Perspectives du marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture :
Le marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture était évalué à 3 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 30,2 milliards de dollars d'ici fin 2035, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26 % sur la période 2026-2035. En 2026, la taille de ce secteur était estimée à 3,7 milliards de dollars.
L'intelligence artificielle (IA) se développe rapidement dans le secteur agricole mondial, portée par l'intégration de technologies de pointe telles que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et l'analyse prédictive dans l'agriculture traditionnelle. Partout dans le monde, les gouvernements encouragent l'adoption de l'IA grâce à des programmes de financement, une assistance technique et des politiques favorisant la transformation numérique du secteur agricole. En octobre 2024, l'Organisation nationale japonaise de recherche agricole et alimentaire (NARO) a développé la première IA générative spécifiquement dédiée à l'agriculture au Japon, dotée d'une expertise en connaissances agricoles. Des recherches expérimentales ont été lancées dans la préfecture de Mie, démontrant une précision supérieure de 40 % à celle des IA généralistes pour les questions liées à l'agriculture. Cette initiative vise un développement agricole durable et contribue à pallier le vieillissement de la main-d'œuvre agricole grâce au transfert de connaissances technologiques.
Les entreprises technologiques innovantes, guidées par le marché, telles que Deere & Company, Microsoft Corporation, Bayer AG et IBM Corporation, stimulent l'innovation en nouant des alliances stratégiques, en investissant dans la recherche et en créant des plateformes intégrées. Ces entreprises collaborent avec les agriculteurs et les instituts de recherche agricole pour développer des solutions d'IA sur mesure, adaptées aux divers besoins de gestion des cultures. En juin 2023, Deere & Company a révolutionné l'agriculture de précision en intégrant les technologies spatiales, l'intelligence artificielle (IA) et l'analyse avancée des données afin de fournir aux agriculteurs des informations exploitables. Grâce à l'imagerie satellitaire, l'entreprise peut surveiller les cultures plus efficacement, évaluer l'état des parcelles et optimiser la répartition des ressources pour obtenir des rendements supérieurs.
Marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture : facteurs de croissance et défis
Facteurs de croissance
- Les solutions d'agriculture de précision de haute technologie améliorent l'efficacité de la gestion des cultures : grâce à l'intelligence artificielle, ces solutions haut de gamme permettent aux agriculteurs d'optimiser l'utilisation des ressources telles que l'eau, les pesticides et les engrais grâce à une analyse en temps réel et une prise de décision automatisée. Des systèmes sophistiqués peuvent mettre en œuvre des technologies d'application à dose variable qui ajustent les intrants en fonction des variations du terrain et des besoins des cultures pendant les périodes de semis. En décembre 2024, AGCO Corporation a présenté une gamme révolutionnaire de solutions d'agriculture de précision sous la marque PTx, permettant aux agriculteurs d'obtenir de meilleurs résultats et d'améliorer leur productivité. AGCO est la seule entreprise à avoir réussi à moderniser pratiquement tous les modèles et marques d'équipements grâce à la technologie Precision Planting et PTx Trimble, pour produire plus avec moins. Cette approche de modernisation préalable maximise le marché potentiel et accélère l'adoption de la technologie, contribuant ainsi à une meilleure rentabilité pour les agriculteurs.
- Les initiatives d'investissement public stimulent l'adoption des technologies : les programmes de financement et les cadres politiques des gouvernements du monde entier favorisent l'adoption massive de l'IA dans le secteur agricole grâce à des subventions et des plans d'assistance technique. Des partenariats public-privé stratégiques permettent le partage des connaissances et le transfert de technologies, les rendant accessibles à diverses exploitations agricoles, notamment les petits exploitants. En août 2025, la Fondation nationale américaine pour la science (NSF) a lancé l'initiative AI-ENGAGE (Advancing Innovations for Empowering NextGen AGriculturE) avec le soutien de l'Agence japonaise pour la science et la technologie (JST), du Conseil indien de la recherche agricole (ICAR) et de l'Organisation australienne de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth (CSIRO). Cette initiative prévoit que les agriculteurs utiliseront des applications s'appuyant sur des capteurs, des robots et l'intelligence artificielle à un coût abordable pour accéder à des informations précises en temps réel sur leurs besoins en eau, en engrais et en lutte antiparasitaire.
- La prise de décision basée sur les données transforme les exploitations agricoles : un logiciel d’analyse alimenté par l’intelligence artificielle exploite d’énormes quantités de données agricoles provenant de diverses sources, telles que les stations météorologiques, les capteurs de sol et les systèmes de surveillance des cultures, afin de fournir des recommandations concrètes pour des décisions agricoles optimales. En octobre 2023, le logiciel d’agriculture de précision natif du cloud de DigiFarm a bénéficié du soutien d’Oracle Corporation sur Oracle Cloud Infrastructure, permettant aux agriculteurs et aux entreprises agroalimentaires d’identifier automatiquement les limites des parcelles à partir d’images satellites haute résolution et d’utiliser des modèles de réseaux neuronaux pour calculer les superficies ensemencées. Des algorithmes prédictifs améliorent en continu la précision des prédictions tout en fournissant des suggestions en temps réel pour modifier les pratiques et optimiser les ressources .
Précision des modèles d'IA dans la détection des maladies et des ravageurs des plantes
Nom du modèle/système d'IA | Champ / Étendue | Exactitude déclarée (%) | Technologies clés |
Modèle CNN | 25 plantes différentes | 99,53% | Réseau neuronal convolutif (CNN) |
ResNet-50 | Maladies et ravageurs généraux des plantes | 95,61% | ResNet-50 (Réseau résiduel profond) |
PlantDoc | 13 espèces végétales | - | Vision par ordinateur / Apprentissage profond |
Système expert Agpest | Blé et riz | - | Réseau de neurones artificiels (RNA), algorithme génétique, vision par ordinateur |
Méthodes de diagnostic alternatives | Général | ~75% | Analyses de laboratoire/visuelles traditionnelles |
Source : PMC
Développement et déploiement des technologies d'IA dans l'agriculture
L'adoption des technologies robotiques et numériques en agriculture progresse rapidement, passant de la recherche et d'essais limités à une commercialisation à plus grande échelle. Si des technologies comme les machines guidées par GPS sont désormais largement répandues, les robots agricoles autonomes pour des tâches telles que le désherbage et la surveillance des cultures ne sont actuellement utilisés que par 2 à 4 % des distributeurs de matériel agricole. Cependant, une croissance significative est attendue : près d'un cinquième des distributeurs devraient proposer des services de surveillance robotisée des cultures en 2024, signe d'une évolution majeure vers des solutions d'agriculture automatisée et de précision.
Source : DOI
Défis
- La complexité technique de l'intégration des technologies freine leur adoption à grande échelle : les modèles d'IA sophistiqués requièrent une infrastructure technique de pointe et une expertise pointue pour une mise en œuvre et une maintenance efficaces dans divers types d'exploitations agricoles. La majorité des exploitations agricoles ne disposent pas des capacités techniques et des infrastructures nécessaires pour intégrer efficacement des systèmes d'IA avancés à leurs équipements et systèmes de gestion actuels. Les communautés agricoles rurales souffrent souvent d'une connectivité insuffisante et de services de support technique inadéquats, ce qui entrave le déploiement et la mise en œuvre efficaces de l'IA. Il en résulte des investissements importants dans des programmes de formation et d'éducation afin de fournir aux agriculteurs les connaissances nécessaires pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA. Par ailleurs, il est indispensable de développer un ensemble de solutions d'IA plus accessibles et adaptables pour une adoption généralisée en agriculture.
- L'adoption des technologies est freinée par les préoccupations liées à la sécurité et à la confidentialité des données : les solutions d'IA agricole collectent d'énormes quantités de données agricoles personnalisées, telles que les paramètres des parcelles, les rendements des cultures et les pratiques agricoles, ce qui pose de graves problèmes de confidentialité et de sécurité des données pour les agriculteurs. Les failles de sécurité affectant les données agricoles et les systèmes de contrôle menacent davantage encore les pratiques agricoles et les infrastructures de sécurité alimentaire. En juillet 2023, le National Institute of Standards and Technology (NIST) a publié des lignes directrices pour la mise en place d'un réseau national de fermes pilotes utilisant l'Internet des objets (IoT) afin d'améliorer la production agricole tout en promouvant des pratiques durables. Les domaines d'application spécifiques comprennent la prévision des rendements, la gestion des ravageurs et des maladies, la planification de l'irrigation et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Taille et prévisions du marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture :
| Attribut du rapport | Détails |
|---|---|
|
Année de base |
2025 |
|
Année prévisionnelle |
2026-2035 |
|
TCAC |
26% |
|
Taille du marché de l'année de référence (2025) |
3 milliards de dollars américains |
|
Taille du marché prévisionnelle pour l'année 2035 |
30,2 milliards de dollars américains |
|
Portée régionale |
|
Segmentation du marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture :
Analyse des segments de composants
Le segment des logiciels devrait représenter 54 % des parts de marché au cours de la période de prévision, porté par la demande croissante de plateformes d'analyse basées sur l'IA, d'algorithmes d'apprentissage automatique et de systèmes de gestion des données. Les solutions logicielles constituent le socle du traitement des données agricoles, du développement d'analyses prédictives et de la prise de décision automatisée pour diverses applications agricoles. Les plateformes logicielles avancées intègrent différents flux de données, notamment les données satellitaires, les réseaux de capteurs et les données météorologiques, afin d'offrir une gestion agricole complète et intégrée. Par exemple, AGCO Corporation a intégré en novembre 2023 un système de reconnaissance des adventices et des cultures basé sur l'intelligence artificielle, grâce à une conception modulaire permettant une adaptation aisée aux différentes conditions agricoles et cultures. Le rapport de développement durable de l'entreprise met l'accent sur les solutions d'agriculture de précision, proposant des solutions ciblées à chaque étape du cycle de culture afin de permettre aux agriculteurs de réduire l'utilisation d'engrais, de pesticides et d'autres intrants, tout en préservant la santé de leurs sols et en optimisant leurs rendements.
Analyse du segment technologique
Le segment de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond devrait représenter 45 % des parts de marché, grâce au rôle crucial des algorithmes performants dans l'analyse des données agricoles complexes et la production d'informations exploitables. Ces technologies permettent une reconnaissance de formes plus sophistiquée, une analyse prédictive et une prise de décision automatisée, transformant ainsi les pratiques agricoles traditionnelles en opérations pilotées par les données. Les modèles d'apprentissage automatique s'améliorent continuellement grâce au traitement des données et aux boucles de rétroaction, et offrent des recommandations toujours plus précises pour la gestion des cultures et l'optimisation des ressources. Trimble Inc. a révolutionné la protection des cultures grâce à l'intelligence artificielle et à une technologie de pulvérisation ciblée acquise auprès de la start-up parisienne Bilberry en octobre 2023. Cette technologie démontre le contrôle significatif des algorithmes d'apprentissage automatique sur l'optimisation de l'application des intrants agricoles, tout en améliorant l'efficacité de la protection des cultures.
Analyse du segment d'application
L'agriculture de précision devrait représenter 38 % du marché d'ici 2035, grâce à la généralisation de méthodes de gestion des cultures adaptées aux spécificités de chaque parcelle, optimisant ainsi l'utilisation des ressources et les rendements. Les solutions d'agriculture de précision exploitent l'intelligence artificielle pour analyser la variabilité des parcelles et fournir des conseils personnalisés en matière de fertilisation, d'irrigation et de lutte antiparasitaire, en fonction des conditions précises des cultures et des sols. En mars 2023, Microsoft a souligné le rôle de l'IA pour aider les agriculteurs à s'adapter à une production alimentaire durable, en développant leurs compétences et leur intelligence grâce aux données et à l'IA. Ceci leur permet de prendre des décisions éclairées qui maximisent la production tout en minimisant l'utilisation des ressources, telles que l'eau et les engrais. La vision de l'entreprise est d'éliminer les approximations et de les remplacer par les données et l'IA, reconnaissant que malgré le savoir unique que possèdent les agriculteurs, acquis au fil des décennies, voire des générations, les décisions concernant la fertilisation reposent encore souvent sur des estimations grossières.
Notre analyse approfondie du marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture comprend les segments suivants :
Segment | Sous-segments |
Composant |
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Technologie |
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Application |
|
Vishnu Nair
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Intelligence artificielle dans le marché agricole - Analyse régionale
Aperçu du marché nord-américain
L'Amérique du Nord devrait conserver une part de marché de 36,4 % durant la période de prévision, confortant ainsi sa position de leader dans l'adoption de l'intelligence artificielle en agriculture. La région bénéficie d'infrastructures technologiques de pointe, d'investissements importants en recherche et développement et de programmes de soutien gouvernementaux performants favorisant la numérisation de l'agriculture. Les grandes entreprises technologiques collaborent avec les institutions agricoles pour concevoir des solutions d'IA innovantes répondant à de nombreux enjeux du secteur, tels que la gestion de précision des cultures, les équipements agricoles autonomes et l'analyse prédictive.
Le marché américain de l'intelligence artificielle dans l'agriculture stimule la croissance mondiale grâce à un soutien gouvernemental important du Département de l'Agriculture des États-Unis (USDA), de la Fondation nationale pour la science (NSF) et du gouvernement fédéral, qui financent substantiellement la recherche, le développement et les programmes de mise en œuvre technologique. Des entreprises américaines telles que Microsoft, IBM et Oracle investissent massivement dans des plateformes d'IA agricole destinées aux marchés nationaux et internationaux. En 2023, l'Institut national de l'alimentation et de l'agriculture (NIFA) de l'USDA a financé diverses initiatives en IA, notamment l'Initiative de recherche sur l'agriculture et l'alimentation (AFRI), axée sur la recherche en systèmes agricoles intégrant l'IA, et plus particulièrement sur le développement de robots autonomes et de capteurs intelligents.
Le marché canadien de l'intelligence artificielle en agriculture connaît une croissance soutenue grâce aux efforts du gouvernement pour promouvoir la technologie, les collaborations de recherche et la création de réseaux d'innovation dans les différentes régions agricoles. Les plans provinciaux et nationaux financent l'adoption de l'IA, en privilégiant les pratiques agricoles durables et l'augmentation des rendements. En juin 2025, le gouvernement du Canada a lancé le programme Défi de l'IA pour la productivité par l'entremise du Conseil national de recherches (CNRC) afin d'accélérer l'adoption de l'IA dans les secteurs canadiens des technologies propres, de l'agriculture et de la fabrication, dans le but d'améliorer la productivité, l'efficacité et la rentabilité. Le programme vise à commercialiser des projets à un niveau de maturité technologique (TRL) avancé, avec des prototypes d'intelligence artificielle (IA) validés en conditions réelles d'exploitation.
Perspectives du marché APAC
Le marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture en Asie-Pacifique devrait enregistrer un TCAC de 21 % entre 2026 et 2035, porté par des initiatives de numérisation rapides, des programmes de soutien gouvernementaux et l'adoption croissante des technologies d'agriculture intelligente dans diverses économies régionales. La région investit massivement dans la modernisation de l'agriculture, le développement des infrastructures technologiques et la formation des agriculteurs à l'utilisation de l'IA. L'essor de l'agriculture à grande échelle et l'émergence de nouvelles économies agricoles génèrent une forte demande de solutions basées sur l'IA pour la gestion des cultures, l'optimisation des ressources et la résolution des problèmes liés à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Le marché chinois de l'intelligence artificielle dans l'agriculture est en plein essor grâce à une planification gouvernementale globale visant à promouvoir l'agriculture intelligente, ainsi qu'à d'importants investissements dans les infrastructures technologiques agricoles et les programmes de recherche. En mars 2025, le gouvernement municipal de Guiyang a annoncé que le groupe d'investissement agricole public Guiyang Agricultural Investment Group (GAIG) avait modernisé sa plateforme d'investissement pour l'agriculture intelligente en y intégrant le modèle d'IA DeepSeek. Cette plateforme offre aux agriculteurs des conseils précis, efficaces et pratiques en matière de production agricole. Elle propose des applications basées sur l'IA pour la gouvernance des données de production et d'exploitation, la recherche juridique intelligente et l'interaction visuelle multimodale, favorisant ainsi une innovation technologique plus poussée et une meilleure intégration à la croissance industrielle.
Le marché indien de l'intelligence artificielle dans l'agriculture connaît une croissance rapide, portée par les efforts de transformation numérique du gouvernement et ses investissements stratégiques dans le développement des technologies agricoles et les programmes d'aide aux agriculteurs. Le gouvernement indien encourage l'adoption de l'IA grâce à des programmes de financement massifs, au développement des infrastructures et à des programmes de recherche collaborative couvrant l'ensemble de la chaîne agricole, comme l'agriculture de précision, la surveillance des cultures et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. En juillet 2025, le gouvernement indien a inauguré le Pôle d'innovation AgriTech à Meerut, avec le soutien du ministre de l'Union et du Centre d'excellence en intelligence artificielle pour l'agriculture (IA COE) de l'IIT Ropar : Annam AI. Ce pôle est équipé de capteurs connectés, de systèmes d'irrigation intelligents, de technologies d'automatisation et d'une plateforme d'analyse en temps réel, permettant ainsi une agriculture de précision et des pratiques agricoles durables.
Aperçu du marché européen
L’Europe devrait connaître un développement soutenu entre 2026 et 2035, grâce à des cadres réglementaires intégrés favorisant une agriculture durable, à une recherche et un développement de grande envergure, et à des processus stratégiques soutenant la transformation numérique de tous les secteurs agricoles. La politique agricole commune de l’Union européenne finance l’adoption de technologies à grande échelle tout en promouvant la durabilité environnementale et les méthodes d’agriculture de précision. Des chaînes d’approvisionnement intégrées, des installations de production ultramodernes et des cadres réglementaires progressifs soutiennent l’intégration technologique et les programmes d’échange de données, au bénéfice du marché.
Le marché britannique de l'intelligence artificielle dans l'agriculture connaît une croissance substantielle, largement impulsée par d'importants programmes gouvernementaux soutenant l'innovation, la durabilité et le développement de toutes les pratiques agricoles. Les interventions politiques stratégiques comprennent des investissements dans le développement technologique, les collaborations de recherche et les programmes de formation des agriculteurs afin de favoriser l'adoption à grande échelle de l'IA. En avril 2024, le gouvernement britannique a lancé le programme SAIDAI (Scaling Agriculture Investment in Digital, AI, and Innovation) pour amplifier et soutenir les innovations numériques en agriculture à fort potentiel de transformation, en générant des données probantes sur ce qui fonctionne, où et pour qui. Ce programme encourage des systèmes agroalimentaires plus intégrés, durables et résilients dans les pays en développement afin de garantir une alimentation saine et sûre grâce à l'amélioration des rendements, la réduction des pertes après récolte et l'optimisation des chaînes d'approvisionnement.
L'intelligence artificielle dans l'agriculture allemande s'appuie sur des capacités de production sophistiquées, d'importantes infrastructures de recherche et un soutien gouvernemental fort aux initiatives d'innovation et de développement des technologies agricoles. Les instituts de recherche allemands collaborent étroitement avec les entreprises technologiques pour développer des solutions d'IA de pointe répondant aux exigences de l'agriculture de précision, de l'automatisation et de l'agriculture durable. En août 2025, le ministère fédéral allemand de l'Agriculture a soutenu un projet de recherche collaboratif, « De la base au sommet : le point de vue des agriculteurs sur l'IA en agriculture », mené conjointement par l'Université hébraïque de Jérusalem (HUJI) et l'Université technique de Munich (TUM). Ce projet examine la manière dont les agriculteurs perçoivent et utilisent l'IA, et comment leurs points de vue influencent les attentes en matière d'adoption et de gouvernance, avec des implications majeures pour la sécurité alimentaire mondiale.
Acteurs clés du marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture :
- Deere & Compagnie
- Présentation de l'entreprise
- Stratégie d'entreprise
- Principaux produits proposés
- Performance financière
- Indicateurs clés de performance
- Analyse des risques
- Développements récents
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- Trimble Inc.
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- AGCO Corporation
- Bayer AG
- Oracle Corporation
- Cisco Systems, Inc.
- Siemens AG
- Samsung Electronics Co., Ltd.
Le marché de l'intelligence artificielle en agriculture est marqué par une concurrence intense entre des géants technologiques établis tels que Deere & Company, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Bayer AG, AGCO Corporation, et des entreprises comme Oracle Corporation et Cisco Systems Inc. La compétition s'appuie sur l'innovation continue en matière d'algorithmes d'apprentissage automatique, de plateformes d'analyse de données et de systèmes de gestion agricole complets offrant des solutions intégrées pour les exploitations agricoles. Les collaborations stratégiques, les fusions et les programmes de recherche collaborative renforcent les fondements technologiques tout en assurant une présence sur le marché et en fidélisant une clientèle dans divers secteurs agricoles.
Les dernières tendances du marché témoignent d'une forte capacité d'innovation et de collaborations stratégiques qui stimulent le développement de l'intelligence artificielle et élargissent les débouchés commerciaux dans un large éventail d'applications agricoles. Les leaders du secteur continuent de développer des produits innovants et de nouer des alliances pour accélérer l'essor technologique et consolider leur position concurrentielle. En juillet 2025, Bayer AG s'est associé à AWS pour créer un service MLOps de nouvelle génération qui pilote les opérations de science des données à grande échelle, répondant ainsi aux besoins analytiques du secteur agricole et soutenant l'objectif d'accroître la production agricole de 50 % d'ici 2050. Ce partenariat soutient les principes d'une agriculture durable, améliorant la santé des sols par l'adoption de méthodes naturelles pour créer des écosystèmes sains, tout en produisant davantage de nourriture et en régénérant l'environnement grâce à l'intégration de l'innovation en science des données de bout en bout et de solutions agricoles basées sur l'IA.
Voici quelques entreprises leaders sur le marché de l'intelligence artificielle dans l'agriculture :
Développements récents
- En janvier 2025, Deere & Company a étendu les capacités de ses équipements pilotés par l'IA grâce à des systèmes avancés de vision par ordinateur et de fusion de capteurs qui ajustent automatiquement les paramètres des équipements en fonction de l'analyse en temps réel. Les tracteurs et moissonneuses-batteuses John Deere modernes détectent et réagissent aux variations des conditions du sol et de la santé des cultures, tout en offrant un guidage en cabine et à distance via des tableaux de bord intuitifs.
- En mai 2024, Microsoft Corporation a annoncé un partenariat stratégique avec le gouvernement royal thaïlandais afin de dynamiser le secteur agro-technologique du pays, notamment par la création de nouveaux centres de données et de programmes de formation en intelligence artificielle. Les technologies d'IA de Microsoft améliorent l'efficacité agricole grâce à l'agriculture de précision, aux machines automatisées, aux modèles prédictifs et à une gestion optimisée des ressources, avec un impact régional dans toute la zone Asie-Pacifique, notamment en Malaisie, en Indonésie, au Vietnam, au Japon, en Australie, à Singapour et à Taïwan.
- Report ID: 3642
- Published Date: Sep 12, 2025
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Saint Kitts and Nevis (+1869)
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Saint Martin (French part) (+590)
Saint Pierre and Miquelon (+508)
Saint Vincent and the Grenadines (+1784)
Samoa (+685)
San Marino (+378)
Sao Tome and Principe (+239)
Saudi Arabia (+966)
Senegal (+221)
Serbia (+381)
Seychelles (+248)
Sierra Leone (+232)
Singapore (+65)
Sint Maarten (Dutch part) (+1721)
Slovakia (+421)
Slovenia (+386)
Solomon Islands (+677)
Somalia (+252)
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Sudan (+249)
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Tokelau (+690)
Tonga (+676)
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Tunisia (+216)
Turkey (+90)
Turkmenistan (+993)
Turks and Caicos Islands (+1649)
Tuvalu (+688)
Uganda (+256)
Ukraine (+380)
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Uruguay (+598)
Uzbekistan (+998)
Vanuatu (+678)
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