Analyse Des Effets De L' Exploitation Des

UNIVERSITE D’ANTANANARIVO ECOLE SUPERIEURE DES SCIENCES AGRONOMIQUES MEMOIRE DE FIN D’ETUDES POUR L’OBTENTION DU DIPLOME DE GRADE MASTER EN SCIENCES AGRONOMIQUES ET ENVIRONNEMENTALES MENTION AGRO – MANAGEMENT PARCOURS AGROBUSINESS

ANALYSE DES EFFETS DE L’ EXPLOITATION DES INFRASTRUCTURES AGRICOLES SUR LA SECURITE ALIMENTAIRE DES MENAGES DANS LA COMMUNE ANJA-

NORD, DISTRICT DE BEKILY, REGION ANDROY

Soutenu le 12 Mars 2019

Par Tinah Sylvia RABENDRAINY

Président : Docteur / HDR Holy RANAIVOARISOA Encadreur pédagogique : Madame Noro RAHELIZATOVO, Ph. D. Examinateurs : Monsieur Sylvain RAMANANARIVO, Professeur titulaire Madame Romaine RAMANANARIVO, Professeur titulaire Encadreur professionnel : Monsieur Franck RAZAFINDRAHAGA, Chargé de Programme de l’Action Intercoopération Madagascar

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Soutenu le 12 Mars 2019 Par Tinah Sylvia RABENDRAINY

REMERCIEMENTS La réalisation de cet ouvrage n’a pas été possible sans la collaboration, la générosité et les précieuses aides des personnes suivantes, et auxquelles nos vifs et sincères remerciements sont adressés : - Monsieur Bruno Salomon RAMAMONJISOA, Professeur Titulaire, Directeur de l’ESSA, qui nous a autorisée à entreprendre nos études à l’ESSA. - Docteur Holy Farahanta RANAIVOARISOA, Responsable de la Mention Agro- Management à l’ESSA, dont la relation envers les étudiants a toujours été exceptionnelle, d’avoir accepté de présider le jury. - Madame Noro C. RAHELIZATOVO, Ph.D., enseignant-chercheur auprès de la Mention Agro-Management, notre encadreur pédagogique, qui, malgré ses nombreuses responsabilités, nous a orienté et accompagné tout au long de ce mémoire. - Monsieur Sylvain RAMANANARIVO, Professeur Titulaire, au sein de la Mention Agro-Management, qui a accepté de juger ce travail. - Madame Romaine RAMANANARIVO, Professeur Titulaire, au sein de la Mention Agro-Management, qui a fait l’honneur de siéger parmi les membres du jury et d’examiner ce travail. - Monsieur Franck RAZAFINDRAHAGA, Chargé de Programme de l’Action Intercoopération Madagascar, notre encadreur professionnel lors du stage pour toutes les aides que vous nous aviez largement prodiguées; - Madame Lina Ginette RAHARISOAVELOHANTA, Directrice Exécutive de l’Action Intercoopération Madagascar, qui a accueilli favorablement notre proposition de stage au sein du Projet ASARA; - Monsieur Solofo ANDRIAMAHARAVO, Coordonnateur Régional du Projet ASARA, qui nous a chaleureusement accueillie et qui nous ont donné les conditions optimales de travail lors de notre descente sur terrain à Bekily. A tous les habitants du District de Bekily qui nous ont accueilli chaleureusement et facilité le recueil des données; - Tout le personnel de l’Action Intercoopération Madagascar et tous les membres de l’équipe technique du Projet ASARA, qui ont facilité notre introduction au niveau des communautés et qui nous ont expliqué dans les moindres détails les principes d’intervention du projet; - Au corps enseignant et au personnel administratif de l’ESSA, particulièrement ceux de la Mention Agro-Management pour la richesse et la qualité de leur enseignement; - Aux membres de la famille en particulier nos parents, à nos amis qui de par leurs soutiens et encouragements, nous ont aidé à surmonter tous les obstacles; - A toutes les personnes qui ont participé de près ou de loin à la réalisation de ce travail.

SOMMAIRE REMERCIEMENTS SOMMAIRE RESUME LISTE DES ABREVIATIONS LISTE DES TABLEAUX LISTE DES FIGURES INTRODUCTION 1 CONCEPTS ET ETAT DE L’ART 1.1 Typologie du système de production 1.2 Innovation 1.3 Période de soudure «Maitso ahitra» ou «kere » 1.4 Effets et évaluation 1.5 Sécurité alimentaire 1.6 Etude d’impact sur la sécurité alimentaire 1.7 La pluriactivité des ménages agricoles et l’impact sur le revenu des ménages 2 MATERIELS ET METHODES 2.1 Matériels 2.2 Méthodes 3 RESULTATS 3.1 Analyse typologique des ménages avant-projet et évolution de production agricole suite au Projet 3.2 Les caractéristiques de l’insécurité alimentaire dans la Commune d’Anja- Nord 4 DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS 4.1 Discussions 4.2 Recommandations CONCLUSION BIBLIOGRAPHIE ANNEXES TABLE DES MATIERES

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RESUME L’atteinte à la sécurité alimentaire pour les couches vulnérables reste un enjeu majeur à Madagascar, un pays dont la grande majorité de la population sont producteurs agricoles. Afin d’alléger cette situation paradoxale, des interventions localisées sont entreprises par l’ONG AIM à travers les projets de développement à l’instar du Projet d’Amélioration de la Sécurité Alimentaire et augmentation des Revenus Agricoles (ASARA). L’objectif global de cette étude est d’évaluer les effets de la mise en place des infrastructures agricoles par le Projet ASARA sur la sécurité alimentaire de la population locale dans la Commune Anja-Nord, dans le District de Bekily. La démarche méthodologique consiste à faire une typologie des ménages producteurs sur la base de leur revenu avant la mise en place des barrages; puis une analyse comparative de l’évolution de la production par spéculation. Le but est de faire ressortir les effets socio-économiques des infrastructures agricoles sur la sécurité alimentaire, laquelle est essentiellement basée sur la disponibilité des aliments, l’accessibilité, l’utilisation et la stabilité des aliments. L’analyse est focalisée sur l’effet de l’aménagement du barrage hydroagricole sur la productivité de l’exploitation et sur le revenu rural. Les résultats obtenus montrent que la production par spéculation des ménages producteurs évolue pour subvenir quotidiennement à leurs besoins alimentaires et accroître leur revenu agricole. A termes, les ménages ruraux dans la Commune Rurale d’Anja Nord se dirigent vers la sécurité alimentaire, et leurs activités pourraient assurer un développement continu et pérenne. Pour ce faire, la méthode du Score de Consommation Alimentaire (SCA) est utilisée dans le but de classer les ménages selon leur niveau d’insécurité alimentaire. Il ressort de l’analyse que 72% des ménages ont un SCA limite ou moyen avec une alimentation monotone, peu diversifiée et peu riche, et seuls 28% ont un profil de consommation alimentaire bon ou acceptable, riche et diversifié. Malgré tous les avantages socio-économiques et écologiques amenés par le projet, plusieurs facteurs restent à corriger pour atteindre la sécurité alimentaire. Ainsi, l’étude recommande la création de réserves de vivres, l’amélioration du niveau de production des ménages, celle du revenu agricole par spéculation et l’accessibilité des aliments pour les ménages. Mots clés : Infrastructures agricoles, production, revenu agricole, score de consommation alimentaire, sécurité alimentaire.

ABSTRACT Achieving food security for vulnerable groups remains a major issue in Madagascar, a country where a vast majority of the population evolves as agricultural producer. To relieve this paradoxical situation, localized interventions are undertaken by the AIM NGO through development projects as the Projet d’Amélioration de la Sécurité Alimentaire et augmentation des Revenus Agricoles (ASARA). The overall objective of the present study is to assess the effects of the agricultural infrastructures set up by the ASARA Project on the food security of the local population in the Commune of Anja-Nord, in the District of Bekily. The methodology adopted consists in setting a typology of producer households based on their income before the construction of dams and conducting a comparative analysis of the evolution of production per speculation. After that, the goal was to highlight the socio-economic effects of agricultural infrastructure that influences food security: specifically the availability, the accessibility, the use (nutrition aspect) and stability of food. The analysis focuses on the effects of the implementation of the hydro agricultural dam in the agricultural productivity and rural incomes. The results show that production per speculation in Commune of Anja Nord has improved to meet their daily food needs and has increased their incomes. This can lead farmers towards food security and ensure a continuous and sustainable development of agricultural activities in the commune. The Score de Consommation Alimentaire (SCA) method is used to classify households according to their level of food insecurity. The analysis shows that 72% of households have a low or medium SCA with a monotonous, poorly diversified and low-income diet; and only 28% have a good or acceptable, rich and diversified food consumption profile. Despite all the social-economic and ecological benefits brought by the project, several factors ought to be corrected in order to achieve food security. Thus, the study recommends the creation of food reserves, the improvement of the levels of household production, and agricultural income, and the households accessibility of food. Key words: Agricultural infrastructure, production, farm income, food consumption score, food security.

LISTE DES ABREVIATIONS ACM : Analyse de Correspondances Multiples AFD : Analyse Factorielle Discriminante AGR : Activité Génératrice des Revenus AIM : Action Intercoopération Madagascar ASARA : Amélioration de la Sécurité alimentaire et Augmentation des Revenus Agricoles AUE : Association des Usagers de l’Eau BA : Bilan Alimentaire CAH : Classification Ascendante Hiérarchique CSA : Centre de Services Agricoles CITE : Centre d’Information Technique et Economique CUMA : CUlture MAraîchère DEA : Disponibilité Énergétique Alimentaire ESSA : Ecole Supérieure des Sciences Agronomiques FAO : Food and Agricultural Organisation GCV : Grenier Communautaire Villageoise HIMO : Haute Intensité de Main d’Œuvre INSTAT : Institut National de la STATistique ODD : Objectifs de Développement Durable OMD : Objectifs du Millénaire pour le Développement ONG : Organisation Non Gouvernementale PAM : Programme Alimentaire Mondial SA : Sécurité Alimentaire SCA : Score de Consommation Alimentaire SDAM : Score de Diversité Alimentaire des Ménages WPF : World Food Program

LISTE DES TABLEAUX Pages Tableau 1 : Caractéristiques des facteurs de production ...... 4 Tableau 2 : Les caractéristiques des activités productives ...... 5 Tableau 3 : Répartition des ménages par fokontany et par nombre des exploitants ...... 14 Tableau 4 : Variables de la classification ...... 16 Tableau 5 : Variables de l'analyse pour l'appariement ...... 17 Tableau 6 : Interprétation de la taille d’effet Eta-carré ...... 17 Tableau 7 : Revenus bruts générés par système de culture ...... 18 Tableau 8 : Revenus bruts générés par système d’élevage ...... 18 Tableau 9 : Poids nutritionnel des groupes alimentaires ...... 20 Tableau 10 : Les groupes d’aliments utilisés dans le calcul du SDAM ...... 20 Tableau 11 : Apport énergétique pour 100g d’aliment...... 22 Tableau 12 : Indicateurs utilisés pour la caractérisation de la sécurité alimentaire ...... 22 Tableau 13 : Liste des variables retenues auprès des ménages agricoles enquêtés ...... 23 Tableau 14 : Chronogramme de l’étude ...... 24 Tableau 15 : Représentation de la classification par CAH ...... 25 Tableau 16 : Répartition des ménages par classe issue de l’AFD ...... 25 Tableau 17 : Résultats du test t de Student et l'éta-carré des échantillons avant et après Projet ...... 28 Tableau 18 : Seuil des scores de consommation alimentaire ...... 30 Tableau 19 : Caractérisation des différentes classes de sécurité alimentaire ...... 33 Tableau 20 : Répartition des modalités suite à l'ACM ...... 35

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LISTE DES FIGURES Pages Figure 1 : Carte représentative de la zone d’étude ...... 11 Figure 2 : Résultats de l'Analyse Factorielle Discriminante avant-projet ...... 26 Figure 3 : Evolution de production par spéculation avant et après projet ...... 27 Figure 4 : Evolution des revenus entre situation Avant et Après Projet ...... 29 Figure 5 : Typologie des ménages selon le niveau de sécurité alimentaire par k-means, et AFD ...... 32 Figure 6 : Interprétation graphique de la caractérisation suivant la période de soudure ...... 33 Figure 7 : Influence de différents facteurs socio-économiques sur le niveau de sécurité alimentaire .. 34

INTRODUCTION De nos jours, la sécurité alimentaire prend une envergure croissante dans les politiques nationales et internationales. L’éradication de la faim et de la pauvreté, un des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD), demeure un des défis cruciaux dans les Objectifs du Développement Durable (ODD) établis par l’Organisation des Nations Unies (ONU) pour la période de 2015 à 2030. Ainsi, l’enjeu majeur de la politique internationale est de pouvoir réduire le nombre de personnes souffrant de la faim, atteignant actuellement les 795 millions, selon le Programme Alimentaire Mondial (PAM), et de promouvoir la sécurité alimentaire (Comité de la Sécurité Alimentaire mondiale, 2012). Madagascar est l’un des pays les moins développés au Monde. En 2018, il était classé 158ième sur 188 pays sur la base de l’Index de Développement Humain (IDH): le niveau de pauvreté est très élevé car environ 75% de la population vivent dans la pauvreté. Elle figurerait parmi les trois pays du globe les plus affectés par le changement climatique dans les 30 années à venir (ANDRIANAIVOARIMANGA, 2017). Environ 72% des ménages victimes du choc lié au changement climatique pensent ne pas pouvoir se relever un an après l’incident (PAM, 2014). Dans le Sud de Madagascar, la Région Androy regroupant quatre districts dont celui de Bekily, est l’une des zones les plus vulnérables en matière de sécurité alimentaire avec un taux de prévalence de l’insécurité alimentaire saisonnière de 4,1(PAM, 2014). Presque 58% des ménages ont un régime alimentaire très pauvre en quantité, et 60% ont une alimentation extrêmement pauvre en qualité (PAM, 2014). Pendant la saison de pluies, les producteurs agricoles de Bekily se consacrent généralement aux cultures du riz, et à celles d’arachide, de manioc et de maïs, et en contre saison, ils font des cultures maraichères. Ces différentes cultures assurent l’autoconsommation de la population locale et constituent une source de revenu des ménages agricoles. La culture vivrière prend une place importante dans l’économie des exploitations agricoles dans le District de Bekily, et les ménages pratiquent une agriculture de subsistance caractérisée par la faiblesse de rendement, le manque d’intrants, d’outillage, l’absence des infrastructures agricoles, et enfin le recours aux techniques traditionnelles. Par ailleurs, en période de récolte, les paysans producteurs sont toujours contraints de vendre une bonne partie de leur production à bas prix, dû à l’insuffisance ou l’absence de local de stockage. La saison agricole 2012-2013 a enregistré la plus forte diminution de la disponibilité des aliments de base, entre autres le riz, à cause de la sécheresse, de l’insuffisance de la pluviométrie et de l’invasion acridienne, laquelle invasion a détruit jusqu’à 50% des cultures vivrières des zones affectées (CSA, 2012). De ce fait, les

différents partenaires et projets essaient de développer diverses actions pour améliorer la disponibilité alimentaire dans la zone. Parmi tant d’autres, l’Organisation Non Gouvernementale (ONG) Action Inter-coopération Madagascar (AIM), dans le cadre de la mise en œuvre du Projet Amélioration de la Sécurité alimentaire et Augmentation des Revenus Agricoles (ASARA) financé par l’Union Européenne, vise à l’amélioration de l’environnement non financier des producteurs dans le District de Bekily. Cela se traduit par la mise en place de diverses infrastructures agricoles pour la sécurisation des produits de récolte et pour l’aménagement des périmètres irrigués. De telles infrastructures contribueraient à l’amélioration des productions agricoles de la population locale de la Commune Anja-Nord, afin de sécuriser de façon durable, les revenus des producteurs. La situation recherchée est l’augmentation de la disponibilité alimentaire locale, par l’exploitation optimale des territoires de production du District de Bekily, notamment à travers des aménagements hydro-agricoles, la mise en place des techniques de conservation et des structures de stockage adéquates, et la gestion des greniers communautaires et la pratique des techniques agricoles améliorées et innovantes (AIMASARA, 2014). Malgré les différentes potentialités agricoles de certaines communes du District de Bekily , comme celles de Beraketa et d’Anja Nord, qui pourraient lui permettre d’assurer une disponibilité alimentaire, le district reste une zone isolée et enclavée, concentrée sur quelques mois ; la population locale fait face au problème d’insuffisance alimentaire. En se basant sur le rapport de l’INSTAT en 2010, 49% de la population sont classifiés dans l’insécurité alimentaire modérée et 24% se trouvent dans une insécurité alimentaire sévère. Selon le dernier dépistage mené par le service de la santé de Bekily, les Communes de Bekily centre et d’Anja-Nord sont parmi celles les plus touchées par l`insécurité alimentaire dans le District (AIMASARA, 2014). Face à cette réalité contradictoire, une problématique se pose : En quoi la mise en place des infrastructures agricoles améliore-t-elle la sécurité alimentaire de la population locale de la Commune rurale d’Anja-Nord, dans le District de Bekily? Dans cette étude, les questions de recherche sont les suivantes : - Les infrastructures mises en place par le Projet ASARA contribuent-elles à l’amélioration de la production agricole dans la Commune Anja-Nord? - L’amélioration de la production par suite des infrastructures agricoles a-t-elle contribué au changement de la situation alimentaire des exploitants agricoles dans la commune?

L’objectif global de l’étude est d’évaluer les effets des infrastructures agricoles mises en place par le Projet ASARA sur la sécurité alimentaire de la population locale dans la Commune Anja-Nord, District de Bekily. Les objectifs spécifiques y afférents sont : - Examiner les effets de la mise en place des infrastructures agricoles sur la production des ménages dans la Commune Anja-Nord, District de Bekily ; et - Mettre en exergue l’évolution de la situation alimentaire des exploitants agricoles suite à la mise en place du barrage. Les hypothèses émises pour la conduite de la recherche sont : - La mise en place d'infrastructures contribue à l’amélioration de la production agricole dans la zone d’étude même en période de soudure ; et - L’action menée par le Projet ASARA contribue à l’amélioration de la situation alimentaire des ménages agricoles dans la Commune Anja-Nord. Les résultats attendus sont : - La contribution des infrastructures agricoles sur la production alimentaire de la population locale sera examinée; et - L’évolution de la situation en termes de sécurité alimentaire des exploitants agricoles suite à l’installation des infrastructures sera mise en exergue. Ainsi, le document comporte : - les concepts et état de l’art exposant ce que la littérature affirme des diverses théories et les bilans des études déjà faites. - les matériels et méthodes comportant les caractéristiques de la zone d’études, et présentant la méthodologie de recherche adoptée pour la vérification des hypothèses précitées, et les outils et démarches d’analyse de cette étude ; - les résultats des analyses mettant en relief la typologie des ménages bénéficiaires et l’évolution des productions par spéculation, suite à la mise en place des infrastructures agricoles afin de contribuer à la sécurité alimentaire, et enfin - Les discussions concernant ces résultats, ainsi que les recommandations s’y rapportant.

1 CONCEPTS ET ETAT DE L’ART 1.1 Typologie du système de production La typologie est l’ensemble des techniques de simplification des données relatives à une population, permettant de concentrer la présentation de cette population en celle de ses principaux types (HUGUES, 1970). Elle permet donc de décrire la diversité des situations sous forme de catégories ou types : un individu observé ou enquêté peut généralement être rattaché à un type avec certaines caractéristiques. Le système de production peut se définir par la combinaison dans l’espace et dans le temps des ressources de l’exploitation agricole, constituées par les facteurs de production, et des productions en vue d’obtenir une ou plusieurs productions animales ou végétales (DUFUMIER, 2004). Un système de production se caractérise par les éléments suivants : - les moyens de production, - les activités de production. 1.1.1 Les moyens de production Les moyens de production sont caractérisés par des différents facteurs rapportés dans le Tableau 1. Tableau 1 : Caractéristiques des facteurs de production Facteurs de production Caractéristiques considérées Main d’œuvre - Nombre d’individus composant le ménage - Disponibilité dans le temps et dans l’espace Terre - Superficie - Etage écologique Capital - Matériels utilisés - Nombre par type de matériels Source : DUFUMIER, 2004 1.1.2 Les activités de production Le Tableau 2 suivant résume les caractéristiques des activités de production et le système de culture et d’élevage. Ce dernier définit l’ensemble des modalités techniques mises en œuvre sur les parcelles de production. Il est caractérisé par : la nature des cultures ou des associations de cultures et leur ordre de succession, les itinéraires techniques appliqués à ces différentes cultures, les produits et sous-produits, leur rendement et l’effectif des animaux par la conduite d’élevage.

Tableau 2 : Les caractéristiques des activités productives Activités de Définition Caractéristiques production Système de Ensemble de modalités mises - Localisation sur l’étage écologique culture en œuvre sur ces parcelles - Nature des cultures et ordre de succession - Itinéraires techniques appliqués à ces cultures - Les produits et sous-produits - Le rendement - Destination de la production Système Groupe d’animaux de même - Effectif d’élevage espèce conduit de façon - Habitat et les soins homogène - Conduite d’élevage - Production Source : DUFUMIER, 2004 1.2 Innovation L’innovation est une stratégie ou une solution permettant de répondre à une ou plusieurs contraintes bloquant d’une manière générale le bien-être d’un individu, d’un groupe ou d’une communauté toute entière. La nouveauté peut se rattacher soit à la contrainte, soit à la solution (ou la stratégie) ; soit aux deux à la fois. L’innovation implique, dans tous les cas, la présence d’une contrainte. A la limite, elle peut répondre à une volonté d’améliorer un système ou une situation donnée, ce qui signifie que quelque chose ne va pas quelque part (mauvais fonctionnement) d’où la contrainte qui est à la base de l’innovation (CT/PIIP, 2003). Le même auteur avance que l’innovation est également définie comme étant l’adoption d’une façon de faire différente, par un nombre significatif de producteurs d’une région. L’innovation est également un processus par lequel des acteurs sociaux créent de la valeur à partir des connaissances, lesquelles peuvent être scientifiques, entrepreneuriales ou politiques. Quant aux valeurs, elles peuvent être économiques, sociales, écologiques ou politiques. Le processus de l’innovation est itératif et s’organise autour d’un défi commun. L’entreprise de service et l’organisation des producteurs apparaissent de ce fait comme une innovation organisationnelle. 1.3 Période de soudure «Maitso ahitra» ou «kere » La période de soudure définie comme un épisode de disette alimentaire qui survient lorsque les récoltes de l’année précédentes sont épuisées et ne seront pas renouvelées avant la prochaine récolte. Elle survient généralement à la fin de la période hivernale (Septembre -

Octobre), lorsque la végétation repousse peu à peu après les premières pluies, d’où le terme « maitso ahitra » (RASOLOFOMANANA, 2016). Dans la Région Androy, le terme « Kere » est également employé pour désigner la période de soudure. Les conséquences en sont une sous-alimentation voire une pénurie récurrente caractérisée par une période de soudure qui dure environ cinq mois entre Octobre et Mars et durant laquelle les aliments se font rares, et leur prix sur le marché augmente de l’ordre de 50 à 100%. Les ménages ne disposent ni de stock de nourritures ni d’argent pour s’en procurer. Les biens sont ainsi vendus à très bas prix ou troqués contre une quantité de vivres, pour subvenir à leurs besoins alimentaires (ASARA, 2018). 1.4 Effets et évaluation dans le développement local Les effets sont les conséquences ou résultats d’un processus ou d’une action. BACHELET (2012) les définit comme les incidences directes et indirectes de l’action, résultats de l’action mais aussi d'autres dynamiques /contraintes provenant du milieu (physique et humain). Les effets peuvent être anticipés, mais avec une marge d’incertitude. L’évaluation des effets porte sur l’interaction entre l’action et l’environnement du projet. De plus, Le public concerné par les effets est plus large que celui de la cible de l’action Les stratégies menées par les personnes et les populations sont souvent imprévisibles et difficiles à cerner. Dans le cadre de ce travail, les effets anticipés peuvent être l’accès à des débouchés, l’augmentation des rendements. L’évaluation des effets est une action inhérente à l’évaluation d’impact (BAKER, 2000). Les effets peuvent être constatés pendant ou quelques temps après l’action mais l’impact nécessite une durée assez longue avant d’être évalué. En effet, la durée estimée pour assurer la durabilité de l’impact est de 3 à 5 ans (GRESLOU, 1995). Aussi, l’évaluation d’impact vise le recueil des informations sur les effets induits par une intervention. Le Comité d’Aide au Développement (CAD) de l’Organisation de Coopération et de Développement Economiques (OCDE) définit l’impact comme étant des « effets à long terme, positifs et négatifs, primaires et secondaires, induits par une action de développement, directement ou non, intentionnellement ou non » (ROGERS, 2012). Par ailleurs, les effets constituent les incidences des actions entreprises sur le milieu physique et humain environnant (CIEDEL, 1999). Dans cette étude, l’approche utilisée pour effectuer l’évaluation des effets est l’approche par « la théorie des changements ». Cette théorie a pour but d’identifier les effets immédiats qui peuvent être observés durant la période de l’évaluation, la détermination des

aspects de l’intervention, et la détermination des variables comportementales et contextuelles importantes (ROGERS, 2012). D’après GRAUGNARD (1999), l’évaluation des effets est plus difficile car ceux-ci dépendent à la fois de l’opérateur et du milieu où l’action a lieu A cet effet, les documents de projet décrivent donc les effets attendus avec beaucoup moins de précision que les résultats. L’évaluation devra prendre en compte que : - Le public concerné par les effets est plus large que le public cible de l’action ; - Les stratégies menées par les populations sont souvent opaques et difficiles à cerner avec précision et, - Des actions conduites par d’autres opérateurs ont pu interférer avec l’action à évaluer. La détermination des effets peut aussi être effectuée par la méthode d’appariement. Cette méthode se base sur la comparaison réflexive qui consiste à comparer la situation des bénéficiaires avant et après la mise en œuvre du projet. KAGNE (2012) affirme que l’évaluation des effets est très importante puisqu’elle permet d’apprécier l’action effectuée et de déterminer les mesures à prendre pour améliorer l’action. 1.5 Sécurité alimentaire Selon la définition officielle adoptée lors du Sommet Alimentaire Mondial de 1996 à Rome, « La sécurité alimentaire existe lorsque tous les êtres humains ont, à tout moment, un accès physique et économique à une nourriture suffisante, saine et nutritive leur permettant de satisfaire leurs besoins énergétiques et leurs préférences alimentaires pour mener une vie saine et active» (FAO, 2008). Selon une publication de la coopération luxembourgeoise au développement sur l’agriculture et la sécurité alimentaire, pour atteindre la sécurité alimentaire, un pays doit remplir les trois conditions suivantes : (i) assurer l’approvisionnement d’aliment nutritif, (ii) optimiser la stabilité du flux d’approvisionnement alimentaire, et enfin (iii) assurer pour chaque ménage tous les moyens nécessaires de se nourrir correctement (moyens matériels, sociaux et économiques). Comme l’importance du volet nutrition a été insistée dans la sécurité alimentaire de par la conscientisation sur la nécessité de la qualité et de la valeur de la nourriture afin de satisfaire les besoins quotidiens des êtres humains ; d’autres définitions de la sécurité alimentaire ont émergé dont celle qui souligne qu’elle « englobe également l’énergie physique et les besoins en protéines et en nutriments qu’exigent la vie de tous les jours, l’activité, la grossesse et l’épanouissement des capacités à long terme » (Comité de la Sécurité Alimentaire mondiale, 2012). La sécurité alimentaire existe lorsque tous les êtres

humains ont, à tout moment, un accès physique et économique à une nourriture suffisante, saine et nutritive, leur permettant de satisfaire leurs besoins énergétiques et leurs préférences alimentaires pour mener une vie saine et active (FAO, 2008). D’après FAO (2008), quatre dimensions principales de la sécurité alimentaire peuvent être identifiées à partir de cette définition dont : - la disponibilité des aliments, se référant à la quantité des aliments c’est-à-dire l’offre alimentaire; elle est déterminée par la production domestique, la capacité d'importation, l'existence de stocks de denrées et l'aide alimentaire. - l’accessibilité physique et économique des aliments liée aux sources et moyens d’approvisionnement d’aliments et le pouvoir d’achat des ménages, des prix ainsi que de l'existence d'infrastructures, de marché et de système de distribution alimentaire; - l’utilisation des aliments, définie par la façon dont le corps optimise les différents nutriments présents dans les aliments et la distribution des sources d’énergie et des nutriments au sein du ménage. Une utilisation saine et sûre des aliments dépend des soins et des pratiques alimentaires, de la sécurité sanitaire des denrées et de leur qualité, de l'accès à l'eau propre, des conditions sanitaires et d'hygiène; et - la stabilité des trois dimensions précédentes qui permet d’assurer un état de sécurité alimentaire régulier et durable quel que soit les risques des chocs, les éléments saisonniers et les facteurs de tendance pouvant les affaiblir . La stabilité de l'offre et de l'accès peut être affectée par les conditions météorologiques, les fluctuations de prix, les catastrophes d'origine anthropique et divers facteurs politiques et économiques. 1.6 Etude d’impact sur la sécurité alimentaire «L’impact d’une action de développement, c’est la situation issue de l’ensemble des changements significatifs et durables, positifs ou négatifs, prévus ou imprévus, dans la vie et l’environnement des personnes et des groupes et pour lesquels un lien de causalité direct ou indirect peut être établi avec l’action de développement » (CIEDEL, 1999). L’étude d’impact quant à elle est une identification et une analyse des effets d’un projet ou d’une action apportée. Comme «l’évaluation de l’impact prend en compte la complexité des interactions entre l’action de développement et l’ensemble de la population concernée par l’action», elle se définit alors comme «un jugement porté sur les dynamiques de changement au sein de la population concernée par l’action» (CIEDEL, 1999). En ce qui concerne les évaluations d’impact des programmes de sécurité alimentaire, elles examinent les changements intervenus au niveau des quatre dimensions de la sécurité alimentaire sus mentionnées.

1.7 La pluriactivité des ménages agricoles et l’impact sur le revenu des ménages La théorie de base de l’analyse des revenus dans cette étude est une théorie évoquée par BUTAULT et al. (1999), dans une revue scientifique, « l’économie rurale » publiée en 1999, elle affirme que : «Les revenus agricoles sont, pour une large part, déterminés par la taille des exploitations1. L’exercice d’une activité extérieure par un ou plusieurs membres de la famille peut permettre de compenser la faiblesse du revenu agricole et par là même de réduire les disparités de revenu global entre familles d’agriculteurs. Par ailleurs, du fait d’imperfections du marché du travail2 ou d’une préférence plus marquée de certains de ses membres pour le travail sur l’exploitation, certains foyers ne peuvent ou ne souhaitent pas accéder à un emploi hors de l’exploitation, ce qui se traduit par un revenu global des familles pluriactives supérieur à celui des autres familles.» (BUTAULT et al. 1999).

1 http://economierurale.revues.org/139 consulté le 02 Mars 2018

2 Les imperfections du marché du travail par exemple l’insuffisance de l’offre

2 MATERIELS ET METHODES 2.1 Matériels La première phase de l’étude est d’établir les termes de référence évoquant l’objectif de l’étude. Les différentes activités à faire et le calendrier de travail. Cette partie décrit les conditions de réalisation de l’étude dans un ordre logique. Elle consiste à bien cerner l’étude en question, c’est-à-dire, à définir le choix du thème, le choix de la zone d’étude et de l’organisme d’accueil. 2.1.1 La délimitation de l’étude 2.1.1.1 Le choix du thème Madagascar est un pays où 28% des ménages ruraux souffrent de l’insécurité alimentaire Les situations les plus graves sont constatées surtout dans les régions du Sud ; au niveau régional, la prévalence des ménages en insécurité alimentaire sévère est plus élevée (RAKOTOJOELINA, 2014). Etant donné que l’activité de base de la population malagasy est l’agriculture, les activités agricoles constituent les principales activités économiques et sources de revenu monétaire des ménages dans le District de Bekily. La culture du riz est primordiale. Viennent ensuite, parmi les plus importantes et en complémentarité avec le riz, le manioc, le maïs, l’arachide, et la patate douce. Cependant, le revenu agricole n’arrive pas à subvenir aux besoins quotidiens des ménages ruraux. Les productions agricoles sont souvent diminuées dues à l’insuffisance des pluies en cas de mauvaise saison persistante dans cette zone. De plus, l’invasion acridienne fait des ravages sur la production agricole. En outre, les problèmes techniques à l’instar du manque d’encadrement technique, des matériels et d’infrastructures et des intrants agricoles, engendrent une diminution importante du rendement agricole dans la Commune Anja-Nord (AIMASARA, 2014). Le District de Bekily est touché par cette insuffisance alimentaire, y compris la Commune d’Anja-Nord. C’est la raison pour laquelle, les différents partenaires et projets ne cessent de chercher diverses solutions pour faire face à ces problèmes. Parmi les solutions, on peut noter la sécurisation alimentaire par : - le biais de diverses dotations en vivres, - l’appui et le financement de projets de construction et d’aménagement d’infrastructures de premières nécessités, - la sécurisation des produits de récolte et l’aménagement des périmètres irrigués.

2.1.1.2 La description de la zone d’étude La Commune rurale d’Anja-Nord est rattachée au District de Bekily, Région d’Androy. Elle se trouve à 8km au Sud du chef-lieu du district (Figure 1). Elle est délimitée géographiquement : - Au Nord par la Commune rurale Ankaranabo Nord et la Commune Urbaine de Bekily - Au Sud par la Commune rurale de Tsikolaky - À l’Est par la Commune rurale Manakompy et - À l’Ouest par la Commune rurale d’Antsakoamaro. La Commune rurale d’Anja-Nord est composée de dix fokontany. La population totale de la commune rurale est estimée à 7 402 habitants, répartis sur une superficie de 115 Km2, soit une densité de population de 64 habitants au Km2, et essentiellement constituées par des Antandroy 90%. Les Tanala arrivent en seconde place avec 5% de la population, et les autres ethnies constituent les 5% restants. La commune est sillonnée par plusieurs petits cours d’eau et est aussi traversée par le fleuve de Menarandra, très utile pour les besoins vitaux de la population et de ceux des animaux (CSA, 2012).

Figure 1 : Carte représentative de la zone d’étude

Le climat dans le District de Bekily est de type tropical sec, avec deux saisons distinctes : une saison pluvieuse du mois de novembre au mois de février, et une saison sèche et chaude du mois de mars jusqu’au mois d’octobre. La commune rurale se trouve dans les zones vulnérables de sècheresse en raison de sa situation géographique. La moyenne des précipitations annuelles enregistrées est de 400-800 mm avec une fréquence de 85% entre décembre et février, et la température varie en moyenne entre 18 à 35°C (CSA, 2012). 2.1.2 Organisme d’accueil L’Action Intercoopération Madagascar (AIM)3 est une Organisation Non Gouvernementale (ONG) malgache. Actuellement, elle continue d’assurer la mise en œuvre directe des projets et programmes de développement à Madagascar, et peut également assurer le rôle de gestionnaire de fonds. Sa vision aspire à un monde équitable et juste, dans laquelle toutes les femmes et tous les hommes, jeunes et vieux, ont le droit et les moyens de mener leur vie dans la dignité et la sécurité. L’ONG AIM a pour mission d’agir collectivement dans le développement rural et urbain afin de contribuer à une réduction de la pauvreté et une amélioration des conditions de vie des populations. Les actions de l’AIM visent à traduire concrètement sur le terrain les concepts reconnus dans les domaines de quatre dimensions de sécurité alimentaire. 2.2 Méthodes Pour mener à bien cette recherche, la méthodologie entreprise est subdivisée en deux phases, à savoir la démarche commune aux hypothèses et les démarches spécifiques pour chaque hypothèse. 2.2.1 La démarche commune à la vérification des hypothèses La méthodologie adoptée consiste à faire en premier lieu de la recherche bibliographique auprès des centres de documentations et sur internet, concernant les infrastructures agricoles et la sécurité alimentaire. Cette revue bibliographique a été suivie d’une étude prospective sur terrain à travers des enquêtes auprès de ménages ruraux, des entretiens auprès des personnes ressources et des autres parties concernées. 2.2.1.1 Revue bibliographique et webographie Les recherches bibliographiques ont été indispensables au cadrage de l’étude à effectuer, et dans le but de voir les différents contextes liés au thème, de trouver des directives générales sur la démarche à suivre ainsi que de dégager les points essentiels qui seront l’objet de

3 http://www.aim-madagascar.org/aim-madagascar.org/domaine-intervention/sécurité- alimentaire consulté le 10 Février 2018

l’analyse. Les résultats ont permis de faire le point sur les études antérieures concernant la zone d’étude, la sécurité alimentaire, en particulier les études sur l’analyse d’impact ainsi que d’autres thèmes qui s’y rattachent. L’élaboration de ce travail de recherche a débuté par des recherches bibliographiques dans le but d’identifier les réalités déjà observées sur terrain et de pouvoir confirmer les hypothèses émises. Les diverses théories relatives à l’étude ont aussi été recueillies. Une partie de ses recherches a été effectuée dans les bibliothèques de la Mention Agro-Management, la bibliothèque centrale de l’Ecole Supérieure ses Sciences Agronomiques (ESSA) et le CITE Ambatonakanga et de l’AIM, et une autre partie s’est faite à l’aide des recherches webographiques dans lesquelles des articles scientifiques et divers ouvrages ont été consultés. La plupart de ces recherches sont centrées sur la région Sud ou dans un domaine similaire à l’étude. 2.2.1.2 Élaboration des questionnaires Les questionnaires ont été conçus en fonction des hypothèses émises, puis complétés par les études bibliographiques. Les questions se sont articulées autour de l’analyse socio- économique et des avis des bénéficiaires sur les effets de la mise en place des infrastructures suite au Projet ASARA (Annexe 1). 2.2.1.3 Collecte des données et d’informations Pour mener à bien ce travail de recherche, une collecte des données est entreprise au moyen d’un questionnaire d’enquête auprès des différents ménages agricoles et des Associations des Usagers de l’Eau (AUE) dans le but de recueillir des informations pertinentes concernant la situation socio-économique en matière de sécurité alimentaire et les effets des infrastructures agricoles qui prédominent dans la Commune d’Anja- Nord. a. Echantillonnage L’étude touche la population locale, les responsables administratifs et les ménages agricoles de la Commune Rurale d’Anja - Nord dans le District de Bekily. L’enquête a été menée sur la base d’un échantillon bien identifié et caractérisé entre autres par ses unités statistiques, sa taille et sa technique de sélection.

 Calcul de la taille de l'échantillon La taille de l'échantillon se réfère au nombre des ménages à inclure dans l'enquête. La méthode de choix d’échantillonnage pour un modèle d'enquête fondé sur un échantillon aléatoire simple, aide à calculer de taille de l’échantillon requise en appliquant la formule suivante :

(1)

Avec n = taille d'échantillon t = 1,96 (valeur du test de Student au seuil de 5% de marge d’erreur) e = marge d'erreur de 5% (valeur type de 0,05) p = proportion des ménages bénéficiaires des infrastructures mises en place dans la zone du projet. Environ 10% des ménages sont estimés. Il s’agit d’une enquête aléatoire auprès des 138 ménages producteurs à enquêter dans les trois fokontany. En effet, par souci de représentativité et d’optimisation des résultats de ce travail, la taille de l’échantillon issue de ce calcul a été revue et a été ramenée à 153 ménages en prévision des éventuels non réponses. Les enquêtes ont touché 51 individus par fokontany selon le Tableau 3. Les registres de la population des fokontany ont servi de base pour le tirage aléatoire des ménages. Tableau 3 : Répartition des ménages par fokontany et par nombre des exploitants Communes Echantillons

Anja Ŕ Nord Fokontany Exploitants

Anja-Nord I 72

Anja-Nord II 48

Andranonaondry 33

Total 153

b. Enquête auprès des ménages dans la zone L’individu enquêté représente un ménage choisi de manière aléatoire par fokontany. Les enquêtes ont été effectuées sur la base de questionnaire et auprès des producteurs, des groupements, des AUE et les ménages ruraux. La démarche adoptée lors de l’enquête consistait à enquêter les ménages de la Commune d’Anja - Nord sur les effets des infrastructures agricoles et la sécurité alimentaire des ménages ruraux. 2.2.1.4 Traitement de données collectées Les données collectées ont subi une série d’opérations successives. Il s’agit de la phase préparatoire, du traitement des données proprement dit, et de phase de l’analyse des données collectées.

a. Codification des données Cette phase consiste à attribuer un code à chaque information pour permettre les classements, la facilitation de la saisie des informations, et le chiffrement des informations qualitatives. La saisie des informations recueillies auprès des responsables administratifs, des ménages et des exploitants agricoles est effectuée à l’aide de logiciels (i) de calculs statistiques tels qu’Excel, (ii) de traitement de texte Word de Microsoft Windows 2010, (iii) de la méthode standard du Programme Alimentaire Mondial (PAM) pour le calcul du profil de consommation alimentaire des ménages. b. Organisation du traitement des données Durant cette phase, les données ainsi saisies subissent une opération de vérification pour veiller à la véracité, à la qualité et aux éventuelles erreurs commises lors de la saisie. Après l’opération d’apurement, le traitement des données se poursuit avec l’utilisation des programmes spécialisés, MS Excel, XLSTAT 2014 et la méthode standard du PAM. 2.2.2 Les démarches spécifiques à la vérification de chaque hypothèse Les démarches de vérification des hypothèses ont pour objectif d’exposer le processus à suivre et les outils y afférents pour obtenir les informations qui permettront de les confirmer ou les infirmer. A chaque hypothèse correspond donc à une démarche de vérification spécifique. 2.2.2.1 Démarche pour la vérification de l’Hypothèse 1 : «La mise en place d'infrastructures contribue à l’amélioration de la production agricole dans la zone d’étude même en période de soudure». Cette démarche a permis de mettre en exergue l’analyse de la typologie des ménages avant- projet et l’évolution des productions et des revenus par spéculations des ménages agricoles suite au projet ASARA et de déterminer l’efficience de la mise en place du barrage. a. Typologie des ménages producteurs sur la base du niveau de production avant - projet L’objectif de cette première démarche est de caractériser la typologie des producteurs. La classification se base sur le domaine économique avant l’existence du projet. On analyse de la situation des ménages avant-projet.  Analyse de la situation des ménages avant-projet En utilisant des outils statistiques, les catégories des ménages ont été identifiées et vérifiées. Trois étapes ont été adoptées afin d’établir la typologie des ménages producteurs : (i) la détermination des variables, (ii) le regroupement des individus par classe et (iii) la

caractérisation de chaque type de classe. Les variables de classification sont présentées dans le Tableau 4 : Tableau 4 : Variables de la classification Variables Code Variables Code Production de riz RizPrd Nombre de zébus ZebNbr Production de manioc MancPrd Nombre des caprins CapNbr Production de patate douce PttPrd Nombre de volaille VolNbr Production de maïs MaïsPrd Nombre des ovins OvinNbr Production d’arachide ArchPrd Revenu totale agricole Agr totRe Production de cultures maraichères CumPrd Revenu totale issu d’élevage EltotRe

 Regroupement par Classification Ascendante Hiérarchique Cette méthode permet de regrouper les ménages en classe selon les variables étudiées et suivant la variation de leurs situations économiques (Annexe 5). La démarche mathématique consiste à faire un calcul sur les distances de chaque individu par rapport à l’ensemble (BOUCHIER, 2010). Le principe de la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) définit que les individus d’une même classe partageant de nombreuses caractéristiques communes se ressemblent et sont regroupés dans des classes homogènes.  Caractérisation des classes par l’Analyse Factorielle Discriminante L’Analyse Factorielle Discriminante (AFD) permet d’identifier les groupes homogènes au sein de tous les bénéficiaires enquêtés suivant les variables étudiées (Annexe 6). Ainsi, les distinctions entre les groupes sont déterminées (DESBOIS, 2003). En introduisant toutes les variables de la situation économique des ménages, cette analyse permet de comparer les classes obtenues par la CAH. Elle aide à connaitre la classe à laquelle sont rattachés chaque individu, une information nécessaire pour la reclassification ultérieure à l’aide de l’AFD. Elle permet alors de décrire les groupes caractérisés par plusieurs variables et d’analyser la dispersion entre les classes. b. Comparaison de la production des ménages Avant et après Projet par le test t (Test de Student) Pour comparer deux échantillons appariés avec des variables continues, le test de Student est le plus utilisé et plus efficace. Cette démarche consiste à comparer les productions respectives des ménages. La comparaison est basée sur la valeur de la probabilité de commettre des erreurs (p-value) associée au test et le seuil de significativité du test,  = 5%. Pour le test, deux hypothèses sont avancées : - H0 : La différence entre les productions moyennes des deux classes de ménages n'est pas significativement différente de 0;

- Ha : La différence entre les productions moyennes est significativement non nulle. Le principe est que si la valeur de la p-value associée au test effectué est supérieure ou égale au niveau du seuil  = 5%, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle H0 et vice versa.  Comparaison de l’efficience obtenue L’objectif de cette comparaison est de détecter les différences de productivité par spéculations avant et après projet si elles existent bel et bien. Etant donné la nature «appariée» des variables, le Test t de Student semble être le plus approprié pour cette étude. La comparaison a donc porté sur les données avant et après le programme pour une évaluation des changements globaux (Annexe 2). Les variables utilisées sont détaillées dans le Tableau 5. Tableau 5 : Variables de l'analyse pour l'appariement Production Avant-Projet Après-Projet Riz Prod _riz_av Prod_riz_ap Manioc Prod_manioc_av Prod_manioc_ap Maïs Prod_ maïs_av Prod_ maïs_ap Patate douce Prod_patate _av Prod_patate _ap Arachide Prod_arachide_av Prod_arachide_ap Culture maraichère Prod_cuma_av Prod_cuma_ap

 Ampleur de l’effet par le calcul de l’Eta-carrée Le test t de Student fournit la probabilité unilatérale, c'est-à-dire que le résultat indique seulement la signification de l’évolution avant et après-projet. Pour apprécier l'importance de la différence de moyennes, Cohen (1988) propose de mesurer l’ampleur de taille de l’effet à partir de l’éta-carré. Une formule simple reliée avec le « t » de Student a été développée récemment, pour calculer cette taille de l’effet. Elle se présente comme suit :

(2)

Avec t : Valeur du t calculé; N : Nombre d’échantillon. Cet indice varie entre 0 et 1 est sur la base des niveaux de balise présentés dans le Tableau 6 : Tableau 6 : Interprétation de la taille d’effet Eta-carré Grandeur effet Interprétation Autour de 0,01 Effet de petite taille Autour de 0,06 Effet de moyenne taille Autour de 0,14 et plus Effet de grande taille Source : COHEN J., 20144

4 Un exemple de calcul de l’éta-carré se trouve sur le site www.SPSS à l'UdeS.Com, consultée le 09 Mars 2018

c. Contribution des infrastructures agricoles sur les revenus des ménages ruraux A partir des données collectées, les individus enquêtés et leurs pratiques ont été regroupés. Les valeurs en termes de volume de production ont été attribuées à chaque individu dans le but d’obtenir la quantité moyenne produite générée par les activités agricoles avant l’intervention du projet. Sur la base de ces quantités, les revenus moyens issus de chaque type de spéculation sont calculés en les multipliant par leurs prix unitaires respectifs (Annexes 3 et 4). Les Tableaux 7 et 8 montrent le mode de calcul de revenu dans chaque spéculation en système de production : Tableau 7 : Revenus bruts générés par système de culture

Avant- Projet Après- Projet Culture 1 Culture n Culture 1 Culture n Individu 1 Q11 Qi1 Q11 Qi1 Individu n Q1n Qin Q1n Qin Revenu total

∑( ) ∑( ) ∑( ) ∑( )

Revenu moyen ∑ ( ) ∑ ( ) ∑ ( ) ∑ ( )

x Avec, Q ij = Quantité de produit i en Kilogramme (Kg) par type d’activité x, obtenu par le x producteur j ; P i = Prix unitaire du produit i par type d’activité x ; i = Types de produits (Riz, Maïs, Manioc...) ; x = Type d’activité (culture vivrière, culture de rente, culture maraîchère) ; et n = Nombre d’individus. Le Tableau 8 montre le mode de calcul de revenu généré en système d’élevage : Tableau 8 : Revenus bruts générés par système d’élevage

Avant- Projet Après- Projet Individu 1 E11 Ei1 E11 Ei1 Individu n E1n Ein E1n Ein Revenu total

∑( ) ∑( ) ∑( ) ∑( )

Revenu moyen ∑ ∑ ( ) ∑ ( ) ∑ ( )

: Nombre de têtes d’animaux par type d’élevage ;

: Prix unitaire de i par type d’élevage ; i : Types d’élevage (bovin, ovin, caprin, volailles) n : nombre d’individus.

Pour analyser l’évolution des revenus des ménages avant et après-projet, la synthèse de la participation de chaque activité a permis d’observer l’importance de chaque activité au revenu total. Les paysans producteurs disposent de diverses sources de revenu suivant l’activité que chaque ménage opère. Le mode de répartition de ces sources de revenu est assemblé par rapport aux secteurs d’activités et à l’importance de ses origines. 2.2.2.2 Démarche pour la vérification de l’Hypothèse 2 : «L’action menée par le Projet ASARA améliore la situation alimentaire des ménages agricoles dans la Commune Anja-Nord». L’objectif de cette démarche est de faire ressortir les effets socio-économiques des infrastructures agricoles qui ont le plus d’influence sur leur sécurité alimentaire. Pour ce faire, des indicateurs utilisés pour apprécier différents piliers de la sécurité alimentaire ont été collectés auprès des ménages : a. Score de Consommation Alimentaire Les aliments sont regroupés en huit groupes, et à chaque groupe est affectée une pondération F entre 0,5 et 4 en fonction des apports nutritionnels (les aliments riches en protéines ont une pondération plus élevée). La fréquence de consommation hebdomadaire (X) de chaque groupe d’aliments est ensuite relevée auprès du ménage enquêté (Xi = nombre de jours de consommation d’un groupe d’aliments i par semaine). Le score indique donc l’apport énergétique et protéinique adéquat. Il constitue un bon indicateur de la dimension d’accessibilité de la sécurité alimentaire et de la qualité de la consommation alimentaire. Le score de consommation alimentaire (SCA) des ménages est calculé en utilisant la formule suivante :

SCA =∑ (3)

Avec Fi = la fréquence de consommation alimentaire évaluée en nombre de jours que chaque groupe d’aliments « i » a été consommé au cours des sept derniers jours, fréquence maximale pour consommer des produits alimentaires du même groupe ;

xi = poids du groupe d’aliments « i » consommé Le profil de consommation alimentaire des ménages est ensuite calculé à partir de la fréquence de consommation des différents groupes alimentaires et du poids nutritionnel de ces groupes alimentaires (Annexe 7). Les différents groupes alimentaires et le poids nutritionnel sont résumés dans le Tableau 9 :

Tableau 9 : Poids nutritionnel des groupes alimentaires Poids Groupe alimentaire Type de groupe alimentaire nutritionnel Riz Céréales Autres céréales et tubercules (maïs, manioc, patate douce…) 2 Racines Légumineuses Haricots, pois, arachide et voanjobory 3 Fruits Fruits 1 Légumes et feuilles Brèdes et légumes (pomme de terre et feuilles de manioc…) 1 Protéines animales Viande, poisson, œuf, porc, chèvre, et volaille 4 Huiles Huile et graisse 0,5 Sucres Sucre, canne à sucre et miel 0,5 Produit laitiers Lait et yaourt 4 Source: World Food Program (WFP), 2011 b. Score de Diversité Alimentaire des Ménages Le Score de Diversité Alimentaire des Ménages (SDAM) est un indicateur qui « reflète l’accès des ménages à des aliments variés » (KENNEDY et al., 2011). Il a été validé comme la variable de substitution de la disponibilité énergétique des ménages (HODDINOTT, 2002). Il reprend les mêmes groupes d’aliments utilisés dans le calcul du SCA, mais avec un groupe distinct pour les aliments riches en vitamine A, sans prendre en compte le groupe « sucre et produits sucrés », et sans utiliser une pondération pour les groupes d’aliments. Le ménage enquêté répond par « oui » (valeur = 1) ou « non » (valeur = 0) s’il a consommé ou non un des groupes d’aliments considérés au cours des dernières 24 heures. Les valeurs obtenues sont additionnées pour obtenir le SDAM (Annexe 9). Les groupes d’aliments utilisés sont détaillées dans le Tableau 10. Tableau 10 : Les groupes d’aliments utilisés dans le calcul du SDAM Classe Groupe d’aliments Classe Groupe d’aliments

1 Céréales et tubercules 5 Viande et poissons 2 Légumineuses 6 Huiles 3 Fruits 7 Lait 4 Légumes Source: World Food Program (WFP), 2011 Min SDAM = 0 aucun groupe d’aliments n’a été consommé au cours des dernières 24 heures. Max SDAM = 7 tous les groupes d’aliments ont été consommés au cours des dernières 24 heures.

c. Durée de la période de soudure La période de soudure apparait lorsque « les disponibilités en produits vivriers sont épuisées et qu’il faut attendre la récolte suivante » (RASOLOFOMANANA, 2016). À Madagascar, elle survient généralement au mois d’Octobre. Cette variable permet de mesurer la stabilité de la sécurité alimentaire d’un ménage sur une année (12 mois). Elle est exprimée en nombre de mois de soudure sur 12. Les ménages enquêtés spécifient les mois durant lesquels ils subissent une période de soudure. La classification des K-means et l’analyse factorielle discriminante (AFD) ont été appliquées à ces trois variables pour obtenir une classification des ménages agricoles. Les classes sont ensuite considérées comme les modalités d’une nouvelle variable qualitative : « niveau d’insécurité alimentaire ». d. Disponibilité Énergétique Alimentaire (DEA) 5La disponibilité énergétique alimentaire est la quantité moyenne disponible par personne par jour dans une zone géographique donnée (pays ou région) sur une année. Elle est calculée grâce à la méthode du bilan alimentaire. Le bilan alimentaire « décrit tous les facteurs constitutifs de la disponibilité alimentaire totale sur une période de 12 mois » en incluant une évaluation des pertes.

 Bilan Alimentaire (BA) = (Production +Importations +Stocks) Ŕ (Semences +

alimentations Animales + Pertes)

 Disponibilité annuelle par personne = (Bilan alimentaire /Population)*1000

 Disponibilité journalière par personne = (Disponibilité annuelle par personne /365)*1000

 Disponibilité journalière par personne en termes de Calories = (Quantité de la

Disponibilité journalière par personne *Facteur de composition alimentaire)/100.

La production est exprimée en valeur énergétique. La conversion est faite sur la base des informations présentées dans le Tableau 11 suivant :

5 http3 ://WWW.country stat.org/ Bilan Alimentaire consulté le 12 Octobre 2018

Tableau 11 : Apport énergétique pour 100g d’aliment Energie Energie Aliment Aliment (Calorie) (Calorie) Mais 72 Arachide 570 Riz 351 Pomme de terre, oignon, tomate… 70 Manioc 108 Cactus ou figue de barbarie 44 Patate douce 174 Source : Diététique et nutrition, APFELBAUM (1989). Les indicateurs et variables utilisés pour caractériser la sécurité alimentaire sont résumés dans le Tableau 12. Tableau 12 : Indicateurs utilisés pour la caractérisation de la sécurité alimentaire

Pilier de la sécurité Indicateurs/ Pilier de la sécurité Indicateurs/ alimentaire Variables alimentaire Variables Disponibilité Score de Diversité Énergétique Utilisation ou Disponibilité Alimentaire des Alimentaire Qualité Ménages (SDAM) (DEA) Score de Durée annuelle de Consommation Accessibilité Stabilité la période de Alimentaire soudure (SCA)

Pour vérifier l’existence d’une homogénéité de l’insécurité alimentaire parmi les ménages/individus, une première CAH sera appliquée à l’ensemble de données. L’existence d’une structure de classes permettra de valider l’hypothèse et de procéder à une classification plus fine, par la méthode des K-means, combinée avec celle d’AFD (Annexe 10 et 12).  Le moyen convenable aux techniques innovantes lié au niveau de la SA La deuxième étape de vérification de l’Hypothèse 2 consiste à vérifier la correspondance entre la variable qualitative « niveau d’insécurité alimentaire » et les variables représentant les caractéristiques socio-économiques des exploitations agricoles. La méthode préconisée pour ce type d’analyse est l’Analyse des Correspondances Multiples (ACM). Elle permet de découvrir et d'aboutir à des cartes de représentation sur lesquelles il est possible observer les proximités entre les catégories des variables qualitatives et les observations. Pour la conception de chaque scénario, les variables utilisés sont les suivantes :

Tableau 13 : Liste des variables retenues auprès des ménages agricoles enquêtés

Variables Libellés Types Modalités

Ménages Taille de ménage Quantitative

Types de cultures Riz Qualitative Oui ou Non

Manioc Qualitative

Maïs Qualitative

Patate douce Qualitative

Cultures maraîchères Qualitative Oui ou Non

Techniques agricoles Culture en ligne Qualitative

Semences améliorées Qualitative

Outillage amélioré Qualitative

Produits phytosanitaires Qualitative

Barrage Qualitative

Animaux d’élevage Bovin Qualitative Oui ou Non

Caprin Qualitative

Ovin Qualitative

Volailles Qualitative

Organisation Appartenance à une OP Qualitative Oui ou Non paysanne

Dépense Nourriture Qualitative Oui ou Non

Education Qualitative

Habillement Qualitative

Santé Qualitative

Evénements familiaux Qualitative

Sécurité alimentaire SCA Quantitative

SDAM Quantitative

K means + AFD Durée de la soudure Quantitative Sécurité alimentaire Niveau de sécurité Qualitative Classe 1 alimentaire Classe 2 Classe 3

2.2.3 Limites de la méthodologie Les contraintes rencontrées lors de cette étude se présentent principalement dans la zone d’étude et la collecte des données : Le phénomène de dahalo apparait très souvent dans les différentes communes de la région. C’est pourquoi quelques ménages ont peur de parler de leur bétail et leur situation. De plus, certains biais peuvent apparaitre dans les données car quelquefois, des ménages considèrent que l’information concernant leur activité est confidentielle et qu’auparavant lors des collectes de données, les producteurs n’ont pas ressenti leurs intérêts quand les données sont collectées par les enquêteurs. Il a été très difficile voire impossible de les recueillir à cause de la non disponibilité des données, soit les responsables demandent beaucoup plus de temps pour cumuler les données dans leurs archives toutes en papier et susceptibles d’être détruits. Dans ce cas, ils n’ont pas arrivé le plus souvent à les retrouver des données fiables. Des estimations de quelques variables comme la production annuelle, et les superficies cultivables ont été faites dues au faible niveau de connaissance empirique et relative de quelques enquêtés ; les références comme le rendement et la productivité varient plus ou moins pour chaque producteur et la base de données prise en compte a été la moyenne ou les ententes sorties lors des enquêtes. Les données chiffrées concernant la production a été la principale limite rencontrée au cours de la réalisation de cette étude ; la quantité du produit au niveau national n’est pas à jour. Au niveau de la zone d’étude, les producteurs sont très réticents à répondre à certaines questions. 2.2.4 Chronogramme des activités Le déroulement des activités a été programmé par mois. Le chronogramme ci- dessous donne en détail la planification des diverses activités qui ont été entreprises. Tableau 14 : Chronogramme de l’étude

2018 2019 Activités Fév Mars Avril Mai Juin Juil Août Sept Oct Nov Déc Janv Fév Mars Bibliographie Protocole de recherche Phase de terrain Phase de traitement Rédaction Correction Soutenance

3 RESULTATS 3.1 Analyse typologique des ménages avant-projet et évolution de production agricole suite au Projet 3.1.1 Typologie de ménages avant-projet Le Tableau 15 montre le résultat de la classification par CAH (Annexe 5) Tableau 15 : Représentation de la classification par CAH Classe 1 2 3 Objets (effectif) 20 54 79 Variance intra-classe 968 503 052 163 440 361 161 566 309 Distance minimale au barycentre 337 324 199 906 96 308 Distance maximale au barycentre 2 234 063 1 154 414 1 041 738 Rapport 10 189 586 2 324 433 4 266 523 La répartition des exploitations en classe concentrée et isolée les unes des autres, comptant minimiser la variance intra classe, permet de voir que la Classe 3 présente la plus faible variance intra-classe. Il apparaît que l’amplitude de la distance minimale au barycentre pour cette classe est presque le double. La Classe 2 se révèle être la plus homogène avec un rapport entre la distance minimale et maximale au barycentre le plus faible de 2 324 433. Les analyses CAH et K-means ont regroupé les 153 ménages en trois classes. Les résultats de cette reclassification sont présentés dans le Tableau 16 : Tableau 16 : Répartition des ménages par classe issue de l’AFD Classe 1 2 3 Effectifs 20 54 79 Pourcentage % 13,07 35,69 51,63

3.1.2 Caractéristiques de chaque classe avant-projet Les résultats de l’Analyse Factorielle Discriminante (AFD) donnés par les principales caractéristiques des ménages illustrés par le Graphe 2 suivant montrent que trois classes sont déduites de l’analyse.

Observations (axes F1 et F2 : 100,00 %)

0 1 2 F2 (2,11 %) (2,11 F2 -2

-4 3

-6

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 F1 (97,89 %)

Figure 2 : Résultats de l'Analyse Factorielle Discriminante avant-projet 3.1.2.1 Classe 1 : Ménages fortement aisés Pour la Classe 1, presque toutes les activités ont une valeur supérieure par rapport à la moyenne des deux autres classes. La production moyenne en riz des exploitants agricoles est de 600kg par an; Ils produisent en moyenne 1 200kg de manioc, 1 200kg de maïs et 500kg de patate douce. Ce sont également des ménages à revenu annuel élevé à environ 27 744 000 Ar. Cette classe possède un accès à tous les moyens d’existence dans la zone. L’élevage (bovin, ovin et caprin et volailles) est la principale source de revenu. Ils possèdent 15 têtes de zébu au moins, 30 ovins, 45 de caprins et un effectif de 100 têtes de volailles. La possession d’un cheptel de ruminants est vue comme une forme de haute classe sociale et non un système d’épargne pour les communautés locales. 3.1.2.2 Classe 2 : Ménages de la classe moyenne La Classe 2 est constituée par des individus ayant une production moyenne de riz d’une valeur de 111kg par an par ménages. Les cultures vivrières (manioc, patate douce et maïs) produisent en moyenne et respectivement 424kg, 92kg et 330kg au cours de l’année. Les ménages de cette classe tirent leur revenu sur les cultures d’arachide et les cultures maraîchères. Ils pratiquent l’élevage avec en moyenne six têtes de zébu, deux ovins, 14 de caprins et 37 têtes des volailles. Leur revenu moyen annuel est de 8 949 736 Ar. 3.1.2.3 Classe 3 : Ménages vulnérables La Classe 3 regroupe les ménages ayant un rendement moyen annuel de 30 kg de riz par individu, et pratiquant des cultures vivrières avec des productions annuelles 200kg en manioc, 100kg en maïs et 25kg en patate douce. Les revenus tirés des cultures d’arachide et de celles

maraîchères sont faibles. Les ménages ne possèdent ni zébu, ni ovin, mais un effectif de caprins de cinq têtes et de dix têtes de volailles. Le revenu moyen agricole est d’environ 1 379 600 Ar par an. 3.1.3 Efficience de la mise en place du barrage hydroagricole Cette partie traite la mesure de significativité de la différence des productions entre la situation avant et après projet. Il est à noter que la comparaison est faite au niveau des systèmes de culture en tenant compte des techniques innovantes apportées par le projet. 3.1.3.1 Evolution de production suite à la mise en place d’infrastructure agricole Les effets de l’utilisation du barrage sur la production sont définis par les cultures vivrières, celles d’arachide et celles maraichères. Suite à l’intégration au Projet ASARA, l’effet engendré par la réalisation de l’infrastructure présente une meilleure appréciation. Les changements générés par la mise en place du barrage dans la commune sont résumés dans la Figure 3. 9 000 Production 8 000 Moyenne (Kg) 7 000 6 000 5 000 4 000 AVANT PROJET 3 000 APRES PROJET 2 000 1 000 0 RIZ MANIOC MAÏS PATATE ARACHIDE CUMA DOUCE Spéculations

Figure 3 : Evolution de production par spéculation avant et après projet Avant l’installation du projet, une faible production est enregistrée comme le montre le graphe obtenu. En général, le graphe 3 montre une nette amélioration de la production agricole des ménages bénéficiaires suite à la construction du barrage hydroagricole. La production moyenne a presque triplé voire plus pour le cas de l’arachide, passant de 907 kg avant le projet à 7 903 kg lors de l’enquête en 2018. Cette situation de surproduction subite a suscité l’intérêt des ménages à construire un grenier communautaire pour stocker le surplus et également pour se prémunir de la période de soudure.

3.1.3.2 Comparaison et interprétation des effets L’objectif est de vérifier la significativité statistique des différences de la production suite à la mise en place d’infrastructure agricole. L’utilisation du test-t de Student, en effectuant l’analyse des moyennes sur échantillon appariée au niveau de 95%, avec XLSTAT permet d’obtenir les résultats du test de comparaison. Le Tableau 17 récapitule les résultats du test basés sur le scénario avant et après projet. Tableau 17 : Résultats du test t de Student et l'éta-carré des échantillons avant et après Projet Production Différences t ddl p-value Eta- Taille de Moyennes (unilatérale) carré l'effet

Paire1 Prod_riz_Av -998,8235 -11,7526 152 0,0001 0,476 Grande Prod_riz_Ap Paire2 Prod_Manioc_Av -2949,0196 -23,8607 152 0,0001 0,789 Grande Prod_Manioc_Ap Paire3 Prod_Maïs_Av -983,6601 -12,1799 152 0,0001 0,494 Grande Prod_ Maïs _Ap Paire4 Prod_Patate Av -369,9346 -11,7526 152 0,0001 0,476 Grande Prod_Patate_Ap Paire5 Prod_Arachide_Av -7066,6667 -40,5790 152 0,0001 0,915 Grande Prod_Arachide_Ap Paire6 Prod_Cuma_Av -7049,0196 -34,0701 152 0,0001 0,884 Grande Prod_Cuma_Ap

t = valeur t du test ; ddl = degré de liberté ; Av = Avant le projet de barrage ; Ap : Après la mise en place du barrage ; Prod : production ; Cuma: Culture Maraichère ; Patate : patate douce. L’analyse statistique montre que les p-values sont quasiment inférieures au seuil de signification alpha = 0,05 En d’autres termes, la différence entre les productions avant et après la mise en place des infrastructures agricoles est significative. Pour apprécier l’ampleur de cette différence, la taille de l’effet a été calculée. Un changement avec une ampleur de grande taille (éta-carré > 0,14) a été constaté. Il s’agit ici de mettre en exergue des résultats sous leurs formes quantitatives et qualitatives. On peut dire qu’une évolution de la production par spéculation peut être notée après le projet. 3.1.4 Contribution des infrastructures agricoles sur les revenus des ménages ruraux Cette partie permet d’avoir un aperçu global des avantages économiques de la mise en place du barrage agricole. Elle repose sur l’identification et la comparaison des revenus générés par les

systèmes de cultures, et système d’élevage avant et après projet. Rappelons que, le revenu est ici pris dans le sens de la valeur brute, quelle que soit sa destination (autoconsommation, vente, semences…). Cette analyse des revenus traite la différence des richesses générées avant et après l’utilisation de la pratique du barrage dans le système de culture et système d’élevage. L’illustration reflète l’importance des revenus générés par chaque activité (Annexe 3 - 4). Les changements engendrés par les pratiques suite à l’installation de l’infrastructure agricole sont résumés dans la Figure 4 :

7000000 Revenus en (Ar) 6000000 5000000 4000000 3000000 AVANT PROJET 2000000 APRES PROJET 1000000 0 Spéculations

Figure 4 : Evolution des revenus entre situation Avant et Après Projet Les cultures vivrières et celles de rente ont contribué à générer les 17% du revenu. Les cultures maraîchères ont participé faiblement au revenu total à raison de 3% et l’élevage contribué à 80% du revenu. Après l’intervention du projet, le taux de contribution de quelques systèmes de culture et d’élevage a été modifié. Les résultats de l’enquête mettent en exergue que les cultures pratiquées par les producteurs, notamment le riz, le manioc, le maïs, l’arachide et le CUMA se sont nettement améliorées et ont permis d’augmenter les revenus générés par chaque ménage. En effet, une augmentation du taux de participation du revenu sur les cultures maraichères et culture d’arachide a été constatée de 37%. En revanche, les revenus issus de l’élevage n’ont pas bougé. L’élevage occupe 31% du revenu. Les cultures vivrières ont de valeur de contribution sur la totalité du revenu ; leurs proportions sont respectivement de 20% grâce à l’évolution de la production contribuée par la mise en place du barrage dans la Commune Anja- Nord.

3.2 Les caractéristiques de l’insécurité alimentaire dans la Commune d’Anja- Nord 3.2.1 Disponibilité : Bilan Alimentaire Le bilan alimentaire de la Commune d’Anja-Nord montre que la Disponibilité Energétique Alimentaire (DEA) est de 1 728 kcals par personne et par jour (Annexe 8). La DEA quotidienne par personne dans la commune est donc inférieur au seuil minimum de 2 160 kcals définies par la Food Agriculture Organisation (FAO) ; ce qui traduit un déficit de la disponibilité alimentaire. 3.2.2 Accessibilité et Qualité : Score de Consommation Alimentaire (SCA) Les résultats du SCA par rapport au niveau de consommation dans cette étude ont dégagé deux classes de consommation alimentaire rapportées dans le Tableau 18. Tableau 18 : Seuil des scores de consommation alimentaire Seuil de consommation Classe de consommation alimentaire Pourcentage alimentaire par tête (%) SI 28,5 < SCA < 42 Consommation alimentaire limite, moyenne ou 28% modérée SI SCA > 42 Consommation alimentaire acceptable ou Bon 72%

Les SCA des 153 ménages enquêtés varient de 30 et 85, avec une moyenne de 49. Les résultats du Tableau 18 montrent que 28% de ménages enquêtés ont un profil de consommation alimentaire « moyenne». Ce qui fait que leur alimentation se base surtout sur la consommation de céréales et tubercules pendant six jours par semaine et celle des légumineuses, trois jours par semaine. Les ménages affirment consommer souvent du manioc, six fois par semaine en moyenne, du maïs, des légumes et de fruits un jour sur deux. Ils mettent rarement de l’huile dans leur repas et prennent une fois par semaine des protéines animales deux jours par semaine et ils boivent de produits laitiers au moins trois fois par semaine. Les résultats montrent aussi que 72% des ménages ont un profil de consommation alimentaire « acceptable ». Ils mangent des céréales et des tubercules tous les jours, associés avec des légumineuses. Ils consomment de l’huile et de sucre et des fruits et ils mangent des viandes, poisson, de volailles et des légumes deux fois par semaine et ils boivent des produits laitiers au moins deux fois par semaine. Les aliments appartenant à ces groupes d’aliments ont la particularité d’être riches en protéines, en micronutriments, et en vitamine A. Le facteur déterminant de la qualité de l’alimentation est donc les protéines, et le SCA peut être interprété de la manière suivante :

- SCA Acceptable : consommation régulière d’aliments riches en protéines; et - SCA Limite : consommation marginale d’aliments riches en protéines. 3.2.3 Stabilité : durée de la période de soudure Trois catégories de période de soudure peuvent être distinguées : - 0 à 3 mois : période soudure inexistante ou courte insécurité alimentaire modérée ; - 4 à 6 mois : période de soudure moyenne insécurité alimentaire saisonnière ; et - > 6 mois : période de soudure dominante  insécurité alimentaire chronique. Pour l’échantillon, la période de soudure dure en moyenne trois mois et vingt un jours, mais d’importants écarts existent entre les individus. Comparé à la situation avant le projet, où la période de soudure a duré en moyenne six mois à huit mois, le projet a pu réduire d’environ de deux mois la période de soudure des ménages dans la Commune rurale d’Anja Nord. Au cours de l’enquête, chaque ménage identifie les mois durant lesquels ils connaissent une période de soudure au différent moment. 3.2.4 Typologie des ménages selon le niveau d’insécurité alimentaire 3.2.4.1 Mesure de la sécurité alimentaire par types de ménages La méthode des k-means et l’analyse factorielle discriminante ont été appliquées aux variables de mesure de la sécurité alimentaire : SCA, le SDAM et la durée de la soudure. Trois classes apparaissent pour les 153 ménages enquêtés :

Observations (axes F1 et F2 : 100,00 %)

2 1

0 2 F2 (0,22 %) (0,22 F2 3 -2

-4

-6

-8 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 F1 (99,78 %)

Figure 5 : Typologie des ménages selon le niveau de sécurité alimentaire par k-means, et AFD L’axe F1 à lui seul arrive à expliquer 99,78% des informations et l’axe F2 en explique 0,22%. La combinaison linéaire des deux composantes principales est représentative des variables car leur pourcentage cumulé est égal à 100%. Ce graphique 5 permet de confirmer que les individus sont bien différenciés sur les axes factoriels obtenus à partir des variables explicatives. Les individus, et notamment les classes, sont bien répartis au niveau des axes et ils sont regroupés suivant chaque classe. 3.2.4.2 Caractérisation des classes 3.2.4.2.1 Classe 1 : Ménages en insécurité alimentaire saisonnière avec une faible diversité alimentaire : Ce sont les ménages qui ont un SCA limite (entre 28,5 et 42) et une période de soudure moyenne (entre 4 et 6 mois). Ils se différencient de la Catégorie 2 par leur SCA plus faible qui s’interprète comme une déficience protéino-énergétique, et leur SDAM faible (inférieur à 3) qui se traduit par une alimentation peu variée (déficience de la qualité ou de l’utilisation). Ils consomment peu ou pas d’aliments riches en protéines. Ils représentent 21,5% de l’échantillon. 3.2.4.2.2 Classe 2 : Ménages en insécurité alimentaire modérée et saisonnière avec diversité alimentaire moyenne : Ce sont les ménages qui ont un SCA acceptable (entre 42 et 60) et un SDAM moyen (5), et qui vivent une période de soudure de durée moyenne (entre 4 et 6 mois). Ce sont les ménages qui ont de temps en temps accès à des aliments riches en protéines. Ils représentent 58,8 % de l’échantillon. 3.2.4.2.3 Classe 3 : Ménages en sécurité alimentaire : Ce sont les ménages qui ont un SCA plus qu’acceptable (supérieur à 60), un SDAM élevé (supérieur à 5) avec une période de soudure courte (inférieure ou égal à 3 mois). Leur alimentation est équilibrée et comprend régulièrement des aliments riches en protéines. Ils représentent 19,6% de l’échantillon. Le taux d’insécurité alimentaire pour l’échantillon, toutes durées et intensités confondues, est de 80,4 %. Le tableau suivant résume les caractéristiques de chaque classe.

Tableau 19 : Caractérisation des différentes classes de sécurité alimentaire Classe SCA SDAM Durée de soudure Proportion (%) Classe 1 Limite Faible Moyenne 21,5 Classe 2 Acceptable Moyen Moyenne 58,8 Classe 3 Plus qu’acceptable Elevé Courte 19,6

La Figure suivante montre l’interprétation graphique de la classe de la sécurité alimentaire :

Figure 6 : Interprétation graphique de la caractérisation suivant la période de soudure

Ainsi, une insécurité alimentaire modérée et saisonnière touche la majorité de la population de la Commune d’Anja- Nord. La période de soudure dure entre quatre et six mois, qui se situe au mois d’Octobre du mois de Mars. Elle est surtout déterminée par un défaut de la qualité de l’alimentation, en l’occurrence un manque de qualité caractérisée par une alimentation très peu diversifiée dominée par les aliments glucidiques. 3.2.5 Effets des techniques innovantes et facteurs socio-économiques sur la sécurité alimentaire des ménages La caractérisation des classes obtenues est réalisée par l’ACM. Cette dernière permet de voir les liaisons entre les variables qualitatives relatives aux facteurs socio-économiques des individus retenus dans l’analyse. Les résultats de l’ACM sont présentés dans la figure 7. Les caractéristiques de chaque classe de producteurs dans la zone d’étude sont mises en exergue.

1 Graphique symétrique des variables (axes F1 et F2 : 88,21 %)

SAN.-1 IRRIGATION-1 0,5 PROPHY.-1 EDUC.-1 CLASSE-1 NOURR.-1 HABILLE.-1 PRO.PHYTO-0 VACCIN.-0 EVE. FAM-0 CAPRIN-1 RIZ-1 BOVIN-1 EL. ENCLOS-0 MAT.AM-1 OVIN-0 APP.OP-0 SEM.AM-0 MANIOC-1 CU.LIGNE-1 0 PATATE.-1 CUMA-1 MAÏS-1 APP.OP-1 MAT.AM-0 CU.LIGNE-0 PROPHY.-0 SEM.AM-1 EDUC.-0 VOLAILLE-1 EL. ENCLOS-1 TAIL.MEN-2 OVIN-1 HABILLE.-0 SAN.-0 VACCIN.-1 PRO.PHYTO-1

-0,5 EVE. FAM-1 IRRIGATION-0

NOURR.-0 TAIL.MEN-1

F2 (0,78 %) (0,78 F2 -1

CLASSE-3

-1,5

-2 CLASSE-2

-2,5 -3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 VariablesF1 (87,43 %) Figure 7 : Influence de différents facteurs socio-économiques sur le niveau de SA Avec Pratiquant : 1 ; Non pratiquant : 0 et TAIL.MEN-1 : TAIL.MEN ≤ 5 ; TAIL.MEN-2 : 6 < TAIL.MEN ≤12 TAIL.MEN : Taille de ménage EL. ENCLOS : Élevage en enclos PATATE. : Patate douce VACCIN. : Vaccination CUMA : CUMA PROPHY. : Prophylaxie APP.OP : Appartenance à une OP NOURR. : Nourriture CU.LIGNE : Culture en ligne EDUC. : Education SEM.AM : Semences améliorées EVE. FAM : Evènement familiaux MAT.AM : Petit matériel amélioré HABILLE. : habillement PRO.PHYTO : Produits phytosanitaires SAN. : Santé IRRIGATION : (Irrigation)Barrage

L’ensemble des variables ont dégagé deux principales dimensions : l’axe F1 et l’axe F2 qui sont détaillés l’ensemble des informations (Annexe 12). Les caractéristiques socio- économiques des ménages interrogés et les modalités de chaque axe de coordonnée sont résumées dans le Tableau 20.

Tableau 20 : Répartition des modalités suite à l'ACM

Cadrant (- ; -) Cadrant (+ ; +) Modalité Coordonnée (F1 ; F2) Modalité Coordonnée (F1 ; F2) CLASSE-2 -0,175407 -2,025923 MAÏS-1 0,00000000 0,00000000 NOURR.-0 -0,07765 -0,694136 CUMA-1 0,00000000 0,00000000 EVE. FAM-1 -0,370818 -0,385171 BOVIN-1 0,00000000 0,00000000 OVIN-1 -0,31144 -0,224076 CAPRIN-1 0,00000000 0,00000000 IRRIGATION-0 -0,705267 -0,09898 VOLAILLE-1 0,00000000 0,00000000 SAN.-0 -0,038748 -0,092159 PATATE.-1 0,00000000 0,00000000 MAT.AM-0 -0,75157 -0,050842 MANIOC-1 0,00000000 0,00000000 HABILLE.-0 -0,025742 -0,038728 RIZ-1 0,00000000 0,00000000 CU.LIGNE-0 -0,85266 -0,030886 EDUC.-1 0,13380388 0,00208139 EDUC.-0 -0,032635 -0,000508 CU.LIGNE-1 0,71911110 0,02604854 TAIL.MEN-2 -0,144362 -0,7905522 MAT.AM-1 1,07367106 0,07263211 OVIN-0 0,11784213 0,08478536 IRRIGATION-1 0,75292010 0,10566765 NOURR.-1 0,01589678 0,14210666 HABILLE.-1 0,13179798 0,19828709 EVE. FAM-0 0,25264495 0,26242396 SAN.-1 0,21900873 0,52089946 Cadrant (- ; +) Cadrant (+; -) Modalité Coordonnée (F1 ; F2) Modalité Coordonnée (F1 ; F2) APP.OP-0 -0,730016 0,0034195 EL. ENCLOS-1 1,35087642 -0,11305751 VACCIN.-0 -0,56125 0,0192472 PRO.PHYTO-1 1,33315249 -0,07520036 SEM.AM-0 -0,763017 0,0273247 PROPHY.-0 0,02536818 -0,07083381 PRO.PHYTO-0 -0,666576 0,0376002 CLASSE-3 0,53185617 -1,14999510 EL. ENCLOS-0 -0,636471 0,0532675 TAIL.MEN-1 0,13880974 -0,76014633 CLASSE-1 -0,020996 0,3272563 VACCIN.-1 1,39036842 -0,04768050 PROPHY.-1 -0,143385 0,400365 SEM.AM-1 1,00579451 -0,03601895 APP.OP-1 1,26449116 -0,00592300

3.2.5.1 La Classe 1 : «Ménage de classe vulnérable» La classe 1 est constituée par des ménages de grande taille et aussi des ménages avec un faible nombre d’actifs, non membres des organisations paysannes. Ils ne pratiquent pas les techniques agricoles améliorées mais ont presque exclusivement recours aux techniques traditionnelles, d’où leur faible niveau de sécurité alimentaire qui les rend particulièrement vulnérables avec de faible revenu issu des activités agricoles ou d’élevage. Ce sont généralement aussi les ménages qui possèdent de faible nombre de cheptel d’élevage, obligatoirement utilisé en cas d’évènements familiaux, qui n’est pas vendu en cas d’insuffisance alimentaire.

3.2.5.2 La Classe 2 : «Ménage de classe moyenne» La Classe 2 est de type des ménages de taille moyen, la majorité appartient aux organisations paysannes et pratique l’agriculture et l’élevage en appliquant une sorte des techniques innovantes. Leur cheptel bovin est moyen, mais ils disposent d’un cheptel d’ovin et de caprin. C’est une forme d’épargne mais qu’ils ne peuvent vendre en cas d’insuffisance en termes de ressources alimentaires ou monétaires. Le zébu est utilisé lors des cérémonies, notamment funéraires, et est un élément important de la vie sociale de chaque individu. . 3.2.5.3 La Classe 3 : «Ménage de classe aisée» La Classe 3 est constituée par des ménages de petite taille à revenu élevé et membres d’organisations paysannes. Ces ménages sont également marqués par la possession de matériels agricoles. Ils disposent d’un cheptel de bovin, d’ovin et de caprin, au nombre très élevé comme une sorte d’épargne utilisée uniquement pour la cérémonie des funérailles. Ils mettent en exergue les techniques agricoles améliorées : culture en ligne, semences améliorées, et outillage amélioré. Les individus dont le niveau de sécurité alimentaire est le plus élevé. Ces pratiques agricoles peuvent donc être associées à une amélioration de la sécurité alimentaire.

4 DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS 4.1 Discussions 4.1.1 Caractérisation, évolution des productions et des sources de revenu des ménages 4.1.1.1 Caractérisation des ménages Les résultats de la typologie ne sont pas typiques à ceux des études menées par le Ministère de l’Agriculture Malagasy en 2009 sur la catégorisation des ménages dans le milieu rural (SACSA, 2009). Les critères de différenciation sont basés sur la production rizicole tandis que dans cette étude, elle porte sur la production de chaque spéculation. Cela peut être dû aux cultures spécifiques dans chaque zone. En effet, l’axe F1 regroupe les variables «Production de riz», «Production de patate douce», «Production de maïs», «Production d’arachide», «Production de cultures maraichères», «Nombre de zébus», «Nombre des caprins», «Nombre de volaille», «Nombre des ovins», «Revenu total agricole», «Revenu total issu de l’élevage». Quant à l’axe F2 c’est la «Production de manioc». Par contre, le classement valide la catégorisation des ménages en trois classes biens distinctes qui sont : - la Classe 1 concerne la catégorie aisée qui pratique différentes sortes des cultures, ayant la capacité de produire une grande quantité de production pour assurer l’autoconsommation , de vendre une partie de ces produits comme source de revenu et capitalise les gains par l’acquisition de bétail. - la Classe 2 concerne les ménages avec une modération moyenne qui assurent leur autosuffisance alimentaire avec quelques têtes d’animaux d’élevage ; et - la Classe 3 correspond aux ménages vulnérables. Ce sont les ménages qui pratiquent des différentes cultures en faible quantité de production et ne possèdent ni zébu, ni ovin, mais un faible effectif de caprins et des volailles. Selon le SACSA, se caractérisent par les familles chroniquement déficitaires en aliments et qui gagnent leur survie par le récours à des préstations. 4.1.1.2 Contribution de l’évolution des différentes spéculations des ménages D’après l’analyse, la production vivrière (céréales, tubercules et légumineuses), occupe 80% des superficies cultivables. Les produits vivriers constituent le principal sous-secteur de l’économie agricole du District de Bekily. Les principales spéculations vivrières comprennent les céréales (maïs, riz), les tubercules et racines (patate douce, igname, manioc…) et les légumineuses. Le mode de consommation est basé particulièrement sur les céréales et les tubercules. Les productions de ces spéculations sont destinées essentiellement à l’autoconsommation expliquant ainsi la figure de l’évolution des productions tandis que les

cultures maraichères en contre saison sont destinés à la vente. Concernant l’arachide, elle contribue énormément à l’amélioration de la sécurité alimentaire dans la zone en tant que complément d’aliment et source de revenus ruraux pour l’amélioration du niveau de vie des ménages. Cette activité constitue une option qui permet d’aider les ménages de devenir plus viable et pérenne car elle accroît d’une part, la rentabilité des exploitations et d’autre part, les bénéfices tirés. L’arachide fait alors partie des spéculations à prioriser dans le District de Bekily. Mais les activités de l’exploitation font face à un bon nombre de menaces qui lui sont des facteurs externes. Aussi, la variation du climat présente-t-elle d’importants impacts sur le maraîchage et sur les cultures, cela étant caractérisé par le changement climatique comme la sécheresse. De plus, cela engendre la diminution de la superficie du lac, menaçant l’irrigation pour les années à venir. Les cultures légumières sont très sensibles aux variations climatiques ainsi qu’au manque de pratique agricole des techniques innovantes qui sont plus fréquents (RAJOELISON, 2003). Ces différentes spéculations sont plus sensibles au déficit pluviométrique surtout durant la période de végétation, réduisant ainsi leur rendement. L’observation montre que les productions par spéculations ont augmenté. La production de la Commune d’Anja-Nord a connu une nette évolution grâce aux améliorations des apports hydriques issus des infrastructures hydro agricoles. Avant l’installation du projet, une faible présentation de la production est montrée, ceci s’explique par un manque de quantité d’eau en permanence pour l’irrigation des rizières provoquant la baisse du rendement obtenu. Par contre, après la mise en œuvre du projet, on constate une évolution de la production suite à l’existence du barrage. Il en est de même pour les cultures vivrières (manioc, maïs et patate douce), lesquelles sont des cultures principales. Pour l’arachide et les cultures maraichères, une augmentation importante de la production est considérée comme due à la pratique de la technique moderne et l’utilisation des fumures organiques, ainsi que l’organisation des producteurs pour l’utilisation de l’infrastructure agricole permettant d’irriguer toutes les parcelles aux alentours du barrage ainsi une rotation culturale suivant la spéculation légumineuses et cultures vivrières permettent d’augmenter en quantité et en qualité la culture succédée. 4.1.1.3 Structure et évolution des sources de revenu Les résultats de la présente étude permettent d’identifier les principales sources de revenu des exploitants agricoles par rapport à leur activité. On a observé que la production de cultures vivrières est surtout destinée à l’autoconsommation pour la famille. Ce sont la culture de l’arachide et culture maraichère qui sont les principales sources de revenu des exploitants

agricoles dans cette zone. Plus la production de chaque spéculation est élevée, plus l’exploitant agricole est aisé. Elle assure l’alimentation, la scolarité des enfants, et la plupart des dépenses. Cette diversification est une stratégie pour minimiser les risques face à une éventuelle défaillance du marché ou des facteurs de production (MINTEN, 2006). Les résultats montrent une évolution remarquable des revenus suite à l’installation du barrage hydro agricole. Cette évolution est de quatre à dix fois plus que les revenus bruts perçus par les ménages avant la réalisation du projet. Cette évolution de revenus est le résultat obtenu de l’analyse auprès des ménages producteurs. Ceci s’explique par l’augmentation de la production par suite de l’utilisation du barrage agricole après projet. Une évolution de revenu est remarquable, étant donné l’obtention d’un rendement de production agricole très importante. La production ne reste pas seulement une finalité de consommation mais trouve aussi une destination commerciale. Elle devrait permettre d’avoir un revenu stable et permanent si les ménages bénéficiaires d’Anja Nord continuent d’appliquer les nouvelles techniques préconisées et assurent de manière durable la bonne gestion et l’entretien d’eau, à travers les Associations des usagers de l’eau du barrage agricole. En plus d’être une forme d’épargne, ils alimentent aussi certains systèmes de production notament l’achat des consommations intermédiaires en vue de la préparation de la prochaine campagne agricole ou pour le renouvellement du cheptel. Du fait de l’existence de revenus provenant des autres activités, l’exploitation peut s’investir plus intensément dans chacune de ses activités. Les revenus provenant des autres activités sont réinvestis dans d’autres (BUTAULT et al., 1999). 4.1.2 L’importance des indicateurs spécifiques de mesure de l’insécurité alimentaire Les résultats mettent en évidence les différentes formes d’insécurité alimentaire au sein de l’échantillon de ménages producteurs. Un quart des ménages est sujet à une sécurité alimentaire (ou à une insécurité très légère). Les trois-quarts des ménages sont sujets à une insécurité alimentaire modérée et saisonnière qui apparait deux fois au cours de l’année. Ces différentes formes d’insécurité alimentaire mettent en avant la nécessité de développer et d’utiliser des indicateurs plus spécifiques pour mesurer l’insécurité alimentaire et élaborer des interventions appropriées qui permettent de découvrir les difficultés entre les situations des différents groupes de ménages ou d’individus. Cet argument rejoint celui de BARRETT (2013), qui explique les divergences entre les différentes descriptions de l’insécurité alimentaire d’une même population, issues de divers échelons d’indicateurs (globaux et spécifiques). Les indicateurs spécifiques (niveau ménage ou niveau individuel) permettent l’élaboration et la mise en œuvre d’interventions ciblées pour chaque forme d’insécurité

alimentaire : (i) transitoire, chronique ou saisonnière ; (ii) modérée ou aigüe ; (iii) sous- nutrition ou manque de diversité alimentaire ; et (iv) production alimentaire insuffisante ou prix alimentaires élevés. En effet, l’auteur souligne dans son article que : « le plus important facteur déterminant de l’efficacité des interventions centrées autour de la sécurité alimentaire est probablement la qualité du ciblage ». 4.1.2.1 Indicateurs pour la caractérisation de la sécurité alimentaire 4.1.2.1.1 Disponibilité : Bilan Alimentaire Sur les plans nutritionnel et énergétique, les résultats d’enquête sur les productions des différentes spéculations végétales, converties en énergie, laissent apparaitre une DEA de 1728 kcal/j/personne. Cette disponibilité énergétique rapportée à la norme requise au plan sous régional (2160 kcal/j/personne) montre un écart négatif de 432. Cet écart montre que les productions de cultures vivrières contribuent moins à la couverture des besoins énergétiques de la région, de même pour la diversification alimentaire en termes de quantité et de qualité des aliments. 4.1.2.1.2 Accessibilité, qualité et stabilité alimentaire Les ménages dont le chef de ménage est une femme ont plus de chance d’appartenir à la classe de consommation «moyenne» que les ménages dirigés par les hommes. (FAO, 2010). L’analyse indique que 72% des ménages ont une consommation alimentaire «limite ou moyenne». Pour ces catégories de ménages, l’alimentation est monotone, peu diversifiée et peu riche. Les ménages classés en Sécurité Alimentaire sont ceux qui ont un score de consommation « acceptable ». Ils mangent en moyenne trois fois par jour. Ces ménages n'ont aucun problème d'accès aux aliments (FAO, 2010). Le SCA moyen est donc élevé ce qui reflète une inégalité de l’accessibilité et de la qualité de l’alimentation parmi les ménages. Un SCA « acceptable » se traduit par un bon niveau d’accessibilité et de qualité. Un SCA «limite» reflète surtout un manque de qualité de l’alimentation. Ainsi, les résultats montrent que 28% ont un profil de consommation alimentaire « bon ou acceptable», riche et diversifiée. Ces ménages ont un revenu annuel significativement supérieur à ceux avec le profil «moyen». D’une manière générale, l’analyse indique que sur les sept derniers jours précédant l’enquête, les ménages ont consommé principalement six groupes d’aliments sur les huit considérés pour le calcul du score de consommation alimentaire : céréales et tubercules (97%), fruits (65%), légumes et feuilles (20%), sucres (30%), produits laitiers (75%), et protéines animales (50%). L’analyse a mis en exergue que la consommation alimentaire est stable dans la zone. Par conséquent, l’on note qu’une forte proportion des ménages de ces zones de moyens

d’existence a une consommation alimentaire moyenne et peu diversifiée. Concernant le Score de diversification alimentaire des ménages (SDAM), il ressort de l’analyse de cet indicateur que 69% des ménages enquêtés de la zone ont une alimentation non diversifiée contre 31% des ménages qui arrivent à diversifier leur régime alimentaire. L’enquête indique des différences plus ou moins importantes de la consommation alimentaire selon la caractéristique socio-économique du ménage. La consommation alimentaire des ménages s’améliore avec le niveau d’instruction du ménage; les connaissances acquises en matière d’alimentation favorisent la consommation régulière des différents groupes d’aliments, notamment les protéines animales, les produits laitiers, les légumineuses et les fruits. Les ménages diversifient davantage la consommation alimentaire dans leurs zones confirmant ainsi qu’ils ont un meilleur accès aux ressources alimentaires. Ce résultat sous- entend que dans ces ménages de grande taille, plusieurs membres contribuent à la diversification des sources de nourriture favorisant ainsi l’accès à des aliments variés. Pour le ménage, le fait de consommer divers groupes d’aliments est une condition nécessaire mais pas suffisante pour améliorer sa situation alimentaire. En effet, les divers aliments doivent être consommés à fréquence régulière. L’enquête montre que les ménages prennent en moyenne deux ou trois repas par jour. Les ménages de la zone Sud sont généralement confrontés à une longue période de soudure est d’environ de six mois selon les communes. Les résultats de cette étude montrent que la période de soudure dans la Commune d’Anja- Nord dure en moyenne quatre mois dans l’année entre les mois d’octobre-mars. Cette période correspond aux mois où les réserves alimentaires des ménages issues de l’agriculture familiale, sont épuisées. L’analyse des indicateurs de la sécurité alimentaire est illustrée par la proportion de 28% des ménages en insécurité alimentaire sévère et 72% des ménages en insécurité alimentaire modérée. 4.1.2.2 Facteurs socio-économiques des innovations techniques et de l’infrastructure agricole sur le niveau de sécurité alimentaire Dans les pays de l’Union Européenne, les pressions environnementales et la diversification des demandes de qualité remettent en question le modèle productiviste. Ils conduisent à la recherche d’innovations correspondant à un changement de paradigme technologique pour évoluer vers une Agriculture de qualité qui élimine le recours aux intrants de synthèse (TEMPLE et al., 2008). Au Rwanda, les innovations agricoles cherchent à atteindre une «agriculture à haute valeur ajoutée et orientée vers le marché», le Gouvernement priorise le développement et la transformation. Le pays promeut l’intensification de la production (à

savoir, l’augmentation de l’utilisation d’intrants, l’amélioration de l’approvisionnement en eau et l’utilisation de techniques culturales améliorées), la professionnalisation et l’organisation des producteurs orientée vers les marchés (T'KINT et al., 2013). Dans le domaine de l’agronomie, une innovation est attendue améliorer la productivité et la production tant en quantité qu’en qualité. Elle peut aussi être de nouveaux systèmes de culture, d’élevage, de nouvelles techniques, de nouvelles infrastructures, mais toujours avec une forte accessibilité sur le marché et une amélioration significative du niveau de vie des ménages ruraux. Selon l’étude menée par le Projet d’Appui au Renforcement des Organisations Professionnelles et aux Services Agricoles en 2010; 90% de la population de la Commune d’Anja- Nord dans le District de Bekily, les ménages tirent leur revenu des activités agricoles. La situation avant-projet de revenu moyen annuel par individu est de 1 335 680 Ar toujours selon cette étude. Cette analyse considère donc que toute la production est vendue et l’autoconsommation est comptée dans les dépenses familiales. Cela permet de comparer les marges brutes ou revenus des ateliers calculés sur la valeur réellement produite, sans compter l’autoconsommation (LEVASSEUR, 2012). Un revenu net agricole est ainsi obtenu avant de considérer l'autoconsommation, ce qui permet de comparer l'efficience agricole des exploitations entre elles. Habituellement, le manioc, le maïs et la patate douce constituent les principaux aliments de base des ménages ruraux de Bekily. Par ailleurs, ces trois spéculations sont plus sensibles au déficit pluviométrique surtout durant la période de végétation, réduisant ainsi leur rendement. Par contre, la situation après-projet de revenu moyen annuel par individu s’améliore à 9 865 333 Ar, suite à la mise en place des infrastructure agricoles et les techniques innovantes apportées par le Projet ASARA; une augmentation importante de la production est présentée, expliquant par la pratique de la technique moderne et l’utilisation des fumures organiques, ainsi que l’organisation des producteurs pour l’utilisation de l’infrastructure agricole permettant d’irriguer toute les parcelles aux alentours du barrage et de stocker les produits. Ceci se manifeste par la satisfaction des besoins alimentaires qui se traduit par l’augmentation de la production par spéculations. En effet, le changement de comportement des exploitations agricoles bénéficiaires est inséparable à la satisfaction des besoins physiologiques (KAGNE, 2012). Comparé au revenu moyen national par individu de l’Enquête Périodique auprès des Ménages effectué par l’INSTAT en 2010 qui est 1 388 000 Ar, la Commune d’Anja - Nord est classée parmi les communes les plus stables après le projet car leur revenu augmente sept fois par rapport au revenu national moyen (EPM, 2010). Cette augmentation de revenu contribue à

l’amélioration de la consommation alimentaire des ménages ruraux dans la commune et engendre la sécurité alimentaire. 4.1.2.3 Dépenses monétaires des ménages par rapport à l’insécurité alimentaire Selon l’analyse de l’INSTAT en 2005 relative à la structure de dépenses monétaires effectuées au cours des douze derniers mois par les ménages révèle, que dans l’ensemble, les dépenses alimentaires du ménage représentent à elles seules 52% des dépenses totales contre 48% pour les dépenses non alimentaires (INSTAT, 2005). Cette structure de dépense a évoluée par rapport à 2005 où l’enquête sur les conditions de vie des ménages mettait en évidence une affectation plus importante des revenus aux dépenses non alimentaires par rapport aux dépenses alimentaires (53,1% contre 46,9%). Cette évolution pourrait être le fait de la diminution du pouvoir d’achat avec l’augmentation du prix des Produits de Première Nécessité (PPN), c’est-à-dire des produits alimentaires de base et la crise sociopolitique de 2009 qui a secoué le pays. En milieu rural, c’est plutôt les dépenses non alimentaires qui occupent une part plus importante avec des dépenses du ménage. Dans ce milieu, ces dépenses non alimentaires sont tirées par les dépenses relatives aux soins de santé et aux évènements familiaux à caractère social qui représentent respectivement 90% des dépenses totales du ménage. De plus, dans la culture Antandroy, les évènements familiaux, plus particulièrement les funérailles, jouent un rôle socio-culturel non négligeable dans les dépenses. Ils ne se soucient pas des dépenses quotidiennes pour les aliments, ceci afin de répondre aux besoins urgents et vitaux de la famille (achat de vivres, soins de santé d’un membre de la famille, scolarisation des enfants. Pour eux, c’est un honneur de faire une grande cérémonie d’évènements culturels, ils abattent tous les cheptels existants. En effet, les Antandroy pratiquent le culte de la mort, où le zébu y tient une place de prépondérant. Signe de richesse, le nombre de zébu mesure la notoriété du propriétaire, mais aussi la position sociale. A sa mort, tout ou une partie du bétail possédé est tué et consommé par la famille et toute la tribu. Les cornes serviront à orner la tombe du défunt qui en fonction de sa richesse, sera plus imposante de litanies pour accompagner l’esprit du défunt. Il perd ainsi sa raison de vivre qui est de faire accroître à tout prix son cheptel pour acquérir un prestige et une reconnaissance aux yeux de ses voisins, pour répondre au but ultime de son existence : posséder pour ses funérailles plusieurs dizaines de zébus à égorger à déposer sur son gigantesque tombeau, puis devenir enfin un ancêtre honoré. D’ailleurs le proverbe ne ment pas : «celui qui meurt sans laisser aucun zébu est la honte et l’humiliation de sa

famille». Aujourd’hui encore la vie n’a pas d’autres priorités que cette quête aux zébus. La souffrance quotidienne, la faim, la soif importent peu car la richesse et le prestige ne viennent que si l’on a des zébus. Et il est courant de rencontrer un vieillard agonisé dans une misérable case, qui refuse de vendre une de ses nombreuses bêtes pour s’offrir les soins d’un médecin, préférant ainsi mourir avec tous ses zébus à sacrifier pour ses funérailles. Au niveau économique, les personnes avec plusieurs têtes de zébus ne diffèrent pas beaucoup des autres personnes. Leur Valeur Ajoutée en élevage est très différente; ces personnes se contentent du minimum pour survivre. Les zébus ne sont vendus qu’en période de crise ou au cours d’événement important (cérémonie, décès). Cependant, ces personnes ont une résilience6 élevée car avec leurs zébus, elles ont la possibilité de choisir le type de vie qu’elles veulent adopter, contrairement aux pauvres (PAQUET, 2012). Ces derniers sont entièrement dans une économie de subsistance, dans une situation de vulnérabilité économique et sociale et n’ont même pas la capacité de se développer, donc d’augmenter la taille de leurs cheptels (BIDOU & DROY, 2007). 4.2 Recommandations 4.2.1 Amélioration de disponibilité et d’accessibilité alimentaire L’amélioration relève de la promotion et de la diffusion des innovations techniques afin de réduire la période de soudure, par l’introduction de cultures vivrières à cycle court, adaptées au changement climatique, et de matériel végétal amélioré. Une amélioration des itinéraires techniques, en passant par des paysans-relais et ou des groupements de paysans, permet aussi d’augmenter la productivité et donc la disponibilité alimentaire chez les ménages ruraux ciblés. Avec la patate douce et le maïs, le manioc constitue la base de la ration journalière de la population locale et la culture de rente et maraichère comme une source de revenu. La technique en ligne, la technique de «basket compost» et le «billon amélioré» semblent les plus être les plus adaptés dans les zones. Par ailleurs, l’innovation introduite est plus adaptée aux ménages. Ces ménages n’ont pas la possibilité d’investir et de prendre le risque d’adopter de nouvelles pratiques, sans une démonstration de la preuve de la réussite. Le temps de démonstration dans les champs écoles pour convaincre les producteurs sur les avantages d’une telle pratique, est à prendre en considération dans la démarche et l’approche.

6La résilience dans l'économie. Consulté le 15 Décembre 2018 http://agora.qc.ca/documents/resilience--la_resilience_dans_leconomie_par_gilles_paquet

4.2.1.1 Augmentation de production et de revenu des ménages producteurs L’augmentation de la production contribue également à l’amélioration de la disponibilité alimentaire. La grande saison est généralement consacrée à la riziculture, la culture de manioc, d’arachide et de maïs, et la saison intermédiaire pour les cultures maraichères (carotte, pomme de terre, choux, oignon…) et patate douce. Comme le cas d’Anja- Nord, la production a évidemment augmenté après les aménagements hydro agricoles, et ce périmètre est actuellement exploité à 100%.Les Association des Usagers de l’Eau (AUE) des nouveaux périmètres irrigués ont, de manière spontanée, adopté des organisations pratiques comme la collecte de cotisation, la gestion de l’eau, et les entretiens périodiques des infrastructures. Cela contribue à la meilleure valorisation et la durabilité des infrastructures mises en place. L’accès au marché vise à stimuler l’intérêt et l’investissement des agriculteurs et éleveurs, des petites exploitations familiales. De nombreuses spéculations contribuent à l’augmentation des revenus des producteurs et ont également été promues par la reconquête du petit élevage ; la culture d’arachide et la culture maraichère en contre saison. 4.2.1.2 Amélioration de la période de soudure Les tubercules comme la patate douce sont utilisées comme complément alimentaire pour ces ménages ruraux. La recherche-action du Projet ASARA sur la patate douce vise à rendre disponible un complément alimentaire, issu de l’agriculture familiale, au profit des ménages ruraux qui sont confrontés à une longue période de soudure annuelle, afin que la durée et les effets de ce manque de nourriture soit durablement atténués. La disponibilité continue de la patate douce a changé l’habitude alimentaire des agriculteurs. Cette disponibilité continue d’aliment d’appoint allège la période de soudure de moitié. Elle constitue ainsi une diversification des sources de revenu. En revanche, une famille peut récolter entre trois et cinq fois par an, multipliant ainsi proportionnellement le volume de production. De plus, la mise en place de Grenier Communautaire Villageois (GCV) au niveau de la Commune d’Anja-Nord est primordiale pour assurer la sécurité alimentaire des ménages ruraux. En ce sens, chaque producteur n’a pas l’obligation de vendre ses produits au moment de la récolte, il va profiter du niveau du prix de vente des produits en période de soudure. Nécessairement, la possession de ce GCV augmente la faculté de la localité à la gestion de crise alimentaire. Ensuite, une bonne gestion du GCV diminue les activités informelles au détriment des exploitants et introduit les collecteurs des produits locaux dans le professionnalisme. En d’autres termes, le système GCV demande une gestion harmonieuse de la part des exploitants et des responsables locaux afin d’assurer la pérennisation de

l’autosuffisance alimentaire. De ce fait, il est sollicité le renforcement de capacité des acteurs de développement locaux en matière de fonctionnement du système établi. 4.2.2 Contribution du bénéficiaire et des ménages agricoles 4.2.2.1 Reconnaissance du rôle des bénéficiaires à la réussite du projet Les producteurs doivent savoir et apprécier l’importance de ces projets parce que la motivation des bénéficiaires joue un rôle important dans la réussite de ces aides. En effet, la plupart d’entre eux pratiquent une exploitation familiale qui a seulement pour but de subvenir à leurs besoins; ainsi leurs économies sont limitées par une faible production. La motivation des producteurs à choisir le système de production le plus efficace est alors un critère important pour la réussite de ces projets. L’élément fondamental pour la réussite demeure la motivation au changement. Dans ce cas-ci, il se traduit par la participation volontaire des paysans à l’adoption d’une nouvelle technique, en passant en premier lieu par son expérimentation et la validation de l’expérience. La démarche d’accompagnement, à travers un groupement de paysans, a été beaucoup plus prometteuse que l’individualité. Les échanges de bonnes pratiques entre pairs ont été essentiels à la mise en place de solutions adaptées, qui ont pris en compte les facteurs contraignants au regard des participants. De cette manière, il a été démontré que les itinéraires techniques peuvent toujours être adaptés au contexte qui prévaut. Par ailleurs, la place du technicien animateur a été aussi la clé du changement car il s’est positionné comme un animateur-technicien, capable de fournir des informations techniques ou des éléments d’aide à la décision, mais surtout d’accompagner le groupe dans la réflexion et la recherche de solutions adaptées à leur réalité. Cette expérience montre que l’innovation n’est pas la finalité, mais plutôt un processus social et interactif dans un environnement particulier et systémique. La démarche d’appropriation d’une innovation doit toujours tenir compte des besoins et des stratégies adaptées à l’agriculture paysanne. Le changement n’est pas le produit d’une simple diffusion par adoption, mais un processus à plusieurs dimensions avec de multiples interactions au cours duquel les producteurs ne sont pas des récepteurs passifs des innovations. Ce processus doit mettre en place un espace de dialogue et de réflexion avec les paysans pour engager une démarche de recherche active de solutions. Une approche efficiente combinant l'amélioration des infrastructures agricoles collectives et l’accès individuel au petit matériel de production.

4.2.2.2 Changement de pratique Certaines coutumes doivent être abandonnées pour permettre un développement. Des phénomènes sont considérés, entre autres, la valeur du zébu et les rites traditionnels, et la pratique d’exploitation. 4.2.2.2.1 La valeur du zébu et rites traditionnelles La coutume traditionnelle accorde une place importante aux zébus. À titre d’exemple, lorsqu’une personne meurt, il est de coutume de sacrifier l’ensemble des zébus qu’elle possédait au cours des célébrations de son départ pour l’au-delà. Aussi, les ménages préfèrent-ils ne rien manger plutôt que de vendre un zébu. Vue la visibilité du prestige la démonstration de richesses lors des funérailles à la suite de décès dans les familles : un ménage peut dépenser toutes les économies que ce soit le cheptel ou autres afin de présenter aux connaissances sociales sa force. Dans le but d’un développement local, les idées suivantes sont avancées : - une campagne de sensibilisation de ménage sur la gestion financière afin de viser la période de soudure et tenant compte de tous les besoins prioritaires de la famille (santé, éducation, habillement, nourriture, intrants….) - un lancement de zone de concentration (professionnalisation des activités par spéculations) - la priorisation de l’éducation des enfants, de la fourniture des intrants nécessaires aux travaux agricoles et des nourritures mensuelles et annuelles afin de ne pas faire de dépense folle en cas de décès; et - afin de se concentrer spécialement sur son activité, la valorisation de zébu du point de vue économique par l’étude de faisabilité avec les opérateurs. La valeur ajoutée de ces cheptels est alors non introduite dans la structure de la filière élevage. Cette filière absorbe la majorité des revenus obtenus par les ménages; ce cas est très remarquable pour les zones. Pour la réussite, il est impératif que les éleveurs du district modifient cette pratique par la vente de l’animal pour avoir du revenu. 4.2.2.2.2 Le système de production Les bénéficiaires doivent accepter les techniques installées par le projet. Pour l’agriculture, les habitants de la zone d’étude présentent un système de production à faible taux de productivité. Certains agriculteurs ne veulent pas changer leurs systèmes de production pour le respect et la perpétuation des pratiques ancestrales. Aussi, dans le cas de l’élevage, le système extensif est considéré comme l’une des caractéristiques spécifiques des éleveurs. Cette pratique doit être modifiée par les techniques modernes, mais cela dépend du choix des paysans à accepter les changements apportés par le projet.

CONCLUSION Le développement rural est un concept à la fois économique et stratégique. L’insécurité et la pénurie alimentaire sont les formes les plus extrêmes des aspects multidimensionnels de la pauvreté qui touchent la population malgache. L’analyse économique a montré que le déficit alimentaire est aussi bien quantitatif que qualitatif. Le Sud est le plus touché par cette insuffisance alimentaire ; c’est ainsi que les différents partenaires et l’équipe du projet ne cessent de trouver diverses solutions face à ces problèmes. Les objectifs des différents partenaires et du projet se résument à la sécurisation alimentaire et à l’accès aux vivres. La priorité dans la réalisation des objectifs est en premier lieu la sécurisation des productions et des intrants. L’étude a mis l’accent sur la nature, l’importance et l’ampleur des effets des infrastructures agricoles sur les ménages bénéficiaires mis en place par le Projet ASARA. La situation des bénéficiaires enquêtés évolue en termes de production et de revenu agricole. Les ménages agricoles disposent d’une forte production par spéculations et sont caractérisées par une forte possession de cheptel en élevage. Le revenu moyen annuel après la réalisation du projet est estimé à 9 865 333 Ar contribuant vers la sécurité alimentaire. En ce qui concerne les effets socio-économiques induits par le projet, ils ont principalement favorisé l’augmentation du volume de production de la riziculture et d’autres cultures existantes (vivrières, rente et maraichère). Ce projet a induit le stockage de la production agricole et le renforcement de la constitution du cheptel en ce qui concerne l’élevage. D’ailleurs, l’augmentation du revenu moyen annuel des exploitations agricoles, induite par la mise en place des infrastructures agricoles, est considérable au niveau de chaque spéculation; en effet, une augmentation de 70% est observée au niveau du revenu annuel des ménages agricoles. Les bénéficiaires, qui avaient comme secours la vente de l’arachide et des cultures maraichères pour faire face au manque de nourriture, voient leur situation améliorée, grâce aux activités générées par le Projet ASARA. Le changement est surtout remarqué sur la réduction de la période de soudure et la capacité des producteurs à améliorer leur situation sociale. Même si le projet apporte des changements positifs pour les ménages agricoles, certains points méritent d’être analysés et modifiés. Les facteurs majeurs qui freinent la rénovation de ce projet sont les rites et les coutumes traditionnelles, l’enclavement et l’absence de marché. Les relations avec le marché constituent un facteur clé pour la sécurité alimentaire des ménages à travers l’accessibilité aux sources de revenus à travers la vente des produits agricoles, et en général l'ensemble du secteur primaire ;

ou encore à travers la disponibilité des produits alimentaires par l’achat de produits vivriers. La réussite de projet demande une bonne gestion et l’application de plusieurs recommandations étroitement reliées les unes aux autres. La condition de succès des projets est une résolution d’équation à larges variables et dont la résolution maximise la réussite de ces projets. Ainsi, la prise en compte de ces caractéristiques pourrait assurer la durabilité des effets, et occasionnera à cet effet, l’évaluation de l’impact des infrastructures agricoles sur les ménages bénéficiaires.

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 RASOLOFOMANANA, J. (2016). Analyse transversale de la contribution des projets de développement rural à la sécurité alimentaire. Mémoire de fin d'études, Ecole Supérieure des Sciences Agronomiques, Mention Agro-Management. Antananarivo, 52p. . OUVRAGES GENERAUX ET SPECIFIQUES  APFELBAUM .(1989). Diététique et nutrition, Abrégés de médicine. MASSON 473p.  BIDOU & DROY (2007). Pauvreté et vulnérabilité alimentaire dans le Sud de Madagascar : les apports d'une approche diachronique sur un panel de ménages. Monde en développement, pp 45-64.  BOUCHIER, A. (2010). L'analyse des données. Economica. 27p.  BUTAULT JP., DELAME N., LEROUVILLOIS P. (1999). la pluriactivité : un correctif aux inégalités du revenu agricole. Economie et statistique, pp 165-180.  CIEDEL, R. (1999). L'évaluation d'impact, prise en compte de l'impact et construction d'indicateurs d'impact. Maroc, 52p.  GRAUGNARD G., HEREEN N. (1999). Définition et mise en place d’indicateur d’impact, Organisation de solidarité Internationale (OSI), Paris, 50p.

 HODDINOTT, J., YOHANNES. (2002). Dietary diversity as food security indicator. Washington, 47p.  HUGUES, G. (1970). Segmentation et typologie deux techniques du marketing moderne, 45p.  KENNEDY, G., BALLARD, T., DOP, M.C., et European Union, 2011. Guidelines for measuring household and individual dietary diversity. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, 79p.  LEVASSEUR Sophie. (2012) Analyse des systèmes agricoles à base de girofliers à Sainte Marie, Madagascar : entre héritage coloniale et innovations paysannes. 75p.  PAM. (2014). Analyse globale de la sécurité alimentaure et nutritionnelle et de la vulnérabilité à Madagascar. Antananarivo, 56p. . WEBOGRAPHIE ET DOCUMENTS DE SITES WEB  http://www.aim-madagascar.org/aim-madagascar.org/domaine-intervention/sécurité- alimentaire consulté le 10 Février 2018  http://economierurale.revues.org/139 Les imperfections du marché du travail par exemple l’insuffisance de l’offre consulté le 02 Mars 2018.

 Un exemple de calcul de l’êta-carré se trouve sur le site www.SPSS à l'UdeS.Com, consulté le 09 Mars 2018.  http://WWW.country stat.org/ Bilan Alimentaire consulté le 12 Octobre 2018.  La résilience dans l'économie. Consulté le 15 Décembre 2018http://agora.qc.ca/documents/resiliencela_resilience_dans_leconomie_par_gilles_ paquet

ANNEXES

LISTE DES ANNEXES Pages

ANNEXE 1: Fiche d’enquête ...... 2 ANNEXE 2: Matrice de productions agricoles de chaque système de culture ...... 5 ANNEXE 3 : Matrice de revenus bruts en système de culture en Ariary ...... 9 ANNEXE 4 : Matrice de revenus bruts en système d’élevage en Ariary ...... 16 ANNEXE 5 : Typologie des producteurs par Classification Ascendante Hiérarchique ...... 21 ANNEXE 6 : Résultats d’Analyse factorielle discriminante avant-projet ...... 22 ANNEXE 7 : Score de Consommation Alimentaire ...... 24 ANNEXE 8 : Disponibilité Énergétique Alimentaire (DEA) ...... 28 ANNEXE 9 : Score de Diversité Alimentaire des Ménages (SDAM) ...... 33 ANNEXE 10: Résultats par Classification K- means de trois variables ...... 39 ANNEXE 11 : Résultats d’Analyse factorielle discriminante ...... 47 ANNEXE 12 : Résultats de l’ACM ...... 48

ANNEXE 1: Fiche d’enquête

Identification de ménage

Nom Fokontany Genre du chef de ménage(SEX) : Masculin = 1 Féminin = 2 Age du chef de ménage (AGE) Situation matrimoniale du chef de ménage (SIT MAT) marié(e) = 1 divorcé(e) = 2 veuf (ve) = 3 Célibataire = 4 Taille du ménage (TAIL.MEN) Niveau d’éducation du chef de ménage (NIV.ETUD) Sans niveau = 1 Primaire = 2 Secondaire = 3 Universitaire = 4 Profession du chef de ménage (PROF) Agriculteur = 1 Eleveur = 2 artisanat = 3 Autres = 4 Ressource principale du chef de ménage Agriculteur = 1 Elevage = 2 artisanat = 3 Autres = 4 Matériels Agricole (MAT AGRI) MAT AGRI Petits mat : 1 Animal : 2 Motorisé : 3 Aliment de base du ménage 1-Riz 2-Manioc 3-Mais 4-Patate douce 5-Autres Quantité du riz, manioc, mais, igname consommée par jour 1-Riz 2-Manioc 3-Maîs 4-Patate douce 5-Autres

Informations sur les activités des ménages

Activités Avant-Projet Après-Projet Prix Agriculture unitaire Spéculation Suface Production Surface Production autocons Vente Sem autocons Vente Sem

Elevage Espèces Nombre Production Nombre Production

Activités extra- agricoles

Destination de la production :

Aliment Evénements Vente Consommation Semence Perte stockage Autres bétails familial

Unités Kg Pourcentage

Sources de revenus :

Sources de Productions revenus Productions Autoconsommations Ventes Prix unitaires Revenus Agricultures

Elevages

Autres

Utilisez-vous des techniques agricoles suivantes : Oui Non Semences améliorés Produits phytosanitaires Agro écologie Utilisation du petit outillage agricole Culture en ligne Irrigation Utilisez-vous des techniques élevages suivants : Oui Non Elevage enclos Vaccination Elevages des races améliorés Prophylaxie Appartenance à l’organisation paysanne

Score de consommation alimentaire

Score de consommation Alimentaire(SCA) Sur les 7 Jours derniers, combien de jours avez- vous consommé les groupes 1 A= A= A= A= d’aliments suivants ? 2 B= B= B= B= A : céréales et graines 3 C= C= C= C= B : Racines et tubcs 4 D= D= D= D= C : Grains sec 5 E= E= E= E= D : Légumes 6 F= F= F= F= E : Fruits 7 G= G= G= G= F : Viande, Volailles, poisson, œufs H= H= H= H= G : Produits laitiers I= I= I= I= H : Huiles et Graisses I : Produits sucrés dont miel Score de Diverfication Alimentaire du Ménage Avez- vous consommé les groupes d’aliments suivants durant les dernières 24H ? 1 A= A= A= A= A : Céréales et tubercules 0 B= B= B= B= B: Légumineuses C= C= C= C= C: Fruits D= D= D= D= D: Légumes E= E= E= E= E: Viande et poissons F= F= F= F= F: Huiles G= G= G= G= G: Lait Durant quels mois surviennent vos périodes de soudure ? 1ER Période de soudure 2ème période de soudure 3ème période de soudure

ANNEXE 2: Matrice de productions agricoles de chaque système de culture avant et après projet (kg)

RIZ MANIOC MAÏS PATATE DOUCE ARACHIDE CUMA

Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod riz riz Manioc Manioc Maïs Maïs Patate Patate Arachide Arachide CUMA CUMA Id Av Ap Av Ap Av Ap Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 1 60 600 800 8000 400 4000 50 250 800 8000 100 500 2 60 600 200 2000 400 4000 50 250 1200 10000 100 500 3 300 3000 400 4000 200 2000 250 1250 1600 14000 500 2500 4 300 3000 200 2000 400 4000 250 1250 800 8000 500 2500 5 60 600 400 4000 400 1000 50 250 800 8000 100 500 6 60 600 800 4000 100 250 50 250 1200 10000 100 500 7 60 600 400 4000 100 250 50 250 2000 8000 100 500 8 300 3000 200 2000 200 2000 250 1250 1200 4000 500 2500 9 300 3000 400 4000 200 2000 250 1250 3200 6000 500 2500 10 300 3000 400 4000 200 2000 250 1250 1600 12000 500 2500 11 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 10000 500 2500 12 300 3000 400 4000 200 250 250 1250 400 6000 500 2500 13 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 400 6000 500 2500 14 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 400 6000 500 2500 15 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 6000 500 2500 16 30 300 400 4000 400 250 25 125 400 4000 50 250 17 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 8000 500 2500 18 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 6000 500 2500 19 300 3000 400 4000 300 250 250 1250 400 6000 500 2500 20 300 3000 400 2000 300 250 250 1250 800 10000 500 2500 21 300 3000 400 4000 400 500 250 1250 800 8000 500 2500 22 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 8000 500 2500 23 300 3000 400 2000 300 250 250 1250 1200 12000 500 2500 24 300 3000 400 4000 300 250 250 1250 1200 10000 500 2500 25 30 300 400 2000 200 250 25 125 800 8000 50 250 26 30 300 400 2000 200 250 25 125 800 8000 50 250 27 30 300 400 2000 300 250 25 125 800 8000 50 250 28 30 300 400 2000 400 500 25 125 1200 12000 50 250 29 30 300 400 4000 400 500 25 125 1600 14000 50 250 30 300 3000 400 4000 400 500 250 1250 800 8000 500 2500 31 30 300 400 2000 400 500 25 125 800 6000 50 250 32 300 3000 400 4000 300 500 250 1250 400 4000 500 2500 33 300 3000 400 4000 300 500 250 1250 1200 12000 500 2500 34 300 3000 400 2000 400 500 250 1250 800 8000 500 2500 35 300 3000 400 2000 300 500 250 1250 800 8000 500 2500 36 300 3000 400 4000 300 500 250 1250 800 10000 500 2500 37 300 3000 400 4000 300 500 250 1250 800 8000 500 2500 38 30 300 400 2000 300 1000 25 125 800 8000 50 250 39 60 600 400 4000 300 500 50 250 800 8000 100 500 40 60 600 400 4000 500 1000 50 250 800 8000 100 500 41 300 3000 1200 10000 300 500 250 1250 400 4000 500 2500 42 60 600 400 2000 500 1000 50 250 800 8000 100 500 43 60 600 400 2000 500 1500 50 250 800 8000 100 500 44 60 600 400 2000 200 500 50 250 800 8000 100 500 45 60 600 1200 10000 200 1000 50 250 800 8000 100 500 46 60 600 400 4000 200 500 50 250 1200 12000 100 500

RIZ MANIOC MAÏS PATATE DOUCE ARACHIDE CUMA

Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod riz riz Manioc Manioc Maïs Maïs Patate Patate Arachide Arachide CUMA CUMA Id Av Ap Av Ap Av Ap Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 47 60 600 1200 10000 200 500 50 250 800 8000 100 500 48 300 3000 400 4000 200 500 250 1250 800 6000 500 2500 49 60 600 800 8000 200 500 50 250 1200 10000 100 500 50 300 3000 400 8000 200 500 250 1250 800 6000 500 2500 51 60 600 400 4000 200 500 50 250 1200 10000 100 500 52 60 600 400 2000 200 500 50 250 1200 10000 100 500 53 60 600 400 4000 200 500 50 250 800 6000 100 500 54 60 600 400 2000 200 250 50 250 800 6000 100 500 55 60 600 400 2000 200 250 50 250 800 6000 100 500 56 60 600 400 4000 200 250 50 250 400 4000 100 500 57 300 3000 400 4000 200 250 250 1250 400 4000 500 2500 58 60 600 400 2000 200 250 50 250 400 4000 100 500 59 60 600 400 2000 200 250 50 250 400 6000 100 500 60 60 600 400 2000 200 250 50 250 400 6000 100 500 61 30 300 400 1000 200 250 25 125 400 4000 50 250 63 30 300 400 4000 500 500 25 125 400 8000 50 250 64 30 300 400 4000 600 1000 25 125 400 10000 50 250 65 300 3000 400 4000 200 500 250 1250 400 8000 500 2500 66 60 600 400 2000 200 250 50 250 400 6000 100 500 67 30 300 400 2000 200 250 25 125 800 6000 50 250 68 60 600 400 2000 300 250 50 250 400 4000 100 500 69 60 600 400 2000 400 2000 50 250 1600 10000 100 500 70 60 600 400 2000 200 1000 50 250 800 4000 100 500 71 60 600 400 2000 400 2000 50 250 800 8000 100 500 72 60 600 400 2000 800 2000 50 250 400 8000 100 500 73 60 600 400 4000 1200 4000 50 250 400 10000 100 500 74 30 300 400 2000 400 2000 25 125 400 6000 50 250 75 30 300 400 2000 800 2000 25 125 400 6000 50 250 76 30 300 400 2000 800 2000 25 125 1200 10000 50 250 77 30 300 800 8000 400 4000 25 125 800 8000 50 250 78 30 300 200 2000 400 4000 25 125 1200 10000 50 250 79 30 300 400 4000 200 2000 25 125 1600 14000 50 250 80 30 300 800 8000 400 4000 25 125 800 8000 50 250 81 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 82 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 83 30 300 400 4000 400 4000 25 125 800 8000 50 250 84 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 85 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 86 600 6000 400 4000 400 2000 500 2500 1200 12000 1000 5000 87 60 600 400 4000 400 2000 50 250 400 6000 100 500 88 60 600 400 2000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 89 60 600 400 4000 400 2000 50 250 400 6000 100 500 90 60 600 400 2000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 91 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 92 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 93 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 94 60 600 400 4000 400 4000 50 250 800 8000 100 500 95 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 96 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500

RIZ MANIOC MAÏS PATATE DOUCE ARACHIDE CUMA

Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod riz riz Manioc Manioc Maïs Maïs Patate Patate Arachide Arachide CUMA CUMA Id Av Ap Av Ap Av Ap Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 97 60 600 400 4000 400 2000 50 250 1200 10000 100 500 98 30 300 400 4000 400 2000 25 125 400 6000 50 250 99 30 300 400 2000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 100 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 101 30 300 400 4000 400 4000 25 125 800 8000 50 250 102 30 300 400 4000 400 4000 25 125 800 8000 50 250 103 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 104 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 105 30 300 400 2000 400 500 25 125 800 8000 50 250 106 30 300 400 4000 400 500 25 125 800 10000 50 250 107 60 600 400 2000 200 250 50 250 800 8000 100 500 108 60 600 400 2000 300 250 50 250 1200 12000 100 500 109 60 600 400 4000 300 250 50 250 1200 10000 100 500 110 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 8000 500 2500 111 300 3000 400 4000 400 500 250 1250 800 8000 500 2500 112 300 3000 400 2000 200 250 250 1250 800 8000 500 2500 113 300 3000 400 4000 300 250 250 1250 1200 10000 500 2500 114 300 3000 400 4000 400 2000 250 1250 400 6000 500 2500 115 300 3000 400 4000 400 500 250 1250 800 8000 500 2500 116 60 600 400 2000 200 250 50 250 800 8000 100 500 117 60 600 400 2000 300 250 50 250 1200 12000 100 500 118 60 600 400 4000 300 250 50 250 1200 10000 100 500 119 300 3000 400 4000 400 500 250 1250 400 6000 500 2500 120 60 600 400 4000 400 500 50 250 800 10000 100 500 121 60 600 400 4000 200 1000 50 250 1600 8000 100 500 122 60 600 400 4000 400 2000 50 250 400 4000 100 500 123 60 600 400 2000 200 1000 50 250 1600 8000 100 500 124 60 600 400 2000 400 2000 50 250 1600 10000 100 500 125 60 600 400 2000 200 1000 50 250 800 4000 100 500 126 60 600 400 2000 400 2000 50 250 800 8000 100 500 127 60 600 400 4000 400 2000 50 250 800 10000 100 500 128 60 600 400 4000 400 2000 50 250 400 6000 100 500 129 60 600 400 4000 400 2000 50 250 800 10000 100 500 130 30 300 400 4000 200 1000 25 125 1600 8000 50 250 131 30 300 400 4000 400 2000 25 125 400 4000 50 250 132 30 300 400 2000 200 1000 25 125 800 4000 50 250 133 30 300 400 2000 200 1000 25 125 1600 10000 50 250 134 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1600 10000 50 250 135 30 300 400 2000 400 2000 25 125 400 4000 50 250 136 30 300 400 2000 400 2000 25 125 400 4000 50 250 137 30 300 400 1000 400 2000 25 125 400 4000 50 250 138 30 300 400 4000 200 1000 25 125 400 4000 50 250 139 30 300 400 4000 400 2000 25 125 800 8000 50 250 140 30 300 400 4000 400 2000 25 125 800 4000 50 250 141 30 300 400 2000 200 2000 25 125 1600 8000 50 250 142 30 300 400 4000 400 2000 25 125 800 6000 50 250 143 30 300 400 4000 200 2000 25 125 800 8000 50 250 144 30 300 400 4000 400 2000 25 125 1200 10000 50 250 145 30 300 400 4000 200 2000 25 125 1600 8000 50 250

RIZ MANIOC MAÏS PATATE DOUCE ARACHIDE CUMA

Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod Prod riz riz Manioc Manioc Maïs Maïs Patate Patate Arachide Arachide CUMA CUMA Id Av Ap Av Ap Av Ap Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 146 30 300 400 4000 400 2000 25 125 2400 10000 50 250 147 30 300 400 2000 200 1000 25 125 800 4000 50 250 148 30 300 400 2000 400 2000 25 125 800 6000 50 250 149 30 300 400 2000 400 2000 25 125 1200 8000 50 250 150 30 300 400 4000 400 2000 25 125 800 10000 50 250 151 30 300 400 2000 400 2000 25 125 800 6000 50 250 152 30 300 400 4000 200 2000 25 125 800 8000 50 250 153 60 600 400 2000 400 2000 50 250 400 4000 100 500 154 60 600 400 4000 200 2000 50 250 800 8000 100 500

ANNEXE 3 : Matrice de revenus bruts en système de culture en Ariary

RIZ MANIOC MAÏS PATATE DOUCE ARACHIDE CUMA Rev Manioc Rev Manioc Rev MAÏS Rev Patate Rev Patate Rev.Arachide Rev.Arachide Rev.CUMA Rev.CUMA Id Rev riz Av Rev riz Ap Rev MAÏS Ap Av Ap Av Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 1 43 200 432 000 320 000 3 200 000 256 000 2 560 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 2 43 200 432 000 80 000 800 000 256 000 2 560 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 3 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 1 280 000 100 000 500 000 1 120 000 9 800 000 600 000 3 000 000 4 216 000 2 160 000 80 000 800 000 256 000 2 560 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 5 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 640 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 6 43 200 432 000 320 000 1 600 000 64 000 160 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 7 43 200 432 000 160 000 1 600 000 64 000 160 000 20 000 100 000 1 400 000 5 600 000 120 000 600 000 8 216 000 2 160 000 80 000 800 000 128 000 1 280 000 100 000 500 000 840 000 2 800 000 600 000 3 000 000 9 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 1 280 000 100 000 500 000 2 240 000 4 200 000 600 000 3 000 000 10 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 1 280 000 100 000 500 000 1 120 000 8 400 000 600 000 3 000 000 11 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 7 000 000 600 000 3 000 000 12 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 160 000 100 000 500 000 280 000 4 200 000 600 000 3 000 000 13 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 280 000 4 200 000 600 000 3 000 000 14 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 280 000 4 200 000 600 000 3 000 000 15 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 4 200 000 600 000 3 000 000 16 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 160 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 17 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 18 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 4 200 000 600 000 3 000 000 19 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 160 000 100 000 500 000 280 000 4 200 000 600 000 3 000 000 20 216 000 2 160 000 160 000 800 000 192 000 160 000 100 000 500 000 560 000 7 000 000 600 000 3 000 000 21 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 22 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 23 216 000 2 160 000 160 000 800 000 192 000 160 000 100 000 500 000 840 000 8 400 000 600 000 3 000 000

PATATE RIZ MANIOC MAÏS ARACHIDE CUMA DOUCE Rev Manioc Rev Manioc Rev MAÏS Rev Patate Rev Patate Rev.Arachide Rev.Arachide Rev.CUMA Rev.CUMA Id Rev riz Av Rev riz Ap Rev MAÏS Ap Av Ap Av Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 24 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 160 000 100 000 500 000 840 000 7 000 000 600 000 3 000 000 25 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 160 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 26 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 160 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 27 21 600 216 000 160 000 800 000 192 000 160 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 28 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 320 000 10 000 50 000 840 000 8 400 000 60 000 300 000 29 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 10 000 50 000 1 120 000 9 800 000 60 000 300 000 30 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 31 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 320 000 10 000 50 000 560 000 4 200 000 60 000 300 000 32 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 320 000 100 000 500 000 280 000 2 800 000 600 000 3 000 000 33 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 320 000 100 000 500 000 840 000 8 400 000 600 000 3 000 000 34 216 000 2 160 000 160 000 800 000 256 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 35 216 000 2 160 000 160 000 800 000 192 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 36 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 320 000 100 000 500 000 560 000 7 000 000 600 000 3 000 000 37 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 38 21 600 216 000 160 000 800 000 192 000 640 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 39 43 200 432 000 160 000 1 600 000 192 000 320 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 40 43 200 432 000 160 000 1 600 000 320 000 640 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 41 216 000 2 160 000 480 000 4 000 000 192 000 320 000 100 000 500 000 280 000 2 800 000 600 000 3 000 000 42 43 200 432 000 160 000 800 000 320 000 640 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 43 43 200 432 000 160 000 800 000 320 000 960 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 44 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 320 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 45 43 200 432 000 480 000 4 000 000 128 000 640 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 46 43 200 432 000 160 000 1 600 000 128 000 320 000 20 000 100 000 840 000 8 400 000 120 000 600 000 47 43 200 432 000 480 000 4 000 000 128 000 320 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 48 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 320 000 100 000 500 000 560 000 4 200 000 600 000 3 000 000

PATATE RIZ MANIOC MAÏS ARACHIDE CUMA DOUCE Rev Manioc Rev Manioc Rev MAÏS Rev Patate Rev Patate Rev.Arachide Rev.Arachide Rev.CUMA Rev.CUMA Id Rev riz Av Rev riz Ap Rev MAÏS Ap Av Ap Av Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 49 43 200 432 000 320 000 3 200 000 128 000 320 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 50 216 000 2 160 000 160 000 3 200 000 128 000 320 000 100 000 500 000 560 000 4 200 000 600 000 3 000 000 51 43 200 432 000 160 000 1 600 000 128 000 320 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 52 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 320 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 53 43 200 432 000 160 000 1 600 000 128 000 320 000 20 000 100 000 560 000 4 200 000 120 000 600 000 54 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 560 000 4 200 000 120 000 600 000 55 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 560 000 4 200 000 120 000 600 000 56 43 200 432 000 160 000 1 600 000 128 000 160 000 20 000 100 000 280 000 2 800 000 120 000 600 000 57 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 160 000 100 000 500 000 280 000 2 800 000 600 000 3 000 000 58 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 280 000 2 800 000 120 000 600 000 59 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 280 000 4 200 000 120 000 600 000 60 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 280 000 4 200 000 120 000 600 000 61 21 600 216 000 160 000 400 000 128 000 160 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 63 21 600 216 000 160 000 1 600 000 320 000 320 000 10 000 50 000 280 000 5 600 000 60 000 300 000 64 21 600 216 000 160 000 1 600 000 384 000 640 000 10 000 50 000 280 000 7 000 000 60 000 300 000 65 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 128 000 320 000 100 000 500 000 280 000 5 600 000 600 000 3 000 000 66 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 280 000 4 200 000 120 000 600 000 67 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 160 000 10 000 50 000 560 000 4 200 000 60 000 300 000 68 43 200 432 000 160 000 800 000 192 000 160 000 20 000 100 000 280 000 2 800 000 120 000 600 000 69 43 200 432 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 1 120 000 7 000 000 120 000 600 000 70 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 640 000 20 000 100 000 560 000 2 800 000 120 000 600 000 71 43 200 432 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 72 43 200 432 000 160 000 800 000 512 000 1 280 000 20 000 100 000 280 000 5 600 000 120 000 600 000 73 43 200 432 000 160 000 1 600 000 768 000 2 560 000 20 000 100 000 280 000 7 000 000 120 000 600 000 74 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 4 200 000 60 000 300 000

PATATE RIZ MANIOC MAÏS ARACHIDE CUMA DOUCE Rev Manioc Rev Manioc Rev MAÏS Rev Patate Rev Patate Rev.Arachide Rev.Arachide Rev.CUMA Rev.CUMA Id Rev riz Av Rev riz Ap Rev MAÏS Ap Av Ap Av Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 75 21 600 216 000 160 000 800 000 512 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 4 200 000 60 000 300 000 76 21 600 216 000 160 000 800 000 512 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 77 21 600 216 000 320 000 3 200 000 256 000 2 560 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 78 21 600 216 000 80 000 800 000 256 000 2 560 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 79 21 600 216 000 160 000 1 600 000 128 000 1 280 000 10 000 50 000 1 120 000 9 800 000 60 000 300 000 80 21 600 216 000 320 000 3 200 000 256 000 2 560 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 81 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 82 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 83 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 2 560 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 84 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 85 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 86 432 000 4 320 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 200 000 1 000 000 840 000 8 400 000 1 000 000 6 000 000 87 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 280 000 4 200 000 120 000 600 000 88 43 200 432 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 89 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 280 000 4 200 000 120 000 600 000 90 43 200 432 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 91 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 92 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 93 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 94 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 2 560 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 95 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 96 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 97 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 98 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 4 200 000 60 000 300 000 99 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000

PATATE RIZ MANIOC MAÏS ARACHIDE CUMA DOUCE Rev Manioc Rev Manioc Rev MAÏS Rev Patate Rev Patate Rev.Arachide Rev.Arachide Rev.CUMA Rev.CUMA Id Rev riz Av Rev riz Ap Rev MAÏS Ap Av Ap Av Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 100 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 101 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 2 560 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 102 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 2 560 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 103 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 104 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 105 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 320 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 106 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 10 000 50 000 560 000 7 000 000 60 000 300 000 107 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 108 43 200 432 000 160 000 800 000 192 000 160 000 20 000 100 000 840 000 8 400 000 120 000 600 000 109 43 200 432 000 160 000 1 600 000 192 000 160 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 110 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 111 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 112 216 000 2 160 000 160 000 800 000 128 000 160 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 113 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 192 000 160 000 100 000 500 000 840 000 7 000 000 600 000 3 000 000 114 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 100 000 500 000 280 000 4 200 000 600 000 3 000 000 115 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 100 000 500 000 560 000 5 600 000 600 000 3 000 000 116 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 160 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 117 43 200 432 000 160 000 800 000 192 000 160 000 20 000 100 000 840 000 8 400 000 120 000 600 000 118 43 200 432 000 160 000 1 600 000 192 000 160 000 20 000 100 000 840 000 7 000 000 120 000 600 000 119 216 000 2 160 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 100 000 500 000 280 000 4 200 000 600 000 3 000 000 120 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 320 000 20 000 100 000 560 000 7 000 000 120 000 600 000 121 43 200 432 000 160 000 1 600 000 128 000 640 000 20 000 100 000 1 120 000 5 600 000 120 000 600 000 122 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 280 000 2 800 000 120 000 600 000 123 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 640 000 20 000 100 000 1 120 000 5 600 000 120 000 600 000 124 43 200 432 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 1 120 000 7 000 000 120 000 600 000

PATATE RIZ MANIOC MAÏS ARACHIDE CUMA DOUCE Rev Manioc Rev Manioc Rev MAÏS Rev Patate Rev Patate Rev.Arachide Rev.Arachide Rev.CUMA Rev.CUMA Id Rev riz Av Rev riz Ap Rev MAÏS Ap Av Ap Av Douce Av Douce Ap Av Ap Av Ap 125 43 200 432 000 160 000 800 000 128 000 640 000 20 000 100 000 560 000 2 800 000 120 000 600 000 126 43 200 432 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 560 000 5 600 000 120 000 600 000 127 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 560 000 7 000 000 120 000 600 000 128 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 280 000 4 200 000 120 000 600 000 129 43 200 432 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 20 000 100 000 560 000 7 000 000 120 000 600 000 130 21 600 216 000 160 000 1 600 000 128 000 640 000 10 000 50 000 1 120 000 5 600 000 60 000 300 000 131 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 132 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 640 000 10 000 50 000 560 000 2 800 000 60 000 300 000 133 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 640 000 10 000 50 000 1 120 000 7 000 000 60 000 300 000 134 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 1 120 000 7 000 000 60 000 300 000 135 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 136 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 137 21 600 216 000 160 000 400 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 138 21 600 216 000 160 000 1 600 000 128 000 640 000 10 000 50 000 280 000 2 800 000 60 000 300 000 139 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 140 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 560 000 2 800 000 60 000 300 000 141 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 1 280 000 10 000 50 000 1 120 000 5 600 000 60 000 300 000 142 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 560 000 4 200 000 60 000 300 000 143 21 600 216 000 160 000 1 600 000 128 000 1 280 000 10 000 50 000 560 000 5 600 000 60 000 300 000 144 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 7 000 000 60 000 300 000 145 21 600 216 000 160 000 1 600 000 128 000 1 280 000 10 000 50 000 1 120 000 5 600 000 60 000 300 000 146 21 600 216 000 160 000 1 600 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 1 680 000 7 000 000 60 000 300 000 147 21 600 216 000 160 000 800 000 128 000 640 000 10 000 50 000 560 000 2 800 000 60 000 300 000 148 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 560 000 4 200 000 60 000 300 000 149 21 600 216 000 160 000 800 000 256 000 1 280 000 10 000 50 000 840 000 5 600 000 60 000 300 000

ANNEXE 4 : Matrice de revenus bruts en système d’élevage en Ariary

ZEBU CAPRIN OVIN VOLAILLES REV REV Id REV Zébu REV Zébu REV capr REV capr REV Ovin REV Ovin volailles volailles 1 12 600 000 12 600 000 1 600 000 2 800 000 - - 240 000 240 000 2 7 000 000 7 000 000 800 000 1 600 000 480 000 1 200 000 120 000 160 000 3 8 400 000 8 400 000 1 200 000 2 400 000 - - 360 000 360 000 4 14 000 000 14 000 000 2 000 000 4 000 000 - - 400 000 400 000 5 8 400 000 8 400 000 1 600 000 2 400 000 - - 240 000 400 000 6 4 900 000 4 900 000 1 200 000 3 600 000 - 800 000 240 000 240 000 7 4 200 000 4 200 000 640 000 2 000 000 800 000 960 000 240 000 240 000 8 4 200 000 4 200 000 1 200 000 2 800 000 - - 80 000 80 000 9 8 400 000 8 400 000 640 000 2 400 000 320 000 320 000 80 000 80 000 10 8 400 000 8 400 000 720 000 1 600 000 - - 112 000 112 000 11 5 600 000 5 600 000 720 000 1 600 000 - - 240 000 240 000 12 7 000 000 7 000 000 800 000 2 400 000 - - 120 000 120 000 13 4 200 000 4 200 000 640 000 1 200 000 - - 112 000 112 000 14 3 500 000 3 500 000 1 520 000 2 400 000 - - 96 000 96 000 15 2 800 000 2 800 000 1 600 000 4 000 000 - - 240 000 560 000 16 7 000 000 7 000 000 800 000 2 400 000 - - 320 000 320 000 17 10 500 000 10 500 000 1 600 000 2 400 000 - - 200 000 200 000 18 9 100 000 9 100 000 1 200 000 1 600 000 - - 160 000 160 000 19 14 000 000 14 000 000 1 920 000 2 400 000 - - 240 000 240 000 20 8 400 000 8 400 000 1 200 000 1 600 000 - - 320 000 320 000 21 10 500 000 10 500 000 1 600 000 1 200 000 - - 80 000 80 000 22 7 000 000 7 000 000 1 200 000 1 600 000 - - 320 000 320 000 23 6 300 000 6 300 000 960 000 1 200 000 - - 96 000 96 000 24 7 000 000 7 000 000 1 600 000 2 000 000 - - 240 000 240 000 25 4 900 000 4 900 000 640 000 1 600 000 - - 160 000 160 000 26 8 400 000 8 400 000 480 000 1 200 000 - - 200 000 200 000 27 5 600 000 5 600 000 640 000 2 000 000 - - 120 000 120 000 28 12 600 000 12 600 000 480 000 1 200 000 - - 200 000 320 000 29 10 500 000 10 500 000 800 000 2 400 000 - - 240 000 240 000 30 7 000 000 7 000 000 640 000 2 000 000 - - 200 000 320 000 31 5 600 000 5 600 000 800 000 1 200 000 - - 240 000 360 000 32 6 300 000 6 300 000 480 000 960 000 - - 120 000 240 000 33 8 400 000 8 400 000 800 000 2 240 000 - - 240 000 360 000 34 3 500 000 3 500 000 480 000 960 000 - - 160 000 280 000

ZEBU CAPRIN OVIN VOLAILLES REV REV Id REV Zébu REV Zébu REV capr REV capr REV Ovin REV Ovin volailles volailles 35 4 200 000 4 200 000 960 000 1 200 000 - - 200 000 224 000 36 6 300 000 6 300 000 640 000 960 000 - - 240 000 240 000 37 2 800 000 2 800 000 800 000 800 000 - - 200 000 200 000 38 10 500 000 10 500 000 1 600 000 1 600 000 - - 400 000 400 000 39 8 400 000 8 400 000 1 200 000 1 200 000 - - 240 000 400 000 40 7 000 000 7 000 000 1 600 000 2 400 000 - - 320 000 480 000 41 5 600 000 5 600 000 2 000 000 2 800 000 - - 400 000 160 000 42 2 800 000 2 800 000 1 200 000 1 200 000 - - 160 000 160 000 43 10 500 000 10 500 000 960 000 1 600 000 - - 240 000 480 000 44 4 900 000 4 900 000 480 000 1 200 000 - - 80 000 400 000 45 4 200 000 4 200 000 640 000 640 000 - - 160 000 160 000 46 8 400 000 8 400 000 1 600 000 1 600 000 - - 320 000 320 000 47 5 600 000 5 600 000 800 000 800 000 - - 160 000 160 000 48 6 300 000 6 300 000 800 000 2 000 000 - - 80 000 160 000 49 4 900 000 4 900 000 800 000 1 600 000 - - 240 000 400 000 50 4 200 000 4 200 000 800 000 1 200 000 - - 240 000 360 000 51 5 600 000 5 600 000 960 000 960 000 - - 160 000 160 000 52 4 200 000 4 200 000 2 000 000 2 000 000 - - 400 000 400 000 53 2 800 000 2 800 000 640 000 1 440 000 - - 200 000 360 000 54 4 200 000 4 200 000 640 000 960 000 - - 160 000 240 000 55 5 600 000 5 600 000 1 520 000 1 520 000 - - 200 000 200 000 56 2 800 000 2 800 000 800 000 800 000 - - 240 000 280 000 57 4 200 000 4 200 000 960 000 960 000 - - 320 000 320 000 58 4 200 000 4 200 000 640 000 1 360 000 - - 160 000 400 000 59 6 300 000 6 300 000 640 000 1 200 000 - - 160 000 288 000 60 3 500 000 3 500 000 640 000 1 200 000 - - 80 000 360 000 61 4 200 000 4 200 000 960 000 1 600 000 - - 240 000 240 000 63 7 000 000 7 000 000 1 200 000 1 200 000 - - 360 000 360 000 64 4 900 000 4 900 000 1 200 000 1 200 000 - - 360 000 360 000 65 3 500 000 3 500 000 1 200 000 2 000 000 - - 800 000 400 000 66 4 200 000 4 200 000 480 000 1 200 000 - - 272 000 160 000 67 7 000 000 7 000 000 1 200 000 1 200 000 - - 360 000 360 000 68 2 800 000 2 800 000 1 600 000 1 600 000 - - 400 000 400 000 69 5 600 000 5 600 000 800 000 800 000 800 000 800 000 240 000 280 000 70 5 600 000 5 600 000 1 600 000 1 600 000 - - 240 000 288 000 71 7 000 000 7 000 000 1 200 000 1 200 000 - - 240 000 280 000 72 4 900 000 4 900 000 800 000 800 000 - - 360 000 360 000 73 2 800 000 2 800 000 1 600 000 1 600 000 - - 400 000 400 000

ZEBU CAPRIN OVIN VOLAILLES REV REV Id REV Zébu REV Zébu REV capr REV capr REV Ovin REV Ovin volailles volailles 74 7 000 000 7 000 000 960 000 960 000 400 000 400 000 360 000 360 000 75 5 600 000 5 600 000 1 600 000 1 600 000 - - 240 000 240 000 76 8 400 000 8 400 000 1 200 000 1 200 000 - - 200 000 240 000 77 6 300 000 6 300 000 2 000 000 2 000 000 960 000 1 200 000 240 000 240 000 78 3 500 000 3 500 000 480 000 2 800 000 - - 224 000 400 000 79 8 400 000 8 400 000 1 200 000 2 400 000 - - 240 000 240 000 80 2 100 000 2 100 000 1 200 000 1 600 000 - - 800 000 800 000 81 2 100 000 2 100 000 480 000 960 000 - - 200 000 280 000 82 7 000 000 7 000 000 1 200 000 2 080 000 - - 280 000 280 000 83 2 800 000 2 800 000 1 200 000 1 200 000 - - 480 000 480 000 84 4 200 000 4 200 000 960 000 2 800 000 640 000 960 000 240 000 240 000 85 5 600 000 5 600 000 2 000 000 2 000 000 - - 440 000 440 000 86 17 500 000 17 500 000 3 600 000 6 400 000 2 400 000 4 000 000 800 000 640 000 87 7 000 000 7 000 000 1 200 000 2 160 000 640 000 640 000 640 000 640 000 88 4 900 000 4 900 000 480 000 1 280 000 - - 360 000 360 000 89 8 400 000 8 400 000 1 600 000 2 400 000 400 000 400 000 320 000 320 000 90 6 300 000 6 300 000 800 000 2 000 000 - - 400 000 400 000 91 6 300 000 6 300 000 1 200 000 1 200 000 320 000 320 000 240 000 280 000 92 7 000 000 7 000 000 2 400 000 2 400 000 - - 320 000 320 000 93 7 700 000 7 700 000 2 080 000 2 080 000 - - 448 000 448 000 94 4 200 000 4 200 000 1 200 000 1 200 000 - - 480 000 480 000 95 2 800 000 2 800 000 800 000 960 000 400 000 400 000 352 000 200 000 96 3 500 000 3 500 000 960 000 960 000 480 000 480 000 360 000 240 000 97 3 500 000 3 500 000 480 000 1 200 000 - - 224 000 224 000 98 5 600 000 5 600 000 1 200 000 1 200 000 160 000 800 000 640 000 640 000 99 2 800 000 2 800 000 400 000 800 000 - - 280 000 360 000 100 8 400 000 8 400 000 1 600 000 1 600 000 400 000 1 600 000 320 000 320 000 101 3 500 000 3 500 000 800 000 800 000 - - 400 000 400 000 102 3 500 000 3 500 000 1 200 000 1 200 000 320 000 1 200 000 240 000 240 000 103 7 000 000 7 000 000 2 400 000 2 400 000 - - 320 000 320 000 104 10 500 000 10 500 000 2 000 000 2 000 000 800 000 800 000 400 000 400 000 105 1 400 000 1 400 000 400 000 1 200 000 - - 320 000 320 000 106 - - 400 000 960 000 - - 320 000 320 000 107 8 400 000 8 400 000 2 000 000 2 000 000 1 600 000 1 600 000 400 000 400 000 108 2 100 000 2 100 000 1 200 000 1 200 000 160 000 640 000 640 000 640 000 109 2 800 000 2 800 000 400 000 800 000 - - 240 000 360 000 110 2 100 000 2 100 000 560 000 1 200 000 - - 200 000 360 000 111 12 600 000 12 600 000 1 600 000 2 400 000 - - 200 000 120 000

ZEBU CAPRIN OVIN VOLAILLES REV REV Id REV Zébu REV Zébu REV capr REV capr REV Ovin REV Ovin volailles volailles 112 10 500 000 10 500 000 1 200 000 2 160 000 - - 160 000 360 000 113 4 200 000 4 200 000 640 000 1 200 000 - - 160 000 400 000 114 6 300 000 6 300 000 960 000 1 600 000 160 000 640 000 320 000 320 000 115 6 300 000 6 300 000 800 000 1 600 000 - - 160 000 160 000 116 7 000 000 7 000 000 2 400 000 2 400 000 1 200 000 1 200 000 480 000 480 000 117 3 500 000 3 500 000 640 000 1 600 000 - - 160 000 160 000 118 2 100 000 2 100 000 960 000 960 000 160 000 480 000 320 000 320 000 119 4 200 000 4 200 000 640 000 1 120 000 - 800 000 160 000 400 000 120 4 200 000 4 200 000 800 000 1 440 000 160 000 1 200 000 320 000 560 000 121 5 600 000 5 600 000 560 000 1 600 000 400 000 800 000 360 000 360 000 122 4 900 000 4 900 000 400 000 960 000 240 000 240 000 240 000 240 000 123 7 000 000 7 000 000 1 200 000 1 200 000 - - 360 000 360 000 124 3 500 000 3 500 000 640 000 960 000 - - 160 000 160 000 125 3 500 000 3 500 000 960 000 1 440 000 160 000 160 000 320 000 320 000 126 8 400 000 8 400 000 560 000 1 600 000 1 280 000 1 280 000 560 000 560 000 127 10 500 000 10 500 000 2 400 000 2 400 000 1 200 000 1 200 000 480 000 480 000 128 4 200 000 4 200 000 800 000 2 000 000 - - 160 000 160 000 129 4 200 000 4 200 000 560 000 2 800 000 - - 208 000 208 000 130 7 000 000 7 000 000 960 000 2 400 000 160 000 480 000 240 000 240 000 131 8 400 000 8 400 000 2 400 000 2 400 000 - - 400 000 400 000 132 4 900 000 4 900 000 480 000 1 200 000 - - 200 000 200 000 133 4 200 000 4 200 000 560 000 960 000 240 000 800 000 240 000 240 000 134 10 500 000 10 500 000 1 200 000 2 400 000 560 000 1 600 000 560 000 560 000 135 7 000 000 7 000 000 1 760 000 1 760 000 1 200 000 2 400 000 400 000 400 000 136 2 800 000 2 800 000 400 000 800 000 - - 200 000 200 000 137 3 500 000 3 500 000 1 600 000 1 600 000 800 000 2 160 000 240 000 240 000 138 4 200 000 4 200 000 400 000 960 000 - - 320 000 320 000 139 10 500 000 10 500 000 1 440 000 2 240 000 - - 400 000 400 000 140 4 200 000 4 200 000 400 000 960 000 - - 200 000 400 000 141 2 800 000 2 800 000 400 000 2 000 000 - - 240 000 240 000 142 5 600 000 5 600 000 2 400 000 3 600 000 800 000 2 000 000 720 000 560 000 143 7 000 000 7 000 000 960 000 1 200 000 400 000 400 000 400 000 400 000 144 17 500 000 17 500 000 800 000 3 600 000 - - 360 000 720 000 145 10 500 000 10 500 000 560 000 3 200 000 800 000 2 800 000 400 000 800 000 146 14 000 000 14 000 000 2 400 000 4 000 000 - - 240 000 360 000 147 1 400 000 1 400 000 400 000 800 000 - - 520 000 520 000 148 2 800 000 2 800 000 800 000 1 200 000 - - 320 000 400 000 149 4 900 000 4 900 000 800 000 2 000 000 - - 480 000 400 000

ZEBU CAPRIN OVIN VOLAILLES REV REV Id REV Zébu REV Zébu REV capr REV capr REV Ovin REV Ovin volailles volailles 150 8 400 000 8 400 000 1 600 000 3 200 000 400 000 800 000 416 000 520 000 151 2 800 000 2 800 000 1 200 000 2 000 000 - - 640 000 320 000 152 4 200 000 4 200 000 2 000 000 2 800 000 - 800 000 560 000 480 000 153 3 500 000 3 500 000 400 000 800 000 - 480 000 480 000 800 000 154 5 600 000 5 600 000 800 000 1 600 000 - 560 000 544 000 400 000

ANNEXE 5 : Typologie des producteurs par Classification Ascendante Hiérarchique

Statistiques descriptives :

Obs. avec Obs. sans Variables Obs données données Minimum Maximum Moyenne Ecart-type manquante manquante RizPrd 153 0 153 30 600 110,98 116,80

MancPrd 153 0 153 200 1200 423,53 135,61

MaïsPrd 153 0 153 100 1200 330,07 140,06

PttPrd 153 0 153 25 500 92,48 97,34

ArchPrd 153 0 153 400 3200 907,19 427,99

CumPrd 153 0 153 50 1000 184,97 194,67

ZebNbr 153 0 153 0 15 6,25 3,72

CapNbr 153 0 153 5 45 14,01 7,21

VolNbr 153 0 153 10 100 37,41 18,55

OvinNbr 153 0 153 0 30 1,94 4,66

EltotRe 153 0 153 720000 24300000 7595189,54 3524788,74

AgrtotRe 153 0 153 659600 3444000 1354546,41 437184,19

Dendrogramme Dendrogramme

1,2E+15 1,162E+15

1,062E+15 1E+15

9,617E+14

8E+14 8,617E+14 7,617E+14 6E+14

6,617E+14 Dissimilarité Dissimilarité 4E+14 5,617E+14 4,617E+14 2E+14

3,617E+14

0 2,617E+14

C2 C1

Obs116 Obs107 Obs123 Obs140 Obs117 Obs108 Obs135 Obs147 Obs105 Obs104 Obs146 Obs109 Obs132 Obs118 Obs112 Obs137 Obs128 Obs124 Obs101 Obs127 Obs152 Obs139 Obs100 Obs150 Obs120 Obs136 Obs153 Obs151 Obs119 Obs131 Obs121 Obs148 Obs122 Obs129 Obs142 Obs114 Obs113 Obs115 Obs130 Obs134 Obs125 Obs149 Obs141 Obs102 Obs111 Obs106 Obs138 Obs133 Obs144 Obs103 Obs110 Obs126 Obs143 Obs145

Obs8 Obs7 Obs6 Obs2 Obs9 Obs3 Obs5 Obs1 Obs4

Obs77 Obs42 Obs79 Obs94 Obs96 Obs37 Obs34 Obs98 Obs56 Obs53 Obs80 Obs35 Obs50 Obs57 Obs64 Obs95 Obs72 Obs13 Obs14 Obs45 Obs15 Obs67 Obs58 Obs65 Obs54 Obs60 Obs82 Obs51 Obs47 Obs52 Obs11 Obs32 Obs27 Obs63 Obs59 Obs31 Obs61 Obs44 Obs25 Obs87 Obs49 Obs83 Obs71 Obs93 Obs22 Obs70 Obs81 Obs16 Obs62 Obs66 Obs73 Obs26 Obs40 Obs97 Obs55 Obs69 Obs74 Obs23 Obs36 Obs48 Obs68 Obs89 Obs12 Obs84 Obs90 Obs30 Obs41 Obs24 Obs10 Obs33 Obs99 Obs88 Obs18 Obs46 Obs92 Obs39 Obs86 Obs76 Obs20 Obs91 Obs75 Obs78 Obs43 Obs29 Obs38 Obs17 Obs21 Obs28 Obs85 Obs19

Distance entre les barycentres des classes :

1 2 3

1 0,000 5262587,489 9246214,450

2 5262587,489 0,000 3983763,483

3 9246214,450 3983763,483 0,000

ANNEXE 6 : Résultats d’Analyse factorielle discriminante avant-projet

Statistiques descriptives : Variable Modalités Effectifs % Classe 1 18 11,7647 2 53 34,6405 3 82 53,5948

Obs. avec Obs. sans Variables Obs données données Minimum Maximum Moyenne Ecart-type manquante manquante Taille flle 153 0 153 1 12 6 2,8718

Nb actf 153 0 153 1 10 3 1,4454

Rev Riz Av 153 0 153 21600 432000 79906 84098,6859

Rev Riz Ap 153 0 153 216000 4320000 799059 840986,8595

Rev Manioc Av 153 0 153 80000 480000 169412 54244,0306

Rev Manioc Ap 153 0 153 400000 4000000 1349020 650315,4748

Rev Maïs Av 153 0 153 64000 768000 211242 89637,5763

Rev Maïs Ap 153 0 153 160000 2560000 840784 678953,8483

Rev Patate Douce Av 153 0 153 10000 200000 36993 38934,5768

Rev Patate Douce Ap 153 0 153 50000 1000000 184967 194672,8841

Rev.Arachide Av 153 0 153 280000 2240000 635033 299589,9043

Rev.Arachide Ap 153 0 153 2800000 9800000 5581699 1661064,8894

Rev.CUMA Av 153 0 153 60000 1200000 221961 233607,4610

Rev.CUMA Ap 153 0 153 300000 6000000 1109804 1168037,3048

REV Zébu Av 153 0 153 0 17500000 6057516 3062113,4087

REV Zébu Ap 153 0 153 0 17500000 6057516 3062113,4087

REV Capr Av 153 0 153 400000 3600000 1091765 570980,3638

REV Capr Ap 153 0 153 640000 6400000 1731242 822607,6319

REV Ovin Av 153 0 153 0 2400000 149020 353158,2408

REV Ovin Ap 153 0 153 0 4000000 279739 602879,0004

REV Volailles Av 153 0 153 80000 800000 296889 148413,5206

REV Volailles Ap 153 0 153 80000 800000 327686 144113,6462

Valeurs propres : F1 F2 Valeur propre 4,7686 0,3733 Discrimination (%) 92,7399 7,2601

% cumulé 92,7399 100,0000

Scree plot Variables (axes F1 et F2 : 100,00 %) 1

6 100 0,75

80 0,5 REV Capr Ap 4 0,25 REV VolaillesRev.Arachide 60 Rev Manioc Av Rev Patate Rev MaïsRevRev.CUMAAp Av Riz AvAp AvAp REV Zébu ApAv RevRev Manioc MaïsDouce Ap Ap ApAv 3 0 REV Volailles REVRev.Arachide Ovin Ap 40 Av F2 (7,26 %) (7,26 F2 -0,25 Ap Valeur propre Valeur REV Capr Av 2 REV Ovin Av Taille flle 20 (%) cumulée Variabilité -0,5 1 Nb actf -0,75 0 0 F1 F2 -1

axe -1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 F1 (92,74 %)

ANNEXE 7 : Score de Consommation Alimentaire

viandes, Céréales et volailles Huiles Miel et Racines Grains poisson, Produits et produits Id tubercules secs Légumes Fruits œuf laitiers graisses sucrés 1 7 2 2 3 2 2 5 2 2 6 3 0 2 1 3 3 0 3 7 4 4 3 2 3 4 1 4 6 2 3 3 3 2 0 2 5 6 3 0 3 2 3 3 0 6 6 2 0 2 2 2 3 0 7 6 4 2 4 1 3 5 0 8 6 4 2 2 2 3 6 0 9 7 3 2 5 2 3 0 0 10 7 3 2 3 2 2 5 0 11 7 4 0 5 0 2 2 1 12 7 4 2 2 2 2 4 0 13 7 2 5 4 2 2 2 1 14 7 4 4 4 1 2 6 2 15 7 2 2 4 3 2 2 2 16 7 5 2 4 3 2 7 0 17 7 2 0 4 2 2 3 1 18 7 4 2 4 0 2 2 1 19 7 4 1 4 2 2 6 0 20 7 3 3 4 3 2 2 1 21 7 3 1 5 2 3 3 0 22 6 3 1 3 3 3 4 1 23 6 4 2 2 2 3 3 0 24 6 5 5 2 2 2 4 2 25 6 4 4 2 3 3 5 3 26 6 2 1 4 2 0 6 4 27 6 3 1 3 2 3 7 5 28 6 2 0 4 2 1 6 5 29 6 4 2 3 3 3 6 4 30 6 4 1 2 2 2 4 3 31 7 3 1 4 2 0 7 3 32 7 3 2 2 2 1 7 1 33 7 7 2 1 3 0 5 2 34 7 7 2 0 2 2 6 1 35 7 7 5 6 2 3 5 0 36 7 4 2 5 3 2 7 1 37 7 2 2 3 2 0 6 2 38 7 1 3 2 3 1 5 2 39 7 2 0 5 2 2 6 0

viandes, Céréales et volailles Huiles Miel et Racines Grains poisson, Produits et produits Id tubercules secs Légumes Fruits œuf laitiers graisses sucrés 40 7 4 2 2 0 2 4 1 41 7 4 3 3 2 3 2 1 42 7 3 2 1 2 2 6 0 43 7 3 4 3 4 2 7 2 44 7 7 1 2 2 0 5 2 45 7 7 2 6 3 1 4 0 46 7 7 5 5 1 2 6 0 47 7 4 4 3 2 3 4 1 48 7 2 2 3 5 1 5 0 49 6 7 0 3 4 3 4 0 50 6 2 0 3 5 2 4 1 51 6 4 2 2 6 2 3 0 52 6 4 3 4 5 2 5 1 53 7 3 2 3 4 1 2 2 54 7 3 3 4 0 1 3 2 55 7 4 1 2 5 2 4 4 56 7 3 2 2 4 0 5 3 57 7 2 3 2 3 3 6 2 58 7 4 4 2 1 4 4 3 59 7 2 2 2 3 2 5 3 60 7 3 3 2 2 3 4 1 61 7 2 0 2 4 1 2 2 63 7 4 2 2 3 2 5 3 64 7 4 4 7 3 3 6 2 65 7 3 1 3 2 4 4 2 66 7 3 2 2 3 2 3 2 67 7 2 1 3 2 3 6 1 68 7 3 2 3 5 4 5 1 69 7 3 5 3 0 4 6 1 70 7 4 4 2 6 5 4 1 71 7 2 3 3 2 5 6 1 72 7 2 4 3 1 2 5 2 73 7 2 0 3 3 5 2 1 74 7 4 2 3 3 3 4 0 75 7 4 3 3 3 2 5 1 76 7 3 4 3 5 0 5 2 77 7 3 3 2 0 3 6 2 78 7 3 2 3 5 4 7 0 79 7 4 2 3 1 5 4 1 80 7 3 3 3 4 3 3 1

viandes, Céréales et volailles Huiles Miel et Racines Grains poisson, Produits et produits Id tubercules secs Légumes Fruits œuf laitiers graisses sucrés 81 7 4 4 3 3 6 5 0 82 7 2 7 3 2 4 6 2 83 7 7 7 6 1 3 5 2 84 7 2 0 5 1 4 3 0 85 7 4 2 7 2 2 4 0 86 7 4 2 6 4 3 5 1 87 7 3 4 5 5 4 6 0 88 7 3 3 7 4 4 1 0 89 7 7 4 6 4 1 5 1 90 7 7 2 6 4 2 6 0 91 7 7 5 7 0 3 7 1 92 7 4 4 5 2 5 2 4 93 7 2 3 6 2 3 5 2 94 7 7 7 5 1 2 6 4 95 7 2 0 7 2 0 4 3 96 7 4 2 5 3 3 5 2 97 7 4 4 6 2 4 2 3 98 7 3 3 3 3 5 3 0 99 7 3 2 7 4 3 3 0 100 7 7 1 7 2 6 3 0 101 7 7 2 7 3 7 2 0 102 6 7 5 4 3 3 4 0 103 6 4 4 2 0 4 4 1 104 6 2 3 7 1 2 4 0 105 6 4 3 7 3 5 4 1 106 6 2 0 6 2 4 3 0 107 7 4 2 2 4 4 4 2 108 7 4 2 3 5 5 4 3 109 7 3 4 7 4 5 3 4 110 7 3 3 6 2 6 3 1 111 7 3 0 7 5 5 6 1 112 7 4 3 6 4 3 3 4 113 7 3 4 7 3 2 2 3 114 7 3 3 5 5 0 5 3 115 7 2 4 6 6 3 3 1 116 6 3 5 5 5 4 4 2 117 6 4 3 6 5 2 5 1 118 6 3 4 7 4 3 3 0 119 6 2 5 5 3 2 6 1 120 6 4 4 6 5 1 5 2

viandes, Céréales et volailles Huiles Miel et Racines Grains poisson, Produits et produits Id tubercules secs Légumes Fruits œuf laitiers graisses sucrés 121 6 2 3 5 6 3 7 2 122 6 3 4 6 5 4 4 0 123 6 4 2 1 4 2 6 1 124 7 3 2 7 5 3 3 1 125 7 4 5 6 6 4 4 0 126 7 2 4 5 6 4 5 2 127 7 2 4 4 3 5 2 2 128 7 3 2 4 4 5 3 0 129 7 2 4 6 5 2 5 0 130 7 3 3 6 6 1 3 1 131 7 3 3 5 5 3 4 0 132 5 4 4 4 2 2 6 0 133 5 2 2 6 4 0 5 1 134 5 4 2 5 5 3 3 0 135 5 4 3 5 4 4 2 1 136 7 3 2 6 6 2 4 4 137 7 3 1 6 4 3 5 2 138 7 2 0 7 5 2 2 4 139 6 3 0 5 6 1 5 3 140 6 4 4 6 2 3 3 2 141 6 3 3 5 3 4 2 3 142 6 4 2 4 1 2 3 3 143 6 2 5 5 2 3 5 4 144 7 4 4 6 4 4 4 4 145 7 2 0 1 3 4 3 3 146 7 4 1 2 4 5 4 2 147 5 2 2 6 2 5 2 2 148 5 4 2 7 3 2 3 2 149 5 4 4 2 3 3 4 4 150 7 3 3 6 6 0 3 1 151 7 3 0 2 3 1 5 1 152 7 1 2 3 4 3 2 1 153 7 3 3 6 5 2 5 1 154 7 4 4 2 4 0 4 2

ANNEXE 8 : Disponibilité Énergétique Alimentaire (DEA)

Id PROD SEMANCE TAIL DEA TOT + PERTE FML BA KCAL 1 2210 442 12 1768 904 2 2010 402 4 1608 2467 3 3250 650 12 2600 1330 4 2450 490 7 1960 1718 5 1810 362 4 1448 2222 6 2310 462 5 1848 2268 7 2710 542 6 2168 2217 8 2650 530 4 2120 3253 9 4850 970 3 3880 7937 10 3250 650 4 2600 3989 11 2450 490 8 1960 1504 12 2050 410 6 1640 1677 13 2050 410 4 1640 2516 14 2050 410 8 1640 1258 15 2450 490 4 1960 3007 16 1305 261 6 1044 1068 17 2450 490 7 1960 1718 18 2450 490 7 1960 1718 19 2150 430 4 1720 2639 20 2550 510 8 2040 1565 21 2650 530 4 2120 3253 22 2450 490 4 1960 3007 23 2950 590 3 2360 4828 24 2950 590 4 2360 3621 25 1505 301 3 1204 2463 26 1505 301 4 1204 1847 27 1605 321 5 1284 1576 28 2105 421 7 1684 1476 29 2505 501 6 2004 2050 30 2650 530 4 2120 3253

Id PROD SEMANCE TAIL DEA TOT + PERTE FML BA KCAL 31 1705 341 4 1364 2093 32 2150 430 8 1720 1319 33 2950 590 2 2360 7242 34 2650 530 2 2120 6505 35 2550 510 2 2040 6260 36 2550 510 2 2040 6260 37 2550 510 2 2040 6260 38 1605 321 12 1284 657 39 1710 342 8 1368 1049 40 1910 382 2 1528 4689 41 2950 590 1 2360 14483 42 1910 382 4 1528 2344 43 1910 382 3 1528 3126 44 1610 322 2 1288 3952 45 2410 482 7 1928 1690 46 2010 402 4 1608 2467 47 2410 482 4 1928 2958 48 2450 490 2 1960 6014 49 2410 482 6 1928 1972 50 2450 490 5 1960 2406 51 2010 402 6 1608 1645 52 2010 402 8 1608 1234 53 1610 322 2 1288 3952 54 1610 322 4 1288 1976 55 1610 322 3 1288 2635 56 1210 242 6 968 990 57 2050 410 4 1640 2516 58 1210 242 5 968 1188 59 1210 242 2 968 2970 60 1210 242 4 968 1485 61 1105 221 4 884 1356

Id PROD SEMANCE TAIL DEA TOT + PERTE FML BA KCAL 63 1405 281 10 1124 690 64 1505 301 6 1204 1231 65 2050 410 8 1640 1258 66 1210 242 4 968 1485 67 1505 301 8 1204 924 68 1310 262 5 1048 1286 69 2610 522 6 2088 2136 70 1610 322 8 1288 988 71 1810 362 12 1448 741 72 1810 362 9 1448 987 73 2210 442 6 1768 1808 74 1305 261 6 1044 1068 75 1705 341 7 1364 1196 76 2505 501 5 2004 2460 77 2105 421 12 1684 861 78 1905 381 4 1524 2338 79 2305 461 8 1844 1415 80 2105 421 6 1684 1722 81 2105 421 5 1684 2067 82 2105 421 12 1684 861 83 1705 341 1 1364 8371 84 2210 442 7 1768 1550 85 2210 442 6 1768 1808 86 4100 820 4 3280 5032 87 1410 282 2 1128 3461 88 2210 442 4 1768 2713 89 1410 282 4 1128 1731 90 2210 442 7 1768 1550 91 2210 442 8 1768 1356 92 2210 442 2 1768 5425 93 2210 442 5 1768 2170

Id PROD SEMANCE TAIL DEA TOT + PERTE FML BA KCAL 94 1810 362 7 1448 1269 95 2210 442 2 1768 5425 96 2210 442 5 1768 2170 97 2210 442 5 1768 2170 98 1305 261 6 1044 1068 99 2105 421 6 1684 1722 100 2105 421 12 1684 861 101 1705 341 7 1364 1196 102 1705 341 11 1364 761 103 2105 421 8 1684 1292 104 2105 421 12 1684 861 105 1705 341 2 1364 4185 106 1705 341 4 1364 2093 107 1610 322 8 1288 988 108 2110 422 3 1688 3453 109 2110 422 6 1688 1727 110 2450 490 12 1960 1002 111 2650 530 8 2120 1626 112 2450 490 10 1960 1203 113 2950 590 6 2360 2414 114 5,10 2250 450 848 1800 2162 115 2650 530 12 2120 1084 116 1610 322 8 1288 988 117 2110 422 6 1688 1727 118 5,05 2110 422 227 1688 2050 119 2250 450 4 1800 2762 120 1810 362 6 1448 1481 121 2410 482 12 1928 986 122 1410 282 8 1128 865 123 2410 482 3 1928 3944 124 2610 522 8 2088 1602

Id PROD SEMANCE TAIL DEA TOT + PERTE FML BA KCAL 125 1610 322 6 1288 1317 126 1810 362 12 1448 741 127 1810 362 6 1448 1481 128 1410 282 4 1128 1731 129 4,83 1810 362 174 1448 1839 130 2305 461 3 1844 3772 131 1305 261 5 1044 1281 132 1505 301 9 1204 821 133 2305 461 12 1844 943 134 2505 501 4 2004 3075 135 1305 261 12 1044 534 136 4,73 1305 261 81 1044 1352 137 1305 261 8 1044 801 138 1105 221 4 884 1356 139 1705 341 2 1364 4185 140 4,68 1705 341 458 1364 1787 141 2305 461 10 1844 1132 142 1705 341 2 1364 4185 143 1505 301 9 1204 821 144 2105 421 3 1684 3445 145 4,61 2305 461 769 1844 2451 146 3305 661 7 2644 2318 147 1505 301 4 1204 1847 148 1705 341 4 1364 2093 149 2105 421 6 1684 1722 150 1705 341 4 1364 2093 151 1705 341 7 1364 1196 152 1505 301 2 1204 3694 153 1410 282 10 1128 692 154 1610 322 6 1288 1317

ANNEXE 9 : Score de Diversité Alimentaire des Ménages (SDAM)

Id Carotte, Viande, Tomate, Poulet, Riz, Maïs, Oignon, Poisson, Produits Huiles et Manioc, Poivron Fruits Légumes Œuf laitiers graisses 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 0 0 0 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 5 1 0 1 1 1 0 1 6 1 1 0 0 0 1 1 7 1 1 1 0 0 1 0 8 1 1 0 0 0 1 0 9 1 1 0 0 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 11 1 0 0 0 0 1 1 12 1 0 1 0 1 1 0 13 1 0 1 0 1 1 1 14 1 0 1 0 1 1 1 15 1 0 1 0 1 1 1 16 1 0 1 0 0 1 1 17 1 1 1 0 1 1 1 18 1 1 1 0 1 1 1 19 1 1 1 0 1 1 1 20 1 1 1 0 0 1 0 21 1 1 1 0 0 1 0 22 1 1 1 0 0 1 1 23 1 1 1 1 0 1 1 24 1 1 0 0 1 1 1 25 1 1 1 1 1 1 0 26 1 1 1 1 1 1 1 27 1 1 0 0 1 1 1 28 1 1 1 1 1 1 1 29 1 1 1 1 1 1 1

Id Carotte, Viande, Tomate, Poulet, Riz, Maïs, Oignon, Poisson, Produits Huiles et Manioc, Poivron Fruits Légumes Œuf laitiers graisses 30 1 1 1 1 0 1 1 31 1 1 0 0 0 1 1 32 1 1 1 1 0 1 1 33 1 0 1 1 0 0 0 34 1 0 1 1 1 1 0 35 1 0 1 1 0 1 1 36 1 1 1 1 1 1 1 37 1 1 0 0 1 1 1 38 1 1 0 0 1 1 0 39 1 0 1 1 1 1 1 40 1 0 0 0 1 1 1 41 1 1 1 0 1 1 1 42 1 1 1 1 1 1 1 43 1 1 0 0 1 1 1 44 1 1 0 0 0 1 1 45 1 1 1 1 0 1 1 46 1 1 1 1 0 1 0 47 1 1 0 0 1 1 0 48 1 1 0 0 1 1 1 49 1 1 1 1 1 1 1 50 1 1 0 0 1 1 1 51 1 1 1 1 1 1 0 52 1 1 0 0 1 1 1 53 1 1 1 1 1 1 1 54 1 1 0 0 0 1 1 55 1 1 1 0 1 1 1 56 1 1 1 0 1 1 1 57 1 1 1 0 1 1 1 58 1 0 1 0 0 1 1 59 1 0 1 0 0 1 0

Id Carotte, Viande, Tomate, Poulet, Riz, Maïs, Oignon, Poisson, Produits Huiles et Manioc, Poivron Fruits Légumes Œuf laitiers graisses 60 1 1 1 0 0 1 0 61 1 1 1 0 0 1 1 63 1 1 1 1 1 1 1 64 1 0 1 1 1 1 1 65 1 0 0 0 1 1 0 66 1 1 1 1 1 1 1 67 1 1 0 0 1 1 1 68 1 1 0 0 1 1 1 69 1 1 1 0 0 1 1 70 1 1 1 0 0 1 1 71 1 1 1 1 0 1 1 72 1 1 0 1 0 1 1 73 1 1 1 1 1 1 0 74 1 1 0 0 1 1 0 75 1 1 0 1 1 0 1 76 1 1 0 1 1 1 1 77 1 1 1 1 1 0 1 78 1 1 0 0 1 1 0 79 1 1 1 1 1 1 1 80 1 1 0 1 1 0 1 81 1 1 1 1 1 1 1 82 1 1 1 1 1 0 1 83 1 0 0 0 0 1 1 84 1 0 1 1 0 0 1 85 1 0 0 0 0 1 1 86 1 0 1 1 1 0 0 87 1 0 1 1 1 1 0 88 1 0 0 0 1 1 1 89 1 0 1 1 1 1 1 90 1 1 1 1 1 1 1

Id Carotte, Viande, Tomate, Poulet, Riz, Maïs, Oignon, Poisson, Produits Huiles et Manioc, Poivron Fruits Légumes Œuf laitiers graisses 91 1 1 0 0 1 1 0 92 1 1 1 1 1 1 1 93 1 1 0 0 0 0 1 94 1 1 1 1 1 0 1 95 1 1 1 1 1 1 1 96 1 1 0 0 1 1 1 97 1 1 1 1 0 1 1 98 1 1 0 0 0 0 1 99 1 1 0 0 0 1 0 100 1 1 1 1 0 1 0 101 1 1 0 0 1 0 1 102 1 1 1 1 1 0 1 103 1 1 0 0 1 0 1 104 1 1 0 0 1 1 0 105 1 1 1 1 1 1 1 106 1 1 0 0 1 1 1 107 1 0 1 1 0 1 1 108 1 0 1 1 0 1 1 109 1 0 0 0 0 1 1 110 1 0 0 0 0 1 1 111 1 0 1 1 1 1 1 112 1 0 1 1 1 1 0 113 1 0 0 1 1 1 0 114 1 1 0 1 1 1 1 115 1 1 0 1 1 1 1 116 1 1 0 1 1 1 1 117 1 1 1 1 1 1 0 118 1 1 0 1 1 1 1 119 1 1 0 1 1 1 1 120 1 1 0 0 1 1 1

Id Carotte, Viande, Tomate, Poulet, Riz, Maïs, Oignon, Poisson, Produits Huiles et Manioc, Poivron Fruits Légumes Œuf laitiers graisses 121 1 1 1 1 0 1 1 122 1 1 0 0 0 1 1 123 1 1 1 1 0 1 1 124 1 1 0 0 1 1 1 125 1 1 1 1 1 1 0 126 1 1 0 0 1 1 0 127 1 1 1 1 1 1 1 128 1 1 0 0 1 1 1 129 1 1 1 1 1 1 1 130 1 1 1 1 1 1 0 131 1 0 0 0 0 1 1 132 1 0 0 0 1 1 1 133 1 1 1 0 1 1 1 134 1 1 1 0 1 1 1 135 1 1 1 0 0 1 1 136 1 0 1 0 0 1 1 137 1 0 1 0 0 1 1 138 1 1 1 0 0 1 0 139 1 1 1 0 1 1 0 140 1 1 1 0 1 1 1 141 1 1 1 0 1 1 1 142 1 1 0 0 1 1 1 143 1 1 0 1 1 1 0 144 1 1 0 1 1 1 1 145 1 1 0 1 0 1 1 146 1 1 0 1 0 1 1 147 1 0 0 1 0 1 1 148 1 1 0 1 0 1 1 149 1 0 1 1 1 1 1 150 1 1 1 1 1 1 1

Id Carotte, Viande, Tomate, Poulet, Riz, Maïs, Oignon, Poisson, Produits Huiles et Manioc, Poivron Fruits Légumes Œuf laitiers graisses 151 1 1 1 1 1 1 0 152 1 1 1 1 1 1 0 153 1 0 1 1 1 1 1 154 1 1 0 0 0 1 1

ANNEXE 10: Résultats par Classification K- means de trois variables

Statistiques descriptives :

Obs. avec données Obs. sans données Variable Observations manquantes manquantes Minimum SCA 153 0 153 30,5000 SDAM 153 0 153 2,0000 PERIODE DE SOUDURE 153 0 153 2,0000

Bilan de l'optimisation :

Variance intra-classe Variance intra-classe Répétition Itération initiale finale Déterminant(W) 1 4 128,5525 26,4983 427336658,5970 2 4 126,3397 26,4983 427336658,5970 3 4 129,1958 26,4983 427336658,5970 4 4 127,6378 26,4983 427336658,5970 5 4 129,5220 26,4983 427336658,5970 6 4 128,3787 26,4983 427336658,5970 7 4 126,7780 26,4983 427336658,5970 8 4 127,2529 26,4983 427336658,5970 9 4 129,0439 26,4983 427336658,5970 10 4 127,9559 26,4983 427336658,5970

Statistiques pour chaque itération :

Variance intra- Itération classe Trace(W) Déterminant(W) Lambda de Wilks 0 126,3397 18950,9589 2585396001 0,9715 1 36,2458 5436,8662 646750954 0,2430 2 26,5191 3977,8604 430652866 0,1618 3 26,4983 3974,7486 427336659 0,1606 4 26,4983 3974,7486 427336659 0,1606

Décomposition de la variance pour la classification optimale :

Absolu Pourcentage Intra-classe 26,4983 20,72% Inter-classes 101,3763 79,28%

Totale 127,8746 100,00%

Barycentres initiaux des classes :

Classe SCA SDAM PERIODE DE SOUDURE 1 49,5435 4,9130 3,2391 2 46,9286 4,8929 3,5179 3 51,1275 4,9020 3,1961

Barycentres des classes :

Classe SCA SDAM PERIODE DE SOUDURE 1 35,4535 4,6744 3,6512 2 50,1014 4,8784 3,3243 3 63,4028 5,2222 2,9444

Distances entre les barycentres des classes :

1 2 3 1 0 14,6529 27,9636 2 14,6529 0 13,3113 3 27,9636 13,3113 0

Objets centraux :

Classe SCA SDAM PERIODE DE SOUDURE 1 (Obs61) 35,0000 5,0000 2,0000 2 (Obs105) 49,5000 5,0000 3,0000 3 (Obs107) 62,5000 5,0000 3,0000

Distances entre les objets centraux :

1 (Obs61) 2 (Obs105) 3 (Obs107) 1 (Obs61) 0 14,5344 27,5182

2 (Obs105) 14,5344 0 13,0000 3 (Obs107) 27,5182 13,0000 0

Résultats par classe :

Classe 1 2 3 Objets 43 74 36 Somme des poids 43 74 36 Variance intra-classe 22,7290 18,8303 47,0149 Distance minimale au barycentre 1,7430 0,6940 0,9314 Distance moyenne au barycentre 4,4300 3,9545 5,5579 Distance maximale au barycentre 6,9627 7,6711 21,6318 Obs1 Obs3 Obs25 Obs2 Obs7 Obs33 Obs4 Obs9 Obs35 Obs5 Obs14 Obs49 Obs6 Obs16 Obs63 Obs8 Obs19 Obs69 Obs10 Obs20 Obs70 Obs11 Obs21 Obs73 Obs12 Obs22 Obs78 Obs13 Obs23 Obs80 Obs15 Obs24 Obs81 Obs17 Obs27 Obs82 Obs18 Obs29 Obs86 Obs26 Obs34 Obs89 Obs28 Obs36 Obs90 Obs30 Obs43 Obs91 Obs31 Obs44 Obs93 Obs32 Obs45 Obs95 Obs37 Obs47 Obs96 Obs38 Obs48 Obs97 Obs39 Obs52 Obs98 Obs40 Obs53 Obs99 Obs41 Obs55 Obs100 Obs42 Obs58 Obs101 Obs46 Obs60 Obs104 Obs50 Obs62 Obs106 Obs51 Obs64 Obs107 Obs54 Obs66 Obs108 Obs56 Obs67 Obs109 Obs57 Obs68 Obs115

Obs59 Obs72 Obs124 Obs61 Obs74 Obs126 Obs65 Obs76 Obs127 Obs71 Obs77 Obs140 Obs75 Obs79 Obs143 Obs94 Obs83 Obs145 Obs103 Obs84 Obs122 Obs85 Obs132 Obs87 Obs135 Obs88 Obs137 Obs92 Obs138 Obs102 Obs153 Obs105 Obs110 Obs111 Obs112 Obs113 Obs114 Obs116 Obs117 Obs118 Obs119 Obs120 Obs121 Obs123 Obs125 Obs128 Obs129 Obs130 Obs131 Obs133 Obs134 Obs136 Obs139 Obs141 Obs142 Obs144 Obs146 Obs147 Obs148 Obs149 Obs150 Obs151

Obs152

Résultats par objet :

Observation Classe Distance au barycentre Obs1 1 2,3222 Obs2 1 3,3985 Obs3 2 1,7807 Obs4 1 2,5683 Obs5 1 6,2764 Obs6 1 3,3985 Obs7 2 3,8601 Obs8 1 6,3752 Obs9 2 4,3985 Obs10 1 6,2764 Obs11 1 5,5172 Obs12 1 5,5172 Obs13 1 4,4640 Obs14 2 1,5924 Obs15 1 2,5375 Obs16 2 1,6991 Obs17 1 3,0333 Obs18 1 6,2764 Obs19 2 1,7267 Obs20 2 2,6904 Obs21 2 2,3326 Obs22 2 2,1170 Obs23 2 4,7897 Obs24 2 3,3057 Obs25 3 5,4892 Obs26 1 2,5683 Obs27 2 1,8256 Obs28 1 2,3222 Obs29 2 2,7254 Obs30 1 6,2764 Obs31 1 5,4833 Obs32 1 1,9343 Obs33 3 6,3775 Obs34 2 2,9216 Obs35 3 5,1887 Obs36 2 2,0554 Obs37 1 3,0333 Obs38 1 4,1781 Obs39 1 5,7093 Obs40 1 4,6346 Obs41 1 5,3000

Obs42 1 4,6453 Obs43 2 6,2813 Obs44 2 5,8467 Obs45 2 3,3785 Obs46 1 3,8417 Obs47 2 5,6277 Obs48 2 2,1170 Obs49 3 3,6160 Obs50 1 3,4503 Obs51 1 6,7594 Obs52 2 4,3116 Obs53 2 2,5031 Obs54 1 2,6452 Obs55 2 2,0554 Obs56 1 4,7731 Obs57 1 4,5689 Obs58 2 5,6277 Obs59 1 2,5375 Obs60 2 1,6384 Obs61 1 1,7430 Obs62 2 4,8038 Obs63 3 6,5186 Obs64 2 4,5257 Obs65 1 4,4790 Obs66 2 3,0483 Obs67 2 5,1500 Obs68 2 1,3884 Obs69 3 15,1284 Obs70 3 6,0282 Obs71 1 2,5785 Obs72 2 2,9606 Obs73 3 6,5865 Obs74 2 5,0760 Obs75 1 6,4065 Obs76 2 6,3434 Obs77 2 5,6277 Obs78 3 6,2366 Obs79 2 3,3745 Obs80 3 8,3437 Obs81 3 5,5396 Obs82 3 4,7558 Obs83 2 3,9364 Obs84 2 3,6992 Obs85 2 1,9335 Obs86 3 4,5084

Obs87 2 5,8467 Obs88 2 7,6101 Obs89 3 5,7656 Obs90 3 1,5963 Obs91 3 3,2860 Obs92 2 3,3220 Obs93 3 3,1786 Obs94 1 3,4401 Obs95 3 4,2204 Obs96 3 3,2797 Obs97 3 3,8845 Obs98 3 2,9261 Obs99 3 13,0992 Obs100 3 21,6318 Obs101 3 4,6629 Obs102 2 1,8550 Obs103 1 3,8334 Obs104 3 6,2031 Obs105 2 0,6940 Obs106 3 6,4069 Obs107 3 0,9314 Obs108 3 3,0561 Obs109 3 3,4186 Obs110 2 3,5936 Obs111 2 4,4123 Obs112 2 6,9910 Obs113 2 7,6711 Obs114 2 3,5823 Obs115 3 6,2555 Obs116 2 5,1696 Obs117 2 5,8882 Obs118 2 5,0076 Obs119 2 6,5612 Obs120 2 4,6246 Obs121 2 3,0239 Obs122 1 2,8637 Obs123 2 4,1160 Obs124 3 4,4713 Obs125 2 2,8773 Obs126 3 2,4536 Obs127 3 4,9979 Obs128 2 2,9698 Obs129 2 5,0238 Obs130 2 5,5952 Obs131 2 1,4456

Obs132 1 5,2065 Obs133 2 4,6246 Obs134 2 1,9300 Obs135 1 6,7851 Obs136 2 3,7518 Obs137 1 6,7851 Obs138 1 6,9627 Obs139 2 7,0257 Obs140 3 3,9799 Obs141 2 5,1131 Obs142 2 2,4235 Obs143 3 1,3615 Obs144 2 2,3181 Obs145 3 4,6985 Obs146 2 4,2101 Obs147 2 4,3272 Obs148 2 6,1487 Obs149 2 5,3368 Obs150 2 6,2121 Obs151 2 6,7038 Obs152 2 3,5539

Obs153 1 6,7851

Profil des classes 90

0 SCA SDAM PERIODE DE SOUDUR 1 2 3

ANNEXE 11 : Résultats d’Analyse factorielle discriminante (Indicateurs utilisés pour la caractérisation de la sécurité alimentaire)

Statistiques simples Variable Modalités Effectifs % Classe 1 124 81,0458 2 19 12,4183 3 10 6,5359

Obs. sans Obs. avec données Variables Obs données Minimum Maximum Moyenne Ecart-type manquant manquante e 17780,821 DEA KCAL 153 0 153 655,4795 9 2855,715 2216,9470 SCA 153 0 153 30,5000 85,0000 49,1144 11,0417 SDAM 153 0 153 2,0000 7,0000 4,9020 1,2072 PERIODE DE SOUDURE 153 0 153 2,0000 8,0000 3,3268 2,1208

Valeurs propres F1 F2 Valeur propre 3,654 0,0237 Discrimination (%) 99,356 0,6439 % cumulé 99,356 100,000 Graphe des corrélations variables –facteurs

Scree plot Variables (axes F1 et F2 : 100,00 %) 1

4 100 SDAM 0,75 PERIODE DE 3,5 SOUDUR 80 0,5 3

2,5 0,25 60 DEA KCAL 2 0

40 %) (0,64 F2

1,5 -0,25 Valeur propre Valeur SCA 1 (%) cumulée Variabilité -0,5 20 0,5 -0,75 0 0 F1 F2 -1 -1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 axe F1 (99,36 %)

ANNEXE 12 : Résultats de l’ACM (effet des techniques innovantes et facteurs socio- économiques sur la sécurité alimentaire des ménages)

Inertie totale : 0,72

Scree plot

0,06 100

0,05 80

0,04 60

0,03

propre Valeur

0,02 Inertie ajustée (%) ajustée Inertie

20 0,01

0 0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 axe

Résultats pour les variables :

Coordonnées principales (Variables) :

F1 F2 F3 F4 F5 F6

TAIL.MEN-1 0,1388 -0,7601 0,2626 0,1016 -0,0970 0,1300 TAIL.MEN-2 -0,1444 0,7906 -0,2731 -0,1056 0,1008 -0,1352 RIZ-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 MANIOC-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 MAÏS-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

PATATE.-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

CUMA-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

APP.OP-0 -0,7300 0,0034 0,0765 0,0650 0,0149 0,0238 APP.OP-1 1,2645 -0,0059 -0,1326 -0,1126 -0,0259 -0,0412 CU.LIGNE-0 -0,8527 -0,0309 -0,2197 0,0492 -0,0180 0,1156 CU.LIGNE-1 0,7191 0,0260 0,1853 -0,0415 0,0152 -0,0975 SEM.AM-0 -0,7630 0,0273 -0,0139 0,1094 0,0175 0,0843 SEM.AM-1 1,0058 -0,0360 0,0184 -0,1443 -0,0230 -0,1111 MAT.AM-0 -0,7516 -0,0508 0,0881 -0,0575 -0,0195 -0,0078 MAT.AM-1 1,0737 0,0726 -0,1258 0,0822 0,0278 0,0111

PRO.PHYTO-0 -0,6666 0,0376 0,0982 0,0433 -0,0138 0,0223 PRO.PHYTO-1 1,3332 -0,0752 -0,1964 -0,0866 0,0276 -0,0446

IRRIGATION-0 -0,7053 -0,0990 -0,2007 -0,2698 -0,0594 -0,0122 IRRIGATION-1 0,7529 0,1057 0,2142 0,2881 0,0634 0,0131 BOVIN-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 CAPRIN-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

OVIN-0 0,1178 0,0848 0,4109 0,0568 0,0148 0,0431 OVIN-1 -0,3114 -0,2241 -1,0858 -0,1502 -0,0390 -0,1140

VOLAILLE-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

EL. ENCLOS-0 -0,6365 0,0533 0,0994 -0,0046 -0,0121 0,0043 EL. ENCLOS-1 1,3509 -0,1131 -0,2109 0,0098 0,0257 -0,0090

VACCIN.-0 -0,5612 0,0192 0,1132 0,0049 0,0183 -0,0223 VACCIN.-1 1,3904 -0,0477 -0,2805 -0,0123 -0,0454 0,0552 PROPHY.-0 0,0254 -0,0708 -0,0915 0,0892 0,2688 0,0834 PROPHY.-1 -0,1434 0,4004 0,5174 -0,5040 -1,5194 -0,4714 NOURR.-0 -0,0776 -0,6941 0,4477 -0,5706 1,2746 -0,6338 NOURR.-1 0,0159 0,1421 -0,0916 0,1168 -0,2609 0,1298

EDUC.-0 -0,0326 -0,0005 0,0443 0,2332 -0,0030 0,2040 EDUC.-1 0,1338 0,0021 -0,1817 -0,9560 0,0122 -0,8365

EVE. FAM-1 -0,3708 -0,3852 -0,1525 0,3000 0,2408 -0,7862 EVE. FAM-0 0,2526 0,2624 0,1039 -0,2044 -0,1641 0,5356

HABILLE.-0 -0,0257 -0,0387 -0,2247 0,2038 -0,1691 -0,1132 HABILLE.-1 0,1318 0,1983 1,1503 -1,0433 0,8658 0,5795

SAN.-0 -0,0387 -0,0922 -0,0290 -0,2912 -0,1367 -0,0031 SAN.-1 0,2190 0,5209 0,1637 1,6461 0,7728 0,0174 CLASSE-1 -0,0210 0,3273 -0,0533 -0,0522 0,1240 -0,0702 CLASSE-2 -0,1754 -2,0259 -0,7500 -0,1846 -0,0770 1,2790

CLASSE-3 0,5319 -1,1500 1,8077 0,9448 -1,4720 -1,0196

Coordonnées standard (Variables) :

F1 F2 F3 F4 F5 F6

TAIL.MEN-1 0,2751 -3,0952 1,1338 0,4484 -0,4417 0,6319 TAIL.MEN-2 -0,2861 3,2190 -1,1791 -0,4664 0,4593 -0,6571

RIZ-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

MANIOC-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

MAÏS-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 PATATE.-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 CUMA-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

APP.OP-0 -1,4469 0,0139 0,3304 0,2870 0,0680 0,1157 APP.OP-1 2,5063 -0,0241 -0,5723 -0,4972 -0,1178 -0,2003

CU.LIGNE-0 -1,6900 -0,1258 -0,9484 0,2172 -0,0820 0,5622 CU.LIGNE-1 1,4253 0,1061 0,7999 -0,1832 0,0692 -0,4741

SEM.AM-0 -1,5123 0,1113 -0,0602 0,4832 0,0796 0,4098 SEM.AM-1 1,9935 -0,1467 0,0793 -0,6369 -0,1049 -0,5402

MAT.AM-0 -1,4896 -0,2070 0,3802 -0,2540 -0,0886 -0,0379 MAT.AM-1 2,1280 0,2957 -0,5432 0,3628 0,1266 0,0542 PRO.PHYTO-0 -1,3212 0,1531 0,4239 0,1912 -0,0628 0,1083 PRO.PHYTO-1 2,6423 -0,3062 -0,8478 -0,3824 0,1257 -0,2167 IRRIGATION-0 -1,3979 -0,4030 -0,8662 -1,1913 -0,2706 -0,0594 IRRIGATION-1 1,4923 0,4303 0,9247 1,2718 0,2888 0,0635

BOVIN-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

CAPRIN-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

OVIN-0 0,2336 0,3452 1,7736 0,2509 0,0673 0,2096 OVIN-1 -0,6173 -0,9124 -4,6873 -0,6631 -0,1779 -0,5540

VOLAILLE-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 EL. ENCLOS-0 -1,2615 0,2169 0,4290 -0,0204 -0,0552 0,0207 EL. ENCLOS-1 2,6775 -0,4604 -0,9105 0,0433 0,1171 -0,0439 VACCIN.-0 -1,1124 0,0784 0,4887 0,0218 0,0836 -0,1084 VACCIN.-1 2,7558 -0,1941 -1,2108 -0,0541 -0,2070 0,2684

PROPHY.-0 0,0503 -0,2884 -0,3951 0,3937 1,2245 0,4054 PROPHY.-1 -0,2842 1,6302 2,2333 -2,2251 -6,9209 -2,2912

NOURR.-0 -0,1539 -2,8264 1,9325 -2,5193 5,8057 -3,0810 NOURR.-1 0,0315 0,5786 -0,3956 0,5158 -1,1886 0,6307

EDUC.-0 -0,0647 -0,0021 0,1913 1,0294 -0,0135 0,9918 EDUC.-1 0,2652 0,0085 -0,7844 -4,2207 0,0555 -4,0662

EVE. FAM-1 -0,7350 -1,5684 -0,6581 1,3244 1,0969 -3,8215 EVE. FAM-0 0,5007 1,0685 0,4484 -0,9023 -0,7473 2,6036 HABILLE.-0 -0,0510 -0,1577 -0,9699 0,8997 -0,7702 -0,5502 HABILLE.-1 0,2612 0,8074 4,9657 -4,6064 3,9434 2,8170 SAN.-0 -0,0768 -0,3753 -0,1250 -1,2859 -0,6228 -0,0150 SAN.-1 0,4341 2,1210 0,7065 7,2679 3,5202 0,0846

CLASSE-1 -0,0416 1,3325 -0,2302 -0,2304 0,5649 -0,3414 CLASSE-2 -0,3477 -8,2492 -3,2376 -0,8151 -0,3507 6,2172

CLASSE-3 1,0542 -4,6826 7,8034 4,1714 -6,7046 -4,9561

Contributions (Variables) :

Poids Poids (relatif) F1 F2 F3 F4 F5

TAIL.MEN-1 78 0,0204 0,0015 0,1954 0,0262 0,0041 0,0040 TAIL.MEN-2 75 0,0196 0,0016 0,2032 0,0273 0,0043 0,0041

RIZ-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 MANIOC-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 MAÏS-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

PATATE.-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

CUMA-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

APP.OP-0 97 0,0254 0,0531 0,0000 0,0028 0,0021 0,0001 APP.OP-1 56 0,0146 0,0920 0,0000 0,0048 0,0036 0,0002

CU.LIGNE-0 70 0,0183 0,0523 0,0003 0,0165 0,0009 0,0001 CU.LIGNE-1 83 0,0217 0,0441 0,0002 0,0139 0,0007 0,0001 SEM.AM-0 87 0,0227 0,0520 0,0003 0,0001 0,0053 0,0001 SEM.AM-1 66 0,0173 0,0686 0,0004 0,0001 0,0070 0,0002 MAT.AM-0 90 0,0235 0,0522 0,0010 0,0034 0,0015 0,0002 MAT.AM-1 63 0,0165 0,0746 0,0014 0,0049 0,0022 0,0003

PRO.PHYTO-0 102 0,0267 0,0465 0,0006 0,0048 0,0010 0,0001 PRO.PHYTO-1 51 0,0133 0,0931 0,0013 0,0096 0,0019 0,0002

IRRIGATION-0 79 0,0207 0,0404 0,0034 0,0155 0,0293 0,0015 IRRIGATION-1 74 0,0193 0,0431 0,0036 0,0165 0,0313 0,0016

BOVIN-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

CAPRIN-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 OVIN-0 111 0,0290 0,0016 0,0035 0,0913 0,0018 0,0001 OVIN-1 42 0,0110 0,0042 0,0091 0,2412 0,0048 0,0003 VOLAILLE-1 153 0,0400 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

EL. ENCLOS-0 104 0,0272 0,0433 0,0013 0,0050 0,0000 0,0001 EL. ENCLOS-1 49 0,0128 0,0918 0,0027 0,0106 0,0000 0,0002

VACCIN.-0 109 0,0285 0,0353 0,0002 0,0068 0,0000 0,0002 VACCIN.-1 44 0,0115 0,0874 0,0004 0,0169 0,0000 0,0005

PROPHY.-0 130 0,0340 0,0001 0,0028 0,0053 0,0053 0,0510 PROPHY.-1 23 0,0060 0,0005 0,0160 0,0300 0,0298 0,2880

NOURR.-0 26 0,0068 0,0002 0,0543 0,0254 0,0431 0,2291 NOURR.-1 127 0,0332 0,0000 0,0111 0,0052 0,0088 0,0469 EDUC.-0 123 0,0322 0,0001 0,0000 0,0012 0,0341 0,0000 EDUC.-1 30 0,0078 0,0006 0,0000 0,0048 0,1397 0,0000 EVE. FAM-0 62 0,0162 0,0088 0,0399 0,0070 0,0284 0,0195 EVE. FAM-1 91 0,0238 0,0060 0,0272 0,0048 0,0194 0,0133

HABILLE.-0 128 0,0335 0,0001 0,0008 0,0315 0,0271 0,0199 HABILLE.-1 25 0,0065 0,0004 0,0043 0,1612 0,1387 0,1016

SAN.-0 130 0,0340 0,0002 0,0048 0,0005 0,0562 0,0132 SAN.-1 23 0,0060 0,0011 0,0271 0,0030 0,3176 0,0745

CLASSE-1 128 0,0335 0,0001 0,0594 0,0018 0,0018 0,0107 CLASSE-2 15 0,0039 0,0005 0,2669 0,0411 0,0026 0,0005

CLASSE-3 10 0,0026 0,0029 0,0573 0,1592 0,0455 0,1175

Cosinus carrés (Variables) :

F1 F2 F3 F4 F5 F6 TAIL.MEN-1 0,0200 0,6009 0,0717 0,0107 0,0098 0,0176 TAIL.MEN-2 0,0200 0,6009 0,0717 0,0107 0,0098 0,0176 RIZ-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

MANIOC-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

MAÏS-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 PATATE.-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 CUMA-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

APP.OP-0 0,9231 0,0000 0,0101 0,0073 0,0004 0,0010 APP.OP-1 0,9231 0,0000 0,0101 0,0073 0,0004 0,0010

CU.LIGNE-0 0,6132 0,0008 0,0407 0,0020 0,0003 0,0113 CU.LIGNE-1 0,6132 0,0008 0,0407 0,0020 0,0003 0,0113

SEM.AM-0 0,7674 0,0010 0,0003 0,0158 0,0004 0,0094 SEM.AM-1 0,7674 0,0010 0,0003 0,0158 0,0004 0,0094

MAT.AM-0 0,8069 0,0037 0,0111 0,0047 0,0005 0,0001 MAT.AM-1 0,8069 0,0037 0,0111 0,0047 0,0005 0,0001 PRO.PHYTO-0 0,8886 0,0028 0,0193 0,0037 0,0004 0,0010 PRO.PHYTO-1 0,8886 0,0028 0,0193 0,0037 0,0004 0,0010 IRRIGATION-0 0,5310 0,0105 0,0430 0,0777 0,0038 0,0002 IRRIGATION-1 0,5310 0,0105 0,0430 0,0777 0,0038 0,0002

BOVIN-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

CAPRIN-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

OVIN-0 0,0367 0,0190 0,4461 0,0085 0,0006 0,0049 OVIN-1 0,0367 0,0190 0,4461 0,0085 0,0006 0,0049

VOLAILLE-1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 EL. ENCLOS-0 0,8598 0,0060 0,0210 0,0000 0,0003 0,0000 EL. ENCLOS-1 0,8598 0,0060 0,0210 0,0000 0,0003 0,0000 VACCIN.-0 0,7803 0,0009 0,0318 0,0001 0,0008 0,0012 VACCIN.-1 0,7803 0,0009 0,0318 0,0001 0,0008 0,0012

PROPHY.-0 0,0036 0,0284 0,0474 0,0449 0,4085 0,0393 PROPHY.-1 0,0036 0,0284 0,0474 0,0449 0,4085 0,0393

NOURR.-0 0,0012 0,0986 0,0410 0,0667 0,3326 0,0822 NOURR.-1 0,0012 0,0986 0,0410 0,0667 0,3326 0,0822

EDUC.-0 0,0044 0,0000 0,0081 0,2229 0,0000 0,1707 EDUC.-1 0,0044 0,0000 0,0081 0,2229 0,0000 0,1707

EVE. FAM-0 0,0937 0,1011 0,0158 0,0613 0,0395 0,4211 EVE. FAM-1 0,0937 0,1011 0,0158 0,0613 0,0395 0,4211 HABILLE.-0 0,0034 0,0077 0,2584 0,2126 0,1464 0,0656 HABILLE.-1 0,0034 0,0077 0,2584 0,2126 0,1464 0,0656 SAN.-0 0,0085 0,0480 0,0047 0,4794 0,1057 0,0001 SAN.-1 0,0085 0,0480 0,0047 0,4794 0,1057 0,0001

CLASSE-1 0,0023 0,5483 0,0146 0,0139 0,0787 0,0253 CLASSE-2 0,0033 0,4461 0,0611 0,0037 0,0006 0,1778

CLASSE-3 0,0198 0,0925 0,2285 0,0624 0,1515 0,0727

Valeurs test (Variables) :

F1 F2 F3 F4 F5 F6 TAIL.MEN-1 1,7453 -9,5573 3,3022 1,2770 -1,2191 1,6344 TAIL.MEN-2 -1,7453 9,5573 -3,3022 -1,2770 1,2191 -1,6344 RIZ-1

MANIOC-1

MAÏS-1

PATATE.-1

CUMA-1 APP.OP-0 -11,8453 0,0555 1,2420 1,0549 0,2424 0,3861 APP.OP-1 11,8453 -0,0555 -1,2420 -1,0549 -0,2424 -0,3861 CU.LIGNE-0 -9,6540 -0,3497 -2,4876 0,5570 -0,2039 1,3094 CU.LIGNE-1 9,6540 0,3497 2,4876 -0,5570 0,2039 -1,3094

SEM.AM-0 -10,8005 0,3868 -0,1973 1,5491 0,2473 1,1934 SEM.AM-1 10,8005 -0,3868 0,1973 -1,5491 -0,2473 -1,1934

MAT.AM-0 -11,0750 -0,7492 1,2980 -0,8477 -0,2867 -0,1149 MAT.AM-1 11,0750 0,7492 -1,2980 0,8477 0,2867 0,1149

PRO.PHYTO-0 -11,6222 0,6556 1,7121 0,7550 -0,2406 0,3886 PRO.PHYTO-1 11,6222 -0,6556 -1,7121 -0,7550 0,2406 -0,3886

IRRIGATION-0 -8,9841 -1,2609 -2,5560 -3,4372 -0,7566 -0,1558 IRRIGATION-1 8,9841 1,2609 2,5560 3,4372 0,7566 0,1558 BOVIN-1 CAPRIN-1

OVIN-0 2,3619 1,6993 8,2347 1,1391 0,2961 0,8643 OVIN-1 -2,3619 -1,6993 -8,2347 -1,1391 -0,2961 -0,8643

VOLAILLE-1

EL. ENCLOS-0 -11,4319 0,9568 1,7849 -0,0830 -0,2175 0,0764 EL. ENCLOS-1 11,4319 -0,9568 -1,7849 0,0830 0,2175 -0,0764

VACCIN.-0 -10,8909 0,3735 2,1970 0,0960 0,3560 -0,4325 VACCIN.-1 10,8909 -0,3735 -2,1970 -0,0960 -0,3560 0,4325 PROPHY.-0 0,7436 -2,0762 -2,6829 2,6135 7,8794 2,4444 PROPHY.-1 -0,7436 2,0762 2,6829 -2,6135 -7,8794 -2,4444 NOURR.-0 -0,4332 -3,8721 2,4973 -3,1830 7,1102 -3,5357 NOURR.-1 0,4332 3,8721 -2,4973 3,1830 -7,1102 3,5357

EDUC.-0 -0,8147 -0,0127 1,1065 5,8206 -0,0742 5,0933 EDUC.-1 0,8147 0,0127 -1,1065 -5,8206 0,0742 -5,0933

EVE. FAM-0 -3,7736 -3,9197 -1,5515 3,0526 2,4507 -8,0003 EVE. FAM-1 3,7736 3,9197 1,5515 -3,0526 -2,4507 8,0003

HABILLE.-0 -0,7181 -1,0804 -6,2677 5,6846 -4,7172 -3,1576 HABILLE.-1 0,7181 1,0804 6,2677 -5,6846 4,7172 3,1576

SAN.-0 -1,1357 -2,7013 -0,8487 -8,5365 -4,0078 -0,0902 SAN.-1 1,1357 2,7013 0,8487 8,5365 4,0078 0,0902 CLASSE-1 -0,5857 9,1295 -1,4879 -1,4556 3,4598 -1,9592 CLASSE-2 -0,7130 -8,2348 -3,0486 -0,7504 -0,3130 5,1988

CLASSE-3 1,7340 -3,7493 5,8936 3,0803 -4,7990 -3,3241

TABLE DES MATIERES REMERCIEMENTS ...... i SOMMAIRE ...... ii RESUME ...... iii LISTE DES ABREVIATIONS ...... v LISTE DES TABLEAUX ...... vi LISTE DES FIGURES ...... vii INTRODUCTION ...... 1 1 CONCEPTS ET ETAT DE L’ART ...... 4 1.1 Typologie du système de production ...... 4 1.1.1 Les moyens de production ...... 4 1.1.2 Les activités de production ...... 4 1.2 Innovation ...... 5 1.3 Période de soudure «Maitso ahitra» ou «kere » ...... 5 1.4 Effets et évaluation dans le développement local ...... 6 1.5 Sécurité alimentaire ...... 7 1.6 Etude d’impact sur la sécurité alimentaire ...... 8 1.7 La pluriactivité des ménages agricoles et l’impact sur le revenu des ménages ...... 9 2 MATERIELS ET METHODES ...... 10 2.1 Matériels ...... 10 2.1.1 La délimitation de l’étude ...... 10 2.1.1.1 Le choix du thème ...... 10 2.1.1.2 La description de la zone d’étude ...... 11 2.1.2 Organisme d’accueil ...... 12 2.2 Méthodes ...... 12 2.2.1 La démarche commune à la vérification des hypothèses ...... 12 2.2.1.1 Revue bibliographique et webographie ...... 12 2.2.1.2 Élaboration des questionnaires ...... 13 2.2.1.3 Collecte des données et d’informations ...... 13 2.2.1.4 Traitement de données collectées ...... 14 2.2.2 Les démarches spécifiques à la vérification de chaque hypothèse ...... 15 2.2.2.1 Démarche pour la vérification de l’Hypothèse 1 ...... 15

2.2.2.2 Démarche pour la vérification de l’Hypothèse 2 ...... 19 2.2.3 Limites de la méthodologie ...... 24 2.2.4 Chronogramme des activités ...... 24 3 RESULTATS ...... 25 3.1 Analyse typologique des ménages avant-projet et évolution de production agricole ...... 25 3.1.1 Typologie de ménages avant-projet ...... 25 3.1.2 Caractéristiques de chaque classe avant-projet ...... 25 3.1.2.1 Classe 1 : Ménages fortement aisés ...... 26 3.1.2.2 Classe 2 : Ménages de la classe moyenne ...... 26 3.1.2.3 Classe 3 : Ménages vulnérables ...... 26 3.1.3 Efficience de la mise en place du barrage hydroagricole ...... 27 3.1.3.1 Evolution de production suite à la mise en place d’infrastructure agricole ...... 27 3.1.3.2 Comparaison et interprétation des effets ...... 28 3.1.4 Contribution des infrastructures agricoles sur les revenus des ménages ruraux...... 28 3.2 Les caractéristiques de l’insécurité alimentaire dans la Commune d’Anja- Nord ...... 30 3.2.1 Disponibilité : Bilan Alimentaire ...... 30 3.2.2 Accessibilité et Qualité : Score de Consommation Alimentaire (SCA) ...... 30 3.2.3 Stabilité : durée de la période de soudure ...... 31 3.2.4 Typologie des ménages selon le niveau d’insécurité alimentaire ...... 31 3.2.4.1 Mesure de la sécurité alimentaire par types de ménages ...... 31 3.2.4.2 Caractérisation des classes ...... 32 3.2.5 Effets des techniques innovantes et facteurs socio-économiques sur la sécurité alimentaire des ménages ...... 33 3.2.5.1 La Classe 1 : «Ménage de classe vulnérable» ...... 35 3.2.5.2 La Classe 2 : «Ménage de classe moyenne»...... 36 3.2.5.3 La Classe 3 : «Ménage de classe aisée» ...... 36 4 DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS ...... 37 4.1 Discussions ...... 37 4.1.1 Caractérisation, évolution des productions et des sources de revenu des ménages ...... 37 4.1.1.1 Caractérisation des ménages...... 37 4.1.1.2 Contribution de l’évolution des différentes spéculations des ménages ...... 37 4.1.1.3 Structure et évolution des sources de revenu...... 38 4.1.2 L’importance des indicateurs spécifiques de mesure de l’insécurité alimentaire ...... 39 4.1.2.1 Indicateurs pour la caractérisation de la sécurité alimentaire ...... 40

4.1.2.2 Facteurs socio-économiques des innovations techniques et de l’infrastructure agricole sur le niveau de sécurité alimentaire ...... 41 4.1.2.3 Dépenses monétaires des ménages par rapport à l’insécurité alimentaire ...... 43 4.2 Recommandations ...... 44 4.2.1 Amélioration de disponibilité et d’accessibilité alimentaire ...... 44 4.2.1.1 Augmentation de production et de revenu des ménages producteurs ...... 45 4.2.1.2 Amélioration de la période de soudure ...... 45 4.2.2 Contribution du bénéficiaire et des ménages agricoles ...... 46 4.2.2.1 Reconnaissance du rôle des bénéficiaires à la réussite du projet ...... 46 4.2.2.2 Changement de pratique ...... 47 CONCLUSION ...... 48 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ...... 50 ANNEXES ...... 1 TABLE DES MATIERES...... 54