Ulrich Dado Tossou, a brillamment soutenu son mémoire de master professionnel II, en option Statistique Appliquée à l'Agriculture et aux Vivants (Saav), à la l'École Nationale de Statistique, de Planification et de Démographie (Enspd), de l'Université de Parakou (Up). Ses recherches ont porté sur le thème « Approche de deep dearning pour la prévision de la production céréalière dans les communes du Borgou ». La soutenance a eu lieu le jeudi 11 décembre 2025, devant un jury présidé par le professeur Fifanou Vodouhe, avec à ses côtés, le professeur Epiphane Sodjinou, le Dr Boris Lokonon et le Dr François Koladjo.
Lors de sa présentation Ulrich Dado Tossou a fait savoir que les céréales jouent un rôle stratégique dans le développement agricole béninois et surtout dans la sécurité alimentaire. Selon lui, anticiper ces variations est indispensable pour une meilleure planification et la prévention des crises alimentaires. Par ailleurs, il estime que les modèles statistiques utilisés jusqu'ici pour anticiper ces variations, présentent des limites. « Leurs incapacités à présenter les relations non linéaires entre les variables agricoles, leurs difficultés à capturer les dépendances temporelles de longues terme », a-t-il indiqué. Après l’analyse des dynamiques de production de 1995 à 2023, il a démontré que le maïs domine largement les autres céréales dans le Borgou, avec un rendement globalement croissant malgré quelques fluctuations observées entre 2000 et 2012. Cette culture constitue ainsi le moteur de la production céréalière de la région.
Dans le cadre méthodologique, l’impétrant a mobilisé un modèle Lstm et une simulation Monte Carlo. Le modèle Lstm a permis de mieux comprendre les déterminants de la production et d’obtenir des prévisions fiables, tandis que la simulation Monte Carlo a servi de complément pour tester la robustesse et la fiabilité des résultats.
Il faut convient de rappeler que « le deep learning, ou apprentissage profond est une branche avancée de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels ayant plusieurs couches pour apprendre automatiquement à partir des données ». Contrairement aux méthodes classiques, il n’a pas besoin que l’on définisse manuellement les caractéristiques importantes : il les apprend lui-même, en découvrant des structures complexes dans les données.
À l'issue de sa présentation, Ulrich Dado Tossou a obtenu la mention Bien. Félicitations à lui, et bonne chance pour la suite.
Freud ADJAKOU (Stg)