Stratégies de réduction des pertes «post récolte» , limites et la mise en œuvre

METHODOLOGIE

Choix du sujet

A Madagascar, le riz est l’une des filières les plus étudiées et les plus appuyées par des projets ou organismes pour lutter contre les déséquilibres alimentaires (insuffisance en quantité et en qualité). L’objectif général de ces diverses études est l’augmentation de la production rizicole à l’aide des recherches d’amélioration des intrants comme les semences, engrais,… . En outre, il n’existe encore que peu d’étude réalisée concernant le système «post récolte» et les pertes de paddy obtenues durant chaque étape du système. Or, ces pertes favorisent l’insuffisance en quantité et mê me en qualité de cette denrée, sous entendu que l’évaluation des pertes en qualité recommande un e autre forme d’évaluation et c’est pour cette raison que la présente étude se focalise surtout sur les pertes en quantité des paddy.

Choix de la zone d’étude

Généralement, la grande saison de la récolte rizicole se déroule du mois d’Avril jusqu’ en Juin. Or, la récolte du riz de 1ère saison se déroulait entre les mois de Décembre et Février. Donc, l’étude «post récolte» du riz de 1 ère saison est la plus avantageuse en terme du temps ; en effet, la descente sur terrain s’est déroulée durant le mois de Novembre 2010 jusqu’en Février 2011. La région Analamanga est une des productrices du riz de 1 ère saison et la variété de riz la plus cultivée est le X- 265, plus particulièrement dans les Districts d’Antananarivo Atsimondrano, Avaradrano et Ambohidratrimo car ces 3 Districts sont les principaux fournisseurs directs en termes de produit a gricole de la capitale. Des entretiens auprès de la DRDR Analamanga ont permis de déterminer les communes les plus productrices du riz de 1 ère saison dans ces 3 Districts.

Démarches communes pour la vérification des trois hypothèses

Les démarches communes utilisées pour la vérification des trois hypothèse s sont généralement basées par des enquêtes préparatoires et des enquêtes formelles.

Enquête exploratoire

L’enquête préparatoire est faite avant, pendant et après l’enquête proprement dite. Elle con cerne généralement la collecte d’information à travers la bibliographie, webliographie et la consultation des statistiques disponibles. La documentation effectuée porte sur les caractéristiques agricoles et générales de la région et sur les démarches méthodologiques. Cette étape a été nécessaire pour appréhender la situation de la riziculture de la région. Elle a autant permis d’assimiler des données quantitatives sur la zone d’étude.

Enquêtes formelles

Elaboration de questionnaire

L’enquête sur terrain a été réalisé e à l’aide de questionnaire, il est bâti généralement en fonction des objectifs de recherche, en tenant compte l es hypothèses préétablies. Le questionnaire établi comporte les éléments essentiels suivants : inventaire de tout le système «post récolte» , la répartition de la main d’œuvre, inventaire des équipements et matériels utilisés, coûts des mains d’œuvres, inventaire des ressources en terres. Le questionnaire est détaillé dans l’annexe n° : 22. Le questionnaire est ensuite testé auprès des exploitants pour éviter le contre sens et la redondance des questions ainsi que de vérifier la clarté des questions.

Descente sur le terrain

L’échantillonnage aléatoire a été adopté pour le choix des exploitations à enquêter . Il est à préconiser pour la construction de la typologie. L’enquête a eu lieu dans les Districts périphériques de la région Analamanga et la monographie de la région est en général présentée dans l’annexe 1. Le 1 er tableau suivant présente la répartition des enquêté s dans les Districts de la Région d’étude.

Terre

Le facteur de production terre permet de connaitre la taille de la superficie exploitée par les différents exploitants enquêtés. Ainsi, elle permet de déterminer la corrélation des pertes «post récolte» et la ta ille de la superficie exploitée. Cette dernière est exprimée en m².

Capital

Dans ce paragraphe, les techniques ou méthodes utilisées par les exploitants pour chaque étape «post récolte» sont les plus flagrantes. Pour la facilitation de l’analyse, elles sont spécifiées par des codes numériques selon les méthodes utilisées par les exploitants durant le système «post récolte» , c’est- à- dire asse mbler les exploitants qui ont des mêmes équipements ou méthodes durant : la récolte, transport vers l’aire de battage, battage, vannage et séchage ; et la classification se fait à partir des méthodes et matériels les plus utilisés par les exploitants enquêté s.
D’après les enquêtes effectuées, il existe 15 types de méthodes «post récolte» pratiquées par les 92 exploitants enquêté s. La représentation de ces codifications est montrée par le tableau 2 suivant.

Reclassement et test de concordance par AFD

L’analyse factorielle discriminante permet de vérifier la classification par nuées dynamiques préétablie par le sous paragraphe précédent. De même, elle permet de distinguer, les plus proches possibles et les plus dispersées entre les classes. Et le test permet de déterminer les variables les plus discriminantes par les indicateurs suivants : le lambda de Wilks et la variance.

Triage sous Excel par le tableau croisé dynamique

Le tableau croisé dynamique offre un moyen interactif de synthétiser rapidement de grandes quantités de données car il permet de résumer, analyser, explorer et présenter l es données de synthèse. Il a permis donc de classifier facilement les différents types d’exploitants existants.

Caractérisation par ACM

Enfin, il y a l’analyse par correspondance multiple (ACM), qui a pour but de représenter graphiquement l’association entre deux ou plus de variables qualitatives. Donc, l’ACM analyse les données sous forme de tableau à n lignes et à p colonnes. Elle permet aussi de transformer des données qualitatives en des données quantitatives.

Pour l’hypothèse II : Il existe une différence des pertes entre le s types d’exploitation existants

Notion sur le système «post récolte»

Premièrement, on entend par « système » c’est un ensemble dynamique et complexe de fonctions ou opéra tion s qui s’enchaînent de façon logique dans un domaine distinctif. Et d’après DELUCIA M. en 1992, le mot « chaîne » signifie qu’il y a une succession fonctionnelle de diverses opérations [9 ].
Si la récolte est la période où l’on enlève du champ les produits cultivés, évidement s’ils ont parvenus à leur maturité ; le système «post récolte» est donc les opérations effectuées durant la récolte jusqu’à la transformation. Les détails sur le système «post récolte» sont développés dans l’Annexe 3.

Notion des pertes

Pertes de poids

Les pertes de poids peuvent être découlées pendant le transport (coulage, dépiquage) par exemple, ou bien à partir de sacs percés ou mal attachés. Et selon CASLEY D. en 1987, e lles sont également le résultat d’infestation prolongée et de consommation par les insectes, les rongeurs et les oiseaux … [4].

Pertes de qualité

Les critères de qualité sont très variés et concernent autant l’aspect extérieur, la forme et la taille, que l’odeur et le goût… La propreté (riz blanc sans grain de sable) et le bon état sanitaire d’un produit sont des qualités premières sur le marché.

Pertes directes et indirectes

Les pertes directes sont la disparition de la denrée due à des fuites (coulure des sacs, par ex.) ou à la consommation par des prédateurs (insectes, rongeurs, oiseaux), tandis que les pertes indirectes quand une baisse de qualité entraîne un refus d’achat de la part du consommateur.

Evaluation des pertes

Le pesage est la princ ipale base de calcul pour chaque étape «post récolte» à l’aide d’une balance de précision et il y a également l’humidimètre indispensable pour la mesure de l’humidité des grains de paddy disponible auprès de la DRDR Analamanga (un exemple d’un humidimètre Cf. Annexe 23). Les pertes seront évaluées à chaque étape du système «post récolte» : récolte, transport, battage, séchage et vannage par des formules classiques déjà utilisées dans l e mémoire de fin d’étude d’Andriamparany RAKOTONDRAVELO en 2010 [18]. Les pertes sont exprimées en pourcentage et comparées avec d’autres résultats existants.

Remarque

Il faut bien noter que la manière ou la méthode utilisée par les exploitants doit être leur méthode habituelle.
Les pertes évaluées doivent être issue s d’une même parcelle pour chaque exploitant enquêté.
Examiner à ce que les parcelles soient sèches.
Généralement, les grains de paddy atteignent le maximum de poids et touts les caractéristiques nécessaires à la consommation à un taux d’humidité de 14%, par conséquent, le poids des grains obtenus sont ramenés à 14% de taux d’humidité.

RESULTATS

Les résultats seront développés dans le chapitre suivant.

Résultats de la typologie des exploitants

Critères de classification des exploitants

Selon le résultat de l’échantillonnage, il existe 92 exploitants enquêté s, il est favorable de prendre les 6 critères mentionnés dans le chapitre précédent : (i) Matériel s et méthodes ; (ii ) Total en nombre des ouvriers pour chaque étape ;(iii) Nombres d’actif disponible, (iv ) Total de la d urée d u travail pour chaque étape ; (v) Superficie de la rizière et (vi ) Sur les coûts totaux.

Résultats de la classification par nuées dynamiques

La classification par nuées dynamiques a permis de synthétiser les exploitants enquêtés en trois (3) classes. Cependant, l’insuffisance des nombres des exploitants ne leurs permettent pas de les classer e n 4 ou en 5 classes. La partition de ces exploitants est décrite par le tableau 5 suivant :

Résultat du test de concordance par AFD

Reclassements par AFD

En faite, le test permet de vérifier la validation d’appartenance des exploitants dans chaque classe. Par conséquent, le test réclame l’existence des exploitants mal classés d’après le résultat du tableau 6 ci dessous.
L’affectation de ces certains individus est représentée par le tableau 5 suivant.

Résultats obtenus par la caractérisation ACM

La caractérisation par ACM est caractérisée par la présentation d u graphe symétrique. Les variables sont exposées par groupe de 2 à savoir : (i) Nombre d’actif disponible et nombre tota l des travailleurs ( ACT / NBHOM) ; (ii) Heures d u travail totales durant le système et la taille de l’exploitation par la superficie exploitée par l’exploitant (HT et SUP) ; (iii) Les coûts réalisés durant le système et les méthodes habituelles pratiquées par les exploitants (COUT / Meth).
Le graphe en question est notamment composé par les : v ariables choisies, type d’exploitation ou classe prédéfinie par AFD et la localisation (District).

Evaluation des pertes pour chaque type d’exploitation

L’évaluation des pertes «post récolte» est déterminée par des formules classiques détaillées dans le premier chapitre méthodologie. Pour pouvoir bien approfondir les pertes «post récolte» , il est indispensable d’évaluer les pertes pour chaque type d’exploitation existant et pour chaque étape «post récolte» .

Evaluation des pertes «post récolte» pour le type I

Le type I est composé de 29 exploitants, les pertes «post récolte» sont évaluées pendant chaque étape du système à savoir : récolte, transport vers l’aire de battage, battage, séchage et vannage/nettoyage.
Les pertes obtenues durant chaque étape «post récolte» pour ce type d’exploitation sont représentées dans le graphique 5 suivant.

Modélisation des pertes «post récolte» pour chaque type d’exploitation

D’après les résultats du chapitre précédent, les pertes varient selon le type d’exploitation existant, la pratique de la méthode ou équipement moderne diminue les pertes. Mais les résultats obtenus du chapitre précédent montre également que le type d’exploitation pratiquant la méthode intermédiaire dispose des pertes plus élevé es par rapport au type d’exploitation pratiquant les méthodes traditionnelles.
En effet, cette affirmation permet de mentionner que les pertes «post récolte» varient également en fonction des autres variables outres les méthodes utilisées par les exploitants. Ce chapitre montre qu’il existe une forte corrélation des pertes en fonction des variables suivantes : nombre d’homme s ou travailleurs (y compris les salariés et les non salariés), la durée du travail, la distance séparant la rizière et l’aire de battage et poids des grains issus du battage, séchage, vannage.

Modélisation des pertes pour le type I

Pour chaque type d’exploitation, chaque étape «post récolte» correspond à une équation.
Source : CALVERLEY D. en 1994 au Brésil, rapport FAO

Equations obtenues pour chaque étape du type I

Les estimations des équations des pertes durant chaque étape «post récolte» sont représentées par les équations ci après.

Erreurs et résidus du type I

Vu que les coefficients de détermination du modèle R² ne sont pas touts parfaits, donc il existe des erreurs qu’ il faut ajouter aux équations prés énoncées. Les erreurs ou les résidus sont différents pour chaque exploitants et pour chaque type d’exploitation, ils peuvent pendre des valeurs négatives ou positives ; alors que pour ce type d’exploitation : la somme des carrées des erreurs et la variation des résidus sont représentées par le tableau 14 suivant.

Représentation graphique de la droite de régression du type II

Le graphique 10 ci – après montre que les individus sont rapprochés de la bissectrice de droite d’équation y=x. Les distances de Cook (graphiques montrés dans l’Annexe 21) montrent que durant la récolte l’exploitant n° : 59 dans le type II est le plus éloigné de la bissectrice. Durant le transport vers l’aire de battage l’exploitant n° : 55 est le plus éloigné, le n° : 19 durant le battage, n° : 2 durant le séchage et le n° : 1 durant le vannage.

DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS

Discrimination des pratiques «post récolte» pour chaque District

Au niveau de la méthode utilisée

Nombre des exploitants rizicoles

En termes de la proportion des population s Agricoles, selon le PRD Analamanga en 2008 [16] le District d’Antananarivo Atsimo ndrano dispose un taux moins élevé car les riziculteurs ne représente nt que les 19,61% contre 26,20% celui du District d’Ambohidratrimo et 24,13% dans le District d’Antananarivo Avaradrano. Par ailleurs, la faiblesse en nombre d’exploitants rizicoles peut influencer deux aspects contradictoires :
En premier lieu , elle facilite la coopération de certains organismes ou de certaines agences de micro finance, non seule ment par ses effectifs moindres, qui réduisent leurs charges mais également au niveau de l’encadrement de chaque exploitant (suivies et appuis techniques). En effet, elle peut provoquer une possibilité d’augmentation de production rizicole du District par des offres de prêts financiers pour l’approvisionnement des intrants, équipe ments ou des matériels mécanisés. Puisque le District d’Antananarivo Atsimondrano possède peu d’exploitants rizicoles donc les soutiens ou les interventions des institutions financières sont moins couteux.
En deuxième lieu, l’insuffisance du nombre des exploitants rizicoles au niveau du District entraine également une insuffisance de la production.
Par conséquent, les méthodes modernes sont un peu dominantes dans le District d’Antananarivo Atsimondrano (classé dans les exploitations de type III du résultat 1 précédent).

Indice de scolarité

Dans la région d’étude, d’après le PRDR en 2007 [17], Analamanga surtout dans le District d’Antananarivo Avaradrano, la déperdition scolaire après l’école primaire est très élevée car 5% des élèves inscrits en primaire arrivent seulement au niveau secondaire second cycle dans le secteur public contre 10% dans le District d’Antananarivo Atsimondrano et environ 7% dans le District d’Ambohidratrimo. Or, la connaissance générale, connaissance théorique et la capacité intellectuelle peuvent améliorer les qualités et l es méthodes pratiquées par les exploitants. En effet, les pratiques «post récolte» dominantes dans le District d’Antananarivo Avaradrano est surtout la méthode traditionnelle (classé dans les exploitants de type II du résultat 1).

Potentialité agricole

Les pratiques «post récolte» varient également en fonction de la richesse ou du développement de chaque zone d’étude. Le PRDR de la région Analamanga en 2007 montre qu’après le District d’ Antananarivo Atsimondrano (revenu Agricole de 48 Milliards d’ Ar), le District d’Ambohidratrimo a réalisé un revenu Agricole un peu élevé avec 20 Milliards d’Ar et le District d’Antananarivo Avaradrano n’a que 17 Milliards d’Ar. En effet, les méthodes utilisées changent en fonctio n de la disponibilité économique des exploitants ; si les exploitants réalisent beaucoup de bénéfices, ils ont la possibilité d’investir dans des nouveaux équipements et matériels agricoles.
Le District d’Ambohidratrimo pratique souvent les méthodes inte rmédiaires car il dispose des revenus Agricoles moyens par rapport aux deux autres Districts (classé dans les exploitants de type I du résultat 1).

Table des matières

LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES EQUATIONS
LISTE DES GRAPHIQUES
CARTE ET FIGURE
ACRONYMES
INTRODUCTION
I- METHODOLOGIE
1. Choix du sujet
2. Choix de la zone d’étude
3. Démarches communes pour la vérification des trois hypothèses
4. Démarches spécifiques pour la vérification de chaque hypothèse
5. Chronogramme
6. Synthèses de la démarche méthodologique
II- RESULTATS
1. Résultats de l a typologie des exploitants
2. Evaluation des pertes pour chaque type d’exploitation
3. Modélisation des pertes «post récolte» pour chaque type d’exploitation
III- DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS
1. Discrimination des pratiques «post récolte» pour chaque District
2. Variation des pertes selon les pratiques «post récolte»
3. Stratégies de réduction des pertes «post récolte» , limites et la mise en œuvre
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXES
TABLE DES MATIERES