# Déterminants de la Satisfaction des Exploitants Agricoles à l'Égard du Système de Riziculture Intensive (SRI) dans les Communes de Malanville et de Karimama au Nord du Bénin

**Abdel Karim Koda Djerma Adam**

Laboratoire d'Analyses et de Recherches sur les Dynamiques Economiques et Sociales (LARDES), Faculté d'Agronomie, Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE)
Université de Parakou (UP), Parakou, Bénin

**Alexis Hougni**

Institut National des Recherches agricoles du Bénin (INRAB),
Cotonou, Bénin
Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE),
Université de Parakou (UP), Parakou, Bénin

**Jacob Afouda Yabi**

Laboratoire d'Analyses et de Recherches sur les Dynamiques Economiques et Sociales (LARDES), Faculté d'Agronomie, Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE)
Université de Parakou (UP), Parakou, Bénin

Doi:10.19044/esj.2023.v19n30p126

Submitted: 28 August 2023

Accepted: 18 October 2023

Published: 31 October 2023

Copyright 2023 Author(s)

Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

**Cite As:**

Djerma Adam A.K.K., Hougni A. & Yabi J.A. (2023). *Déterminants de la Satisfaction des Exploitants Agricoles à l'Égard du Système de Riziculture Intensive (SRI) dans les Communes de Malanville et de Karimama au Nord du Bénin*. European Scientific Journal, ESJ, 19 (30), 126. https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n30p126

## Résumé

Face à la demande sans cesse croissante en riz pour l'alimentation des populations au Bénin, le Système de Riziculture Intensive (SRI) devient une option crédible pour booster sa production. L'étude a pour objectif d'identifier les facteurs qui déterminent la satisfaction des exploitants rizicoles des communes de Malanville et Karimama au Bénin à l'égard du SRI. Pour atteindre cet objectif, des données quantitatives et qualitatives ont été collectées et un modèle logistique ordinal ajusté est utilisé sur un échantillon de 368 enquêtés. Les résultats indiquent que l'accès à l'information, l'activité
principale, les appuis reçus, le coût d'entretien de l'exploitation, l'état du revenu généré par l'exploitation et les moyens financiers dont dispose l'exploitant sont les principales variables qui ont un effet positif et significatif sur la satisfaction. En conséquence, l'étude suggère la mise en place des mesures d'accompagnement, l'aide à la disponibilité et à l'accessibilité de semences de qualité et la subvention pour un meilleur accès à la matière organique qui est la principale contrainte à la pratique du SRI.

**Mots-clés:** Adoption, Perception, Préférence, Satisfaction, Riz

# Determinants of Farmers' Satisfaction with the Intensive Rice System (IRS) in the Communes of Malanville and Karimama in Northern Benin

**Abdel Karim Koda Djerma Adam**

Laboratoire d'Analyses et de Recherches sur les Dynamiques Economiques et Sociales (LARDES), Faculté d'Agronomie, Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE)
Université de Parakou (UP), Parakou, Bénin

**Alexis Hougni**

Institut National des Recherches agricoles du Bénin (INRAB),
Cotonou, Bénin
Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE),
Université de Parakou (UP), Parakou, Bénin

**Jacob Afouda Yabi**

Laboratoire d'Analyses et de Recherches sur les Dynamiques Economiques et Sociales (LARDES), Faculté d'Agronomie, Ecole Doctorale des Sciences Agronomiques et de l'Eau (EDSAE)
Université de Parakou (UP), Parakou, Bénin

## Abstract

Faced with the ever-increasing demand for rice to feed the population in Benin, the Intensive Rice System (IRS) is becoming a credible option to boost its production. The objective of the study is to identify the factors that determine the satisfaction of rice farmers in the communes of Malanville and Karimama in Benin with the SRI. To achieve this objective, quantitative and qualitative data were collected and an adjusted ordinal logistic model was used on a sample of 368 respondents. The results indicate that access to information, the main activity, the support received, farm maintenance cost, the state of the income generated by the operation and the financial means
available to the operator are the main variables that have a positive and
significant effect on satisfaction. Consequently, the study suggests the
implementation of accompanying measures, support for the availability and
accessibility of quality seeds and the subsidy of access to organic matter which
is the main constraint to the practice of IRS.

**Keywords:** Adoption, Perception, Preference, Satisfaction, Rice

**1. Introduction**

Autrefois considéré comme un aliment de luxe par les populations et
consommé seulement lors des évènements festifs dans les ménages, le riz a
changé de statut en devenant au fil des années une denrée incontournable dans
la lutte contre l'insécurité alimentaire et constitue de ce fait la deuxième plus
importante source de calories en Afrique de l'Ouest (FAO, 2018). Le volume
de riz produit, estimé à 281 428 tonnes en 2016 est passé à 411 578 tonnes en
2020, soit une augmentation de 68,37% en cinq ans (FAOSTAT, 2020).
Malgré ces volumes, l'offre de riz est largement en deçà de la demande qui va
grandissante. Se fondant sur les données de l' Institut National de la
Statistique et de la Démographie (INStaD, 2023), au classement des dix (10)
principaux produits acquis à l'extérieur au titre seulement du premier
trimestre 2023, le riz se retrouve à la deuxième place avec une valeur de 77,9
milliards de FCFA pour un volume de riz évalué à 288 105,7 tonnes. Dans le
même temps, seulement 21% du potentiel en terre rizicole évalué à environ
375 000 hectares est exploité pour une production totale de 374 706 tonnes de
riz paddy (DPP/MAEP, 2019).

Face à ces constats, un des défis majeurs est d'identifier d'autres
options de production qui améliorent à la fois la quantité et la qualité, tout en
réduisant la consommation de ressources (Pisani, 2007). Le Système de
Riziculture Intensive (SRI) représente donc l'une des options malgré le faible
taux d'adoption qui est d'environ 7% au Bénin (CRCOPR/ROPPA, 2022).
Comme l'ont stipulé Ouédraogo et Dakouo (2017), il parait important de
poursuivre les investigations pour améliorer les connaissances sur l'adoption
des technologies rizicoles en vue de mieux orienter les actions de plaidoyer.
En effet, la perception est fortement influencée par les attentes qui à leur tour
déterminent la satisfaction. Cette relation de cause à effet mérite d'être
analysée en vue de comprendre les motivations des exploitants agricoles à
adopter ou non le SRI. En effet, la perception est fortement influencée par les
attentes qui à leur tour déterminent la satisfaction. Cette relation de cause à
effet mérite d'être bien analysée en vue de comprendre les motivations des
exploitants agricoles à adopter ou non le SRI.

La présente étude contribue donc à l'enrichissement de la littérature sur
les déterminants non observables de l'adoption du SRI dans le Nord Bénin. Il
met en relief les variables explicatives pertinentes sur lesquelles il faille agir
pour améliorer le niveau de satisfaction des exploitants agricoles vis-à-vis du
SRI.

Pour ce faire, nous faisons l'hypothèse que les exploitants agricoles pratiquant le paquet complet du système de riziculture intensive sont satisfaits des résultats qu'il délivre.

## 2. Matériels et méthodes

### 2.1. Zone d'étude

L'étude a été menée dans le département de l'Alibori et plus précisément dans les communes de Karimama et de Malanville. Ces deux communes sont situées dans l'extrême nord du Bénin, entre les parallèles 11°50' et 12°25' de latitude nord et les méridiens 2°43' et 3°20' de longitude Est (Figure 1). Elles constituent le Pôle de Développement Agricole 1 encore appelé Pôle de Développement Vallée du Niger. Cette zone couvre une superficie de 9118 km² et est limitée au Nord par le Niger, au Sud par les Communes de Banikoara, de Kandi et de Ségbana ; à l'Ouest par le Burkina-Faso et à l'Est par le Nigéria. Elle est traversée par le fleuve Niger qui lui offre des potentialités énormes en termes de productions rizicole, maraîchère et piscicole (Toko et al., 2011). Les autres importants cours d'eau qui le traversent sont les rivières Alibori, Sota et Mékrou. Le climat est de type soudano-sahélien et caractérisé par une saison sèche et une saison des pluies. Les sols y sont de type sablo argilo, ferrugineux et très propices à la culture de riz et le maraîchage (Guidibi et Ahoyo, 2006). La végétation est constituée de savane arborée avec de fortes étendues de formations herbacées (Adomou, 2005).

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Figure 1.** Carte de la zone de l'étude assortie des cours d'eau et arrondissements
Source : Enquête de terrain (2023)</figcaption></figure>
## 2.2. Echantillonnage

Selon les informations recueillies auprès de l'Union Régionale des Producteurs de Riz du Borgou et de l'Alibori (URPA), la population mère étant de 9228 exploitants agricoles, la taille de l'échantillon est donc de 368 individus et est décliné par commune et par genre (Tableau 1). Elle est déterminée par la formule de Cochran (1963), suivant l'équation ci-après :

$$n_0 = \frac{Z^2pq}{e^2}$$

Avec :

- $n_0$ : la taille minimale de l'échantillon sans le facteur de correction de la population connue,

- Z : est le niveau de confiance selon la loi normale centrée réduite (pour un niveau de confiance de 95%, z = 1,96)

- e : le niveau de précision souhaité ou la marge d'erreur tolérée (e= 5% près)

- p : la proportion estimée de la population qui présente la caractéristique (lorsque inconnue, on utilise p = 0,5)

- q : le niveau de confiance. Il est égal à 1-p

L'application du facteur de correction de population finie donne la taille réelle de l'échantillon n, qui est calculée selon l'équation suivante.

$$n = \frac{n_0N}{n_0 + (N - 1)}$$

avec N la taille de la population mère

Il convient de préciser que l'échantillon a été constitué à partir d'une randomisation faite au sein de la population mère et en veillant au respect des quotas par commune et selon le genre.

<table><caption>**Tableau 1.** Répartition de l'échantillon de l'étude par commune et par genre</caption><thead><tr><th rowspan="2">Commune/ Population/ Échantillon</th><th colspan="4">Population mère</th><th colspan="4">Echantillon</th></tr><tr><th>Nombre de CVPR</th><th>Pourcentage</th><th>Exploitants agricoles femmes</th><th>Exploitants agricoles hommes</th><th>Total</th><th>Femme</th><th>Homme</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Karimama</td><td>13</td><td>19%</td><td>589</td><td>2054</td><td>2643</td><td>23</td><td>82</td><td>105</td></tr><tr><td>Malanville</td><td>55</td><td>81%</td><td>1697</td><td>4888</td><td>6585</td><td>68</td><td>195</td><td>263</td></tr><tr><td><strong>Total</strong></td><td><strong>68</strong></td><td></td><td><strong>2286</strong></td><td><strong>6942</strong></td><td><strong>9228</strong></td><td><strong>91</strong></td><td><strong>277</strong></td><td><strong>368</strong></td></tr><tr><td>Pourcentage (%)</td><td></td><td>100</td><td>25</td><td>75</td><td>100</td><td>25</td><td>75</td><td>100</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête de terrain (2022)

## 2.3. Modèle d'analyse

Afin d'analyser la satisfaction des exploitants agricoles face à la pratique du SRI, un modèle logistique ordinal encore connu sous le nom de
modèle des probabilités proportionnelles ou modèle logit cumulatif a été ajusté. En effet, ce modèle a été utilisé dans plusieurs études empiriques portant sur l'analyser des réponses ordonnées (Elias et al., 2015 ; Sossou et al., 2021). Le choix de ce modèle est conditionné par la nature ordinale de notre variable dépendante qui sera mesurée à l'aide d'une échelle de Likert à trois (3) niveaux.

$$ \text{Satisfaction} \begin{cases} 0 & \text{si Plutôt insatisfait} \\ 1 & \text{si Plutôt satisfait} \\ 2 & \text{si Très satisfait} \end{cases} $$

Pour une variable dépendante Y (satisfaction des exploitants) avec G catégories (Y = 0, 1, 2, ..., G - 1) et Xk variables explicatives, la probabilité que la satisfaction soit dans une catégorie supérieure ou égale à g (g = 1, 2, 3, ..., G - 1) est mesurée par la formule ci-dessous :

$$ P(Y \geq g|X) = \frac{1}{1 + \exp[-(\alpha_g + \sum_{i=1}^{k} \beta_i X_i)]} $$

Avec αg l'ordonnée à l'origine associée à chacune des comparaisons G - 1.

La fonction clm () du package ordinal R (version 2019.12-10) avec une fonction de lien logit a été utilisée pour l'ajustement du modèle.

Ensuite pour des raisons de parcimonie, une méthode de sélection est alors utilisée pour retenir le meilleur modèle parmi plusieurs modèles candidats obtenus à partir de toutes les combinaisons de prédicteurs. La fonction dredge() de l'extension MuMln (version 1.47.1) de R (Bartoń, 2022) permet de faire une estimation de toutes ces combinaisons de modèles (Nombre total de modèles = 65 536). Par ailleurs, dans le souci d'apprécier la perte d'informations de chaque modèle candidat, le critère d'information de second ordre d'Akaike (AICc) a été utilisé et a permis de réaliser une classification des modèles. Le meilleur modèle étant le modèle avec la valeur AICc la plus faible.

Les paramètres du modèle logistique final sont ensuite estimés à l'aide de la moyenne des modèles qui se base sur la moyenne des estimations des paramètres pour chacun des modèles candidats et pondérée par son poids d'Akaike (wi) dans un sous-ensemble des meilleurs modèles. Dans l'optique d'apprécier le support relatif des différents modèles alternatifs, il a été fait recours aux différences d'AICc (ΔAICci) entre la valeur AICc du meilleur modèle identifié précédemment et l'AICc de chaque modèle. En général, tous les modèles dont la valeur de ΔAICc est inférieure ou égale à 2 sont pris en compte dans le sous-ensemble des meilleurs modèles avec un intervalle de confiance estimé à 95% du poids d'Akaike cumulé. Pour chacun des modèles, les valeurs ΔAICci sont aussi utilisées pour calculer le poids d'Akaike. La
somme des poids d'Akaike de tous les modèles du sous-ensemble candidat est égale à 1. La fonction model.avg () de R a permis de faire le calcul de la moyenne des modèles.

Il convient de préciser qu'une triangulation a été faite afin d'avoir le point de vue des enquêtés sur chacun des six principes du SRI, et pouvoir mieux comprendre leur perception.

La variable expliquée du modèle empirique est la satisfaction à l'égard du SRI. Pour l'analyse, 16 variables explicatives ont été introduites dans le modèle (Tableau 2).

<table><caption>Tableau 2. Variables explicatives du modèle</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Description</th><th>Signe attendu</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="3">Variable dépendante : Satisfaction des exploitants</td></tr><tr><td colspan="3">Variables explicatives</td></tr><tr><td>AGE</td><td>Age de l'exploitant : variable quantitative (année).</td><td>+</td></tr><tr><td>SEXE</td><td>Sexe : variable binaire. 1 si Masculin et 0 si féminin</td><td>±</td></tr><tr><td>ACTIP</td><td>Activité principale : variable binaire. 1 si agriculture et 0 si autre</td><td>+</td></tr><tr><td>ACRED</td><td>Accès au crédit : variable binaire. 1 si oui et 0 si non</td><td>±</td></tr><tr><td>APPUI</td><td>Appui Etat/projets/programmes dans la pratique du SRI : variable binaire (1 si oui et 0 si non)</td><td>±</td></tr><tr><td>ACINFO</td><td>Effort pour accéder à l'information sur la pratique du SRI : variable qualitative</td><td>+</td></tr><tr><td>ETATREV</td><td>Etat du revenu de l'exploitation de riz : variable qualitative (Bon, acceptable, médiocre)</td><td>+</td></tr><tr><td>EDUC</td><td>Niveau d'instruction : variable qualitative</td><td>+</td></tr><tr><td>EXPRIZ</td><td>Expérience dans la production rizicole : variable quantitative (année)</td><td>±</td></tr><tr><td>TERRE</td><td>Mode d'accès à la terre : variable qualitative (propriétaire, locataire ou métayer).</td><td>+</td></tr><tr><td>CTENTR</td><td>Appréciation de la capacité à supporter les coûts d'entretien de l'exploitation rizicole : variable binaire (1 si oui et 0 si non)</td><td>+</td></tr><tr><td>MOYEN</td><td>Appréciation du niveau de ressources financières pour supporter la pratique du SRI : variable binaire (1 si oui et 0 si non)</td><td>+</td></tr><tr><td>UTILSRI</td><td>Cohérence entre SRI et Attentes des exploitants agricoles : variable binaire : (1 si oui et 0 si non)</td><td>+</td></tr><tr><td>NBACT</td><td>Nombre d'actifs agricoles : variable quantitative (nombre)</td><td>+</td></tr><tr><td>BOVIN</td><td>Nombre de bœufs : variable quantitative (nombre de sujets)</td><td>+</td></tr><tr><td>RDTSRI</td><td>Rendement moyen pour le SRI : variable quantitative (tonne)</td><td>+</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête de terrain (2022)

# 3. Résultats et Discussion

## 3.1 Statistiques descriptives

Les résultats des analyses des variables qualitatives introduites dans le modèle sont présentés dans le tableau 3 ci-dessous.
<table><caption>**Tableau 3.** Statistiques descriptives des variables catégorielles en fonction de la satisfaction. P est la valeur de la probabilité associée au test de khi-deux</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th rowspan="2">Modalités</th><th colspan="3">Satisfaction</th><th rowspan="2">Total</th><th rowspan="2">P (Khi-deux)</th></tr><tr><th>Plutôt insatisfait (Pi)</th><th>Plutôt satisfait (Ps)</th><th>Très satisfait (Ts)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">SEXE</td><td>F</td><td>9 (10,34%)</td><td>69 (79,31%)</td><td>9 (10,34%)</td><td>87 (23,64%)</td><td rowspan="3">0,006</td></tr><tr><td>M</td><td>13 (4,63%)</td><td>200 (71,17%)</td><td>68 (24,20%)</td><td>281 (76,36%)</td></tr><tr><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td></tr><tr><td rowspan="3">ACTIP</td><td>Agriculture</td><td>22 (6,15%)</td><td>260 (72,63%)</td><td>76 (21,23%)</td><td>358 (97,28%)</td><td rowspan="3">0,640</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>0 (0%)</td><td>6 (100,00%)</td><td>0 (0%)</td><td>6 (1,63%)</td></tr><tr><td>Elevage</td><td>0 (0%)</td><td>3 (75,00%)</td><td>1 (25,00%)</td><td>4 (1,09%)</td></tr><tr><td rowspan="6">TERRE</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="6">0,010</td></tr><tr><td>Achat</td><td>0 (0%)</td><td>7 (100,00%)</td><td>0 (0%)</td><td>7 (1,90%)</td></tr><tr><td>Don</td><td>1 (6,25%)</td><td>14 (87,50%)</td><td>1 (6,25%)</td><td>16 (4,35%)</td></tr><tr><td>Emprunt</td><td>5 (21,74%)</td><td>13 (56,52%)</td><td>5 (21,74%)</td><td>23 (6,25%)</td></tr><tr><td>Héritage</td><td>12 (4,29%)</td><td>202 (72,14%)</td><td>66 (23,57%)</td><td>280 (76,09%)</td></tr><tr><td>Location</td><td>4 (9,52%)</td><td>33 (78,57%)</td><td>5 (11,90%)</td><td>42 (11,41%)</td></tr><tr><td rowspan="3">ACRED</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="3">0,090</td></tr><tr><td>Non</td><td>21 (7,19%)</td><td>214 (73,29%)</td><td>57 (19,52%)</td><td>292 (79,35%)</td></tr><tr><td>Oui</td><td>1 (1,32%)</td><td>55 (72,37%)</td><td>20 (26,32%)</td><td>76 (20,65%)</td></tr><tr><td rowspan="3">MOYEN</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="3">0,000</td></tr><tr><td>Non</td><td>20 (10,87%)</td><td>156 (84,78%)</td><td>8 (4,35%)</td><td>184 (50,00%)</td></tr><tr><td>Oui</td><td>2 (1,09%)</td><td>113 (61,41%)</td><td>69 (37,50%)</td><td>184 (50,00%)</td></tr><tr><td rowspan="6">EDUC</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="6">0,485</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>18 (7,59%)</td><td>172 (72,57%)</td><td>47 (19,83%)</td><td>237 (64,40%)</td></tr><tr><td>Autre</td><td>1 (20,00%)</td><td>4 (80,00%)</td><td>0 (0%)</td><td>5 (1,36%)</td></tr><tr><td>Primaire</td><td>2 (2,22%)</td><td>66 (73,33%)</td><td>22 (24,44%)</td><td>90 (24,46%)</td></tr><tr><td>Secondaire</td><td>1 (3,03%)</td><td>25 (75,76%)</td><td>7 (21,21%)</td><td>33 (8,97%)</td></tr><tr><td>Universitaire</td><td>0 (0%)</td><td>2 (66,67%)</td><td>1 (33,33%)</td><td>3 (0,82%)</td></tr><tr><td rowspan="3">UTILSRI</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="3">0,000</td></tr><tr><td>Non</td><td>9 (9,89%)</td><td>77 (84,62%)</td><td>5 (5,49%)</td><td>91 (24,73%)</td></tr><tr><td>Oui</td><td>13 (4,69%)</td><td>192 (69,31%)</td><td>72 (25,99%)</td><td>277 (75,27%)</td></tr><tr><td rowspan="3">CTENTR</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="3">0,000</td></tr><tr><td>Non</td><td>15 (13,76%)</td><td>90 (82,57%)</td><td>4 (3,67%)</td><td>109 (29,62%)</td></tr><tr><td>Oui</td><td>7 (2,70%)</td><td>179 (69,11%)</td><td>73 (28,19%)</td><td>259 (70,38%)</td></tr><tr><td rowspan="3">APPUI</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="3">0,000</td></tr><tr><td>Non</td><td>21 (15,11%)</td><td>110 (79,14%)</td><td>8 (5,76%)</td><td>139 (37,77%)</td></tr><tr><td>Oui</td><td>1 (0,44%)</td><td>159 (69,43%)</td><td>69 (30,13%)</td><td>229 (62,23%)</td></tr><tr><td rowspan="4">ACINFO</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="4">0,000</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>4 (50,00%)</td><td>4 (50,00%)</td><td>0 (0%)</td><td>8 (2,17%)</td></tr><tr><td>Peu</td><td>18 (5,10%)</td><td>262 (74,22%)</td><td>73 (20,68%)</td><td>353 (95,92%)</td></tr><tr><td>Beaucoup</td><td>0 (0%)</td><td>3 (42,86%)</td><td>4 (57,14%)</td><td>7 (1,90%)</td></tr><tr><td rowspan="4">ETATREV</td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td rowspan="4">0,000</td></tr><tr><td>Médiocre</td><td>7 (77,78%)</td><td>2 (22,22%)</td><td>0 (0%)</td><td>9 (2,45%)</td></tr><tr><td>Acceptable</td><td>15 (6,70%)</td><td>196 (87,50%)</td><td>13 (5,80%)</td><td>224 (60,87%)</td></tr><tr><td>Bon</td><td>0 (0%)</td><td>71 (52,59%)</td><td>64 (47,41%)</td><td>135 (36,68%)</td></tr><tr><td></td><td>Total</td><td>22 (5,98%)</td><td>269 (73,10%)</td><td>77 (20,92%)</td><td>368 (100,00%)</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Enquête terrain (2023)
Les résultats issus de l'analyse de ce tableau révèlent que 24% des enquêtés sont des femmes contre 76% d'hommes. La proportion d'enquêtés plutôt satisfaits ou très satisfaits du SRI est dans le même ordre de grandeur pour les femmes (90%) que pour les hommes (95%). Pour le niveau d'instruction, 64% des enquêtés sont analphabètes contre seulement 34% qui ont les niveaux primaire, secondaire et universitaire. Le degré d'insatisfaction varie entre 0 et 3% pour les enquêtés qui ont le niveau primaire, secondaire ou universitaire ; alors qu'il varie entre 8 et 20% pour les analphabètes. Pour l'accès à la terre, l'héritage est le mode d'accès principal (76%) suivi de la location (11%). Il a été constaté que le taux d'insatisfaction est plus élevé au niveau des enquêtés ayant la location et l'emprunt comme mode d'accès à la terre (environ 32%). En outre 97% des enquêtés pratiquent l'agriculture comme principale activité avec une forte proportion (79%) qui n'a bénéficié d'aucun crédit pour pratiquer la riziculture. Par ailleurs 75% des enquêtés ont estimé que le paquet technologique SRI cadre avec leurs attentes, bien que 98% n'aient eu aucun ou peu d'informations sur le SRI. Pour ce qui est du coût d'entretien des exploitations rizicoles, 70% des enquêtés estiment qu'il est supportable. Pour les Moyens financiers, 50% des enquêtés pensent qu'ils en ont suffisamment pour supporter les charges liées à la pratique du SRI et 61% d'entre eux trouvent que l'état de leurs revenus issus de la pratique de la riziculture est bon. Concernant le niveau de satisfaction, il ressort que 94% des enquêtés ayant l'agriculture comme principale activité sont plutôt satisfait ou très satisfaits du SRI.

Il convient de noter par ailleurs qu'un test de khi-deux a été réalisé et a montré qu'en dehors du niveau d'éducation et l'activité principale, toutes les autres variables présentent un lien statistique significatif avec la satisfaction par rapport au SRI (probabilités < 0,1).

Pour ce qui est des variables quantitatives introduites dans le modèle, elles sont présentées dans le tableau 4 ci-dessous.
<table><caption>**Tableau 4.** Statistiques descriptives des variables continues en fonction de la satisfaction</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th rowspan="2">Statistiques</th><th colspan="3">Satisfaction</th></tr><tr><th>Plutôt insatisfait (Pi)</th><th>Plutôt satisfait (PS)</th><th>Très satisfait (TS)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">AGE</td><td>Min / Max</td><td>21,0 / 55,0</td><td>21,0 / 74,0</td><td>22,0 / 63,0</td></tr><tr><td>Med [IC]</td><td>40,0 [31,2 ; 49,5]</td><td>42,0 [35,0 ; 50,0]</td><td>41,0 [35,0 ; 50,0]</td></tr><tr><td>Moy. (std)</td><td>39,8 (10,1)</td><td>42,4 (10,3)</td><td>42,5 (9,5)</td></tr><tr><td rowspan="3">EXPRIZ</td><td>Min / Max</td><td>2,0 / 40,0</td><td>4,0 / 77,0</td><td>6,0 / 40,0</td></tr><tr><td>Med [IC]</td><td>14,5 [10,5 ; 19,8]</td><td>18,0 [15,0 ; 22,0]</td><td>20,0 [17,0 ; 25,0]</td></tr><tr><td>Moy. (std)</td><td>16,0 (8,6)</td><td>18,9 (7,0)</td><td>21,1 (6,3)</td></tr><tr><td rowspan="3">NBACT</td><td>Min / Max</td><td>2,0 / 9,0</td><td>1,0 / 25,0</td><td>1,0 / 30,0</td></tr><tr><td>Med [IC]</td><td>3,0 [3,0 ; 4,0]</td><td>5,0 [3,0 ; 6,0]</td><td>5,0 [4,0 ; 7,0]</td></tr><tr><td>Moy. (std)</td><td>3,8 (1,9)</td><td>5,7 (3,8)</td><td>5,9 (3,7)</td></tr><tr><td rowspan="3">BOVIN</td><td>Min / Max</td><td>0 / 5,0</td><td>0 / 85,0</td><td>0 / 90,0</td></tr><tr><td>Med [IC]</td><td>0 [0 ; 1,8]</td><td>2,0 [0 ; 3,0]</td><td>2,0 [2,0 ; 4,0]</td></tr><tr><td>Moy. (std)</td><td>1,0 (1,6)</td><td>3,0 (7,0)</td><td>3,7 (10,1)</td></tr><tr><td rowspan="3">RDTSRI</td><td>Min / Max</td><td>0 / 6,5</td><td>0 / 22,0</td><td>0 / 18,0</td></tr><tr><td>Med [IC]</td><td>4,5 [3,1 ; 5,8]</td><td>6,0 [5,7 ; 7,0]</td><td>7,5 [7,0 ; 8,5]</td></tr><tr><td>Moy. (std)</td><td>3,8 (2,3)</td><td>6,2 (2,3)</td><td>7,5 (2,2)</td></tr></tbody></table>

Source : Enquête de terrain (2023)

Les résultats des analyses révèlent que l'âge des enquêtés varie entre 21 et 74 ans avec une moyenne de 42 ans. La moyenne d'âge suivant les trois niveaux de satisfaction est pratiquement la même (environ 40 ans pour les enquêtés plutôt insatisfaits et environ 42,5 ans pour les autres). Cette tendance est également observée au niveau de l'âge minimal (21 et 22 ans). On peut donc déduire que l'âge n'influence pas la satisfaction. Concernant le nombre d'années d'expériences, la moyenne est de 16 ans pour les enquêtés plutôt insatisfaits, de 19 ans pour les enquêtés plutôt satisfaits et de 21 ans pour les enquêtés très satisfaits. Ce résultat prouve que la satisfaction augmente avec le nombre d'années d'expériences dans la pratique du SRI. Par ailleurs, il a été remarqué que les enquêtés ayant un nombre élevé d'actifs agricoles (en moyenne 6) sont plutôt satisfaits ou très satisfaits que ceux qui en disposent moins et qui sont plutôt insatisfaits. Le même constat est fait au niveau du nombre de bovins. Pour ce qui est du rendement, les enquêtés plutôt satisfaits ou très satisfaits affichent un rendement moyen allant de 6 à 7,5 tonnes, alors que ce rendement est d'environ 4 tonnes pour les autres. Ce résultat prouve que le rendement est un facteur qui influence la satisfaction qui est également une fonction croissante du rendement.

Par rapport à la perception des exploitants agricoles à l'égard des six principes du SRI, les résultats sont présentés dans la figure 2 ci-dessous.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 2.** Appréciation de la perception des principes du SRI par les exploitants agricoles</figcaption></figure>

Source : Enquête de terrain (2023)

Au regard des résultats, il est apparu clairement qu'aucun des principes n'est facile. Ils sont tous difficiles ou peu difficiles. En revanche, les principes ci-après sont relativement faciles à appliquer. Il s'agit de l'âge des plants au stade végétatif de 2 feuilles (Principe 1), l'écartement des plants de 25 cm sur 25 cm ou plus et en ligne (Principe 2), l'application d'eau minimale avec des périodes sans eau (Principe 4) et le repiquage en ligne avec un plant par poquet (Principe 6). En effet, seulement 16% des 368 enquêtés pensent que le sarclage mécanique et manuel (Principe 3) est facile et 1,4% ont la même perception sur l'utilisation de la fumure organique (Principe 5). Ceci est dû au fait que le sarclage manuel requiert une quantité importante de main d'œuvre et donc demande plus de ressources financières pour y parvenir. Ce résultat est similaire à ceux de Sanou et Soule (2017) qui ont montré que la technique d'enfouissement de la paille du riz est faiblement adoptée à cause de la main d'œuvre abondante que cela nécessite. Pour ce qui est du principe 5, son application est très difficile du fait de la forte quantité de fumure organique associée à l'engrais minéral en faible quantité.

**4.1. Variables prédictives de la satisfaction à l'égard du SRI**

La matrice de corrélation entre les différentes variables (Figure 3) montre que la condition d'indépendance entre les variables est respectée.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 3.** Matrice de corrélation entre les variables</figcaption></figure>

Source : Enquête de terrain (2023)

Les résultats de l'analyse de la probabilité de sélectionner chacun des prédicteurs qui déterminent la satisfaction des enquêtés pour l'ensemble des 65 536 modèles candidats sont présentés dans la figure 4 ci-dessous.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 4.** Importance relative des variables dans le modèle</figcaption></figure>

Source : Enquête terrain (2023)

Il ressort de la lecture de cette figure que la capacité à assurer les charges de mise en œuvre du SRI (MOYEN), l'état des revenus des rizières (ETATREV), les coûts liés à l'entretien des rizières (CTENTR), l'accompagnement dans la mise en œuvre du SRI (APPUI), l'activité
principale (ACTIP) et enfin l'effort nécessaire déployé pour accéder aux informations sur le SRI (ACINFO) ont été sélectionnés avec une probabilité élevée (Probabilité = 1). Tandis que les variables restantes étaient moins susceptibles d'affecter la satisfaction des agriculteurs à utiliser ou non le SRI (probabilité< 0,3).

Les résultats des analyses des modèles candidats considérés pour le calcul de la moyenne des modèles sous la condition ΔAICc inférieure ou égale à 2 sont présentés dans le tableau 5 ci-dessous.

<table><caption>Tableau 5. Caractéristiques des modèles candidats considérés pour le calcul de la moyenne des modèles sous la condition ΔAICc <= 2</caption><thead><tr><th>Variables prédictives</th><th>DL</th><th>logLik</th><th>AICc</th><th>ΔAICc</th><th>Poids (wi)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1+3+5+7+8+10</td><td>11</td><td>-150,31</td><td>323,37</td><td>0</td><td>0,1</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+10+12</td><td>12</td><td>-149,28</td><td>323,44</td><td>0,06</td><td>0,1</td></tr><tr><td>1+2+3+5+7+8+10+12</td><td>13</td><td>-148,2</td><td>323,44</td><td>0,07</td><td>0,1</td></tr><tr><td>1+2+3+5+7+8+10</td><td>12</td><td>-149,39</td><td>323,66</td><td>0,29</td><td>0,09</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+10+13</td><td>12</td><td>-149,84</td><td>324,56</td><td>1,19</td><td>0,06</td></tr><tr><td>1+2+3+5+7+8+9+10</td><td>13</td><td>-148,78</td><td>324,59</td><td>1,22</td><td>0,06</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+9+10</td><td>12</td><td>-149,87</td><td>324,61</td><td>1,24</td><td>0,06</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+10+12+13</td><td>13</td><td>-148,83</td><td>324,7</td><td>1,33</td><td>0,05</td></tr><tr><td>1+2+3+5+7+8+9+10+12</td><td>14</td><td>-147,8</td><td>324,79</td><td>1,42</td><td>0,05</td></tr><tr><td>1+2+3+5+7+8+10+12+13</td><td>14</td><td>-147,87</td><td>324,93</td><td>1,56</td><td>0,05</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+9+10+12</td><td>13</td><td>-149,01</td><td>325,05</td><td>1,68</td><td>0,04</td></tr><tr><td>1+2+3+5+7+8+10+13</td><td>13</td><td>-149,01</td><td>325,05</td><td>1,68</td><td>0,04</td></tr><tr><td>1+3+4+5+7+8+10+12</td><td>13</td><td>-149,04</td><td>325,1</td><td>1,73</td><td>0,04</td></tr><tr><td>1+3+4+5+7+8+10</td><td>12</td><td>-150,14</td><td>325,16</td><td>1,79</td><td>0,04</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+10+11+12</td><td>13</td><td>-149,07</td><td>325,18</td><td>1,81</td><td>0,04</td></tr><tr><td>1+3+5+6+7+8+10</td><td>12</td><td>-150,16</td><td>325,21</td><td>1,84</td><td>0,04</td></tr><tr><td>1+3+5+7+8+10+11</td><td>12</td><td>-150,24</td><td>325,37</td><td>2</td><td>0,04</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="6">1=ACINFO, 2=ACRED, 3=ACTIP, 4=AGE, 5=APPUI, 6=BOVIN, 7=CTENTR, 8=ETATREV, 9=EXPRIZ, 10=MOYEN, 11=NBACT, 12=SEXE, 13=UTILSRI</td></tr></tfoot></table>

logLik : Logarithme de la vraisemblance ; DL : Degré de Liberté ; AICc: critère d'information d'Akaike de second ordre (AICc) ; ΔAICc: différence entre la valeur AICc du meilleur modèle déterminé plus tôt et la valeur AICc de chacun des autres modèles ; Poids (wi) : poids d'Akaike de chaque modèle

Source : Enquête terrain (2023)

Ces résultats ont montré que non seulement le meilleur modèle (celui dont l'AICc est le plus faible) parmi l'ensemble des modèles ajustés comporte les variables ACINFO, ACTIP, APPUI, CTENTR, ETATREV et MOYEN mais également que lesdites variables apparaissent dans tous les modèles du sous-ensemble des meilleurs modèles ayant servi de base pour calculer la moyenne des modèles.

Par rapport à l'analyse des estimations des coefficients de la moyenne des modèles basés sur l'ensemble des modèles candidats, les rapports de câte ainsi que les intervalles de confiance associés à ces derniers, le tableau 6 ci-dessous en présente les résultats.
<table><caption>**Tableau 6.** Estimations des coefficients de la moyenne des modèles basés sur l'ensemble de modèles candidat à 95 % de confiance</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th rowspan="2">Coefficients</th><th rowspan="2">Érreur Standard</th><th rowspan="2">Probabilité</th><th rowspan="2">Odds Ratio (OR)</th><th colspan="2">Intervalle de confiance</th></tr><tr><th>2,5%</th><th>97,5%</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pi | Ps</td><td>-0,245</td><td>0,701</td><td>0,728</td><td>0,783</td><td>0,197</td><td>3,104</td></tr><tr><td>Ps | Ts</td><td><strong>2,635</strong></td><td><strong>0,952</strong></td><td><strong>0,000</strong></td><td><strong>13,953</strong></td><td><strong>5,601</strong></td><td><strong>18,769</strong></td></tr><tr><td>ACINFO.L</td><td><strong>2,465</strong></td><td><strong>1,237</strong></td><td><strong>0,004</strong></td><td><strong>11,758</strong></td><td><strong>3,101</strong></td><td><strong>23,403</strong></td></tr><tr><td>ACINFO.Q</td><td>-1,098</td><td>0,719</td><td>0,128</td><td>0,334</td><td>0,081</td><td>1,371</td></tr><tr><td>ACTIP-Commerce</td><td><strong>1,495</strong></td><td><strong>1,228</strong></td><td><strong>0,005</strong></td><td><strong>4,459</strong></td><td><strong>2,943</strong></td><td><strong>8,874</strong></td></tr><tr><td>ACTIP-Elevage</td><td>0,209</td><td>1,699</td><td>0,902</td><td>1,232</td><td>0,044</td><td>4,784</td></tr><tr><td>APPUI-Oui</td><td><strong>0,974</strong></td><td><strong>0,439</strong></td><td><strong>0,027</strong></td><td><strong>2,648</strong></td><td><strong>1,118</strong></td><td><strong>6,273</strong></td></tr><tr><td>CTENTR-Oui</td><td><strong>1,130</strong></td><td><strong>0,454</strong></td><td><strong>0,013</strong></td><td><strong>3,096</strong></td><td><strong>1,268</strong></td><td><strong>7,558</strong></td></tr><tr><td>ETATREV.L</td><td><strong>2,486</strong></td><td><strong>0,780</strong></td><td><strong>0,000</strong></td><td><strong>12,018</strong></td><td><strong>9,169</strong></td><td><strong>18,359</strong></td></tr><tr><td>ETATREV.Q</td><td>-0,188</td><td>0,448</td><td>0,675</td><td>0,828</td><td>0,343</td><td>1,998</td></tr><tr><td>MOYEN-Oui</td><td><strong>2,341</strong></td><td><strong>0,471</strong></td><td><strong>0,000</strong></td><td><strong>10,389</strong></td><td><strong>4,118</strong></td><td><strong>26,207</strong></td></tr><tr><td>SEXE-M</td><td>0,269</td><td>0,388</td><td>0,490</td><td>1,308</td><td>0,819</td><td>3,765</td></tr><tr><td>ACRED-Oui</td><td>-0,216</td><td>0,369</td><td>0,558</td><td>0,806</td><td>0,260</td><td>1,249</td></tr><tr><td>UTILSRI-Oui</td><td>-0,077</td><td>0,245</td><td>0,753</td><td>0,925</td><td>0,294</td><td>1,569</td></tr><tr><td>EXPRIZ</td><td>0,031</td><td>0,094</td><td>0,744</td><td>1,031</td><td>0,851</td><td>1,584</td></tr><tr><td>AGE</td><td>-0,009</td><td>0,055</td><td>0,874</td><td>0,991</td><td>0,656</td><td>1,239</td></tr><tr><td>NBACT</td><td>-0,006</td><td>0,050</td><td>0,897</td><td>0,994</td><td>0,674</td><td>1,260</td></tr><tr><td>BOVIN</td><td>0,007</td><td>0,075</td><td>0,923</td><td>1,007</td><td>0,628</td><td>2,272</td></tr></tbody></table>

NB : Odds Ratio ou OR : degré de dépendance entre les variables

Source : Enquête de terrain (2023)

Les résultats ont révélé que les enquêtés qui pratiquent le SRI ont beaucoup plus de chance (OR=13,953) d’être plutôt satisfaits ou très satisfaits que d’être plutôt insatisfaites (probabilité=0%). Ce résultat montre une fois encore l’importance de l’application du paquet complet du SRI et sa pertinence, au regard des résultats probants qu’il permet d’obtenir.

Par ailleurs, les exploitants agricoles qui ne déploient aucun effort pour accéder aux informations ont beaucoup plus de chance (OR= 11,758) d’être plutôt satisfaits ou très satisfaits que ceux qui fournissent peu ou beaucoup d’efforts (probabilité=0,4%). Ce résultat est en cohérence avec celui obtenu par Sanou et Soulé (2017) qui ont trouvé que si les technologies ne sont pas suffisamment adoptées par les producteurs, c’est en partie lié au fait que ces derniers manquent d’informations. Les mêmes résultats sont également obtenus par Roussy *et al.* (2015) qui ont montré que par défaut d’informations, les producteurs agricoles évaluent les systèmes de cultures innovants en tenant compte seulement de leurs expériences et de ce qu’ils connaissent de ces systèmes. Adekambi *et al.* (2010) ont trouvé un résultat similaire à savoir que l’accès à l’information est crucial et détermine la perception des maraîchers sur les extraits aqueux et les biopesticides.

Les individus ayant le commerce comme activité principale par rapport à ceux qui ont l’agriculture comme activité principale ont plus de chances
(OR=4,459) d'être plutôt satisfaits ou très satisfaits (probabilité=0,5%). Ils ne sont pas exposés à la pratique du SRI mais leur perception est façonnée par les informations qu'ils reçoivent des producteurs pratiquant le SRI.

Dans le même ordre d'idée, les exploitants agricoles qui reçoivent un
appui dans la mise en œuvre du SRI ont plus de chance (OR=2,648) d'être
plutôt satisfaits ou très satisfaits que les autres (probabilité=2,7%). Ce résultat
est similaire à ceux obtenus par Mariano et al. (2012) et par Adechian et al.
(2020) qui ont tous montré le rôle important que joue l'offre de conseil
agricole dans le processus d'adoption des innovations agricoles par les
producteurs. Dans la même logique, Kindemin et al. (2023) et Adekambi et
al. (2010) ont mis l'accent sur l'influence positive et significative de la
formation sur la décision d'adoption des innovations.

Les exploitants agricoles qui pensent que les coûts liés à l'entretien de
l'exploitation sont supportables ont plus de chance (OR=3,096) d'être plutôt
satisfaits ou très satisfaits que les autres (probabilité=1,3%). Ce résultat est
similaire à celui de Suri (2011) qui a montré que la faible capacité des
agriculteurs à supporter les coûts d'exploitation influence négativement le
rendement et par ricochet la satisfaction.

Concernant l'état des revenus, il ressort que les exploitants agricoles
qui estiment que le niveau est bon ont beaucoup plus de chance (OR=12,018)
d'être plutôt satisfaits ou très satisfaits que les autres (probabilité=0%). Ce
résultat corrobore les travaux de Sigue et al. (2018) qui ont prouvé que l'un
des facteurs qui déterminent la satisfaction des agriculteurs et donc stimule
leur décision d'adopter la technologie "Microdose" est le revenu agricole ;
malgré la faiblesse de son effet marginal.

Enfin, pour ce qui est des Moyens notamment les ressources
financières, les exploitants agricoles qui estiment qu'ils en disposent
suffisamment ont beaucoup plus de chance (OR=10,389) d'être plutôt
satisfaits ou très satisfaits que les autres (probabilité=0%). Ce résultat cadre
avec l'un des résultats de Roussy et al. (2015) qui ont trouvé que les
caractéristiques d'ordre économique et financier de l'agriculteur influencent
sa perception. Il existe donc une corrélation positive entre ces variables et la
satisfaction à l'égard du SRI. A titre d'exemple, pour une augmentation d'une
unité de ressources financières de l'enquêté, la chance qu'il soit satisfait du
SRI augmente (OR=10,389) et inversement.

Par contre les autres variables notamment l'accès au crédit (ACRED),
l'âge (AGE), le nombre de Bovins (BOVINS), l'Expérience dans la riziculture
(EXPRIZ), le nombre d'actifs agricoles (NBACT), le sexe (SEXE) et l'Utilité
du SRI (UTILSRI) n'ont pas d'influence significative sur la satisfaction des
exploitants agricoles. Ce résultat rejoint en partie celui de Asres et al. (2015)
dans leur étude portant sur la satisfaction des agriculteurs à l'égard des
services de vulgarisation agricole au nord-ouest de l'Ethiopie. Plutôt, les
résultats sont contraires à ceux de Tankoano et Sawadogo (2022) qui ont trouvé que l'expérience des agriculteurs de la région du Centre-Nord du Burkina Faso, leurs niveaux d'instruction et la taille de leurs ménages influencent de façon significative leur perception à l'égard des pratiques agro écologiques.

Par ailleurs, l'étude a révélé qu'un certain nombre de mesures sont indispensables pour améliorer la satisfaction (Figure 5). Il s'agit entre autres de mettre en place des mesures d'accompagnement assez solides, de faciliter la disponibilité et l'accessibilité de semences de qualité à haut rendement et surtout adaptées aux conditions agro climatiques de la zone et enfin de subventionner fortement l'accès à la matière organique qui est le principal nœud gordien de la pratique du SRI.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 5.** Mesures institutionnelles pour catalyser la satisfaction des exploitants agricoles</figcaption></figure>

Source : Enquête de terrain (2023)

## Conclusion

L'objectif principal de cette étude était d'identifier les facteurs qui déterminent la satisfaction des exploitants rizicoles des communes de Malanville et de Karimama à l'égard du SRI. Les résultats ont montré que l'accès à l'information, l'activité principale, les appuis/accompagnement reçus, le coût d'entretien de l'exploitation, l'état du revenu généré par
l'exploitation rizicole et les moyens financiers dont dispose l'exploitant agricole, sont les principales variables qui ont un effet positif et significatif sur la satisfaction des exploitants agricoles. Les autres variables, notamment le sexe, l'âge des enquêtés, le niveau d'instruction, l'accès au crédit, le nombre de Bovins, l'expérience dans la riziculture et le nombre d'actifs agricoles n'ont pas d'influence significative sur la satisfaction des exploitants agricoles de la zone de l'étude.

Il ressort des résultats de l'étude que l'hypothèse qui expose que les exploitants agricoles sont satisfaits des résultats délivrés par le système de riziculture intensive est confirmée.

Par ailleurs, pour améliorer le taux de satisfaction des exploitants agricoles, l'étude suggère les mesures ci-après :

- la mise en place par les pouvoirs publics des conditions cadres pour soutenir l'innovation et la productivité rizicole notamment la création d'une assurance mutuelle agricole et d'une banque agricole ; la promotion des fertilisants organiques qui représentent la principale contrainte à la pratique du SRI ; et des subventions pour faciliter un meilleur accès ;

- la création de produits financiers attrayant par les banques et systèmes financiers décentralisés, avec des modalités adaptées aux spécificités des exploitants agricoles ;

- la poursuite des actions de facilitation par la Direction de la Production Végétale en vue de rendre davantage disponible et accessible les semences de riz à haut rendement et adaptées aux conditions agro climatiques des zones de production rizicole ;

- le renforcement des actions de vulgarisation du SRI par les agences et structures d'encadrement et de conseil aux exploitants agricoles, avec des contenus de discours suscitant l'intérêt des agriculteurs ; et spécialiser des agents vulgarisateurs du SRI.

**Conflits d'intérêt** : Les auteurs n'ont signalé aucun conflit d'intérêts.

**Disponibilité des données** : Toutes les données sont incluses dans le contenu de l'article.

**Déclaration de financement** : Les auteurs n'ont obtenu aucun financement pour cette recherche.

**Déclaration relative aux participants humains** : Cette recherche a respecté les principes éthiques d'Helsinki pour la recherche médicale impliquant des sujets humains. Elle a été approuvée par l'Ecole Doctorale des Sciences
Agronomiques et de l'Eau (EDSAE) de l'Université de Parakou en République du Bénin.

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