[Projet] H2020 EWA-BELT - des solutions optimales en vue de l'intensification durable de l'agriculture africaine

Objectifs

Le projet européen H2020 EWA-BELT a pour objectif de découvrir les solutions optimales, tant par la valorisation des pratiques existantes que par l'utilisation de nouveaux outils, en vue de l'intensification durable de l'agriculture africaine. Cette initiative englobe divers domaines tels que la production, la conservation des sols, la gestion de l'eau, la valorisation de l'agrobiodiversité, les systèmes agroforestiers, ainsi que les défis liés à la phytopathologie, aux maladies fongiques et au stockage des aliments. Outre l'IRD et le Cirad, le consortium regroupe des universités, des instituts de recherche, des ONG, des entreprises et d'autres partenaires d'Europe, d'Afrique de l'Est et de l'Ouest.

En tant que co-coordonnateur du « Work package : Traditional and innovative agricultural practices » aux côtés de partenaires africains et du CIRAD, l'équipe de l'IRD contribuera activement à valoriser le potentiel des espèces cultivées négligées, telles que le fonio, le lablab, l'enset, l'éleusine, etc. Bien que les objectifs du projet visent à améliorer la productivité et garantir la sécurité alimentaire, il est primordial de reconnaître la richesse de la diversité des plantes domestiquées depuis des millénaires sur le continent africain. Ces espèces sont adaptées aux conditions climatiques locales, capables de produire avec une consommation moindre d'eau et d'engrais, résistantes à des températures élevées et importante culturellement.

Actualité

En 2024, l'IRD-DIADE, le Nelson Mandela African Institution of Science and Technology (NM-AIST) et le Cirad-AGAP organiseront une formation à Arucha en Tanzanie, intitulée « Crop genomic diversity training », du 22 au 27 janvier 2024, en partenariat. Cet atelier initiera les 35 participants d'Afrique de l'Ouest et de l'Est à une variété d'analyses en génomique des populations basées sur les données issues des nouvelles technologies de séquençage (NGS). Il comprendra une introduction aux NGS (du laboratoire aux diverses applications) ainsi qu'à l'analyse de données en génomique des populations à l'aide de R (diversité, structure, FST, GWAS).