Résumé
Cette revue systématique s’inscrit dans un contexte de reconfiguration profonde des
agro-systèmes marocains, pris dans un double mouvement de pression techno-institutionnelle
– incarnée par la stratégie « Génération Green 2020–2030 » – et de dépendance structurelle à
des infrastructures numériques, cognitives et capitalistiques largement exogènes ; elle interroge
ainsi, sur un mode épistémologique critique, le décalage entre une hypertrophie discursive
autour de l’« agriculture 4.0 » et la faible effectivité de l’appropriation des technologies
d’intelligence artificielle in situ. La problématique centrale se formule dès lors comme une
enquête sur la configuration réelle du champ : quelle trajectoire, quelle densité empirique et
quelles formes d’objectivation scientifique caractérisent les études portant sur l’adoption de
l’IA dans l’agriculture marocaine, et comment ce corpus se structure-t-il à l’intersection des
paradigmes technologiques (ML, DL, IoT) et des contraintes socio-institutionnelles rurales ?
Méthodologiquement, l’étude mobilise le protocole PRISMA comme dispositif de véridiction
méthodologique, articulant un enchaînement normé d’identification, d’élimination des
doublons, de filtrage par critères d’inclusion/exclusion et de consolidation d’un corpus final de
dix articles indexés (2012–2024), sélectionnés via Scopus, ScienceDirect, MDPI et Google
Scholar, puis soumis à une double analyse bibliométrique et lexico métrique. Les résultats
mettent en évidence un champ à la fois technologiquement sophistiqué et empiriquement
anémique : surreprésentation des preuves de concept, des architectures de vision par ordinateur,
des modèles.
La cartographie issue de l’analyse documentaire révèle un ancrage sémantique centré sur «
agriculture », « review », « machine learning » et « smart farming », traduisant une structuration
techno-centrée du champ, tandis que les références explicitement marocaines demeurent
marginales et souvent indexées à des cadres conceptuels importés, sans véritable traduction
sociotechnique locale. Les limites de la revue tiennent à la taille restreinte du corpus, à la
possible sous-représentation des travaux non indexés ou publiés dans des supports
périphériques, ainsi qu’au primat accordé aux métriques quantitatives au détriment d’une
immersion ethnographique ou phénoménologique dans les pratiques des agriculteurs.
Mots clés : Intelligence artificielle, agriculture intelligente, agriculture marocaine, adoption
technologique, PRISMA.
Abstract
This systematic review is situated within a broader context of profound reconfiguration of
Moroccan agro-systems, caught in a dual movement of techno-institutional pressure—
embodied by the national strategy “Génération Green 2020–2030”—and structural dependency
on digital, cognitive, and capital-intensive infrastructures that remain largely exogenous. It
therefore interrogates, through a critical epistemological lens, the pronounced discrepancy
between the discursive hypertrophy surrounding “Agriculture 4.0” and the limited, uneven, and
often symbolic effectiveness of in-situ appropriation of artificial intelligence technologies. The
central research problem is thus articulated as an inquiry into the actual configuration of the
field: what trajectory, empirical density, and modes of scientific objectification characterize
studies on AI adoption within Moroccan agriculture, and how is this corpus structured at the
intersection of technological paradigms (ML, DL, IoT) and the socio-institutional constraints
inherent to rural production systems? Methodologically, the study employs the PRISMA
protocol as a methodological truth-regime, orchestrating a standardized sequence of
identification, de-duplication, eligibility filtering, and consolidation of a final corpus of ten
indexed articles (2012–2024), selected through Scopus, ScienceDirect, MDPI and Google
Scholar, and subsequently subjected to combined bibliometric and lexicometry analysis.
The findings reveal a field that is simultaneously technologically sophisticated and empirically
anemic: an overrepresentation of proof-of-concept studies, computer-vision architectures, and
algorithmic models, contrasted with a scarcity of robust empirical investigations. The
cartography emerging from the documentary analysis highlights a semantic anchoring around
terms such as “agriculture,” “review,” “machine learning,” and “smart farming,” reflecting a
techno-centric structuring of the field, while explicitly Moroccan contributions remain marginal
and predominantly aligned with imported conceptual frameworks lacking meaningful sociotechnical
translation into the local context. The limitations of the review relate to the restricted
size of the corpus, the potential underrepresentation of non-indexed or peripheral publications,
and the predominance of quantitative metrics at the expense of ethnographic or
phenomenological immersion in farmers’ actual practices.
Keywords : Artificial intelligence, smart agriculture, Moroccan agriculture, technological
adoption, PRISMA.