PERCEPTION DIFFÉRENCIÉE DES RISQUES
PHYTOSANITAIRES, INFLUENCE DES INDICES
SENSORIELS ET DES FACTEURS COGNITIFS
CHEZ DES AGRICULTEURS IVOIRIENS.

Alain LOUA, Krépétcha Herbert Yeo, Tra Isidore Tra Bi

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Alain LOUA, Krépétcha Herbert Yeo, Tra Isidore Tra Bi. PERCEPTION DIFFÉRENCIÉE DES RISQUES PHYTOSANITAIRES, INFLUENCE DES INDICES SENSORIELS ET DES FACTEURS COGNITIFS CHEZ DES AGRICULTEURS IVOIRIENS. Journal Africain de Communication Scientifique et Technologique, 2025, Mars (123). hal-05108427

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PERCEPTION DIFFERENCIEE DES RISQUES PHYTOSANITAIRES,
INFLUENCE DES INDICES SENSORIELS ET DES FACTEURS
COGNITIFS CHEZ DES AGRICULTEURS IVOIRIENS.

DIFFERENTIATED PERCEPTION OF PHYTOSANITARY RISKS,
INFLUENCE OF SENSORY CUES AND COGNITIVE FACTORS
AMONG IVORIAN FARMERS

YEO Krépétcha Herbert, LOUA Alain et TRA Bi Tra Isidore<fnref n="1" />

Département de psychologie génétique différentielle
Université Félix Houphouët Boigny (Abidjan - Côte d'Ivoire)

E-mail : alain2loua@gmail.com
krepetcha2023@gmail.com
tra2isidore@yahoo.fr

Citer

Yeo, K. H, Loua, A., & Tra B. T. I. (2025). Perception différenciée des risques phytosanitaires : influence des indices sensoriels et des facteurs cognitifs chez des agriculteurs ivoiriens, *Journal Africain de Communication Scientifique et Technologique*, (123),6160 - 6190. https://orcid.org/0009-0007-2452-9450

<footnote n="1">¹Enseignant chercheur (Maître-assistant)</footnote>
Résumé

La présente étude examine l'influence conjointe des indices sensoriels et des facteurs cognitifs sur la perception des risques associés à l'usage des produits phytosanitaires chez des agriculteurs ivoiriens. L'échantillon comprend 45 participants, dont 22 femmes et 23 hommes, tous engagés dans des activités agricoles, issus de trois régions représentatives du pays, notamment le Poro (Korhogo), le Gontougo (Bondoukou) et les Lagunes (Abidjan-Songon). Une méthodologie mixte, qui associe approches qualitative et quantitative, a été adoptée. Des entretiens semi-directifs d'une durée de 45 à 60 minutes ont permis d'explorer les représentations subjectives du risque ainsi que les signaux sensoriels spontanément mobilisés par les participants. Ces données ont été complétées par des évaluations cognitives, incluant un questionnaire structuré à échelle de Likert et une reconnaissance de pictograms de danger, ainsi que des tests sensoriels portant sur les seuils olfactifs au glyphosate et les perceptions visuelles de couleur. Une observation directe a également été conduite à l'aide d'une grille comportementale structurée. L'analyse statistique, menée par analyse de variance (ANOVA), révèle une association significative entre la perception de la sécurité phytosanitaire et l'adoption de mesures de protection individuelle (F(3) = 41,574 ; p < .001 ; η² = .196). Ces résultats suggèrent que les capacités sensorielles et cognitives constituent des déterminants importants des comportements de prévention face aux risques chimiques en milieu agricole. L'étude met également en évidence la vulnérabilité particulière, mais aussi le potentiel d'évolution des populations rurales non formées, notamment les personnes analphabètes. Malgré leur faible accès aux supports écrits, ces communautés développent des stratégies perceptives alternatives qu'il est pertinent de prendre en compte. Ces constats soulignent l'importance de concevoir des programmes de sensibilisation et de formation adaptés, qui utilisent des approches sensorielles, visuelles et participatives. Intégrer ces dynamiques locales dans les politiques de promotion d'une agriculture durable et de préservation de la biodiversité apparaît essentielle pour renforcer l'autonomisation des populations et améliorer la sécurité phytosanitaire.

Mots clés : Risques phytosanitaires ; Perception différenciée ; indices sensoriels ; facteurs cognitifs

Abstract

This study investigates the combined influence of sensory cues and cognitive factors on the perception of risks associated with the use of pesticides among Ivorian farmers. The sample consisted of 45 participants, including 22 women and 23 men, all actively engaged in farming activities, and recruited from three regions in Côte d'Ivoire: Poro (Korhogo), Gontougo (Bondoukou), and Lagunes (Abidjan-Songon). A mixed-methods approach was adopted, combining both qualitative and quantitative techniques. Semi-structured interviews lasting between 45 and 60 minutes were conducted to explore participants' subjective representations of pesticide risks and the spontaneous sensory signals they rely on. These data were complemented by cognitive assessments, including a structured Likert-scale questionnaire and recognition of hazard pictograms, as well as sensory evaluations involving glyphosate olfactory threshold testing and visual perception scales. Direct behavioral observations were also carried out using a structured checklist. Statistical analysis using analysis of variance (ANOVA) revealed a significant association between perceived pesticide safety and the adoption of personal protective measures (F(3) = 41.574; p < .001; η² = .196). These findings suggest that both sensory and cognitive abilities play a crucial role in preventive behavior
against chemical hazards in agricultural settings. Furthermore, the study highlights the particular vulnerability but also the potential for behavioral change of untrained rural populations, especially among those who are illiterate. Despite limited access to written information, these communities develop alternative perceptual strategies that deserve recognition. The findings underscore the need to design tailored awareness and training programs based on sensory, visual, and participatory approaches. Integrating such locally rooted strategies into broader biodiversity conservation and sustainable agriculture initiatives is essential for enhancing community empowerment and improving phytosanitary safety.

**Keywords:** Phytosanitary risks; Differential perception ; Sensory cues ; Cognitive factors.

**Introduction**

En Côte d'Ivoire, l'agriculture demeure le pilier de l'économie nationale, contribuant d'une manière significative au produit intérieur brut (PIB) et employant une grande partie de la population active (Bazile, Dembélé, Soumaré & Dembélé, 2008; Dembélé, 2008 ; Dembélé, 2011 ; Koné et al., 2024). Face à une demande très croissante, cette activité naguère biologique, repose actuellement sur une forte utilisation des produits phytosanitaires notamment les herbicides, insecticides et fongicides pour améliorer les rendements et protéger les cultures contre les ravageurs (Akpo, Coulibaly, Coulibaly & Savane, 2016 ; Adiko et al., 2006 ; Bühler & Waeber, 2024 ; Onfroy-Barrier, 2024). Si ces substances jouent un rôle nécessaire dans la productivité agricole, elles sont également reconnues pour leur potentiel toxique sur la santé humaine et l'environnement (Akpo, Coulibaly, Coulibaly & Savane, 2016 ; James & Chandrasekhar, 2023). Le recours massif et souvent non contrôlé aux pesticides<fnref n="2" />, dans les pratiques agricoles, soulève ainsi d'importants enjeux de santé publique, en particulier dans les zones rurales où les utilisateurs sont majoritairement peu instruits, voire analphabètes (De Jaeger et al., 2012 ; OMS, 2021 ; Roussary, Salles, Dumont & Carpy-Goulard, 2013 ; Koutros et al., 2009; Kpanet al., 2019 ; Meeker et al., 2008 ; Regelions, 2007).

Dans de nombreux contextes agricoles ruraux d'Afrique subsaharienne, caractérisés par un fort taux d'analphabétisme, l'accès à l'information écrite constitue un obstacle majeur à la sensibilisation aux risques chimiques liés aux pesticides. En effet, les supports d'information usuels tels que les étiquettes, les notices techniques ou les pictogrammes de danger requièrent des compétences en littératie souvent insuffisantes chez les agriculteurs (Moyou-Somo et al., 2018 ; OMS, 2021). Faute de compréhension de ces documents, les utilisateurs développent des stratégies alternatives d'évaluation de la dangerosité, fondées sur des indices sensoriels immédiats et accessibles, tels que l'intensité de l'odeur, la couleur ou la texture du produit (Ajayi & Akinnifesi, 2007 ; Damalas & Eleftherohorinos, 2011). De ce fait, une odeur forte ou irritante, ou une coloration vive, est généralement perçue comme un signe de danger élevé, tandis qu'un produit inodore ou transparent est souvent considéré comme moins nocif, voire inoffensif. Ces perceptions, construites à partir de l'expérience quotidienne et des représentations locales, ne reflètent pas nécessairement la toxicité réelle des substances. Comme l'ont montré Slovic (1987) et plus récemment Pidgeon et Fischhoff (2011), la

<footnote n="2">²Je reste à votre disposition pour tout complément d'information et me tiens prêt(e) à vous transmettre un résumé ou une version préliminaire du manuscrit si nécessaire. En vous remerciant par avance pour votre retour, je vous prie d'agréer, Madame, Monsieur, l'expression de mes salutations distinguées.</footnote>
perception du risque repose fréquemment sur des heuristiques et des signaux sensoriels saillants, susceptibles d'introduire des biais d'évaluation en l'absence d'informations objectives accessibles.

Ainsi, cette situation pose un double problème. D'une part, la sous-estimation ou la surestimation des risques en fonction de critères subjectifs expose les utilisateurs à des pratiques inappropriées, telles que le non-port d'équipements de protection individuelle (EPI), la manipulation à mains nues ou encore le stockage domestique des pesticides. D'autre part, l'absence de mécanismes formels de sensibilisation adaptés au niveau de littératie des populations agricoles limite considérablement l'efficacité des politiques de prévention et de gestion des risques chimiques en milieu rural.

# 1. Problématique

La perception du risque est un processus complexe, multidimensionnel, influencé à la fois par des indices sensoriels, tels que les odeurs ou les sensations d'irritation, et par des facteurs cognitifs, comme les connaissances, les croyances ou encore les biais de jugement. Ces dimensions ont été largement étudiées dans les recherches en psychologie environnementale (Slovic, 1987). Cependant, la majorité de ces études se concentrent sur des contextes industrialisés, dans lesquels les usagers disposent d'un accès structuré à l'information et à des systèmes de régulation relativement efficaces. À l'inverse, les réalités vécues par les agriculteurs africains, confrontés à un accès limité à l'information technique, à des niveaux d'instruction faibles et à l'influence marquée des croyances locales, sont encore peu documentées (Ajayi & Akinnifesi, 2007). Ces spécificités rendent pourtant la question de la perception des risques phytosanitaires particulièrement cruciale dans ces milieux.

Les modèles classiques, tels que la théorie psychométrique du risque, reposent sur l'hypothèse de mécanismes universels de traitement de l'information, en négligeant les variations individuelles et contextuelles. De ce fait, les chercheurs tiennent rarement compte de facteurs comme l'âge, l'expérience professionnelle ou l'appartenance culturelle. De plus, les mécanismes sensoriels eux-mêmes, par lesquels, par exemple, une odeur piquante ou une couleur vive déclenchent une évaluation de la dangerosité, sont encore mal compris dans leur lien avec les processus cognitifs. Ce déficit de connaissance est d'autant plus problématique que peu d'études combinent des observations de terrain, ancrées dans les pratiques réelles des utilisateurs, avec des méthodes standardisées permettant une objectivation des perceptions.

Afin de dépasser ces limites, la présente étude adopte une approche intégrative articulée autour de trois axes, notamment le développemental, le différentiel et l'écologique. La dimension développementale s'attache à comprendre comment la perception du risque évolue avec l'accumulation d'expérience professionnelle, en examinant l'impact de l'exposition prolongée aux produits phytosanitaires sur les repères sensoriels et cognitifs. L'axe différentiel explore les différences interindividuelles, en prenant en compte des traits tels que l'aversion au risque ou la sensibilité olfactive, susceptibles de moduler la manière dont les risques sont perçus. L'ancrage écologique, quant à lui, vise à saisir le rôle des normes sociales, des croyances locales et des contraintes économiques dans la construction des représentations et des pratiques liées à l'usage des pesticides.

Dans cette perspective, il devient essentiel de comprendre comment les agriculteurs, souvent faiblement alphabétisés, mobilisent leurs sens pour estimer intuitivement la dangerosité des
produits phytosanitaires. Il s'agit également de déterminer dans quelle mesure ces perceptions influencent leurs comportements de protection ou d'exposition. Une telle analyse permettra de mieux cerner les écarts entre les perceptions subjectives et les niveaux de risque réel, tout en ouvrant la voie à des stratégies de communication du risque plus accessibles, ancrées dans les pratiques locales. En apportant un éclairage sur les dimensions sensorielles, cognitives et socioculturelles de la perception du risque, cette recherche vise à contribuer à la mise en place de dispositifs de formation et de prévention mieux adaptés aux réalités des agriculteurs ivoiriens, en particulier ceux issus des milieux ruraux analphabètes.

## 2. Objectif générale

Analyser l'interaction entre les indices sensoriels (ex. : intensité olfactive, couleur) et les facteurs cognitifs (ex. : compréhension des pictogrammes, connaissances déclarées) dans la construction de la perception des risques phytosanitaires chez les agriculteurs ivoiriens.

### 2-1. Objectifs spécifiques

1. Évaluer dans quelle mesure les agriculteurs mobilisent des indices sensoriels pour estimer la dangerosité des produits phytosanitaires.

2. Mesurer le niveau de connaissances cognitives liées aux risques chimiques (symboles de danger, recommandations, formation préalable).

3. Comparer l'influence conjointe des dimensions sensorielles et cognitives sur la perception du danger selon :

* Le niveau d'expérience agricole (apprentis contre expérimentés);

* L'âge des agriculteurs (jeunes contre âgés);

* Les croyances socioculturelles locales sur l'usage des pesticides.

4. Identifier les profils d'agriculteurs les plus susceptibles d'adopter des comportements de protection en fonction de leur perception sensorielle et cognitive.

## 3. Hypothèses de recherche

La présente étude s'appuie sur un ensemble d'hypothèses articulées autour de quatre axes complémentaires, visant à explorer les déterminants sensoriels, cognitifs, développementaux et différentiels de la perception des risques liés aux produits phytosanitaires.

### Hypothèse 1. Dimension sensorielle

Les agriculteurs ayant une sensibilité olfactive plus élevée ou n'étant pas habitués aux produits phytosanitaires tendent à surestimer les risques, contrairement à ceux qui sont habitués aux odeurs, et qui manifestent une forme d'habituation sensorielle. De plus, les individus disposant de peu de connaissances formelles s'appuient davantage sur des indices sensoriels tels que l'odeur forte ou la couleur vive pour évaluer la dangerosité des produits.

### Hypothèse 2. Dimension cognitive
Une meilleure compréhension des pictogrammes de danger et des consignes d'utilisation est associée à une perception plus précise des risques et à des comportements de sécurité plus rigoureux. Cependant, cet effet pourrait être atténué chez les agriculteurs plus âgés, en raison d'une possible rigidité cognitive ou d'un accès limité à l'information formelle.

**Hypothèse 3. Dimension développementale**

L'expérience professionnelle influence les repères mobilisés pour évaluer les risques : les agriculteurs jeunes et peu expérimentés se basent principalement sur des indices sensoriels immédiats, tandis que les utilisateurs expérimentés intègrent des souvenirs d'incidents passés et développent une perception davantage fondée sur des schémas appris.

**Hypothèse 4. Dimension différentielle**

La perception du danger et l'adoption de pratiques de sécurité varient significativement en fonction des caractéristiques individuelles et contextuelles telles que le sexe, l'âge, le niveau d'éducation, la région de résidence, l'expérience agricole et la survenue antérieure de symptômes liés à l'exposition aux pesticides. Par ailleurs, le contexte socioculturel, notamment les croyances locales sur la dangerosité ou l'innocuité des produits, module l'interprétation des signaux sensoriels.

**3. Implications et originalité**

Sur le plan théorique, la présente recherche vise à combler un vide important dans la littérature par l'exploration des mécanismes cognitifs et sensoriels qui sous-tendent la perception des risques phytosanitaires, spécifiquement dans les contextes africains ruraux. Alors que la majorité des modèles existants ont été construits à partir d'études menées dans des environnements industrialisés, cette étude propose une relecture contextualisée de la relation entre perception sensorielle, jugement cognitif et comportement de prévention, en tenant compte des réalités socioculturelles, linguistiques et économiques des agriculteurs ivoiriens.

Sur le plan méthodologique, l'étude contribue à la validation d'une grille d'analyse originale, combinant des dimensions développementales, différentielles et écologiques, spécifiquement adaptée aux populations agricoles faiblement scolarisées. Cette démarche permet d'objectiver des phénomènes souvent décrits de manière subjective, comme la sensibilité olfactive ou l'intuition du danger à partir de signaux visuels ou sensoriels.

Enfin, sur le plan pratique, les résultats attendus de cette recherche devraient permettre de concevoir des outils de prévention mieux ciblés, en intégrant les spécificités sensorielles et culturelles des utilisateurs. À titre d'exemple, la mise en place de formations agricoles fondées sur des stimuli sensoriels tels que des odeurs ou des couleurs associées à des niveaux de danger pourrait s'avérer particulièrement efficace pour les utilisateurs les moins réceptifs aux supports classiques d'information. Ces dispositifs pourraient renforcer la compréhension intuitive des risques et favoriser l'adoption de comportements de sécurité dans un contexte où les approches standardisées demeurent souvent inadaptées.
**4. Méthode**

La présente étude utilise une approche mixte combinant méthodes qualitatives et quantitatives pour examiner la perception des risques phytosanitaires chez les agriculteurs ivoiriens.

**4-1. Participants**

L'échantillon comprend 45 participants (22 Femmes et 23 Hommes) recrutés parmi les agriculteurs usagers réguliers de phytosanitaires dans les Régions du Poro (Korhogo), du Gontougo (Bondokou) et des Lagunes (Abidjan), stratifiés selon l'âge (<25 ; 25-34 ; 35-44 ; 45-54 et 55+ ans), l'expérience (<5;5-10 ; 11-20 et 21+ ans) et le niveau de formation (Aucune ; Primaire, Secondaire et Supérieur).

**4-2. Matériels**

Trois méthodes principales ont été employées. Des entretiens semi-directifs de 45 à 60 minutes pour explorer les représentations des risques et les signaux sensoriels, analysés par codage thématique. Des tests cognitifs (questionnaire Likert, reconnaissance de pictogrammes) et sensoriels (seuils olfactifs au glyphosate, échelles visuelles) pour l'évaluation de la perception sensorielle et cognitive. Des observations in situ des pratiques de pulvérisation, codées selon une grille standardisée pour les aspects comportementaux.

**4-3. Procédure**

La collecte des informations s'est faite à travers des entretiens semi-directifs de face à face et l'adressage des tests cognitifs sur terrain en milieu rural. La grille d'observation a été renseignée avant, lors des séances de pulvérisation ou épandage et après celles-ci.

**4-4. Analyse statistique**

L'analyse statistique vise à :

(i) Décrire les caractéristiques sociodémographiques et professionnelles des utilisateurs de produits phytosanitaires ;

(ii) (ii) Évaluer leur perception des risques sanitaires et environnementaux liés à l'usage des pesticides ;

(iii) (iii) Identifier l'influence des caractéristiques sensorielles (odeur, couleur) sur cette perception ;

(iv) (iv) Examiner les pratiques de sécurité adoptées ;

(v) (v) Identifier les déterminants de l'utilisation des équipements de protection individuelle (EPI).
## 4-5. Logiciels Utilisés

Les analyses sont réalisées à l'aide du logiciel SPSS IBM (version 26), JASP (version 0.19.3.0) et Excel, selon les hypothèses formulées et contextes paramétriques adéquats, avec un seuil de significativité fixé à p < 0,05.

## 4-6. Traitement des variables

Les variables qualitatives (sexe, type de pesticide, niveau d'éducation) ont été résumées en effectifs (n) et pourcentages (%). Les variables ordinales ou quantitatives discrètes (âge, expérience, fréquence d'utilisation, scores perceptifs) ont été décrites à l'aide de la moyenne, de la médiane, de l'écart-type. Les variables principales incluent l'âge, le sexe, le niveau d'instruction, l'expérience agricole, les types et la fréquence d'usage des pesticides, les scores de perception du danger (cognitif et sensoriel) et le score global de sécurité.

## 4-7. Évaluation des Scores

Un score global de perception et de sécurité a été calculé pour chaque participant à partir de l'agrégation pondérée de plusieurs items sensoriels, cognitifs et comportementaux. Ce score permet de refléter le niveau global de sensibilisation et d'adoption de comportements sécuritaires vis-à-vis des produits phytosanitaires. Il a ensuite été catégorisé en quatre niveaux pour faciliter l'analyse comparative. Les valeurs sont illustrées dans le tableau suivant.

<table><caption>**Tableau 1.** Niveau de perception et de sécurité</caption><thead><tr><td>Niveau</td><td>Valeur</td></tr></thead><tbody><tr><td>Élevé</td><td>≥32</td></tr><tr><td>Modéré</td><td>20-31</td></tr><tr><td>Faible</td><td>10-19</td></tr><tr><td>Très faible</td><td>≤9</td></tr></tbody></table>

## 4-8. Tests de Comparaison

Le Tableau 2 récapitule les différentes analyses statistiques réalisées pour comparer les groupes et étudier les relations entre variables.

<table><caption>**Tableau 2.** Résumé des méthodes statistiques utilisées selon les types d'analyses et les variables étudiées.</caption><thead><tr><td>Analyse</td><td>Tests statistiques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Comparaison entre groupes</td><td><ul><li>Test de Kruskal-Wallis : niveau d'éducation, tranche d'âge, expérience ;</li><li>Test de Mann-Whitney U : sexe, formation, symptômes.</li></ul></td></tr><tr><td>Comparaison de proportions</td><td><ul><li>Test du Khi² pour associations entre variables catégorielles ;</li></ul></td></tr><tr><td>Analyse de Corrélation</td><td><ul><li>Corrélation de Spearman entre scores de perception sensorielle et score de sécurité ;</li></ul></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td><ul><li>Score de perception des risques et fréquence d'utilisation des EPI.</li></ul></td></tr><tr><td>Régression Logistique Binaire</td><td><ul><li>Variable dépendante : Utilisation régulière d'EPI (1 = oui, 0 = non) ;</li><li>Variables indépendantes : perception de la dangerosité, influence sensorielle, formation, expérience, score global.</li></ul></td></tr><tr><td>Analyse Factorielle (optionnelle)</td><td><ul><li>Identifier des dimensions latentes des variables associées.</li></ul></td></tr></table>

# 5. Résultats

Les résultats sont présentés conformément au plan d'analyse détails ci-dessus au niveau de la méthode et aux hypothèses opérationnelles formulées plus haut dans la section problématique.

## 5-1. Statistiques descriptives par site

Cette section présente les statistiques descriptives du score total obtenues pour chaque site de l'étude. Le tableau ci-dessous récapitule la moyenne et l'écart-type du score total pour les trois sites étudiés, notamment Abidjan, Korhogo et Bondoukou. Ces indicateurs permettent d'apprécier la tendance centrale ainsi que la dispersion des scores au sein de chaque site, facilitant ainsi la comparaison entre les populations locales.

<table><caption>**Tableau 3 :** Récapitulatifs des paramètres par sites.</caption><thead><tr><td>Site</td><td>Moyenne du Score Total</td><td>Écart-type</td></tr></thead><tbody><tr><td>Abidjan</td><td>18,8</td><td>5,49</td></tr><tr><td>Korhogo</td><td>17,63</td><td>4,53</td></tr><tr><td>Bondoukou</td><td>16,6</td><td>3,27</td></tr></tbody></table>

Le tableau 2 montre que les scores sont légèrement plus élevés à Abidjan, mais les écarts sont modérés. La dispersion est plus hétérogène pour Abidjan par rapport à Korhogo et Bondoukou.

## 5-2. Tests de Comparaison

Pour évaluer les différences observées entre les différentes populations étudiées, nous avons réalisé plusieurs tests de comparaison statistique.

### 5-2-1. Comparaison entre groupes

Dans un premier temps, nous avons comparé les caractéristiques des différents groupes afin d'identifier les variations significatives entre eux.

#### 5-2-1-1. Perception de sécurité en fonction du site

Une Analyse de variance à un facteur révèle que l'effet du site concerné sur la perception de sécurité n'est pas significatif ($F(2, 42) = 0.778$ ; $p = 0.466$). Il n'y a pas de différence
statistiquement significative entre les sites concernant le score global de perception et de sécurité (p > 0,05). Cela suggère que les différences entre sites de l'étude (Abidjan, Bondoukou ou Korhogo) ne sont pas statistiquement significatives ici, mais la tendance est observable.

<table><caption>**Tableau 4.** Indicateurs calculés par sites d'étude</caption><thead><tr><th colspan="6">ANOVA - Score_perception_sécurité</th></tr><tr><th>Cases</th><th>Sum of Squares</th><th>df</th><th>Mean Square</th><th>F</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Site</td><td>0.400</td><td>2</td><td>0.200</td><td>0.778</td><td>0.466</td></tr><tr><td>Residuals</td><td>10.800</td><td>42</td><td>0.257</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

La figure ci-dessous illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon le site d'enquête (Abidjan-Songon, Bondoukou et Korhogo), avec les intervalles de confiance associés.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Graphique 1.** Effet du site sur la perception de sécurité.</figcaption></figure>

Le **graphique 1** montre que le score moyen de perception de sécurité est similaire à Abidjan et Korhogo, et légèrement plus faible à Bondoukou. Toutefois, les intervalles de confiance se recoupent, indiquant qu'il n'y a pas de différence significative entre les sites.

### 5-2-1-2. Perception de sécurité en fonction de l'expérience

Un test de médiane pour échantillons indépendants a été effectué pour comparer les scores de la perception de sécurité entre 4 groupes de participants ayant des années variables d'expérience (<5ans, 5-10 ans, 11-20 ans et >21 ans). Le test révèle des différences significatives entre les trois groupes suivants (< 5 ans- > 21)($\chi(1)=4,35$ ; $p=0,037$), (< 5 ans-5 - 10 ans) ($\chi(1) = 6,804$ ; $p=0,009$), (< 5 ans-11 - 20 ans) ($\chi(1)= 5,507$ ; $p=0,019$). Ainsi, l'hypothèse alternative selon laquelle les trois groupes n'ont pas la même médiane est acceptée au seuil de 5 %.

Ces résultats suggèrent que l'expérience est un facteur fortement associé à de meilleures pratiques agricoles utilisant les phytosanitaires. Le tableau4 suivant présente les indicateurs calculés pour les comparaisons appariées de l'expérience.
<table><caption>**Tableau 5.** Indicateurs calculés pour les comparaisons appariées de l'expérience.</caption><thead><tr><th colspan="4">Comparaisons appariées de l'Expérience</th></tr><tr><th>Sample 1-Sample 2</th><th>Statistiques de test</th><th>Sig.</th><th>Sig. Sig.a</th></tr></thead><tbody><tr><td>&lt; 5 ans-&gt; 21</td><td>4,35</td><td>0,037</td><td>0,222</td></tr><tr><td>&lt; 5 ans-5 - 10 ans</td><td>6,804</td><td>0,009</td><td>0,055</td></tr><tr><td>&lt; 5 ans-11 - 20 ans</td><td>5,507</td><td>0,019</td><td>0,114</td></tr><tr><td>&gt; 21-5 - 10 ans</td><td>.</td><td>.</td><td>.</td></tr><tr><td>&gt; 21-11 - 20 ans</td><td>.</td><td>.</td><td>.</td></tr><tr><td>5 - 10 ans-11 - 20 ans</td><td>. b</td><td>.</td><td>.</td></tr></tbody></table>

Chaque ligne teste l'hypothèse nulle selon laquelle les distributions Echantillon 1 et Echantillon 2 sont égales.

Les significations asymptotiques (tests bilatéraux) sont affichées. Le niveau de signification est de ,05.

a. Les valeurs de signification ont été ajustées par la correction Bonferroni pour plusieurs tests.

b. Impossible d'effectuer le calcul car toutes les médianes des échantillons de cette paire sont inférieures ou égales à la médiane d'hypothèse.

Le graphique suivant illustre la répartition des données.

**Graphique 2.** Médianes des scores de perception de sécurité selon le nombre d'années d'expérience en agriculture.

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

Le **graphique 2**, indique que les agriculteurs ayant entre 11 et 20 ans, ainsi que ceux ayant plus de 21 ans d'expérience, présentent une médiane égale ou supérieure à 1,0, ce qui indique une perception de sécurité plus élevée que la valeur de référence. En revanche, le groupe ayant moins de 5 ans d'expérience se distingue par une médiane très basse et une distribution particulièrement resserrée, traduisant une perception de sécurité nettement plus faible. Quant au groupe des agriculteurs comptant entre 5 et 10 ans d'expérience, il présente une plus grande variabilité, mais une médiane globalement conforme au seuil de référence.
### 5-2-1-3. Formation et perception de sécurité

Un test de Mann Whitney montre que l'effet de la formation sur la perception de sécurité est significatif ($U = 462,0, p< 0,001$). L'hypothèse cognitive est donc confirmée. Ainsi, les participants ayant reçu une formation obtiennent des scores de perception de sécurité significativement plus élevés que ceux non formés. La formation a donc un effet positif distinct sur la perception des risques et les pratiques de sécurité. Ce résultat suggère que la formation est un facteur fortement associé à de meilleures pratiques agricoles utilisant les phytosanitaires. Le graphique 2 suivant illustre les résultats.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Graphique 3.** Scores de perception de la sécurité selon la formation reçue.</figcaption></figure>

Le **graphique 3** illustre la comparaison des scores de perception de sécurité entre deux groupes d'agriculteurs selon qu'ils ont reçu ou non une formation sur l'usage des produits phytosanitaires. L'analyse repose sur un test de Mann-Whitney pour échantillons indépendants, approprié pour comparer deux groupes lorsque la distribution n'est pas nécessairement normale.

### 5-2-1-4. Sexe et perception de sécurité

Un test de Mann Whitney montre que l'effet du sexe sur la perception de sécurité n'est pas significatif ($U = 269,5 ; p < 0,665$). L'hypothèse différentielle relative au sexe n'est donc pas confirmée. Ainsi, les femmes et hommes obtiennent des scores de perception de sécurité presque similaires. Le sexe n'a donc pas un effet significatif sur la perception des risques et les pratiques de sécurité. Ce résultat suggère que le sexe n'est pas un facteur fortement associé à de meilleures pratiques agricoles utilisant les phytosanitaires.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Graphique 4.** Scores de la perception de sécurité selon le sexe.</figcaption></figure>

Le **graphique 4** montre que les hommes obtiennent des rangs moyens plus élevés, ce qui indique une tendance à percevoir un niveau de sécurité phytosanitaire supérieur à celui perçu par les femmes. Visuellement, on observe une concentration plus marquée des scores élevés (valeurs proches de 3) chez les hommes (en rouge), tandis que les femmes (en bleu) présentent davantage de scores faibles à modérés.

**5-2-1-5. Symptômes ressentis et perception de sécurité**

Un test de Mann Whitney montre que l'effet des symptômes ressentis sur la perception de sécurité n'est pas significatif ($U = 269,5 ; p< 0,665$). L'hypothèse différentielle relative aux symptômes ressentis n'est donc pas confirmée. Ainsi, les participants qui ressentent des symptômes et ceux qui n'en ressentent pas obtiennent des scores de perception de sécurité identiques. Le ressentis des symptômes n'a donc pas un effet significatif sur la perception des risques et les pratiques de sécurité. Ce résultat suggère que le ressentis des symptômes n'est pas un facteur fortement associé à de meilleures pratiques agricoles utilisant les phytosanitaires.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Graphique 5.** Scores de la perception de sécurité selon les symptômes.</figcaption></figure>

Le **graphique 5** montre qu'il n'existe pas de différence significative du score de perception de sécurité entre les personnes avec ou sans symptômes, les rangs moyens étant très proches dans les deux groupes.

### 5-2-1-6. Comparaison de proportions

Afin de mieux comprendre les facteurs influençant la perception de sécurité, nous avons analysé les différences de proportions selon plusieurs variables sociodémographiques.

### 5-2-1-7. Perception de sécurité et niveau d'éducation

Un test du khi carré ($\chi^2$) réalisé afin d'évaluer l'existence d'une association significative entre les catégories de niveau d'éducation et les niveaux de perception de sécurité révèle une liaison non significative ($\chi^2(3) = 2,24 ; p = 0,525$). Ces résultats suggèrent qu'il n'existe pas de lien statistiquement significatif entre les variables testées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 6.** Indices calculés.</caption><thead><tr><th colspan="4">Tests χ²</th></tr><tr><th></th><th>Valeur</th><th>ddl</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><th>χ²</th><td>2.24</td><td>3</td><td>0.525</td></tr><tr><th>N</th><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 6** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon le niveau d'éducation, afin de comparer les différences entre les groupes.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Graphique 6.** Niveau de perception de sécurité selon l'éducation et le degré de sensibilisation.</figcaption></figure>

Le **graphique 6** montre que, sous une sensibilisation modérée, les personnes sans instruction perçoivent le plus haut niveau de sécurité, tandis que ce niveau diminue nettement avec une sensibilisation élevée. À l'inverse, la sensibilisation élevée réduit les écarts entre les niveaux d'instruction, avec une perception de sécurité plus homogène dans tous les groupes.

### 5-2-1-8. Perception de sécurité et tranche d'âge

Un second test du qui a été effectué afin d'examiner la relation entre la tranche d'âge et les catégories de score de perception de sécurité montre une relation non significative ($\chi^2(4) = 1,14$ ; $p = 0,889$). Autrement dit, aucune association significative n'est observée entre les variables comparées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 7 :** Indicateurs calculés.</caption><thead><tr><th colspan="4">Tests χ²</th></tr><tr><th></th><th>Valeur</th><th>ddl</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><th>χ²</th><td>1.14</td><td>4</td><td>0.889</td></tr><tr><th>N</th><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 7** suivant illustre le niveau de perception de sécurité selon la tranche d'âge et le degré de sensibilisation.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Graphique 7.** Niveau de perception de sécurité selon la tranche d'âge et le degré de sensibilisation.</figcaption></figure>

Le **graphique 7** montre que, sous une sensibilisation modérée, la perception de sécurité varie peu selon l'âge, sauf chez les 55 ans et plus où elle est plus élevée. En cas de sensibilisation élevée, la perception de sécurité augmente fortement chez les 55 ans et plus, mais reste faible pour les autres groupes d'âge.

### 5-2-1-9. Perception sécurité et Expérience

Un test du kindle carré (χ²) réalisé afin d'évaluer l'existence d'une association significative entre les catégories de l'expérience et les niveaux de perception de sécurité révèle une liaison significative (χ²(3) = 7,854 ; *p* = 0,049). Ces résultats suggèrent qu'il existe un lien statistiquement significatif entre les variables testées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 8.** Sommaire des indices calculés.</caption><thead><tr><th colspan="4">Chi-Squared Tests</th></tr><tr><th></th><th>Value</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>X<sup>2</sup></td><td>7.854</td><td>3</td><td>0.049</td></tr><tr><td>N</td><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 8** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon l'expérience, afin de comparer les différences entre les groupes.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Graphique 8.** Niveau de perception de sécurité selon l'expérience et le degré de sensibilisation.</figcaption></figure>

Le **graphique 8** montre que la sensibilisation élevée améliore la perception de sécurité pour les travailleurs ayant entre 5 et 20 ans d'expérience, mais semble moins efficace, voire contre-productive, chez les moins expérimentés. Chez les plus expérimentés, le niveau de perception reste élevé, indépendamment du type de sensibilisation.

**5-2-1-10. Perception sécurité et Couleur type**

Un test du kindle (χ²) réalisé afin d'évaluer l'existence d'une association significative entre les catégories de couleur type et les niveaux de perception de sécurité révèle une liaison significative (χ²(4) = 10,357 ; p = 0,035). Ces résultats suggèrent qu'il existe un lien statistiquement significatif entre les variables testées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 9.** Sommaire des indices calculés.</caption><thead><tr><th colspan="4">Chi-Squared Tests</th></tr><tr><th></th><th>Value</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><th>X<sup>2</sup></th><td>10.357</td><td>4</td><td>0.035</td></tr><tr><th>N</th><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 9** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon le type de couleur, afin de comparer les différences entre les groupes.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Graphique 9.** Niveau de perception de sécurité selon le type de couleur et le degré de sensibilisation.</figcaption></figure>

Le **graphique 9** montre que la sensibilisation élevée augmente la perception de sécurité dans les groupes "Jaune", "Rouge" et "Vert", mais qu'elle est moins efficace, voire contre-productive, dans les groupes "Autre" et "Bleu". La sensibilisation élevée améliore la perception de sécurité dans les groupes "Jaune", "Rouge" et "Vert", mais elle est associée à une baisse dans les groupes "Autre" et "Bleu".

### 5-2-1-11. Perception sécurité et Odeur type

Un test du kindrome carré ($\chi^2$) réalisé afin d'évaluer l'existence d'une association significative entre les catégories d'odeur type et les niveaux de perception de sécurité révèle une liaison significative ($\chi^2(3) = 10,3 ; p = 0,016$). Ces résultats suggèrent qu'il existe un lien statistiquement significatif entre les variables testées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 10.** Sommaire des indices calculés.</caption><thead><tr><th colspan="3">Tests χ²</th></tr><tr><th></th><th>Valeur</th><th>ddl</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><th>χ²</th><td>10.3</td><td>3</td><td>0.016</td></tr><tr><th>N</th><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 10** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon le type d'odeur, afin de comparer les différences entre les groupes.
**Graphique 10.** Niveau de perception de sécurité selon le type d'odeur et le degré de sensibilisation.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Le **graphique 10** montre que la sensibilisation élevée augmente la perception de sécurité pour les odeurs "Faible" et "Neutre", mais la diminue pour l'odeur "Autre", tandis qu'elle a peu d'effet pour l'odeur "Forte". La sensibilisation élevée améliore la perception de sécurité pour les odeurs "Faible" et "Neutre", mais la réduit fortement pour l'odeur "Autre". Pour l'odeur "Forte", l'effet de la sensibilisation est négligeable.

**5-2-1-12. Perception sécurité et Connaissance**

Un test du KINDL (χ²) réalisé afin d'évaluer l'existence d'une association significative entre les catégories de connaissance et les niveaux de perception de sécurité révèle une liaison significative (χ²(4) = 10,280 ; p = 0,036). Ces résultats suggèrent qu'il existe un lien statistiquement significatif entre les variables testées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 11.** Sommaire des indices calculés.</caption><thead><tr><th colspan="4">Chi-Squared Tests</th></tr><tr><th></th><th>Value</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>X<sup>2</sup></td><td>10.280</td><td>4</td><td>0.036</td></tr><tr><td>N</td><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 11** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon la connaissance, afin de comparer les différences entre les groupes.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Graphique 11.** Niveau de perception de sécurité selon le niveau de connaissance et le degré de sensibilisation.</figcaption></figure>

Le **graphique 11** montre que la sensibilisation élevée augmente fortement la perception de sécurité chez les personnes ayant une bonne ou très bonne connaissance, tandis que la sensibilisation modérée est surtout efficace pour ceux ayant une connaissance moyenne.

**5-2-1-13. Perception sécurité et Risque environnement**

Un test du khi carré ($\chi^2$) réalisé afin d'évaluer l'existence d'une association significative entre les catégories de perception de risque environnemental et les niveaux de perception de sécurité révèle une liaison significative ($\chi^2(4) = 11,017 ; p = 0,026$). Ces résultats suggèrent qu'il existe un lien statistiquement significatif entre les variables testées dans ce modèle.

<table><caption>**Tableau 12.** Sommaire des indices calculés.</caption><thead><tr><th colspan="4">Chi-Squared Tests</th></tr><tr><th></th><th>Value</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>X<sup>2</sup></td><td>11.017</td><td>4</td><td>0.026</td></tr><tr><td>N</td><td>45</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le **graphique 12** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon le risque environnemental, afin de comparer les différences entre les groupes.
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Graphique 12.** Niveau de perception de sécurité selon la tranche d'âge et le degré de sensibilisation.</figcaption></figure>

Le graphique 12 montre que la sensibilisation modérée favorise une perception de sécurité élevée chez ceux qui considèrent la situation comme moyennement ou peu dangereuse, tandis que la sensibilisation élevée améliore la perception.

### 5-3. Corrélation Spearman

Une corrélation de Spearman indique que la perception sensorielle et la perception de sécurité entretiennent une relation significative ($\rho$ = 0,43, $p$ = 0,0036). Il existe alors une corrélation positive modérée et significative entre l'influence des caractéristiques sensorielles (couleur + odeur) et le score global de perception de sécurité. Plus un utilisateur se fie à ses sens, plus il adopte des comportements de sécurité, probablement par prudence intuitive. Cela suggère que les repères sensoriels sont des leviers perceptifs importants pour les comportements sécuritaires singulièrement chez des agriculteurs utilisateur de phytosanitaires.

### 5-4. Régression Logistique Binaire

L'analyse de régression logistique a montré que l'ajout de la variable « précaution générale » améliore significativement la prédiction de l'adoption des équipements de protection individuelle (EPI) par les agriculteurs. Le modèle complet présente une meilleure qualité d'ajustement (déviance = 51,880 ; AIC = 55,880) par rapport au modèle nul (déviance = 62,361 ; AIC = 64,361), avec une différence significative ($\Delta\chi^2(1)$ = 10,481; $p$ < 0,001). Les pseudo-R² indiquent un pouvoir explicatif modéré à substantiel (McFadden = 0,168 ; Nagelkerke = 0,277 ; Tjur = 0,212), confirmant l'influence significative de la « précaution générale » sur la probabilité d'adoption des EPI. Ces résultats indiquent que la variable « précaution générale » contribue de manière significative à la probabilité d'adoption des EPI chez les agriculteurs.
<table><caption>**Tableau 13.** Résumé du modèle logistique pour l'adoption des EPI.</caption><caption>Model Summary - Précaution_EPI</caption><thead><tr><th>Model</th><th>Deviance</th><th>AIC</th><th>BIC</th><th>df</th><th>ΔX<sup>2</sup></th><th>p</th><th>McFadden R<sup>2</sup></th><th>Nagelkerke R<sup>2</sup></th><th>Tjur R<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>M<sub>0</sub></td><td>62.361</td><td>64.361</td><td>66.168</td><td>44</td><td></td><td></td><td>0.000</td><td></td><td>0.000</td></tr><tr><td>M<sub>1</sub></td><td>51.880</td><td>55.880</td><td>59.494</td><td>43</td><td>10.481</td><td>0.001</td><td>0.168</td><td>0.277</td><td>0.212</td></tr></tbody></table>

Le test de Wald a révélé que, dans le modèle ajusté, l'intercept est significatif ($z = -2,845$ ; $p = 0,004$), indiquant une probabilité de base modifiée par les variables explicatives. Les variables « Précaution générale » (*coefficient* = 1,727 ; *SE* = 0,614 ; $z = 2,815$ ; $p = 0,005$) et « Précaution EPI » contribuent toutes deux de manière positive et significative à la probabilité d'adoption des équipements de protection individuelle par les agriculteurs.

<table><caption>**Tableau 14.** Résultats du test de Wald pour le modèle logistique.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Model</th><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Estimate</th><th rowspan="2">Standard Error</th><th rowspan="2">z</th><th colspan="3">Wald Test</th></tr><tr><th>Wald Statistic</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>M<sub>0</sub></td><td>(Intercept)</td><td>-0.044</td><td>0.298</td><td>-0.149</td><td>0.022</td><td>1</td><td>0.882</td></tr><tr><td>M<sub>1</sub></td><td>(Intercept)</td><td>-9.497</td><td>3.339</td><td>-2.845</td><td>8.091</td><td>1</td><td>0.004</td></tr><tr><td></td><td>Précaution_générale</td><td>1.727</td><td>0.614</td><td>2.815</td><td>7.923</td><td>1</td><td>0.005</td></tr></tbody></table>

Le **graphique 13** suivant illustre la variation du score moyen de perception de sécurité selon le risque environnemental, afin de comparer les différences entre les groupes.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Graphique 13 :** Probabilité prédite en fonction du niveau de précaution générale.</figcaption></figure>

Le **graphique 13** montre une relation linéaire positive entre la variable « Précaution générale » et la probabilité prédite d'adopter des équipements de protection individuelle (EPI) sur l'échelle du logit. Plus le niveau de précaution générale est élevé, plus la probabilité d'adoption des EPI augmente, confirmant l'influence significative de cette variable sur le comportement des agriculteurs.
## 5-5. Analyse Factorielle (optionnelle)

Une analyse factorielle exploratoire a révélé un facteur unique regroupant fortement les variables « Précaution générale » (*loading* = 1,10), « Perception du risque » (*loading* = 0,96) et « Perception sensorielle » (*loading* = 0,92). Ce facteur traduit une dimension commune liée à la vigilance et à la perception du risque. L'unicité négative observée pour « Précaution générale » suggère toutefois une possible surestimation du loading, nécessitant une vérification complémentaire.

<table><caption>**Tableau 15.** Analyse factorielle.</caption><thead><tr><th colspan="3">Factor Loadings</th></tr><tr><th></th><th>Factor 1</th><th>Uniqueness</th></tr></thead><tbody><tr><td>Precaution générale</td><td>1.096</td><td>-0.201</td></tr><tr><td>Perception risque</td><td></td><td>0.964</td></tr><tr><td>Perception sensorielle</td><td></td><td>0.918</td></tr><tr><td colspan="3">Note. Applied rotation method=dispromax.</td></tr></tbody></table>

Le **tableau 15** précédent présente les saturations factorielles et l'unicité des variables « Précaution générale », « Perception du risque » et « Perception sensorielle » sur le facteur extrait. Afin d'illustrer visuellement ces relations et de mieux comprendre la structure sous-jacente, les deux schémas suivants détaillent les corrélations entre la composante principale RC1 et ces variables, mettant en évidence leurs contributions respectives et la direction des associations.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Graphique 14.** Structure factorielle de la composante RC1 issue de l'analyse factorielle exploratoire.</figcaption></figure>

Le **graphique 14** montre que la composante RC1 (Axe de vigilance cognitive) est fortement et positivement liée à la précaution générale et à la perception du risque, tandis qu'elle est négativement associée à la perception sensorielle. Autrement dit, plus RC1 augmente, plus les niveaux de précaution générale et de perception du risque sont élevés, alors que la perception sensorielle diminue.
**Graphique 15.** Structure factorielle de la composante RC1 issue de l'analyse factorielle confirmatoire.

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Le graphique 15 illustre les relations entre la composante RC1 et trois variables : "Précaution générale" (lien positif fort), "Perception sensorielle" (lien négatif) et "Perception risque" (lien positif).

**3. Discussion**

Les résultats de la présente étude révèlent des dynamiques complexes entre perception sensorielle, facteurs cognitifs et comportements de sécurité chez les utilisateurs de produits phytosanitaires en Côte d'Ivoire, dans un contexte marqué par un fort taux d'analphabétisme. Malgré une conscience intuitive du danger, les critères mobilisés par les agriculteurs pour évaluer la toxicité reposent principalement sur des indices sensoriels tels que l'odeur ou la couleur. Ces repères empiriques, bien qu'utiles dans certains cas, ne reflètent pas nécessairement la dangerosité réelle des substances, ce qui peut entraîner une sous-estimation du risque pour les produits peu odorants mais très toxiques. Ce phénomène a également été observé dans divers pays comme la Tanzanie (Ngowi et al., 2007), la Côte d'Ivoire (Kpan et al., 2019), le Mali (Michel, Togola, Téréta, & Traoré, 2000) et le Burkina-Faso (Son, Somda, Legreve, & Schiffers, 2017).

La présente étude met en évidence une généralisation sensorielle. De fait, les odeurs fortes ou les couleurs vives sont systématiquement associées à un danger élevé. Or, cette règle intuitive conduit à des erreurs d'appréciation et montre les limites d'une prévention reposant uniquement sur les propriétés sensorielles du produit (Renaudin, Pelc, & Opois, 2012). De plus, les résultats révèlent une dissociation entre la perception du risque et l'adoption des comportements protecteurs. Ainsi, bien que le danger soit reconnu, l'utilisation des équipes de protection individuelle (EPI) reste faible. Plusieurs facteurs peuvent expliquer ce paradoxe. Ce sont entre autres, l'inconfort, le coût des équipements, la chaleur, mais aussi les normes sociales ou représentations locales de la dangerosité.

Les résultats de notre étude confirment aussi que l'expérience et la formation jouent un rôle déterminant. Les agriculteurs qui ont reçu une formation ou qui possèdent une expérience intermédiaire (5-20 ans) affichent une perception de sécurité plus élevée. Toutefois, une tendance à l'habituation est observée chez les plus anciens (> 21 ans), chez qui la vigilance semble diminuer avec le temps. Ce résultat est conforme aux observations de Remoundou et al. (2014) sur le biais d'optimisme lié à une longue pratique sans incidents graves. Ce constat souligne alors la nécessité de cibler non seulement les novices, mais aussi les agriculteurs expérimentés à travers des rappels réguliers et des approches pédagogiques innovantes.
L'association positive entre le niveau de connaissance auto-évalué et la perception de la sécurité confirme l'importance des facteurs cognitifs dans l'évaluation des risques. Toutefois, le fait qu'un tiers des participants qui ont une "très bonne connaissance" affiche une sensibilisation jugée seulement "modérée" montre que la connaissance ne suffit pas à induire un comportement protecteur optimal. D'autres facteurs comme la disponibilité des EPI, leur coût ou la perception de leur efficacité jouent probablement un rôle modérateur.

L'analyse met également en lumière le rôle ambivalent des indices sensoriels. L'association entre odeurs "neutres ou faibles" et une plus grande vigilance, comparée aux odeurs fortes perçues comme "normales", suggère un effet de normalisation sensorielle. En conséquence, une exposition prolongée à certaines odeurs pourrait diminuer leur pouvoir d'alerte (Gibson, 2014). Cette hypothèse, déjà avancée par Rother (2018), met en évidence l'importance d'une éducation qui ne se contente pas de signaler les risques, mais qui enseigne aussi à les interpréter correctement.

Enfin, bien que l'analyse statistique ait été menée principalement sur des effets séparés, il est probable que les indices sensoriels et les facteurs cognitifs interagissent. Un agriculteur expérimenté et formé peut interpréter une odeur forte comme un signal de danger spécifique, tandis qu'un novice s'y arrêtera à une réaction désagréable sans en tirer d'action préventive (Rother, 2018). Cette interaction suggère que la perception du risque est à la fois sensorielle et construite, et qu'une approche éducative efficace doit intégrer ces deux dimensions (Slovic, 2004). Ce phénomène s'explique également par la plasticité perceptuelle liée à l'exposition répétée et contextualisée, comme l'ont établi certains auteurs (Livermore & Laing, 1998 ; Rabin & Cain, 1986).

Les résultats obtenus dans la présente étude indiquent que les stratégies de communication des risques phytosanitaires devraient adopter une approche multidimensionnelle, intégrant à la fois les dimensions sensorielles, cognitives et comportementales (Rother, 2018). Il est essentiel d'informer les agriculteurs que l'absence d'odeur ou de couleur vive ne constitue pas une garantie d'innocuité. Une sensibilisation spécifique est nécessaire pour leur faire comprendre que certains produits peuvent être inodores tout en restant hautement toxiques (Douglas & Wildavsky, 1982).

Par ailleurs, le renforcement des connaissances cognitives constitue une priorité. Il est indispensable de fournir des informations claires, accessibles et adaptées sur les types de risques encourus, les voies d'exposition possibles, ainsi que les mesures de protection appropriées à chaque type de produit phytosanitaire. Ces messages doivent être ajustés au profil des utilisateurs (Douglas & Wildavsky, 1982). Les novices auront besoin d'une sensibilisation de base sur les principes élémentaires de sécurité, tandis que les agriculteurs expérimentés bénéficieront davantage de rappels ou de mises à jour ciblées, notamment pour contrer les effets de l'habituation (Livermore & Laing, 1998 ; Rabin & Cain, 1986).

Enfin, la communication ne peut se limiter à l'information. Elle doit aussi s'attaquer aux obstacles pratiques et sociaux à l'adoption des comportements sécuritaires : le coût et l'inconfort des équipements de protection, la normalisation de certaines pratiques à risque au sein des communautés, ou encore la perception collective selon laquelle certains produits seraient inoffensifs par expérience (Douglas & Wildavsky, 1982).

Plusieurs limites doivent être prises en compte dans l'interprétation des résultats. Tout d'abord, la taille de l'échantillon, composé de 45 agriculteurs répartis sur trois localités, reste
modeste. De plus, le mode de recrutement par convenance réduit la représentativité de l'échantillon et limite la généralisation des résultats à l'ensemble de la population agricole ivoirienne.

Ensuite, la nature transversale de l'étude ne permet pas d'établir de lien de causalité. Il demeure incertain, par exemple, si une meilleure connaissance des risques conduit à une perception plus aiguë de la dangerosité, ou si une forte perception du danger incite à rechercher davantage d'informations.

Les données collectées étant auto-déclarées, elles sont sujettes à divers biais, notamment celui de désirabilité sociale ou d'auto-évaluation imprécise. Certaines variables ont également été simplifiées pour les besoins de l'analyse. La variable "Odeur_Type" regroupe des perceptions sensorielles hétérogènes dans des catégories larges, et le niveau de perception de sécurité a été mesuré à l'aide d'un indicateur dichotomique, ce qui réduit la finesse de l'analyse.

Enfin, l'étude repose singulièrement sur des analyses corrélationnelles, ce qui empêche d'explorer en profondeur les interactions complexes entre les variables sensorielles, cognitives et comportementales. L'esquisse de modèles multivariés ne permet pas la compréhension fine des mécanismes d'interaction entre les facteurs en jeu.

La présente étude, l'une des premières qui adopte l'approche différentielle, a permis d'examiner la manière dont les agriculteurs ivoiriens perçoivent les risques liés à l'utilisation des pesticides, en mettant en lumière l'influence combinée des indices sensoriels, principalement olfactifs, et des facteurs cognitifs tels que l'expérience et les connaissances. Malgré des limites méthodologiques, les résultats soulignent l'importance d'intégrer ces différentes dimensions dans les dispositifs de sensibilisation et de prévention des risques phytosanitaires. Une communication adaptée, contextualisée et fondée sur l'interaction entre savoirs locaux et apports scientifiques apparaît essentielle pour favoriser l'adoption durable de comportements protecteurs en milieu agricole.

## Principales conclusions

Nos analyses révèlent que la perception des risques phytosanitaires résulte d'une interaction complexe entre facteurs sensoriels et cognitifs. Les indices olfactifs présentent une influence paradoxale. De fait, les odeurs faibles ou neutres suscitent une plus grande vigilance que les odeurs fortes, suggérant un phénomène de normalisation sensorielle. L'impact des facteurs cognitifs apparaît modulé par l'expérience professionnelle, avec une sensibilisation maximale chez les agriculteurs d'expérience intermédiaire (5-20 ans) et une possible habituation chez les plus anciens (>21 ans). Ces résultats mettent en évidence une perception différenciée des risques, où chaque agriculteur intègre et pondère les signaux sensoriels en fonction de ses ressources cognitives et expérientielles.

## • Recommandations pratiques

La prévention devrait combiner plusieurs approches complémentaires. Un volet éducatif doit expliquer le caractère trompeur des indices sensoriels, en soulignant que l'absence d'odeur ne signifie pas l'absence de danger. Les formations gagneraient à être différenciées selon l'expérience, avec des contenus adaptés aux novices et des rappels ciblant l'habituation des seniors. Le renforcement des connaissances factuelles reste essentiel, mais doit s'accompagner
d'une prise en compte des contraintes pratiques et des normes sociales. Une stratégie multimodale, combinant supports visuels, démonstrations pratiques et relais communautaires, permettrait de toucher efficacement l'ensemble des profils.

* **Perspectives de recherche**

Plusieurs axes méritent d'être approfondis. Des études qualitatives pourraient explorer finement les mécanismes d'interprétation subjective des signaux sensoriels. Des modélisations avancées permettraient de quantifier les interactions entre facteurs sensoriels et cognitifs sur des échantillons élargis. Des recherches interventionnelles pourraient comparer l'efficacité relative des messages sensoriels versus cognitifs. Enfin, l'extension de l'analyse à d'autres modalités sensorielles (couleur, texture) enrichirait la compréhension du phénomène.

**Conclusion**

La présente étude souligne la nécessité d'aborder la perception des risques dans toute sa complexité, en intégrant simultanément les dimensions sensorielles, cognitives et expérientielles. Une telle approche holistique est indispensable pour concevoir des interventions de santé publique réellement efficaces auprès des populations agricoles en Côte d'Ivoire et dans des contextes similaires. La reconnaissance de cette perception différenciée ouvre la voie à des stratégies de prévention plus nuancées et mieux ciblées. Ceci est en outre nécessaire à l'identification des qualités de production, commercialisation et industrialisation agricole.

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