Dans les 8 fokontany étudiés, un hectare cultivé par une EA dégage en moyenne un revenu de 1,9 millions d'ariary ; pour les EA autres le revenu est de l'ordre de 2,1 millions par hectare alors que pour les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » il est de l'ordre de 1,6 millions/ha. Ainsi, les EA autres sont plus « productives » par hectare cultivé en terme financier, mais elles cultivent moins de superficie et en final le revenu agricole total par EA est nettement plus faible.

L'analyse des coefficients de corrélation bivariée entre la superficie SAU et les autres indicateurs présentés ci-dessus confirme ces résultats : il y a une corrélation positive entre la SAU disponible et le produit brut, la marge brute et la marge nette des productions végétales par EA (respectivement +0,73, +0,69 et +0,63, significatifs au niveau 0,01) ; mais avec la marge nette par ha par EA le coefficient est négatif (-0,18), nettement plus faible mais significatif au même niveau. **Ainsi, d'une manière générale, le revenu dégagé par une unité de terre a tendance à diminuer quand la taille foncière des EA augmente.** On constate que les revenus des productions par ha sont très variables, on sait déjà que cela sera en lien avec les cultures réalisées (notamment maraîchères) et le taux d'intensification foncière.

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure 54 : Répartition des EA selon des classes du revenu des productions végétales par ha SAU disponible</figcaption></figure>

La répartition des EA selon des classes de marge nette réalisée par hectare met en évidence une partie des EA qui ont une marge nette négative, c'est-à-dire qui ont enregistré des pertes en exploitant les terres l'année étudiée. Elles représentent 4% pour les deux types d'EA. Ces mauvais résultats sont liés à de très mauvais rendements alors que les charges étaient élevées, et ces mauvais rendements sont en lien avec des attaques de ravageurs ou de maladies, des inondations, le manque de pluie ou d'eau, etc. Dans la première classe (marge nette de 0 à 1 million par hectare SAU disponible) la part des EA BdD ProSol est plus élevée (30%) alors qu'il y a seulement 22% d'EA autres. Ce sont ici les charges plus élevées des grandes EA qui se traduisent par une marge plus faible, puisque pour les principales cultures les rendements moyens ne sont pas significativement différents entre les deux types d'EA (voir Tableau 65).

Parmi les classes des très hautes marges des productions végétales par hectare, il y a une majorité d'EA Autres : 19% des EA autres ont plus de 5 millions d'Ariary par hectare de marge et seulement 4% des EA BdD ProSol. Le Tableau 72 permet d'apporter quelques explications.

<table><caption>Tableau 72 : Moyennes de quelques indicateurs pour les EA selon les classes de revenu des productions végétales par hectare</caption><thead><tr><th>Classes en million Ar</th><th>% EA</th><th>SAU Dispo moyenne en ha</th><th>Tx moyen d'intensification foncière</th><th>Superficie en maraîchage en ha</th><th>Superficie en jachère en ha</th></tr></thead><tbody><tr><td>&lt;= 0</td><td>4%</td><td>8,70</td><td>1,06</td><td>0,00</td><td>0,05</td></tr><tr><td>[0 - 1]</td><td>24%</td><td>6,51</td><td>0,91</td><td>0,03</td><td>1,42</td></tr><tr><td>[1 - 2]</td><td>28%</td><td>5,63</td><td>1,19</td><td>0,04</td><td>1,04</td></tr><tr><td>[2 - 3]</td><td>19%</td><td>3,62</td><td>1,25</td><td>0,04</td><td>0,12</td></tr><tr><td>[3 - 5]</td><td>10%</td><td>3,77</td><td>1,71</td><td>0,12</td><td>0,03</td></tr><tr><td>[5 - 10]</td><td>6%</td><td>0,66</td><td>1,94</td><td>0,15</td><td>0,00</td></tr><tr><td>[10 - 17,5]</td><td>4%</td><td>0,47</td><td>2,22</td><td>0,49</td><td>0,00</td></tr><tr><td>&gt; 17,5</td><td>6%</td><td>0,36</td><td>1,88</td><td>0,39</td><td>0,00</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>100%</td><td>5,22</td><td>1,19</td><td>0,07</td><td>0,79</td></tr></tbody></table>
Parmi les EA qui ont essuyé des pertes avec les productions végétales (en moyenne un peu moins de 1 million Ar/ha), il y a de grandes EA avec en moyenne 8,7 ha. Les mauvais résultats sur de grandes parcelles impactent fortement ces EA qui ont un taux d'intensification faible par rapport à la moyenne générale.

On constate que la superficie SAU disponible moyenne par EA diminue quand les classes de revenu par hectare augmentent. **Les meilleures marges sont obtenues par de petites EA plus intensives, avec de forts taux d'intensification foncière, pas de jachère et des superficies en maraîchage croissantes.**

Enfin, on notera qu'il n'y a pas de relation linéaire entre le revenu des productions végétales par hectare et le nombre de PAE utilisées au niveau de l'EA.

## 5.2. Performances au niveau des productions animales

### 5.2.1. Les modalités du calcul

La marge brute des activités de l'élevage a été déterminée de la manière suivante :

- Le produit brut a été calculé en faisant la somme de : (i) des ventes d'animaux vivants au cours de l'année, après déduction des frais de commercialisation, (ii) des ventes des produits animaux (viande, œufs, lait, poissons et alevins, poussins, miel, service de monte, etc.), (iii) des animaux et des produits animaux qui ont été auto-consommés ou donnés durant l'année après évaluation de leur valeur avec un prix de valorisation déterminé à partir des ventes et achats effectués par l'ensemble des EA ; (iv) la valeur de la fumure organique produite sur l'EA (fumier et compost)<fnref n="55" />.

- Les charges sont constituées par : (i) les dépenses pour l'achat d'aliments du bétail (mais pas l'intra consommation de produits des cultures, par exemple maïs ou manioc), (ii) les dépenses pour l'achat de médicaments ou des services de santé (honoraires vétérinaires, frais de prestation de monte, etc.), (iii) les dépenses pour l'achat de poussins ou d'alevins, (iv) les dépenses de main d'œuvre (qui pour l'élevage est essentiellement une main d'œuvre permanente) (v) les frais d'entretien des bâtiments d'élevage (vi) les achats d'animaux déduction faite des achats correspondants à des investissements avec des produits attendus les années suivantes (voir point suivant)<fnref n="56" />.

- Les variations de stocks n'ont pas été prises en compte : (i) les variations positives liées aux naissances, à des dons reçus, à la croissance, etc. n'ont pas été évaluées ; (ii) pour les variations négatives liées à la mortalité, la perte ou le vol d'animaux, celles-ci ne rentrent pas en compte dans le calcul des marges de l'élevage mais elles ont été évaluées et sont mentionnées dans les pertes exceptionnelles.

- La marge nette de l'élevage est calculée en soustrayant à la marge brute, les charges de structure à répartir avec en particulier les intérêts des emprunts, (les autres charges comme l'entretien des bâtiments et les salalriés permanents, ont été prises en compte dans le calcul de la marge brute).

Les analyses sont faites au niveau de l'exploitation pour l'ensemble de ces activités d'élevage, sans séparer selon le type d'animaux (par exemple séparer la marge brute des bovins de celle des porcs si une EA a ces deux ateliers d'élevage).

<footnote n="55">⁵⁵ La valeur de la fumure organique produite et achetée a été intégrée dans les charges des productions végétales (cultures). L'achat correspond bien à une charge pour les cultures. Le fumier et le compost produits sur l'EA sont un produit de l'élevage et une charge pour les cultures ; les montants étant identiques, ils s'annulent pour la détermination du revenu total des activités agricoles. Ceci a été fait pour évaluer et bien faire apparaître ce que représente cette PAE au niveau d'une EA. On notera qu'il n'a pas été fait de même avec d'une part les productions de cultures fourragères qui pourraient être « facturées » à l'élevage et le montant versé aux produits des cultures, et d'autre part l'entretien des bœufs de trait (alimentation, médicaments, frais vétérinaires, etc.) qui représente un coût pour les activités d'élevage qui aurait pu être « facturé » aux productions végétales.</footnote>

<footnote n="56">⁵⁶ Pour simplifier le calcul, ont été considérés comme des investissements en animaux d'élevage les achats, pour un type d'animal (par exemple vache laitière), supérieurs aux ventes du même type de 100 000 Ariary et plus.</footnote>
### 5.2.2. Charges et produits de l'activité

Le graphique suivant présente les montants moyens des différents postes de charges ce qui donne un aperçu des pratiques d'élevage. Le premier constat est que ces charges moyennes sont relativement faibles avec globalement un peu plus de 300 000 Ar/EA ce qui représente entre 7% et 8% de la valeur totale des animaux élevés durant l'année étudiée (voir point 3.3.2.1). Ces charges sont 2,6 fois plus élevées pour les EA BdD ProSol que les Autres EA mais l'écart entre la valeur des cheptels est de cet ordre (2,4). Ainsi, globalement les charges sont proportionnelles à la valeur moyenne du cheptel élevé au cours de l'année quel que soit le type d'EA.

Cependant la composition diffère avec pour les EA BdD ProSol des charges proportionnellement plus élevées pour rémunérer la main d'œuvre extérieure à l'exploitation. Les EA autres dépensent proportionnellement plus pour les autres postes en particulier pour l'alimentation.

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 55 : Charges liées aux activités d'élevage selon le type d'EA</figcaption></figure>

Les frais pour la santé animale sont faibles (globalement en moyenne moins de 20 000 Ar/EA) et pèsent peu dans le total des charges (6% en moyenne). Ces charges concernent en premier lieu les frais de vaccination (globalement 60% de la dépense), puis les médicaments antiparasites (20%). Ce sont les deux produits les plus couramment achetés. Les autres frais sont réduits, donc peu utilisés : les dépenses en antibiotiques ne représentent que 1% de ce poste de charge, les services ou honoraires vétérinaires seulement 3%, l'achat d'ady-gasy (ou des coûts pour sa fabrication) n'a pas été mentionné, globalement les frais pour la monte ou la saillie sont extrêmement faibles (mentionnés par seulement 2 EA BdD ProSol de l'échantillon) et les 11% restants sont des produits vétérinaires mal identifiés (que nous n'avons pu classer).

Les vaccinations ne concernent que les bovins et les petits ruminants (aucune vaccination pour les volailles ou les porcs). Quasiment toutes les EA (>90%) qui ont des bovins ont vacciné durant l'année étudiée et sans différence entre EA BdD ProSol et Autres EA. La vaccination des bovins est donc généralisée dans la zone. Pour les petits ruminants, seules 2% des EA avec ce type d'animaux les ont vaccinés (toutes des EA BdD ProSol). Aucune vaccination de volailles ou de porcs n'a été relevée.

Pour les EA BdD ProSol, comme pour les cultures, c'est la rémunération du travail extérieur qui est la charge la plus importante (51% du coût total) alors que pour les Autres EA, c'est l'achat d'aliments. Les achats pour l'alimentation animale sont globalement assez faibles : 100 000 à 200 000 Ar/EA selon le groupe d'EA. Et l'essentiel de ces dépenses (75%) concerne l'achat de céréales ou de son de riz. Environ 10% des dépenses ont été consacrées à l'achat de fourrage. Enfin l'achat de provende ou d'aliments composés est faible avec 7% des charges, au même niveau que l'achat de paille.

Le dernier poste concerne l'achat d'animaux avec en moyenne 35 000 Ar/EA. En réalité ce poste « pèse » plus car il totalise (tous types d'EA), en moyenne près de 143 000 Ar. Mais sur ce montant, 108 000 Ar ont été considérés comme des investissements. Près de 80% du montant des achats d'animaux ont été consacrés à l'achat de bovins.

Dans la composition du produit brut moyen par EA (Figure 56), les montants les plus importants proviennent de la vente d'animaux, pour un montant moyen de l'ordre de 350 000 Ar pour les EA autres et de 1 million d'Ar pour les EA BdD ProSol.
Alors que la valeur du cheptel est constituée à plus de 80% par les bovins, pour tous les types d'EA ; dans les ventes d'animaux, les bovins ne représentent que 41% du montant total des ventes (37% pour les Autres EA et 45% pour les EA BdD ProSol). La part la plus importante des ventes provient des animaux à cycle court. Pour les Autres EA, ce sont les ventes de volailles qui occupent la part la plus importante (39%) du montant total moyen des ventes, devant les bovins, viennent ensuite les ventes de porcs (18%).

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 56 : Produits des activités d'élevage</figcaption></figure>

Pour les EA BdD ProSol les bovins constituent la part la plus importante, puis ensuite les volailles (24%), les porcs (16%), les petits ruminants (14%). Ainsi si les animaux à cycle court regroupés représentent un capital moindre, leur commercialisation permet de dégager pour l'EA une trésorerie plus importante que les bovins.

Les montants issus de la vente des produits d'animaux sont relativement faibles, de l'ordre de 15% du produit brut pour l'ensemble des EA. Le produit qui domine parmi les Autres EA est le lait qui représente 63% de la production des

produits animaux, viennent ensuite la viande (27%), les œufs (7%) et le miel (5%). Pour les EA BdD ProSol, la composition est très différente avec le miel qui occupe la première place avec 45% des ventes, puis viennent le lait (41%), la viande (7%), les poissons et alevins (5%) et les œufs (2%). Cette répartition est fortement influencée par quelques apiculteurs avec plus de 20 ruches (dans notre échantillon sur au total 40 apiculteurs) et quelques pisciculteurs (4 au total dans notre échantillon).

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 57 : Répartition des autoconsommations et dons en % de la valeur</figcaption></figure>

La part des autoconsommations et dons valorisés est relativement importante puisque cela représente, en moyenne pour toutes les EA, environ 185 000 Ar pour l'année considérée et 21% du produit brut.

Le montant est nettement plus élevé pour les EA BdD ProSol avec 485 000 Ar (25% du produit brut). Il y a deux types parmi les animaux autoconsommés : les animaux qui ont été volontairement abattus pour être consommés et les animaux qui sont morts de maladie ou d'accident et que la famille a consommé sans avoir au préalable décidé de les abattre. Il y a ensuite les dons qui ont été faits pour diverses raisons, souvent pour des évènements sociaux

familiaux ou communautaires. L'essentiel de l'autoconsommation des Autres EA portent sur les volailles et une moindre part pour les bovins. Et cette autoconsommation est presque également répartie entre autoconsommation décidée et autoconsommation suite à la mort d'un animal, les dons ne représentent que 2% du montant total.

Pour les EA BdD ProSol, le montant total est nettement plus élevé, et la répartition très différente : si les zébus occupent la première place (40%), viennent ensuite les petits ruminants (32%), devant les volailles (24%) et les porcs (4%). Ainsi, la place des petits ruminants est importante. Et pour ce type d'EA, l'autoconsommation décidée représente seulement 23% de la valeur totale, tandis que l'autoconsommation liée à la mortalité représente 35% et les dons 42%. Parmi les EA BdD ProSol, il y a des grandes EA, dont certaines appartiennent à de grandes familles, et elles ont des « obligations » sociales ou une place sociale à entretenir à travers des dons.
Enfin, le dernier poste qui participe au produit brut est celui de la production de fumure organique, qui a été valorisée et « facturée » aux cultures. On constate qu'au prix de la fumure dans la zone, qui est faible si on le compare à d'autres zones, et notamment la zone des Hautes Terres centrales où le fumier est considéré comme une véritable « richesse », la contribution au produit brut est faible (3% à 4%), et encore, le montant intègre le compost (option prise pour faciliter les calculs), mais qui, il est vrai, pèse peu, la pratique n'étant pas encore très répandue.

### 5.2.3. Marges et importance des pertes par vol ou mortalité

#### Marges brutes de l'élevage par EA

La marge brute est le résultat de l'activité d'élevage pour l'année étudiée. Comme déjà évoqué, cette marge est assez faible : 350 000 Ar par EA pour les Autres EA, 1,3 millions pour les EA BdD ProSol. Si on calcule ce que représente la marge (qui va constituer le revenu de l'élevage) par rapport à l'investissement que représente la valeur du cheptel (sans prendre en compte la valeur des autres investissements comme les bâtiments), on constate que le profit dégagé par le capital financier que représente le cheptel est de l'ordre de de 110 000 Ariary par million investi, soit 11%, pour les Autres EA et 172 000 Ariary pour les EA BdD ProSol soit 17% du capital. Mais il est vrai que ce capital intègre les bœufs de labour dont la vocation première n'est pas de dégager un revenu direct mais bien d'augmenter la productivité du travail familial.

<table><caption>Tableau 73 : Détermination de la marge brute des activités d'élevage selon le type d'EA</caption><thead><tr><td>Moyennes en 1000 Ar</td><td>Autres EA</td><td>EA BdD ProSol</td><td>Ensemble</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nb EA échantillon</td><td>196</td><td>204</td><td>400</td></tr><tr><td>Nb EA pondéré</td><td>3 026</td><td>868</td><td>3 894</td></tr><tr><td>Valeur du cheptel de l'EA Ar</td><td>3 147,2</td><td>7 610,0</td><td>4 142,0</td></tr><tr><td>Achat d'animaux hors investissements</td><td>30,2</td><td>52,3</td><td>35,1</td></tr><tr><td>Achats d'aliments</td><td>92,5</td><td>208,4</td><td>118,4</td></tr><tr><td>Achats produits et services vétérinaires</td><td>16,2</td><td>31,7</td><td>19,6</td></tr><tr><td>Charges de main d'œuvre pour élevage</td><td>87,7</td><td>306,7</td><td>136,5</td></tr><tr><td>Charges entretien bâtiments</td><td>1,4</td><td>4,9</td><td>2,2</td></tr><tr><td>Total charges</td><td>228,0</td><td>604,0</td><td>311,8</td></tr><tr><td>Vente d'animaux</td><td>365,5</td><td>1 096,5</td><td>528,5</td></tr><tr><td>Valeur animaux autoconsommés</td><td>97,7</td><td>486,8</td><td>184,4</td></tr><tr><td>Produits animaux vendus ou autoconsommés</td><td>98,5</td><td>247,2</td><td>131,6</td></tr><tr><td>Valorisation de la Fumure Orga produite</td><td>19,9</td><td>78,9</td><td>33,0</td></tr><tr><td>Produit brut élevage</td><td>581,5</td><td>1 909,4</td><td>877,5</td></tr><tr><td>Marge brute</td><td>353,5</td><td>1 305,4</td><td>565,7</td></tr><tr><td>Marge en Ar par million de la valeur du cheptel</td><td>112 328</td><td>171 537</td><td>136 577</td></tr></tbody></table>

Sachant que la possession d'animaux est très variable selon les EA, (les coefficients de variation sont très élevés), qu'il existe plusieurs systèmes d'élevage et que les risques de maladie ou de vol sont élevés, on peut penser que la marge brute moyenne, présentée ci-dessus, varie beaucoup d'une EA à une autre. Et tel est le cas avec un coefficient de variation de près de 300% pour l'ensemble des EA.

Une part conséquente des marges brutes sont négatives avec des charges supérieures aux produits. Cela concerne près de 20% des EA, et c'est le cas notamment pour les EA qui ont des zébus de trait, qui ont des frais d'entretien des animaux (vaccination, alimentation) mais qui n'ont pas de produit (ni vente ni produit autoconsommé) et une production de fumure organique qui, valorisée, ne couvre pas les frais.
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 58 : Répartition des EA selon des classes de marges brutes de l'activité d'élevage</figcaption></figure>

équipement en traction animale.

Les EA avec des pertes pour les activités d'élevage, sont assez bien réparties, avec cependant une surreprésentation dans la commune de Belobaka, dans la classe d'EA T4 petites et jeunes, et dans les EA avec traction animale ou dans des EA avec bœufs de trait mais sans équipement. Ce sont des EA qui ont en moyenne plus de bœufs de trait, qui ont acheté un peu plus d'animaux que les autres, qui ont peu vendu (aucun bovin) et qui ont des dépenses d'alimentation plus élevées que les autres. **Ce sont donc des EA en phase d'investissement notamment pour un**

Les EA avec des marges de 2 millions et plus (8% de l'ensemble des EA) sont très majoritairement des EA BdD ProSol, elles ont un cheptel important (plus de 16 millions d'Ariary en moyenne), et possèdent 59% des zébus *tondraka*, 52% des petits ruminants, 51% des porcs et 27% des vaches laitières. Ce sont de grandes EA (3,25 ha SAU disponible) qui intensifient l'élevage sur l'EA et/ou qui ont des zébus *tondraka* en élevage extensif avec une marge qui représente un peu plus de 350 000 Ar par million de cheptel.

* **Importance des pertes en animaux**

Si une partie des pertes (mortalité) est récupérée, et valorisée par l'autoconsommation des animaux et/ou par des dons ou une commercialisation rapide au sein du village, l'autre partie constitue une perte nette pour l'EA. Et en plus de la mortalité, il faut aussi compter avec le vol fréquent d'animaux.

<table><caption>Tableau 74 : Importance des pertes par mortalité et vol</caption><thead><tr><th></th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Ensemble</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur des pertes</td><td>159 025</td><td>243 341</td><td>177 820</td></tr><tr><td>dont mortalité</td><td>65%</td><td>56%</td><td>62%</td></tr><tr><td>dont vols</td><td>35%</td><td>44%</td><td>38%</td></tr><tr><td>dont bovins</td><td>44%</td><td>38%</td><td>42%</td></tr><tr><td>dont Porcs</td><td>0%</td><td>5%</td><td>1%</td></tr><tr><td>dont Volaille</td><td>56%</td><td>50%</td><td>54%</td></tr><tr><td>dont P Ruminants</td><td>1%</td><td>6%</td><td>2%</td></tr><tr><td>dont Ruches</td><td>0%</td><td>2%</td><td>0%</td></tr><tr><td>V Stock animaux</td><td>3 147 194</td><td>7 609 986</td><td>4 141 982</td></tr><tr><td>% pertes/stock</td><td>5,1%</td><td>3,2%</td><td>4,3%</td></tr><tr><td>Marge Brute</td><td>442 629</td><td>1 617 038</td><td>704 413</td></tr><tr><td>% pertes / MB</td><td>36%</td><td>15%</td><td>25%</td></tr></tbody></table>

Les montants estimés des pertes par EA sont élevés. Ils représentent plus de 4% de la valeur totale du capital que représentent les animaux, et ce pourcentage est supérieur (5,1%) pour les Autres EA qui sont moins bien dotées. Comparées à la marge brute de l'élevage, ces pertes représentent globalement 25% du montant et jusqu'à 35% pour les Autres EA.

La mortalité reste la première cause des pertes avec globalement 62% de la valeur du cheptel perdu. Mais les vols

sont très conséquents et en particulier pour les EA BdD ProSol avec 44% du total des pertes.

Ce ne sont pas les bovins qui constituent la plus grande part, en valeur, de ces pertes mais les volailles (54% pour l'ensemble des EA). Ceci est un peu surprenant car ce sont les vols de zébus qui font le plus parler d'eux. Les vols de zébus représentent tout de même, globalement 20% des pertes. Les vols de bovins représentent 48% des pertes de bovins pour l'ensemble, mais jusqu'à 67% pour les EA BdD ProSol. Pour les volailles, les vols représentent 31% de la valeur totale des pertes de ce type d'animal, c'est la mortalité qui impacte le plus.

Ces pertes liées à la mortalité et aux vols constituent un manque à gagner important pour les exploitations agricoles et c'est une décapitalisation brutale sans récupération d'un minimum de revenu.
## 5.3. Performances au niveau global des EA

### 5.3.1. Revenu selon les types d'EA

Les données collectées nous permettent de déterminer le revenu total annuel de l'EA, pour l'année étudiée, en agrégeant les marges nettes (revenus) de chaque activité. Les données détaillées sont présentées en annexe (voir Tableau 88 et Tableau 89). Ci-dessous trois figures, composées chacune de 2 graphiques avec, à gauche, le revenu en valeur (en 1000 Ar) pour chacun des types d'EA, et à droite la composition en % du revenu total. Ces graphiques permettent d'apprécier à la fois les différences entre les revenus moyens mais aussi la composition de ces revenus moyens.

La première de ces figures (Figure 59) compare les deux groupes d'EA entre EA BdD ProSol et Autres EA. Depuis le début, notre analyse compare ces deux groupes d'EA, et pour toutes les variables analysées, ou presque, les résultats montrent des différences en faveur des EA BdD ProSol qui sont mieux dotées en foncier, animaux, matériels et équipements, et qui utilisent plus de pratiques agroécologiques, etc. Sans surprise le revenu moyen annuel par EA est nettement supérieur pour les EA BdD ProSol (9,1 millions Ar/EA) que pour les Autres EA (5,8 millions Ar/EA). Quand on ramène à l'ensemble de la zone étudiée, le revenu moyen d'une EA en 2022/23 a été de 6,5 millions d'Ariary. Mais il est à noter que les variations sont assez fortes (CV de 99% pour l'ensemble ; 77% pour les Autres EA et 206% pour les EA BdD ProSol). Ainsi, ces revenus moyens cachent de fortes disparités, en particulier parmi les EA BdD ProSol.

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 59 : Décomposition du revenu moyen par EA selon l'origine par type d'EA</figcaption></figure>

Si, pour ces deux types d'EA, les revenus sont différents en valeur, par contre les structures sont très proches (Figure 59, graphique de droite). La part du revenu total générée par les productions végétales est de l'ordre de 50% pour les deux types.

Les différences sont à rechercher parmi les autres sources de revenus. Le poids des revenus de l'élevage est nettement supérieur chez les EA BdD ProSol, mieux dotées en animaux, avec 14% du revenu total et seulement 6% pour les EA autres. Ces dernières ont un revenu agricole *off farm* (constitué par les revenus du salariat agricole et des prestations effectuées par les membres du ménage en dehors de l'EA) plus important avec 9% contre seulement 4% pour les EA BdD ProSol. Les EA autres ont une part un peu plus importante de leur revenu qui provient des activités non agricoles. Enfin, les EA BdD ProSol ont une petite part des revenus en provenance des rentes agricoles (location ou métayage) ou des revenus exceptionnels par décapitalisation (vente de terre).
### 5.3.2. Revenu par EA selon les communes

Les analyses précédentes ont montré qu'il y avait des différences entre les communes, différences en termes de dotation en facteurs de production, mais surtout différences en termes d'activités. La Figure 60 présente les revenus moyens par EA selon les communes. Le revenu moyen est nettement plus faible à Belobaka et nettement plus élevé à Tsaramandroso. On retrouve ici les effets des dotations différentes selon les communes avec plus de grandes EA foncières à Tsaramandroso et Manerinerina et au contraire plus de petites EA à Belobaka. Les écarts sont significatifs, avec environ 2,6 millions par EA entre l'EA moyenne de Belobaka et celle de Tsaramandroso. Mais les différences sont beaucoup plus remarquables pour la composition en lien avec les autres activités (agricoles et non agricoles) décrites dans la partie 3.3.3 (pages 66 et suivantes).

La commune qui se démarque le plus est celle de Katsepy avec un revenu des productions végétales qui représente moins de 20% du revenu total moyen, alors que pour les autres communes ce revenu dépasse les 50% du revenu total moyen. La part la plus conséquente du revenu moyen provient des activités non agricoles (avec 43%, nettement plus qu'à Belobaka pourtant plus proche de Majunga) et une part très conséquente provient des autres activités agricoles « on farm » à travers la pêche (26%). Il n'y a quasiment pas d'activité agricole « off farm ». La structure de revenu est donc très particulière pour Katsepy, où les innovations agroécologiques en termes de pratiques agricoles, auront certainement moins d'effet sur le niveau de pauvreté monétaire, puisque la part du revenu qui dépend des productions végétales n'est pas très élevée.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 60 : Décomposition du revenu moyen par EA selon l'origine par commune</figcaption></figure>

Les autres communes sont plus « agricoles », et surtout la commune de Manerinerina puisque si on totalise les revenus agricoles on farm et off farm, le pourcentage atteint 82% du revenu total moyen. Il y a, dans cette commune, une part conséquente du revenu qui provient des activités agricoles off farm (travail salarié et prestations) et une part des activités non agricoles qui est plus faible que dans les autres communes. Enfin, les rentes agricoles sont localisées essentiellement à Tsaramandroso.

### 5.3.3. Revenu selon les classes d'EA

L'analyse selon les classes d'EA établies par analyse statistique sur la base de variables structurelles (ou de proxi de variables structurelles) est présentée dans la Figure 61.

Logiquement, les montants des revenus moyens sont très différents entre les classes, avec la classe des EA patronales, peu nombreuses faut-il le rappeler, qui se détache des autres. Ces EA T6 ont un revenu agricole très élevé avec une part très conséquente des activités d'élevage. Ce sont des EA qui disposent de capacités productives élevées à la fois pour les productions végétales et pour les productions animales.
Les marges dégagées dans la classe T6 sont importantes en valeur absolue. Le sont-elles en valeur relative ? Ou autrement dit est-ce que cela correspond à une intensification de ces deux activités, une augmentation de la productivité, ou simplement un effet d'abord lié aux dotations plus importantes. Nous montrons dans la partie suivante (point 6.2.), que les revenus élevés des EA de la classe T6 ne traduisent pas forcément une meilleure productivité par unité de surface ou par valeur du capital des animaux.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>énéficiaireFigure 61 : Décomposition du revenu moyen par EA selon l'origine par classe d'EA</figcaption></figure>

Les revenus totaux moyens baissent significativement entre la classe T6 (environ 30 millions Ar/EA) et celle des grandes EA T5 (du simple au double), puis encore entre la classe T5 et la classe des EA moyennes T3 (baisse de plus du tiers). Pour les EA de la classe T1, le revenu moyen est de l'ordre de 7,5 millions Ar, il passe à environ 6 millions pour les EA de la classe T2 des EA moyennes mais avec beaucoup de personnes et enfin, il tombe à 4,2 millions Ar/EA pour les EA de la classe T4 des petites EA jeunes qui sont, et de loins, les plus nombreuses (45% des effectifs).

Au-delà des montants moyens, des différences fortes apparaissent au niveau de la structure.

- Les EA de la classe T3 (moyennes EA) sont les moins « agricoles » avec seulement un peu moins de la moitié du revenu qui provient des activités agricoles « on farm » et parmi celles-ci les productions végétales et animales cumulées ne représentent qu'un peu plus de la moitié ; ce sont des EA avec des activités de pêche et transformations agricoles et des activités non agricoles rémunératrices.

- Les EA de la classe T5 sont les plus « agricoles » avec surtout des productions végétales, leur capital animal produisant peu de revenu direct, car consacré à la traction animale.

- Les EA de la classe T2 avec un nombre de personnes plus important que la moyenne et les EA T4 les moins bien dotées en terre ont une part importante du revenu qui provient des activités agricoles hors de l'exploitation (salariat agricole ou prestations) ; leurs moyens d'existence dépendent en partie des autres EA de la zone qui les emploient.
### 5.3.4. Niveau de pauvreté monétaire et performances agricoles

Dans un rapport récent (Banque Mondiale, 2024)<fnref n="57" />, la Banque Mondiale, en collaboration avec l'INSTAT de Madagascar, situe la ligne de pauvreté monétaire pour 2022 à **1 477 565 Ariary par personne et par an**. Cette ligne a été estimée à partir des résultats de l'enquête EPM 2021-22 (résultats non encore publiés par INSTAT). On peut estimer le **seuil d'extrême pauvreté** à 70% du seuil de pauvreté (INSTAT, 2014), **soit 1 034 295 Ar/pers/an**. Nous utilisons ces deux seuils pour évaluer les niveaux de pauvreté selon les types d'EA et pour l'ensemble de la zone étudiée (Figure 62)<fnref n="58" />. Il faut rappeler, au préalable, que les analyses de la pauvreté sont faites à partir des données de la consommation des ménages, alors qu'ici nous utilisons les données des revenus des ménages. Ces deux types de données se rejoignent, la consommation est un « proxi » du revenu et inversement. Cependant, il peut y avoir des écarts car, par exemple, nous n'avons pas de données sur l'épargne, or l'épargne devrait être soustraite du revenu pour traiter de la consommation.

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 62 : Répartition des EA (gauche) et de la population (droite) selon les seuils de pauvreté</figcaption></figure>

Le niveau de pauvreté pour l'ensemble de la zone est de 65%, si l'on considère les EA, c'est-à-dire que 65% des ménages ont un revenu total qui, divisé par le nombre de personnes présentes dans le ménage, est inférieur au seuil de pauvreté.

Quand on prend en considération l'ensemble de la population, ce sont **71% des personnes qui vivent en dessous du seuil de pauvreté**. Ce taux est un peu supérieur à celui de la région Boeny cité dans le rapport Banque Mondiale 2024, qui mentionne un taux de pauvreté de 67%. Mais ce taux de 67% est global pour la région, et intègre les ruraux et les urbains, or le taux de pauvreté est généralement plus faible chez les urbains.

<footnote n="57">57 « Au cours des deux dernières décennies, la pauvreté à Madagascar a fluctué au-dessus de 70% de la population. Le seuil de pauvreté national actualisé est estimé à 1 477 565 MGA (335,81 $) par personne et par an. Ce seuil de pauvreté représente le coût des besoins de base pour couvrir le coût d'un panier de consommation de base pour atteindre un apport de 2133 kcal par personne et par jour, et une petite quantité de fonds supplémentaires pour les articles non alimentaires, tels que le logement » ; (Banque Mondiale, 2024 ; page 15 traduction par les auteurs).</footnote>

<footnote n="58">58 On notera qu'une dépêche d'information (dépêche Taratra) du 24 février 2024 (consultée le 13/03/2024) précise à propos des « résultats de l'enquête EPM effectuée en 2021-2022 [...] est classé « pauvre » (respectivement « extrêmement pauvre »), « tout individu dont la contre-valeur monétaire de ses consommations annuelles est en dessous du seuil de 1 453 987 Ar (respectivement 986 047 Ar) ». Il y a donc une petite différence entre les seuils, avec des conséquences sur les taux de pauvreté. La dépêche mentionne également : « Selon ce seuil de pauvreté national, 77% de la population de Madagascar sont pauvres, Selon ce seuil de pauvreté national, 77% de la population de Madagascar sont pauvres, et vivent en dessous ce seuil, et 53,3% des malagasy n'arrivent pas à satisfaire ne serait-ce que leurs besoins alimentaires. D'après le rapport, le phénomène reste toujours d'actualité dans les zones rurales avec un taux de pauvreté monétaire estimé à 83,3% de la population paysanne, contre 37% et 55,4% des individus résidant respectivement dans la Capitale et dans les autres centres urbains [...]. Le taux de pauvreté évalué par la Banque mondiale qui a été présenté exactement une semaine auparavant fait état de 75,2% ». Il y a donc quelques écarts entre les résultats des analyses, comme le rapport de l'INSTAT EPM 2021-22, n'est pas encore publié nous utiliserons comme référence les données du rapport de la Banque Mondiale 2024. https://www.depeche-taratra.mg/enquete-permanente-aupres-des-menages-epm-2021-2022-un-indicateur-sur-la-realite-sociale-et-economique-de-madagascar-mesuree-et-quantifiee/</footnote>
Le taux de pauvreté augmente entre EA et population, car il existe une relation négative entre le revenu par personne et le nombre de personnes dans l'EA : le coefficient de corrélation de Pearson est de -0,26 ce qui est faible mais il est significatif au niveau 0.01 (bilatéral). En général la taille de la famille est un des déterminants très significatif en négatif du niveau de bien être des ménages, ce que confirme le rapport de la Banque Mondiale 2024 (voir page 49 « table A1.7: Full regression analysis—Determinants of household welfare »).

Les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » sont dans une situation nettement meilleure avec 39% de la population et 45% des EA qui sont « non pauvres » c'est-à-dire au-dessus du seuil de pauvreté, alors que pour les EA autres, ces taux sont respectivement de 26% et 32%. Mais entre les deux types d'EA c'est la part de la population dans l'extrême pauvreté qui est la plus remarquable : 56% de membres des EA autres ont un revenu inférieur au seuil d'extrême pauvreté, contre seulement 44% pour les EA BdD ProSol.

**La différence entre les deux groupes est certainement à mettre au crédit d'une meilleure dotation en facteurs de production des EA BdD ProSol, comme décrit dans les parties précédentes.**

La situation pour l'ensemble des EA est un peu moins mauvaise que la situation des ruraux au niveau national avec 79,9% de pauvres selon le rapport Banque Mondiale (2024). Et c'est aussi le cas pour le taux d'extrême pauvreté qui reste élevé dans notre zone d'étude (53% de la population), mais qui reste inférieur au niveau national avec 56,7%.

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 63 : Revenu moyen par personne par décile</figcaption></figure>

L'évolution du revenu moyen par personne selon des déciles d'EA (un décile regroupe 10% des EA) donne une information sur la dispersion des revenus (Figure 63).

Pour le premier décile le revenu moyen est extrêmement bas avec 250 000 Ar par personne. Cette moyenne progresse lentement pour ne dépasser le seuil d'extrême pauvreté qu'au sixième décile.

Il faut attendre le décile 8 pour passer la ligne de pauvreté avec un revenu moyen de plus de 1,7 million par personne. Les deux derniers déciles ont des moyennes élevées : 2,5 et 5 millions/pers/an.

**La commune où il y a le plus d'EA en dessous du seuil de pauvreté est la commune de Belobaka avec 74%. Cependant cette commune partage la première place avec la commune de Manerinerina pour la part des EA dans l'extrême pauvreté avec 52% chacune. Et ce sont les communes de Katsepy et Tsaramandroso où la part des EA « non pauvres » est la plus élevée.**
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 64 : Répartition des EA par niveaux de pauvreté selon les communes (à gauche) et les classes d'EA (à droite)</figcaption></figure>

La répartition des classes de pauvreté selon la typologie des EA (Figure 64, à droite) réserve quelques surprises avec la présence d'EA pauvres dans la classe T5 des grandes EAF. Après contrôle des données, ce sont des cas un peu particuliers avec des EA qui ont subi des chocs (vol ou perte d'animaux, et mauvais résultat sur les parcelles par inondations ou attaques de ravageurs). Ils rappellent que la production agricole est une activité risquée, et ceci pour tous les types d'exploitation. Cette remarque vaut pour les EA de la classe T3 moyennes EAF.

La part des EA de la classe T4 petites et jeunes au-delà du seuil de pauvreté (32%) apparaît élevée pour ce groupe qui dispose de faibles ressources productives et intensifie assez peu. Cette situation est certainement à mettre en lien d'une part avec l'importance des revenus non agricoles dans ce groupe (Figure 61) qui permet à une partie des EA de compenser la faiblesse des ressources pour la production agricole et d'autre part avec un petit nombre de bouches à nourrir (les personnes présentes dans la famille de l'EA).

Dès la construction de la typologie, la caractérisation des EA avait montré que malgré des ressources productives « moyennes » par rapport à l'ensemble des EA, le revenu moyen par personne des EA T4 était le plus faible en raison d'un nombre important de personnes dans la famille et donc de bouches à nourrir.

La part des EA en dessous du seuil de pauvreté de la classe « T1 EAF petites et intensives » reste assez élevée avec 62%, alors que l'on pouvait s'attendre en raison de cette « intensification » de la production agricole à des résultats meilleurs. On peut interpréter cette situation comme une limite à l'intensification pour faire sortir les EA de la pauvreté quand les ressources productives sont faibles et que le nombre de bouches à nourrir augmente.

La caractérisation des EA selon le niveau de pauvreté et l'analyse de leur niveau de performances agricoles peuvent être faites en utilisant les classes de pauvreté et quelques variables qui déterminent le revenu selon les ressources disponibles (Tableau 75).

Le nombre moyen de personnes diminue, des EA en situation de pauvreté extrême jusqu'aux EA non pauvres, passant de 5,5 à 4,3. A l'inverse la superficie SAU disponible et la valeur moyenne des animaux progressent régulièrement : les non pauvres ont en moyenne plus de 250 ares et des animaux dont la valeur moyenne est de plus de 6 millions. Ainsi, il y a une certaine correspondance entre pauvreté et dotations en ressources disponibles, même si les coefficients de variation restent élevés, en particulier pour la valeur des animaux.
<table><caption>Tableau 75 : Caractéristiques et performances des EA selon les classes de pauvreté</caption><thead><tr><th rowspan="2">Classes de pauvreté</th><th colspan="2">1Pauvreté Extrême</th><th colspan="2">2Pauvres</th><th colspan="2">3NonPauvres</th><th colspan="2">Ensemble</th></tr><tr><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th><th>Moy</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effectif % des EA</td><td colspan="2">48%</td><td colspan="2">18%</td><td colspan="2">35%</td><td colspan="2">100%</td></tr><tr><td>Nb personnes</td><td>5,5</td><td>44%</td><td>5,1</td><td>38%</td><td>4,3</td><td>54%</td><td>5,0</td><td>48%</td></tr><tr><td>SAU Dispo ares</td><td>114,3</td><td>98%</td><td>136,3</td><td>111%</td><td>266,2</td><td>136%</td><td>170,6</td><td>144%</td></tr><tr><td>VStockMoy Animaux en Ar</td><td>2 758 774</td><td>176%</td><td>3 697 567</td><td>122%</td><td>6 289 092</td><td>211%</td><td>4 141 981</td><td>213%</td></tr><tr><td>Rev AgriOnfarm par Actif fam agricole</td><td>752 788</td><td>93%</td><td>1 890 843</td><td>66%</td><td>4 273 961</td><td>108%</td><td>2 167 857</td><td>148%</td></tr><tr><td>Rev Elevage par Million stock Animaux</td><td>279 292</td><td>231%</td><td>301 665</td><td>137%</td><td>254 278</td><td>203%</td><td>274 675</td><td>206%</td></tr><tr><td>Rev des ProdVégétales par ha SAU disponible</td><td>3 570 266</td><td>283%</td><td>5 643 696</td><td>132%</td><td>3 554 404</td><td>133%</td><td>3 926 563</td><td>209%</td></tr></tbody></table>

Par la suite nous utilisons 3 indicateurs de performance :

- **La rémunération du travail agricole familial avec le revenu agricole on farm par actif familial agricole.** Le revenu agricole « on farm » regroupe les revenus des productions végétales, des productions animales et des autres activités agricoles au sens large comme la pêche, la foresterie et la première transformation de produits agricoles. En divisant ce revenu par le nombre d'actifs familiaux agricoles (exprimés en Unité de Travail Annuel Agricole), on peut apprécier la productivité du travail agricole des membres actifs de l'EA. Cet indicateur mesure d'une manière simplifiée la rémunération du travail familial. Très logiquement cet indicateur accentue les écarts entre les EA en situation d'extrême pauvreté (750 000 Ar/UTAAF/an) et les EA non pauvres (4,27 millions Ar/UTAAF/an). Les EA non pauvres sont plus de 5 fois plus performantes dans ce domaine. Pour avoir un élément de comparaison, on peut rapprocher ces valeurs du SMIG officiel durant la période avec 2,4 millions par an (200 000 Ar/mois). Dans les EA extrêmement pauvres, le travail d'un actif familial de l'EA rapporte un peu moins d'un tiers de Smig, alors que pour les EA en situation de pauvreté un actif familial rapporte environ 1,5 fois le SMIG et dans les EA non pauvres 2,6 fois le SMIG en moyenne. Cette productivité des travailleurs est en lien avec les ressources et les équipements agricoles qui augmentent la productivité du travail, mais aussi, et surtout, avec le recours au travail extérieur. Ainsi, la valeur des matériels agricoles varie d'environ 300 000 Ar/EA pour les EA du groupe extrêmement pauvre, à 580 000 Ar pour les EA non pauvres, alors que les dépenses en main d'œuvre temporaires extérieures pour les seules cultures sont respectivement de 250 000 Ar/EA et 870 000 Ar/EA. **En raison d'une disponibilité plus importante en ressources et en particulier foncières, les EA non pauvres augmentent la productivité de leurs actifs familiaux en embauchant de la main d'œuvre extérieure (journaliers ou tacherons essentiellement).**

- **La performance de l'élevage avec le revenu annuel de l'activité, tous élevages confondus, ramené au capital animal (valeur du stock animal en million d'ariary).** Le nombre et la valeur des animaux élevés au cours de l'année permettent d'apprécier l'importance de l'élevage dans l'EA. Les revenus tirés des activités d'élevage au cours de l'année sont divisés par la valeur du stock, ce qui permet d'apprécier la « rentabilité » de ce « capital animal » pour l'année concernée. Si la valeur du stock animal augmente de manière significative, des plus pauvres aux moins pauvres, la rentabilité n'augmente pas des EA extrêmement pauvres aux EA non pauvres. Cette rentabilité varie en moyenne entre 250 000 et 300 000 Ar par million d'Ar de capital animal. **Ce sont les EA pauvres qui ont le meilleur rendement. Ainsi, la productivité pour les EA non pauvres est plus faible, mais comme elles ont un stock animal plus important, le revenu de l'élevage est plus important en valeur absolue.**
- La performance des cultures avec le revenu annuel des productions végétales par hectare de SAU disponible. La marge nette dégagée par toutes les productions végétales (y compris cultures pérennes, mais sans foresterie) de l'année est divisée par la surface SAU disponible de l'EA (la superficie physique des terres cultivables à la disposition de l'EA pour l'année de l'enquête : superficie agricole utilisée en faire valoir direct et indirect, y compris jachères). On obtient ainsi, le revenu dégagé au cours de l'année pour un hectare, la performance économique de la terre exploitée (ou pas si jachère). **Globalement dans la zone étudiée, un hectare permet de dégager en moyenne une marge nette de près de 4 millions d'ariary par hectare ; les coefficients de variation très élevés indiquent qu'il y a de fortes variations entre les EA.** Comme pour l'élevage, les EA non pauvres ne sont pas plus efficaces que les EA extrêmement pauvres et ce sont les EA pauvres qui ont le meilleur résultat, en lien avec une part plus importante d'EA du type T1 intensive.

Ainsi les EA non pauvres ont un revenu moyen par personne plus élevé car :

- elles ont plus d'actifs ou de ressources productives (foncier, animaux, équipement)

- elles obtiennent une meilleure productivité du travail pour ses actifs agricoles familiaux en lien avec des superficies plus importantes et avec un peu plus d'équipements mais surtout avec un recours beaucoup plus important à la main d'œuvre extérieure agricole qui, dans les conditions malgaches est très flexible et relativement bon marché.

Enfin, il semble difficile pour les EA avec des ressources pour la production agricole faibles de sortir de la pauvreté malgré des acquis en termes d'intensification.
# 6. Utilisation et effets des PAE

Cette dernière partie fait le point sur l'utilisation effective des PAE et permet d'apprécier les effets au niveau des EA, avec toutes les limites, déjà évoquées, liées à la combinaison entre les PAE, mais aussi à la combinaison avec d'autres pratiques agricoles (comme par exemple l'utilisation d'engrais, de pesticides, etc.). Le premier point porte sur l'effet du projet sur la diffusion et l'utilisation des pratiques puis, pour une moitié des PAE identifiées au départ de l'étude (voir point 16 page 16), une évaluation quantifiée en termes de pourcentages des champs et des superficies, en étant statistiquement représentatif des fokontany de l'échantillon et avec la prétention de représenter la situation dans les communes concernées.

Le deuxième point porte sur les performances agricoles des différents types d'EA en rapport avec leurs ressources productives, pour analyser si le revenu au niveau de l'EA est lié à une meilleure productivité par unité de ressource, et en particulier de surface disponible.

Enfin, le troisième point est consacré aux effets combinés de ces pratiques au niveau des EA en croisant le nombre de pratiques utilisées et les performances des EA en termes de revenu, de pauvreté et de sécurité alimentaire.

## 6.1. Utilisation des PAE et importance au niveau des parcelles et du territoire

Le projet ProSol a eu un effet important sur la diffusion/adoption des 34 pratiques AE avec des EA BdD ProSol qui déclarent utiliser en moyenne plus de 8 PAE (moyenne 8,32, CV de 71%), alors que les autres EA dans les mêmes territoires déclarent utiliser en moyenne un peu moins de 4 PAE (moyenne 3,74, CV de 80%). Cependant, cela ne représente pour les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » qu'environ 25% des techniques diffusées, or parmi ces PAE certaines étaient déjà connues et pratiquées par une partie des EA (voir point 4.1, page 70 et suivantes).

Par ailleurs, la diffusion au-delà de ces EA répertoriées « adoptantes » dans la BdD ProSol, qui nous avait été transmise, et donc parmi les « Autres EA », reste faible malgré les précsions apportées par le projet indiquant mener des actions, notamment de formation, à destination des EA non répertoriées dans cette BdD. En final, l'effet des actions du projet au niveau du territoire, peut être évalué avec le pourcentage des EA concernées et le nombre moyen de PAE utilisées par EA qui est relativement faible avec une moyenne globale de 4,76 PAE/EA (CV de 90%). Même si l'objectif du projet n'est pas de faire adopter un maximum de PAE, chaque EA utilisant ce dont elle a besoin.

<table><caption>Tableau 76 : Répartition des EA par types selon le nombre de PAE adoptées (effectif pondéré)</caption><thead><tr><td>Classes de PAE utilisées</td><td>Autres EA</td><td>EA BdD ProSol</td><td>Ensemble</td></tr></thead><tbody><tr><td>1Entre_0_3PAE</td><td>55%</td><td>17%</td><td>47%</td></tr><tr><td>2Entre_4_6PAE</td><td>31%</td><td>31%</td><td>31%</td></tr><tr><td>3Entre_7_9PAE</td><td>8%</td><td>20%</td><td>11%</td></tr><tr><td>4Entre_10_14PAE</td><td>5%</td><td>19%</td><td>8%</td></tr><tr><td>5Entre_15_19PAE</td><td>1%</td><td>6%</td><td>2%</td></tr><tr><td>6Plus de 19 PAE</td><td>0%</td><td>6%</td><td>1%</td></tr></tbody></table>

La constitution de classes avec le nombre de PAE déclarées utilisées par les EA (Tableau 76) permet d'apprécier plus précisément l'effet du projet ProSol dans la diffusion des PAE. Plus de la moitié des « EA Autres » utilisent au plus 3 PAE (55% des EA). Ce dernier pourcentage ne reflète pas la situation avant-projet car, comme le projet l'a précisé, il a mené des actions de formations et de distrubution d'échantillon de semences, auprès des EA non répertoriées dans la BdD qu'il nous a transféré pour cette étude<fnref n="59" />. Dans ces conditions et à défaut de situation de référence, il est difficile d'évaluer l'effet du projet sur la diffusion des PAE.

<footnote n="59">⁵⁹ Voir point 2.3.1 page 18.</footnote>
On peut toutefois, maintenir cette comparaison entre EA BdD ProSol et Autres EA, en gardant à l'esprit que l'effet du projet a un effet de plus grande ampleur que les pourcentages obtenus avec cette comparaison. Ainsi, le projet aurait fait évoluer de plus de 38% les EA BdD ProSol (55% - 17%), et globalement sur l'ensemble du territoire 8% des EA. Comme le pourcentage de la deuxième classe est identique pour EA BdD ProSol et EA autres, ces EA qui ont adopté de nouvelles PAE sont réparties dans les classes avec 7 pratiques et plus.

La répartition des EA BdD ProSol dans les classes du nombre de pratiques utilisées traduit bien cet effet de diffusion avec une part importante des EA BdD ProSol (31% des EA) qui utilisent 10 PAE et plus alors que seulement 6% des EA Autres le font. Les EA qui adoptent 15 PAE et plus sont quasi exclusivement des EA BdD ProSol. Mais le taux encore relativement fort de 17% d'EA qui « restent » à moins de 4 PAE, laisse supposer qu'il existe des contraintes à l'adoption, qui ne sont pas surmontables par les actions actuelles de vulgarisation.

Ainsi, la situation actuelle au niveau du territoire montre qu'en moyenne une EA utilise moins de 5 PAE sur les 34 diffusées par le projet et prises en considération dans l'étude. Si la situation pour les EA BdD ProSol est un peu meilleure avec plus de 8 PAE, les Autres EA sont à moins de 4 avec certaines PAE qui étaient connues et largement utilisées avant les activités du projet. Les efforts à faire pour augmenter significativement le nombre de PAE utilisées à l'ensemble du territoire restent donc importants. Par ailleurs, même s'il n'est pas possible de répondre vu la diversité des situations, on peut se poser la question de savoir à partir de combien de PAE une EA serait « agroécologique » et surtout verrait sa situation s'améliorer significativement.

Cependant, au-delà de ces chiffres, il y a des écarts entre les déclarations d'utilisation et l'utilisation effective l'année de l'enquête. Le tableau de synthèse ci-dessous permet de résumer et de revenir sur plusieurs résultats obtenus et discutés tout au long de la partie 4 sur les niveaux de diffusion et d'adoption des PAE. Les pourcentages portent sur l'ensemble des EA, des champs et de la superficie cultivée des territoires, ils reflètent la situation globale après intervention du projet, sans avoir à entrer dans la distinction entre les deux groupes d'EA.

<table><caption>Tableau 77 : Synthèse de quelques résultats sur les PAE</caption><thead><tr><th rowspan="2">Liste des PAE</th><th colspan="3">Pourcentage des EA qui</th><th colspan="2">Pourcentage des</th></tr><tr><th>déclarent connaître</th><th>déclarent utiliser</th><th>ont utilisé en 2023</th><th>champs concernés</th><th>superficies concernées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Utilisation de fumier</td><td>96%</td><td>60%</td><td>53%</td><td>29%</td><td>19,3%</td></tr><tr><td>Cultures associées avec légumineuses</td><td>78%</td><td>38%</td><td>34%</td><td>10%</td><td>13,0%</td></tr><tr><td>Sorgho</td><td>66%</td><td>14%</td><td>6%</td><td>1,9%</td><td>1,4%</td></tr><tr><td>Arboriculture fruitière (verger)</td><td>60%</td><td>15%</td><td>12%</td><td>4,0%</td><td>6,0%</td></tr><tr><td>Culture en billon et courbe de niveau</td><td>59%</td><td>25%</td><td>18%</td><td>5,9%</td><td>4,2%</td></tr><tr><td>Labour perpendiculaire à la pente</td><td>55%</td><td>39%</td><td>36%</td><td>22,6%</td><td>10,9%</td></tr><tr><td>Embocagement</td><td>41%</td><td>15%</td><td>9%</td><td>3,5%</td><td>3,8%</td></tr><tr><td>Riz Repiquage en ligne et sarcleuse RMME</td><td>40%</td><td>5%</td><td>1,2%</td><td>2,1%</td><td>2,0%</td></tr><tr><td>Fascine</td><td>39%</td><td>13%</td><td>8%</td><td>2,9%</td><td>1,8%</td></tr><tr><td>Compost classique</td><td>34%</td><td>7%</td><td>3%</td><td>1%</td><td>0,4%</td></tr><tr><td>Basket compost</td><td>32%</td><td>5%</td><td>4%</td><td>1,2%</td><td>0,6%</td></tr><tr><td>Ady Gasy</td><td>32%</td><td>13%</td><td>5%</td><td>3,1%</td><td>2,9%</td></tr><tr><td>Technique MILPA</td><td>24%</td><td>8%</td><td>0,6%</td><td>0,6%</td><td>0,2%</td></tr><tr><td>Cordon de paille</td><td>23%</td><td>8%</td><td>3%</td><td>1,4%</td><td>0,4%</td></tr><tr><td>Compost liquide</td><td>21%</td><td>4%</td><td>2%</td><td>3,6%</td><td>3,4%</td></tr><tr><td>Bandes enherbées</td><td>21%</td><td>7%</td><td>5%</td><td>2,1%</td><td>4,0%</td></tr><tr><td>Lombricompost</td><td>16%</td><td>1%</td><td>0,4%</td><td>0,2%</td><td>0,01%</td></tr></tbody></table>
Premièrement, on note une différence importante entre les niveaux de connaissance et d'adoption des PAE entre d'une part les pratiques dites « anciennes/traditionnelles » (comme l'utilisation de fumier dans les champs) et d'autre part les pratiques dites « nouvelles », introduites par le projet ProSol (lombricompost, technique milpa). Les techniques anciennes, comme nous l'avons vu, sont déjà adoptées par une part importante des EA et depuis longtemps, grâce notamment aux savoirs des parents. Cependant, le projet ProSol, au travers des activités de diffusion et de formation (visites-échanges pour les paysans, rôle des paysans relais, mise en place de dispositifs d'échange agriculteurs-éleveurs, production de compostières liquides et de lombricompostières, etc.), a contribué à renforcer l'utilisation de ces pratiques. Pour les secondes, les pratiques dites exogènes (l'utilisation de plantes répulsives ou la jachère améliorée), la part des EA sur le territoire qui les connaissent est nettement moindre, limité aux EA appuyées par ProSol et leur adoption est très récente (depuis 2019) pour la grande majorité d'entre elles, grâce à l'intervention du projet ProSol. Cependant, quand on approfondi et que l'on fait l'inventaire des parcelles où la technique a été effectivement utilisée en 2023, le nombre d'EA qui pratiquent et le pourcentage des parcelles et des superficies concernées, sont faibles à très faibles traduisant des niveaux de diffusion et d'adoption très faibles. On peut interroger la pérennité de l'usage de ces pratiques après le projet.

Deuxièmement, on constate des écarts importants entre les niveaux de connaissance et d'adoption pour certaines pratiques agroécologiques mettant ainsi en évidence l'existence de facteur de blocage au niveau des EA. Ces écarts s'expliquent, en partie, par l'inadéquation entre les PAE diffusées et les caractéristiques des EA, en particulier les contraintes liées à la superficie disponible par exploitation, à l'accès aux intrants et aux équipements agricoles ou encore à la faiblesse du cheptel. On note également des écarts non négligeables entre les déclarations des EA concernant l'adoption des PAE et leur utilisation réelle au cours de l'année d'enquête. Par exemple, si 13% des EA ont déclaré utiliser l'adygasy, elles sont seulement 5% à avoir réellement utilisée cette PAE en 2023. Ces résultats nous permettent de rappeler que toutes les PAE ne sont pas vouées à être diffusées et adoptées partout, de la même manière, auprès de toutes les EA. En effet, les PAE sont plus ou moins pertinentes en fonction des contextes de diffusion (par exemple des caractéristiques agronomiques) et des structures d'exploitation. Un second message clé, qui découle du précédent, est que la dynamique de généralisation des PAE, et donc la mise à l'échelle de l'agroécologie, passe nécessairement par un renforcement des capacités productives des EA. Dit autrement, une plus grande adoption des PAE implique une amélioration des principaux facteurs de production (matériel agricole, animaux, foncier, etc.) des EA. Le projet PROSOL y contribue avec la mise en place de dispositifs d'accès aux intrants et mécanismes de subventions (pour les semences et compost liquide), mais est-ce suffisant ?

Enfin, le fait de peser l'importance des PAE au niveau des exploitations et des parcelles, permet de nuancer certains résultats concernant le taux d'adoption des PAE. En effet, une PAE peut être fortement adoptée (en nombre d'EA) mais finalement elle reste marginale au niveau du paysage (en pourcentage des superficies concernées), ayant des implications fortes sur les effets des PAE au niveau des EAF et des territoires. Par exemple, si 18% des EA ont adopté la culture sur billon en courbes de niveau, cela ne représente que 4% de la superficie totale, en lien avec la diffusion de la technique mais aussi avec les cultures pratiquées, puisque cette technique est adaptée qu'à une petite partie des cultures. Nous avons mis cela en évidence en distinguant trois degrés de mise en œuvre (en test seulement, de manière irrégulière ou bien sur toute la superficie et chaque année). Cette distinction permet de mettre en avant le fait que l'adoption des PAE s'inscrit dans une temporalité longue, c'est un processus complexe, fait de test et d'aller et retour.

Ainsi, d'une manière générale, entre la part des EA qui déclarent utiliser certaines pratiques et la part du territoire qui est réellement impacté, les écarts peuvent être très importants. Parmi les PAE du Tableau 76, seules l'utilisation du fumier, les cultures associées avec légumineuses et le labour perpendiculaire à la pente ont eu un effet significatif sur le territoire avec plus de 10% de la superficie totale cultivée concernée. Les autres pourcentages sont faibles et montrent le long chemin qui reste à parcourir pour impacter significativement le paysage. Il faut cependant rappeler que le projet a démarré il y a peu de temps, et que la diffusion de techniques agricoles doit, en général, s'apprécier sur le long terme.
## 6.2. Performances par unité de surface et valeur du cheptel en lien avec les PAE

Une des options méthodologiques initiales de cette étude, est de considérer le revenu comme le principal (le meilleur) indicateur des performances au niveau de l'EA, car c'est le résultat des combinaisons entre ressources, système d'activités et pratiques, en liens avec l'environnement et en particulier les marchés. Mais mettre en lien PAE et revenu n'est pas évident. La typologie « structurelle » réalisée (point 3.2) a permis de regrouper les EA « qui se ressemblent » selon leurs principales ressources et de créer 6 classes, même si à l'intérieur de certaines classes existe encore une variabilité forte. L'utilisation des PAE varie selon ces classes et cette typologie permet d'analyser le niveau de revenu (voir point 5.3.1).

Pour chaque classe d'EA, les tableaux ci-dessous rappellent tout d'abord quelques variables qui les caractérisent puis présentent les résultats globaux moyens des performances avec le revenu total, le revenu agricole on farm<sup>60</sup>, les revenus (marges nettes) des productions végétales et de l'élevage, puis les performances sont ramenées par unité de ressource : la marge nette par ha SAU pour les productions végétales (déjà analysée dans le point 5.1.3, page 116), la marge nette de l'élevage (hors apiculture) par million de capital animal, le revenu agricole par actif agricole familial. Et aussi le revenu total par personne comme indicateur de pauvreté monétaire.

L'analyse est menée à deux niveaux : le premier au niveau de chaque classe d'EA (Tableau 78) ; puis en distinguant dans chaque classes les deux groupes d'EA : les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » et les « Autres EA non répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol » (Tableau 79).

### 6.2.1. Analyse des performances par classe d'EA

Les EA des classes T1, T2 et T3 ont des revenus moyens qui sont assez proches et qui varient de 6 à 10 millions (Tableau 78). Leur composition est différente.

Les EA de la classe T1 (Petites EAF intensives) ont un revenu moyen de 7,6 millions d'ariary, relativement diversifié et « équilibré ». Pourtant ces EAF ont une dotation en facteurs de production un peu plus faible que la moyenne. Ces EAF compensent cette dotation « faible » par une intensification des productions agricoles (productions végétales et élevage). Ce sont des EA qui ont le produit brut et la marge nette par unité de surface ou par capital animal les plus élevés, ce sont les EA les plus intensives et on pourrait conclure les plus performantes vis-à-vis de l'utilisation des ressources. Le nombre moyen de PAE utilisées est important (10 en moyenne), nettement plus élevé que dans les autres classes sauf T6. Mais on verra plus loin, qu'il existe une grande variabilité pour la plupart des indicateurs dans cette classe.

La classe des EAF moyennes avec familles nombreuses (T2) est caractérisée par une dotation en facteurs de production moyenne ou légèrement supérieure à la moyenne, l'essentiel du revenu (70%) provient de l'agriculture « on farm » avec la production végétale et l'élevage. Mais aussi, en lien avec un nombre de personnes dans la famille plus élevé que la moyenne, des activités agricoles « off farm » qui apportent 18% du revenu total, plus que les activités non agricoles avec seulement 9%. La productivité des productions végétales est moyenne, celle de l'élevage un peu plus faible que la moyenne. L'évolution de ces EA est contrainte par le nombre de personnes présentes qui rogne les capacités d'autofinancement des investissements productifs en augmentant les besoins de consommation, qui peut se traduire par un sous-emploi des actifs familiaux (mais qu'ils compensent en vendant leur force de travail à d'autres EA) et qui compromet la durabilité de l'exploitation car la transmission intergénérationnelle risque de se traduire par une réduction des facteurs de production disponibles et un changement de classe de l'EA vers une classe plus « petite ».

<footnote n="60"><sup>60</sup> Le revenu moyen agricole on farm (qui cumule le revenu des productions végétales, de l'élevage, de l'apiculture, de la foresterie et de la pêche) exprime la performance agricole (au sens large) de chaque classe d'EA. Le revenu agricole moyen « on farm » dépend essentiellement des marges nettes dégagées par les productions végétales et l'élevage, mais quelques EA ont aussi des revenus conséquents de la pêche, de l'apiculture, de la foresterie ou de la première transformation de produits agricoles qui viennent augmenter sensiblement ce revenu agricole.</footnote>
<table><caption>Tableau 78 : Comparaison des niveaux de productivité entre les classes d'exploitations agricoles pour l'élevage et les productions végétales (valeur en 1 000 Ar)</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>T1 Petite intensive</th><th>T2 EAF moy F nb</th><th>T3 Moyen EAF</th><th>T4 Petite EAF jeune</th><th>T5 Gde EAF</th><th>T6 EA Patron</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nb moy PAE utilisé</td><td>-</td><td>10,1</td><td>4,3</td><td>4,3</td><td>3,1</td><td>7,1</td><td>13,0</td><td>4,8</td></tr><tr><td>Revenu agricole on farm (1000 Ar)</td><td></td><td>5 370</td><td>4 239</td><td>5 020</td><td>2 569</td><td>13 393</td><td>26 899</td><td>4 265</td></tr><tr><td>SAU Disponible par EA en ha</td><td>a</td><td>1,37</td><td>1,85</td><td>1,50</td><td>1,11</td><td>7,04</td><td>14,23</td><td>1,71</td></tr><tr><td>VStock Anim en 1000 000 Ar</td><td>b</td><td>3,70</td><td>5,30</td><td>5,84</td><td>1,82</td><td>7,16</td><td>49,42</td><td>4,14</td></tr><tr><td>PB Prod végétale (1000Ar)</td><td>c</td><td>5 828</td><td>5 002</td><td>3 469</td><td>3 081</td><td>19 655</td><td>28 451</td><td>4 773</td></tr><tr><td>PB Elevage en (1000Ar)</td><td>d</td><td>1 325</td><td>892</td><td>832</td><td>451</td><td>1 133</td><td>11 621</td><td>878</td></tr><tr><td>Marge Nette ProdVeg (1000Ar)</td><td>e</td><td>3 978</td><td>3 485</td><td>2 083</td><td>2 082</td><td>13 268</td><td>17 471</td><td>3 207</td></tr><tr><td>Marge Nette Elevage (1000Ar)</td><td>f</td><td>870</td><td>611</td><td>572</td><td>294</td><td>30</td><td>7 778</td><td>566</td></tr><tr><td>PB Prod Veg par ha (1000Ar)</td><td>c/a</td><td>4 244</td><td>2 701</td><td>2 316</td><td>2 774</td><td>2 791</td><td>2 000</td><td>2 798</td></tr><tr><td>PB Elev par million cheptel (1000Ar)</td><td>d/b</td><td>358</td><td>168</td><td>143</td><td>247</td><td>158</td><td>235</td><td>212</td></tr><tr><td>Marge Nette prod Veg par ha (1000Ar)</td><td>e/a</td><td>2 897</td><td>1 882</td><td>1 391</td><td>1 875</td><td>1 884</td><td>1 228</td><td>1 880</td></tr><tr><td>Mge Nette élevage par million cheptel (1000Ar)</td><td>f/b</td><td>235</td><td>115</td><td>98</td><td>161</td><td>4</td><td>157</td><td>137</td></tr></tbody></table>

Les EA moyennes de la classe T3 sont caractérisées par une dotation en facteurs de production moyenne, mais avec une structure du revenu très particulière. Ce sont les EA les moins agricoles, avec un revenu des activités non agricoles qui représente 50% du revenu total moyen. Les productions végétales et animales contribuent seulement pour 26% du revenu moyen, légèrement plus que les « autres activités agricoles » avec 23% qui intègrent la pêche, l'apiculture et les activités forestières.

Enfin, les EAF avec le plus faible revenu total sont celles de la classe T4 (Petites EAF jeunes). Ce sont les plus nombreuses et elles sont caractérisées par une dotation en facteurs de production bien plus faible que la moyenne. Elles ont une productivité que l'on peut qualifier de « moyenne », mais la faiblesse des ressources disponibles fait que le revenu moyen total est très faible avec seulement 4,3 millions d'ariary. Le nombre moyen de personnes est également faible (3,6 personnes) ce qui en termes de revenu par personne attenue un peu les écarts de pauvreté avec les autres types d'EAF. Malgré un nombre faible de personnes dans l'EA, la part du revenu acquis en travaillant à l'extérieur sur d'autres EAF est conséquent avec 10%, en lien avec la faible dotation foncière. Dans un objectif de réduction de la pauvreté, ces EA apparaissent comme celles qui devraient être les plus aidées pour améliorer leurs conditions de vie et pour « sortir de la pauvreté », or ce sont celles qui sont le plus sous représentées dans la base de données des EA adoptantes du projet ProSol.

Les grandes EAF de la classe T5, qui sont peu nombreuses, dégagent un revenu moyen total annuel conséquent de près de 16 millions d'ariary. Il est essentiellement constitué par les productions végétales avec 84% et par les activités non agricoles avec 15%. Les autres sources sont négligeables et notamment l'élevage alors que le capital que représente le cheptel est important, nettement au-dessus des autres EA, sauf les EA de la classe T6. En fait ce cheptel est essentiellement constitué de bœufs de trait (plus de la moitié de la valeur totale du cheptel avec 51%), les autres zébus sont élevés pour le renouvellement des bœufs de trait et représentent 21% de la valeur du cheptel. Il n'y a pas d'intensification de l'élevage ni avec les bovins (un peu de lait et très peu de ventes d'animaux) ni avec les autres types d'animaux.
La classe avec les résultats moyens par EA les plus élevés sont ceux de la classe T6 EA patronales. Ces EA ont les plus fortes dotations, mais sont très peu nombreuses. Cependant on constate que le produit brut par unité de surface disponible est le plus faible<sup>61</sup> de toutes les classes alors que le produit brut par million de cheptel possédé est un peu supérieur à la moyenne mais reste plus faible que celui des EA des classes T1 et T4. Quand on fait l'analyse en prenant les marges nettes dégagées par ces activités, le constat est le même, cette classe T6 a la plus faible performance moyenne pour les productions végétales et une performance au-dessus de la moyenne pour les productions animales. On notera que les EA T6 et T5 utilisent plus de main d'œuvre pour le travail dans les champs et ont donc des marges nettes qui diminuent plus fortement que les autres classes d'EA qui utilisent essentiellement de la main d'œuvre familiale. C'est cette classe d'EA T6 qui utilise le plus de pratiques AE, comparativement à la moyenne de toutes les autres classes.

En résumé, le Tableau 78 prolonge l'analyse menée au point 5.3.1 avec la Figure 61 et apporte des réponses à la question de savoir si les hauts revenus obtenus par certaines classes d'EA (notamment T6) sont liés à des productivités économiques plus élevées ? Il permet de répondre clairement que non, les revenus élevés ne traduisent pas toujours une meilleure productivité des activités agricoles.

### 6.2.2. Analyse des niveaux de productivité par classe d'EA et par groupe d'EA

Les résultats moyens pour chaque groupe à l'intérieur de chaque classe sont présentés dans le Tableau 79. On note que les effectifs sont faibles pour quelques groupes (< 30) et en particulier pour les « Autres EA » de la classe T5 Gde EAF où il n'y a que 3 EA dans l'échantillon effectif non pondéré. La classe T6 patronale est seulement présente parmi les EA de la BdD ProSol (« EA BdD ProSol »).

Il faut rappeler que les classes ont été élaborées par une analyse statistique (ACP, puis CAH) à partir de 18 variables et on retrouve dans les classes les éléments discriminants de l'analyse statistique. Le Tableau 79 présente quelques-unes des variables qui ont servi à la construction des classes (voir point 3.2.1 pages 46 et suivantes), en plus des variables de performance.

Dans un premier temps, on compare les deux groupes dans chaque classe en faisant une lecture par variable (lecture « horizontale »), puis en comparant les deux groupes à l'intérieur de la classe (lecture « verticale »).

* Lecture « horizontale »

La répartition des différents types d'EA dans le territoire (« % EA dans territoire » dans le Tableau 79 page 139 et Figure 17 page 51) met en évidence une sous-représentation des EA de la classe T4 parmi les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol ». Or cette classe est la plus nombreuse et représente à elle seule 45% des EA présentes sur le territoire alors qu'elles ne sont que 26% dans la BdD ProSol des EA des adoptantes, BdD transmise pour l'étude (54/204 dans l'échantillon non pondéré).

Le nombre moyen de PAE utilisées, nombre déterminé sur la base des déclarations, est toujours plus élevé (entre 1,6 fois à plus du double) pour les EA BdD ProSol, par rapport aux EA Autres. Ce résultat est logique, toutes les EA enregistrées dans la base de données ont dû bénéficier d'un appui « fort » et ont adopté quelques nouvelles PAE même si les écarts ne sont pas très importants sauf pour les EA des classes T1 et T5.

Pour l'appartenance à des OP, il n'y a pas d'écarts très importants entre les groupes à l'intérieur des classes, les EA BdD ProSol adhèrent à un peu plus d'OP dans les classes T3 et T5, mais pour T1 ce sont les Autres EA qui adhèrent à plus d'OP.

<footnote n="61">61 Ce qui ne signifie pas que les performances techniques sont plus faibles, et notamment le rendement, mais que la marge dégagée par unité de surface est plus faible, en raison de charges plus élevées et en particulier les dépenses en main d'œuvre (permanente et temporaire).</footnote>
Pour les deux principales ressources que sont la SAU disponible et la valeur des animaux, les EA BdD ProSol sont toujours mieux dotées que les Autres EA, sauf pour la classe T4 Petite jeune où les valeurs sont très proches. Ceci prolonge les analyses déjà faites : le projet ProSol enregistre dans sa base de données les EA qui sont les mieux dotées en ressources et qui ont de meilleures performances en termes de revenu agricole, même si les performances physiques ne sont pas différentes.

**La marge nette (revenu) des productions végétales** est, comme pour la SAU disponible, plus élevée pour les EA BdD ProSol que pour les EA Autres, sauf pour les EA de la classe T4, avec des EA Autres qui ont une SAU disponible très légèrement supérieure, et pour les EA de la classe T5, mais dans cette classe l'effectif des EA Autres est faible.

La **marge nette de l'élevage** suit la valeur du stock animal qui est plus faible pour les EA Autres que pour les EA BdD ProSol sauf pour la classe T4. Le revenu de l'élevage est donc plus faible pour les EA Autres sauf pour T4. On note que les écarts sont importants entre les deux groupes d'EA, plus importants que les écarts de valeur moyenne de stock animal.

Ainsi de manière très logique, les EA du groupe EA BdD ProSol ont, à l'intérieur de chaque classe, un revenu total moyen nettement supérieur à celui des EA Autres, sauf dans les classes T3 et T4 où les revenus sont équivalents. Pour T3, les EA BdD ProSol sont plus agricoles (revenu agricole on farm supérieur), à l'inverse de T4.

Le **revenu par personne** indique le niveau de pauvreté monétaire moyen par classe et par type. Le seuil de pauvreté est de 1 477 565 Ar/pers/an (voir point 5.3.4). Les EA des classes T2 et T4 ont un revenu moyen inférieur à ce seuil aussi bien les EA BdD ProSol que les EA Autres. La classe T2 est caractérisée par des ressources « moyennes » mais aussi par des familles plus nombreuses (7 personnes) que dans les autres classes. Pour la classe T4, la faiblesse des ressources expliquent largement cette situation de pauvreté, sans que le nombre de PAE plus élevé ne vienne améliorer la situation dans le groupe des EA BdD ProSol.

La **marge nette des productions végétales par ha** est plus élevée chez les Autres EA pour toutes les classes d'EA sauf la classe T3 des EA moyennes avec activités non agricoles. La première raison de ces écarts provient de charges plus élevées (notamment en travail pour payer les salariés extérieurs) pour les EA BdD ProSol, puisque les rendements des principales cultures sont semblables (voir point 5.1.1). L'écart est particulièrement important pour la **classe T1 EA petites intensives**, avec des EA Autres qui ont une marge nette extrêmement élevée, en lien avec la production maraichère dans ces EA. Si les deux groupes d'EA utilisent un nombre plus important que la moyenne de PAE, l'effet semble limité pour les EA BdD ProSol, qui obtient une marge nette par ha assez proche de la moyenne. Mais ces EA BdD ProSol de la classe T1 ont par contre une marge nette d'élevage par million de stock animal, très élevée. Ces EA sont intensives surtout par l'élevage.

Enfin, le **revenu agricole « On Farm » par actif familial agricole** (exprimé en UTAAF) est toujours nettement supérieur pour les EA BdD ProSol par rapport aux Autres EA, sauf, encore une fois, pour les EA de la classe T4 où les deux résultats sont semblables. Cet indicateur est à un niveau assez bas (car nettement inférieur au Smig, voir point 5.3.4) pour les EA des classes T2 et T4, y compris pour les EA BdD ProSol dans ces deux classes. Et c'est ce qui explique en grande partie le niveau de pauvreté monétaire (voir ci-dessus). Pour sortir de la pauvreté via la production agricole, c'est cet indicateur qui doit progresser.

## • Lecture « verticale »

Pour la **classe T1**, les éléments centraux de sa construction sont un capital social plus important (niveau de scolarisation du CE, appartenance au réseaux sociaux via les OP) et un nombre de PAE plus élevé. Mais à l'intérieur de cette classe il existe toujours une forte variabilité et en particulier pour la SAU disponible, avec un écart très fort entre les « Autres EA » avec seulement 81 ares et les EA BdD ProSol avec 221 ares. L'analyse statistique a regroupé des EA avec des caractéristiques « agricoles » qui sont relativement différentes (hormis pour le capital social et le nombre de PAE). Ce sont : d'une part des
EA maraichères qui appartiennent au groupe des Autres EA qui sont petites mais très intensives dans la production végétale avec une marge nette par ha très élevée, la plus élevée de toutes ; et (ii) les EA du groupe « EA BdD ProSol » qui sont des EA beaucoup plus grandes avec une marge nette des productions végétales relativement élevée, la plus élevée de toutes les « EA BdD ProSol », mais nettement inférieure à celle des « Autres EA », mais surtout ce sont des EA qui intensifient l'élevage avec la marge nette par capital animal la plus élevée de toutes, et une intensification basée pour beaucoup sur des animaux à cycle court. **Peut-on interpréter ces résultats comme des EA, dans cette classe T1, qui par leur haut niveau de capital social savent adapter leurs stratégies d'intensification à leurs ressources et au contexte socio-économique ?**

**La classe T2** est caractérisée par un nombre de personne important, des CE plus âgés, un niveau de scolarisation très bas mais une superficie SAU disponible et une valeur de stock animaux moyennes. A l'intérieur de cette classe, comme pour la classe T1, les EA BdD ProSol sont nettement mieux dotées que les Autres EA et si les premières utilisent plus de PAE, les autres EA ont de meilleurs résultats pour la marge nette des productions végétales par ha et aussi pour la marge nette élevage par rapport à la valeur du stock animal. Comme les familles sont nombreuses, les résultats pour cette classe sont très mauvais en termes de pauvreté monétaire et de productivité agricole par actif agricole, cependant les EA BdD ProSol s'en sortent un peu moins mal, en raison de la meilleure dotation, mais globalement le revenu agricole par actif agricole familial reste très nettement en dessous du Smig.

Les EA de la **classe T3** ont des ressources agricoles moyennes mais ont aussi des activités non agricoles plus importantes que la moyenne. A l'intérieur de cette classe, encore une fois, les EA BdD ProSol sont mieux dotées en superficie SAU disponible et valeur de stock animal. Les EA BdD ProSol sont plus agricoles. Les Autres EA ont des revenus issus des activités non agricoles un peu plus élevés. Les deux groupes ont des résultats moyens qui les positionnent hors de la pauvreté, avec un revenu agricole par actif familial agricole qui est très nettement au-dessus du Smig, malgré l'importance des activités non agricoles. Ce résultat pourrait être interprété comme un effet positif de la diversification des activités au sein des EA et de la complémentarité entre activités agricoles et non agricoles.

**La classe T4**, la plus nombreuse, est celle des petites EA avec des dotations en surface et animaux les plus basses, avec des CE un peu plus jeunes mais avec peu de personnes. Il n'y a pas de différence significative entre EA BdD ProSol et EA Autres, sauf au niveau de la marge nette des productions végétales par ha, un peu plus élevée pour les Autres EA. Ces Autres EA dans cette classe T4 sont un peu plus « agricoles », mais en final les résultats sont faibles et semblables pour les deux groupes, même si le nombre de PAE diffère.

Pour la **classe T5**, le nombre d'EA des Autres EA est faible pour s'engager dans des comparaisons et pour la **classe T6** il y a seulement des EA BdD ProSol.
<table><caption>Tableau 79 : Caractéristiques et performances par classe d'EA et par groupe d'EA</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">T1 Petite intensive</th><th colspan="2">T2 Moy Fam Nb</th><th colspan="2">T3 Moy act non agri</th><th colspan="2">T4 Petite jeune</th><th colspan="2">T5 Gde EAF com</th><th colspan="2">T6 EA Patronale</th><th colspan="3">Ensemble</th></tr><tr><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effectif non pondéré</td><td>18</td><td>52</td><td>44</td><td>59</td><td>30</td><td>20</td><td>101</td><td>54</td><td>3</td><td>10</td><td>9</td><td>196</td><td>204</td><td>400</td></tr><tr><td>Effectif pondéré</td><td>322</td><td>216</td><td>734</td><td>258</td><td>359</td><td>95</td><td>1 542</td><td>209</td><td>69</td><td>45</td><td>45</td><td>3 026</td><td>868</td><td>3 894</td></tr><tr><td>% EA sur le territoire</td><td>8%</td><td>6%</td><td>19%</td><td>7%</td><td>9%</td><td>2%</td><td>40%</td><td>5%</td><td>2%</td><td>1%</td><td>1%</td><td>78%</td><td>22%</td><td>100%</td></tr><tr><td>Age CE (ans)</td><td>40</td><td>51</td><td>54</td><td>54</td><td>41</td><td>42</td><td>40</td><td>43</td><td>41</td><td>41</td><td>49</td><td>43</td><td>48</td><td>45</td></tr><tr><td>Nbre années études du CE</td><td>6,7</td><td>7,5</td><td>2,2</td><td>2,5</td><td>3,6</td><td>3,2</td><td>4,8</td><td>4,6</td><td>5,3</td><td>4,6</td><td>5,2</td><td>4,2</td><td>4,6</td><td>4,3</td></tr><tr><td>Nbre de personnes</td><td>5,5</td><td>5,0</td><td>7,0</td><td>6,6</td><td>5,6</td><td>5,9</td><td>3,5</td><td>4,0</td><td>7,8</td><td>5,0</td><td>6,5</td><td>4,9</td><td>5,4</td><td>5,0</td></tr><tr><td>Nbre actifs agri (UTAAF)</td><td>2,5</td><td>2,1</td><td>4,1</td><td>4,1</td><td>1,8</td><td>1,7</td><td>1,7</td><td>1,6</td><td>4,8</td><td>2,9</td><td>3,3</td><td>2,4</td><td>2,6</td><td>2,5</td></tr><tr><td>Nbre OP</td><td>1,9</td><td>1,7</td><td>0,3</td><td>0,3</td><td>0,3</td><td>0,5</td><td>0,4</td><td>0,4</td><td>0,7</td><td>1,1</td><td>0,6</td><td>0,5</td><td>0,7</td><td>0,6</td></tr><tr><td>Nbre PAE utilisées</td><td>7,7</td><td>13,5</td><td>3,7</td><td>6,2</td><td>3,8</td><td>6,1</td><td>2,8</td><td>5,4</td><td>5,7</td><td>9,1</td><td>13,0</td><td>3,7</td><td>8,3</td><td>4,8</td></tr><tr><td>SAU disponible (ares)</td><td>81,2</td><td>220,9</td><td>163,3</td><td>247,6</td><td>140,8</td><td>184,0</td><td>111,7</td><td>106,2</td><td>622,0</td><td>831,0</td><td>1 422,9</td><td>136,1</td><td>291,0</td><td>170,6</td></tr><tr><td>VStock Animaux (en 1000Ar)</td><td>3 020</td><td>4 712</td><td>4 847</td><td>6 573</td><td>4 695</td><td>10 170</td><td>1 834</td><td>1 756</td><td>6 957</td><td>7 480</td><td>49 417</td><td>3 147</td><td>7 610</td><td>4 142</td></tr><tr><td>MN production végétale (en 1000Ar)</td><td>3 369</td><td>4 885</td><td>3 273</td><td>4 089</td><td>1 812</td><td>3 112</td><td>2 190</td><td>1 287</td><td>15 327</td><td>10 096</td><td>17 471</td><td>2 833</td><td>4 509</td><td>3 207</td></tr><tr><td>MN élevage (en 1000Ar)</td><td>4 241</td><td>15 346</td><td>4 274</td><td>11 343</td><td>4 231</td><td>11 370</td><td>3 076</td><td>1 945</td><td>-974</td><td>2 259</td><td>77 780</td><td>3 535</td><td>13 054</td><td>5 657</td></tr><tr><td>Revenu Total par EA (en 1000Ar)</td><td>5 360</td><td>10 848</td><td>5 777</td><td>6 792</td><td>10 201</td><td>10 012</td><td>4 280</td><td>4 323</td><td>18 045</td><td>12 571</td><td>30 891</td><td>5 774</td><td>9 105</td><td>6 517</td></tr><tr><td>Revenu agricole on farm (1000 Ar)</td><td>3 915</td><td>7 538</td><td>3 882</td><td>5 254</td><td>4 730</td><td>6 122</td><td>2 658</td><td>1 909</td><td>15 229</td><td>10 563</td><td>26 899</td><td>3 621</td><td>6 507</td><td>4 265</td></tr><tr><td>RvTotal par personne (1000Ar)*</td><td>1 067</td><td>2 783</td><td>918</td><td>1 118</td><td>2 079</td><td>1 985</td><td>1 389</td><td>1 181</td><td>2 505</td><td>3 248</td><td>7 569</td><td>1 348</td><td>2 086</td><td>1 512</td></tr><tr><td>Marge Nette prod Veg par ha (1000 Ar)*</td><td>13 673</td><td>2 634</td><td>3 480</td><td>1 760</td><td>1 471</td><td>1 820</td><td>3 810</td><td>1 850</td><td>2 689</td><td>1 414</td><td>1 596</td><td>4 492</td><td>1 979</td><td>3 927</td></tr><tr><td>Mge Nette élevage par million cheptel (1000Ar)*</td><td>233</td><td>554</td><td>283</td><td>213</td><td>255</td><td>262</td><td>271</td><td>279</td><td>39</td><td>168</td><td>207</td><td>262</td><td>317</td><td>275</td></tr><tr><td>RvAgriOnfarm par Actif familial agricole (1000Ar)*</td><td>1 946</td><td>4 499</td><td>1 112</td><td>1 462</td><td>3 309</td><td>4 440</td><td>1 770</td><td>1 761</td><td>3 402</td><td>4 855</td><td>10 910</td><td>1 849</td><td>3 279</td><td>2 168</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Moyenne par EA (c'est-à-dire sans pondération ni par la superficie, ni par le montant total de la valeur des animaux, ni par le nombre total d'actifs familiaux</footnote>
## 6.3. Quelques effets des PAE sur la situation des EA

Dans cette partie, l'analyse est menée en croisant le nombre de pratiques utilisées par EA et des indicateurs de résultats des performances des EA : revenu, pauvreté et sécurité alimentaire.

### 6.3.1. PAE, revenu global et marge nette des productions végétales par ha

L'analyse croisée des classes de nombre de PAE adoptées avec le revenu total (Tableau 80) montre que ce revenu moyen global par EA augmente en même temps qu'augmente le nombre de PAE utilisées par les EA. Par exemple, les EA qui adoptent 15 PAE ou plus ont un revenu moyen total deux fois supérieur à celui des EA qui adoptent moins de 6 PAE. Cela ne nous permet pas d'affirmer qu'il existe un lien de causalité entre l'adoption des pratiques agroécologiques et le niveau de revenu. Pour cela, il faut prendre en compte les revenus des productions végétales.

En revanche, on peut faire l'analyse que ce sont les exploitations agricoles les mieux dotées en facteurs de production, celles qui ont les revenus les plus élevés, qui sont le plus en capacité d'adopter un grand nombre de PAE. Il existe un coefficient de corrélation positif de 0,57 entre le revenu total et la SAU disponible et un coefficient, toujours positif mais plus faible (0,35) entre SAU disponible et nombre de PAE utilisées. Mais à ce stade, il est difficile de savoir si le niveau de revenu est lié au nombre de PAE adoptées ou bien à la taille de l'exploitation et à sa dotation en capitaux.

<table><caption>Tableau 80 : Nombre de PAE adoptées, revenu total et performances des productions végétales</caption><thead><tr><th rowspan="2">Classes nombre de PAE par EA</th><th rowspan="2">Effectif nb EA</th><th rowspan="2">SAU en ha</th><th rowspan="2">Taux d'intensification foncière</th><th rowspan="2">Revenu total (1000 Ar)</th><th rowspan="2">Marge nette production végétale (1000 Ar)</th><th colspan="2">Marge nette production végétale par ha (1000 Ar)</th></tr><tr><th>Moyenne par EA</th><th>Moyenne pondérée par superficie</th></tr></thead><tbody><tr><td>1Entre_0_3</td><td>1 816</td><td>1,12</td><td>1,26</td><td>5 088</td><td>2 269</td><td>3 359</td><td>2 027</td></tr><tr><td>2Entre_4_6</td><td>1 197</td><td>1,72</td><td>1,26</td><td>6 717</td><td>3 478</td><td>5 940</td><td>2 022</td></tr><tr><td>3Entre_7_9</td><td>433</td><td>2,56</td><td>1,19</td><td>8 543</td><td>4 363</td><td>2 750</td><td>1 703</td></tr><tr><td>4Entre_10_14</td><td>319</td><td>2,64</td><td>1,27</td><td>8 280</td><td>5 031</td><td>1 937</td><td>1 907</td></tr><tr><td>5Entre_15_19</td><td>73</td><td>2,88</td><td>1,07</td><td>12 675</td><td>3 243</td><td>2 133</td><td>1 125</td></tr><tr><td>6Plus de 19 PAE</td><td>56</td><td>6,96</td><td>0,98</td><td>14 517</td><td>8 433</td><td>1 721</td><td>1 211</td></tr><tr><td>Total</td><td>3 894</td><td>1,71</td><td>1,25</td><td>6 513</td><td>3 207</td><td>3 927</td><td>1 880</td></tr></tbody></table>

L'analyse croisée des classes de nombre de PAE adoptées et la marge nette moyenne des productions végétales, montre, comme pour le revenu total, que cette marge progresse avec le nombre de PAE utilisées par les EA, mais avec une rupture pour la cinquième classe (entre 15 et 19 PAE) pour laquelle la marge nette est nettement plus faible que pour les classes qui l'entourent. Pour une analyse plus fine des effets de l'adoption des PAE sur les performances des EA, il est nécessaire de prendre en compte le revenu moyen des productions végétales par hectare.

L'analyse croisée entre les classes de nombre de PAE adoptées par les EA et le revenu moyen des productions végétales par hectare (avec ou sans pondération par la superficie) montre qu'il n'y a pas un lien clair entre le niveau d'adoption des PAE et le niveau de performance pour les productions végétales, la tendance semble plutôt être une évolution en sens inverse (le coefficient de corrélation est proche de 0, mais négatif).

Par exemple, les EA qui adoptent moins de 3 PAE ont un revenu moyen des productions végétales par hectare supérieur aux EA qui adoptent 7 pratiques agroécologiques ou plus. Elles ont même un revenu moyen par hectare quasiment deux fois supérieur aux EA qui adoptent plus de 20 PAE. En fait, le revenu des productions végétales par ha semble évoluer plus en fonction du taux d'intensité culturale (coefficient de corrélation positif mais faible avec 0,22).
Ainsi, l'adoption de plus de PAE (parmi les 34 vulgarisées) ne semble pas avoir un impact positif direct sur le revenu par hectare des productions végétales, c'est-à-dire la performance en terme économique. Le revenu issu des productions végétales et le revenu total des EA sont en lien avec la superficie SAU disponible, donc la taille des EA. Par contre, on peut établir un lien entre la taille des EA et l'adoption des pratiques ; les grandes EA ont tendance à adopter/utiliser plus de PAE que les petites.

### 6.3.2. PAE et pauvreté monétaire

Dans le point 5.3.4, (page 126 et suivantes), nous avons analysé les revenus des EA, et plus exactement le revenu par personne, par rapport au seuil de pauvreté monétaire et au seuil de pauvreté extrême. Il s'agit ici de croiser niveau de pauvreté et classes d'utilisation de PAE. Cette fois c'est le revenu total par personne qui est croisé avec les classes de PAE, ce revenu intègre l'ensemble des marges nettes des activités menées par les membres de l'EA, y compris les activités non agricoles.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 65 : Répartition des EA par classes du nombre de PAE utilisées selon les seuils de pauvreté</figcaption></figure>

Comme le nombre de PAE utilisées évolue en lien avec la superficie SAU disponible, il n'est pas étonnant que les EA avec peu de PAE (de 0 à 6) soient en proportion plus souvent pauvres et extrêmement pauvres (un peu moins de 70% pour chacune des classes).

A l'inverse les classes avec beaucoup de PAE, sont plus souvent non pauvres. Et si pour la classe de 20 PAE ou plus apparaissent des EA pauvres, c'est d'abord en raison de chocs subis, l'année étudiée, au niveau de la production comme déjà mentionné.

On notera également que les EA dans les classes avec peu de PAE obtiennent une part conséquente de leurs revenus des activités non agricoles et/ou des activités de salariés agricoles. L'adoption des PAE augmenterait en lien avec la taille de l'exploitation et évoluerait en sens inverse de l'importance des activités hors EA (« importance » c'est-à-dire en valeur relative pas forcément en valeur).

### 6.3.3. PAE et insécurité alimentaire des EA

Pour analyser le niveau d'insécurité alimentaire au sein des 400 ménages enquêtés en lien avec plusieurs variables (type d'EA, revenu total par personne, nombre de PAE utilisées, etc.), nous avons utilisé le score HFIAS (Echelle de l'accès déterminant l'insécurité alimentaire des ménages) qui permet de mesurer le niveau d'insécurité alimentaire (accès) dans le ménage au cours des quatre dernières semaines (30 derniers jours) (Coates et al., 2007). Le questionnaire comprend neuf questions de « fréquence de survenance » qui présentent un niveau croissant de gravité de l'insécurité alimentaire (voir le questionnaire en annexe 10.7 page 199).

Pour chacune des neuf questions, les répondants ont le choix entre quatre réponses reflétant quatre catégories de fréquence à savoir « jamais », « rarement », « parfois » et « souvent ». Pour chacune de ces quatre modalités nous avons attribué un score allant de 0 à 3. Ensuite, un score HFIAS est calculé pour chaque ménage en additionnant les scores des neuf questions. Le score maximum pour un ménage est de 27 (la réponse « souvent, » est codée par le chiffre 3, soit trois fois neuf) ; le score minimum est 0 (le ménage a répondu « jamais » à toutes les questions). Plus le score est élevé, plus le ménage connaît une grande insécurité alimentaire. Plus le score est faible, moins le ménage fait l'expérience de l'insécurité alimentaire.
Après avoir calculé le score HFIAS pour les 400 exploitations enquêtées, nous avons élaboré une classification des ménages agricoles. Cette classification comporte quatre catégories. La première catégorie (« Pas_Faim ») comptabilise l'ensemble des EA ayant répondu « jamais » et ayant eu un score HFIAS de 0. La seconde (« Peu_Faim »), regroupe les EA ayant eu un score HFIAS entre 1 et 9, c'est-à-dire qu'elle rassemble les EA qui ont potentiellement répondu « rarement » aux neuf questions du questionnaire. La troisième (« Faim_Modérée »), regroupe les EA ayant eu un score HFIAS entre 10 et 15. Enfin, la quatrième catégorie (« Faim_Sévère »), rassemble les EA ayant eu un score HFIAS supérieur à 16, sachant que le score maximum au sein de notre échantillon est de 22.

Le Tableau 81 montre que le niveau d'insécurité alimentaire dans la région Boeny, à la période précédant l'enquête, est relativement faible, avec 63% des EA enquêtées ont connu « un peu » la faim au cours des quatre dernières semaines, tandis que 24% ont déclaré ne pas avoir connu la faim, soit en cumulant ces deux catégories 87% des ménages.

<table><caption>Tableau 81 : Répartition des EA en pourcentage selon les 4 niveaux d'insécurité alimentaire dans les ménages</caption><thead><tr><th rowspan="2">Indicateur HFIAS</th><th colspan="2">Ensemble des EA</th><th colspan="2">Types d'EA en %</th></tr><tr><th>Effectif</th><th>Pourcentage</th><th>Autres EA</th><th>EA BdD ProSol</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pas_Faim</td><td>918</td><td>24%</td><td>22%</td><td>28%</td></tr><tr><td>Peu_Faim</td><td>2 455</td><td>63%</td><td>64%</td><td>60%</td></tr><tr><td>FaimUNS</td><td>438</td><td>11%</td><td>11%</td><td>11%</td></tr><tr><td>Faim_Sévère</td><td>83</td><td>2%</td><td>2%</td><td>1%</td></tr><tr><td>Total</td><td>3 894</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

alimentaire (respectivement 60% et 64%). Ainsi quand on regroupe les deux classes les taux des deux types d'exploitation sont très voisins (88% et 86%).

Les EA qui ont ressenti la faim (modérée ou sévère) sont peu nombreuses (13%). Les EA qui déclarent avoir vécu « souvent » une situation de faim dans la période précédant l'enquête, et donc avoir été dans une situation de « faim sévère », ne représentent que 2% de l'ensemble des EA des zones étudiées.

Il n'y a pas de différence significative de répartition entre EA BdD ProSol et EA autres, ainsi, l'effet du projet sur la réduction de l'insécurité alimentaire dans la zone, et par rapport à la période d'enquête, ne semble pas important et ceci d'autant plus que la meilleure situation des EA qui n'ont jamais ressenti la faim dans le groupe des EA BdD ProSol et peut être à mettre en lien avec la part plus importante des grandes EA qui caractérise ce groupe.

Le Tableau 82 présente les résultats par classe d'exploitation. La grande majorité des EA, quelle que soit la classe, appartient aux deux catégories « pas faim » et « peu faim ». Il n'y a pas une classe où se concentreraient les EA qui ont éprouvé la faim.

<table><caption>Tableau 82 : Répartition des EA selon les 4 catégories de la faim dans les ménages en fonction de la classe</caption><thead><tr><th>Indicateur HFIAS</th><th>T1 Petite intensive</th><th>T2 EAF moy F nb</th><th>T3 Moyenne EAF</th><th>T4 Petite EAF jeune</th><th>T5 Gde EAF</th><th>T6 EA Patron</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pas Faim</td><td>22%</td><td>18%</td><td>28%</td><td>21%</td><td>91%</td><td>52%</td><td>24%</td></tr><tr><td>Peu Faim</td><td>61%</td><td>71%</td><td>68%</td><td>62%</td><td>9%</td><td>48%</td><td>63%</td></tr><tr><td>Faim Modérée</td><td>14%</td><td>11%</td><td>4%</td><td>14%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>11%</td></tr><tr><td>Faim Sévère</td><td>3%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>4%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>2%</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

La part des EA qui déclarent avoir connu une faim modérée ou sévère est nettement plus élevée dans les classes T4 et T1 (respectivement 18% et 17%). Pour la classe T1, ce résultat peut paraître plutôt surprenant étant donné les bons résultats moyens en termes de productivité (voir point 6.2.1), mais les EA Autres de cette classe ont des ressources et un revenu par personne très bas et une spécialisation maraîchère qui peuvent expliquer cette situation d'insécurité alimentaire.
La classe où les EA sont les plus nombreuses et les moins bien dotées en ressources est la classe T4. Ainsi, c'est dans cette classe que sont concentrées les EA qui expriment une situation d'insécurité alimentaire (voir Figure 66) avec 55% des EA en situation de « faim modérée » et 81% des EA en situation de « faim sévère », ces résultats rejoignent les analyses faites précédemment sur les revenus par personne et la pauvreté.

A l'inverse, les EA des classes T5 et T6 n'ont pas expérimenté une situation de faim modérée ou sévère. Le taux le plus élevé des EA qui n'ont pas éprouvé une quelconque situation de faim (1Pas_Faim) est pour la classe T5 des grandes EAF.

La Figure 66 donne une représentation de la répartition des EA selon les niveaux d'insécurité alimentaire dans les communes. A gauche, le graphique montre où sont localisées les EA pour chaque niveau d'insécurité alimentaire et, à droite, il révèle l'importance dans chaque commune des différents niveaux.

Les EA qui ont exprimé une situation d'insécurité alimentaire forte au cours des quatre dernières semaines sont peu nombreuses et sont réparties de manière équilibrée dans 3 communes, seule la commune de Katsepy n'a aucune EA de cette catégorie. C'est dans la commune de Belobaka qu'il y a le plus fort taux d'EA qui ont exprimé un ressenti de faim avec seulement, 7% qui ont exprimé ne pas avoir connu la faim dans le ménage au cours des quatre dernières semaines, et à l'opposé 20% des EA appartiennent aux catégories « Faim sévère » et « Faim modérée », et c'est dans cette commune que sont localisées 39% des EA de la catégorie « Faim modérée ».

La commune qui semble être la moins touchée par l'insécurité alimentaire est celle de Manerinerina où le taux des EA qui n'ont exprimé aucune sensation de faim (catégorie « pas faim ») est le plus fort avec 36% des EA (ces EA représentent plus de la moitié (55%) des EA de cette catégorie) et le taux cumulé des EA des catégories « Faim sévère » et « Faim modérée » est le plus faible avec 9%.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Tableau 83 : Répartition des EA selon les 4 catégories de la faim en fonction de l'origine</figcaption></figure>

<table><thead><tr><td>Indicateur HFIAS</td><td>Natifs</td><td>Migrants</td></tr></thead><tbody><tr><td>Pas Faim</td><td>27%</td><td>20%</td></tr><tr><td>Peu Faim</td><td>65%</td><td>61%</td></tr><tr><td>Faim Modérée</td><td>7%</td><td>17%</td></tr><tr><td>Faim Sévère</td><td>2%</td><td>2%</td></tr></tbody></table>

contre seulement 9% des EA non migrantes.

Le Tableau 83 montre qu'en moyenne, les EA migrantes connaissent davantage la faim dans le ménage (80%) que les EA non migrantes (73%), en particulier pour les situations de faim modérée et sévère. En effet, 19% des EA migrantes ont déclaré avoir connu une situation de faim modérée ou sévère
Le Tableau 84 met en perspective le revenu moyen total par personne avec les quatre catégories de la faim dans le ménage. On constate (logiquement) que le niveau d'insécurité alimentaire augmente quand le revenu moyen total par personne diminue. Les EA qui ont déclaré ne pas avoir connu la faim au cours des quatre dernières semaines dans le ménage sont celles qui ont le revenu moyen total par personne le plus élevé (plus de 2 millions d'ariary). A l'inverse, les EA qui ont déclaré avoir connue une situation de faim sévère au cours des quatre dernières semaines sont celles qui ont le revenu moyen total par personne le plus faible (moins de 900 000 ariary). Cette relation existe même si le coefficient de corrélation est faible entre le score HFIAS et le revenu (-0,21). Ainsi, si on prolonge l'analyse, on peut dire que la situation de pauvreté alimentaire se situe autour d'un revenu moyen total par personne d'un million d'ariary, qui correspond approximativement au seuil de pauvreté extrême (voir point5.3.4, en page 126) tandis que les EA qui ont un revenu par personne inférieur à 900 000 ariary sont dans une situation d'extrême insécurité alimentaire.

<table><caption>Tableau 84 : Revenu par personne, nombre de PAE et SAU disponible selon les 4 catégories de la faim</caption><thead><tr><th rowspan="2">Indicateur HFIAS</th><th rowspan="2">Effectif des EA</th><th colspan="2">Revenu total par personne (1000 Ar)</th><th colspan="2">Nombre de PAE par EA</th><th colspan="2">SAU disponible par EA en ha</th></tr><tr><th>Moyenne</th><th>CV</th><th>Moyenne</th><th>CV</th><th>Moyenne</th><th>CV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pas Faim</td><td>918</td><td>2 295</td><td>126%</td><td>5,47</td><td>89%</td><td>2,92</td><td>138%</td></tr><tr><td>Peu Faim</td><td>2 455</td><td>1 320</td><td>83%</td><td>4,83</td><td>86%</td><td>1,43</td><td>110%</td></tr><tr><td>Faim Modérée</td><td>438</td><td>1 071</td><td>86%</td><td>3,07</td><td>95%</td><td>0,85</td><td>110%</td></tr><tr><td>Faim Sévère</td><td>83</td><td>867</td><td>46%</td><td>4,07</td><td>111%</td><td>1,03</td><td>73%</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>3 894</td><td>1 512</td><td>115%</td><td>4,76</td><td>90%</td><td>1,71</td><td>144%</td></tr></tbody></table>

Enfin, le Tableau 84 présente également le nombre moyen de PAE utilisées selon les catégories d'insécurité alimentaire. On s'aperçoit que les EA de la catégorie « Pas Faim » qui déclarent ne pas avoir ressenti la faim au sein du ménage, utilisent en moyenne plus de PAE (moyenne 5,5). Le nombre moyen de PAE diminue jusqu'à la catégorie « Faim modérée », puis réaugmente pour la catégorie « Faim sévère ». Le coefficient de corrélation entre le nombre de PAE et le score HFIAS est très faible (-0,18), mais bien négatif comme avec le revenu par personne.

On observe la même évolution entre nombre de PAE et SAU disponible par EA, ce qui rejoint les analyses déjà faites, qui montrent que ce sont les EA les mieux dotées en foncier qui adoptent le plus de PAE. Les EA dans la catégorie « Faim sévère » sont peu nombreuses et regroupe des EA diverses, mais qui ont toutes subi des chocs avec de mauvais résultats pour la production végétale, indépendamment des PAE utilisées.
# 7. Prospective territoriale et changements d'échelle des PAE

Ces dernières décennies, l'agroécologie a élargi sa portée : initialement axée sur les champs et les exploitations agricoles, elle englobe aujourd'hui des systèmes agricoles et alimentaires entiers (HLPE, 2019). C'est dans cette perspective d'accompagnement d'un changement d'échelle des transformations agroécologiques (Biénabe et Cerdan, 2022), que s'inscrit la troisième étape de la méthodologie proposée pour cette étude, comme décrit dans le point 2.3.1. Elle prolonge les analyses présentées dans ce rapport. Elle a débuté avec un atelier de prospective territoriale, à Majunga, avec pour objectif de penser collectivement un territoire agroécologique et d'envisager le futur au niveau de la région Boeny.

## 7.1. Un atelier de prospective territoriale et de mise à l'échelle des PAE

Un atelier de 2 jours, organisé les 6 et 7 février 2024 à Majunga, a permis de se projeter en 2035, pour imaginer les possibles conséquences d'une agroécologisation de la région Boeny. L'atelier a réuni près d'une quarantaine de personnes : personnels du projet ProSol et de la GIZ, responsables d'ONG impliquées dans le projet, paysans relais, maires, représentants d'autres projets (PLAE, CARE), organisations paysannes, représentants des directions régionales de l'agriculture et de l'élevage, et de l'environnement et du développement durable.

Dans une première session, des résultats de travaux préalables ont été présentés62, fixant un diagnostic de l'état de l'agroécologie dans la région, mais surtout posant les bases d'une vision territoriale de l'agroécologie, complémentaires aux approches à l'échelle des parcelles et des exploitations agricoles.

Dans une seconde session de prospective, les participants ont été invités à exprimer leurs espoirs et leurs craintes pour la transition agroécologique dans la région de Boeny. Puis, en s'appuyant sur cette première exploration du futur, ils ont défini leur vision idéale d'une région Boeny agroécologique. Un travail précédent, animé par le GSDM, avait déjà abouti à un objectif stratégique ainsi formulé : « *Dans la Région Boeny, les systèmes agricoles et alimentaires sont développés de façon durable et inclusive, sur la base d'une approche paysage agroécologique et d'une planification des actions équilibrées et concertées à l'échelle des paysages en 2035* ». Les participants ont complété cette vision, pour aboutir à un narratif complet, décrivant beaucoup plus précisément ce que pourrait être un Boeny agroécologique en 2035.

Lors d'une troisième session, les résultats d'une enquête auprès de 400 ménages agricoles (dont 200 ayant bénéficié du projet ProSol) ont été présentés. Cette enquête visait à évaluer les niveaux de connaissance et d'adoption des pratiques agroécologiques promues par le projet, et à expliquer les raisons et blocages à cette adoption (Grislain et al., 2024).

Enfin, une quatrième session de prospective s'est focalisée sur les conditions de la mise à l'échelle de deux pratiques agroécologiques : l'utilisation de compost (classique, liquide et lombricompost) et l'embocagement des parcelles (voir encadré ci-dessous). La méthode dite de la « roue des futurs » (Bengston, 2016) a été mobilisée pour anticiper les conséquences (positives et négatives) d'une adoption à grande échelle de ces deux pratiques dans la région.

<footnote n="62">62 Présentation par le GSDM effectuée lors de l'atelier ProSol du 29 septembre 2023 « Méthodologies d'évaluation des performances socio-économiques des exploitations agricoles familiales pratiquant l'agroécologie – projets DINAAMICC et PROSILIENCE ». Les documents sont disponibles auprès de la GIZ.</footnote>
L'embocagement correspond à la plantation de haies autour des champs. Cette technique a de nombreux avantages en termes d'environnement (biodiversité, fertilité des sols, biomasse) mais aussi social avec le marquage du champ et, quand la haie est constituée avec des épineux, une protection contre les animaux. Des inconvénients existent aussi (travail pour l'installation, ombre à la culture, nichoir pour les oiseaux, etc.) et la haie nécessite un minimum d'entretien.

Le compost est un procédé de traitement et de valorisation des déchets organiques (matières végétales et animales) qui reproduit en accéléré le processus d'humification de la matière organique dans les sols. L'apport de fumure organique, et en particulier de compost, est un élément essentiel de la durabilité de la fertilité des sols cultivés.

Les parties suivantes présentent les principaux enseignements des deux sessions de prospective :
« espoirs et craintes et visioning » et la « roue des futurs ».

## 7.2. Projection vers le futur

### 7.2.1. Espoirs et craintes pour l'agroécologie dans le Boeny en 2035

Les résultats de l'exercice sur les espoirs et craintes sont reportés ci-dessous. Ils illustrent la diversité des points de vue, liée à l'origine et au niveau d'expertise des participants. Ils illustrent aussi la complexité et le caractère multi-dimensionnel de la transition agroécologique, mais aussi le risque d'interprétation sectorielle et partielle de l'accompagnement de cette transition. Il est important d'œuvrer pour que les différentes représentations et préoccupations soient partagées et articulées.

Les verbatims des tableaux de résultats ont été traités via un logiciel de nuages de mots (https://nuagedemots.co). Malgré les limites méthodologiques de cette représentation, le nuage des espoirs (sur la gauche, en vert), insiste sur la dimension technique que les participants mettent dans la transition. C'est logique dans le contexte d'un atelier du projet ProSol, qui a pour vocation principale de diffuser un ensemble de techniques agroécologiques au niveau des EA, mais cela traduit aussi la croyance que le changement technique est le principal moteur des transformations. On note également la présence des notions de changement d'échelle et du besoin d'une vision, ainsi que des références à de nombreux acteurs : ONG, partenaires techniques et financiers (PTF), secteurs privés, etc.

La dimension environnementale « cachée » est très présente dans le nuage de mots des espoirs (sur la gauche en vert). Elle accompagne la croyance dans les techniques pour « réparer » l'environnement. La rhétorique des projets sur ce point et aussi les savoir locaux de gestion des ressources naturelles peuvent expliquer l'importance des techniques dans les espérances exprimées.

<figure><img src="image_71.png" /></figure>
Le nuage des craintes (sur la droite, en orange) témoigne du manque de confiance dans la capacité des politiques à agir pour la transition, sous l'effet des pressions de certains projets plutôt conventionnels et soumis, pour certains, à des objectifs quantitatifs élevés en termes de superficie à aménager et de bénéficiaires à toucher. En outre, le manque de constance de l'action publique (nombreux changements au sein des équipes des directions régionales par exemple) et des projets (contenu, ampleur et diversité des projets qui se succèdent) a également été soulevé par les participants. Ce dernier point est à mettre en relation avec le manque d'objectifs clairs et affirmés des acteurs de l'action publique en faveur d'une transition agroécologique des territoires. Enfin, le manque de marge de manœuvre des paysans (en raison notamment de facteurs de production limités) et leur difficulté à prendre des initiatives pour réaliser la transition fait aussi partie des préoccupations les plus partagées. Cette vision se double (un peu) d'une représentation d'un monde rural réfractaire au changement.

La lecture précise et attentive des craintes et espoirs (cf. tableau ci-dessous) peut donner des pistes de travail dans l'animation des projets à venir.
Résultat de la session « espoirs » et « craintes »

<table><thead><tr><th>DIMENSION</th><th>ESPOIRS</th><th>CRAINTES</th></tr></thead><tbody><tr><td>Politique et<br>Institutionnelle<br><br>Une dimension<br>essentielle, qui<br>suscite à la fois<br>beaucoup d'espoirs,<br>mais aussi et surtout<br>des craintes très<br>lourdes... et jugées<br>rédhibitoires</td><td><strong>Les espoirs dans les approches participatives</strong><ul><li>Implication de tous pour la mise en œuvre des stratégies et actions agroécologiques</li><li>Collaborer avec les paysans de base et renforcer leurs capacités</li><li>Toutes les parties prenantes (directes et indirectes) sont coordonnées et impliquées</li><li>Des actions inclusives, concertées, équilibrées où tout le monde participe et gagne</li><li>Vision réaliste et qui répond aux besoins de tous</li><li>Participation active des acteurs</li></ul><strong>Les espoirs d'une gouvernance plus favorable</strong><ul><li>Fusion des ministères agriculture-environnement et aménagement du territoire (et des directions régionales)</li><li>Dynamisme des acteurs impliqués dans la démarche agroécologique (Autorités locales, PTF, agriculteurs...)</li><li>Existence des projets et ONGS qui agissent et proposent de la formation sur les techniques agroécologiques</li><li>Les résultats de recherche et les efforts des différents projets seront capitalisés et auront portés leurs fruits</li></ul><strong>Les espoirs d'une prise de conscience</strong><ul><li>La vision sera atteinte car une transformation est incontournable et l'agroécologie fait partie des approches durables pour y arriver</li><li>Il existe encore beaucoup de zones qu'on peut valoriser, surtout par ceux qui pratiquent l'agroforesterie et le reboisement individuel</li><li>Sensibilisation qui touche plus de 50% de la population paysanne</li><li>Diffusion des projets dans des zones proches des aires protégées ou parcs nationaux</li><li>Les techniques de protection du sol, d'association des cultures et lutte contre le feu deviendront l'habitude des paysans</li></ul></td><td><strong>Les craintes de l'immobilisme, voire du blocage politique</strong><ul><li>Contexte et décisions politiques comme facteurs de blocage</li><li>Absence de politique claire et efficace sur la gestion des migrants</li><li>Les décideurs politiques bloquent toutes les initiatives de transition agroécologique</li><li>Les politiques nationales vont à l'encontre des initiatives locales de TAE</li><li>La décision politique sur l'accompagnement de l'agroécologie pose question</li></ul><strong>Les craintes d'une gouvernance inadaptée des projets</strong><ul><li>Non continuité des programmes avec les changements politiques</li><li>Politique et gouvernance</li><li>Activités non coordonnées entre les différents acteurs (X2)</li><li>La décentralisation n'est pas effective (la décision revient au national)</li><li>Les stratégies de TAE restent souvent dans les bureaux</li><li>Arrêt des projets faisant la promotion de l'agroécologie alors que le nombre d'adoptant est encore insuffisant</li><li>Manque de vulgarisation de l'AE en dehors des projets</li><li>Absence d'organismes relais si le projet touche à sa fin</li><li>La pérennisation des actions déjà menées</li><li>Pas assez de relais après le départ des projets et diminution de l'implication des institutions</li></ul><strong>Les craintes d'intérêts divergents</strong><ul><li>Différents niveaux de perception</li><li>Les intérêts de certaines entreprises surpassent l'intérêt du plus grand nombre : business des produits phytosanitaires par exemple</li></ul></td></tr><tr><td>Les enjeux<br>économiques<br><br>Une dimension<br>finalement peu citée<br>parmi les craintes</td><td><strong>Les espoirs d'une économie agroécologique performante</strong><ul><li>Augmentation des rendements</li><li>Développement de la commercialisation des produits (sorgho, moringa)</li><li>Rentabilité suffisante en matière de production agricole pour la région</li><li>Développement des acteurs du privé</li><li>Marchés agroécologiques bien développés qui constituent une incitation à la transition agroécologique</li><li>Augmentation des revenus ruraux grâce à l'agroécologie</li></ul></td><td><strong>Le manque de financement</strong><ul><li>La région n'a pas la capacité financière pour appuyer les paysans (notamment les paysans relais)</li></ul></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>La question sociale au cœur des transitions<br>Des craintes structurelles sur les rigidités et les verrous sociaux... avec très peu d'espoirs exprimés</td><td><strong>Le poids de la question alimentaire</strong><ul><li>Autosuffisance alimentaire en 2035</li><li>Le taux de malnutrition diminue en 2035</li></ul></td><td><strong>Les obstacles du capital social</strong><ul><li>Comportements et mentalités des bénéficiaires</li><li>Refus à cause de la tradition</li><li>Le niveau d'éducation des paysans</li><li>Le niveau des bénéficiaires cibles des TAE : scolaire, capacité d'adaptation, compréhension, etc.</li><li>La mentalité des paysans</li><li>L'ignorance de la population rend difficile la projection de demain</li><li>L'aspect vers le changement social</li></ul><strong>Des blocages sociaux multiples</strong><ul><li>Litige foncier</li><li>Insuffisance alimentaire</li><li>Changement AE n'ont pas la même valeur que les changements conventionnels</li><li>Avec une population malgache grandissante, la pression sur les ressources naturelles est forte pour une transition agroécologique</li><li>Instabilité du contexte social</li></ul></td></tr><tr><td>Les perspectives de changement technique<br>Un socle à valoriser</td><td><strong>Des agriculteurs et techniciens confiants dans les savoirs locaux...</strong><ul><li>Techniques agroécologiques vulgarisées</li><li>Les paysans adoptent spontanément les techniques de gestion durable des terres comme technique « allant de soi »</li><li>Les techniques de l'AE sont adoptées par les acteurs dans le Boeny</li><li>Agriculture de conservation des sols</li><li>Adoption des pratiques AE par les ménages</li><li>Agroécologie à l'échelle paysage = Agro Sylvo Pastoral Durable (ASPD)</li></ul></td><td><strong>Mais conscients d'un besoin de temps</strong><ul><li>Accélération de la dégradation de l'environnement alors que l'adoption et la maitrise des techniques AE est un processus long</li></ul></td></tr><tr><td>Les espoirs mis dans l'AE pour réparer l'environnement</td><td><strong>Les espoirs d'une agroécologie « réparatrice »</strong><ul><li>Les « lavaka » dans le parc d'Ankarafantsika sont aménagés et protègent les secteurs dans les bas-fonds</li><li>Renforcement des moyens de lutte contre les feux</li><li>Diminution des feux de brousse</li><li>Réduction de l'érosion</li><li>Qualité biologique des aliments pour une alimentation saine</li><li>Une application des pratiques AE à grande échelle permettant de réduire considérablement divers effets néfastes, notamment la perte des cultures par les ravageurs</li></ul></td><td></td></tr></table>
### 7.2.2. Une vision idéale d'une région Boeny agroécologique en 2035

Le travail sur la vision d'un Boeny agroécologique a été conduit en tenant compte des 5 dimensions de la méthode « STEEP » (sociale, technique, économique, environnementale et politique). Les participants ont été invités, individuellement puis collectivement, à donner un élément, une image particulière du futur illustrant, précisant, décrivant ce que serait un Boeny agroécologique à l'horizon 2035. Ces phrases ont ensuite été reprises par l'équipe d'animation et organisées pour former un narratif (voir encadré ci-dessous).

Ce narratif pourra être utilisé pour compléter la vision stratégique du projet ProSol, voire pour alimenter la réflexion sur d'éventuelles inflexions dans des projets futurs. En particulier, la rédaction d'une vision globale permet de mettre en avant le besoin d'approches globales pour garder de la cohérence et de la synergie entre les échelles et les domaines concernés par la transition agroécologique.

#### « Une région Boeny agroécologique dans laquelle il fait bon vivre »

En 2035, dans le Boeny, les fokontany en tant que première instance de la décentralisation et premier acteur actif dans le développement territorial, disposent d'un budget conséquent pour accompagner la population à mettre en œuvre des actions communautaires. Il existe un plan d'aménagement agro-sylvo pastoral durable bien défini et global (agriculture, reboisement et zone d'élevage pour chaque fokontany). C'est aussi à cette échelle que sont organisés la lutte contre les feux de brousse, les reboisements périodiques et plus largement la gestion durable des ressources naturelles.

A l'échelle des communes, il existe des schémas d'aménagement, avec zonage stratégique pour l'AE, coordonnés avec les actions à l'échelle des fokontany. Également à cette échelle communale, un centre de production des intrants agricoles est établi.

A l'échelle des districts, une ONG est chargée de coordonner les actions accompagnant la transition AE, avec un financement sur 20 ans.

A l'échelle de la Région, des moyens financiers permettent d'avoir des services d'appui aux paysans fonctionnels articulées aux politiques locales (services de conseil et vulgarisation, accès au financement, formation, mutualisation de matériels agricoles, etc.). Des Dina<fnref n="63" /> formalisés et dotés de moyens d'action sont fonctionnels (notamment pour régler les conflits agriculteurs / éleveurs).

Cette organisation socio-politique décentralisée a acté une réforme foncière. Tous les titres "coloniaux" et terrains non utilisés ont été redistribués à la population. Chaque exploitation agricole dispose d'au moins 5 ha de terre pour diversifier sa production, et les femmes exercent effectivement leur plein droit d'accéder à la terre.

Plus de 60% des parcelles des agriculteurs sont recouvertes avec des arbres fruitiers. Toutes les parcelles agricoles sont embocagées, des semences certifiées nécessaires pour la production sont disponibles localement à un prix accessible et en quantité suffisante, l'utilisation des pesticides a été réduite de 90% par rapport à 2024. Des entreprises de fabrication de biopesticides sont créées par des jeunes locaux.

Grâce au développement de l'AE et aux acquis politiques, la biodiversité cultivée et naturelle est abondante et préservée. Plus encore, l'effet du changement climatique sur l'agriculture est atténué par la généralisation des pratiques agroécologiques.

L'exploitation illégale des ressources forestières a disparu. Le charbon n'est plus utilisé pour la cuisine dans la ville de Majunga, car il existe des solutions durables pour couvrir les besoins énergétiques (dont le solaire). L'érosion des sols est réduite de 40%. Des parcelles agricoles auparavant submergées sont

<footnote n="63">⁶³ Le Dina est un type de convention collective défini comme étant un ensemble de règles coutumières d'organisation de la société conçues de l'émanation d'une réelle volonté populaire, et donc instituées par ceux-là même qui en avaient ressenti le besoin.</footnote>
épargnées/protégées des inondations. Les grands *lavakas* dans la forêt d'Ankarafantsika sont stabilisés, à travers la mise en place des protections mécaniques et biologiques périodiques. L'ensablement des rizières de la plaine de Marovoay et de ses alentours est considérablement réduit (à hauteur de 80%). Les feux de brousse sont réduits de 70 à 80%.

La qualité et la diversité de l'environnement, ainsi que la qualité des produits issus de l'AE attirent les touristes. La demande de ces touristes contribue à alimenter un marché local, basé sur des circuits courts (notamment à Majunga) et sur une capacité de transformation locale des produits issus de l'AE. Les consommateurs préfèrent les produits agroécologiques (sans pesticide, sans produit phytosanitaire/agrotoxique) et sont prêts à payer plus pour les avoir. Cela motive les paysans à produire suivant ces techniques agroécologiques vulgarisées. Il existe une foire annuelle valorisant les produits biologiques. Des contrats sont établis entre les agriculteurs et les opérateurs économiques sur les produits issus de l'agroécologie.

Les systèmes alimentaires locaux et régional sont agroécologiques, les modes de production contribuent de façon globalisée à l'éducation communautaire : au moins, 75% des établissements scolaires possèdent un jardin scolaire et l'AE est intégrée dans le programme scolaire et il existe des sites communautaires pour l'accès des mères à des aliments seins pour les bébés.

Sur le marché national, la région Boeny est le premier grenier des grains secs de toutes variétés. A l'export, l'AE dynamise les filières porteuses (sorgho, soja et arachide) qui favorise un décollage économique. La région Boeny redevient le premier exportateur de niébé (lojy).

Grâce au développement inclusif, le revenu des ménages a doublé depuis 2024. Et les deux tiers des ménages ont une sécurité alimentaire améliorée.

### 7.3. La mise à l'échelle des pratiques agroécologiques à l'épreuve du futur

La méthodologie retenue pour l'atelier était celle de la “roue des futurs”, qui est utilisée dans la discipline de l'anticipation pour réfléchir aux ruptures qui existent déjà (graines ou poches du futur dans le présent, « signaux faibles ») ou non (imagination, créativité).

Le résultat de cette session est une « carte mentale » qui permet de cartographier à quoi ressemble un futur dans lequel une pratique AE se serait largement diffusée. L'innovation est au centre de la « carte mentale » et la carte décrit les conséquences de sa généralisation autour d'effets de premier, deuxième et troisième ordres. La “roue des futurs” permet d'intégrer une réflexion multidimensionnelle et de pousser l'analyse au-delà d'une description uniquement technique, vers les conséquences politiques, économiques, sociales et environnementales à l'échelle de la Région entière.

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>roue ;</figcaption></figure>

Le schéma ci-contre illustre la logique et présente le support utilisé. La mise en œuvre de la roue s'est faite en plusieurs étapes :

- La sélection des innovations techniques (lors du premier jour d'atelier) et la construction du récit de la généralisation du compost et de l'embocagement dans le territoire, par l'équipe d'animation ;

- L'application de la méthodologie avec le narratif (la rupture), placé au centre de la
- Un travail participatif, mis en œuvre par deux groupes de participants, pour identifier et discuter des effets de premier, deuxième et troisième ordres de l'extension des deux pratiques AE testées (compost et embocagement). Pour ce faire, le cadre de type STEEP (social, technique, environnemental, économique, politique) a été utilisé pour élargir la discussion des effets qu'a eu l'extension de ces pratiques au-delà des conséquences uniquement techniques.

Le travail a été effectué en salle. Il débouche sur la production d'une carte mentale.

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Photo 4 : Participants lors de l'identification des effets de premier ordre pour la généralisation du compost.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Photo 5 : Produit (carte mentale) à l'issue du travail de groupe sur le compost.</figcaption></figure>

Ensuite, les connexions entre les conséquences sont établies, pour représenter les causalités entre ces conséquences, notamment entre les premier, second et troisième ordres. Puis, les animateurs ont, après l'atelier, isolé des grandes problématiques, par regroupement de conséquences traitant d'un même sujet.

Puis, le résultat a été fidèlement reproduit dans le logiciel Klaxoon, pour mettre en forme, réorganiser et rendre plus lisibles les roues des futurs et les différentes problématiques qui en ressortent.

### 7.3.1. La généralisation de l'embocagement des parcelles

La construction du récit sur la généralisation de l'embocagement à l'échelle du territoire a reposé sur les résultats de l'étude quantitative sur les pratiques. Ainsi, nous avons montré que dans le paysage, la part des champs avec embocagement est minime, presque marginale. Globalement ce sont 3,5% des champs et 3,8% de la superficie appropriée qui sont concernés (Grislain et al., 2024). Partant de ce constat initial, les participants ont décidé d'envisager une diffusion large de l'innovation en précisant qu'elle concernait les champs des tanety. Ils ont aussi souhaité, afin d'évoquer l'ensemble des « services » que pouvait rendre l'innovation, ne pas rester sur un type d'embocagement, mais d'envisager des haies composées de diverses espèces de plantes.

Au final, le narratif choisi, et placé au centre de la roue des futurs, est le suivant : **50% des parcelles cultivées sur tanety sont embocagées avec des haies vives plurispécifiques (plusieurs variétés)**
<figure><img src="image_75.png" /></figure>

La roue finale constituée comprend 6 thématiques. Deux révèlent plutôt de possibles difficultés, des risques de tensions et d'inégalités liées à la fermeture des paysages et aux perturbations possibles sur le marché du foncier de la Région (tracé rouge). Les risques relèvent principalement de questions sociales (post-it rose) et économiques (en rouge) et font appel à des réponses politiques et institutionnelles (en bleu). Trois thématiques renvoient à des opportunités (tracé bleu), dans le champ de l'environnement (en vert) en lien avec la lutte contre l'érosion ou la reforestation induite, mais aussi de l'économie (en rouge) en lien avec la création potentielle de nouvelles activités et sources de richesses. Une dernière thématique (tracé gris), la plus complexe, combine des risques et des opportunités dans le champs technique (en jaune), autour de l'impact sur la configuration et les performances technico-économiques des systèmes de cultures. Nous décrivons ci-dessous chacune des 6 thématiques.

### 7.3.1.1. *Un impact attendu significatif sur l'érosion et la végétalisation des tanety*

La réduction de l'érosion des sols, est une conséquence de premier ordre de la généralisation de l'embocagement, par la végétalisation des pentes. Les participants anticipent des effets tous très positifs, qu'ils étendent jusqu'à la fertilité des sols et la gestion de l'eau à l'échelle des bassins versants.
<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Dans ce cas il n'y a pas de risque anticipé ; l'effet cumulatif paysager et d'aménagement de l'embocagement est positif et son impact est significatif. Mais l'accompagnement sera nécessaire, en mobilisant les acteurs concernés, notamment par l'aménagement des berges.

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

En partant de l'augmentation de la surface boisée, les gains sont également jugés cumulatifs et importants. Ils se déclinent à la fois à travers les arbres plus nombreux dans le paysage, et sur la baisse des prélèvements dans les forêts naturelles. Mais là encore, un risque pourrait être la poursuite de la pression sur la forêt par un accroissement des prélèvements globaux (les haies et les forêts). On peut imaginer que la protection des forêts sera plus facile s'il existe une autre source de ligneux, mais les services concernés devront rester mobilisés.

L'idée d'un impact à terme sur le climat et sa traduction en politiques publiques et subventions est intéressante. Elle pointe ce qui peut effectivement se jouer dans la mise à l'échelle : l'amélioration d'un critère peut être valorisée dans d'autres dimensions. La roue fait ici réfléchir à la connexion et l'articulation entre les différents impacts (pas toujours anticipés) d'une innovation, et au besoin de se préparer pour maximiser ses effets positifs. Ainsi, la valorisation par des aides de l'action sur le climat via l'embocagement est un exemple de l'ouverture de nouvelles opportunités par la généralisation de l'agroécologie.
### 7.3.1.2. De nouvelles activités économiques liées à la plantation d'arbres ?

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

Cette partie mériterait des développements supplémentaires, mais elle insiste sur les possibles effets économiques indirects. L'embocagement nécessite la production de plants et à grande échelle la création d'une filière de pépiniéristes qui n'existerait pas encore. Il conviendrait de chiffrer plus précisément ces besoins et opportunités. L'effet sur l'artisanat semblait encore plus aléatoire pour les participants. Si en effet la matière brute se voit augmentée, il n'est pas dit que le marché de l'artisanat suive.

### 7.3.1.3. La gestion potentiellement délicate de la fermeture des paysages

C'est un des points qui a suscité le plus de débats et de controverses. La fermeture de 50% du paysage des tanety serait un changement structurel pouvant affecter positivement ou négativement la cohésion sociale.

Le point crucial est la circulation des animaux. Si rien n'est fait pour trouver des alternatives pour les éleveurs, les risques de conflits sont importants, d'autant que la situation est déjà tendue dans de nombreux terroirs. Certains participants pensaient que ces tensions pourraient être passagères, le temps que les éleveurs s'habituent à ce nouvel environnement, mais d'autres présageaient, au contraire, des conflits répétés annuellement, d'autant plus fort que la fermeture des paysages sera grande.

Les alternatives posent également questions. D'une part, la création de nouveaux couloirs et espaces de mobilité n'est pas aisée et engage de nombreuses personnes et institutions. D'autre part, le déplacement des espaces de parcours peut déplacer la compétition pour la ressource dans d'autres endroits, potentiellement moins favorables pour les éleveurs.

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
La projection dans le futur alerte ici sur un besoin de préparation de la généralisation de l'embocagement à l'échelle du territoire et des transformations induites sur le paysage. Les Dina et les plans locaux de gestion (éventuellement PASPD) ont été mentionnés, mais au-delà, c'est bien une redéfinition de la territorialité qu'il faudrait entreprendre (les vols et la circulation des matériels sont aussi évoqués). Si elle n'est pas anticipée, les risques de déstabilisation sociale (et donc de limitation des effets potentiellement positifs) sont importants.

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

L'impact de la fermeture des paysages sur la gestion foncière a aussi donné lieu à des controverses. En premier lieu, sur des parcelles déjà réduites (d'après nos enquêtes, une exploitation agricole dispose en moyenne d'une surface totale de 210 ares), la perte de surface cultivée liée à l'embocagement peut affecter les exploitations les plus vulnérables. Il convient donc de penser à compenser ce coût, soit par une aide à l'investissement, soit par des compensations directes.

Par ailleurs, dans une Région marquée par un marché foncier actif, le lien entre les coûts d'aménagement et le prix des parcelles est jugé significatif et le risque de creusement des inégalités entre ceux qui auront pu investir et/ou acheté des parcelles embocagées est évident. Ici encore, des mesures sont possibles, mais nécessitent des actions aux échelles locales et régionale.

### 7.3.1.4. La gestion technique de l'embocagement à l'échelle territoriale

Les avantages techniques de l'embocagement à l'échelle de la parcelle comme à l'échelle plus large des bassins versants sont reconnus par les participants. Le seul risque identifié (en dehors de la réduction des surfaces cultivées par l'emprise foncière des haies et par l'ombre) concerne une possible pression parasitaire via les nouvelles espèces plantées. Outre le conseil sur le type de plantation à faire, des programmes d'adaptation de la lutte contre les ravageurs pourraient donc être anticipés.
<figure><img src="image_81.png" /></figure>

Sinon, l'augmentation de la diversité cultivée, à la fois dans les haies et dans les parcelles, est jugée comme un levier technique d'autant plus fort si beaucoup d'exploitations agricoles adoptent la technique. Si l'impact sur la sécurité alimentaire est sûrement à relativiser (et nécessite des actions spécifiques de développement pour se réaliser), l'élargissement du choix des plantes alimentaires, commerciales et de service offre des perspectives de transformation de l'agriculture de la Région. Potentiellement, la diffusion à large échelle de l'embocagement peut modifier le système agraire dans son ensemble, permettant aussi une application plus facile et efficiente d'autres pratiques agroécologiques.
### 7.3.2. La généralisation de la fabrication et de l'utilisation du compost

Pour la construction du récit sur le compost les participants ont décidé de marquer une rupture radicale en prévoyant une hausse significative de l'utilisation de compost. Les enquêtes d'adoption des pratiques montrent que seulement 1% des parcelles de notre échantillon (1 510 parcelles enquêtées) ont reçu du compost (classique ou liquide). Pour le lombricompost, seulement 0,2% des parcelles en ont reçu. Les participants ont aussi choisi de maintenir la distinction entre les différentes formes de compost promues par le projet ProSol, argumentant que les incidences n'étaient pas les mêmes en termes d'effets en cascade et d'implications pratiques.

Au final, le narratif choisi est le suivant : **En 2035, l'utilisation des différents types de compost est généralisée, 85% des producteurs utilisent des composts classiques sur au moins 50% des surfaces, 40% des paysans utilisent du compost liquide et 25 % utilisent du lombricompost.**

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

La roue finale réalisée comprend 7 thématiques. Trois témoignent d'opportunités (tracé bleu) dans différentes dimensions, portées par l'amélioration attendue des performances agricoles et la création d'une filière « compost » (un marché et des activités induites). En outre, quatre thématiques soulignent des risques de différentes natures (tracé rouge) mais qu'il convient de prendre au sérieux : possibles apparitions de nouvelles maladies et ravageurs, possibles tensions sur le partage des ressources entre agriculture et élevage, sur l'offre de fumier et ses conséquences technico-économiques, et sur le marché du travail. Nous décrivons ci-dessous chacune des thématiques.
### 7.3.2.1. Le besoin en travail et en emploi pour fabriquer le compost et gérer son utilisation

Par manque de temps, les participants n'ont pas approfondi la question du travail lors de l'atelier. Cependant, cette problématique est ressortie des discussions. Les participants s'inquiètent du sur-travail nécessaire pour la fabrication du compost. Il conviendrait d'estimer précisément ce temps, en volume et selon les périodes de l'année, et ce pour toutes les techniques de compost. Ces éléments seraient utiles pour la vulgarisation de ces techniques.

Les participants ont signalé que la quantité de travail supplémentaire n'était pas uniquement liée à la fabrication du compost, mais aussi à certains autres effets directs et/ou indirects de la généralisation du compost tels que l'apparition des mauvaises herbes ou encore le besoin de sarclage. Ces données pourraient être ajoutées à l'estimation des besoins en travail et venir alimenter les discussions sur la généralisation de cette technique.

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

### 7.3.2.2. Une production de biomasse supplémentaire potentiellement problématique

La généralisation du compost sous toutes ses formes suppose une augmentation de la biomasse disponible dans la Région. A des hauts niveaux d'adoption, les exploitations agricoles auront du mal à produire elles-mêmes l'ensemble de la biomasse nécessaire. Il faut donc d'ores et déjà envisager des alternatives et réponses collectives.

Une première réponse vient de l'augmentation des productions nécessaires dans certaines exploitations. Il est possible d'envisager des changements de systèmes de culture chez certaines exploitations bien dotées en facteurs de production (en particulier en foncier) pour couvrir, notamment en troncs de bananier, le besoin pour l'augmentation de la fabrication de compost.

On peut imaginer d'autres pistes de ce type, provenant de transformations conséquentes des systèmes de culture, voire des spécialisations territoriales, qui seraient à anticiper et organiser.
<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Une seconde réponse vient d'un prélèvement plus important dans les ressources naturelles ou dans la biomasse destinée jusqu'ici à l'élevage. Mais alors on bute sur le paradoxe d'un besoin d'augmentation de fumier (voir infra) et de l'objectif agroécologique de la technique. Il importe dès lors d'évaluer très précisément les besoins correspondants et de juger des arbitrages possibles, en lien avec les pistes de changements des systèmes de culture évoquées plus haut. Cela peut passer par des plans d'aménagement territoriaux globaux (qui devraient embarquer d'autres thématiques liées à la transition agroécologique sur le territoire).

### 7.3.2.3. Le besoin de contrôle sanitaire

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

Classiquement, la question de l'augmentation de la pression parasitaire liée à l'utilisation du compost a été soulevée. Surtout avec un taux d'adoption important, c'est une contrainte à anticiper. La recherche d'alternatives aux intrants chimiques est un des défis majeurs, puisque les solutions pertinentes manquent, notamment sur les moyens de lutte contre les insectes. Les participants ont proposé deux pistes complémentaires.

La première est de travailler conjointement sur des biopesticides ciblés et adaptés. Le couplage avec d'autres innovations agroécologiques (comme l'embocagement) serait alors intéressant à explorer. La seconde passerait par des mesures réglementaires visant à contrôler la

nature et les doses des produits qui pourraient être introduits et provoquer des dégâts.
Anticiper ces tensions est important pour rester cohérent entre les objectifs des innovations introduites et la gestion de leur impact à grande échelle.

#### 7.3.2.4. Un marché du compost et de nouvelles activités liées

L'introduction du compost à grande échelle revient à augmenter les consommations intermédiaires dans les itinéraires techniques des exploitations agricoles. Ce besoin peut être comblé par les exploitations elles-mêmes, mais pas si l'adoption est trop forte. Comme pour les autres consommations intermédiaires, il faut alors avoir recours au marché. Mais alors se posent de nouvelles questions de développement et d'accompagnement, notamment via l'introduction de nouvelles normes.

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Par ailleurs, avec des différences selon le type de compost produit, de nouveaux investissements et matériels sont nécessaires (par exemple des buses en béton pour le compost liquide et des lombri-compostières pour le lombricompost).

Là-encore, on peut imaginer la création de nouveaux métiers et prestations de services pour répondre à cette nouvelle demande. Pour que ce ne soit pas un facteur bloquant, cela demande de se préparer en termes d'accompagnement technique et financier. Du fait de la nature des techniques de fabrication, il est sûrement utile de compter sur les dynamiques collectives et l'implication de l'ensemble des acteurs économiques de l'agriculture de la Région.

<figure><img src="image_87.png" /></figure>
### 7.3.2.5. Le défi de la production de fumier

Un très large consensus s'est fait lors de l'atelier sur l'ampleur du défi de l'accès à suffisamment de fumier pour atteindre la vision du narratif.

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

Si le compost est jugé comme une innovation déterminante pour la transition agroécologique, alors il importe dès maintenant de travailler à cette question. Nous n'avons pas eu le temps au cours de l'atelier de creuser correctement les nombreuses pistes, mais le levier d'un changement des systèmes d'élevage, à la fois par les pratiques d'intégration à l'agriculture, l'intensification (au moins partielle) et la gestion des fourrages a été évoqué. Pour que les niveaux d'utilisation visés se réalisent, les participants conviennent qu'il faudra que des solutions soient trouvées dans ces trois directions.

Et là encore, il est convenu que ce passage à l'échelle devrait s'appuyer sur une réflexion globale, à l'échelle territoriale, pour accompagner les impacts attendus et anticiper les impacts inattendus.

### 7.3.2.6. Le besoin d'un accompagnement technique pour valoriser les apports du compost en agroécologie

Enfin, tous les participants s'accordent sur les très intéressantes perspectives techniques du compost. Généralisée, l'innovation peut avoir des effets positifs en cascade et cumulatifs pour la transition agroécologique : en plus de l'apport en nutriments pour la fertilité des sols, les participants ont soulevé la baisse de la pression des ravageurs et des adventices (malgré les potentiels problèmes soulevés supra), et l'amélioration des rendements et de la qualité des produits.

<figure><img src="image_89.png" /></figure>
Il est convenu que plus les techniques seront développées (avec un besoin de graduer les efforts selon les différentes techniques qui ne sont pas toutes abordables pour l'ensemble des exploitations), plus elles seront maîtrisées, adaptées au contexte, et plus les impacts seront importants. Cela invite à se projeter sur les besoins d'accompagnement : possibilité de qualifier et donc de mieux valoriser les produits, révision de la répartition de la valeur ajoutée et de la structure des coûts, etc.

## 7.4. Quelques éléments de réflexion sur la territorialisation de l'agroécologie dans la région Boeny

L'objectif principal de l'atelier de prospective était de penser la mise à l'échelle de la transition agroécologique, c'est-à-dire de passer de l'échelle de la parcelle et de l'exploitation agricole à celle du territoire. Très concrètement, il s'agissait d'examiner la mise à l'échelle de deux pratiques AE : le compost et l'embocagement. Pour cela, après avoir précisément défini les contours de l'analyse et préciser le contenu des deux techniques, nous avons imaginé un futur dans lequel ces techniques se seraient généralisées. Cette généralisation a des impacts de premier ordre pour les agriculteurs, leurs familles et l'ensemble des acteurs impliqués directement. Mais cette généralisation a aussi des impacts de second voire de troisième ordre, qui interrogent les implications en termes d'organisation de l'espace et des acteurs, de gouvernance, de disponibilité de diverses ressources, d'accès aux marchés et aux semences, etc. L'anticipation de ces impacts invite enfin à prévoir des actions d'accompagnement pour que la mise à l'échelle soit possible et pertinente. Les travaux de groupe et l'ensemble des discussions ont fait émerger quatre messages clés au sujet de l'accompagnement et de la mise en œuvre de la transition agroécologique des territoires.

* La mise à l'échelle des pratiques agroécologiques est confrontée à de nombreuses contraintes (techniques, humaines, financières, organisationnelles, etc.). Les multiples projets qui font la promotion de l'agroécologie, sont à la fois limités dans le temps (cycle de projet qui dure environ 5 ans) et dans l'espace (une dizaine de communes au maximum). Ensuite, la diffusion au-delà de l'échelle et du temps du projet et des bénéficiaires directs est difficile, et demeure un angle mort de nombreux projets et programmes de développement. Les pratiques agroécologiques les plus présentes et les plus « mises à l'échelle » sont aussi les plus anciennes, et elles ont bénéficié d'un temps d'apprentissage et d'adaptation long, tant à l'échelle des exploitations que des communautés locales. Ainsi, le développement de l'agroécologie au niveau du territoire, notamment dans ses formes les plus innovantes, reste encore limité.

* Promouvoir des pratiques agroécologiques adaptées aux contextes et aux structures des exploitations agricoles. Les discussions lors de l'atelier, alimentées par les résultats des enquêtes quantitatives auprès de 400 ménages ruraux, ont souligné que toutes les pratiques agroécologiques ne sont pas vouées à être diffusées et adoptées partout de la même manière par toutes les EA. Les PAE sont plus ou moins pertinentes en fonction des contextes (agronomique, institutionnel, économique) dans lesquels elles sont diffusées et des caractéristiques des exploitations agricoles censées les adopter (disponibilité foncière, stock d'animaux, matériel agricole, main d'œuvre familiale, etc.). Les roues des futurs ont aussi montré que les pratiques AE doivent, pour être mises à l'échelle, être en cohérence avec les ressources naturelles et les politiques disponibles à l'échelle des territoires. Ces ressources territoriales ne sont pas la simple somme des ressources des exploitations agricoles.
* **Penser la transition agroécologique en termes d'action publique et comme un projet social global.** La mise en œuvre de la transition agroécologique implique une structuration et une forte coordination des acteurs impliqués dans l'agroécologie au niveau du territoire. Elle nécessite au premier chef des messages politiques clairs des responsables de l'Etat comme des collectivités territoriales (régions, communes, fokontany), ainsi que l'engagement des services techniques, nationaux et déconcentrés. L'agroécologie est exigeante, et souffre souvent d'un engagement timide, avec des messages parfois paradoxaux des services publics, continuant à prôner l'intensification conventionnelle. Ensuite, parce que cette transition est par essence multi-acteurs, elle invite à embarquer une diversité d'acteurs tels que les organisations paysannes, le secteur privé, les responsables d'ONG, les bailleurs de fonds ou encore les institutions de recherche. Plutôt qu'un projet descendant, la transition doit se construire dans le dialogue et la co-construction<fnref n="64" />. Cette recommandation renvoie à une crainte formulée par les participants lors de l'atelier au sujet du manque de coordination et de continuité entre les projets et les politiques de développement qui visent la diffusion des innovations agroécologiques. Elle renvoie aussi aux besoins de coordination révélés par l'exercice de la roue des futurs, qui dépassent largement la capacité des exploitations agricoles à adopter des pratiques agroécologiques.

* **Une approche territoriale de la transition agroécologique.** Au-delà d'une dimension multi-acteurs, la transition agroécologique au niveau du territoire implique également des dimensions multi-niveaux et multisectorielles. La première renvoie principalement à des enjeux de gouvernance et à la nécessité de mieux coordonner les échelles d'intervention des projets et politiques de développement (région, commune, fokontany). Au cours de l'atelier, les participants ont mis en avant le fokontany comme première instance de la décentralisation et premier acteur actif dans le développement territorial. La seconde dimension renvoie à la sectorisation des projets et politiques de développement de l'agroécologie. En effet, il est constaté que les projets et politiques d'accompagnement de la transition agroécologique sont fortement sectorisés entre les différents acteurs, entre l'agriculture et l'environnement, en passant par la nutrition et l'économie. Un décloisonnement est nécessaire, qui passe sûrement par l'inscription de l'agroécologie dans des stratégies de développement territorial, qui visent certes les exploitations agricoles, mais aussi l'ensemble des acteurs des systèmes alimentaires.

<footnote n="64">⁶⁴ Il s'agit ici de suivre certains des principes énoncés par la FAO pour définir l'agroécologie (https://www.fao.org/3/i9037fr/i9037fr.pdf).</footnote>
## 8. Conclusion

Ce rapport final présente les résultats de l'étude d'évaluation des effets de la diffusion et de l'adoption de pratiques agroécologiques (PAE) au niveau des exploitations agricoles, dans la zone d'intervention du projet ProSol, financé par la coopération allemande, dans la région Boeny de Madagascar. Le projet appuie les exploitations agricoles dans 12 communes de cette région. On notera qu'il n'y a pas de situation de référence disponible sur laquelle aurait pu s'appuyer l'étude. Les travaux menés contribuent donc aussi à l'amélioration des connaissances de la situation agraire de la zone. Par ailleurs, il faut rappeler que les indicateurs "rendement" et "revenu" doivent toujours être considérés en relation avec la durée d'application des pratiques agroécologiques. Cela est lié à la durabilité, qui ne se révèle positive qu'après quelques années, ce qui constitue un avantage essentiel de la gestion agroécologique. C'est pourquoi cette étude vise aussi à dresser un diagnostic, précis et largement documenté, de la situation des EA pour l'année 2022/23, qui permettra, on l'espère, de faire des évaluations des évolutions dans quelques années.

L'étude repose sur une démarche en trois phases itératives : (i) une évaluation qualitative ; (ii) une évaluation quantitative, et (iii) une approche prospective. Ce rapport final revient sur les trois phases, en mettant l'accent sur les résultats des enquêtes technico-économiques. La première phase avait permis d'inventorier 34 PAE diffusées. Comme ces PAE et leurs effets se combinent au niveau des EA, l'option méthodologique retenue a été de considérer le revenu annuel des EA comme le meilleur indicateur des performances de l'EA, car c'est le résultat économique des combinaisons entre ressources, système d'activités, pratiques et marchés. Le revenu total est l'agrégation des marges nettes des activités et des autres revenus. Au-delà des valeurs absolues qui sont fortement influencées par les ressources disponibles dans l'EA, les marges nettes et revenus sont divisés par les ressources disponibles pour donner un indicateur qui permet d'analyser la performance. Trois indicateurs principaux sont utilisés pour apprécier les performances des EA, de manière relative, c'est-à-dire au-delà de la dotation en ressources.

- Le revenu agricole on farm par actif familial agricole qui mesure d'une manière simplifiée la rémunération annuelle du travail familial.

- La performance de l'élevage avec la marge nette annuelle de l'activité, tous élevages confondus, ramené au capital animal (valeur du stock animal en million d'ariary).

- La performance des cultures avec la marge nette annuelle des productions végétales par hectare de SAU disponible.

Un dispositif spécifique a été mis en place pour mener des enquêtes auprès des exploitations agricoles de quatre communes de la région Boeny, avec un échantillon de 400 ménages ruraux tirés au sort pour partie dans la liste des « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » (liste extraite de la base de données fournie par l'équipe du projet) et pour partie dans la population des autres EA des huit fokontany retenus. La taille de l'échantillon est un compromis entre les ressources disponibles et les objectifs de l'étude. Ces données sont statistiquement représentatives des 8 fokontany enquêtés et ainsi représentent la situation des quatre communes.

L'enquête permet de déterminer le niveau d'utilisation des différentes techniques agroécologiques, d'appréhender les ressources, l'ensemble des activités des membres de l'EA et les revenus obtenus (y compris les revenus non agricoles) et donc de repositionner les innovations adoptées dans leur articulation avec d'autres éléments des moyens d'existence de ces exploitations. L'analyse porte sur les performances techniques et économiques des exploitations agricoles familiales en comparant les performances des « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » (les EA BdD ProSol) à celles des autres ménages (les EA Autres). Dans ce groupe des « EA Autres », il y a des EA qui peuvent être aussi des EA « bénéficiaires » des actions du projet, car les EA qui ont reçu un appui du projet ne sont pas toutes répertoriées dans la base de données fournie par le projet au début des travaux. C'est pourquoi contrairement à ce qui était initialement prévu ce rapport ne compare pas « EA bénéficiaires » et « EA non bénéficiaires » mais deux catégories un peu moins précises qui sont les « EA adoptantes
répertoriées dans la base de données ProSol » (EA BdD ProSol en abrégé) et les « Autres EA non
répertoriées dans la base de données des adoptants de ProSol », (EA autres ou Autres EA en abrégé).

Selon les résultats obtenus par cette enquête, le projet aurait enregistré dans sa zone d'intervention, 22% à 25% des EA comme EA adoptantes (selon la nomenclature utilisée).

Les résultats présentés portent, dans un premier temps, sur les caractéristiques des exploitations agricoles familiales de la zone étudiée en suivant le cadre méthodologique des moyens d'existence. Les différents « capitaux » (ou ressources) à la disposition des EA sont quantifiés, dans leur variabilité, et en mettant le plus souvent en évidence les écarts entre les deux groupes d'EA (EA BdD ProSol et Autres EA).

Pour réduire la variabilité à l'intérieur de ces deux groupes (EA BdD ProSol et EA autres), et aussi pour
dépasser la simple « appartenance « au projet, une typologie a été élaborée en utilisant des méthodes
statistiques multivariées et en mobilisant 18 variables qui caractérisent la structure des EA de la zone
étudiée. Le résultat est une typologie structurelle en 6 classes, logiquement très inégales en nombre
d'EA, avec les EA de la classe « T4 EA petites et jeunes » qui sont les plus nombreuses (45%) et celles
de la classe « T6 EA patronales » qui sont les moins nombreuses avec 1% des EA de la zone.

En première analyse, il est constaté : (i) une répartition des EA adoptantes répertoriées par ProSol qui ne suit pas la répartition de l'ensemble des EA dans le territoire et qui est marquée par une sur-représentation des grandes EA et une sous-représentation de la classe T4, celle des plus petites EA, et (ii) une répartition influencée par la localisation géographique avec des types surreprésentés dans certaines communes. Cette typologie conforte les résultats d'autres études qui ont montré, à Madagascar, la forte concentration de petites EA avec des moyens d'existence très faibles et des systèmes de production fortement influencés par les conditions agroécologiques. Cette typologie s'avérera plus ou moins efficace pour la suite des analyses.

L'analyse des données ne se limite pas aux caractéristiques structurelles des EA, et de nombreux
résultats permettent de décrire leur fonctionnement dans leur diversité.

- L'assolement pour l'année étudiée permet d'apprécier la diversité et l'importance des différentes cultures pratiquées. Le riz domine avec un peu moins de 50% de la superficie cultivée hors jachère ; il est le plus souvent cultivé sur des rizières en mauvaise maîtrise de l'eau. Ce sont les légumineuses qui viennent en deuxième position, ce qui n'est pas surprenant car cette région est réputée pour cette production, dont une partie est exportée.

- Les systèmes de cultures pratiqués ne sont pas différents selon que les groupes d'EA. Par contre des différences existent selon la localisation, comme pour la taille moyenne des EA (qui est de 171 ares de SAU disponible : 136 ares pour les EA autres et 291 ares pour les EA BdD ProSol), avec des zones où les cultures fruitières ou maraîchères sont plus importantes dans l'assolement moyen des EA.

- Le nombre de plantes annuelles cultivées par EA durant l'année varie de 1 à 16 ; certaines EA sont très diversifiées, cependant la moyenne est inférieure à 4 (avec un nombre légèrement plus grand pour les EA adoptantes répertoriées par Prosol (4,6) par rapport aux autres EA (3,2). La moyenne globale indique une diversification moyenne pour Madagascar.

- Le taux d'intensification foncière est élevé avec en moyenne 1,2, il est légèrement plus élevé dans le groupe des « autres EA non répertoriées comme adoptantes par Prosol » en raison de l'importance des cultures maraîchères dans ce groupe.

- La production de fumure organique concerne seulement un tiers des EA, mais son utilisation est plus répandue avec 53% des EA, l'utilisation d'engrais concerne une exploitation sur deux, le recours aux pesticides est très répandu avec 85% des EA qui en ont utilisé l'année étudiée.

- L'élevage est un élément important du système de production pour beaucoup d'EA. La valeur moyenne des animaux élevés a été évaluée, elle est de l'ordre de 4,1 millions Ar par EA nettement plus élevée pour les EA adoptantes répertoriées par Prosol (7,6 millions Ar) que pour les autres EA (3,1 millions Ar). Ce capital est plus ou moins productif en fonction des systèmes
techniques et des utilisations qui en sont faites. On notera l'importance de l'apiculture dans
certaines zones.

- Enfin, parmi les autres activités, la pêche, le travail salarié agricole et les activités non agricoles complètent les systèmes d'activités des EA.

Cette partie sur les caractéristiques des EA rappelle la grande diversité des ressources et des activités, en précisant cette diversité et en la quantifiant, notamment à travers la typologie élaborée. Les effets potentiels des pratiques AE dépendent à la fois de l'adoption de ces pratiques mais aussi des systèmes de production ou d'activités dans les EA et des caractéristiques des EA et tout particulièrement des dotations en ressources.

La diffusion des PAE est analysée dans une partie spécifique avec le niveau de connaissance, les taux d'adoption des techniques, les raisons de l'adoption ou non, et d'abandon des techniques (y compris en dehors des EA répertoriées dans la BdD ProSol en évaluant l'importance de la diffusion dans les « EA autres »).

La première évaluation est faite à partir des réponses générales données par les personnes interrogées, puis elle est complétée en prenant en compte l'utilisation effective par les EA durant l'année étudiée, et en évaluant l'importance au niveau du territoire en pourcentage des parcelles et de la superficie.

- Parmi les 34 PAE diffusées et enquêtées, certaines sont déjà largement connues par presque toutes les EA comme l'utilisation de fumier (97% des EA), les cultures associées avec légumineuses (77%) ou les plantations forestières (75%). Cette connaissance a été acquise essentiellement par transmission intergénérationnelle. D'autres PAE sont encore très peu connues par l'ensemble des EA comme le lombricompost (19% des EA), l'utilisation de plantes répulsives (17%) ou les cultures fourragères en dérobé (12% des EA) ; et même si le niveau de connaissance est élevé parmi les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » (> 70%), leur utilisation est encore très faible. Il y a ainsi deux grands types de PAE, le premier regroupe les pratiques déjà largement connues que l'on peut qualifier de « traditionnelles » et des pratiques nouvellement introduites ou diffusées.

- Avec l'analyse faite sur l'utilisation effective aux niveaux des champs et de la superficie, on constate que pour la plupart des techniques nouvellement introduites ou diffusées, l'utilisation des pratiques n'impacte qu'une faible, à très faible, partie de la superficie appropriée totale du territoire. Par exemple pour les techniques d'aménagement des champs (fascines, cordons de paille, embocagement et bandes enherbées) : (i) la connaissance des techniques, a progressé fortement entre EA autres (qui déclarent connaitre entre 14% à 34%) et EA BdD ProSol (qui connaissent entre 44% et 67%) ; (ii) la part des EA qui déclarent utiliser est très faible pour les EA autres, et plus conséquente pour les EA BdD ProSol (entre 12% et 27% selon la PAE) ; (iii) mais cette utilisation ne concerne qu'une faible part des champs et de la superficie, au mieux pour l'embocagement de 8% de la superficie des EA BdD ProSol ce qui fait moins de 4% de la superficie du territoire, moins pour les autres techniques. Pour le basket compost, 17% des EA BdD ProSol déclarent utiliser plus ou moins régulièrement, mais seulement 8% ont effectivement utilisé sur moins de 2% des parcelles et moins de 1% de la superficie.

- Parmi les pratiques déjà largement connues comme l'utilisation de fumier, les résultats sont mitigés car les quantités de FO disponibles pour l'utilisation sont faibles et proches pour les deux groupes d'EA de l'ordre de 800 à 850 kg/EA ; quand on prend en compte l'ensemble de la superficie cultivée dans la zone étudiée, le compost ne représente que 30 kg par EA soit environ 18 kg en moyenne par hectare SAU utilisée totale.

- Ainsi, le projet augmente la connaissance de nouvelles pratiques parmi les EA BdD ProSol, mais ces nouvelles pratiques restent encore très peu utilisées, et donc ne sont pas en capacité de diffuser par-dessus la haie. Pour les pratiques déjà largement connues, l'augmentation de l'utilisation est perceptible, mais pas massive.
- Entre la part des EA qui déclarent utiliser certaines pratiques et la part du territoire qui est réellement impacté, les écarts peuvent être très importants. Parmi les 34 PAE, seules l'utilisation du fumier, les cultures associées avec légumineuses et le labour perpendiculaire à la pente ont un effet significatif sur le territoire avec plus de 10% de la superficie totale cultivée concernée. Les autres pourcentages sont faibles et montrent le long chemin qui reste à parcourir pour impacter significativement le paysage. Il faut cependant rappeler que le projet a démarré en 2019 et que la diffusion de nouvelles pratiques prend en général du temps.

L'analyse des rendements moyens des principales cultures, selon le groupe d'EA, montre quelques écarts mais qui sont faibles et surtout qui ne sont pas statistiquement significatifs. Ces rendements restent moyens pour le pays (Tableau 66).

Pour l'ensemble des parcelles, toutes cultures annuelles confondues, le produit brut moyen dans la zone d'étude pour l'année 2022/23 a été de l'ordre de 2,25 millions Ar par hectare cultivé, et la marge brute moyenne de l'ordre de 1,55 millions Ar par ha, sans différence significative entre les EA BdD ProSol et EA autres (Tableau 70). Mais la variabilité est grande et d'abord fonction des cultures pratiquées.

Ce sont les cultures maraîchères qui dégagent les plus hautes marges (en moyenne pour des cultures maraîchères pures de l'ordre de 7,5 millions par hectare). En dehors des cultures maraîchères, ce sont les cultures de riz irrigué en BME et les légumineuses (black eyes, « lojy fotsy », "haricot-riz", « lojy mena », arachide, etc.), qui dégagent les produits bruts les plus élevés (aux alentours de 2,5 millions en moyenne). Cependant, les rendements restent très modestes (près de 2 200 kg par ha pour le riz et moins de 800 kg/ha pour les légumineuses) et, la marge brute est de l'ordre de 1,5 millions d'Ariary par hectare (Figure 52).

L'association maïs + légumineuses qui fait partie des pratiques diffusées par ProSol représente une part conséquente des superficies cultivées (15%) et des parcelles (12%) et dégage une marge brute moyenne légèrement supérieure à celle des autres cultures, sauf des cultures maraîchères. Les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol » sont plus nombreuses à pratiquer cette association avec 17% comparativement aux EA autres qui ne sont que 10% (Figure 53).

Parmi les EA, 54% ont déclaré avoir des arbres dans leurs champs ; ce taux est nettement plus élevé (69%) pour les EA BdD ProSol que pour les Autres EA (50%) et il varie fortement selon les communes. Parmi les arbres, le nombre plantés avec l'appui de ProSol reste très modeste (10%) et concerne presque uniquement des essences forestières, alors que l'essentiel des marges dégagées par les cultures pérennes (environ 225 000Ar/EA) proviennent des fruitiers (Tableau 69).

La productivité de la terre au niveau global de l'EA, est mesurée ici par la marge nette des productions végétales (annuelles et pérennes) par unité de surface cultivable disponible (SAU disponible). La marge nette moyenne des productions végétales par EA varie fortement entre les EA avec environ 4,9 millions Ar pour les EA BdD ProSol et seulement 2,8 millions Ar pour les EA autres. Mais ceci est d'abord en lien avec la surface SAU disponible qui est plus de deux fois supérieure pour les EA BdD ProSol. Quand on ramène la marge par unité de surface, ce sont les EA autres qui ont la meilleure efficacité avec plus de 2 millions Ar par hectare SAU, et seulement 1,6 millions Ar/ha pour ls EA BdD ProSol. Les meilleures marges par unité de surface de terre sont obtenues par de petites EA plus intensives, avec de forts taux d'intensification foncière, pas de jachère et des superficies en maraîchage croissantes. Et ce type d'EA est plus fréquent parmi les EA Autres et dans la classe T1 (Tableau 79).

Pour l'élevage, la marge brute moyenne de l'activité pour l'année étudiée est faible pour les EA autres (350 000 Ar par EA) et un peu plus élevée pour les EA BdD ProSol (1,3 millions Ar). Pour apprécier l'efficacité de l'activité de l'élevage, la marge nette dégagée est divisée par la valeur du cheptel élevé durant l'année (capital engagé). Le profit dégagé par le capital financier que représente le cheptel est de l'ordre de 110 000 Ariary par million investi, pour les EA autres et 172 000 Ariary pour les EA BdD ProSol. L'efficacité est un peu meilleure pour les EA BdD ProSol. Les pertes liées à la mortalité et aux vols ont été évaluées et elles constituent un manque à gagner important pour les exploitations agricoles (Tableau 74).
En cumulant les marges nettes des productions végétales, de l'élevage et des autres activités « agricoles » (pêche, foresterie, première transformation) et non agricoles, et en ajoutant les autres revenus, on obtient le revenu total de l'EA pour l'année étudiée. Sans surprise, ce sont les « EA adoptantes répertoriées dans la base de données ProSol », mieux dotées en foncier, animaux, matériels et équipements, et qui utilisent plus de pratiques agroécologiques, qui obtiennent les plus hauts revenus avec en moyenne 9,1 millions Ar/EA, tandis que la moyenne des EA autres est de 5,8 millions Ar/EA. Pour l'ensemble de la zone étudiée, le revenu moyen d'une EA en 2022/23 a été de 6,5 millions d'Ariary. Mais les variations sont fortes et ces revenus moyens cachent de fortes disparités, en particulier parmi les EA BdD ProSol (Tableau 78).

L'analyse montre des différences entre les communes (Figure 60) et en particulier dans la composition du revenu (l'importance des différentes activités qui varie). Mais c'est surtout entre les classes d'EA de la typologie que s'expriment les différences (Figure 61). Les EA patronales (T6), peu nombreuses faut-il le rappeler, ont un revenu élevé (environ 30 millions Ar/EA) avec une part très conséquente qui provient des activités agricoles et notamment des activités d'élevage. Les revenus totaux moyens baissent jusqu'à 4,2 millions Ar/EA pour les EA de la classe T4 des petites EA jeunes qui sont les plus nombreuses (45% des effectifs) et les moins bien dotées.

A partir du revenu, et en utilisant la ligne de pauvreté de 1 477 565 Ariary par personne et par an (Banque Mondiale, 2024), la pauvreté monétaire pour l'ensemble de la zone est estimée à 65% des EA et 71% de la population. Les EA BdD ProSol sont dans une situation nettement meilleure avec 39% de la population et 45% des EA qui sont « non pauvres » c'est-à-dire au-dessus du seuil de pauvreté, alors que pour les EA autres, ces taux sont respectivement de 26% et 32%. Mais entre les deux groupes d'EA c'est la part de la population dans l'extrême pauvreté qui est la plus remarquable : 56% des membres des EA autres ont un revenu inférieur au seuil d'extrême pauvreté, contre seulement 44% parmi les EA BdD ProSol. La différence entre les deux groupes est certainement à mettre au crédit d'une meilleure dotation en facteurs de production des EA BdD ProSol, comme déjà largement argumenté.

La mise en perspective entre le niveau de pauvreté et les performances des EA est faite avec les trois indicateurs déjà mentionnés (Tableau 75) :

- **Le revenu agricole on farm par actif familial agricole.** Très logiquement cet indicateur augmente de manière très forte, des EA en situation d'extrême pauvreté (750 000 Ar/UTAAF/an) aux EA non pauvres (4,27 millions Ar/UTAAF/an) en lien avec les ressources et les équipements agricoles qui augmentent la productivité du travail, mais aussi, et surtout, avec le recours au travail extérieur. En raison d'une disponibilité plus importante en ressources, et en particulier foncières, les EA non pauvres (c'est-à-dire les EA avec des dotations importantes en ressources) augmentent la productivité de leurs actifs familiaux en embauchant de la main d'œuvre extérieure (journaliers ou tacherons essentiellement).

- **Le revenu de l'élevage par million de stock animal.** La valeur du stock animal augmente de manière significative des plus pauvres aux moins pauvres, mais la « rentabilité » varie en moyenne assez peu, entre 250 000 et 300 000 Ar par million d'Ar de capital animal. Ce sont les EA pauvres qui ont le meilleur rendement. Mais si on fait l'analyse au niveau des groupes d'EA dans les classes, on constate que ce sont les EA BdD ProSol qui au sein de la classe T1 ont la meilleure productivité.

- **Le revenu des productions végétales par hectare de SAU disponible.** Comme pour l'élevage, les EA non pauvres ne sont pas plus efficaces que les EA extrêmement pauvres et ce sont les EA pauvres qui ont le meilleur résultat, en lien avec une part plus importante d'EA du type T1 intensives.
C'est la classe « T2 EAF moyennes avec familles nombreuses » qui a le taux le plus élevé d'EA en dessous du seuil de pauvreté (82%) et particulièrement en dessous du seuil d'extrême pauvreté (65%), c'est le nombre plus élevé de bouches à nourrir qui explique cette situation (Figure 64). La part des EA en dessous du seuil de pauvreté de la classe « T1 EAF petites et intensives » reste assez élevée avec 62%, alors que l'on pouvait s'attendre en raison de cette « intensification » de la production agricole à des résultats meilleurs. **On peut interpréter cette situation comme une limite à l'intensification pour faire sortir les EA de la pauvreté quand les ressources productives sont faibles et que le nombre de bouches à nourrir augmente.** Et l'analyse des résultats par groupe d'EA à l'intérieur des classes confirme cette interprétation avec dans la classe T1, des EA Autres qui ont la meilleure productivité pour les productions végétales mesurée par la marge nette par ha de SAU disponible, en raison d'une forte présence de cultures maraichères et un fort niveau d'intensification, mais qui ont des résultats globaux faibles en raison d'une dotation en ressources la plus faible de tous les groupes (voir Tableau 79).

Les EA qui ont le revenu agricole on farm le plus faible sont les EA de la classe T4 (Tableau 79), mais ramené au nombre d'actifs agricoles familiaux ce sont les EA de la classe T2 (moyenne et famille nombreuse) qui ont les plus mauvais résultats ; plus mauvais pour les Autres EA (avec 1,1 million Ar par UTAAF et par an) que les pour les EA BdD ProSol (avec 1,4 millions par UTAAF et par an), mais loin du Smig (2,4 millions Ar par an par salarié).

Les EA du groupe EA BdD ProSol ont, à l'intérieur de chaque classe, un revenu total moyen nettement supérieur à celui des EA Autres, sauf dans les classes T3 et T4 où les revenus sont équivalents entre les deux groupes (Tableau 79). Mais dans les classes T1, T2 et T5, si les EA EA BdD ProSol utilisent plus de PAE elles ont aussi des dotations nettement plus importantes. Pour T3, les EA BdD ProSol sont plus agricoles (revenu agri on farm supérieur), à l'inverse de T4.

Si dans les classes des EA, le nombre de PAE utilisées est toujours plus important pour les EA BdD ProSol que pour les Autres EA (de 1,6 fois à plus du double), la marge nette des productions végétale par ha est toujours plus élevée chez les Autres EA sauf dans la classe T3 des EA moyennes avec activités non agricoles. Mais dans cette classe les EA Autres sont moins « agricoles ».

Enfin, ces résultats qui expriment la performance des EA ont été mis en relation avec les PAE utilisées.

- La répartition des EA BdD ProSol dans les classes du nombre de pratiques utilisées traduisent une certaine efficacité du projet ProSol dans la diffusion, mais qui reste modeste. Le projet ProSol aurait fait évoluer les EA BdD ProSol en faisant adopter à 38% d'entre elles plus de 3 « nouvelles » PAE ce qui représente 8% des EA du territoire. Par ailleurs, le taux encore relativement fort de 17% d'EA qui « restent » à moins de 4 PAE, laisse supposer qu'il existe des contraintes à l'adoption, qui ne sont pas surmontables par les actions actuelles de vulgarisation.

- L'adoption de plus de PAE (parmi les 34 vulgarisées) ne semble pas avoir un impact positif direct sur le revenu par hectare des productions végétales, c'est-à-dire la performance en terme économique. Le revenu issu des productions végétales et le revenu total des EA sont en lien avec la superficie SAU disponible, donc la taille des EA. Par contre, **on peut établir un lien entre la taille des EA et l'adoption des pratiques ; les grandes EA ont tendance à adopter/utiliser plus de PAE que les petites.**

- Comme le nombre de PAE utilisées évolue en lien avec la superficie SAU disponible, logiquement les EA avec peu de PAE (de 0 à 6) sont en proportion plus souvent pauvres et extrêmement pauvres (un peu moins de 70% pour chacune des classes) que celles qui en adoptent plus.

- Les analyses n'ont pas montré de lien entre le nombre moyen de PAE utilisées par les EA et le niveau d'insécurité alimentaire mesurée par le score HFIAS (Echelle de l'accès déterminant l'insécurité alimentaire des ménages).
En résumé, on peut mettre en avant 5 résultats majeurs issus de nos travaux sur le terrain.

Premièrement, nous avons montré, en mobilisant le cadre SRL (Sustainable Rural Livelihoods), que les EA encadrées par le projet ProSol sont en moyenne nettement mieux dotées en actifs agricoles (matériels, foncier) ; ce sont des EA qui disposent de meilleurs réseaux (insertion dans des organisations), qui ont une valeur du stock d'animaux la plus importante ou encore un meilleur accès au crédit, par rapport aux EA non encadrées.

Deuxièmement, les résultats par type d'exploitation (6 classes) montrent que les comportements d'adoption et les effets de l'adoption des pratiques agroécologiques sur les performances des EA diffèrent selon les types d'exploitation. On peut en conclure que l'adoption de certaines PAE nécessitent un minimum de dotation en facteurs de production au niveau des EAF. Et ainsi, cibler les EAF les plus vulnérables pour la transition agroécologique n'est pas facile. Cela invite donc à se projeter sur les besoins d'accompagnement des EAF pour la transition agroécologique et notamment, comme le fait le projet ProSol, accentuer les efforts de mise en place de système d'accès aux intrants, avec des facilitations financières pour les plus vulnérables.

Troisièmement, parmi les 34 pratiques agroécologiques identifiées lors de la préparation de l'étude, en moyenne, les EA BdD ProSol connaissent et adoptent respectivement 18 et 8 PAE, et les EA autres 10 et 4 PAE. Ainsi, nous avons montré que les EA autres du projet ProSol connaissent et adoptent un nombre non négligeable de pratiques agroécologiques. Ceci est un marqueur de l'effet du projet dans la diffusion des connaissances sur les pratiques agroécologiques dans la zone d'intervention.

Quatrièmement, le rapport a mis en évidence des écarts importants entre les niveaux de connaissance et d'adoption pour de nombreuses pratiques agroécologiques soulignant ainsi l'existence de facteurs de blocage au niveau des EA (disponibilité foncière, accès aux intrants, stock d'animaux, etc.). En particulier des écarts entre d'une part les pratiques dites « anciennes/traditionnelles » (comme l'utilisation de fumier dans les champs) et d'autre part les pratiques dites « nouvelles », introduites par le projet ProSol (lombricompost, technique milpa). Les pratiques agroécologiques les plus présentes et les plus « mises à l'échelle » sont les plus anciennes. Ainsi, l'adoption des PAE s'inscrit dans une temporalité longue, un processus complexe d'observation et d'expérimentation, fait de test et d'aller et retour. Enfin, les données ont également souligné des écarts importants entre les taux d'adoption des PAE par les EA et le pourcentage des champs et des superficies concernés. Ainsi, une PAE peut être fortement adoptée (en nombre d'EA) mais finalement rester marginale au niveau du paysage (en pourcentage des superficies concernées). Ceci invite à apprécier les effets des PAE au niveau des EAF mais aussi des territoires.

Cinquièmement, de manière encourageante, le revenu moyen des EA de la classe 1 (T1 Petites EAF intensives y compris dans la mise en œuvre de PAE) est relativement élevé, diversifié et « équilibré » alors que la dotation en facteurs de production est un peu plus faible que la moyenne. Ces EAF compensent cette dotation « faible » par une intensification des productions agricoles. Ce sont des EA qui ont le produit brut et la marge nette par unité de surface ou par capital animal les plus élevés, ce sont les EA les plus intensives et on pourrait conclure les plus performantes vis-à-vis de l'utilisation des ressources. En revanche, lorsque l'on s'intéresse au niveau de pauvreté monétaire, la part de ces EA en dessous du seuil de pauvreté reste assez élevée avec 62%. On peut interpréter cette situation comme une limite à l'intensification pour faire sortir les EA de la pauvreté quand les ressources productives sont faibles et que le nombre de bouches à nourrir augmente. Dit autrement, il semble difficile pour les EA avec des ressources pour la production agricole faibles de sortir de la pauvreté malgré des acquis en termes d'intensification.
Un message clé, qui découle de ces résultats, est que la dynamique de généralisation des PAE passe nécessairement par un renforcement des capacités productives des EA, mais aussi bien sûr, une plus grande diversification, une meilleure protection contre les vols d'animaux, un meilleur accès aux intrants et des prix de vente des produits agricoles plus élevés pour les EA. Ce qui nous amène à formuler que les projets dépensent des sommes importantes pour réaliser des études, assurer des formations et des appuis aux ménages agricoles, mais souvent ce dont ont besoin en premier lieu ces exploitations agricoles familiales ce sont d'augmenter leurs capacités productives et pas uniquement à travers une amélioration des connaissances mais bien en investissant dans la terre, les aménagements fonciers (irrigation, terrasses, etc.), des animaux, des matériels ou équipements, des plantations d'arbres, des investissements dans des bâtiments, des équipements pour améliorer la productivité du travail.

Enfin, les résultats des enquêtes quantitatives auprès de 400 ménages ruraux, ainsi que les discussions
lors de l'atelier de prospective territoriale, ont souligné que la territorialisation de l'action publique en
faveur de l'agroécologie ne peut pas se penser simplement au niveau de l'individu, de l'exploitation
agricole, mais doit intégrer les interactions avec les autres acteurs de l'agroécologie (collectivités
territoriales, société civile, opérateur du développement, secteur privé, etc.) et leurs territoires. Il est
essentiel de saisir que la territorialisation de la transition agroécologique ne se réduit pas simplement à
un changement d'échelle géographique (Milhorance et al., 2024) mais implique une approche
systémique à la fois multi-acteurs, multiniveaux et multisectorielles (Raharison, 2014).
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