L’agriculture périurbaine de Kinshasa constitue un pilier de la sécurité alimentaire, mais sa durabilité est compromise par la dégradation des sols, la faiblesse des infrastructures et l’usage non maîtrisé d’intrants chimiques. Bien que l’intelligence artificielle (IA) ne soit pas encore utilisée localement, son adoption future apparaît probable dans le contexte de la transformation numérique agricole. Cette étude analyse les déterminants environnementaux, technologiques et socio-économiques susceptibles d’influencer la viabilité écologique de cette transition sur le site maraîcher de Kimwenza. Fondée sur le modèle d’acceptation de la technologie (TAM), la justice environnementale et l’éco-efficience, elle s’appuie sur une enquête réalisée auprès de 411 exploitants. Les données ont été analysées à l’aide de statistiques descriptives, de tests du Chi-deux et d’un modèle Probit. Les résultats montrent que 86,13 % des producteurs perçoivent favorablement l’IA, malgré un faible niveau de préparation marqué par l’absence d’électricité (78,83 %) et l’analphabétisme numérique (54,99 %). Le modèle identifie l’accès à l’énergie, l’alphabétisation numérique, la perception des effets sur les sols, le type de culture et la connaissance de l’IA comme principaux déterminants de la viabilité environnementale. L’étude recommande des investissements dans les énergies renouvelables, l’inclusion numérique et une réglementation anticipative des déchets électroniques afin de soutenir une agriculture périurbaine durable en République démocratique du Congo.

Peri-urban agriculture is a cornerstone of food security in Kinshasa, yet its sustainability is threatened by soil degradation, inadequate infrastructure, and the uncontrolled use of chemical inputs. Although Artificial Intelligence (AI) has not yet been adopted locally, ongoing agricultural digitalization makes its future integration increasingly likely. This study examines the environmental, technological, and socio-economic determinants likely to influence the ecological viability of this digital transition in the Kimwenza farming area. The research combines the Technology Acceptance Model (TAM) with the concepts of environmental justice and eco-efficiency and is based on a field survey of 411 farmers. Data were analyzed using descriptive statistics, Pearson’s chi-square tests, and a multivariate Probit model. Findings indicate that 86.13% of respondents view AI positively despite major structural constraints, including lack of electricity (78.83%) and digital illiteracy (54.99%). The Probit model identifies access to energy, digital literacy, perceptions of soil conservation benefits, crop type, and prior AI awareness as the main determinants of environmental viability. The study highlights the need for anticipatory public policies promoting decentralized renewable energy, digital inclusion, and effective electronic waste management to ensure a sustainable and resilient digital transformation of peri-urban agriculture in the Democratic Republic of the Congo.