Développer les prêts aux petits exploitants en Inde : l'argument commercial en faveur du partage des données

Le secteur agricole indien présente un paradoxe : il ne contribue qu'à 16 % du PIB, mais emploie près de 46 % de la population active du pays (Étude économique de l'Inde, 2024-25) . Au cœur de ce secteur se trouvent les petits exploitants agricoles, dont 86 % cultivent moins de deux hectares. Pour les entreprises, et en particulier les institutions financières (IF), ce segment représente non seulement un impératif social, mais aussi un immense marché inexploité. Le défi ne réside pas dans l'offre et la demande, mais dans les données. Les petits exploitants ont historiquement opéré en dehors du système financier formel, ce qui rend l'évaluation des risques difficile et coûteuse. Mais au cours de la dernière décennie, cette tendance a rapidement évolué.

De l'invisibilité à l'investissement : le virage numérique

Pendant des décennies, les petits exploitants agricoles n'ont pas eu d'empreinte numérique. Les transactions se faisaient en espèces, les revenus n'étaient pas documentés et les cotes de crédit étaient indisponibles. Cette opacité rendait les prêts risqués, dissuadant les banques et les sociétés financières non bancaires (SFNB) de servir ce segment ou de proposer des produits coûteux et exigeant de lourdes garanties.

Cette tendance a commencé à changer après l'introduction du système JAM en 2014. JAM signifie Jan Dhan, Aadhaar et le système Mobile Jan Dhan a encouragé la population non bancarisée à ouvrir des comptes à solde nul. En août 2025, plus de 500 millions de comptes Jan Dhan avaient été ouverts (ministère des Finances, gouvernement indien) . Le système Aadhaar, lancé en 2010 comme un projet pilote à petite échelle, fournit désormais une identité numérique unique et sécurisée à 97 % de la population du pays (UIDAI) . Cette identité numérique est essentielle pour eKYC. Associés à une forte pénétration du mobile, ces éléments ont créé l'infrastructure nécessaire à l'accès financier du dernier kilomètre.

S'appuyant sur ces bases, l'essor des plateformes UPI comme PhonePe, Paytm et Google Pay a transformé les paiements numériques. En septembre 2025, l'Inde a dépassé les 20 milliards de transactions UPI par mois , générant des traces de transactions servant de proxys aux flux de revenus, aux comportements de dépenses et à la capacité de remboursement.

L' initiative AgriStack lancée par le gouvernement indien en 2021 ajoute une couche supplémentaire en fournissant des identifiants numériques aux agriculteurs. lancée par le gouvernement indien en 2021. Cette initiative fournit aux agriculteurs des identifiants numériques et les relie à un écosystème de données complet : registres fonciers, cartes géoréférencées, schémas de culture, état de l'irrigation, santé des sols, conditions météorologiques et imagerie satellite.

Ensemble, ces initiatives transforment les petits exploitants agricoles de participants invisibles en profils investissables, jetant ainsi les bases de modèles de prêt basés sur les données, plus inclusifs, évolutifs et adaptés aux réalités agricoles.

Repenser le risque : les données alternatives comme catalyseur d'activité

Les modèles de souscription traditionnels, axés sur les garanties, la documentation des revenus et l'historique bancaire, sont inadaptés aux réalités des petites exploitations agricoles. Les flux de trésorerie saisonniers, les marchés informels et les archives financières limitées excluent des millions de personnes du crédit formel.

Les entreprises tournées vers l'avenir exploitent désormais des données alternatives pour combler ce manque. Ces données désignent un ensemble diversifié d'indicateurs non traditionnels offrant des informations plus approfondies et contextuelles sur le comportement et le risque des emprunteurs. Bien qu'il n'existe pas de définition universelle de la date alternative, elle peut être classée selon les catégories suivantes.

• Identity: Aadhaar and AgriStack IDs provide authenticated, verifiable digital identities. 
• Income proxy: UPI transaction footprints serve as digital trails of cash flow, offering lenders a proxy for income and repayment capacity.
• Spending patterns: Purchase behavior from travel, e-commerce, and input platforms can signal financial activity and consumption trends.
• Geography and agronomic risk: Satellite imagery and IoT devices deliver real-time insights into crop health, acreage, irrigation status, and yield forecasts—critical for assessing production risk.
• Customer behaviour: Repayment histories from Self Help Groups (SHGs), cooperatives, and microfinance institutions offer behavioral indicators of creditworthiness. Engagement with advisory apps and mobile recharge patterns can also reflect financial discipline and digital literacy.

Une fois agrégés et analysés à l'aide de modèles d'IA/ML, ces ensembles de données transforment un secteur opaque en un secteur présentant des profils de risque mesurables et bancables et des produits de conception adaptés aux cycles de trésorerie agricoles.

Cependant, la promesse de données alternatives comporte des réserves. Des inquiétudes persistent quant à la qualité des données, à leur interopérabilité et à la fiabilité prédictive de ces signaux sur différentes zones géographiques et types de cultures. Une grande partie de ces données reste fragmentée entre les plateformes, ce qui limite leur utilité si elles ne sont pas partagées et standardisées.

Réduire les coûts, libérer les économies d'échelle

Les prêts aux petits exploitants sont généralement coûteux. Historiquement, les institutions financières ont eu recours à des vérifications en personne, des visites sur le terrain et des documents papier. De plus, elles devaient procéder à des vérifications préalables approfondies pour atténuer le risque de défaut de paiement et mettre en place des protocoles de lutte contre le blanchiment d'argent et de gestion des risques, ce qui nécessite un personnel formé et des systèmes robustes.

Cependant, la numérisation renverse cette équation :

• eKYC: Aadhaar-enabled eKYC has reduced customer onboarding costs from approximately ₹1,000 to less than ₹6 per customer
• UPI: These transaction trails allow lenders to assess creditworthiness remotely, eliminating the need for manual cash-flow verification and reducing turnaround time.
• Alternate data reduces the need for physical site visits. 84% of lenders in India are already combining alternate data with traditional data for underwriting. 
• Partnerships with FPOs allow aggregation of farmers which lowers the per-customer acquisition costs.

En passant de modèles à forte interaction et basés sur les agences à des écosystèmes technologiques et axés sur les données, les institutions financières peuvent désormais servir les petits exploitants agricoles de manière rentable et à grande échelle. Le résultat est gagnant-gagnant : les agriculteurs bénéficient d'un accès rapide et abordable au crédit, et les entreprises ouvrent un marché résilient et à fort potentiel, avec une économie unitaire durable.

La voie à suivre : comment le partage de données peut faire évoluer les opportunités commerciales

L'offre de crédit agricole en Inde a connu une croissance impressionnante, passant de 13,3 lakh crore ₹ en 2021 à 20,7 lakh crore ₹ en 2024 (Étude économique 2023-2024) . Pourtant, malgré ces progrès, des millions de petits exploitants agricoles restent confrontés à des difficultés persistantes : accès tardif aux intrants, fonds de roulement limités et dépendance persistante aux prêteurs informels. Les limites ne concernent plus seulement l'accès, mais aussi la précision, le timing et la pertinence.

Si les empreintes numériques se sont multipliées, leur plein potentiel reste cloisonné. Les informations détaillées sur les transactions détenues par les fintechs agricoles, les fournisseurs d'intrants, les organisations de producteurs agricoles et les plateformes logistiques sont souvent exclusives, ce qui limite leur utilité pour les prêteurs et les prestataires de services. La prochaine avancée en matière de crédit aux petits exploitants ne proviendra pas de la production de données supplémentaires, mais d'un meilleur partage de ces données.

Les échanges de données entre particuliers, via des protocoles sécurisés et basés sur le consentement, peuvent améliorer considérablement la notation de crédit, la conception des produits et l'efficacité de la livraison. Les jeux de données partagés permettent de mettre en place des modèles financiers intégrés, de déclencher des décaissements en temps réel et de soutenir des structures de remboursement dynamiques alignées sur les cycles de culture. Les réseaux de données fédérés et les API standardisées favorisent l'interopérabilité entre les plateformes, tandis que les architectures de consentement centrées sur l'agriculteur garantissent confiance et transparence.

Le partage de données n'est pas seulement une solution technique : c'est un levier stratégique. Il réduit les risques et les coûts, et ouvre la voie à de nouveaux modèles économiques évolutifs, inclusifs et rentables. L'avenir du financement des petits exploitants ne réside pas seulement dans la numérisation, mais aussi dans la connexion entre les institutions, les plateformes et les agriculteurs qu'elles servent.