ARTICLE DE
RECHERCHE

https://doi.org/10.56109/aup-sna.v13i1.86

https://sna.fa-up.bj

# Déterminants de l'adoption des technologies de sédentarisation de la production d'igname au Centre-Bénin : une analyse basée sur la régression probit

Sabine TEDE<fnref n="1" />* ID, Epiphane SODJINOU<fnref n="1" />,<fnref n="2" /> ID, Léonard Cossi HINNOU<fnref n="3" /> ID

Emails : tede.sabine@gmail.com ; sodjinoue@gmail.com ; hinnou.leo@gmail.com

Reçu le 29 Septembre 2022 - Accepté le 24 Mai 2023 - Publié le 30 Juin 2023

**Résumé** : La production de l'igname, basée essentiellement sur des cultures itinérantes sur brûlis dans les forêts naturelles ou les savanes arborées, entraîne la dégradation des terres, l'appauvrissement des sols et la perte de la biodiversité. Afin de remédier à ces problèmes, les systèmes agroforestiers sont promus en tant que pratiques agricoles alternatives visant à améliorer la fertilité des sols, les rendements de l'igname et la préservation de l'environnement par le biais de la sédentarisation de la production d'igname. La présente étude avait pour objectif d'analyser les déterminants de l'essai et de l'adoption de deux technologies de sédentarisation : la rotation *Mucuna pruriens var utilis-igname* et l'association *Gliricidia sepium* -igname. Les données ont été collectées auprès de 173 producteurs d'igname sélectionnés de manière aléatoire dans quatre communes du département des Collines, au Centre-Bénin. L'analyse de régression probit a montré que l'alphabétisation, l'accès au crédit et la participation à une formation sur la gestion de la fertilité des sols sont des facteurs déterminant positivement l'essai des différentes technologies. Les producteurs vivant proches des marchés ont une plus grande propension à expérimenter les technologies de sédentarisation pour la production d'igname par rapport à ceux qui se trouvent à une distance relativement plus éloignée de ces marchés. Une fois les technologies testées, la disponibilité de main-d'œuvre, la capacité des technologies à restaurer la fertilité des sols, à améliorer le rendement de l'igname et le revenu, à maintenir la qualité de l'igname, voire à contrôler les adventices deviennent crucales dans la décision finale du producteur d'adopter lesdites technologies. Après l'essai des technologies, l'appui-conseil sur les aspects techniques devient moins important si les producteurs n'ont pas accès au crédit nécessaire pour mettre en œuvre ces technologies. Par conséquent, l'appui-conseil aux producteurs ayant déjà testé la technologie devrait accorder une attention particulière à faciliter l'accès à un crédit adéquat.

**Mots clés** : *Dioscorea alata*, adoption, *Mucuna pruriens*, *Gliricidia sepium*, Gestion de la fertilité des sols.

Determinants of the adoption of sedentarization technologies for yam production in Central Benin: a probit regression analysis

**Abstract:** Yam production, based essentially on shifting cultivation practices such as slash-and-burn cultivation in natural forests or tree savannas, has resulted in land degradation, soil nutrient depletion and biodiversity loss. To address these challenges, agroforestry systems are promoted as alternative farming practices to enhance soil fertility, yam yields, and environmental preservation through the sedentarization of yam production. This study aims to analyze the determinants of trialing and adopting two sedentarization technologies: *Mucuna pruriens var utilis* - yam rotation and *Gliricidia sepium* -

<footnote>* Auteur Correspondant</footnote>

<footnote n="1">¹ Unité de Recherche en Économétrie Appliquée et Politique Agricole (UREPA), Laboratoire d'Analyses et de Recherches sur les Dynamiques Economiques et Sociales (LARDES), Université de Parakou</footnote>

<footnote n="2">² Ecole Nationale de Statistique de Planification et de Démographie & Faculté d'Agronomie, Université de Parakou</footnote>

<footnote n="3">³ Programme Analyse de la Politique Agricole (PAPA), Institut National des Recherches Agricoles du Bénin (INRAB)</footnote>
yam association. Thus, data were collected from 173 randomly selected yam producers in four communes of the Collines Province, in central Benin. Probit regression analysis revealed that literacy, access to credit and participation in training on soil fertility management positively influence the trialing of different technologies. Producers residing near markets are more likely to try sedentarization technologies for yam production compared to those located farther away. Once the technologies have been trialed, factors such as labor availability, the technologies' ability to restore soil fertility, improve yam yields and income, maintain yam quality, and control weeds become crucial in the producer's final decision to adopt these technologies. Moreover, after the initial trial, the importance of technical advice diminishes if producers lack access to the necessary credit for technology implementation. Therefore, support and guidance for producers who have already tried the technology should prioritize facilitating access to appropriate credit.

**Keywords:** *Dioscorea alata*, adoption, *Mucuna pruriens*, *Gliricidia sepium*, Soil fertility management.

# 1. Introduction

L'igname (*Dioscorea alata*), avec une production annuelle de 74 millions de tonnes, représente l'aliment de base de près de 500 millions de personnes situées essentiellement en Afrique tropicale (FAOSTAT, 2022). Au Bénin, la production annuelle de cette culture au cours des dix dernières campagnes est estimée à 3 294 100 tonnes avec un taux d'accroissement d'environ 15% (DSA, 2022). Cet accroissement s'explique notamment par l'augmentation des superficies cultivées plutôt que par l'amélioration de la productivité (Adifon et al., 2019).

En effet, la culture de l'igname est extensive et caractérisée surtout par une pratique itinérante (change ment fréquent de parcelles) avec brûlis des forêts natu relles ou des savanes arborées (Maliki, 2013). En con séquence, on assiste à la dégradation des terres, l'ap pauvrissement des sols en éléments nutritifs et la perte de la biodiversité (Adifon et al., 2015). Malheureuse ment, la pression démographique est de plus en plus forte et les possibilités d'avoir des terres en jachère s'amuisent d'année en année (Akpo et al., 2016). Ainsi, les agriculteurs sont obligés de cultiver l'igname dans des systèmes de rotation avec des jachères de courte durée ou des rotations culturales parfois inadap tées (maïs/sorgho-igname, coton-igname, etc.) (Doumbia, 2005).

Face à cette contrainte de baisse de la fertilité et l'impossibilité aux agriculteurs de continuer avec la pratique des cultures itinérantes traditionnelles en jachère de longue durée, diverses technologies et pratiques culturales ont été introduites en milieu paysan par les institutions de recherche et les projets de développement. Il s'agit en particulier des technologies agroforestières à base de légumineuses telles que le *Mucuna pruriens* var *utilis* et le *Gliricidia sepium* qui ont un potentiel de fixation de l'azote et d'amélioration de la disponibilité de la matière organique dans le sol (Maliki, 2006).

Ces différentes légumineuses ont fait l'objet de plusieurs années de recherche en vue de la sédentarisation

de la production de l'igname, tout en améliorant sa productivité (Maliki, 2013 ; Maliki et al., 2017). Bien que des études antérieures se sont intéressées à ces technologies utilisées pour la production d'igname (Maliki et al., 2000 ; Baba et al., 2016 ; Baco et al., 2013 ; Maliki et al., 2017), elles ont pour la plupart mis l'accent sur les contraintes liées à leur utilisation. Des études, par exemple Gachet (2017), ont montré que le *Mucuna pruriens var utilis* peut produire 50 à 100 tonnes par hectare de matière organique et dispose également de la capacité de réduction de la croissance des mauvaises herbes. Celà explique le fait qu'elle soit utilisée comme culture de jachère et en tant que engrais vert (Kavitha et Thangamani, 2004). Par ailleurs, le *Gliricidia sepium*, grâce à son système racinaire profond, remonte les éléments nutritifs à la surface pour nourrir les plantes et produit facilement de nouveaux rejets après avoir été recépé (Cornet et al., 2006 ; Gachet, 2019). Cette capacité de bourgeonnement de *Gliricidia sepium* constitue un avantage et réduit les coûts d'investissement dans le renouvellement des semences après une première utilisation. Dans la même logique, Maliki (2014) a montré que l'utilisation du *Gliricidia sepium* comme bois de feu ou bois d'œuvre et l'usage de ses feuilles dans les traitements thérapeutiques concourent également à son adoption. Ces études ne ressortent donc pas les facteurs socioéconomiques qui expliquent l'adoption des plants agroforestiers à fort potentiel de sédentarisation et d'amélioration de la productivité de l'igname tels que le *Mucuna pruriens var utilis* et le *Gliricidia sepium*. Il est toutefois à noter que Adegbola et Adekambi (2006) et Adekambi et al. (2021) ont analysé les déterminants d'adoption des mesures de Gestion Intégrée de la Fertilité des Sols (dont le mucuna et le gliricidia) en lien avec la production du maïs.

La présente étude contribue donc à améliorer la compréhension de l'adoption des technologies de sédentarisation de la production d'igname, telles que la rotation *Mucuna pruriens var utilis*-igname (dans la suite du page, les expressions "rotation *Mucuna pruriens var utilis*-igname" ou simplement mucuna seront utilisées indifféremment pour désigner cette technologie),
l'association *Gliricidia sepium*-igname (dans la suite du papier, "association *Gliricidia sepium*-igname" ou simplement gliricidia seront employés indifféremment pour désigner cette technologie), et des facteurs qui les déterminent. Il est attendu que les résultats de cette étude orientent mieux les stratégies et les politiques agricoles dans le sens de renforcer la dissémination des technologies capables non seulement de préserver l'environnement mais surtout de rendre durable la production d'igname.

## 2. Méthodologie

### 2.1. Cadre d'analyse de l'adoption des technologies de sédentarisation de la production de l'igname

Au niveau d'une exploitation agricole, l'adoption d'une technologie de sédentarisation de l'igname peut être définie comme étant le degré avec lequel la technologie est utilisée par l'exploitant lorsqu'il a des informations suffisantes sur ladite technologie (Feder et al., 1985). L'adoption d'une technologie fait donc référence à la décision de mettre en œuvre des propositions techniques nouvelles dans des systèmes de production existants (Van et al., 1994). Cette décision d'adoption des technologies de sédentarisation de l'igname peut se dérouler en trois grandes étapes : la connaissance qui est la phase d'information, la phase d'expérimentation où l'individu essaie l'innovation à petite échelle pour voir de façon pratique ses performances, et la phase d'adoption où l'individu utilise de façon continue la technologie considérée (Rogers, 2003). Dans la présente étude, étant donné que les données ont été collectées uniquement sur les producteurs d'igname ayant une bonne connaissance des technologies de sédentarisation de la production d'igname, le reste de l'article sera donc concentré sur l'essai et l'adoption (l'utilisation continue) de ces technologies.

La décision d'essayer et puis d'adopter une technologie donnée est généralement influencée par plusieurs catégories de facteurs comprenant les facteurs intrinsèques à la technologie (systèmes techniques existant, savoir-faire, risques, etc.), les facteurs relatifs à l'environnement de l'exploitant, les facteurs liés à l'exploitant (âge, niveau d'instruction, ses perceptions, etc.), les facteurs institutionnels (contact avec les structures de vulgarisation, normes, règles, valeurs, etc.) (Rogers, 2003; Ngondjeb et al., 2011; Sodjinou, 2011; Roussy et al., 2015).

Selon Fourgère (2010), étant donné que l'exploitant est rationnel, il utilise toute l'information relative à la technologie (rendement, cycle de maturité, résistance aux maladies, coûts des nouvelles technologies, préférences des consommateurs, etc.) afin de l'évaluer et décider de son essai et puis son adoption ou non. Cette évaluation dépend aussi des ressources dont dispose le

producteur, son niveau d'instruction, ses préférences et ses objectifs. Compte tenu du fait que ces éléments valient d'un producteur à un autre, les réactions ou la décision d'essai et la décision d'adoption vont aussi dépendre du producteur. En conséquence, certains vont réagir favorablement à la technologie et d'autres non. Dans ces circonstances, la décision du producteur peut être expliquée en se référant à la théorie de la maximisation de l'utilité espérée (Verbeek, 2004). Cette théorie stipule que la décision du producteur, à un moment donné, dépend de l'utilité qu'il espère obtenir de la nouvelle technologie comparativement à une ancienne technologie, c'est-à-dire celle qu'il utilisait (Chebil et al., 2009; Sodjinou, 2011).

Ainsi, soit $U_{i1}$ l'utilité procurée par l'utilisation d'une technologie donnée de sédentarisation de l'igname pour un producteur $i$, et $Ui0$ l'utilité espérée de l'utilisation de la technologie alternative (technologie traditionnelle ou l'ancienne technologie). Le producteur $i$ adoptera la nouvelle technologie si $Ui1 > Ui0$, c'est-à-dire lorsque l'utilité procurée par la nouvelle technologie est supérieure celle de la technologie traditionnelle. Autrement dit, le producteur essaie ou adopte la nouvelle technologie lorsque la différence d'utilité ($Ui1 - Ui0$) est supérieure à 0. Selon Verbeek (2004), pour une producteur $i$ donné, cette différence d'utilité peut être écrite comme étant une fonction des facteurs observables pouvant influencer l'essai ou l'adoption de la technologie, soit $x_i$, et des facteurs non observables $\varepsilon_i$. L'équation peut s'écrire comme suit :

$$y^* = U_{i1} - U_{i0} = X'_{i}\beta + \varepsilon_i \quad (1)$$

La variable $y^*$, qui n'est pas observable, est appelée variable latente. Dans le cas de la présente étude, l'essai de même que l'adoption d'une technologie donnée sont considérés comme binaire, avec 1 lorsque le producteur essaie ou adopte la technologie et 0 si non. Dans cette condition, la relation entre la variable latente $y^*$ et la variable binaire $y$ effectivement observée peut s'écrire :

$$y_i = \begin{cases} 1 & \text{si } y_i^* > 0 \\ 0 & \text{si } y_i^* \le 0 \end{cases} \quad (2)$$

De manière simple, l'équation (2) revient à déterminer la probabilité qu'un individu essaie ou adopte une technologie, c'est-à-dire :

$$p(y_i = 1 | x_i) = F(x_i'\beta) \quad (3)$$

avec $F$, une fonction ayant des valeurs comprises entre 0 et 1. Dans la littérature sur les études d'adoption deux formes de distribution pour la fonction $F$ sont généralement utilisées, à savoir, la distribution normale conduisant au modèle probit et la fonction de
distribution logistique standard conduisant au modèle logit. Le modèle probit est donné par :

$$F(w) = \varphi(w) = \int_{-\infty}^{w} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \exp \left\{ -\frac{1}{2} t^2 \right\} dt \quad (4)$$

et le modèle logit peut s'écrire :

$$F(w) = L(w) = \frac{e^w}{1+e^w} = \frac{e^{x'_{i}\beta}}{1+e^{x'_{i}\beta}} \quad (5)$$

avec $w = x'_{i}\beta$.

En pratique, le modèle logit et le modèle probit conduisent aux mêmes conclusions. En conséquence, à défaut d'arguments théoriques sérieux, l'on peut choisir l'une ou l'autre des deux formes fonctionnelles dans les études empiriques. Pour la présente étude, le modèle probit a été retenu pour estimer la probabilité d'essai ou d'adoption des technologies de sédentarisation de la production d'igname.

## 2.2. Données utilisées

Les données utilisées dans cette étude proviennent des enquêtes effectuées dans le département des Collines (figure 1). Le choix de ce département est dû au fait qu'il représente, selon les données de la Direction de la Statistique Agricole (DSA, 2022) du Ministère de l'Agriculture, de l'Elevage et de la Pêche (MAEP), non seulement un des plus gros producteurs d'igname au Bénin mais surtout le département ayant connu une baisse drastique de la productivité et de la production d'igname au cours des dix dernières années. En effet, avec une superficie emblavée de 48 679 ha (soit 21% de la superficie totale emblavée en igname au Bénin), le département des Collines constitue le deuxième plus gros producteur d'igname au Bénin, après le Borgou (38%) (DSA, 2022). Cependant, entre la campagne agricole 2011-2012 et celle de 2021-2022, la production d'igname a connu une chute de 31% dans le département des Collines contrairement aux autres départements gros producteurs d'igname que sont le Borgou (28% d'accroissement), l'Atacora (28% d'augmentation) et la Donga (10% d'accroissement). Le rendement d'igname par hectare dans le département des Collines a connu une chute de 35% entre 2011-2012 et 2021-2022, passant de 16 705 kg/ha à 10 829 kg/ha (DSA, 2022). Ainsi, ce département qui était premier en termes de rendement en 2011-2012 est passé au deuxième rang au cours de la campagne agricole 2021-2022.

Dans un premier temps, une revue documentaire et des enquêtes exploratoires ont été effectuées afin d'identifier les villages d'introduction des technologies de sédentarisation de l'igname ainsi que les types de technologies introduites. Des entretiens semi-structurés

ont alors été réalisés avec des personnes ressources de même que des discussions de groupe avec des producteurs d'igname dans quatre communes ayant connu l'introduction de ces technologies à savoir, Ouèssè, Savè, Glazoué et Dassa-Zoumé (Maliki, 2013).

A l'issue de cette étape, huit (8) villages ont été initialement sélectionnés de manière aléatoire parmi les villages ayant connu l'introduction de technologies de sédentarisation de l'igname. Mais, seuls sept (7) villages ont été étudiés compte tenu du fait que le second village de la commune de Savè dans lequel ont été introduites les technologies n'abrite plus de producteurs d'igname. En effet, des enquêtes exploratoires réalisées dans le cadre de la présente étude, il ressort que les producteurs d'igname que vivaient dans ce dernier village ont dû migrer notamment à cause de la baisse de fertilité des sols.

Dans les 7 villages retenus, des enquêtes quantitatives ont été réalisées auprès des producteurs sélectionnés par échantillonnage aléatoire systématique (tableau 1). Ainsi, dans chaque village, la liste des producteurs d'igname a été établie de façon participative avec des personnes ressources (acteurs de la filière igname et chef du village) ayant une bonne connaissance des villages d'étude. Les producteurs recensés ont ensuite été numérotés de 1 à N. En désignant par « n » la taille de l'échantillon, « r » la « raison » de sondage ($r = N/n$), un choix au hasard d'un entier naturel « d » compris entre 1 et r est fait par un producteur. L'individu dont le numéro correspond à « d » était le premier producteur d'igname interviewé. Le deuxième producteur de l'échantillon était obtenu en ajoutant au « d », la raison de sondage « r ». Ainsi, les individus choisis étaient ceux dont les numéros correspondaient à : $d$; $d+r$; $d+2r$; $d+3r$; $d+4r$; etc.

<table><caption>Tableau 1. Répartition de l'échantillonnage par village d'étude/ Distribution of the sample by study village</caption><thead><tr><td>Commune</td><td>Village</td><td>Effectif</td></tr></thead><tbody><tr><td>Savè</td><td>Dani</td><td>28</td></tr><tr><td rowspan="2">Dassa-Zoumé</td><td>Akoba</td><td>30</td></tr><tr><td>Miniffi</td><td>30</td></tr><tr><td rowspan="2">Glazoué</td><td>Gomé</td><td>25</td></tr><tr><td>Sowé</td><td>39</td></tr><tr><td rowspan="2">Ouèssè</td><td>Akpéro</td><td>15</td></tr><tr><td>Gbanlin</td><td>6</td></tr><tr><td>Total</td><td>07</td><td>173</td></tr></tbody></table>

Source : Enquêtes de terrain 2021

Les données collectées, à travers le questionnaire, ont porté entre autres sur la connaissance, l'utilisation, les raisons d'essai et d'adoption des technologies étudiées, les superficies emblavées en igname, les perceptions des producteurs sur les technologies étudiées, le revenu des producteurs d'igname, etc.
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 : Localisation de la zone d'étude / Localisation of the study area</figcaption></figure>

## 2.3. Analyse des données

Dans les communes d'études, les technologies de sé-
dentarisation de la production d'igname identifiées
comprennent essentiellement la culture des légumi-
neuses telles que le Mucuna (*Mucuna pruriens var uti-
lis*), le Gliricidia (*Gliricidia sepium*) et l'Aeschyno-
menae (*Aeschynomenae histrix*). Les enquêtes explora-
toires ont permis de noter que 77% des producteurs
d'igname enquêtés avaient déclaré connaître la rotation
*Mucuna pruriens var utilis*-igname contre 50% des cas
pour le *Gliridia sepium* et seulement 9% pour le
*Aeschynomenae histrix*. En conséquence, seules deux
technologies ont été considérées dans cette étude à sa-
voir le mucuna et le gliricidia, et ceci compte tenu du
fait que *Aeschynomenae histrix* n'était présent pratique-
ment sur aucune parcelle dans les villages d'étude.

Le producteur est considéré comme ayant essayé une
technologie donnée lorsqu'il a eu à l'installer au moins
une fois (sur au moins une de ses parcelles d'igname)
depuis l'introduction de ladite technologie dans son mi-
lieu. Il est considéré comme adoptant d'une technologie
donnée s'il l'a pratiquée en continue au cours des deux
campagnes ayant précédé les enquêtes. Pour chacune
des technologies considérées, le modèle empirique
d'essai est donné par :

$$
\begin{align*}
y_i &= \beta_0 + \beta_1 \text{EDUC}_i + \beta_2 \text{ALPHA}_i + \beta_3 \text{PARTF}_i + \\
    &\quad \beta_4 \text{COOP}_i + \beta_5 \text{ACONS}_i + \beta_6 \text{AGEP}_i + \beta_7 \text{EXPERI}_i + \\
    &\quad \beta_8 \text{ACTAG}_i + \beta_9 \text{DMAR}_i + \beta_{10} \text{ACREDIT}_i + \varepsilon_i \tag{6}
\end{align*}
$$

Pour adopter une technologie, il faut l'avoir essayé. Autrement dit, dans cette étude, tous les adoptants font partie des "essayants". Le modèle empirique d'adoption de chacune des technologies se présente comme suit :

$$
\begin{align*}
y_i &= \beta_0 + \beta_1 \text{EDUC}_i + \beta_2 \text{ALPHA}_i + \beta_3 \text{PARTF}_i + \\
    &\quad \beta_4 \text{COOP}_i + \beta_5 \text{ACONS}_i + \beta_6 \text{AGEP}_i + \beta_7 \text{EXPERI}_i + \\
    &\quad \beta_8 \text{ACTAG}_i + \beta_9 \text{DMAR}_i + \beta_{10} \text{ACRED}_i + \beta_{11} \text{NFER}_i + \\
    &\quad \beta_{12} \text{REVAN}_i + \varepsilon_i \tag{7}
\end{align*}
$$

Dans l'équation 6, $y_i$ représente la variable dépendante qui prend la valeur 1 lorsque la technologie considérée (le mucuna ou le gliricidia) est essayée ou adoptée et 0 sinon. Les variables indépendantes sont (tableau 2) :

* le niveau d'éducation du producteur représenté par deux variables à savoir, l'instruction en langue nationale (ALPHA) et la scolarisation en français (EDUC). L'instruction en langue nationale prend la valeur 1 si le producteur est alphabétisé et 0 dans le cas contraire. La
sédentarisation est également une variable qualitative prenant la valeur 0 lorsque le producteur n'a jamais été à l'école ou a fait juste la maternelle, 1 pour le primaire et 2 pour le secondaire ou plus. L'éducation accroît la capacité du producteur à lire les documents de vulgarisation mais aussi à échanger avec les agents de vulgarisation. Selon Dedehouanou et al. (2014), l'éducation accroît aussi le sens de l'innovation, l'habileté et la facilité d'apprécier les nouvelles technologies. En conséquence, il est attendu que ces variables influencent positivement l'essai et l'adoption des différentes technologies ;

* la formation du producteur en gestion de la fertilité des sols (PARTF). Il s'agit d'une variable binaire indiquant si le producteur bénéficie de formation sur la gestion de la fertilité des sols ou non. Un signe positif est attendu de cette variable, aussi bien pour l'essai que pour l'adoption des technologies de sédentarisation de l'igname. En effet, un producteur encadré et suivi finit par changer de décision en faveur de la nouvelle technologie. Le mode d'apprentissage social des techniques par les producteurs est donc très important pour leur adoption (Rogers, 2003);

* l'appartenance à une coopérative de producteurs (COOP) qui prend la valeur 1 si le producteur appartient à une coopérative et 0 si non. Les organisations paysannes ou coopératives apparaissent comme des réseaux formels et informels de diffusion des informations et par ricochet affectent l'essai voire l'adoption des technologies agricoles (Mignouna et al., 2011). Ce facteur pourrait donc influencer positivement la décision du producteur à essayer ou à adopter une technologie de sédentarisation de l'igname ;

* l'appui-conseil (ACONS) : variable binaire prenant la valeur 1 si le producteur a accès à l'appui-conseil et 0 si autrement. Le contact régulier avec les agents de vulgarisation agricole ou de projet permet aux agriculteurs d'être mieux informés sur les nouvelles technologies. Cela joue un rôle primordial dans la décision d'essai et le processus d'adoption de ces technologies (O'Gorman, 2006). Un signe positif est donc attendu de cette variable ;

* l'âge (AGEP) du producteur (en année). Les producteurs les plus âgés et avec l'expérience accumulée sont plus favorables aux innovations (Ngondjeb et al., 2011). D'autres postulent que plus les producteurs sont âgés, plus ils trouveraient fastidieux et contraignant l'utilisation des nouvelles technologies (Hussein et al., 2015). Il n'y a donc pas de consensus quant au signe de ce facteur. Ainsi, il est postulé que

l'influence de l'âge sur la décision d'essayer voire d'adopter les technologies de sédentarisation de l'igname pourrait être positive ou négative ;

* l'expérience du producteur dans la production d'igname (EXPERI) : variable continue renseignant sur le nombre d'années d'expériences du producteur dans la culture d'igname. Le producteur expérimenté dans la production d'igname aurait déjà compris que les possibilités de culture itinérante de l'igname s'amenuisent. En conséquence, il devrait être plus enclin à essayer voire adopter les technologies de sédentarisation de la production d'igname. Ainsi, un signe positif est attendu pour cette variable ;

* le nombre d'actifs agricoles (ACTAG) qui indique la disponibilité en main-d'œuvre dans le ménage du producteur. Le producteur pourrait essayer, dans un premier temps, les technologies de sédentarisation de la production d'igname. Mais, sa décision d'adopter la technologie pourrait dépendre de la disponibilité en main-d'œuvre. En effet, l'utilisation des technologies de sédentarisation de la production d'igname augmente le besoin en main-d'œuvre pour le suivi des parcelles, la récolte et la gestion post-récolte du mucuna et du gliricidia (Agbohessi et al., 2011; Moumouni et al., 2013). Par conséquent, plus le nombre d'actifs agricoles augmente plus le producteur adopterait les technologies de sédentarisation de la production d'igname. En somme, le nombre d'actifs disponible pourrait influencer positivement l'adoption des deux technologies alors que son influence sur l'essai des technologies est difficile à prédire ;

* la distance (en kilomètre) entre le village du producteur et le marché périodique le plus proche (DMAR). Le marché constitue un lieu d'échange et de vente de produit et donc donne une assurance d'écoulement du produit. Le marché est aussi un lieu de rencontre informel favorisant des échanges entre les producteurs. On estime donc que, plus le marché est proche, plus le producteur aurait suffisamment d'informations sur les technologies de sédentarisation de la production d'igname et serait motivé à les essayer voire les adopter pour améliorer sa production d'igname (Teno et Lehre, 2018). Un signe négatif est donc attendu de cette variable. La variable DMAR présente toutefois un peu d'insuffisance en ce sens qu'elle ne prend pas en compte la qualité de la route. En effet, la distance peut être très courte mais très impraticable ce qui affecterait dangereusement l'accès au marché ;
* l'accès au crédit agricole (ACRED), variable binaire prenant la valeur 1 si le producteur a accès au crédit et 0 dans le cas contraire. L'accès au crédit agricole est supposé permettre au producteur de mieux faire face aux coûts additionnels qu'engendraient les technologies et donc influencerait positivement leur décision à essayer ou à adopter les technologies (Kpadenou et al., 2019);

* l'appréciation paysanne du niveau de fertilité du sol (NFER). Il s'agit d'une variable ordinale prenant la valeur 1 si le producteur estime que sa terre est peu fertile, 2 si la terre est fertile et 3 s'il pense que sa terre est très fertile. Cette variable a été utilisée uniquement dans le modèle d'adoption. En effet, le producteur qui a essayé une technologie et qui constate que celle-ci a véritablement amélioré la fertilité de son sol

serait plus enclin à poursuivre l'utilisation de la technologie. En conséquence, un signe positif est attendu de cette variable ;

* le revenu de la production d'igname (REVAN) correspondant au revenu généré par la production d'igname. Une fois que le producteur a essayé la technologie et que son revenu s'est amélioré, il serait plus enclin à adopter ladite technologie. Autrement dit, plus le revenu généré par la technologie augmente plus le producteur continuera son utilisation. Dans le modèle d'adoption, c'est la valeur logarithmique de cette variable qui a été utilisée (lnREVAN). Ainsi, un signe négatif est attendu de cette variable.

<table><caption>Tableau 2. Variables utilisées dans le modèle d'adoption : description et signes espérés / Variables used in the adoption model: description and expected signs</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Description</th><th>Mesure</th><th>Signes attendus sur l'essai</th><th>Signes attendus sur l'adoption</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5">Variables explicatives</td></tr><tr><td>EDUC</td><td>Niveau d'instruction du producteur</td><td>0=aucun/maternel, 1=primaire, 2=secondaire ou plus</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>ALPHA</td><td>Alphabétisation</td><td>1=alphabétisé, 0=non alphabétisé</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>PARTF</td><td>Formation sur la gestion de la fertilité des sols</td><td>Variable qualitative binaire avec 1=oui et 0 = non</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>COOP</td><td>Appartenance à une coopérative de producteurs</td><td>Variable qualitative binaire avec 1=oui et 0 = non</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>ACONS</td><td>Appui conseil</td><td>Variable binaire avec 1=oui et 0 = non</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>AGEP</td><td>Age du producteur</td><td>Variable continue : nombre d'années</td><td>+/-</td><td>+/-</td></tr><tr><td>EXPERI</td><td>Expérience du producteur dans la production d'igname (nombre d'années divisé par 10)</td><td>Variable continue : nombre d'années</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>ACTAG</td><td>Nombre d'actifs agricoles</td><td>Variable continue</td><td>+/-</td><td>+</td></tr><tr><td>DMAR</td><td>Distance entre le village du producteur et le marché périodique le plus proche</td><td>Variable continue</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>ACRED</td><td>Accès au crédit agricole</td><td>Variable binaire avec 1=Oui et 0=non</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>NFER</td><td>Niveau de fertilité du sol</td><td>Variable ordinaire avec 1=peu fertile, 2=fertile et 3=très fertile</td><td>VN</td><td>+</td></tr><tr><td>lnREVAN</td><td>Logarithme du revenu issu de la production d'igname (en FCFA)</td><td>Variable continue</td><td>VN</td><td>+</td></tr><tr><td colspan="5">Variables dépendantes</td></tr><tr><td>EssaiMuc</td><td>Essai de la rotation <i>Mucuna pruriens</i>-igname</td><td>Variable binaire qui prend la valeur 1 si le producteur a essayé la technologie et 0 si autrement</td><td></td><td></td></tr><tr><td>AdopMuc</td><td>Adoption de la rotation <i>Mucuna pruriens</i>-igname</td><td>Variable binaire qui prend la valeur 1 si le producteur continue d'utiliser la technologie et 0 si autrement</td><td></td><td></td></tr><tr><td>EssaiGli</td><td>Essai de l'association <i>Gliricidia sepium</i>-igname</td><td>Variable binaire qui prend la valeur 1 si le producteur a essayé la technologie et 0 si autrement</td><td></td><td></td></tr><tr><td>AdopGli</td><td>Adoption de l'association <i>Gliricidia sepium</i>-igname</td><td>Variable binaire qui prend la valeur 1 si le producteur continue d'utiliser la technologie et 0 si autrement</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

VN : Variable non incluse dans le modèle probit relatif à l'essai des technologies

Source : Enquêtes de terrain 2021
Il est à noter que dans cette étude, les paramètres du modèle de régression probit utilisé ont été estimés par la méthode du maximum de vraisemblance (MMV). La MMV donne toutefois de mauvaise performance (c'est-à-dire des paramètres biaisés) en cas la multicolinéarité, c'est-à-dire en cas de corrélation entre plusieurs variables indépendantes (Abonazel et al., 2023). Pour identifier les variables posant de problème sérieux de multicolinéarité, il a été calculé le VIF ("variance inflation factor", ou facteur d'inflation de la variance). Pour les variables indépendantes considérées (tableau 3), le VIF est compris entre 1 et 5 indiquant que le problème de multicolinéarité est modéré et ne devrait pas avoir d'effets significatifs sur les paramètres estimés (Daoud, 2017).

<table><caption>Tableau 3. Détermination du VIF des différentes variables indépendantes</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variable</th><th colspan="2">Essai</th><th colspan="2">Adoption</th></tr><tr><th>Mucuna</th><th>Gliricidia</th><th>Mucuna</th><th>Gliricidia</th></tr></thead><tbody><tr><td>EXPERI10</td><td>2,65</td><td>2,65</td><td>2,69</td><td>2,69</td></tr><tr><td>AGE10</td><td>2,42</td><td>2,42</td><td>2,45</td><td>2,45</td></tr><tr><td>EDUC</td><td>1,41</td><td>1,41</td><td>1,43</td><td>1,43</td></tr><tr><td>PARTF</td><td>1,25</td><td>1,25</td><td>1,27</td><td>1,27</td></tr><tr><td>ALPHA</td><td>1,23</td><td>1,23</td><td>1,25</td><td>1,25</td></tr><tr><td>ACTAG</td><td>1,14</td><td>1,14</td><td>1,18</td><td>1,18</td></tr><tr><td>InREVANN</td><td>-</td><td>-</td><td>1,17</td><td>1,17</td></tr><tr><td>NFER</td><td>-</td><td>-</td><td>1,16</td><td>1,16</td></tr><tr><td>CREDIT</td><td>1,06</td><td>1,06</td><td>1,13</td><td>1,13</td></tr><tr><td>DISMAR10</td><td>1,09</td><td>1,09</td><td>1,13</td><td>1,13</td></tr><tr><td>GROUP</td><td>1,12</td><td>1,12</td><td>1,12</td><td>1,12</td></tr><tr><td>ACons</td><td>1,06</td><td>1,06</td><td>1,09</td><td>1,09</td></tr><tr><td>VIF moyen</td><td>1,44</td><td>1,44</td><td>1,42</td><td>1,42</td></tr></tbody></table>

# 3. Résultats et discussion

## 3.1. Caractéristiques socio-économiques des producteurs et productrices interviewés

Environ des 41% des producteurs d'igname interviewés ont eu a essayé le mucuna contre 31% des cas pour le Gliricidia (tableau 3). Les producteurs ayant adoptés les deux technologies constituent 15% et 13% de l'échantillon respectivement pour le mucuna et le gliricidia.

<table><caption>Tableau 3. Pourcentage de producteurs d'igname ayant essayé ou adopté le mucuna et le Gliricidia / Percentage of yam farmers that tryed or adopted mucuna and gliricidia</caption><thead><tr><th></th><th>Mucuna<br>(n=173)</th><th>Gliricidia<br>(n=173)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Producteurs ayant essayé<br>la technologie (% de oui)</td><td>40,5</td><td>30,6</td></tr><tr><td>Producteurs ayant adopté<br>la technologie (% de oui)</td><td>15,0</td><td>12,7</td></tr></tbody></table>

Le tableau 4 montre que le niveau d'instruction des adoptants des deux technologies (42% pour le mucuna et 43% pour le gliricidia) est relativement plus élevé

que celui des non-adoptants (38% des cas). La même tendance est notée au niveau de l'alphabétisation, avec les adoptants des deux technologies qui semblent plus alphabétisés (19% des cas pour le mucuna et 82% pour le gliricidia) que les non-adoptants (13% pour les deux technologies).

Par ailleurs, les femmes représentent 5% des adoptants du gliricidia contre 0% pour le mucuna. Cette faible présence des femmes dans l'utilisation des technologies de sédentarisation de l'igname est une image de la situation générale observée au niveau de la production de l'igname. En effet, comme l'indiquent Adifon et al. (2019), les femmes sont peu motivées à cultiver l'igname dans leur exploitation à cause du cycle relativement long (plus de huit mois) de sa culture. Elles évitent souvent les technologies qui mobilisent leur parcelle sur de longue durée, compte tenu de leur faible accès à la terre expliqué par les us et coutumes qui limitent les droits des enfants de sexe féminin à la propriété foncière (Saïdou et al., 2007). Enfin, certaines pratiques traditionnelles interdiraient aux femmes en menstrues notamment, de rentrer dans les champs d'igname au risque de souiller le champ et par ricochet de détruire toute la production ; les champs d'igname étant considérés comme sacré (Yabi et al., 2016).

Environ 20% des producteurs ont participé au moins une fois à une formation sur la gestion de la fertilité des sols. Ce taux est de 35% pour les producteurs ayant adopté le mucuna contre 18% au niveau des non-adoptants de cette technologie. Au niveau du gliricidia par contre, ce sont les non-adoptants qui ont plus reçu de formation en matière de gestion de la fertilité des sols que les adoptants, 9% contre 22% des cas.

Les producteurs appartenant à une coopérative de producteurs d'igname représentent 8% des adoptants et 3% des non-adoptants de la rotation de mucuna. Au niveau des adoptants de l'association gliricidia, les producteurs appartenant à une coopérative représentent 5% contre 3% des non-adoptants.

Les producteurs ont plus ou moins un faible contact avec les structures d'appuis-conseils en agriculture. En effet, 36% des producteurs enquêtés ont déclaré être en relation avec une structure d'appuis-conseils. Seuls 19% des adoptants de la rotation de mucuna ont affirmé avoir de contact avec une structure de conseils intervenant dans la filière igname contre 36% pour les non-adoptants. Environ 14% des adoptants de gliricidia sont en contact avec des structures d'appuis-conseil contre 4% pour les non-adoptants.

La moyenne d'âge des adoptants de la rotation du mucuna est de 43 ans contre 50 ans pour les adoptants de l'association gliricidia. Les adoptants du mucuna sont relativement moins âgés que les non-adoptants. De même, les adoptants des deux technologies semblent être relativement plus expérimentés que les non-adoptants. C'est une tendance opposée qui est observée au niveau du nombre d'actifs agricoles possédés.
<table><caption>Tableau 4. Caractéristiques socio-économiques des producteurs d'igname, en fonction de leur statut d'adoption des deux technologies étudiées/ Socio-economic characteristics of yam producers, according to their adoption status of the two technologies</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th rowspan="2">Description</th><th colspan="2">Rotation Mucuna pruriens var utilis-igname</th><th colspan="2">Association Gliricidia sepium -igname</th><th rowspan="2">Ensemble de l'échantillon (n=173)</th></tr><tr><th>Adoptant (n=26)</th><th>Non-adoptant (n=147)</th><th>Adoptant (n=22)</th><th>Non-adoptant (n=151)</th></tr></thead><tbody><tr><td>EDUC</td><td>Niveau d'instruction du producteur (% de oui)</td><td>41,73</td><td>38,20</td><td>43,03</td><td>38,10</td><td>38,73</td></tr><tr><td rowspan="2">GENRE</td><td>Genre du</td><td>Femme (%)</td><td>0,00</td><td>4,77</td><td>4,55</td><td>3,98</td><td>4,05</td></tr><tr><td>producteur</td><td>Homme (%)</td><td>100</td><td>95,23</td><td>95,45</td><td>96,02</td><td>95,95</td></tr><tr><td>ALPHA</td><td>Alphabétisation du producteur (% de oui)</td><td>19,23</td><td>12,93</td><td>81,82</td><td>12,59</td><td>21,39</td></tr><tr><td>PARTF</td><td>Formation sur la gestion de la fertilité des sols (% de oui)</td><td>34,62</td><td>17,68</td><td>9,25</td><td>21,83</td><td>20,23</td></tr><tr><td>COOP</td><td>Appartenance à une coopérative de producteurs (% de oui)</td><td>7,69</td><td>2,72</td><td>4,55</td><td>3,31</td><td>3,47</td></tr><tr><td>ACONS</td><td>Contact avec une structure d'appuis-conseils (% de oui)</td><td>19,23</td><td>39,45</td><td>13,63</td><td>39,73</td><td>36,41</td></tr><tr><td>AGEP</td><td>Age du producteur (an)</td><td>42,54<br>(12,20)</td><td>53,23<br>(15,92)</td><td>50,23<br>(9,57)</td><td>45,57<br>(12,88)</td><td>47,90<br>(10,63)</td></tr><tr><td>EXPERI</td><td>Expérience du producteur dans la production d'igname (an)</td><td>19,35<br>(11,61)</td><td>17,15<br>(11,45)</td><td>22,32<br>(9,13)</td><td>16,77<br>(11,63)</td><td>17,48<br>(11,47)</td></tr><tr><td>ACTAG</td><td>Nombre d'actifs agricoles</td><td>4,54<br>(2,23)</td><td>3,30<br>(2,11)</td><td>4,090<br>(2,51)</td><td>3,75<br>(3,17)</td><td>3,92<br>(2,34)</td></tr><tr><td>DMAR</td><td>Distance entre le village du producteur et le marché périodique le plus proche</td><td>13,27<br>(7,15)</td><td>14,55<br>(7,56)</td><td>14,26<br>(6,94)</td><td>13,56<br>(4,75)</td><td>13,91<br>(6,03)</td></tr><tr><td>ACRED</td><td>Accès au crédit agricole (% de oui)</td><td>65,38</td><td>31,29</td><td>31,82</td><td>37,08</td><td>36,41</td></tr><tr><td rowspan="3">NFER</td><td>Niveau de fertilité</td><td>Peu fertile</td><td>15,38</td><td>22,45</td><td>18,18</td><td>21,85</td><td>21,39</td></tr><tr><td>du sol</td><td>Fertile</td><td>68,79</td><td>69,39</td><td>68,18</td><td>68,87</td><td>68,79</td></tr><tr><td>Très fertile</td><td>19,23</td><td>8,16</td><td>13,64</td><td>9,27</td><td>9,83</td></tr></tbody></table>

( ) : Les chiffres entre parenthèses représentent des écart-type

La distance moyenne entre le village des producteurs enquêtés et le marché périodique le plus proche est de 14 km. Plus de 36% des producteurs enquêtés ont accès au crédit, avec une valeur élevée pour les adoptants du mucuna (65% des cas) comparativement aux non-adoptants (31% des cas). Pour le gliricidia, 32% des adoptants ont accès au crédit agricole contre 37% pour les non-adoptants.

Enfin, les producteurs estiment de façon générale que leurs terres sont peu fertiles pour la production d'igname, comparativement à la situation d'il y a 30 ans. En effet, près de 69% des producteurs ont affirmé avoir des sols peu fertiles contre 24% et près de 7% affirmant respectivement avoir des sols assez fertiles et très fertiles.

## 3.2. Déterminant de l'essai des technologies de sédentarisation de la production d'igname

Les résultats du tableau 5 indiquent que l'alphabétisation exerce une influence significative sur l'essai du mucuna par les producteurs ; ce qui est conforme au signe attendu (cf. tableau 3). Autrement dit, les producteurs alphabétisés ont tendance à essayer le mucuna contrairement à leurs paires qui ne sont guère alphabétisés. Ainsi, lorsque le producteur d'igname est alphabétisé, la probabilité d'essayer le mucuna est de 23

pourcentage-points supérieur à celle d'un producteur non alphabétisé, ceteris paribus. Ces résultats corroborent ceux de Belem (2017), pour qui, il est plus facile au producteur alphabétisé de recevoir et de comprendre les informations diffusées sur les technologies à travers les formations et d'autres canaux de communication. En effet, le producteur instruit a la capacité d'évaluer la technologie mise à sa disposition et réduire son niveau d'incertitude (Yabi et al., 2016 ; Ullah et al., 2018). Aussi, ces résultats sont-ils conformes à ceux de Sodjinnou et al. (2015) et Hinnou et al. (2018) pour qui l'éducation des producteurs contribue à une meilleure connaissance et appropriation des technologies, conduisant ainsi à leur adoption. Il est toutefois à noter que l'alphabétisation n'a pas d'influence significative sur l'essai du gliricidia.

La formation du producteur sur la gestion de la fertilité des sols influence positivement et significativement (p<0,05) l'essai des deux technologies de sédentarisation de la production d'igname. Ainsi, les producteurs ayant participé au moins une fois à une formation sur la gestion de la fertilité des sols sont plus enclins à essayer le mucuna ou encore le gliricidia. La probabilité qu'un producteur d'igname formé essaie les technologies de sédentarisation de l'igname est de 25 pourcentage-point (pour le mucuna) à 35 pourcentage-point (pour le
gliricidia) plus élevée que celle d'un producteur non formé, ceteris paribus. Ce résultat est conforme à celui de Joshi et al. (2019) qui ont montré que la participation du producteur aux formations lui permet d'être sensibilisé et d'être informé de nouvelles technologies. Cette formation contribue aussi au processus d'acquisition de savoir sur les nouvelles technologies (Lambrecht et al., 2014). De plus, la participation du producteur aux formations élargie son réseau social et lui permet de diversifier ses canaux de communication. Le producteur rencontra probablement au cours de ces formations d'autres producteurs ou personnes ressources capables de l'informer davantage sur la technologie. Les échanges du producteur renforcent donc sa connaissance sur la technologie, ce qui contribue à la décision d'essai.

Par ailleurs, les producteurs ayant plus d'actifs agricoles ont tendance à essayer le mucuna comparative à ceux qui en possèdent moins. Lorsque le nombre

d'actifs agricoles augmente d'une unité, la probabilité d'essayer le mucuna augmente de 0,4 pourcentage-point. Ceci corrobore les résultats de Alene et Manyong (2006), selon qui une technologie exigeante en main-d'œuvre est plus à la portée du producteur ayant un nombre d'actifs agricoles élevé.

Dans la même veine, l'accès au crédit augmente la probabilité d'essai du mucuna de 18 pourcentage-point. Il s'ensuit que les producteurs d'igname ayant accès au crédit agricole sont plus enclins à essayer les technologies de sédentarisation de l'igname, notamment le mucuna. Ce résultat corrobore ceux de Udry (2010) et Hailu et al. (2014), pour qui, l'accès au crédit renforce la décision des producteurs d'essayer les nouvelles technologies. En effet, les contraintes de liquidité chez les producteurs ont des effets négatifs sur la diffusion des technologies agricoles (Teno et Lehre, 2018).

<table><caption>Tableau 5. Déterminants de l'essai des technologies de sédentarisation de la production d'igname : résultats du modèle probit/ Determinants of the trial of yam production sedentarization technologies: probit model results</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variable</th><th rowspan="2">Description</th><th colspan="2">Mucuna</th><th colspan="2">Gliricidia</th></tr><tr><th>Coefficient</th><th>Effets marginal</th><th>Coefficient</th><th>Effet marginal</th></tr></thead><tbody><tr><td>EDUC</td><td>Niveau d'instruction du producteur (0=aucun/maternel, 1=primaire, 2=secondaire ou plus)</td><td>-0,328<br>(0,255)</td><td>-0,126<br>(0,098)</td><td>0,360<br>(0,267)</td><td>0,117<br>(0,084)</td></tr><tr><td>ALPHA</td><td>Alphabétisation (1=oui, 0=non)</td><td>0,583**<br>(0,285)</td><td>0,228**<br>(0,110)</td><td>-0,079<br>(0,293)</td><td>-0,026<br>(0,095)</td></tr><tr><td>PARTF</td><td>Formation sur la gestion de la fertilité des sols (1=oui et 0 = non)</td><td>0,626**<br>(0,280)</td><td>0,245**<br>(0,108)</td><td>0,954***<br>(0,290)</td><td>0,351***<br>(0,107)</td></tr><tr><td>COOP</td><td>Appartenance à une coopérative de producteurs (1=oui et 0 = non)</td><td>0,936<br>(0,682)</td><td>0,356<br>(0,225)</td><td>0,454<br>(0,615)</td><td>0,167<br>(0,241)</td></tr><tr><td>ACONS</td><td>Appui conseil (1=oui et 0 = non)</td><td>-0,177<br>(0,220)</td><td>-0,068<br>(0,083)</td><td>-0,331<br>(0,230)</td><td>-0,108<br>(0,073)</td></tr><tr><td>AGEP/10</td><td>Age du producteur (nombre d'années divisé par 10)</td><td>0,138<br>(0,130)</td><td>0,053<br>(0,050)</td><td>0,198<br>(0,136)</td><td>0,066<br>(0,046)</td></tr><tr><td>EXPERI/10</td><td>Expérience du producteur dans la production d'igname (nombre d'années divisé par 10)</td><td>0,030<br>(0,146)</td><td>0,011<br>(0,056)</td><td>-0,045<br>(0,150)</td><td>-0,015<br>(0,050)</td></tr><tr><td>ACTAG/10</td><td>Nombre d'actifs agricoles (nombre de personnes divisé par 10)</td><td>0,095*<br>(0,050)</td><td>0,037*<br>(0,019)</td><td>0,024<br>(0,049)</td><td>0,008<br>(0,016)</td></tr><tr><td>DMAR/10</td><td>Distance entre le village du producteur et le marché périodique le plus proche (nombre de kilomètres divisé par 10)</td><td>-0,097<br>(0,159)</td><td>-0,037<br>(0,061)</td><td>-0,531***<br>(0,183)</td><td>-0,178***<br>(0,060)</td></tr><tr><td>ACREDIT</td><td>Accès au crédit agricole (1=oui et 0 = non)</td><td>0,459**<br>(0,217)</td><td>0,177**<br>(0,083)</td><td>-0,232<br>(0,234)</td><td>-0,076<br>(0,075)</td></tr><tr><td>_cons</td><td>Constante</td><td>-1,405**<br>(0,618)</td><td></td><td>-1,036<br>(0,649)</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">Nombre d'observations</td><td colspan="2">173</td><td colspan="2">173</td></tr><tr><td colspan="2">Pseudo R²</td><td colspan="2">0,161</td><td colspan="2">0,146</td></tr><tr><td colspan="2">Log du maximum de vraisemblance</td><td colspan="2">-97,986</td><td colspan="2">-91,089</td></tr><tr><td colspan="2">LR chi2(10)</td><td colspan="2">37,52***</td><td colspan="2">31,01***</td></tr></tbody></table>

( ) : Les chiffres entre parenthèses sont les erreurs types

Source : Données de terrain, 2021.
Enfin, les producteurs qui sont proches des marchés ont plus tendance à essayer le gliricidia comparative-ment aux producteurs qui vivent relativement loin de ces marchés. Ainsi, lorsque la distance du village du producteur au marché périodique augmente d'une unité, la probabilité d'essayer l'association *Gliricidia sepium*-igname diminue de 0,2 pourcentage-point. En effet, le marché est un lieu de rencontre où le producteur peut partager ses connaissances avec d'autres producteurs. Ceci pourrait encourager la diffusion de la technologie et amener le producteur à essayer la technologie. De plus, l'existence de marché d'écoulement donne plus d'assurance au producteur pour expérimenter les tech-nologies d'amélioration de la production comme le gli-ricidia (Teno et Lehre, 2018). Ce résultat se rapproche également de celui de Hinnou et al. (2018) qui ont trouvé que la faible distance entre le marché d'écoule-ment du riz et l'exploitation du producteur favorise l'adoption des technologies pouvant contribuer à l'amélioration de la production de cette culture.

### 3.3. Déterminants de l'adoption des technologies de sédentarisation de l'igname

La participation à une formation sur la gestion de la fertilité des sols détermine l'adoption du gliricidia (p<0,05) (tableau 6). Cela signifie que les producteurs ayant suivi des formations en gestion de la fertilité des sols ont une probabilité plus élevée (de 16 pourcentage-point) d'adopter le gliricidia que ceux qui n'ont suivi aucune formation. Ce résultat confirme celui obtenu dans le tableau 5 où la formation était déterminante dans l'essai des technologies de sédentarisation de la production d'igname.

Les producteurs ayant plus d'actifs agricoles ont tendance à adopter le mucuna comparativement à ceux ayant moins d'actifs agricoles. En effet, lorsque le nombre d'actif agricole augmente d'une unité, la probabilité que le producteur adopte le mucuna augmente de 0,3 pourcentage-point. Allant dans le même sens, Alene et Manyong (2006), expriment le nombre d'actif agricole par le niveau de la main-d'œuvre familiale disponible et pensent que ce facteur affecte la décision d'adoption d'une nouvelle technologie en agriculture. Pour ces auteurs, une technologie exigeante en main-d'œuvre est plus à la portée du producteur ayant un nombre actif agricole élevé, de ce fait, il est plus favorable à son adoption. Ce qui n'est pas évident pour le producteur se trouvant dans la situation inverse. Aussi, l'adoption d'une technologie augmente-t-elle le besoin en main-d'œuvre pour le suivi des parcelles (Agbohessi et al., 2011; Moumouni et al., 2013).

En outre, une fois que le producteur a essayé une technologie notamment le mucuna, sa perception du

niveau de relèvement effectif de la fertilité des sols en-courage le producteur à l'adoption de ladite technologie. Ainsi, la probabilité d'adoption du mucuna s'accroît de 9 pourcentage-point lorsqu'il est convaincu que la fer-tilité du sol qu'il exploite s'est améliorée après l'essai de la technologie. Ce résultat corrobore celui de Diaby et al. (2020) pour qui la perception des producteurs sur la fertilité des champs et les revenus entrainent une aug-mentation de la probabilité d'adoption de la régénéra-tion naturelle assistée.

De même, lorsque le revenu issu de la production d'igname augmente d'une unité, la probabilité que le producteur adopte le gliricidia augmente en moyenne de 5 pourcentage-point. Le revenu issu de la production contribue aussi à la décision d'adoption des technolo-gies. Cela peut s'expliquer par l'apport d'éléments nu-tritifs des technologies réduisant ainsi les coûts liés à l'utilisation des engrais chimiques. Ainsi, le revenu élevé des producteurs améliorait leur accès aux nou-velles technologies (Hailu et al., 2014) nécessitant le plus souvent des moyens financiers élevés (Diaby et al., 2020).

Dans le sens opposé, la probabilité que le producteur adopte les deux technologies étudiées diminue avec son accès à l'appui conseil. Ce résultat n'est pas conforme au signe attendu mais au va dans le sens contraire de plusieurs résultats de la littérature. En effet, pour cer-tains auteurs (Ullah et al., 2018; Lambrecht et al., 2014; Sodjinou et al., 2015), le contact régulier avec les agents de vulgarisation agricole permet aux agricul-teurs d'être mieux informés et d'en améliorer leur con-naissance sur les nouvelles technologies, d'une part, mais aussi d'optimiser leur efficience dans l'utilisation de ces technologies à travers l'apprentissage. Par ail-leurs, les producteurs en contact avec les agents de vul-garisation, de projet ou de la recherche bénéficient d'un encadrement plus rapproché (Belem, 2017).

Il se dégage deux principales observations des résul-tats ci-dessus relatifs aux déterminants d'adoption des technologies de sédentarisation de l'igname. La pre-mière observation est que l'appui conseil n'a pas eu l'effet escompté sur l'adoption des technologies étu-diées. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que les pro-ducteurs n'ont pas eu les effets immédiats attendus. D'ailleurs, certains ont expliqué que « après les expéri-mentations et les essais, les promoteurs des technolo-gies ont promis revenir pour une distribution des se-mences des plantes. Mais depuis, ils ne sont plus reve-nus ». En d'autres termes, les promesses non tenues ainsi que la faible présence des services de vulgarisa-tion sur les technologies ont engendré le décourage-ment des producteurs et donc l'abandon de ces techno-logies.
<table><caption>Tableau 6. Déterminants de l'adoption des technologies de sédentarisation de la production d'igname : résultats du modèle probit/ Determinants of the adoption of yam production sedentarization technologies: results of the probit model</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th rowspan="2">Description</th><th colspan="2">Mucuna</th><th colspan="2">Gliricidia</th></tr><tr><th>Coefficient</th><th>Effet marginal</th><th>Coefficient</th><th>Effet marginal</th></tr></thead><tbody><tr><td>EDUC</td><td>Niveau d'instruction du producteur<br>(0=aucun/maternel, 1=primaire, 2=secondaire ou plus)</td><td>-0,261<br>(0,305)</td><td>-0,054<br>(0,065)</td><td>0,146<br>(0,349)</td><td>0,022<br>(0,051)</td></tr><tr><td>ALPHA</td><td>Alphabétisation (1=oui, 0=non)</td><td>0,188<br>(0,356)</td><td>0,040<br>(0,080)</td><td>0,527<br>(0,355)</td><td>0,098<br>(0,078)</td></tr><tr><td>PARTF</td><td>Formation sur la gestion de la fertilité des sols<br>(1=oui et 0 = non)</td><td>-0,092<br>(0,359)</td><td>-0,018<br>(0,067)</td><td>0,772**<br>(0,340)</td><td>0,158*<br>(0,086)</td></tr><tr><td>COOP</td><td>Appartenance à une coopérative de producteurs<br>(1=oui et 0 = non)</td><td>0,805<br>(0,610)</td><td>0,230<br>(0,220)</td><td>-0,140<br>(0,713)</td><td>-0,019<br>(0,089)</td></tr><tr><td>ACONS</td><td>Appui conseil (1=oui et 0 = non)</td><td>-0,477*<br>(0,293)</td><td>-0,089*<br>(0,050)</td><td>-0,716**<br>(0,340)</td><td>-0,098**<br>(0,041)</td></tr><tr><td>AGEP/10</td><td>Age du producteur (nombre d'années divisé par 10)</td><td>0,051<br>(0,155)</td><td>0,010<br>(0,031)</td><td>-0,024<br>(0,175)</td><td>-0,004<br>(0,026)</td></tr><tr><td>EXPERI/10</td><td>Expérience du producteur dans la production d'igname (nombre d'années divisé par 10)</td><td>-0,041<br>(0,180)</td><td>-0,008<br>(0,036)</td><td>0,172<br>(0,193)</td><td>0,026<br>(0,029)</td></tr><tr><td>ACTAG/10</td><td>Nombre d'actif agricole (nombre de personnes divisé par 10)</td><td>0,137**<br>(0,058)</td><td>0,027**<br>(0,011)</td><td>0,080<br>(0,059)</td><td>0,012<br>(0,009)</td></tr><tr><td>DMAR/10</td><td>Distance entre le village du producteur et le marché périodique le plus proche (nombre de kilomètre divisé par 10)</td><td>-0,121<br>(0,201)</td><td>-0,024<br>(0,040)</td><td>-0,325<br>(0,242)</td><td>-0,049<br>(0,036)</td></tr><tr><td>ACREDIT</td><td>Accès au crédit agricole (1=oui et 0 = non)</td><td>-0,078<br>(0,274)</td><td>-0,015<br>(0,053)</td><td>-0,037<br>(0,302)</td><td>-0,006<br>(0,045)</td></tr><tr><td>NFER</td><td>Niveau de fertilité du sol (1=peu fertile, 2=fertile et 3=très fertile)</td><td>0,451*<br>(0,252)</td><td>0,089*<br>(0,049)</td><td>0,121<br>(0,258)</td><td>0,018<br>(0,039)</td></tr><tr><td>lnREVANN</td><td>Logarithme du revenu (en FCFA) issu de la production d'igname</td><td>-0,300*<br>(0,165)</td><td>-0,060*<br>(0,032)</td><td>-0,297*<br>(0,180)</td><td>-0,045*<br>(0,027)</td></tr><tr><td>_cons</td><td>Constante</td><td>2,099<br>(2,312)</td><td></td><td>2,560<br>(2,558)</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">Nombre d'observations</td><td colspan="2">173</td><td colspan="2">173</td></tr><tr><td colspan="2">Pseudo R<sup>2</sup></td><td colspan="2">0,125</td><td colspan="2">0,182</td></tr><tr><td colspan="2">Log du maximum de vraisemblance</td><td colspan="2">-64,065</td><td colspan="2">-53,914</td></tr><tr><td colspan="2">LR chi2(12)</td><td colspan="2">18,30*</td><td colspan="2">23,99**</td></tr></tbody></table>

( ) : Les chiffres entre parenthèses sont les erreurs types

Source : Données de terrain, 2021

La deuxième observation est que, une fois le producteur a essayé les technologies, les caractéristiques liées aux technologies ou encore la perception du producteur (effets sur le rendement, revenus générés, perception sur le niveau de relèvement de la fertilité du sol, etc.) deviennent les plus déterminants dans la décision d'adoption du producteur. Autrement dit, la capacité des technologies à restaurer la fertilité des sols, à améliorer le rendement de l'igname, à maintenir la qualité de l'igname voire à contrôler les adventices sont cru-ciales dans la décision finale d'adopter les technologies. D'ailleurs, les entretiens avec les producteurs ont révélé cette tendance.

En effet, comme le montre le tableau 7, le relèvement de la fertilité du sol et le rendement élevé constituaient respectivement les principales raisons d'adoption de la rotation mucuna-igname et de l'association gliricidia-igname. Ainsi, le pouvoir fertilisant des deux technologies associées à l'amélioration du rendement de

l'igname sont déterminants dans la décision des producteurs. Dans le cas du mucuna, ces raisons sont suivies, dans l'ordre, du contrôle des mauvaises herbes, du maintien de la qualité de l'igname, du coût de la technologie et de la disponibilité de la main-d'œuvre familiale. Pour le gliricidia, c'est plutôt le maintien de la qualité de l'igname, la disponibilité de la main-d'œuvre familiale, le contrôle des mauvaises herbes et le coût de la technologie qui sont par ordre décroissant les autres raisons d'adoption.

Quelle que soit la technologie considérée, les producteurs d'igname ont affirmé que les ignames issues des parcelles ayant reçues les technologies de sédentarisation sont de qualités très prisées sur le marché. En effet, contrairement aux ignames produites avec de l'engrais chimique, les ignames issues des technologies préservent la qualité de la semence et peuvent être stockées pendant une longue durée.
<table><caption>Tableau 7. Hiérarchisation des raisons d'adoption des technologies de sédentarisation de la production d'igname : résultats du test de concordance de Kendal/ Prioritization of reasons for adopting sedentarization technologies for yam production: results of the Kendal's test</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Mucuna</th><th colspan="2">Gliricidia</th></tr><tr><th>Rang moyen</th><th>Rang</th><th>Rang moyen</th><th>Rang</th></tr></thead><tbody><tr><td>Rendement élevé</td><td>2,50</td><td>2</td><td>2,00</td><td>2</td></tr><tr><td>Disponibilité main-d'œuvre familiale/moins exigeant</td><td>5,75</td><td>6</td><td>4,25</td><td>4</td></tr><tr><td>Maintien de la qualité de l'igname</td><td>3,75</td><td>4</td><td>3,50</td><td>3</td></tr><tr><td>Coût de la technologie</td><td>5,25</td><td>5</td><td>5,00</td><td>6</td></tr><tr><td>Relèvement de la fertilité du sol</td><td>1,25</td><td>1</td><td>1,50</td><td>1</td></tr><tr><td>Contrôle des mauvaises herbes</td><td>2,50</td><td>3</td><td>4,75</td><td>5</td></tr><tr><td>N</td><td colspan="2">4</td><td colspan="2">4</td></tr><tr><td>W de Kendall</td><td colspan="2">0,871</td><td colspan="2">0,607</td></tr><tr><td>Khi-deux</td><td colspan="2">17,429</td><td colspan="2">12,143</td></tr><tr><td>Degré de liberté</td><td colspan="2">5</td><td colspan="2">5</td></tr><tr><td>Probabilité</td><td colspan="2">0,004</td><td colspan="2">0,033</td></tr></tbody></table>

Source : Données de terrain, 2021.

## 5. Conclusion et implications

L'introduction de légumineuses telles que le *Mucuna pruriens var utilis* en rotation avec l'igname et le *Gliricidia sepium* en association avec l'igname visait la sédentarisation de la culture d'igname. Ces technologies, très exigeantes en main-d'œuvre, sont surtout adoptées par les producteurs ayant suffisamment d'actifs agricoles ou de moyens financiers. En outre, l'alphabétisation ainsi que la participation à une formation sont des facteurs déterminant l'essai des différentes technologies par les producteurs d'igname. L'accès au crédit renforce la décision des producteurs d'essayer ces technologies. Ce qui indique que les contraintes de liquidité chez les producteurs ont des effets négatifs sur la diffusion et l'utilisation ces technologies. Les producteurs vivant proches des marchés ont plus tendance à essayer les technologies de sédentarisation de l'igname comparativement aux producteurs qui vivent relativement loin de ces marchés. Mais, une fois les technologies essayées, les caractéristiques liées aux technologies ou à la perception du producteur (effets sur le rendement, revenus générés, perception sur le niveau de relèvement de la fertilité du sol, etc.) deviennent les plus déterminants dans la décision d'adoption du producteur. Par exemple, la capacité des technologies à restaurer la fertilité des sols, à améliorer le rendement de l'igname, à maintenir la qualité de l'igname voire à contrôler les adventices sont crucales dans la décision finale d'adopter les technologies de sédentarisation de la production d'igname. Après l'essai ces technologies, l'apui-conseil sur les aspects techniques n'est plus utile si les producteurs n'ont pas accès au crédit nécessaire à la mise en œuvre des technologies. En conséquence, l'apui-conseil aux producteurs ayant déjà essayé la technologie devrait beaucoup plus s'orienter vers l'accès au crédit adéquat.

## REMERCIEMENTS

Nous remercions sincèrement l'Institut National des Recherches Agricoles du Bénin (INRAB) à travers le Centre de Recherches Agricoles Centre (CRA-Centre) pour son appui financier et technique lors de la conduite de cette recherche.

## CONTRIBUTIONS DES AUTEURS

<table><thead><tr><td>Rôles</td><td>Noms des auteurs</td></tr></thead><tbody><tr><td>Conception de l'étude</td><td>ST, LH</td></tr><tr><td>Collecte des données</td><td>ST, LH</td></tr><tr><td>Analyse des données</td><td>ST, ES</td></tr><tr><td>Acquisition de financement</td><td>LH</td></tr><tr><td>Méthodologie</td><td>ST, ES</td></tr><tr><td>Gestion du projet</td><td>LH</td></tr><tr><td>Supervision</td><td>ES, LH</td></tr><tr><td>Rédaction manuscrit initial</td><td>ST, ES, LH</td></tr><tr><td>Révision et édition manuscrit</td><td>ST, ES, LH</td></tr></tbody></table>

## CONFLIT D'INTERET

Les auteurs n'ont déclaré aucun conflit d'intérêt.

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