Partir vivre à la ville

Représenter les facteurs de migration rurale-urbaine au Kenya et en
Éthiopie

Diana Reckien et Yue Dou

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OpenEdition
Journals

Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/mondesmigrations/2925

DOI : 10.4000/14yww

ISSN : 3076-6338

Éditeur

Établissement public du Palais de la Porte Dorée – Musée national de l'histoire de l'immigration

Édition imprimée

Date de publication : 1 octobre 2025

Pagination : 75-83

ISBN : 978-2-919040-80-3 9782919040803

ISSN : 3075-6812

Référence électronique

Diana Reckien et Yue Dou, « Partir vivre à la ville », *Mondes & Migrations* [En ligne], 1351 | 2025, mis en ligne le 01 octobre 2025, consulté le 05 novembre 2025. URL : http://journals.openedition.org/mondesmigrations/2925 ; DOI : https://doi.org/10.4000/14yww

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# Partir vivre à la ville

## Représenter les facteurs de migration rurale-urbaine au Kenya et en Éthiopie

**Diana Reckien**, Associate Professor « Climate Change and Urban Inequality », University of Twente et **Yue Dou**, Assistant Professor, University of Twente (Pays-Bas).

La prise de décision en matière migratoire constitue un processus complexe, qui tient compte à la fois des causes perçues (les conditions de vie dans le lieu de résidence actuel) et des conséquences espérées de la mobilité (les conditions de vie prévues dans le lieu de migration). La méthode de collecte de données appelée « cartographie cognitive floue » (FCM – Fuzzy Cognitive Mapping) a permis de représenter les réseaux de causalité qui sous-tendent des récits de migration au Kenya et en Éthiopie. L'analyse des systèmes migratoires donne lieu à diverses recommandations politiques visant l'amélioration des conditions de vie et des moyens d'existence dans chacun des deux pays.

Les villes africaines connaissent une croissance rapide, avec un taux annuel moyen de 3,5 %<fnref n="1" />. L'Afrique a le taux d'urbanisation le plus élevé de tous les pays en développement et cette tendance devrait se poursuivre au moins jusqu'en 2050². La majorité de cette urbanisation est due à la migration rurale vers les villes<fnref n="3" />.

Cette dernière constitue une stratégie d'adaptation pour les familles dont les capacités de subvenir

à leurs besoins diminuent<fnref n="4" />. En général, cela s'explique par une diminution des terres cultivables, un accroissement des facteurs de stress environnemental et l'absence d'alternative économique. Les changements climatiques et environnementaux ont causé des pertes et des dommages généralisés dans de vastes régions rurales d'Afrique, entraînant notamment une perte de biodiversité, des pénuries d'eau, une baisse de la production alimentaire et un ralentissement de la croissance économique<fnref n="5" />. Les familles qui rencontrent des difficultés socioéconomiques peuvent chercher des opportunités d'emploi et de revenus ailleurs. Elles le font souvent dans le but

<footnote n="1">1. Africa Urban Form (AUF), Africa Urban Forum Concept Note, 2024. Url : https://au.int/sites/default/files/newsevents/conceptnotes/43851-CN-Africa-Urban-Forum-Concept-Note.pdf.</footnote>

<footnote n="2">2. Ibid.</footnote>

<footnote n="3">3. Joseph Teye, « Urbanization and migration in Africa », Expert Group Meeting, New York, United Nations Headquarters, 1er-2 novembre 2018, pp. 1-2, 20.</footnote>

<footnote n="4">4. Guéladio Cissé, Robert McLeman, Helen Adams, Paulina Aldunce, Kathryn Bowen, Diarmid Campbell-Lendrum et al., « Health, wellbeing, and the changing structure of communities », in Hans-Otto Pörtner, Debra C. Roberts, Melinda M. B. Tignor, Elvira Poloczanska, Katja Mintenbeck, Andrés Alegría, Marlies Craig, Stefanie Langsdorf, Sina Löschke, Vincent Möller Science, Andrew Okem, Bardhyl Rama (dir.), Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Working Group II Contribution to the Sixth Assessment Report of the</footnote>

<footnote>Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge, Cambridge University Press, 2022, pp. 1041-1170 ; Robbin Jan van Duijne, Dinah Ogara, Rachel Keeton, Diana Reckien, « Climate migration and well-being: A study on ex-pastoralists in northern Kenya », in *Population and Environment*, vol. 46, n° 17, 2024. Url : https://doi.org/10.1007/s11111-024-00456-5.</footnote>

<footnote n="5">5. Christopher H. Trisos, Idibun O. Adelekan, Ayansina Ayanlade, Jackson Efitre, Adugna Gemeda, Kanungwe Kalaba, Christopher Lennard, Catherine Masao, Yunus Mgaya, Grace Ngaruiya, Daniel Olago, Nicholas P. Simpson, Sumaya Zakieldeen, « Africa », in *Hans-Otto Pörtner et al., op. cit.*, pp. 1285-1455.</footnote>
d'augmenter les revenus du ménage, en transférant
de l'argent dans leur lieu d'origine<fnref n="6" />.

On trouve de nombreux débats sur l'importance
relative des facteurs contribuant à l'accroissement
des mouvements migratoires dans la recherche
académique. Les scientifiques cherchent à
comprendre quels facteurs influencent le plus les
décisions prises par les migrants, les membres de leur
famille et les communautés d'origine. Ces débats
peuvent aussi servir de base pour formuler des
recommandations aux responsables politiques. Les
chercheurs s'efforcent d'isoler chaque facteur environ-
nemental, économique ou social selon la région
du monde ou le contexte économique et sociopo-
tique local, et semblent s'accorder sur le fait que la
motivation économique est le principal moteur de
migration. Cependant, les raisons environnementales
peuvent constituer une motivation sous-jacente<fnref n="7" />.

## Appréhender les systèmes décisionnels concernant la migration

Nous mettons ici en doute la possibilité de
distinguer clairement les facteurs environnementaux
et économiques qui influencent les décisions migra-
toires dans les sociétés agraires. Selon notre étude,
des facteurs apparemment distincts dans le choix
d'émigrer s'articulent en réalité de manière complexe
et interdépendante. C'est le cas notamment des
aspects environnementaux et économiques, que l'on
ne peut pas séparer en Afrique rurale. Il est possible
que, en réalité, le facteur climatique soit responsable
d'un nombre plus élevé de départs, puisqu'il influence
directement les conditions de subsistance sur le plan
économique et environnemental. Pour nous en assu-
rer, nous devons toutefois utiliser des indicateurs
d'analyse identiques, pour lesquels nous proposons
de nous appuyer sur la perception des ménages
concernés par la migration.

Par conséquent, nous plaidons, tout d'abord,
pour une étude des phénomènes migratoires devant
être abordée sous un angle global et systémique. De

nombreuses études corroborent cette idée, mettant
en évidence l'interconnexion des lieux de départ et
d'arrivée, communément appelés « translocalité ». Ces travaux ont été menés par Clemens Greiner et Patrick Sackdopolrak en 2013⁸, puis par Sackdopolrak et al. en 2024⁹. Cette méthode permet de résoudre une question cruciale : qui, dans ce système, est le mieux placé pour fournir des informations sur les facteurs sous-jacents de l'immigration, les personnes qui ont émigré ou les familles qui sont restées ? Nous observons que ces sous-systèmes restent inter-connectés, tant sur le plan matériel (transferts financiers) qu'émotionnel (expérience personnelle, possibilité d'un retour), même après le départ d'un membre du foyer. Pour étayer cette hypothèse, nous avons mené des entretiens avec des membres restés dans le lieu d'origine et avec des migrants dans leur nouveau lieu de résidence.

Deuxièmement, nous pensons que la prise en compte des facteurs déclencheurs (facteurs d'impulsion) de l'émigration et des conséquences attendues (facteurs d'attraction) de l'immigration est un indicateur clé pour évaluer l'influence de l'initiative individuelle dans une chaîne de causalité complexe. S'appuyer sur cette dimension perceptive a suscité un intérêt considérable dans les discussions scientifiques sur les systèmes migratoires<fnref n="10" />. Effectivement, c'est toujours notre propre perception qui sous-tend

<footnote n="6">6. Marie McAuliffe, Anna Triandafyllidou (dir.), *World Migration Report 2022*, Genève, International Organization for Migration (IOM), 2021.</footnote>

<footnote n="7">7. Mario Cárdenas-Vélez, Julia Barrott, Juan Camilo Betancur Jaramillo, Efraim Hernández-Orozco, Daniela Maestre-Másmela, Ivonne Lobos-Alva, « A combined cognitive and spatial model to map and understand climate-induced migration », in *Environment, Development and Sustainability*, n° 26, 2024, pp. 6781-6807. Url : https://doi.org/10.1007/s10668-023-02987-7.</footnote>

<footnote n="8">8. Clemens Greiner, Patrick Sackdopolrak, « Translocality: Concepts, applications and emerging research perspectives », in *Geography Compass*, vol. 7, n° 5, 2013, pp. 373-384. Url : https://doi.org/10.1111/gec3.12048.</footnote>

<footnote n="9">9. Patrick Sackdopolrak, Harald Sterly, Marion Borderon, Simon Bunchuay-Peth, Sopon Naruchaikusol, Kayly Ober, Luise Porst, Till Rockenbauch, « Translocal social resilience dimensions of migration as adaptation to environmental change », in *Proceedings of National Academy of Science U.S.A.*, vol. 121, n° 3, 2024. Url : https://doi.org/10.1073/pnas.2206185120.</footnote>

<footnote n="10">10. Vally Koubi, Gabriele Spilker, Lena Schaffer, Tobias Böhmelt, « The role of environmental perceptions in migration decision-making: Evidence from both migrants and non-migrants in five developing countries », in *Population and Environment*, vol. 38, n° 2, 2016, pp. 134-163. Url : http://www.jstor.org/stable/44132372 ; Emily C. Nabong, Aaron Opdyke, Jeffrey P. Walters, « Identifying leverage points in climate change migration systems through expert mental models », in *Climatic Change*, n° 175, 2022. Url : https://doi.org/10.1007/s10584-022-03468-y ; Emily C. Nabong, Lauren Hocking, Aaron Opdyke, Jeffrey P. Walters, « Decision-making factor interactions influencing climate migration: A systems-based systematic review », in *WIREs Climate Change*, vol. 14, n° 4, 2023. Url : https://doi.org/10.1002/wcc.828 ; Meredith A. Whitley, William V. Massey, William B. Wilkinson, « A systems theory of development through sport for traumatized and disadvantaged youth », in *Psychology of Sport and Exercise*, n° 38, 2018, pp. 116-125 ; Mario Cárdenas-Vélez et al., op. cit.</footnote>
nos actions, même si une réalité sociale subjective
peut parfois différer de la réalité objective. En exami-
nant le processus décisionnel dans un contexte de
perceptions, nous pouvons ainsi mieux comprendre
les facteurs motivant le système migratoire. En parti-
culier, nous comprenons mieux les schémas
migratoires non linéaires que peuvent impulser les
aspects environnementaux. Lors des sondages statis-
tiques, on interroge les personnes sur la principale
motivation de leur décision de quitter leur pays.
Cependant, de nombreux facteurs mineurs peuvent
également contribuer à ce choix, sans que l'on réalise
immédiatement qu'ils sont interdépendants. La
perception peut alors servir de mesure standardisée,
ce qui constitue un point de départ fiable pour analy-
ser la prise de décision de la part d'un individu ou
d'une famille. En effet, la perception est le moteur de
l'action, bien plus que les facteurs statistiques liés
aux variations environnementales et économiques
(pour ne citer que ceux-là). Les réseaux de causalité
illustrent de manière plus claire cette logique. L'étude
de ces réseaux nous permet de mettre en évidence
l'impact de certaines boucles de rétroaction et de
montrer comment des stratégies d'action peuvent
affecter le système migratoire de manière plus
globale, au-delà d'une simple relation de cause à
effet<fnref n="11" />. Les cartes mentales, les cartographies de
concepts et les modèles mentaux<fnref n="12" /> sont de plus en
plus utilisés dans les études sociologiques qualita-
tives<fnref n="13" />. Cependant, Sonja Ayeb-Karlsson<fnref n="14" /> met en
évidence le fait que les études détaillées sur la prise
de décision en matière de mobilité, qui abordent ce
sujet sous l'angle d'un processus sociopsychologique

extrêmement complexe, restent peu nombreuses<fnref n="15" />.
Cette lacune est problématique car le comportement
décisionnel et les réactions des individus sont étroi-
tement liés à leur bien-être, notamment face à l'échec
ou au succès<fnref n="16" />. En réponse, nous proposons un
modèle conceptuel destiné à remédier à cette situa-
tion. Nous utilisons une méthodologie appelée
cartographie cognitive floue (FCM) qui nous permet
de combiner les résultats des entretiens dans un
système décisionnel commun en matière de migra-
tion<fnref n="17" />. Selon nous, seule la perception de ces acteurs
« translocaux » et de leurs facteurs « d'impulsion »
et « d'attraction », pris dans leur ensemble, peut four-
nir une compréhension nuancée des causes et des
conséquences des migrations dans les sociétés
agrières non individualistes.

Il s'agit de mettre en lumière la complexité des relations entre les facteurs déclencheurs et les effets attendus de la migration, telles qu'elles sont évoquées par les personnes interrogées au point de départ comme dans le lieu d'arrivée. Chacun de ces éléments est considéré comme l'un des composants clés du système migratoire.

La notion de perception nous aide à comprendre
les interactions complexes des causes et des effets
dans les dynamiques migratoires. Nous analysons
comment les facteurs migratoires se recoupent, leur
influence et les scénarios politiques possibles. Nous
comparons ces facteurs dans deux pays d'Afrique,
l'Éthiopie et le Kenya. Les données ont été obtenues
dans le cadre du projet H2020 HABITABLE.

<footnote n="11">11. Diana Reckien, Martin Wildenberg, Michael Bachhofer, « Subjective realities of climate change: How mental maps of impacts deliver socially sensible adaptation options », in *Sustainability Science*, vol. 8, n° 2, 2013, pp. 159-172 ; Diana Reckien, « Weather extremes and street life in India: Implications of Fuzzy Cognitive Mapping as a new tool for semi-quantitative impact assessment and ranking of adaptation measures », in *Global Environmental Change*, vol. 26, 2014, pp. 1-13. Url : https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.03.005.</footnote>

<footnote n="12">12. Karlijn van den Broek, Lynn de Jager, Rouven Doran, Gisela Böhm, « Expert and citizen perceptions of the drivers of the energy transition: A mental model approach », in *Journal of Cleaner Production*, vol. 494, 2025.</footnote>

<footnote n="13">13. Marianne Morange, Camille Schmoll, *Les outils qualitatifs en géographie. Méthodes et applications*, Paris, Armand Colin, 2016.</footnote>

<footnote n="14">14. Sonja Ayeb-Karlsson, « When the disaster strikes: Gendered (im)mobility in Bangladesh », in *Climate Risk Management*, n° 29, 2020. Url : https://doi.org/10.1016/j.crm.2020.100237.</footnote>

<footnote n="15">15. Tolga Tezcan, « The complex nature of migration at a conceptual level: An overlook of the internal migration experience of gebze through fuzzy cognitive mapping method », in Shaun Turney, Michael Bachhofer, *Fuzzy Cognitive Mapping*, FCMapper Package, 2014. Url : https://cran.r-project.org/web/packages/FCMapper/index.html ; in Elpiniki I. Papageorgiou, (dir.), *Fuzzy Cognitive Maps for Applied Sciences and Engineering: From Fundamentals to Extensions and Learning Algorithms*, Heidelberg, Springer, 2013, pp. 319-354.</footnote>

<footnote n="16">16. Robbin Jan van Duijne et al., op. cit.</footnote>

<footnote n="17">17. Marta Olazabal, Diana Reckien, « Fuzzy cognitive mapping: applications to urban environmental decision-making », in Matthias Ruth (dir.), *Handbook of Research Methods and Applications in Environmental Studies*, Cheltenham, Edward Elgar Publishing, 2015, pp. 148-176 ; Diana Reckien, « Weather extremes and street life in India: Implications of Fuzzy Cognitive Mapping as a new tool for semi-quantitative impact assessment and ranking of adaptation measures », op. cit. ; Diana Reckien, Martin Wildenberg, Michael Bachhofer, « Subjective realities of climate change: How mental maps of impacts deliver socially sensible adaptation options », op. cit.</footnote>
## ▶ Lieux des études de cas en Éthiopie et au Kenya

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Sur cette carte, nous indiquons les lieux où ont été menés les entretiens de la FCM avec les migrants (ville de destination = points orange) et leurs familles (lieu d'origine, c'est-à-dire village rural avant la migration = points bleus).

Les régions sélectionnées pour notre étude de cas en Éthiopie et au Kenya ont été choisies selon les critères suivants :

* Leur exposition à des facteurs de stress environnementaux, tels que la sécheresse, la variabilité du climat, les inondations, la dégradation des sols ou encore la désertification ;

* Leur vulnérabilité à ces facteurs environnementaux, due, par exemple, à des facteurs socio-économiques, une forte dépendance à l'égard des ressources agricoles, et l'insécurité alimentaire qui en découle ;

* Leur appartenance à un district ou à un sous-district situé dans une région principalement rurale ;

* Une destination migratoire commune depuis les régions d'origine, en tenant compte de la majorité des flux migratoires.

Selon ces critères, nous avons concentré notre étude, en Éthiopie, dans les régions rurales du Shoa Est, de l'Arsi Ouest et du Jimma (régions d'origine), en lien avec les villes de Jimma et d'Adama (destination migratoire); au Kenya, nous nous sommes intéressés au comté de Makueni et à son sous-district de Kathyaka (région d'origine) par rapport à la ville de Mombasa (destination). Source de l'image : Open StreetMap.

## Utiliser la cartographie cognitive floue pour concevoir des systèmes et des processus décisionnels complexes

La cartographie cognitive floue (FCM – Fuzzy Cognitive Mapping) est une méthode d'entretien qui permet à la personne interrogée de produire ses propres relations de causalité, en tenant compte de leur force relative. Chaque carte se compose d'un ensemble de nœuds (autrement désignés comme « concepts », « sommets » ou « points culminants ») qui sont reliés entre eux par des flèches (ou « liens », « connexions », « flux » ou « arcs », selon le vocabulaire propre à la FCM). Elle s'apparente à un schéma mental, mais de façon plus pondérée. Les nœuds ou concepts représentent des aspects spécifiques ou des sous-systèmes de la situation examinée. Les flèches illustrent la force relative et directionnelle des relations de causalité entre ces concepts<fnref n="18" />. Ces systèmes ont un grand potentiel d'analyse : on peut compter les nœuds, décrire leurs caractéristiques, ainsi que la direction et l'intensité de chaque relation. Dans cette situation particulière, notre analyse nous

a permis de produire une représentation détaillée des facteurs déterminants, des causes perçues, et des effets potentiels ou attendus de la migration. Les cartes cognitives floues sont faciles à mettre en application, surtout dans un contexte complexe où les informations sont limitées. Elles permettent de synthétiser l'expérience, les connaissances ou la perception globale des personnes sondées, même si les concepts et les types de données ne sont pas clairement définis<fnref n="19" />.

Pour nos entretiens, nous avons choisi des personnes âgées de plus de 18 ans, en nous efforçant de respecter un équilibre entre les femmes et les hommes, et en nous assurant que les sites d'origine et les sites d'accueil étaient représentés de manière égale. Nous avons également sélectionné des ménages ou des personnes qui avaient vécu une expérience migratoire au cours des dix dernières années. Les entrevues ont été menées en dialecte local, de mars à décembre 2022 en Éthiopie, et en août 2022 au Kenya. Ce sont des partenaires locaux qui les ont réalisées dans les zones rurales et urbaines correspondantes. Les entrevues FCM ont une structure semi-dirigée.

<footnote n="18">18. Robbin Jan van Duijne et al. ; Diana Reckien, « Weather extremes and street life in India: Implications of Fuzzy Cognitive Mapping as a new tool for semi-quantitative impact assessment and ranking of adaptation measures », op. cit.</footnote>

<footnote n="19">19. Diana Reckien, « Weather extremes and street life in India: Implications of Fuzzy Cognitive Mapping as a new tool for semi-quantitative impact assessment and ranking of adaptation measures », op. cit.</footnote>
► Entretiens menés au Kenya selon la méthode FCM

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Ces photos donnent un aperçu de la manière dont nous avons mené les entretiens Fuzzy Cognitive Mapping (FCM) avec les participants dans les zones rurales du Kenya. Les entretiens ont été menés et les photos prises par nos partenaires kenyans du projet Samuel Hall.

L'enquêteur commençait par poser les questions suivantes : « Qu'est-ce qui vous a poussé, vous ou un membre de votre famille, à émigrer ? Quels autres facteurs ont influencé cette décision ? Y a-t-il eu un déclencheur qui a entraîné une prise de décision définitive ? » Au départ, l'intervieweur et l'interviewé notaient les concepts ou les facteurs dont parlait la personne interrogée. Dans un deuxième temps, ces concepts étaient reliés par des flèches directionnelles indiquant une relation causale. Enfin, les flèches étaient classées sur une échelle allant de « très négative » (-1) à « très positive » (+1) pour représenter l'intensité de cette relation. Le contexte social et certaines caractéristiques individuelles ont aussi pu être pris en compte. Les entretiens, qui duraient 45 minutes, se terminaient par l'approbation par la personne interrogée de la représentation graphique créée à partir de ses réponses. Les entretiens étaient enregistrés pour servir de preuve orale en cas de doutes pendant l'analyse.

Les données brutes ont été consignées à la main sur papier sous la forme de cartes causales pondérées, reflétant visuellement le modèle de la personne interrogée sur sa perception des facteurs déclencheurs et des conséquences de la migration. Il ne s'agit pas de texte traduit, encodé ou analysé par un chercheur. Dans le cadre de notre analyse, une telle représentation graphique des modèles de perception est préférable au texte, puisqu'elle fournit plus d'informations (concepts, relations, pondérations) qu'une simple retranscription narrative.

Collecter toutes les informations nécessaires à la création d'un modèle causal pondéré et structuré à partir d'une seule transcription textuelle du récit d'une personne aurait été extrêmement difficile.

Les FCM ont ensuite été nettoyées, numérisées en tant que matrices et analysées. La fonction d'agréation des FCM individuelles d'un groupe de personnes, que l'on appelle aussi la concaténation, nous a permis de créer des « cartes sociales ». Ces cartes, tant individuelles que sociales, peuvent ensuite être analysées à l'aide de FCMapper<fnref n="20" />, ou dans tout autre logiciel de FCM. Pour des raisons de visualisation, les concepts individuels ont été regroupés en thèmes. Cela nous a donné des cartes mentales thématiques qui représentaient plus efficacement les liens conceptuels globaux entre 13 thèmes identifiés, tels qu'ils étaient perçus par chaque groupe donné. Nous avons alors pu comparrer les différentes perceptions des systèmes migratoires au Kenya et en Éthiopie.

Lors de nos séances de cartographie collaborative, les participants nous ont aidés à représenter visuellement les liens de cause à effet en les hiérarchisant. Si des concepts semblables étaient exprimés, ils étaient regroupés en les concaténant, pour donner lieu à une carte sociale (figure 2a, 2b). Ces cartes montrent les concepts et les connexions mentionnés par au moins trois personnes, concepts de plus dotés

<footnote n="20">20. FCMappers, 2025. Url : https://www.fcmappers.net/joomla/ ; Shaun Turney, Michael Bachhofer, *Fuzzy Cognitive Mapping*, op. cit.</footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>► **Figure 2a :** Une représentation cartographique des causalités de migration les plus fortes en Kenya</figcaption></figure>

Cette représentation cartographique est construite à partir des causalités individuelles de 80 participants, dont 40 proviennent de zones rurales (région d'origine) et 40 de centres urbains (lieu d'arrivée), celles dont l'indice est de 0,70 et plus et qui ont été mentionnées par au moins trois participants à notre étude au Kenya. Nous y mettons en évidence les principales caractéristiques de la perception des systèmes migratoires.

Source : Diana Reckien et Yue Dou.

d'une influence très forte (d'un indice égal ou supérieur à 0,70). On les considère comme des liens de causalité extrêmement significatifs.

Au Kenya, ce sont les préoccupations liées à la sécheresse ou aux précipitations qui ont le plus d'impact sur la décision de migrer. En effet, elles influencent la sécurité alimentaire à travers le rendement des cultures et les risques de famine. Les considérations relatives à l'emploi, au chômage et au stress financier sont mentionnées comme des moyens pour atteindre un but. La sécheresse et la famine constituent les raisons le plus souvent évoquées pour justifier une migration. Des facteurs plus indirects sont en jeu en ce qui concerne l'accès à l'autonomie, à l'éducation, à travers les frais de scolarité, et au développement de compétences individuelles.

Les couleurs de l'infographie représentent une classification des sujets. Au Kenya, huit des treize thèmes ont été abordés, à l'exception des questions relatives à la santé et au corps, aux transports, aux infrastructures, au logement et à la situation politique.

En Éthiopie, ce sont les questions liées aux revenus qui jouent le plus grand rôle dans la décision de migrer. La taille des terres agricoles et la productivité

des récoltes comptent également, mais dans une moindre mesure. L'éducation et la qualité de vie revêtent une importance accrue. De façon générale, les facteurs qui influencent la prise de décision sont plus complexes en Éthiopie qu'au Kenya : les principales raisons de migrer sont les revenus du ménage et la pression financière, et les services publics, la qualité de vie et le développement immobilier constituent également des facteurs qui poussent les gens à émigrer, mais dans une moindre mesure.

Douze des treize thèmes identifiés ont été mentionnés, à l'exception du transport et des infrastructures. Cela dèmontre à quel point la décision de migrer est une démarche très complexe, qui bouleverse la vie, les moyens de subsistance et les conditions sociales de toutes les personnes concernées par ce changement.

## Analyses de scénarios

En utilisant les réseaux des figures 2a et 2b, nous pouvons mener différentes analyses de scénarios. Par exemple, dans un premier scénario pour le Kenya, la réduction de la déforestation et de la sécheresse (à titre d'illustration, grâce à la collecte des
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>► **Figure 2b : Une représentation cartographique des causalités de migration les plus fortes en Éthiopie**</figcaption></figure>

Cette représentation cartographique est construite à partir des causalités individuelles de 80 participants, dont 40 proviennent de zones rurales (région d'origine) et 40 de centres urbains (lieu d'arrivée), celles dont l'indice est de 0,70 et plus et qui ont été mentionnées par au moins trois participants à notre étude en Éthiopie. Nous y mettons en évidence les principales caractéristiques de la perception des systèmes migratoires. Source : Diana Reckien et Yue Dou.

eaux de pluie, à la création de bassins d'irrigation, à l'augmentation des réserves d'eau, à une irrigation plus efficace ou au développement à grande échelle des infrastructures hydrauliques) aurait un impact sur 36,6 % des thèmes présents sur la carte. Certains de ces thèmes seraient impactés très positivement, tels que la sécurité alimentaire, le rendement agricole et l'accès à l'eau. À l'inverse, les craintes de mauvaises récoltes, de famine et de coûts des denrées alimentaires diminuerait significativement, ce qui entraînerait une baisse de la recherche d'emploi et de la migration vers les villes.

Un deuxième scénario qui miserait sur une hausse des opportunités d'emploi en milieu rural, par exemple grâce au développement de l'économie numérique ou à de nouvelles politiques favorisant les emplois décentralisés, pourrait entraîner une diminution de la recherche d'emploi vers les villes. Mais on ne verrait alors changer que 5 % des concepts du réseau, à savoir la migration urbaine, dans une certaine mesure. Aucun autre thème ne serait affecté.

Il est donc clair qu'une intervention politique ou économique sur le système de migration des campagnes vers la ville au Kenya doit d'abord s'attaquer aux facteurs environnementaux ruraux, tels que ceux liés à la sécheresse, plutôt que de chercher à réguler directement le secteur économique.

En ce qui concerne l'Éthiopie, en appliquant un premier scénario similaire à celui proposé pour le Kenya, on viserait aussi à améliorer les conditions environnementales, notamment en luttant contre la sécheresse grâce aux mêmes leviers évoqués précédemment, et en augmentant l'accès aux engrais pour les sols. Ce faisant, la production agricole et la sécurité alimentaire connaîtraient une hausse significative, mais seulement 9 % des concepts du réseau seraient impactés. Dans le deuxième scénario, en agissant directement sur les facteurs liés à l'emploi, par exemple en réduisant le chômage, on verrait évoluer 35 % des concepts du réseau éthiopien.

En fonction de l'importance de chaque thème et sous-thème, par ordre décroissant d'influence, la
migration internationale connaîtrait une baisse significative ; les facteurs de migration vers les villes, l'accès aux soins de santé et le niveau de vie diminuaient de manière moyenne à forte ; les revenus des ménages et l'accès à l'éducation diminueraient légèrement. Enfin, les possibilités d'emploi, la construction de logements, la qualité de vie et l'épargne ne connaîtraient qu'une baisse marginale. Cela renforce une fois de plus l'idée que le profil migratoire éthiopien est plus complexe que celui du Kenya. En Éthiopie, la décision d'émigrer est liée à un plus grand nombre de sous-thèmes et est davantage motivée par des aspirations, c'est-à-dire qu'elle comporte davantage de concepts liés aux effets escomptés ou souhaités et moins aux causes environnementales ou aux facteurs d'exode rural. Par conséquent, il est plus complexe d'y proposer des recommandations politiques, mais, du même coup, les domaines d'intervention sont plus variés.

## Matières à discussion

Notre recherche examine les facteurs d'impulsion et les résultats escomptés de l'exode rural vers les centres urbains dans deux pays d'Afrique. Elle montre que les facteurs sectoriels, tels que les raisons économiques et environnementales, sont interdépendants, car ils influencent tous deux les moyens de subsistance et le mode de vie. Nous plaidents donc en faveur d'une approche globale qui utilise la perception des membres des foyers migrants comme critère de mesures uniformes et comparables. Notre recherche se fonde sur la FCM, une méthodologie d'analyse de réseaux cognitifs, pour examiner l'influence des facteurs individuels et leurs interactions complexes qui mènent à la décision d'émigrer.

L'analyse a révélé que, au Kenya, les facteurs environnementaux liés à la sécheresse, aux précipitations et aux rendements agricoles influencent davantage la migration que les motivations économiques ou financières. La sécurité alimentaire est une préoccupation majeure pour les familles rurales qui dépendent de l'agriculture, et elle est souvent la principale motivation pour émigrer. Néanmoins, huit des treize thèmes retenus dans le schéma d'analyse figurent également dans la chaîne de causalité kenyane, ce qui montre que d'autres causes et d'autres aspirations jouent également un rôle. Selon ces résultats, les analyses de scénarios ont révélé que les politiques d'intervention sur le système migratoire des campagnes vers les villes du Kenya devraient

commencer par agir sur les conséquences de la sécheresse dans les zones rurales. En effet, l'amélioration des conditions environnementales aurait un impact plus grand qu'un ciblage direct du secteur économique.

En Éthiopie, les résultats sont quelque peu différents. Les revenus et la question financière revêtent une importance accrue. Le rendement et les surfaces agricoles, ainsi que la qualité de vie et l'accès à une éducation de qualité comptent beaucoup également, mais dans une moindre mesure. Le processus décisionnel entourant la migration s'avère être nettement plus compliqué, à travers la mention de pas moins de douze des treize thèmes identifiés. Les analyses éthiopiennes de scénarios produisent l'inverse de celles du Kenya : des politiques économiques y auraient une plus grande influence sur le schéma décisionnel migratoire que des politiques agraires. Ce dernier est davantage influencé par des facteurs d'attraction (aspirationnels) que par des facteurs d'impulsion (causaux), ce qui rend les politiques d'intervention d'autant plus délicates.

Dans cette recherche, nous nous sommes forte- ment appuyés sur les points de vue exprimés tant par les membres des familles rurales affectées par l'exode que par les migrants qui ont quitté leur région rurale pour s'installer dans une grande ville, souvent proche de leur lieu d'origine. Cette approche centrée sur la dimension perceptive présente l'avantage de s'aligner plus étroitement sur le schéma cognitif de la prise de décision que les indicateurs statistiques environnementaux<fnref n="21" />. Certains chercheurs remettent en question la fiabilité des données perceptives car il est impossible de les vérifier. Toutefois, des études mettant cette dimension en relation avec les statis- tiques météorologiques ont révélé une corrélation intéressante<fnref n="22" />. Ceci concerne plus particulièrement les changements de température et les milieux

<footnote n="21">21. Peter D. Howe, Anthony Leiserowitz, « Who remembers a hot summer or a cold winter? The asymmetric effect of beliefs about global warming on perceptions of local climate conditions in the U.S », in *Global Environmental Change*, vol. 23, n° 6, 2013, pp. 1488-1500 ; Peter D. Howe, Ezra M. Markowitz, Tien Ming Lee, Chia-Ying Ko, Anthony Leiserowitz, « Global perceptions of local temperature change », in *Nature Climate Change*, n° 3, 2013, pp. 352-356. Url : https://doi.org/10.1038/nclimate1768.</footnote>

<footnote n="22">22. Ibid.</footnote>
ruraux<fnref n="23" />. La perception de l'évolution des précipitations et des régimes pluviométriques semble varier en fonction du contexte individuel et local. Par exemple, elle peut dépendre de la croyance au réchauffement climatique. Certaines études montrent une corrélation<fnref n="24" />, d'autres non<fnref n="25" />. En outre, nos résultats varient suivant la zone examinée : les participants des zones rurales ont énuméré en moyenne plus de facteurs causaux (facteurs d'impulsion) que ceux des zones urbaines. De plus, nos données montrent que l'âge des participants semble aussi influencer leur perception car la proportion de facteurs d'impulsion diminue chez les personnes âgées. Par conséquent, nos résultats peuvent refléter une réalité significative des régions rurales du Kenya et de l'Éthiopie, mais il reste nécessaire de les vérifier en utilisant d'autres méthodes, et de les mettre en perspective avec d'autres aspects eux aussi complexes.

## Conclusion

Dans cet article, nous avons examiné les facteurs qui, selon les Kenyans et les Éthiopiens, influencent leur décision de quitter la campagne pour la ville. Pour ce faire, nous avons mené des entretiens avec des membres de foyers ruraux et des immigrants des zones urbaines, afin de recouper les facteurs ayant déclenché la migration, ainsi que les conséquences espérées à l'issue de celle-ci. À partir de ces éléments, nous avons établi un schéma décisionnel permettant d'envisager différents scénarios susceptibles d'alimenter des réponses politiques.

Par conséquent, nous pouvons déduire que les raisons qui poussent les gens à s'installer en ville dans ces deux pays sont complexes et multifactorielles, ce qui contredit l'idée d'une cause unique et évidente expliquant la migration à elle seule. Le souhait d'obtenir des résultats clairs et précis est logique lorsqu'on cherche des réponses pragmatiques à des questions politiques. Cependant, plutôt que d'identifier les facteurs de migration les plus importants ou les plus fréquents, il serait peut-être plus bénéfique d'aborder la migration en mettant en place des politiques qui affectent de manière significative la majeure partie du système migratoire, c'est-à-dire en traitant ses causes profondes plutôt que ses sympathômes superficiels. Pour ce faire, il faut considérer la migration comme le résultat d'une chaîne de causes complexes, influencée par le niveau d'habitabilité des endroits d'origine et d'accueil. Ces causes sont reliées à des réseaux décisionnels « translocaux ». Cela nous semble être une méthode plus appropriée pour élaborer des politiques efficaces.

Au Kenya comme en Éthiopie, il a été démontré que les facteurs environnementaux et climatiques influencent considérablement la décision de migrer vers les villes, particulièrement au Kenya. Notre analyse de scénarios montre que des réponses politiques pour atténuer les effets néfastes et la sévérité des sécheresses y auraient un impact positif nettement plus important que des mesures ciblant directement le secteur de l'emploi rural. En revanche, un ensemble plus complexe de facteurs environnementaux et socio-économiques interagissent en Éthiopie, motivés principalement par une dynamique migratoire d'aspiration (facteur d'attraction). La situation éthiopienne, plus contrastée, montre que les politiques environnementales y seraient moins efficaces qu'au Kenya, puisque les décisions d'émigrer sont davantage influencées par des facteurs sociaux, éducatifs et politiques. Par conséquent, mettre en place des mesures politiques efficientes dans les régions rurales du pays constitue un défi multifactoriel. ■

Traduction de Jeanne Pelloquin

<footnote n="23">23. Peter D. Howe, Jagadish Thaker, Anthony Leiserowitz, « Public perceptions of rainfall change in India », in *Climatic Change*, n° 127, 2014, pp. 211-225. Url : https://doi.org/10.1007/s10584-014-1245-6 ; Henny Osbahr, Peter Dorward, Roger Stern, Sarah Cooper, « Supporting agricultural innovation in Uganda to respond to climate risk: Linking climate change and variability with farmer perceptions », in *Experimental Agriculture*, n° 47, 2011, pp. 293-316.</footnote>

<footnote n="24">24. Peter D. Howe, Jagadish Thaker, Anthony Leiserowitz, op. cit.</footnote>

<footnote n="25">25. Henny Osbahr, Peter Dorward, Roger Stern, Sarah Cooper, op. cit.</footnote>