Finances News Hebdo : En peu de temps, vous avez structuré une solution adoptée à l’international. Quels ont été les principaux leviers derrière cette montée en puissance ?

El Mehdi Aboulmanadel : Il y a trois leviers principaux. D’abord, nous avons choisi dès le départ d’être une infrastructure et non une application. Nous sommes une infrastructure vendue en B2B et B2G aux institutions qui servent les agriculteurs, c’est-à-dire les banques, les gouvernements, les agritech et les coopératives. Ce modèle nous a permis de croître rapidement sans brûler du cash en acquisition utilisateur, qui est le piège classique des agritech. Ensuite, nous avons investi massivement dans la profondeur technique. Aujourd’hui, nous couvrons plus de 1.000 maladies, ravageurs et carences nutritionnelles sur 57 cultures, avec une précision de 96%. Notre équipe combine vision par ordinateur, IA vocale, télédétection satellitaire et agronomie, avec une supervision scientifique de haut niveau. Enfin, nous avons construit tôt une colonne vertébrale institutionnelle solide, avec le UNDP AI Hub, GIZ Sais, EBRD et Nvidia MENA. Ces alliances nous ont donné la crédibilité et la distribution nécessaires pour opérer à l’échelle continentale dès le début. Aujourd’hui, nous sommes déployés dans huit pays, avec plus de dix-neuf partenaires actifs, dont plusieurs acteurs majeurs en Afrique et au Moyen-Orient, et désormais en Europe.

F.N.H. : Votre participation à Gitex Africa 2026 a marqué un tournant, notamment avec la signature d’un partenariat stratégique avec Agrivi. Que représente cet accord pour DeepLeaf et dans votre stratégie d’expansion vers l’Europe ?

E. M. A. : Agrivi est l’une des plus grandes plateformes de farm management en Europe. L’accord que nous avons signé avec eux au Gitex 2026 porte sur l’intégration de notre moteur de reconnaissance des maladies, ravageurs et carences nutritionnelles directement dans leur produit. C’est un signal fort, car il met une technologie marocaine au cœur d’un produit européen de référence. Mais notre ambition avec Agrivi va plus loin que ce premier accord. Nous explorons l’activation progressive du reste de notre pile, notamment l’intelligence satellitaire et drone, l’interprétation hyperspectrale, le moteur de gestion intégrée des ravageurs, et notre couche agentique qui rend cette intelligence accessible aux ouvriers agricoles et aux petits exploitants, à la voix, par image ou vidéo, sans compétence numérique requise. Stratégiquement, cet accord scelle notre entrée en Europe. Il s’ajoute à notre pipeline italien et à notre ancrage aux PaysBas, ce qui nous positionne solidement pour les prochaines années.

F.N.H. : DeepLeaf se positionne comme une véritable infrastructure d’intelligence agricole. Quelle est votre vision aujourd’hui du rôle de cette technologie dans la transformation du secteur agricole ?

E. M. A. : L’agriculture mondiale est un système de 10.000 milliards de dollars qui fonctionne aujourd’hui sans quasiment aucune infrastructure d’intelligence. Les agriculteurs diagnostiquent à l’œil nu, les banques refusent des crédits faute de données fiables, les coopératives négocient sans prévisions solides, et les États planifient parfois avec des données anciennes. C’est une situation absurde pour un secteur aussi stratégique. Notre thèse, c’est que ce n’est pas un problème de logiciel mais un problème d’IA fondationnelle. Nous construisons une famille de modèles en vision, satellite, drone, hyperspectral, vocal multilingue et agronomie, que nous exposons aux institutions et aux développeurs, avec des agents qui rendent cette intelligence accessible à tous. Dans cette architecture, un même socle peut servir un ministère, une banque, une agritech ou un agriculteur, avec une intelligence agronomique de niveau expert.

F. N. H. : Vous avez récemment noué un partenariat avec la startup tunisienne Ezzayra. Que va concrètement apporter cette collaboration et quelles synergies envisagez-vous à l’échelle régionale ?

E. M. A. : Ezzayra est depuis 2016 le leader tunisien du farm ERP, avec une expertise reconnue sur l’irrigation de précision, la gestion des intrants et la traçabilité, ainsi qu’une base de clients majeurs dans la tomate, l’olive et la datte. Leur plateforme AgriManager est très bien installée sur le marché tunisien, ce qui en faisait un partenaire naturel pour nous. Le déploiement initial cible un groupe agricole tunisien majeur exploitant 43 fermes, ainsi qu’un agro-transformateur orienté export. À l’échelle maghrébine, la mutualisation des données permettra à terme de poser les bases d’un système d’alerte précoce régional, piloté depuis la région.

F. N. H. : Vous êtes également présents au SIAM. En quoi ce rendez-vous est-il stratégique pour DeepLeaf, notamment en matière de visibilité et de développement de partenariats ?

E. M. A. : Le SIAM reste le plus grand salon agricole d’Afrique, avec plus d’un million de visiteurs, et constitue un rendezvous incontournable. C’est l’un des rares espaces où toute la chaîne de valeur agricole marocaine est réunie, des institutions aux agriculteurs. Pour DeepLeaf, il joue trois rôles complémentaires : un moment de visibilité institutionnelle pour consolider les partenariats, un canal direct de feedback terrain grâce aux échanges avec les utilisateurs, et enfin un rendezvous de souveraineté, affirmant qu’une infrastructure d’intelligence agricole mondiale peut être bâtie depuis le Maroc pour l’Afrique, puis exportée vers l’Europe et au-delà.

F. N. H. : Quelles sont les principales innovations ou améliorations récentes que vous avez introduites dans votre plateforme pour renforcer sa performance et son impact sur le terrain ?

E. M. A. : Nous avons fait aboutir plusieurs chantiers importants cette année, dont trois particulièrement structurants. Le premier est Say.AG, notre agronome IA vocal accessible via say.ag, qui permet à l’agriculteur de parler naturellement en darija, amazigh, français, swahili ou arabe, sans écriture. Pour des millions d’agriculteurs semi-alphabétisés, c’est une interface réellement utilisable au quotidien, appuyée par des modèles vocaux encore peu présents dans l’IA commerciale. Le deuxième est notre couche de surveillance satellitaire, capable de détecter des anomalies avant même l’apparition des symptômes visibles, avec une évaluation du risque à l’échelle de la parcelle intégrant météo, humidité du sol et topographie. Le troisième est la structuration de la plateforme en cinq lignes produits complémentaires, à savoir Say.ag, Farm IO, Flow IO, Signal IO et Developers IO, toutes bâties sur le même socle de modèles fondationnels.

F. N. H. : DeepLeaf évolue aujourd’hui au cœur d’un écosystème agritech en pleine structuration. Quel rôle ambitionnez-vous d’y jouer et comment analysez-vous les dynamiques actuelles d’investissement ?

E. M. A. : Notre positionnement est affirmé, nous sommes une entreprise d’IA fondationnelle pour l’agriculture. Nous construisons des modèles en vision, satellite, drone, hyperspectral, vocal multilingue et agronomie, utilisés par startups, banques, assureurs, gouvernements et coopératives pour développer leurs propres solutions. En parallèle, nous développons des agents multimodaux qui rendent cette intelligence accessible à tous, même sans compétence numérique. Sur les dynamiques d’investissement, le marché se réoriente. Ainsi, la vague des applications financées par du VC pur s’essouffle, au profit d’un capital stratégique et institutionnel, porté par les fonds climat, les programmes bilatéraux et les institutions multilatérales. Pour un modèle d’infrastructure comme le nôtre, avec des revenus B2B et B2G récurrents, c’est une dynamique favorable.

F. N. H. : Quelles sont vos ambitions pour les prochaines années et votre vision pour l’avenir de l’agriculture intelligente à l’échelle mondiale ?

E. M. A. : Nous pensons notre développement sur trois horizons. À dix-huit mois, nous visons plus de 100 cultures couvertes et plus de 2.000 anomalies détectées, avec une couche satellitaire et drone pleinement opérationnelle, Say.ag comme interface principale en Afrique et au MENA, et l’Europe comme second marché de référence via Agrivi, l’Italie et les Pays-Bas. À trois à cinq ans, nous construisons une AGI pour l’agriculture, une intelligence agentique multimodale capable de raisonner de bout en bout. L’objectif est qu’un agriculteur, un agronome ou un décideur puisse poser une question à la voix, par image ou vidéo, et obtenir une réponse unifiée mobilisant nos différents modèles, accessible dans toutes les langues et à tous les niveaux de littératie, sans passer par des outils séparés. À plus long terme, notre pari est très simple à énoncer. Chaque agriculteur sur terre, quels que soient sa langue, son niveau d’alphabétisation ou sa connectivité, devrait avoir accès à une intelligence agronomique équivalente à celle du meilleur ingénieur agronome du monde, à travers les institutions qui le servent.