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# Etude des déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles en Guadeloupe

Elsa Lecanon

► To cite this version:

Elsa Lecanon. Etude des déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles en Guadeloupe. Agriculture, économie et politique. 2025. hal-05262131

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Submitted on 15 Sep 2025

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istom

ISTOM

Ecole Supérieure d'Agro-Développement International

4, rue Joseph Lakanal, 49 000 ANGERS

Tél. : 02 53 61 84 60 istom@istom.fr

Cti

Commission
des Titres d'Ingénieur

# Mémoire de fin d'études

## Etude des déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles en Guadeloupe.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Photo par Elsa LECANON</figcaption></figure>

LECANON, Elsa
Promotion 111

Stage effectué à Petit-Bourg, Guadeloupe, France
du 03/02/2025 au 25/07/2025
au sein de : INRAE Antilles-Guyane

Maîtres de stage : MANDONNET, Nathalie & BARLAGNE, Carla & BLAZY, Jean-Marc
Tuteur pédagogique : HALFTERMAYER, Sylvain
Résumé

Dans un contexte guadeloupéen traversant de nombreuses crises (climatiques, sanitaires, sociales), les questionnements autour de la résilience émergent. Les performances de l'agroécologie sont étudiées dans de nombreuses études et semblent conclure que la résilience socio-économique de ces systèmes serait meilleure que celle des systèmes plus conventionnels. Mais à ce jour aucune étude n'a pu mesurer réellement cette résilience quel que soit le système étudié. Nous cherchons donc à mesurer le niveau de résilience socio-économique des exploitations agricoles en Guadeloupe, mais également à identifier et caractériser les déterminants de cette résilience. Pour cela nous avons créé un outil de mesure ainsi qu'un guide d'enquête. Vingt-deux exploitations ont été interrogées et leur résilience socio-économique a été calculée. Nous avons interrogé ces mêmes exploitations sur les éléments bénéfiques pour passer des chocs spécifiques (covid, cyclones, etc.). Le calcul des résiliences, une analyse statistique par test de Pearson et une analyse qualitative (logiciel NVivo) ont été faits. Nous avons constaté, dans un échantillon majoritairement polyculture-élevage et mettant en place des pratiques durables, une résilience élevée (>0,5). On observe également une tendance entre la résilience et la diversité des productions (végétales et animales). L'augmentation de la diversité augmenterait la résilience. Qualitativement, de nombreux déterminants ressortent tels que la mécanisation, la diversité des productions, et la commercialisation. Notre échantillon a de bonne capacité de maintien et retour des performances socio-économiques et est donc résilient. De plus, il existe bien des déterminants de cette résilience.

**Mots clés** : Agriculture durable, Guadeloupe, Polyculture-élevage, Résilience, Socio-
économie, Système agricole.

Summary

In a Guadeloupean context beset by numerous crises (climatic, health, and social), questions
about resilience are emerging. The performance of agroecological systems has been studied in
numerous studies, which seem to conclude that the socio-economic resilience of these systems
is better than that of more conventional systems. But to date, no study has been able to really
measure this resilience, whatever the system studied. We are therefore seeking to measure the
level of socio-economic resilience of farms in Guadeloupe, but also to identify and characterize
the determinants of this resilience. To this end, we created a measurement tool and a survey
guide. 22 farms were interviewed, and their socio-economic resilience was calculated. We also
questioned these same farms about the elements that helped them to withstand specific shocks
(covid, cyclones, etc.). The resilience calculations were followed by a statistical analysis using
Pearson's test and a qualitative analysis (NVivo software). We found a high level of resilience
in a sample that was predominantly polyculture-livestock farming and implementing
sustainable practices. We also observed a trend between resilience and production diversity
(plant and animal). Increasing diversity would increase resilience. Qualitatively, several
determinants stand out, such as mechanization, production diversity, and marketing. Our
sample has a good capacity to maintain and return to socio-economic performance and is
therefore resilient. What's more, there are clear determinants of this resilience.

**Keywords:** Farming system, Guadeloupe, Mixed farming-livestock, Resilience, Socioeconomics, Sustainable agriculture.
## Resumen

En un contexto guadalupeño acosado por numerosas crisis (climáticas, sanitarias y sociales), surgen preguntas sobre la resiliencia. Numerosos estudios han examinado el rendimiento de la agroecología y parecen concluir que la resiliencia socioeconómica de estos sistemas es mejor que la de los sistemas más convencionales. Sin embargo, hasta la fecha ningún estudio ha podido medir esta resiliencia para ninguno de los sistemas estudiados. Por lo tanto, nuestro objetivo es medir el nivel de resiliencia socioeconómica de las explotaciones agrícolas de Guadalupe, así como identificar y caracterizar los factores determinantes de dicha resiliencia. Para ello, creamos una herramienta de medición y una guía de encuesta. Se entrevistó a 22 explotaciones y se calculó su resiliencia socioeconómica. También preguntamos a esas mismas explotaciones por los elementos que les ayudaban a resistir a determinadas perturbaciones (covavirus, ciclones, etc.). Se calculó la resiliencia y se realizó un análisis estadístico mediante la prueba de Pearson y un análisis cualitativo (software NVivo). Se observó un alto nivel de resiliencia (>0,5) en una muestra en la que predominaba la agricultura mixta y la ganadería y que había aplicado prácticas sostenibles. También se observó una tendencia entre la resiliencia y la diversidad de la producción (agrícola y ganadera). Aumentar la diversidad incrementaría la resiliencia. Desde el punto de vista cualitativo, destacan varios factores determinantes, como la mecanización, la diversidad de la producción y la comercialización. Nuestra muestra tiene una buena capacidad para mantener y recuperar los resultados socioeconómicos y, por tanto, es resiliente. Además, hay muchos factores determinantes de esta resiliencia.

**Palabras clave:** Agricultura mixta/ganadería, Agricultura sostenible, Guadalupe, Resiliencia, Socioeconomía, Sistema agrícola.
Table des matières

<table><tr><td>Table des illustrations</td><td>6</td></tr><tr><td>Table des sigles et abréviations</td><td>9</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>11</td></tr><tr><td>I. Introduction</td><td>12</td></tr><tr><td>II. Contextualisation</td><td>13</td></tr><tr><td>1. Guadeloupe</td><td>13</td></tr><tr><td>2. Systèmes agricoles locaux</td><td>16</td></tr><tr><td>3. Contexte de l'étude</td><td>19</td></tr><tr><td>4. Problématisation</td><td>21</td></tr><tr><td>III. Cadre conceptuel et méthodologie</td><td>22</td></tr><tr><td>1. Cadre conceptuel</td><td>22</td></tr><tr><td>2. Matériel et méthode</td><td>29</td></tr><tr><td>IV. Résultats</td><td>40</td></tr><tr><td>1. Description de l'échantillon étudié</td><td>40</td></tr><tr><td>2. Résilience des exploitations agricoles</td><td>50</td></tr><tr><td>3. Les déterminants de la résilience</td><td>59</td></tr><tr><td>V. Discussions</td><td>76</td></tr><tr><td>1. Discussion des résultats</td><td>76</td></tr><tr><td>2. Perspectives</td><td>78</td></tr><tr><td>VI. Conclusion</td><td>80</td></tr><tr><td>VII. Références bibliographiques</td><td>81</td></tr><tr><td>VIII. Annexes</td><td>94</td></tr></table>
# Table des illustrations

## Table des figures

<table><tr><td>Figure 1 : Carte de la Caraïbe avec identification de la Guadeloupe. Source : actualitix.com</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 2 : Carte pédologique de la Guadeloupe par l'IRD</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 3 : Diagramme ombrothermique de Baie-Mahault en Guadeloupe (ClimateData, s. d.)</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 4 : Organisation des projets auxquelles les enquêtes contribuent</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 5 : Organisation générale de la méthode utilisée</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 6 : Cartographie des exploitations agricoles enquêtées</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 7 : schéma montrant la dynamique entre les chocs, les indicateurs de performance, et la mesure de la résilience</td><td>33</td></tr><tr><td>Figure 8 : Organisation du premier volet de l'outil de mesure de la résilience</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 9 : Fonctionnement de la résilience globale avec les composantes : résilience, résistance, délai de stabilisation</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 10 : Organisation du volet : volet calculatoire de résilience, résistance, délai de stabilisation</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 11 : Formule de calcul de la résilience économique au covid pour l'exploitation appliqué dans Excel</td><td>17</td></tr><tr><td>Figure 12 : Organisation des codes d'encodage dans le logiciel NVivo</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 13 : Répartition de l'échantillon selon les EPCI</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 14 : Répartition de l'échantillon selon le statut de propriété</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 15 : Statuts juridiques représentés dans notre échantillon</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 16 : Distribution des genres de l'échantillon</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 17 : Distribution des âges de notre échantillon</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 18 : Part de la pluri-activité dans l'échantillon</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 19 : Proportion des exploitations touchant des subventions</td><td>44</td></tr><tr><td>Figure 20 : Part d'exploitations certifiées en agriculture Biologique dans l'échantillon</td><td>45</td></tr><tr><td>Figure 21 : Part d'exploitations faisant de l'agrotransformation</td><td>46</td></tr><tr><td>Figure 22 : Visualisation des individus par groupes dans une ACM</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 23 : Résultat de la CAH</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 24 : Visualisation des groupes d'individus par ellipses par les variables explicatives</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 25 : ACM sur les variables de la CAH</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 26 : Répartition des individus dans les groupes</td><td>49</td></tr><tr><td>Figure 27 : Lien entre les variables et les clusters avec chi2</td><td>49</td></tr><tr><td>Figure 28 : Modalités du groupe 1</td><td>49</td></tr><tr><td>Figure 29 : Modalités du groupe 2</td><td>49</td></tr><tr><td>Figure 30 : Modalités du groupe 3</td><td>50</td></tr><tr><td>Figure 31 : Modalités du groupe 4</td><td>50</td></tr><tr><td>Figure 32 : Modalités du groupe 5</td><td>50</td></tr><tr><td>Figure 33 : résultat graphique de la résilience et résistance aux chocs pour les 5 groupes</td><td>56</td></tr><tr><td>Figure 34 : Evolution de la résilience par rapport au nombre de chocs impactant</td><td>60</td></tr><tr><td>Figure 35 : Evolution de la résistance par rapport au nombre de chocs impactant</td><td>61</td></tr><tr><td>Figure 36 : Evolution du délai de stabilisation par rapport au nombre de chocs impactant</td><td>61</td></tr><tr><td>Figure 37 : Evolution du délai de stabilisation par rapport à la densité d'espèces cultivées</td><td>62</td></tr><tr><td>Figure 38 : Evolution du délai de stabilisation par rapport au score agroécologique</td><td>62</td></tr><tr><td>Figure 39 : Evolution de la résilience par rapport au score agroécologique</td><td>63</td></tr></table>
<table><tr><td>Figure 40 : Graphique de l'évolution du délai de stabilisation par rapport à l'IBF</td><td>63</td></tr><tr><td>Figure 41 : Graphique de l'évolution de la résistance par rapport à l'IBT</td><td>64</td></tr><tr><td>Figure 42 : Graphique de l'évolution de la résistance par rapport à l'IBV</td><td>64</td></tr><tr><td>Figure 43 : Graphique de l'évolution de la résistance par rapport à l'IBF</td><td>65</td></tr><tr><td>Figure 44 : Graphique de l'évolution de la résilience et résistance par rapport à la dépendance azotée de l'exploitation</td><td>65</td></tr><tr><td>Figure 45 : Diagramme hiérarchiques des facteurs de la résilience : logiciel NVivo</td><td>67</td></tr><tr><td>Figure 46 : Facteurs de la résilience par rapport au nombre de cas encodés</td><td>68</td></tr><tr><td>Figure 47 : Facteurs de la vulnérabilité par rapport au nombre de cas encodés</td><td>69</td></tr><tr><td>Figure 48 : Facteurs de la résilience face au choc covid par rapport au nombre de cas encodés</td><td>69</td></tr><tr><td>Figure 49 : Facteurs de la résilience face aux chocs climatiques par rapport au nombre de cas encodés</td><td>70</td></tr><tr><td>Figure 50 : Facteurs de la résilience face aux chocs sanitaires par rapport au nombre de cas encodés</td><td>70</td></tr><tr><td>Figure 51 : Facteurs de la résilience face aux chocs sociaux par rapport au nombre de cas encodés</td><td>71</td></tr></table>

## Table des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : synthèse non-exhaustive des indicateurs de performances socio-économiques</td><td>25</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Synthèse des méthodes de mesure et d'analyse de la résilience dans la littérature</td><td>25</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Surfaces agricoles de notre échantillon</td><td>41</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Ancienneté des exploitations de notre échantillon</td><td>41</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Nombre de travailleurs sur les exploitations à l'hectare</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Densité d'espèces cultivées dans l'échantillon</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Charge d'élevage en UGB/ha dans l'échantillon</td><td>45</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Scores agroécologiques dans l'échantillon</td><td>45</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Répartition des exploitations de l'échantillon en 5 groupes</td><td>48</td></tr><tr><td>Tableau 10 : les trois composantes de la résilience globale pour l'échantillon et les 5 groupes</td><td>51</td></tr><tr><td>Tableau 11 : Interprétation des résultats chiffrés qualitativement</td><td>51</td></tr><tr><td>Tableau 12 : résilience aux quatre chocs pour l'échantillon et les 5 groupes</td><td>54</td></tr><tr><td>Tableau 13 : résistance aux quatre chocs pour l'échantillon et les 5 groupes</td><td>55</td></tr><tr><td>Tableau 14 : délai de stabilisation aux quatre chocs pour l'échantillon et les 5 groupes</td><td>55</td></tr><tr><td>Tableau 15 : synthèse des meilleurs groupes et des moins bons pour chaque choc</td><td>56</td></tr><tr><td>Tableau 16 : Score de résilience en fonction du type de résilience de l'échantillon et des 5 groupes</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 17 : synthèse des groupes les plus et moins résilients pour chaque performance</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 18 : résistance des 3 indicateurs de performances pour l'échantillon et les 5 groupes</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 19 : synthèse des groupes les plus et moins résistants pour chaque performance</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 20 : délai de stabilisation des 3 indicateurs de performances pour l'échantillon et les 5 groupes</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 21 : synthèse des groupes les plus et moins rapide pour se stabiliser pour chaque performance</td><td>59</td></tr></table>
<table><tr><td>Tableau 22 : synthèse des groupes les plus et moins résilients globalement pour chaque performance</td><td>59</td></tr><tr><td>Tableau 23 : Résultats du test statistique de Pearson</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 24 : Synthèse des corrélations statistiques et des tendances graphiques entre les composantes et les déterminants de la résilience globale</td><td>66</td></tr><tr><td>Tableau 25 : Tableau comparatif des exploitations la moins et la plus résiliente par rapport aux déterminants quantitatifs et qualitatifs</td><td>73</td></tr></table>
Table des sigles et abréviations

ACM : Analyse des Correspondances multiples

AET : Agroecology-Transect

Bio : Biologique

CIRAD : Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement

CA : Communauté d'Agglomération

CACE : Communauté d'Agglomération Cap Excellence

CAGSC : Communauté d'Agglomération Grand Sud Caraïbe

CANBT : Communauté d'Agglomération du Nord Basse terre

CARL : Communauté d'Agglomération La Riviera du Levant

CCMG : Communauté de Commune de Marie-Galante

CFA : Centre de Formation Agricole

CNRS : Centre National de la Recherche Scientifique

COVID : Corona Virus Disease

CTCS : Centre Technique de la Canne à Sucre

DAAF : Direction de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Forêt

DJA : Dotation Jeunes Agriculteurs

EA : Exploitation Agricole

EARL : Exploitation Agricole à Responsabilité Limitée

EPCI : Etablissements Publics de Coopération Intercommunale

EPL : Entreprise Publique Locale

ESR : Efficience, Substitution, Reconception

GDA Eco Bio : Groupement de Développement de l'Agriculture Ecologique et Biologique de Guadeloupe

GREC : Groupe Régional d'Experts sur le Climat

GAEC : Groupement Agricole d'Exploitation en Commun

Ha : Hectare

IBT : Indice de Biodiversité Totale

IBV : Indice de Biodiversité Végétale

IBF : Indice de Biodiversité Faunistique
ICE : Intégration Culture-Elevage

IDEA : Indicateur de Durabilité des Exploitations Agricoles

IEDOM : Institut d'émission des départements d'Outre-Mer

IH : Innovation Hub

INRAE : Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement

INSEE : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques

IRD : Institut de Recherche et Développement

MAEC : Mesures AgroEnvironnementales et Climatiques

MAKIBio : Multiperformance des Agroécosystèmes Bio de Karukéra en fonction de l'Intégration culture/élevage et de leur Biodiversité

MFR : Maison Familiale Rurale

NA : Not Applicable

ODEADOM : Office de Développement de l'Economie Agricole d'Outre-Mer

POSEI : Programme d'Options Spécifiques à l'Eloignement et à l'Insularité

Ra : Résilience Agronomique

Re : Résilience Economique

RGPD : Règlement Général sur la Protection des Données

Rp : Résilience Pénibilité

SARL : Société à Responsabilité Limitée

SAU : Surface Agricole Utile

SCEA : Société Civile d'Exploitation Agricole

SICA : Société d'Intérêt Collectif Agricole

s.d. : sans date

UGB : Unité Gros bétail

UR ASSET : Unité de Recherche Agroécologie, génétique et SystèmeS d'Elevage Tropicaux

UR ASTRO : Unité de Recherche sur les Agrosystèmes Tropicaux

UTH : Unité de Travail Humain

WP : WorkPackage

% : Pourcentage

€ : Euro
Remerciements

Je souhaite exprimer ma profonde gratitude à toutes les personnes qui m'ont accompagnée et soutenue tout au long de la réalisation de ce mémoire.

Je tiens à remercier mes encadrants de stage Carla BARLAGNE et Jean-Marc BLAZY, ainsi de Nathalie MANDONNET (par ordre alphabétique) pour leur disponibilité, leurs précieux conseils et leur accompagnement de proximité tout au long de ce stage. Leur bienveillance et leur enthousiasme ont été d'une grande aide et une source constante de motivation.

Je remercie également Sylvain HALFTERMAYER pour le temps accordé et les remarques constructives tout au long de ce tutorat.

Je remercie également chaleureusement la Chambre d'Agriculture de Marie-Galante pour son aide précieuse et son accompagnement dans la mise en relation avec les agriculteurs. Leur soutien a grandement facilité notre travail de terrain sur l'île. Un grand merci particulier à Mathias.

Je tiens aussi à exprimer ma reconnaissance à tous les agriculteurs et agricultrices qui nous ont accueillis avec gentillesse et générosité. Merci à eux pour le temps qu'ils nous ont consacré ainsi que pour leur bienveillance et la richesse de nos échanges. Grâce à leur coopération, nous avons pu recueillir des informations essentielles à la réussite de notre travail. Je salue la passion et la force dont ils font tous preuves au quotidien. Je les remercie de s'être ouverts à nous lors des entretiens et d'avoir évoqué toutes les difficultés qu'ils rencontrent. Ce n'est pas un travail facile, et ils ont tous su jouer le jeu.

Je suis également très reconnaissante envers toutes les personnes qui nous ont accompagnées sur le terrain : Audrey, Carla, Dalila, Ellen, Guylise, Laurent, Louis, Michel, et Nausicaa. Leur engagement, leur enthousiasme et leur disponibilité ont grandement contribué à la réussite de nos missions. Ces moments passés ensemble sur le terrain ont été aussi formateurs qu'humains, et resteront gravés dans ma mémoire.

Travailler au sein de l'unité ASSET de l'INRAE a été un véritable privilège. Je remercie l'ensemble de l'équipe pour son accueil chaleureux, sa dynamique de travail stimulant et son engagement inspirant.

Je souhaite remercier Camille, Lisa, et Yasmine avec qui j'ai partagé cette expérience. Je vous remercie pour votre force de travail et la richesse de nos échanges. Je vous remercie pour la bonne humeur à toute épreuve qui a animé ces 6 mois de stage. Au-delà de la relation professionnelle, ce sont de vraies amitiés qui se sont créées. L'environnement de travail a une forte importance à mes yeux et nous avons su le rendre bienveillant et dynamique (parfois trop).

Et finalement, je souhaite remercier tous les habitants de la résidence des Bambous : Ariane, Camille, Caleb, Célestine, Inès, Jeanne, Juliette, Lisa, Louis, Louise, Lynda, Sarah avec qui j'ai partagé mon quotidien pendant 6 mois. Merci pour tous les échanges rassurants que nous avons pu avoir tant au sujet du mémoire que sur des aspects personnels. Merci pour toutes ces randonnées et barbecues partagés. Un grand merci particulier à Jeanne, Célestine et Camille pour toutes les sorties trails dans la forêt, parfois tard le soir.

A toutes et à tous, un grand merci.
# I. Introduction

En Guadeloupe, l'agriculture a occupé et occupe toujours une place importante mais elle est aujourd'hui confrontée à de nombreux défis. Les exploitations agricoles font face à des crises répétées : événements climatiques, difficultés économiques, tensions sociales, problèmes sanitaires. Ces chocs fragilisent les exploitations agricoles et interrogent leur capacité à continuer à produire dans ces conditions.

Dans ce contexte, la notion de résilience devient essentielle. Elle désigne la capacité d'une exploitation à résister à un choc, à s'adapter et, si nécessaire, à se transformer pour continuer à fonctionner. Si ce concept est de plus en plus utilisé, peu d'études permettent aujourd'hui de le mesurer et d'identifier ce qui rend une exploitation plus résiliente qu'une autre. Ce mémoire traite de cette problématique sous la forme : Quels sont les déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles de Guadeloupe ?

Pour y répondre, trois axes de réflexion ont guidé le travail :

- Comprendre ce que recouvre la résilience socio-économique et proposer une manière de la mesurer

- Evaluer le niveau de résilience des exploitations agricoles enquêtées

- Identifier les principaux facteurs qui contribuent à renforcer ou, au contraire, à limiter cette résilience.

La démarche adoptée repose sur une enquête menée auprès de 22 exploitations agricoles de l'archipel. Un outil de mesure a été créé pour calculer leur résilience, complété par une analyse statistique et par l'étude qualitative des entretiens avec les agriculteurs. Cette double approche permet non seulement de chiffrer un niveau de résilience, mais aussi de comprendre les pratiques, les stratégies et les expériences qui se cachent derrière ces résultats.

Ce mémoire s'organise en plusieurs étapes. Après avoir présenté le contexte agricole de la Guadeloupe et les fondements théoriques du concept de résilience, la méthodologie employées sera détaillée. Les résultats obtenus seront ensuite exposés et discuté, avant de conclure sur les enseignements tirés de l'étude et sur les pistes qu'elle ouvre pour mieux accompagner les exploitations agricoles face aux crises.
## II. Contextualisation

### 1. Guadeloupe

#### i. Contexte environnemental et climatique

La Guadeloupe, département d'outre-mer français, est un archipel situé dans les Caraïbes et plus précisément dans les Petites Antilles. La Guadeloupe compte 5 îles : Grande-Terre et Basse-Terre, les 2 îles principales de Guadeloupe formant le papillon, puis les Saintes, La Désirade, Marie-Galante (Ministère de la Culture, s. d.). Historiquement, jusqu'en 2007, la Guadeloupe comptait 7 îles dans son archipel dont Saint-Martin et Saint-Barthélemy faisaient partie jusqu'à ce qu'ils deviennent des collectivités d'outre-mer indépendantes de la Guadeloupe (info.gouv.fr, s. d.). Le chef-lieu et sous-préfecture de la Guadeloupe est la commune de Point-à-Pitre. Cette commune est également la capitale économique de la Guadeloupe, tandis que les capitales historique et administrative sont sur la commune de Basse-Terre.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1 : Carte de la Caraïbe avec identification de la Guadeloupe. Source : actualitix.com</figcaption></figure>

La Guadeloupe est positionnée sur la zone de subduction des plaques atlantique et caraïbe ce qui explique l'émergence, le long de la zone de subduction, d'îles volcaniques. Basse-Terre et Grande-Terre se différencient géologiquement. Basse-Terre est une île volcanique jeune, où l'on retrouve le volcan de la Soufrière culminant à 1467 mètres, tandis que Grande-Terre à une formation calcaire ancienne (M2R Maritime, s. d.). Il existe en réalité deux arcs dans l'arc insulaire des petites Antilles qui expliquent cette différence entre Basse-Terre et Grande-Terre : l'arc externe, le plus ancien (éocène - oligocène), dont les îles calcaires ne connaissent plus d'activité volcanique, et l'arc interne, le plus jeune (début du Pliocène – aujourd'hui), dont l'activité volcanique est toujours en cours (Annexe I) (Antilles Geology, s. d.).

Cette différence se remarque nettement au niveau pédologique (Colmet-Daage (IRD), 1981). Basse-Terre est constituée de sols dérivés de formations volcaniques anciennes (sols ferrallitiques compacts et friables, oxysols, vertisols) majoritairement et de sols dérivés de formations volcaniques récentes au sud de Basse-Terre dans la région du volcan de la Soufrière (allophane-andosols, brun-rouille à halloysite). Grande-Terre est constituée de sols montmorillonitiques dérivés des formations du calcaire corallien (sols vertiques à montmorillonite et kaolinite, Vertisols à hydromorphie, vertisols). Pour finir, nous retrouvons des alluvions sur le pourtour du grand cul-de-sac marin.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2 : Carte pédologique de la Guadeloupe par l'IRD</figcaption></figure>

Cette géologie amène des paysages bien différents entre les deux îles principales. Nous retrouvons une île montagneuse humide à l'Ouest et une île de plateau sèche à l'Est. La végétation est impactée par la géologie de l'île mais également par le climat qui en découle notamment avec l'effet de Foehn sur la côte au vent de la Basse-Terre. Les nuages se retrouvent bloqués par la chaine montagneuse. La Basse-Terre connait alors un climat plus humide que sur le reste de l'île (Ecce Terra et al., 2011). Si le climat connaissait initialement 2 saisons en Guadeloupe, une saison sèche appelé Carême en février-mars et une saison pluvieuse appelé hivernage d'aout à octobre (Bleuse & Mandar, 1993), avec 2 saisons de transition, aujourd'hui ces saisons sont moins distinguables. Le Carême est parfois très pluvieux, parfois ne se distingue pas de la saison de transition. La saison des cyclones étant initialement entre septembre et novembre, il y a parfois aujourd'hui des cyclones en décembre. La tendance prévisionnelle identifiée par le GREC Guadeloupe en 2020 (GREC Guadeloupe, 2020) semble confirmer cette réalité avec une augmentation des fréquences des pluies en saison sèche et une diminution de celle-ci en saison des pluies. La température moyenne sur l'année est de 26,2°C est n'a quant à elle que peu évolué depuis les 20 dernières années (26,4°C avant 1991).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3 : Diagramme ombrothermique de Baie-Mahault en Guadeloupe (ClimateData, s. d.)</figcaption></figure>

La diversité agricole est organisée sur l'île par les conditions environnementales et climatiques. Le sud de la Basse-Terre est majoritairement orientée vers la culture de la banane, l'ouest de la Basse-Terre, c'est-à-dire la côte sous-le-vent, est majoritairement forestier (avec une revalorisation récente de la vanille dans ces forêts, (Réussir, 2021; Villaume, 2024)). La
Grande-Terre ainsi que le Nord de la côte Au-Vent de la Basse-Terre sont majoritairement orientés vers la culture de la canne et l'élevage, ainsi que de la diversification vers des cultures vivrières (Ecce Terra et al., 2011).

## ii. Contexte socio-économique

La Guadeloupe a un passé colonial très marqué. L'histoire des Arawaks et des Kalinagos est revendiquée aujourd'hui notamment par le nom historique de la Guadeloupe : Karukera. Le territoire est occupé par les Européens jusqu'en 1635. Durant cette période, les Espagnols ont été autorisés à procéder à des captures des Kalinagos qu'ils ont réduits à l'esclavage (Girault (CNRS), 2025). Les Français s'installent en Guadeloupe en 1635 (Soupama, 2023). Une première abolition de l'esclavage est prononcée en 1794 avant d'être rétablie en 1802 (Soupama, 2023). La seconde et dernière abolition de l'esclavage prononcée en Guadeloupe a eu lieu en 1848. Cette date est célébrée tous les ans le 27 mai avec un jour férié. Durant l'esclavage, les colonisés étaient forcés de travailler majoritairement dans les champs de canne à sucre. Au moment de l'abolition de l'esclavage, les colons ont continué à faire travailler les locaux, mais en échange d'une case et d'une petite parcelle de terrain pour faire de l'agriculture pour de l'autoconsommation. C'est le retour des jardins créoles, les jardins de cases (Zébus, 1999). Par la suite, les locaux ont réussi à retrouver une vraie indépendance : la réforme foncière a eu lieu pour restituer les terres aux locaux entre 1961 et 1968 (Beccaria, 1997). Le foncier est toujours aujourd'hui un souci en Guadeloupe pour des raisons diverses : redistribution des terres, urbanisation, large utilisation des terres pour les grandes cultures de cannes à sucre et bananes (Audebert, 2011; Houda, 2024).

La canne à sucre a d'abord été largement cultivée pendant la colonisation pour la production de sucre européenne. Le rhum était alors majoritairement fait à partir de mélasse de sucre, un co-produit des usines sucrières (Banqero, 2022). C'est après la seconde guerre mondiale que la production de sucre de betterave est favorisée pour ces avantages économiques, et au même moment en Guadeloupe le matériel pour la fabrication du sucre devient très cher. La fabrication de sucre en Guadeloupe diminue fortement passant de 16 usines à 2 aujourd'hui, et la distillation du jus de canne prend de l'ampleur pour faire du rhum agricole (Banqero, 2022; Mauranyapin (CTCS), s. d.; Guadeloupe le guide, s. d.).

De nombreux mouvements sociaux sont actifs en Guadeloupe pour dénoncer un coût la vie plus élevé, l'inflation, l'installation de mémoriaux en l'honneur de colons (Jean-Pierre, 2024). Le secteur de la canne est régulièrement en tension par les grèves régulières de la compagnie d'organisation des coupeurs de cannes dont de meilleures conditions de travails et de rémunérations sont revendiquées notamment auprès de l'usine de Gardel (Yacou, 2024). Economiquement, l'agriculture représente 6% du produit brut régional Guadeloupéen (Direction de l'alimentation de l'agriculture et de la forêt, 2021) et 3% des emplois locaux sont dans le domaine agricole (Chambre d'agriculture de la Guadeloupe, s. d.; Direction de l'alimentation de l'agriculture et de la forêt, 2021). Ces chiffres sont en diminution depuis 10 ans (Direction de l'alimentation de l'agriculture et de la forêt, 2021).

Les autres domaines d'employabilités sont l'industrie (8%), la construction (7%), et le tertiaire (81%) (Chambre d'agriculture de la Guadeloupe, s. d.). Le secteur économique majoritaire en Guadeloupe est le commerce à 51,2% en 2021, vient ensuite l'industrie à 14% puis la construction à 9,7% (INSEE, 2023). Selon l'INSEE, en 2023 le taux de chômage en Guadeloupe est de 19%. En comparaison, le taux de chômage national est de 7,3%. Il n'y a pas de différences
marquées entre les femmes et les hommes actifs (51% et 53%) en Guadeloupe. Cependant les jeunes (15-29 ans) de Guadeloupe sont moins actifs par rapport à la moyenne hexagonale (28% contre 49%). La part d'élèves, d'étudiants, et de stagiaire est quant à elle similaire en Guadeloupe que pour la moyenne nationale (respectivement 10,5% et 11,3%)(INSEE, 2024). Un accès à la formation agricole est présente sur l'île avec différentes formations en CFA, des MFR, et un lycée agricole (ISCOD, s. d.). Le nombre d'étudiants dans ces filières est en hausse, passant de 812 (2018/2019) à 961 (2022/2023) inscrits. (Ministère de l'Agriculture et de la souveraineté alimentaire, 2023). La population générale vieillissant (INSEE, 2025), et les exploitants agricoles également (55% ont plus de 50 ans (Ministère de l'Agriculture et de la souveraineté alimentaire, 2023)), la Guadeloupe tente de rendre plus attractive la filière agricole par la diversité de formations et les budgets alloués (DAAF Guadeloupe, 2019).

## 2. Systèmes agricoles locaux

### i. Contexte agricole de la Guadeloupe

En 2022, la surface agricole utile (SAU) en Guadeloupe est de 46 932 hectares (Chambre d'agriculture de la Guadeloupe, s. d.). La canne à sucre en 2022 représente 12 408 hectares de cultures (Agreste, 2022). A elles deux, la canne à sucre et la banane représentent 38% de la SAU de la Guadeloupe (Chambre d'agriculture de la Guadeloupe, s. d.). Ces cultures, notamment la banane, sont des cultures d'exportation. La banane représentait 95% des exportations du secteur primaire en 2020 (IEDOM, 2021). La filière agricole en Guadeloupe est composée de deux types de systèmes (Ulysse, 2022). Les systèmes spécialisés et souvent conventionnels comme la canne à sucre et la banane (93% des producteurs de bananes d'exportation (Agreste, 2021)), et les systèmes diversifiés cultures-élevages souvent basés sur le modèle du jardin créole. Les systèmes spécialisés sont en baisse depuis 10 ans (-30%) notamment par la disparition des planteurs de cannes sur petites surfaces (<2ha), mais la spécialisation en élevage bovin est en augmentation (+30% en 10 ans). Cette augmentation provient des exploitations en systèmes diversifiés culture-élevage bovin qui ont cessé les activités culturales (Chopin et al., 2015; Ulysse, 2022). Les systèmes spécialisés sont dans une dynamique économique d'exportation, tandis que les systèmes diversifiés ont une dynamique économique plus locale et vivrière. Cela vient notamment de l'historique de l'agriculture en Guadeloupe évoqué plus tôt. La Guadeloupe est une île de production exportatrice, en partie pour la France hexagonale, avec 75% de la surface cultivée par des cultures d'exportation contre seulement 25% pour les cultures de vivres locaux (Archimède, 2024). Ce déséquilibre est d'autant plus problématique en termes de gestion de la sécurité alimentaire locale que la surface disponible pour l'agriculture est en baisse (Agreste, 2025) et que la moyenne disponible par habitant est plus faible que la moyenne française (0,11ha/habitant contre 0,2ha/habitant en France) (Archimède, 2024).

La région Guadeloupe a pour ambition de faire évoluer ce contexte agricole vers une agriculture plus durable. Elle a mis en place un plan stratégique pour accélérer la transition agroécologique (Conseil Régional de Guadeloupe, 2020). Ce plan stratégique permet de travailler sur trois difficultés majeures que traversent les exploitations agricoles : un accompagnement, l'accès au foncier, et l'accès à la formation et à l'innovation. Le projet Territoires Durables porté par le CIRAD et mené de 2020 à 2023 avait également pour objectifs de faire évoluer, d'encourager, et de valoriser les pratiques agricoles dans la trajectoire de la transition agroécologique (CIRAD, s. d.). Ce projet déployé en Guadeloupe, en Martinique, et à La Réunion concerne les cultures bananières et ananas particulièrement touchées par l'utilisation de pesticides. Une
subvention est également disponible pour les agriculteurs pour la mise en place de mesures agroenvironnementales et climatiques (MAEC). Ce dispositif permet d'accompagner les agriculteurs vers de meilleures performances économiques et environnementales combinées (Chambre d'agriculture de la Guadeloupe, 2024). La transition agroécologique est une problématique mondiale dont la Guadeloupe semble avoir pris conscience en adaptant ses projets agricoles à ces enjeux.

La Guadeloupe rencontre malgré tout de nombreuses difficultés dans l'évolution et la mise en
place des systèmes agricoles locaux.

ii. Freins et contraintes actuels

Qualité des eaux et des sols

A la fin du 20e siècle, la pollution liée à l'usage intensif de pesticides, notamment dans les bananeraies avec le chlordécone, devient un enjeu majeur. Ce pesticide a fortement contaminé les sols et l'eau, affectant durablement la santé des populations (Ferdinand, 2015). Aujourd'hui, 1/5e de la SAU de la Guadeloupe est contaminée par la chlordécone et cela risque de persister pendant plusieurs siècles (Cabidoche & Lesueur Jannoyer, 2011). Cette contamination a un fort impact sur l'agriculture. En plus de l'aspect sanitaire pour les agriculteurs, la présence de chlordécone limite la SAU disponible pour les productions agricoles vivrières. De plus, des productions agricoles contenant un trop haut taux de chlordécone ne peuvent être vendues et représentent donc une charge économique supplémentaire pour les agriculteurs. Les agriculteurs doivent par ailleurs adapter les cultures qu'ils mettent en place pour des cultures moins sensibles à la présence de chlordécone dans le sol. Les pêcheurs sont également accompagnés face à la gestion de cette pollution dans les zones de pêche (Plan Chlordécone, 2015). Cette situation soulève des enjeux sanitaires et environnementaux cruciaux, appelant à une révision des pratiques agricoles en grandes cultures, mais également à la recherche d'innovation en direction de la dépollution des sols (projet CHLORDEPHY de recherche de décontamination des sols par les plantes – UR ASTRO).

Climatiques

Le dérèglement climatique est une problématique mondiale d'autant plus présente en
Guadeloupe par sa situation géographique. La Guadeloupe est chaque année touchée par des
cyclones de plus ou moins grande ampleur. Nous pouvons notamment nommer le cyclone Maria
(2017) (Outre-Mer la 1ère, 2017) et la tempête Fiona (2022) (Météo-France Guadeloupe, 2022)
ces dernières années. Les dégâts impactent les populations en tous points : dégâts matériels
(montées des eaux et des coulées de boues), dégâts dans les champs de cultures et bâtiments
agricoles, pertes humaines, etc. L'état de catastrophe naturelle a pu être déclenché lors de ces
événements (Outre-Mer la 1ère, 2022). Les cyclones ne sont pas les seules catastrophes
climatiques existant en Guadeloupe. Nous pouvons également noter les séismes, les
sécheresses, les ouragans dont les populations ont une bonne connaissance et savent plus ou
moins bien appréhender les risques (Benitez et al., 2020). Cependant, les cyclones deviennent
de plus en plus fréquents et violents (Blondel, 2018). La période de Carême correspondant
habituellement à la période de sécheresse se fait de plus en plus courte voire inexistante
certaines années (Belfort & Observatoire régional de l'énergie et du climat de la Guadeloupe,
2014). Cela provoque de nombreuses incertitudes et un chamboulement des itinéraires
culturaux des agriculteurs. Les agriculteurs ont de plus en plus de difficultés à s'adapter aux
aléas climatiques par cette instabilité, ce qui peut mener à des problématiques économiques
(Fanchone et al., 2022; Ozor, 2010). L'accompagnement des agriculteurs face à cette
problématique n'est pas assez développé (à dire d'acteurs) ou connu des agriculteurs ce qui contraint l'adaptation des exploitations.

## Sociaux

Les filières agricoles sont bien structurées pour les cultures d'exportations et de canne à sucre ce qui est moins le cas pour les productions diversifiées. Quatre coopératives persistent en Guadeloupe prenant la forme de SICA. Ces 4 SICA ne représentent que 127 exploitations en 2017 ce qui exclut 98% des exploitations de l'accès aux aides (Barraud, 2018). Les filières structurées bananes et cannes sont quant à elles bien soutenues économiquement. Les agriculteurs diversifiés sont donc amenés à mettre en place ou à conserver les cultures de cannes comme culture de stabilité financière soutenue par les aides de l'état (Ministère de l'Agriculture et de la souveraineté alimentaire, 2019). La culture de la canne à sucre est présente dans 50% des EA, y compris dans les EA diversifiées, ce qui permet aux exploitations diversifiées ne touchant pas d'aides par les productions maraichères d'en toucher par le biais de la canne à sucre.

Néanmoins, ces cultures sont très demandeuses en main d'œuvre notamment pour la récolte. La coupe manuelle ne se fait plus que majoritairement à Marie-Galante. Les agriculteurs font appel à des prestataires de service pour la coupe mécanisée de la canne. Ces organismes connaissent des grèves régulières qui revendiquent de meilleures conditions de travail et de rémunération (Fadel & Ousselin, 2024; Hiroquoy, 2023). La grève de 2009 a notamment marqué les esprits (Bonilla, 2012). La canne ne peut donc pas être récoltée ce qui impacte fortement les revenus de l'agriculteur. Les agriculteurs peuvent ne pas trouver la sécurité financière que la canne à sucre est supposée apporter.

## Crise du Covid, impact sur les systèmes agricoles locaux

La crise du coronavirus (COVID) a été un bouleversement dans le monde entier. La présence du virus a fragilisé les systèmes agricoles ou révélé ces fragilités. Par cette crise, 69% des agriculteurs guadeloupéens ont subi une baisse de production (Blazy et al., 2021a). L'approvisionnement en intrants et la disponibilité de la main d'œuvre ont été des difficultés impactant directement les productions agricoles, expliquant cette baisse de production.

Les exploitations ont cependant mis en place des adaptations en particulier sur le système de vente. 63% des agriculteurs ont mis en place des circuits courts durant cette période (Blazy et al., 2021a). Des initiatives locales ont émergé d'entraide entre agriculteurs et de proximité avec les populations qui se sont montrées volontaires au travail. Les agriculteurs ayant mis en place la vente directe se sont tournés vers la vente de paniers alimentaires diversifiés ce qui a également fait évoluer leurs pratiques agricoles dans cette direction (Biabiany et al., 2021; Blazy et al., 2021a). Ces initiatives solidaires se sont cependant essoufflées dans le temps, disparaissant avec le COVID. Il n'est pourtant pas exclu qu'une telle crise refasse surface.

Dans ce contexte agricole bouleversé par le COVID, dont les aléas climatiques sont de plus en plus fréquents et violents, et dont les sols et eaux sont pollués par l'utilisation passée de produits phytosanitaires comme le chlordécone, les systèmes d'exploitation sont mis à rude épreuve et traversent des crises régulières qu'elles soient climatiques, sociales, ou sanitaires. C'est donc dans ce contexte que notre étude émerge.
### 3. Contexte de l'étude

L'institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE) est l'organisme public français de recherche spécialisé dans ces domaines. Il a pour mission de produire et diffuser des connaissances, et de les mobiliser au service de l'innovation, de l'expertise et de l'appui aux politiques publiques. L'institut est déployé sur 18 centres de recherches partout en France. Pour répondre aux enjeux actuels nécessitant la mobilisation de différentes disciplines, l'INRAE a mis en place des métaprogrammes qui représentent des programmes transversaux de recherche sur des sujets à fort enjeux socio-économiques. Au sein du centre de recherche Antilles-Guyane présent en Guadeloupe, le métaprogramme METABIO explore « Les enjeux, les leviers et les conséquences du changement d'échelle de l'agriculture biologique sur l'ensemble du système agri-alimentaire » (INRAE, s. d.).

C'est dans le cadre de ce métaprogramme que le projet MAKIBio s'inscrit.

Mon stage de fin d'études s'intègre dans deux projets dans lesquels l'INRAE est impliquée. Le projet MAKIBio, qui finance mon stage, et le projet européen Agroecology-Transect. Ces deux projets complémentaires ont pour objectif d'évaluer les performances des systèmes agricoles.

#### i. Projet MAKIBio

Pour encourager le développement de l'élevage biologique et des pratiques agroécologiques en Guadeloupe, le projet MAKIBio cherche à évaluer et améliorer la multi-performance des exploitations en agriculture biologique. Il repose sur l'hypothèse que l'association culture-élevage permettrait de concevoir des systèmes agricoles plus autonomes, efficaces, et résilients, en particulier en agriculture biologique (vettoretti, 2024). L'objectif est de définir des indicateurs fiables pour analyser cette multiperformance tout en recherchant un optimum de diversité et d'intégration culture-élevage. La résilience socio-économique est l'un des aspects de la multiperformance qui est analysé. Mon étude sur la résilience socio-économique est donc complémentaire de deux autres études sur la biodiversité des exploitations ainsi que sur l'intégration culture-élevage. Les trois études ont été déployées en simultané de 2024 à 2025. Le volet sur la résilience a cependant été ajouté en 2025. Un budget de 55 000€ a été débloqué pour mener à bien ce projet sur les deux années d'études.

Le projet MAKIBIO se déploie sur 30 exploitations en agriculture Biologique ou “Bio-like” en polyculture-élevage en Guadeloupe, en partenariat avec le GDA ECO BIO et des fermes pilotes en agroécologie de l'INRAE (Kréyol'Inov et Karusmart). Le terme « Bio-Like » regroupe les exploitations n'ayant pas la labélisation Biologique mais dont les pratiques agricoles correspondent plus ou moins au cahier des charges de la Bio. Ce projet s'intègre plus largement dans le projet Agroecology-Transect.

#### ii. Projet Agroecology-Transect

Agroecology-Transect (AET) est un projet européen déployé dans 11 pays d'Europe. Transect signifie « **Trans**-disciplinary approaches for Systemic economic, Ecological and Climate change **Transitions**», ce qui veut dire « Approches transdisciplinaires pour les transitions systémiques économiques, écologiques et climatiques ». Ce projet pluridisciplinaire a pour objectif d'approfondir notre compréhension des pratiques agroécologiques afin de faciliter leur mise en œuvre par les agriculteurs européens. Cela comprend tous les éléments, depuis la mise en place directe jusqu'à l'examen de leurs dimensions économiques et sociales. Le projet suit les politiques agricoles et environnementales de l'Union européenne. Chaque pays a un
Innovation Hub (IH), c'est-à-dire un centre qui travaille sur les WorkPackage (WP) communs à tout le projet. Les mêmes méthodes et outils d'évaluation sont appliquées dans chaque IH avec des adaptations particulières à chaque contexte pour tenir compte des spécificités locales. L'objectif est d'avoir un aperçu de la diversité des situations et de pouvoir comparer les résultats des différents IH. Les WorkPackages concernent :

- WP2 : Conceptualiser l'agroécologie pour l'atténuation du changement climatique, une agriculture résiliente et une biodiversité renforcée dans le contexte européen.

- WP3&WP4 : Développer le potentiel local de l'agroécologie dans le contexte européen grâce à des arrangements en matière de science-société.

- WP5&WP6 : Élargir et transposer à une plus grande échelle les solutions grâce à l'appui du marché et des politiques.

- WP7 : Promouvoir le partage des connaissances entre les parties prenantes et communiquer les résultats à l'effet.

Mon stage s'inscrit dans le WP4 : mesure des performances de l'agroécologie.

Voici un schéma résumant l'organisation des deux projets MAKIBio et Agroecology-Transect :

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4 : Organisation des projets auxquelles les enquêtes contribuent</figcaption></figure>

L'étude que nous menons est une étude exploratoire visant à caractériser la résilience socio-économique des exploitations et à identifier ses déterminants dans un double objectif de caractériser les performances de l'agroécologie (AET) et de l'intégration culture-élevage (MAKIBio).

Comme évoqué précédemment, deux autres études ont eu lieu en simultanée de celle-ci. La première, concernant l'intégration culture-élevage (ICE), avait pour objectif de mesurer le niveau d'intégration culture-élevage des exploitations interrogées. Cette mesure a été faite sur la base des flux d'azote intra- et extra-exploitation. Le résultat de cette étude est donc l'obtention d'un niveau d'ICE mais également de plusieurs performances, toujours basées sur les flux d'azote, telles que la dépendance de l'exploitation, la productivité, l'efficience, la résilience écologique (capacité de stockage azoté). La deuxième étude concerne la biodiversité cultivée et induite. Des prélèvements de terre, de verre-de-terre, de fourmis ont été faits et un
questionnaire a été administré. Ce travail a permis de calculer pour chaque exploitation un indice de biodiversité totale (IBT), un indice de biodiversité végétale (IBV), et un indice de biodiversité animale (IBF). Un dernier indice de biodiversité induite pourra être calculé prenant en compte les verre-de-terre, les nématodes dans le sol, les fourmis. Ces deux études ont pu être déployées dans 10 exploitations en 2024 et 20 exploitations supplémentaires cette année 2025. Nous utiliserons les résultats de ces deux études pour comprendre la dynamique de résilience dans notre échantillon.

Les résultats de cette étude permettront de contribuer au débat scientifique actuel sur la résilience socio-économique des exploitations et de ses méthodes de mesure.

## 4. Problématisation

Dans un contexte global marqué par l'instabilité, le terme de résilience connaît une émergence et une médiatisation croissantes. En Guadeloupe, cette dynamique s'inscrit dans une réalité socio-économique locale en dégradation, où les agriculteurs doivent composer avec de multiples difficultés. Travailler dans ces conditions rend leur activité particulièrement vulnérable aux aléas.

C'est donc dans ce contexte que nous allons étudier les éléments constitutifs du système d'exploitation qui rendraient les exploitations agricoles plus résilientes face à ces aléas. Nous formulons alors la problématique suivante :

**Quels sont les déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles de Guadeloupe ?**

La problématique initiale est posée dans le cadre des exploitations agricoles Bio et Bio-Like de Guadeloupe. Cependant, afin de ne pas invisibiliser les contraintes et le travail derrière le Bio, le terme Bio-Like n'a pas été retenu. Les exploitations étudiées n'étant pas toutes en agroécologie et l'une également en conventionnel, ce terme n'a pas été retenu non plus et la problématique a été élargie aux exploitations agricoles de Guadeloupe, bien que la majorité des exploitations étudiées soit diversifiées et mettent en place des pratiques agricoles durables.
### III. Cadre conceptuel et méthodologie

Afin de répondre à la problématique établie, nous posons 3 questions de recherche :

- Qu'est-ce que la résilience socio-économique et comment la mesurer ?

- Quel est le niveau de résilience des exploitations étudiées ?

- Quels sont les éléments déterminants de cette résilience ?

#### 1. Cadre conceptuel

##### i. La résilience dans la littérature

La résilience est un concept de plus en plus étudié dans le cadre d'un environnement à l'avenir incertain (Darnhofer, 2014). Cependant, ce concept n'est pas encore clairement défini et varie selon le contexte de l'étude et l'échelle d'application (Meuwissen et al., 2018; Perrin et al., 2020). Les divers travaux scientifiques sur la résilience ont en commun de la définir comme étant la capacité d'un système à survivre à des chocs ou des stress économiques, sociaux, environnementaux, institutionnels de plus en plus complexes et cumulés. Ces chocs sont souvent inconnus, inattendus et extrêmes. Les fonctions du système sont toujours permises et les objectifs spécifiques continuent à être atteints, grâce à des capacités de robustesse, d'adaptabilité, et de transformabilité (Holling, 2004; Meuwissen et al., 2019; Milestad & Darnhofer, 2003; Urruty et al., 2016). Cette dernière capacité n'est pas toujours prise en compte dans la résilience. Côté & Darling (2010) évoquent la résilience appliquée aux écosystèmes comme la capacité à absorber les chocs sans changement d'état. Dans le cas des exploitations agricoles cette capacité est prise en compte.

Les indicateurs entrant en jeu pour mesurer ces 3 capacités varient dans la littérature, mais certains ressortent dans chaque approche.

Lorsque l'analyse est abordée par la perception de l'agriculteur de son système d'exploitation, nous retrouvons les critères de **résilience personnelle** de l'agriculteur (son optimisme et sa capacité à surmonter les difficultés passées d'un point de vue personnel), les **interactions** dans l'exploitation (finesse de rétroaction, retours d'information, polyvalence et apprentissage). La **transmissibilité** de l'exploitation est évoquée d'un point de vue des capacités des employés à avoir suffisamment de connaissances et à être polyvalents et autonomes sur l'exploitation. D'un point de vue financier, l'**efficacité économique/performance** économique est un indicateur de résilience du point de vue des agriculteurs. L'autonomie est un indicateur décliné sur différents points : autonomie financière, d'investissement, d'alimentation des animaux, de prise de décision, d'intrants. La **diversité** est également un indicateur décliné : diversité par les rotations culturales, la composition du troupeau, les productions agricoles, les intrants, et les sortants de l'exploitation. (Perrin et al., 2020; Prat-Benhamou et al., 2024).

Dans la documentation qui propose une analyse multi-échelle de la résilience, nous retrouvons les indicateurs suivants (Darnhofer, 2014; Meuwissen et al., 2018, 2019; Mouratiadou et al., 2024) :

- Diversité (cultures, pratiques de gestion, revenus)

- Capacité d'absorption/tampon, flexibilité et agilité (rapidité de réaction du système aux changements ou à un choc)

- Connexion (intra- et inter-exploitations et réseaux), soutien social

- Ressources et économie des ressources (financière, sols, eaux, etc)
- Stabilité des revenus

- Autonomie

- Apprentissage

- Gouvernance et gestion de l'exploitation

Les trois capacités qui permettent la résilience sont définies et décrites de la façon suivante.

### Robustesse

Etymologiquement, « robustesse » est un dérivé de « robuste » qui vient du latin « robur » qui signifie « chêne » et qui entend la force et la vigueur (etymonline, s. d.-b) Que cela soit pour les systèmes d'élevage (Horan & Roche, 2019 ; ten Napel et al., 2011) ou pour les systèmes de culture et agricoles en général (Meuwissen et al., 2018), la robustesse générale du système dépend de l'état de chacune des composantes du système, ce qui la rend complexe à mesurer. La robustesse d'un système<fnref n="1" /> est décrite comme une combinaison de composantes (du système, par exemple : santé des animaux d'élevage, stade de production des cultures, état et santé du sol, disponibilité en eau, etc.) (Friggens et al., 2017) participant à la capacité à produire de façon stable malgré des perturbations (Urruty et al., 2016). La résilience contient également cette notion de stabilité mais sur une durée plus longue, tenant compte de la capacité de retour des performances dans le temps. La robustesse, elle, est la stabilité du système et de ses performances au moment du choc. Elle est la capacité d'absorption des événements inhabituels sans déformation ou sous l'effet d'une déformation faible ne perturbant pas ou peu les activités de l'exploitation. Le terme de résistance est également évoqué pour définir la robustesse (Côté & Darling, 2010).

### Adaptabilité

L'adaptabilité est une capacité directement décrite comme influençant la résilience (Folke et al., 2010). L'adaptabilité est définie basiquement comme la capacité à « s'adapter à de nouveaux milieux ou à de nouvelles situations » par le Larousse. Cette définition est complétée dans le cadre de la résilience par la notion de changement. Ces changements sont des modifications du système dans le temps (Callo-Concha & Ewert, 2014). Ces changements permettent de passer le choc rencontré mais également de diminuer la vulnérabilité aux chocs futurs potentiels. La vulnérabilité est la résultante de l'exposition aux chocs et de la sensibilité du système (Urruty et al., 2016). Les mesures adaptatives mises en place permettent de diminuer la sensibilité du système, et donc la vulnérabilité de celui-ci. Etymologiquement du mot « adapt », il signifie « subir une modification pour s'adapter à de nouvelles circonstances » (etymonline, s. d.-a). Dans notre contexte, l'adaptabilité est donc la capacité à adapter le système d'exploitation agricole au nouvel environnement, et dans le cadre de la résilience socio-économique, au nouvel environnement socio-économique.

### Transformabilité

La capacité de transformabilité jouerait un rôle plus important dans la résilience des systèmes sociaux que dans les systèmes écologiques (Darnhofer, 2014) ce qui explique qu'elle ne soit pas prise en compte dans la définition de la résilience de Côté & Darling (2010). La transformabilité est la capacité à changer la forme et/ou les caractéristiques du système. Ces changements sont plus profonds et majeurs que l'adaptabilité, et souvent dans un objectif plus long terme (Darnhofer, 2014; Perrin et al., 2020). Folke et al. (2010), dans le cadre des systèmes

<footnote n="1">¹ Voir Clément et al. (2018) pour une synthèse des définitions de la robustesse selon les domaines d'études.</footnote>
socio-écologiques, définissent la transformabilité comme la capacité à « créer un système fondamentalement nouveau lorsque les structures écologiques, économiques ou sociales rendent le système existant intenable ». Dans le contexte de la Guadeloupe faisant face à des instabilités sociales, économiques, et politiques, et dont les systèmes agricoles sont souvent dépendant des structures de financement, des filières agroéconomiques, avec une situation foncière souvent instable, cette capacité devient essentielle.

La robustesse, l'adaptabilité, et la transformabilité constituent les trois capacités, composantes clés de la résilience des systèmes agricoles face aux aléas. Chacune de ces capacités renvoie à un mode de réponse spécifique : résistance immédiate, adaptation progressive, ou modification en profondeur. Si elles permettent toutes de maintenir ou de retrouver un fonctionnement acceptable du système, elles s'inscrivent dans des échelles de temps différentes, influençant la manière dont la résilience se manifeste. Ainsi, la compréhension fine de la résilience ne peut se faire sans sa dimension temporelle.

## Notion de temporalité de la résilience

La résilience n'est pas un concept fixe mais bien dynamique dans le temps. Cela s'observe par les différents concepts présentés précédemment qui interviennent à différent moment. La robustesse intervient à un instant T souvent au moment du choc, l'adaptabilité vient ensuite pour stabiliser le système, puis la transformabilité dans un dernier temps de refonte complète du système (Béné et al., 2012; Folke et al., 2010). Le système évolue dans le temps, dans un processus de résilience dans un objectif de durabilité. Cette notion de temporalité intervient également dans la nature du choc ou de la perturbation. Les chocs peuvent être ponctuels ou chroniques. Si les chocs ponctuels ou « sudden shocks » (Folke et al., 2010) sont momentanés et l'absorption peut être rapide selon la résilience du système, les chocs chroniques durent dans le temps et nécessitent souvent des adaptations voire des transformations profondes. Béné et al. (2012) définit les chocs chroniques comme des « stresses ». La résilience a une dynamique différente selon le type de choc. Les chocs ponctuels demandent une capacité de réaction rapide, notamment à travers la robustesse et une adaptabilité immédiate. En revanche, les chocs chroniques impliquent des ajustements plus profonds, souvent structurels, et parfois une transformation du système sur le long terme, comme évoqué précédemment. Un système peut très bien faire face à un choc ponctuel grâce à sa robustesse, mais rester vulnérable face à des perturbations durables s'il ne dispose pas de véritables capacités d'adaptation ou de transformation (Bahadur & Thornton, 2015; Penot et al., 2014).

Face aux chocs, qu'ils soient ponctuels ou chroniques, les systèmes déploient différentes capacités à différents moments. Pour évaluer la résilience dans un contexte réel, il est nécessaire d'identifier des indicateurs concrets.

## ii. Les performances socio-économiques

Dans cette étude, l'attention se porte sur les performances socio-économiques des exploitations agricoles car elles sont observables à travers le temps et traduisent la manière dont un système résiste, s'adapte, ou se transforme face aux chocs.

L'analyse socio-économique est l'analyse des interactions de facteurs sociaux et économiques. La résilience socio-écologique, interaction entre les facteurs sociaux et environnementaux, est souvent évoquée dans la littérature (Genin & Mazurek, 2016; Martin, 2005; Trébuil, 2014). Les performances socio-économiques sont utilisées pour étudier la résilience mais il est plus récent que ces performances soient utilisées en agriculture. Elles sont majoritairement utilisées pour
caractériser les performances de l'agroécologie sur les exploitations agricoles (Grislain et al., 2024) dans l'objectif de comparer avec les systèmes conventionnels (Mouratiadou et al., 2024) mais pas directement pour caractériser la résilience de ces systèmes. C'est pourquoi nous nous intéressons à cela en incluant des mesures quantitatives et qualitatives afin de prendre en compte la perception de l'agriculteur comme ont pu le faire Perrin et al. (2020).

Afin d'étudier les performances socio-économiques de façon générale, de nombreux indicateurs ont été utilisés. Dans un premier temps les performances économiques sont calculées sur des bases largement communes dans la littérature. Voici une liste non-exhaustive des indicateurs de performances qui sont utilisés dans la littérature dans le cadre des exploitations agricoles.

<table><caption>Tableau 1 : synthèse non-exhaustive des indicateurs de performances socio-économiques</caption><thead><tr><td>Performances mesurées</td><td>Indicateurs de performances</td><td>Sources</td></tr></thead><tbody><tr><td>Économique : rentabilité</td><td>Recette, revenu, marge, efficience et productivité, valeur du produit, coût de production, capital et investissement, coût d'investissement, performance moyenne des nutriments</td><td>(Mouratiadou et al., 2024; Selbonne et al., 2023) (Penot et al., 2014)</td></tr><tr><td>Economique : résilience</td><td>Diversification des revenus, stabilité des revenus, autonomie</td><td>(Mouratiadou et al., 2024; Selbonne et al., 2023)</td></tr><tr><td>Social et humain</td><td>Demande en main d'œuvre, Productivité du travail, conditions de travails, chaine de valeurs, accès aux ressources, durabilité sociale, satisfaction sociale déclarée</td><td>(Ndjadi et al., 2021) (Mouratiadou et al., 2024) (InterBio-Occitanie, 2019)</td></tr></tbody></table>

Des outils d'évaluation de la durabilité des exploitations ont également été conçu, utilisant de nombreux indicateurs de performances. L'outil IDEA 4, par exemple, se base sur trois dimensions : agroécologique, socio-territoriale, économique. Ces trois dimensions contiennent chacune des composantes dont nous retrouvons : emploi et qualité au travail, éthique et développement humain, viabilité économique et financière, chacun encore une fois décliné en indicateurs. Cinquante-trois indicateurs permettent de mesurer la durabilité des exploitations agricoles (Ministère de l'Agriculture et de la souveraineté alimentaire, s. d.).

Nous pourrons nous servir de ces indicateurs dans la suite de notre étude sur la résilience en prenant en compte la temporalité de la résilience et des chocs, comme développé précédemment.

### iii. Méthodes d'analyses et calculs de résilience

La résilience a pu être analysée et calculée de différentes manières par le passé et à différentes échelles d'analyse.

<table><caption>Tableau 2 : Synthèse des méthodes de mesure et d'analyse de la résilience dans la littérature</caption><thead><tr><td>Echelles d'analyse</td><td>Méthodes de calcul</td><td>Sources</td></tr></thead><tbody><tr><td>Analyse territoriale de la résilience économique</td><td>Intensité de la résistance, Intensité de reprise, Indice de sensibilité, Indice de récupération, Durée de déclin, Durée de rebond. Basé sur l'indicateur « pertes d'emplois privés ».<br/>→ Pas de formule globale qui relie tous les éléments calculés, distinguant l'intensité et la temporalité</td><td>(Talandier & Calixte, 2021)</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Echelle des systèmes de gouvernance des ressources forestières</td><td>Income<sub>it</sub> = α<sub>i</sub> + λ<sub>t</sub> + δ × Revolution<sub>t</sub> × ADG<sub>i</sub> + ε<sub>it</sub><br>Forest_cover<sub>it</sub> = α<sub>i</sub> + λ<sub>t</sub> + δ × Revolution<sub>t</sub> × ADG<sub>i</sub> + ε<sub>it</sub><br>❖ Income<sub>it</sub> revenu des ménages vivant en forêts (indicateur socio-économique)<br>❖ Forest_cover<sub>it</sub> couvert forestier (indicateur environnemental)<br>❖ ADG<sub>i</sub> est une variable indicatrice qui est égale à 1 si la commune est dans une institution locale (GDA) et 0 sinon.<br>❖ Revolution<sub>t</sub> est une variable indicatrice qui est égale à 1 si la date est postérieure au choc et 0 si elle correspond à une situation avant le choc<br>❖ δ paramètre qui mesure le vrai effet des institutions locales (ADG)<br>❖ α<sub>i</sub> effet fixe<br>❖ λ<sub>t</sub> effet temporel<br>❖ ε<sub>it</sub> terme d'erreur<br>→ Deux indicateurs comparés avant/après choc.<br>→ Pas de formule réunissant les deux indicateurs.<br>→ Formule tenant compte de l'indicateurs avant/après choc, la temporalité, et une marge d'erreur calculée.</td><td>(Ben Abdallah, 2022)</td></tr><tr><td>Echelle du ménage agricole</td><td>Prend en compte la mobilisation du capital et des stratégies pour la capacité de réaction nécessaire à la résilience ainsi que l'exposition et l'intensité du choc (nature et fréquence du choc). Utilise les indicateurs : revenu, origine des revenus, implication sociale dans la communauté, épargne monétaire et emprunt, chocs subits, chocs cumulés.<br>→ Pas de calcul mis en évidence mais observation graphique des indicateurs dans le temps.</td><td>(Penot et al., 2014)</td></tr></table>

Ce tableau non-exhaustif recense quelques méthodes de calcul et d'analyse de la résilience. A différentes échelles, nous voyons revenir la notion de temporalité dans chacune des méthodes. La temporalité est abordée de deux manières : temporalité continue années après années (Penot et al., 2014), temporalité avant/après choc (Talandier & Calixte, 2021) & (Ben Abdallah, 2022). Nous notons qu'il n'est pas ressorti de cet état de l'art de la mesure de la résilience de formule prenant en compte plusieurs indicateurs de performances ainsi que les différentes composantes de la résilience (résistance, rebond, temporalité, etc). Le revenu est l'indicateur majoritairement utilisé quel que soit l'échelle de l'analyse. Chaque étude crée sa propre méthode d'analyse et de calcul éventuel adaptée au contexte précis de l'étude. Les études identifiées ont toutes eu recours à des données quantitatives pour mesurer la résilience. L'étude de Perrin et al. (2020) identifie qualitativement de facteurs de résilience à dire d'acteur mais ne mesure pas cette résilience.

iv. Les déterminants de la résilience dans la littérature

L'étude de la performance des exploitations est directement liée à l'étude de leur résilience. En étudiant les dynamiques de performance à travers un choc, nous obtiendrons une indication sur le niveau de résilience de ces mêmes exploitations. Les déterminants de la résilience ressortiront alors sous la forme de manquement qui auraient aidé l'exploitation à passer ce choc dans le cas d'une exploitation peu résiliente, ou d'un élément crucial présent ou mis en place sur l'exploitation qui a permis à l'exploitation de passer ce choc, sans lequel l'exploitation n'aurait pas pu maintenir son niveau de performance. Ce sont ces déterminants que nous recherchons à travers cette étude.

Sur base des études déjà menées sur les sujets de résilience des exploitations agricoles, nous pouvons émettre une liste de déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles hypothétiques (Darnhofer, 2014; Meuwissen et al., 2018, 2019; Perrin et al., 2020; Prat-Benhamou et al., 2024; Urruty et al., 2016). Pour chacune de ces hypothèses, elles seront validées par une analyse qualitative des entretiens réalisés : le déterminant hypothétique est
présent sur l'exploitation et a effectivement servi au maintien de la performance de l'exploitation au dire de l'agriculteur, ou s'il est déclaré manquant et qu'il aurait aidé à maintenir ou relever le niveau de performance dans le cas d'une exploitation peu résiliente. Les hypothèses de déterminants sont les suivantes :

- **Autonomie financière** : Une forte autonomie financière de l'exploitation, c'est-à-dire la capacité de celle-ci a générer suffisamment de fond pour maintenir ses activités, permettrai à l'exploitation une meilleure adaptation en cas de choc inattendu par la liberté financière ne dépendant pas de subventions qui nécessiterait le maintien de certains ateliers ou d'itinéraires techniques.

- **Diversité des revenus** : Une forte diversité des revenus permettrait une meilleure flexibilité vis-à-vis du marché et du maintien global des revenus de l'exploitation. Si lors d'un choc une activité est fortement impacté, une autre pourrait maintenir le niveau de performance ou limiter la baisse de performance général de l'exploitation. Cette dimension renforce les capacités d'adaptation et de transformation de l'exploitation dans le cadre de la résilience.

- **Régularité des revenus** : La stabilité des revenus de l'exploitation sur l'année permet une meilleure robustesse de l'exploitation dans le cadre de la résilience économique de l'exploitation (Mouratiadou et al., 2024)

- **Diversité des productions agricoles** : De la même manière que pour la diversité des revenus, nous pouvons émettre l'hypothèse qu'une plus grande diversité de cultures ou productions agricoles permet une meilleure souplesse économique en cas de destruction de l'une ou l'autre des cultures par une maladie ou un ravageur (choc 3). Les autres cultures ou productions permettront de maintenir un certain niveau de performance de l'exploitation agricole.

- **Productivité de la main d'œuvre** : Une main d'œuvre peu productive limiterait la résilience de l'exploitation agricole. La main d'œuvre représente un coût qui ne serait pas optimisé. De plus une main d'œuvre moins productive est signe d'un problème d'organisation sur l'exploitation agricole. L'exploitation rencontrera donc des difficultés à s'adapter en cas de choc. La productivité de la main d'œuvre peut se calculer (Selbonne et al., 2023) :

$$ \text{Productivité du travail} = \frac{\text{Marge brute de l'EA(an)}}{\text{Main d'œuvre(h/an)}} $$

- **Pénibilité du travail** : La pénibilité du travail sur l'exploitation aurait un impact négatif sur la résilience socio-économique de l'exploitation. Un travail pénible pour la main d'œuvre peut entrainer une insatisfaction de la main d'œuvre et une baisse de productivité. Cela ferait baisser la résilience économique par ce biais mais également la résilience sociale car si la main d'œuvre n'est pas dans de bonnes conditions la qualité du travail et la communication diminuent. Ainsi il devient plus compliqué de mettre en place des changements nécessaires au maintien de l'activité en cas de choc, que cela soit de l'ordre de l'adaptation des activités ou de la transformation.

- **Equité des genres** : Une inéquité ou inégalité des genres sur l'exploitation, que cela soit en nombre, en tâches de travail, ou en salaire, déséquilibrerait le bien-être social de l'exploitation et impacterait la robustesse de l'exploitation. De plus, ces inégalités notamment sur les tâches de travail impacterait l'adaptabilité de la main d'œuvre aux tâches de travail sur l'exploitation et donc l'adaptabilité générale de l'exploitation.
- **Organisation moyen-long terme** : Une organisation moyen-long terme des cultures et productions ainsi que des autres activités rémunératrices pour l'exploitation agricole permettrait de pouvoir anticiper au mieux en cas de choc, et pouvoir adapter les travaux actuels en fonction du choc et des éléments futurs prévus qui permettront de revenir au niveau de performance initial plus rapidement que sans organisation. Le temps de recouvrement des performances fait partie de la résilience.

- **Résilience personnelle du chef d'exploitation** : La résilience de l'exploitation repose en grande partie sur les décisions prises par le chef d'exploitation, la rapidité et la qualité de ces prises de décisions, et donc de la personnalité et la résilience personnelle de celui-ci. (Prat-Benhamou et al., 2024)

- **Participation à des réseaux, Communication intra-EA, Communication EA-environnement, Environnement de l'EA** : Ces 4 déterminants hypothétiques sont des déterminants sociaux qui permettrait d'augmenter l'adaptabilité par la rapidité de la communication notamment et la qualité des retours d'information qui permettront de s'adapter le plus rapidement possible lorsque le choc apparaît. Un bon environnement social permet d'avoir une aide potentiel, ce qui renforce la résilience des exploitations agricoles par la robustesse.

- **Polyvalence de la main d'œuvre** : Une main d'œuvre polyvalente permettrait une meilleure adaptabilité et transformabilité des postes de travail attribué et donc de même pour les activités de l'exploitation ce qui renforce la résilience socio-économique de l'exploitation.

- **Transmissibilité de l'EA** : La transmissibilité ou transférabilité de l'exploitation élevée signifie que l'exploitation a une continuité temporelle ce qui est nécessaire à la résilience. Par la transférabilité c'est la résilience des moyens de subsistance, « livelihood resilience », qui est décrite dans la nécessité de maintenir ou d'améliorer le bien-être au fil du temps de l'exploitation (Prat-Benhamou et al., 2024). Une exploitation transmissible sera donc une exploitation durable dans le temps, malgré les aléas, ce qui correspond à la définition de la résilience.

- **Autonomie des prises de décisions** : Pour pouvoir adapter ou transformer l'exploitation face à un choc, et donc être résilient, il faut que le chef d'exploitation prenne les décisions adéquates au bon moment quand il pense que c'est nécessaire. S'il est dépendant d'un groupement, d'une tierce personne ou d'une organisation pour prendre ces décisions, cela pourrait nuire au maintien des performances de l'exploitation si la décision ne peut pas être prise ou trop tardivement, et donc à la résilience de l'exploitation pour retrouver les performances de l'EA à la suite du choc.

- **Autonomie matérielle** : De même que pour la prise de décision, si l'exploitation dépend d'autres agriculteurs ou organismes pour accéder au matériel agricole nécessaire, cela pourrait nuire à la résilience par le biais des difficultés organisationnelles qui empêchent une adaptation éventuelle face à un choc.

- **Connaissance des risques** : Plus l'exploitant agricole aurait connaissance des risques climatiques, économiques ou autres qui peuvent toucher son exploitation, plus une anticipation peut avoir lieu sur les choix techniques de conduite de l'exploitation. Cela est de l'ordre de l'adaptation et de la robustesse de l'exploitation face à un choc.

- **Biodiversité** : La biodiversité serait un déterminant de la résilience plus écologique. Elle entre en compte face à certains chocs notamment sanitaires de maladies ou de ravageurs. Si le niveau de biodiversité n'est pas suffisant sur l'exploitation, cela laisse plus de place à des espèces indésirables de proliférer ou à des maladies et champignons de se
développer. Cela correspond à la suppressivité générale des sols (Mazzola, 2002). La vulnérabilité de l'exploitation serait plus grande et le recouvrement face à un choc plus compliqué, ce qui diminue la résilience socio-économique de l'exploitation. Ce paramètre pourra être testé statistiquement grâce aux résultats de biodiversité du projet MAKIBio.

- **Interaction culture-élevage** : Le niveau d'interaction entre les cultures et l'élevage pourrait être un déterminant de la résilience par le gain d'autonomie de l'EA par une interaction forte (autonomie en azote) et les services que se rendent les 2 ateliers. La présence des 2 ateliers représente également de la diversité qui pourrait bénéficier à la résilience. La corrélation entre la résilience des EA et la diversité des productions en interaction, et sans interaction est à étudier statistiquement grâce aux résultats du projet MAKIBio.

- **Pratiques agricoles** : Le type de pratiques agricoles exercées sur l'exploitation pourrait avoir un impact sur la résilience de celle-ci (ex : Agroforesterie, Maraichage sur sol vivant (MSV), amendements organiques, etc.) par les avantages ou désavantages écologiques et économiques qu'elles peuvent avoir lors d'un choc.

Cette liste non-exhaustive contient les déterminants de la résilience évoqués dans la littérature. Dans le contexte de notre étude, ces déterminants hypothétiques pourront être également identifiés comme tels, et d'autres déterminants pourront être mis en lumière par notre étude.

## 2. Matériel et méthode

Voici un aperçu de la méthodologie utilisée pour mener à bien cette étude.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5 : Organisation générale de la méthode utilisée</figcaption></figure>

### i. Cadre d'analyse

La résilience et les performances sont étudiées dans la littérature par de multiples échelles comprenant l'échelle de l'exploitation agricole et ses composantes mais aussi l'échelle du système agricole avec l'étude de l'environnement de l'exploitation, de ses interactions avec les autres exploitations et organisations en réseaux (Meuwissen et al., 2018 ; Darnhofer, 2014 ;
Mouratiadou et al., 2024). La résilience des exploitations agricoles semble être également liée à leur environnement social et aux acteurs qui interviennent dans la gestion de l'exploitation. Cependant, lorsque la résilience est étudiée sous l'angle de la perception des agriculteurs, l'échelle de l'analyse choisie est celle de l'exploitation agricole. L'environnement de l'exploitation y est peu analysé, mais les facteurs internes à l'exploitation y sont plus développés comme l'analyse de la résilience personnelle de l'exploitant agricole (Perrin et al., 2020; Prat-Benhamou et al., 2024). Nous choisissons donc de mener notre étude à l'échelle de l'exploitation tout en restant ouverts aux déterminants de résilience pouvant émerger en lien avec l'environnement de l'exploitation agricole. Les indicateurs de performances seront cependant strictement à l'échelle de l'exploitation agricole. Pour des raisons logistiques, toutes les îles de l'archipel de la Guadeloupe ne pourront pas être enquêtées, mais seulement les îles de Basse-Terre, de Grande-Terre, et de Marie-Galante.

## ii. Échantillonnage

Mêlant les objectifs des projets AET et Makibio, l'échantillon nécessite d'être composé d'exploitations en polyculture-élevage (Makibio) et agroécologiques (AET). Le critère polyculture-élevage a été le critère principal dans la sélection des exploitations. Le critère agroécologique s'est traduit par des exploitations ayant des pratiques les plus durables possible, d'un niveau 2 minimum selon le modèle Efficiency, Substitution, Reconception (ESR) de Hill & MacRae (Hill & MacRae, 1996), correspondant au niveau Substitution des composantes du système (remplacement d'intrants chimiques par des alternatives biologiques) pour amoindrir l'impact sur l'environnement. L'échantillon est donc varié de ce point de vue, comprenant des exploitations utilisant aussi des intrants chimiques.

L'objectif principal étant d'enquêter une variété d'exploitations agricoles montrant des niveaux d'intégration culture-élevage (ICE) variés, il n'y a donc pas d'objectif de représentativité des exploitations à l'échelle de la Guadeloupe. Cette étude étant exploratoire, nous ne tenons pas compte de la représentativité de l'échantillon.

L'échantillon étudié sera composé de 22 exploitations agricoles interrogées dont 19 ont mis en place un système polyculture-élevage. Parmi ces 22 exploitations, 3 ont été interrogées en 2024 pour les indicateurs de biodiversité et d'intégration culture-élevage et ont pu être réinterrogées cette année concernant la résilience.

La méthode d'échantillonnage mise en place est non probabiliste volontaire. L'échantillon ne sera pas représentatif en nombre et en typologie des exploitations de Guadeloupe. Les exploitations sont sélectionnées sur base du volontariat des propriétaires. Une invitation à participation a été diffusée au niveau du réseau du Groupement de Développement de l'Agriculture Ecologique et Biologique de la Guadeloupe (GDA Eco Bio) ainsi que sur les réseaux sociaux regroupant les agriculteurs de Guadeloupe. Toutes les exploitations ayant répondu à l'appel et correspondant aux critères de sélection ont été enquêtés dans les limites de temps disponible.

La stratégie du volontariat pour composer notre échantillon est adaptée aux faibles disponibilités de moyens pour pouvoir sélectionner sur base statistique notre échantillon. Au vu des objectifs de l'enquête, un échantillonnage statistique n'aurait qu'un faible impact sur les résultats. De plus, si les agriculteurs sont volontaires pour les enquêtes et voient un intérêt personnel et professionnel à leur participation, la qualité des données récoltés sera impactée positivement. Avant chaque enquête, un temps de travail est offert à l'agriculteur sur une tâche
de son choix (récolte, désherbage, repiquage, etc.) afin que le temps pris par l'enquête n'impacte pas négativement le travail sur l'exploitation. Ce temps permet également de gagner en confiance auprès de l'agriculteur, ce qui facilite les échanges par la suite lors de l'enquête.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6 : Cartographie des exploitations agricoles enquêtées</figcaption></figure>

Comme représenté sur la cartographie ci-dessus, 5 exploitations se situe sur Marie-Galante et 17 sur la Guadeloupe continentale. La Basse-Terre a été majoritairement enquêtée avec 11 exploitations contre 6 sur la Grande-Terre. Toutes les exploitations enquêtées se trouvent en zone agricole. Celles de Basse-Terre se retrouvent souvent limitrophes de la zone forestière, et celles de Grande-Terre sont plus souvent limitrophes de la zone urbanisée. Cela pourra jouer sur l'accessibilité à la commercialisation des productions agricoles. Nous remarquons également un amas d'exploitation au Nord de la Basse-Terre. Cette amas concorde avec la proximité du centre de recherche de l'INRAE. Cette proximité a pu favoriser la connaissance du centre par les agriculteurs et ainsi les mettre en confiance pour participer à l'enquête.

### iii. Indicateurs de performances et chocs retenus

Dans le contexte des agroécosystèmes de Guadeloupe, les exploitations étudiées ont de faibles SAU (médiane = 8,3ha), à faible recette qui sont soumises à des régimes fiscaux particuliers (LegalPlace, 2024). La plupart n'ont pas de réelle comptabilité ou très peu précise, ne permettant pas d'entrer dans des détails aussi précis que ce que demanderaient certains calculs. De plus, la résilience amenant la notion de temporalité, la performance des exploitations agricoles doit être analysée temporellement avant le choc, au moment du choc, et après le choc ou au moment présent si l'exploitation agricole ressent toujours les effets du choc. Cette performance est étudiée sur la base d'indicateurs sélectionnés représentant au mieux la performance générale des exploitations agricoles. Afin de ne pas allonger la durée de l'enquête, une sélection est donc nécessaire, la plus représentative pour tous les systèmes agricoles, afin d'obtenir la performance des systèmes et les déterminants de leur résilience les plus significatifs.
Trois indicateurs de performances seront analysés au travers de ces crises ainsi que les éléments (déterminants) qui ont permis le rebond de ces indicateurs face aux chocs. Les indicateurs sélectionnés sont les suivants :

- La stabilité des revenus (économique)

- La pénibilité/vivabilité au travail (social)

- La stabilité des rendements (agronomique)

Limiter le choix des indicateurs au nombre de 3 permet d'obtenir des données plus fiables qu'en prenant en compte une multitude d'indicateurs qui rendraient le guide d'entretien long et fastidieux que cela soit pour l'enquêteur comme pour l'agriculteur.rice enquêté(e).

Les trois indicateurs retenus parmi tous ceux évoqués dans la littérature (Aouadi et al., 2020; Mottet et al., 2020; Mouratiadou et al., 2024; Selbonne et al., 2023) permettent de rendre compte sur plusieurs critères variés (économique, agronomique, social), de la performance de l'exploitation agricole, ne nécessitant pas de données complexes à obtenir de la part de l'agriculteur.rice comme des données comptables précises. En étudiant le revenu, le rendement, et la pénibilité du travail, nous pouvons avoir une estimation de la performance socio-économique de l'exploitation grâce à des données chiffrées faciles à transmettre pour l'agriculteur tant sur les données actuelles que passées, incluant donc la dimension temporelle de la résilience. La perception de l'agriculteur est également étudiée afin d'obtenir son ressenti sur l'impact que chaque choc a pu avoir sur le maintien de son exploitation. Cela permet d'avoir des données qualitatives à étudier, se rapprochant du concept de résilience perçue (Prat-Benhamou et al., 2024). Finalement, les indicateurs retenus sont également ceux auxquels les études bibliographiques font le plus référence dans l'étude des performances et de la résilience des exploitations agricoles, que cela soit à l'échelle du système agricole territorial ou à l'échelle du système d'exploitation (Meuwissen et al., 2018, 2019; Mouratiadou et al., 2024; Prat-Benhamou et al., 2024).

Les indicateurs de performances sont étudiés au travers de chocs. Ces chocs sont sélectionnés de manière à avoir une grande variété de scénarios et ainsi faire ressortir le plus de déterminants. Nous avons donc sélectionné 4 types de chocs : le covid-19, un choc climatique, un choc sanitaire, un choc social. Les trois derniers chocs seront précisés lors de l'entretien avec l'agriculteur afin de retenir l'évènement le plus marquant pour l'exploitation.

Le COVID-19 a été marquant pour les exploitations agricoles de Guadeloupe qui ont été amenées à faire des changements plus ou moins majeurs sur l'exploitation (Blazy et al., 2021b).

La Guadeloupe fait face à de plus en plus de chocs climatiques comme il a été décrit dans le contexte. Lors des saisons cycloniques certains cyclones ont été très impactant, nous pouvons noter les cyclones Maria et Fiona par exemple. Nous pourrons aussi retrouver des chocs climatiques tels qu'une sécheresse marquante ou un excès d'eau dans les sols en saison de pluie.

Par choc sanitaire nous entendons les maladies et ravageurs qui touchent les productions, que cela soit sur les productions animales ou végétales. Nous retrouverons notamment l'anthracnose sur l'igname, la fusariose ou la cercosporiose du bananier, le parasitisme, la peste porcine, l'ornithose-psittacose sur les productions animales.

Dans les chocs sociaux nous incluons les chocs internes à l'exploitation comme un départ d'employé, le décès d'un membre de la famille, mais aussi les chocs venant de l'environnement
extérieur de l'exploitation tels que des grèves des coupeurs de canne, une fin de subvention pour payer la main d'œuvre, par exemple.

Les exploitations ne seront pas forcément touchées et impactées par tous les chocs et nous ne cherchons pas cela mais bien à identifier les chocs les plus marquants et impactants afin que le déterminisme soit élevé, et la redondance des éléments cruciaux à la résilience soit significative.

Voici un schéma expliquant les liens et la dynamique utilisée entre les indicateurs de performance, les chocs, et la résilience mesurée.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7 : schéma montrant la dynamique entre les chocs, les indicateurs de performance, et la mesure de la résilience</figcaption></figure>

#### iv. Guide d'enquête

Le guide d'enquête (Annexe II) a été construit en complément du guide d'enquête déjà existant des projets MAKIBio et AET qui a été utilisé pour les enquêtes de 2024. Celui-ci a été légèrement réajusté afin d'éliminer toutes les questions superflues qui n'aident pas à la compréhension du contexte de l'exploitation et dont les données ne sont pas utiles pour les deux projets. Ainsi, dans ce premier questionnaire nous obtenons déjà des données concernant les indicateurs de revenus et de productions. Mon questionnaire vient donc interroger ces données dans le passé, au moment du choc et avant le choc. Le guide d'enquête MAKIBio me permet également d'obtenir les données concernant les pratiques agricoles des exploitations qui me serviront pour mon analyse. Les résultats du projet MAKIBio concernant les niveaux d'intégration culture-élevage et les niveaux de biodiversité me sont également transmis afin que je puisse les exploiter dans mon analyse.

Le guide d'enquête résilience est construit en 2 parties. Dans une première partie nous cherchons à identifier les chocs les plus pertinents à étudier pour chaque exploitation agricole, c'est-à-dire les chocs dont l'impact a été le plus significatif à dire d'agriculteur. Cette partie est composée de questions ouvertes afin que l'agriculteur caractérise les chocs vécus, les impacts qu'ils ont eus, ainsi que tous détails pouvant servir à identifier, déjà à ce niveau, des déterminants de résilience par des éléments marquants dans le système ou au contraire qui ont été cruciaux.
Dans un deuxième temps nous venons évaluer les indicateurs de performance retenus (revenu, pénibilité du travail, production agricole) aux trois temporalités : avant, pendant, et après le choc. Nous cherchons également à connaitre le temps qui a séparé le moment du choc et le moment où l'exploitation n'a plus ressenti d'impact du choc. Cette dimension temporelle est cruciale dans le concept de résilience. Pour deux exploitations dont la variation des performances serait identique à travers le choc, l'exploitation qui aura mis le moins de temps à retrouver son niveau de performance initiale sera considérée comme plus résiliente que l'autre.

Après avoir quantifié les performances dans le temps et pour chaque choc, nous venons interroger les raisons de cette baisse de performance au moment du choc, quels ont été les éléments manquants qui ont permis cette baisse. Puis de la même façon nous interrogeons les raisons de la reprise de performance, quels ont été les éléments mis en place pour que les performances remontent, quels sont les éléments déjà en place qui ont permis de revenir plus rapidement aux performances initiales ou qui ont permis d'accéder à des aides par exemple. Ces éléments, s'ils s'avèrent redondants ou cruciaux dans l'analyse, seront considérés comme déterminants pour la résilience socio-économique des exploitations.

Avant le déploiement sur le terrain, le guide d'enquête a été expérimenté sur les deux micro-fermes pilotes de l'INRAE, ce qui a permis de faire évoluer le guide en le rendant plus ergonomique, moins long, et plus compréhensible par les agriculteurs.

Les indicateurs de performance sont mesurés de façon quantitative et semi-quantitative.

### La stabilité du revenu

Le revenu est l'indicateur principal de la performance financière de toutes entreprises, exploitations agricoles comprises. Le revenu est interrogé sous forme d'intervalles dans le guide initial de MAKIBio. Nous essayons au maximum d'obtenir des données quantitatives précises sur les revenus des exploitations avant le choc, au moment du choc, et après le choc. Si la précision n'est pas possible par manque de comptabilité du chef d'exploitation nous nous baserons alors sur les mêmes intervalles utilisés dans le guide global du projet MAKIBio. Ainsi nous obtiendrons une idée de la stabilité du revenu au travers du choc étudié.

### La stabilité des productions agricoles

Cet indicateur donne une idée des performances agronomiques de l'exploitation. Sur les principales productions agricoles (~80% du total), nous cherchons à obtenir des données quantitatives sur les rendements de chaque culture sélectionnée avant, pendant, et après le choc. Si l'agriculteur ne peut pas nous donner de chiffrage pour les données passées, une estimation par pourcentage à dire d'agriculteur sera faite.

### La pénibilité du travail

A travers ce terme nous entendons la pénibilité physique et mentale du travail sur l'exploitation agricole. Elle impacte les performances sociales de l'exploitation, par le bien-être des travailleurs et donc la qualité du travail par la suite. Celle-ci est évaluée en semi-quantitatif, de 1 à 5 sur une échelle de Likert, par l'agriculteur lui-même, basé sur sa perception et son ressenti.

L'objectif est d'avoir une idée de la variation que les chocs ont provoquée sur chacun des indicateurs étudiés.

L'enquête nécessitant l'obtention de données personnelles, une démarche répondant à la réglementation générale sur la protection des données (RGPD) a été mise en place.
L'exploitant.e enquêté.e reçoit et signe un document résumant les objectifs de l'enquête ainsi que la destination des données récoltées. Ce document atteste que les données seront conservées de façon sécurisée sur des logiciels internes à l'INRAE et ne pourront être utilisé en dehors de ce cadre. L'enquêté nous autorise également l'enregistrement de l'entretien, ce qui permettra les analyses futures.

Les données audios sont stockées sur le logiciel sécurisé SYGADE selon le protocole RGPD mis en place à l'INRAE. Toutes les enquêtes papiers sont conservés dans un dossier physique une fois que les données ont été enregistrées en format informatique. Celles-ci ont été entrées directement après les enquêtes dans l'outil Excel qui va vous être présenté. Tous les fichiers de calculs mais aussi de retranscription des audios sont stockés dans le NextCloud intranet de l'INRAE. La platform est conforme à la procédure RGPD est permet de rendre disponible les données aux personnes concernées dans les autres IH du projet Agroecology-transect. Cette procédure rend ce travail réutilisable par les personnes en ayant l'autorisation.

## v. Méthodes d'analyses

Afin de répondre à la problématique « Quels sont les déterminants de la résilience socio-économique des exploitations agricoles de Guadeloupe ? », nous avons conduit une analyse à plusieurs niveaux. Nous émettons les questions suivantes :

- Comment mesurer la résilience socio-économique ?

- Quel est le niveau de résilience socio-économique de l'échantillon étudié ?

- Quels sont les déterminants de cette résilience ?

Dans la littérature, la résilience est un concept en plein essor pour lequel peu d'outils de mesure ont été développés. Nous avons donc développé un outil de mesure de la résilience socio-économique des exploitations agricoles.

### Calcul de la résilience

L'outil de mesure de la résilience globale a été développé sur le logiciel Excel. L'outil est composé de plusieurs volets.

Le premier volet de l'outil (Annexe III) permet de retranscrire en format informatique les données récoltées sur le terrain. Chaque question posée dans le guide d'enquête se retrouve dans ce premier volet. Chaque colonne de ce volet correspondra à une exploitation agricole. Les questions se retrouvent en ligne, avec une ligne par choc évoqué. Nous pourrons donc distinguer les performances par chocs ensuite. Un dictionnaire de données a été construit afin de clarifier les attentes de remplissage de l'outil.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8 : Organisation du premier volet de l'outil de mesure de la résilience</figcaption></figure>
Le second volet de l'outil correspond au volet de calcul (Annexe IV). Celui-ci est directement lié aux données complétées dans le premier volet.

Dans ce second volet, pour chaque exploitation sont calculés : la résilience, la résistance, et le délai de stabilisation des performances.

Nous nous basons sur le graphique suivant pour illustrer ces trois composantes de la résilience globale :

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 9 : Fonctionnement de la résilience globale avec les composantes : résilience, résistance, délai de stabilisation</figcaption></figure>

Ainsi, la résilience se calcule :

$$ \text{Résilience} = Pf/Po $$

Avec : Pf = Performance finale après le choc ; Po = Performance au temps zéro avant le choc.

La résistance se calcule :

$$ \text{Résistance} = Pc/Po $$

Avec : Pc = Performance minimale après le choc ; Po = Performance au temps zéro avant le choc.

Le délai de stabilisation se calcule :

$$ \text{Delai de stabilisation} = Tf-Tc $$

Avec : Tf = la date de fin d'impact du choc ; Tc = la date du choc.

Ces trois composantes forment la résilience globale. Pour la résilience et la résistance nous obtenons un résultat compris entre 0 et 1. Si le résultat est supérieur à 1 ou inférieur à 0, alors ceux-ci sont indiqués, par une formule, respectivement comme 1 et 0, les maximum et minimum de résilience/résistance. Pour le délai de stabilisation nous obtenons un nombre de jours.
<table><caption>Figure 10 : Organisation du volet : volet calculatoire de résilience, résistance, délai de stabilisation</caption><thead><tr><th>A</th><th>B</th><th>C</th><th>D</th><th>E</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">choos</td><td rowspan="2">indicateurs</td><td>mesures</td><td>result farm 10</td><td>result farm 11</td></tr><tr><td>Re = P/Po</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">COVID</td><td rowspan="4">Economique (revenu)</td><td>résistance (Ωe)=Pc/Po</td><td>0,875</td><td>1</td></tr><tr><td>1-Ωe</td><td>0,125</td><td>0</td></tr><tr><td>Délai de stabilisation De=Tf-<br>To en jours</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Ra</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td rowspan="4">agronomique (rendements)</td><td rowspan="4">agronomique</td><td>résistance (Ωa)</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>1-Ωa</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Délai de stabilisation (Da) en jc</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Rp</td><td>0,666666667</td><td>1</td></tr><tr><td rowspan="3">pénibilité</td><td rowspan="3">pénibilité</td><td>résistance (Ωp)</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>1-Ωp</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Délai de stabilisation (Dp) en jc</td><td>1</td><td>1</td></tr></tbody></table>

=SI(data_resilience!M9/data_resilience!M15<0; 0; SI(data_resilience!M9/data_resilience!M15>1; 1; data_resilience!M9/data_resilience!M15))

<caption>Figure 11 : Formule de calcul de la résilience économique au covid pour l'exploitation 17 appliqué dans Excel</caption>

Ces trois formules sont appliquées pour chaque indicateur de performances et pour chaque choc. Les exploitations n'ayant pas été impactées par l'un ou plusieurs des chocs obtiennent directement les notes maximales de résilience et de résistance = 1, et un délai de stabilisation = 0. Ces cas se retrouvent grisés dans la table calculatoire afin de les distinguer des autres. Chaque exploitation obtient donc quatre résultats correspondant aux quatre chocs, et ce pour les 3 indicateurs : économique (Re), agronomique (Ra), et pénibilité (Rp).

Lors de l'entretien, chaque agriculteur rice a été interrogé sur le poids qu'il attribuerait à chacun de ces indicateurs pour représenter au mieux les performances globales de l'exploitation sur un total de 100%. Cette question avait pour but de construire une règle d'agrégation entre les trois résiliences. Le résultat de cette question ayant donné un résultat d'égalité entre les trois indicateurs, nous avons conclu que la moyenne des trois nous donnera la résilience globale de l'exploitation. La résilience, la résistance, et le délai de stabilisation global de l'exploitation sont donc calculés par une moyenne de tous les résultats par indicateurs et par chocs. Si le résultat n'avait pas donné une égalité, l'agrégation aurait été faite avec le logiciel DEXi.

## Analyses des déterminants

### Analyse quantitative :

Une trentaine de caractéristiques des exploitations ont été sélectionnées parmi les informations rendues disponibles par le guide d'enquête de l'analyse de l'intégration culture-élevage de ma collègue. Ces caractéristiques sont majoritairement socio-économiques (âge, genre, nombre d'années actives de l'exploitation, localisation, pluriactivité, touchant des subventions, etc.) mais aussi concernant les pratiques agricoles (rotations, nombre de cultures, nombre de types d'élevage, charge d'élevage (UGB/surface), etc.). Parmi ces dernières, plusieurs pratiques agricoles relevant du domaine de l'agriculture durable ont pu être réunies dans une seule variable « score agroécologique ».

Ce score agroécologique a été construit sur la base de 12 pratiques (labour profond, race locale, utilisation d'intrant chimique, paillage, désherbage mécanique-animal-ou manuel, etc.). Chaque bonne pratique comptait pour un point, sinon zéro point. Le score final a été divisé par 12 (le nombre de caractéristiques) afin d'obtenir une moyenne entre 0 et 1.

Sont également ajoutés à la liste de caractéristiques des exploitations les résultats obtenus par mes collègues concernant l'indice de biodiversité (IBT) et l'indice d'intégration culture-élevage (ICE). Chacun de ces indices est composite. L'IBT contient les indices de biodiversité végétale (IBV) et de biodiversité faunistique (IBF). L'ICE donne également les résultats de
performances, toujours basés sur les flux d'azote, de l'exploitation : résilience écologique, dépendance de l'exploitation (aux intrants), efficience du système, productivité de l'exploitation, etc. Ces indices sont des déterminants potentiels de la résilience socio-économique.

Un test de Pearson a été utilisé afin de déterminer s'il existe un lien de corrélation entre chacune de ces caractéristiques d'exploitation et les scores de résilience, de résistance, et de délais de stabilisation préalablement calculés. Ce test a été choisi car il permet de mettre en évidence des liens de corrélation entre des données quantitatives et quantitatives (Université de Liège).

Les caractéristiques montrant une corrélation avec les composantes de la résilience pourront alors être considérées comme déterminantes de la résilience. Nous regardons ensuite graphiquement la dynamique de ce déterminant sur la résilience grâce à une courbe de tendance. Compte tenu de la taille de l'échantillon et de la nature des données modélisées (indicateurs), nous accepterons un R² faible, à partir de 0,2 (Faraway, 2002) d'autant plus que nous sommes dans le cadre d'une étude exploratoire. Une corrélation avec un R² de 0,2 reste faible et serait à confirmer avec un échantillon plus large. Nous pourrons alors déterminer graphiquement si le déterminant de la résilience identifié a un impact positif ou négatif sur la résilience.

## Analyse qualitative de contenu :

L'analyse qualitative de contenu choisie a permis de faire ressortir les déterminants de la résilience à dire d'acteurs au sein de notre échantillon. Les facteurs les plus représentés au sein de notre échantillon seront considérés comme déterminants de la résilience.

La retranscription est faite dans un premier temps par le logiciel Whisper qui est intégré dans le logiciel Sygade de référencement des enquêtes et des enregistrements correspondants suivant la démarche RGPD établie. Chaque retranscription sera ensuite réécoutée et corrigée afin d'avoir le texte le plus clair possible à analyser. Nous notons que 2 enquêtes n'ont pas pu être analysées qualitativement pour cause de soucis techniques. Les enregistrements de ces deux enquêtes étant indisponibles, il nous sera alors impossible de les retranscrire et de les analyser. Vingt enquêtes seront donc analysées.

Une fois la retranscription finalisée, les enquêtes ont été analysées à l'aide du logiciel NVivo. Chacune des enquêtes est un « Cas ». Des catégories d'encodage, appelées « Codes », ont été construites.
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 12 : Organisation des codes d'encodage dans le logiciel NVivo</figcaption></figure>

La liste de codes Facteurs est préalablement construite sur la base des facteurs hypothétiques figurant dans la bibliographie et décrits dans la partie II.iv. *Les déterminants de la résilience dans la littérature*. Ils ont ensuite été complétés au fur et à mesure des encodages selon ce qui ressort des analyses. Une fois l'un des facteurs encodés, il s'agit de savoir face à quel choc il a été présent ou manquant. De même le facteur peut être un facteur de résilience mais aussi un facteur de vulnérabilité pour l'exploitation. Ceci correspond au code « Impact ». Si le facteur aide à la résilience, nous essayons d'identifier quelle(s) capacité(s) de la résilience le facteur permet. Il s'agit du code « Capacités ».

Le logiciel NVivo permet ensuite de visualiser graphiquement notamment par des histogrammes, ou par la création de matrice (croisements matriciels de plusieurs codes (présence/absence par le codage 1/0, nombre de croisement entre 2 codes, etc.)), les liens entre les différents codes encodés. Ainsi nous avons par exemple pu visualiser quel(s) facteur(s) a été le plus encodé (en nombre de cas) au total, puis par rapport aux impacts « résilience » et « vulnérabilité ». Cela nous donne les facteurs (ou déterminants) participant le plus à la résilience à dire d'acteurs, de même pour les facteurs de la vulnérabilité.

Une étude de cas plus approfondie a ensuite été possible sur les cas les plus résilients et les moins résilients. Les déterminants présents et absent de ces cas ont été analysés afin d'identifier ce qui les oppose le plus et ce que nous retrouvons dans les deux cas.
# IV. Résultats

Dans cette partie, les résultats de l'étude seront détaillés. Nous commençons par les résultats des mesures de la résilience globale puis seront présentés les résultats de l'étude des déterminants de la résilience.

## 1. Description de l'échantillon étudié

Dans un premier temps voici une description des exploitations enquêtées.

### i. Description caractéristique

Notre échantillon est composé de 22 exploitations. Nous décrivons l'échantillon par rapport à la localisation des exploitations, le statut de propriété, la surface agricole, l'ancienneté des exploitations, le statut juridique, le genre du chef d'exploitation, l'âge de l'exploitant agricole, la pluriactivité des exploitants, les subventions (si les exploitations en touchent ou non), le nombre de travailleurs, la densité d'espèces cultivées par hectare, la charge d'élevage, la certification Bio, le score agroécologique, et la pratique de l'agro-transformation.

Localisation :

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 13 : Répartition de l'échantillon selon les EPCI</figcaption></figure>

Avec :

- CANBT = Communauté d'Agglomération (CA) du Nord Basse-Terre

- CANGT = CA du Nord Grande-Terre

- CARL = CA la Riviera du Levant

- CACE = CA Cap Excellence

- CCMG = Communauté de Communes de Marie-Galante

- CAGSC = CA Grand Sud Caraïbe

La majorité de l'échantillon est localisée au Nord Basse-Terre avec 6 exploitations sur 22. Nous avons ensuite 5 exploitations venant du Nord Grande-Terre et l'équivalent de Marie-Galante. Globalement, la répartition de l'échantillon est homogène sur la Guadeloupe.
### Statut de propriété :

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 14 : Répartition de l'échantillon selon le statut de propriété</figcaption></figure>

Les exploitations de notre échantillon sont majoritairement propriétaires des terres qu'elles exploitent. Si les exploitants sont en fermage sur des terres mais ont tout de même des terres en propriété ont été considérés comme propriétaires.

### Surface agricole :

<table><caption>Tableau 3 : Surfaces agricoles de notre échantillon</caption><tr><td>Moyenne</td><td>10,3 ha</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>8,3 ha</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>6,5 ha</td></tr><tr><td>Total</td><td>227,44 ha</td></tr></table>

La surface moyenne exploitée est de 10,3 ha. En 2020, la surface moyenne des exploitations agricoles guadeloupéennes était de 4 ha (Agreste, 2022). Cependant, la surface exploitée est d'une variabilité de 6,5 ha. La médiane est à 8,3 ha. Notre échantillon contient des exploitations de 1 ha à 34 ha. Le total des surfaces d'exploitation étudié est de 227ha. La SAU totale des exploitations de Guadeloupe en 2022 était de 31 550ha (Agreste, 2022). Notre échantillon représente donc 0,7% de la SAU totale exploitée de la Guadeloupe.

### Ancienneté des exploitations :

<table><caption>Tableau 4 : Ancienneté des exploitations de notre échantillon</caption><tr><td>Moyenne</td><td>20 ans</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>17 ans</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>10 ans</td></tr></table>

Les exploitations échantillonnées sont actives depuis 20 ans en moyenne. Notre échantillon montre un écart-type de 10 ans, l'exploitation la plus jeune ayant 3 ans d'activité, et la plus ancienne 56 années d'activité.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 15 : Statuts juridiques représentés dans notre échantillon</figcaption></figure>

La grande majorité des exploitations enquêtées sont sous un statut juridique d'entreprise individuelle ce qui est cohérent avec les surfaces moyennes des exploitations qui engendrent des entreprises de petite taille pouvant être en entreprise individuelle sans créer de société (type GAEC, EARL, SARL, etc). De plus le foncier étant un point de difficulté en Guadeloupe, les terres sont souvent en indivision ce qui limite la création de sociétés où le foncier est souvent une garantie. Ce statut majoritaire d'entreprise individuelle s'explique également par la logistique. Ce type d'entreprise demande moins de démarches administratives et est moins couteuse ce qui la rend attractive pour des agriculteurs travaillant souvent seuls et ayant peu de temps à accorder aux tâches administratives.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 16 : Distribution des genres de l'échantillon</figcaption></figure>

Les hommes sont représentés en grande majorité dans notre échantillon avec 86% de l'effectif total. Ceci est cohérent avec les chiffres de la région qui indiquent que les femmes représentent 20% des cheffes d'exploitations ou coassociées (DAAF Guadeloupe, 2024). Parmi les trois femmes enquêtées, deux sont localisées à Marie-Galante. Notre échantillon de Marie-Galante est donc de 2/5 femmes.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 17 : Distribution des âges de notre échantillon</figcaption></figure>

La majorité de notre échantillon se situe dans la tranche d'âge des 41-60 ans. La population agricole en Guadeloupe étant vieillissante, notre échantillon est bien représentatif de la moyenne régionale de 2020 (DAAF Guadeloupe, 2022a).

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 18 : Part de la pluri-activité dans l'échantillon</figcaption></figure>

Notre échantillon présente une majorité d'agriculteurs étant double-actifs (73%). L'activité agricole n'étant pas assez rentable ils ont alors une autre activité extra-agricole, souvent de prestation de service de travaux agricoles lorsqu'ils ont le matériel approprié.
## Subventions :

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 19 : Proportion des exploitations touchant des subventions</figcaption></figure>

Environ la moitié de notre échantillon touche des subventions pour leur activité agricole. Ces subventions concernent souvent l'atelier canne à sucre ou l'aide à l'installation des jeunes agriculteurs (DJA).

## Nombre de travailleurs :

Un ratio du nombre de travailleurs par la surface de l'exploitation a été fait afin d'avoir la charge de travailleur par ha en Unité de Travail Humain (UTH)/ha.

<table><caption>Tableau 5 : Nombre de travailleurs sur les exploitations à l'hectare</caption><thead><tr><td></td><td>UTH/ha</td></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>0,5</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>0,2</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,5</td></tr></tbody></table>

La moyenne de notre échantillon est de 0,5 travailleur/ha avec un écart-type de 0,5. Notre échantillon comprend entre 0,05 UTH/ha et 3 UTH/ha.

## Densité d'espèces cultivées :

Le nombre total d'espèces cultivées sur l'exploitation a été ramené à la surface. Nous avons donc une densité cultivée par hectare.

<table><caption>Tableau 6 : Densité d'espèces cultivées dans l'échantillon</caption><thead><tr><td></td><td>Espèces/ha</td></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>3,1</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>1,9</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>2,7</td></tr></tbody></table>

En moyenne, notre échantillon cultive 3 espèces de cultures différentes par hectare. Nous observons un écart-type de 2,7 espèces/ha pour cette variable. Notre échantillon varie entre 0,2 espèces/ha et 14 espèces/ha. La densité d'espèce cultivée est très variable dans notre échantillon.

## Charge d'élevage :

La charge d'élevage a été calculée par rapport aux nombres de têtes présentes sur l'exploitation par type d'élevage ramené à une unité commune : Unité de Gros Bétail (UGB).
<table><caption>Tableau 7 : Charge d'élevage en UGB/ha dans l'échantillon</caption><thead><tr><td></td><td>UGB/ha</td></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>1</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>3,1</td></tr></tbody></table>

La charge d'élevage de notre échantillon, avec une moyenne de 2,8 UGB/ha, varie entre zéro UGB/ha et 32,1 UGB/ha. Effectivement, 3 exploitations de notre échantillon n'ont pas d'élevage dans leur système. En revanche, ces mêmes exploitations sont en collaboration avec des éleveurs voisins voire de leur famille afin d'amender leur sol avec les effluents issus de ces élevages. L'exploitation ayant 32,1 UGB/ha est une exploitation d'élevage de poules pondeuses et volailles en bâtiments. C'est la seule exploitation ayant cette pratique d'élevage dans notre échantillon. Nous avons donc une grande variabilité des configurations polycultures-élevages.

### Certification Biologique (Bio) :

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 20 : Part d'exploitations certifiées en agriculture Biologique dans l'échantillon</figcaption></figure>

64% des exploitations enquêtées dans le cadre de l'étude sont certifiées Bio. Certaines exploitations de l'échantillon sont certifiées Bio pour les ateliers élevage et maraîchage mais ne le sont pas pour la canne à sucre qui est en conventionnel. Une exploitation de l'échantillon avait la labélisation Bio sur l'atelier canne à sucre. Nous sur-représentons largement les exploitations Bio dans notre échantillon. Les EA Bio en Guadeloupe ne représentent que 2% des exploitations agricoles en 2020 (DAAF Guadeloupe, 2022b).

### Score agroécologique :

Le score agroécologique calculé (voir matériel et méthode) est entre 0 et 1, 1 étant le plus agroécologique.

<table><caption>Tableau 8 : Scores agroécologiques dans l'échantillon</caption><thead><tr><td></td><td>Score</td></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>0,6</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>0,6</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,1</td></tr></tbody></table>

Les exploitations étudiées présentent des pratiques plutôt agroécologiques avec une moyenne et une médiane à 0,6 et un écart-type de 0,1. Le score le plus bas attribué est de 0,3 et le plus
haut est de 1, soit la note maximale. Cette exploitation présente également une charge cultivée de 13 espèces/ha, ce qui en fait la deuxième plus dense de l'échantillon.

### Agro-transformation :

Agrotransformation des productions

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 21 : Part d'exploitations faisant de l'agrotransformation</figcaption></figure>

Huit exploitations de notre échantillon valorisent leurs productions par la transformation (36%). Les 64% restant vendent les productions agricoles brutes soit en magasin soit en vente directe au consommateur par la formation de paniers.

Notre échantillon présente globalement des hétérogénéités. Nous regardons donc si des groupes statistiques existent dans notre échantillon.

## ii. Typologie des exploitations

Sur base des mêmes variables descriptives présentées ci-dessus, nous regardons s'il existe des groupes d'individus se ressemblant. Nous faisons donc une ACM puis une classification ascendante hiérarchique (CAH) sur RStudio. Les variables retenues pour l'ACM sont les suivantes :

- Statut de propriété

- Localisation

- Surface (ha)

- Ancienneté de l'exploitation

- Statut juridique

- Genre

- Age

- Pluri-activité

- Subventions

- Nombre d'employés

- Densité d'espèces cultivées
- Charge d'élevage

- Certification Biologique

- Score agroécologique

- Nombre de circuit de vente

- Agro-transformation

Il existe bien des groupes d'individus dont voici la répartition :

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 22 : Visualisation des individus par groupes dans une ACM</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 23 : Résultat de la CAH</figcaption></figure>
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 24 : Visualisation des groupes d'individus par ellipses par les variables explicatives.</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 9 : Répartition des exploitations de l'échantillon en 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Groupe 1</th><th>Groupe 2</th><th>Groupe 3</th><th>Groupe 4</th><th>Groupe 5</th></tr></thead><tbody><tr><th>Numéro d'exploitation correspondant</th><td>18, 20, 21, 29,</td><td>3, 15, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 28</td><td>10, 11, 12, 13, 14, 16, 27</td><td>2</td><td>17</td></tr><tr><th>Effectif</th><td>4</td><td>9</td><td>7</td><td>1</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Voici le tableau récapitulatif des groupements d'exploitation agricoles. Les exploitations 2 et 17 sont trop différentes entre elles et avec les autres ce qui explique les groupes à 1 individu. Les deux micro-fermes agroécologiques de l'INRAE se retrouvent dans le Groupe 3.

Nous faisons une ACM afin de savoir quelles variables expliquent le plus les groupes :

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 25 : ACM sur les variables de la CAH</figcaption></figure>
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 26 : Répartition des individus dans les groupes</figcaption></figure>

<table><caption>Figure 27 : Lien entre les variables et les clusters avec chi2.</caption><thead><tr><th></th><th>p.value</th><th>df</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupes</td><td>5.833722e-12</td><td>16</td></tr><tr><td>statut_jur</td><td>1.230756e-05</td><td>20</td></tr><tr><td>age</td><td>7.168063e-04</td><td>12</td></tr><tr><td>nb_circuit_vente</td><td>1.332649e-02</td><td>20</td></tr><tr><td>loc</td><td>1.384479e-02</td><td>20</td></tr><tr><td>statutProp</td><td>2.895132e-02</td><td>4</td></tr><tr><td>score.</td><td>"agroeco"</td><td>3.608173e-02</td><td>24</td></tr></tbody></table>

Les dimensions de l'ACM sont suffisamment représentées pour être interprétées (cumul des deux dimensions entre 10 et 20%). Les variables qui expliquent le plus les groupes sont donc : le statut juridique de l'exploitation, la tranche d'âge de l'exploitant, le nombre de circuits de vente utilisés pour la commercialisation, la localisation de l'exploitation, le statut de propriété, et le score agroécologique.

<table><caption>Figure 28 : Modalités du groupe 1</caption><thead><tr><th></th><th>Cla/Mod</th><th>Mod/Cla</th><th>Global</th><th>p.value</th><th>v.test</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupes=Groupes_1</td><td>100.00</td><td>100</td><td>18.18182</td><td>0.0001367054</td><td>3.814054</td></tr><tr><td>score.</td><td>"agroeco"=score "agroeco"_0.5</td><td>80.00</td><td>100</td><td>22.72727</td><td>0.0006835270</td><td>3.396103</td></tr><tr><td>loc=CANGT</td><td></td><td>80.00</td><td>100</td><td>22.72727</td><td>0.0006835270</td><td>3.396103</td></tr><tr><td>nb_elevage=nb_elevage_3</td><td></td><td>50.00</td><td>75</td><td>27.27273</td><td>0.0478468900</td><td>1.978726</td></tr><tr><td>pluri_actif=agriculteur</td><td></td><td>50.00</td><td>75</td><td>27.27273</td><td>0.0478468900</td><td>1.978726</td></tr><tr><td>pluri_actif=Double-actif</td><td></td><td>6.25</td><td>25</td><td>72.72727</td><td>0.0478468900</td><td>-1.978726</td></tr></tbody></table>

Le groupe 1 est un groupe formé d'exploitations ayant un score agroécologique de 0,5, localisées sur la communauté d'agglomération de Nord Grande-Terre, qui ont 3 types d'élevages différents, et dont les exploitants sont simples actifs agriculteurs.

<table><caption>Figure 29 : Modalités du groupe 2</caption><thead><tr><th></th><th>Cla/Mod</th><th>Mod/Cla</th><th>Global</th><th>p.value</th><th>v.test</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupes=Groupes_2</td><td>100.00000</td><td>100.00000</td><td>40.90909</td><td>2.010374e-06</td><td>4.752379</td></tr><tr><td>loc=CCMG</td><td>100.00000</td><td>55.55556</td><td>22.72727</td><td>4.784689e-03</td><td>2.821183</td></tr><tr><td>statut_jur=statut_jur_Entreprise</td><td>Individuelle</td><td>60.00000</td><td>100.00000</td><td>68.18182</td><td>1.006192e-02</td><td>2.573694</td></tr><tr><td>statutProp=fermage</td><td></td><td>83.33333</td><td>55.55556</td><td>27.27273</td><td>2.420490e-02</td><td>2.253861</td></tr></tbody></table>
Le groupe 2 est formé d'exploitations localisées sur la communauté de communes de Marie-Galante, ayant un statut juridique d'entreprise individuelle et un statut de propriété en fermage.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 30 : Modalités du groupe 3</figcaption></figure>

Le groupe 3 n'a pas de variables fortement explicatives de ce groupe.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 31 : Modalités du groupe 4</figcaption></figure>

Le groupe 4 est constitué uniquement de l'exploitation 02 présentant les caractéristiques ci-dessus.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 32 : Modalités du groupe 5</figcaption></figure>

Le groupe 5 est constitué uniquement de l'exploitation 17 présentant les caractéristiques ci-dessus.

Les exploitations 02 et 17 sont trop éloignées des autres exploitations et entre-elles pour pouvoir être liées aux groupes 1, 2, ou 3.

Nous regardons maintenant la résilience de notre échantillon et de nos 5 groupes.

## 2. Résilience des exploitations agricoles

L'échantillon étudié étant majoritairement en polyculture-élevage et mettant en place des pratiques durables (score agroécologique moyen =0,6), nous émettons l'hypothèse :

H1 : « *Les exploitations agricoles étudiées sont résilientes globalement vis-à-vis des trois composantes de la résilience.* »

Cette hypothèse est validée si la résilience et la résistance sont supérieures à 0,6 et le délai de stabilisation inférieur à une année, soit 365 jours.
## i. Description des composantes de la résilience

La résilience globale des exploitations est détaillée selon 3 composantes dont les calculs sont détaillés dans la partie « matériel et méthode ». Nous obtenons donc :

- La résilience : différence des performances avant le choc et après le choc

- La résistance : différence des performances avant le choc et au plus fort du choc

- Le délai de stabilisation : le nombre de jours entre le choc et le retour à des performances stables.

Pour rappel, dans la méthode d'enquête, chaque choc était évoqué avec les agriculteurs afin de voir s'ils avaient été impactés ou non par chaque choc, différenciant « touché » et « impacté » par les chocs. Certaines exploitations n'ont donc été impactées par aucun choc, d'autres par tous les chocs, et la majorité par quelques chocs.

Par cela, nous regardons donc chaque composante de la résilience globale en prenant en compte tous les chocs<fnref n="2" /> et les composantes « avec impact », c'est-à-dire en prenant en compte uniquement les chocs qui ont eu un impact individuellement pour chaque exploitation. Dans ces variables de composantes « avec impact », nous occultons la forme de résistance que nous appelons « robustesse » dans la résilience globale (Cf Robustesse). Nous avons donc dans ces variables les composantes de la résilience globale en prenant en compte uniquement les chocs qui ont eu un impact pour l'exploitation.

Nous avons donc :

<table><caption>Tableau 10 : les trois composantes de la résilience globale pour l'échantillon et les 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Résilience totale</th><th>Résilience avec impact</th><th>Résistance totale</th><th>Résistance avec impact</th><th>Délais de stabilisation total</th><th>Délais de stabilisation avec impact</th></tr></thead><tbody><tr><td>Echantillon total</td><td>0,80</td><td>0,61</td><td>0,84</td><td>0,67</td><td>274</td><td>529</td></tr><tr><td>Groupe 1</td><td>0,84</td><td>0,61</td><td>0,80</td><td>0,48</td><td>131</td><td>297</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>0,81</td><td>0,61</td><td>0,84</td><td>0,69</td><td>396</td><td>752</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td>0,81</td><td>0,62</td><td>0,87</td><td>0,73</td><td>181</td><td>385</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td>0,82</td><td>0,63</td><td>0,92</td><td>0,85</td><td>107</td><td>213</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td>0,63</td><td>0,50</td><td>0,74</td><td>0,66</td><td>578</td><td>771</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,11</td><td>0,13</td><td>0,10</td><td>0,18</td><td>242</td><td>421</td></tr></tbody></table>

Afin de discrétiser les indicateurs pour pouvoir les agréger en vue d'une évaluation multicritère, nous avons transformé les valeurs quantitatives en valeurs qualitatives selon la procédure suivante :

<table><caption>Tableau 11 : Interprétation des résultats chiffrés qualitativement</caption><thead><tr><th>Nul</th><th>Faible</th><th>Moyen</th><th>Elevé</th><th>Très élevé</th></tr></thead><tbody><tr><td>[0 ; 0,2[</td><td>[0,2 ; 0,4[</td><td>[0,4 ; 0,6[</td><td>[0,6 ; 0,8[</td><td>[0,8 ; 1]</td></tr></tbody></table>

### La résilience

Nous observons que notre échantillon a une résilience très élevée (0,80). Sur cette variable, l'échantillon connait peu de variabilité (écart-type=0,11). Effectivement, le groupe le moins

<footnote n="2">² Même ceux sans impact qui ont donc la note maximale de résilience automatiquement</footnote>
résilient est le groupe 5 (0,63), ce qui reste une résilience élevée. Le groupe le plus résilient est le groupe 1 avec une résilience = 0,84. Cependant, lorsque nous regardons la résilience avec impact, celle-ci est plus faible (0,61). Le groupe le plus résilient est alors le groupe 4 (0,63) avec une résilience élevée. Le groupe le moins résilient reste le groupe 5 avec une résilience à 0,5 (=Moyen). Le groupe 1 aurait donc une moins bonne résistance aux chocs que le groupe 2 tandis que le groupe 4, même s'il a une résilience un peu plus faible que le groupe 1, résisterait mieux aux chocs lorsque nous comparons les performances avant et après chocs. Cela fait appel aux capacités d'adaptation et de transformation pour que le système retrouve des performances stables aussi bonnes voire meilleures qu'avant le choc.

## La résistance

La résistance est le maintien des performances au moment du choc. La résistance de l'échantillon est très élevée (0,84). Le groupe le plus résistant est le groupe 4 (0,92), et le groupe le moins résistant est le groupe 5 (0,74). La résistance de ce dernier est tout de même élevée.

La résistance avec impact est moins bonne mais tout de même élevée (0,67). Cela indique que les exploitations ont une bonne résistance globale mais que, lorsqu'elles sont impactées par des chocs elles le sont fortement. Le groupe le plus résistant aux chocs est le groupe 4 (0,85), et le moins résistant est le groupe 1 (0,48). Le groupe 1 réagit très fortement aux chocs, passant d'une résistance de 0,8 à une résistance de 0,48 aux chocs, soit une perte de 0,32 de résistance. Tandis que le groupe 4, le plus résistant, réagit moins fortement aux chocs, passant de 0,92 à 0,85, soit une perte de seulement 0,07 de résistance.

Il est contre-intuitif que la résistance soit supérieure à la résilience. Celle-ci devrait être inférieure ou égale à la résilience. Si la résistance est supérieure à la résilience, cela signifie que les performances ont continué à diminuer à la suite du choc par d'autres facteurs. Cela peut-être une modification du système d'exploitation justement en réponse à ce choc ce qui implique une baisse de performance momentanée, ou d'autres événements dans la vie de l'exploitation (irrégularité des revenus sur une année, autres chocs qui intervient, décision du chef d'exploitation, etc.). Cela nous montre que les résultats sont a modéré car il est difficile d'isoler un seul événement marquant et d'en mesurer l'impact précisément.

## Le délai de stabilisation

Les délais affichés sont en nombre de jours séparant le choc et le retour à des performances stables. Le délai moyen de stabilisation est de 274 jours. Le groupe affichant le meilleur délai est le groupe 4 (107jours en moyenne). Le groupe 5 quant à lui affiche le plus long délai de stabilisation avec une moyenne de 578jours.

Le délai de stabilisation aux chocs moyen est de 529 jours. Lorsque les exploitations sont impactées par un choc elles ont besoin de plus de temps pour stabiliser les performances. Le groupe stabilisant le plus rapidement ses performances aux chocs est le groupe 4 (213 jours), et celui qui met le plus de temps est le groupe 5 (771 jours). Le groupe 2 montre cependant plus de difficulté à stabiliser les performances lorsqu'il est impacté par des chocs par rapport passant de 396 jours à 752 jours soit une augmentation de 356 jours nécessaire, quasiment une année complète. Les autres groupes montrent moins de différences (groupe 1 = +166 jours ; groupe 3 = +204 jours ; groupe 4 = +106 jours ; groupe 5 = 193 jours).

Le groupe 4 semble montrer une meilleure résilience globale (tenant compte des 3 composantes) que les autres groupes. Le groupe 5 semble lui plus en difficulté.
Pour la suite de cette partie nous prendront en compte les composantes de la résilience globale avec tous les chocs, la variable résistance étant cohérente avec la baisse de résilience lorsque nous prenons en compte uniquement les chocs avec impact. Nous ne prendrons donc en compte que la résilience totale, la résistance totale, et le délai de stabilisation total.

## ii. Variation des composantes de la résilience en fonctions des chocs

Nous avons interrogé les agriculteurs selon 4 types de chocs. En moyenne, sur les 4 types de chocs étudiés, les exploitations ont été impactées par 1,8 chocs. Le premier choc, commun à toutes les exploitations, est la crise du covid que nous avons connue en 2020. 9 exploitations ont été impactées par ce choc. Le choc covid est un choc que nous qualifions de chronique, il a duré dans le temps.

Le deuxième type de choc concerne les <u>chocs climatiques</u>. Différents événements climatiques sont ressortis :

- Cyclones :

- Fiona = 4 fois

- Maria = 6 fois

- Irma = 2 fois

Les cyclones ont été évoqués 12 fois comme des chocs impactant.

- Sécheresses : ont été évoquées 5 fois comme impactant pour les agriculteurs

- Pluies : ont été évoquées 6 fois comme impactantes pour les agriculteurs.

16 exploitations ont été impactées par des chocs climatiques. Les cyclones sont des chocs ponctuels tandis que les sécheresses et les pluies sont des chocs chroniques qui peuvent durer de quelques jours à quelques semaines.

Le troisième type de choc concerne les chocs sanitaires. Deux types de chocs ont été évoqués : les attaques d'animaux (chiens, rats, racoon, etc.), et les maladies sur les cultures (anthracnose sur l'igname, cercosporiose sur la banane). 5 exploitations ont été impactées par ce type de chocs. Les maladies sont des chocs chroniques qui durent dans le temps.

Le quatrième type de choc concerne les chocs sociaux. 6 chocs sociaux différents ont été relevés :

- Mouvements sociaux : 4 exploitations ont relevé des soucis avec des grèves de plusieurs origines (grève des coupeurs de cannes, grève générale, grève de la main d'œuvre).

- Main d'œuvre : 1 exploitation évoque l'absence de main d'œuvre faute des subventionnements qui servent à la payer ce qui stope l'activité de l'exploitation.

- Santé : 3 exploitations évoquent des soucis de santé touchant l'agriculteur lui-même ou un membre de la famille proche (conjoint(e)s, parents)

- Lourdeur administrative : 2 exploitations évoquent ce choc bloquant des subventions

- Marché : 1 exploitation évoque des soucis de commercialisation des productions

9 exploitations ont été impactées par des chocs sociaux. Tous les chocs sociaux évoqués sont des chocs chroniques qui ont duré dans le temps.

Pour la suite de cette étude nous ne distinguerons pas les types de chocs par leur temporalité ponctuelle ou chronique mais seulement par leur nature. Nous partons du principe de base de
la résilience dont la capacité d'adaptation et de transformabilité font partie. Nous considérons que si un choc est chronique, l'exploitation est résiliente si elle arrive à s'adapter ou se transformer pour faire face au choc qui persiste. Dans le cas contraire l'exploitation n'est pas résiliente et le choc aura un impact aussi longtemps que le choc durera. C'est pour cette raison que nous ne distinguons pas la temporalité des chocs pour la suite.

Nous regardons maintenant les composantes de la résilience globale au regard de ces différents
chocs.

La résilience

Ici nous regardons la résilience de notre échantillon par rapport aux différents chocs.

<table><caption>Tableau 12 : résilience aux quatre chocs pour l'échantillon et les 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Résilience covid</th><th>Résilience climat</th><th>Résilience sanitaire</th><th>Résilience social</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe 1</td><td>0,92</td><td>0,73</td><td>1,00</td><td>0,72</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>0,79</td><td>0,60</td><td>0,94</td><td>0,89</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td>0,94</td><td>0,87</td><td>0,78</td><td>0,64</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td>1,00</td><td>0,60</td><td>0,67</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td>0,50</td><td>0,50</td><td>1,00</td><td>0,50</td></tr><tr><td>Echantillon total</td><td>0,86</td><td>0,70</td><td>0,89</td><td>0,77</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,18</td><td>0,17</td><td>0,17</td><td>0,28</td></tr><tr><td>Nombre d'EA impactées</td><td>9/22</td><td>16/22</td><td>5/22</td><td>9/22</td></tr></tbody></table>

Le climat est le choc le plus impactant pour les exploitations avec 16 exploitations impactées sur 22. Les chocs sanitaires sont les chocs les moins impactant avec seulement 5 exploitations impactées sur 22. Les exploitations montrent également une meilleure résilience aux chocs sanitaire (0,89=très élevé) et plus faible résilience aux chocs climatiques (0,70=élevé) qui seraient donc les plus difficiles à surmonter.

Le groupe 4 est le groupe le plus résilient face au choc du covid (1,0=très élevé) avec une résilience maximale, et le groupe 5 a été le moins résilient (0,50=moyen) avec une résilience moyenne.

Le groupe 3 est le groupe le plus résilient face aux chocs climatiques (0,87=très élevé), et le groupe 5 est de nouveau le moins résilient face aux chocs climatiques (0,50=moyen).

Les groupes 1 et 5 montrent une résilience maximale (1,00=très élevé) face aux chocs sanitaires. Ces groupent n'ont pas été impactés par les chocs sanitaires. Les chocs sanitaires sont les moins fréquents dans notre échantillon. Le groupe 4 est quant à lui le moins résilient face aux chocs sanitaires (0,67=élevé) avec une résilience tout de même élevée.

Le groupe 4 montre une résilience maximale face aux chocs sociaux (1,00=très élevé). Le groupe 5 montre la résilience la plus faible avec une résilience moyenne (0,50=moyen).

Globalement, les groupes les moins résilients montrent des résiliences de niveau moyen ou élevé (0,50 et 0,67).
## La résistance

Voici la comparaison des valeurs de résistance entre les différents chocs au sein de notre échantillon.

<table><caption>Tableau 13 : résistance aux quatre chocs pour l'échantillon et les 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Résistance covid</th><th>Résistance climat</th><th>Résistance sanitaire</th><th>Résistance social</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe 1</td><td>0,82</td><td>0,77</td><td>1,00</td><td>0,62</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>0,86</td><td>0,64</td><td>0,95</td><td>0,93</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td>0,99</td><td>0,91</td><td>0,84</td><td>0,73</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td>1,00</td><td>0,73</td><td>0,96</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td>0,77</td><td>0,60</td><td>1,00</td><td>0,60</td></tr><tr><td>Echantillon total</td><td>0,90</td><td>0,75</td><td>0,93</td><td>0,80</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,15</td><td>0,20</td><td>0,11</td><td>0,26</td></tr><tr><td>Nombre d'EA impactées</td><td>9/22</td><td>16/22</td><td>5/22</td><td>9/22</td></tr></tbody></table>

Le choc affectant le plus la résistance des exploitations est le choc climatique (0,75=élevé) qui montre également le plus d'exploitation touchées (16). Les exploitations montrent une meilleure résistance aux chocs sanitaires (0,93=très élevé). Seulement 5 exploitations ont été impactés par ce type de chocs.

Le groupe 4 montre la meilleure résistance au choc covid (1,0= très élevé)) suivi de proche par le groupe 3 (0,99 = très élevé). Le groupe 5 est celui qui résiste le moins au covid.

Le groupe 3 est le groupe le plus résistant aux chocs climatiques (0,91= très élevé) et le groupe 5 est le moins résistant (0,75 = élevé).

Les groupes 1 et 5 sont les plus résistants aux chocs sanitaires (1,00=très élevé) et le groupe 3 est le moins résistant (0,84=très élevé).

Le groupe 4 est le plus résistant aux chocs sociaux (1,00=très élevé), et le groupe 5 est le moins résistant (0,60 = élevé).

Nous notons que les groupes les moins résistants ont tout de mêmes de bonnes résistances de niveau élevé minimum.

## Le délai de stabilisation

Voici les différents délais de stabilisation des performances entre les différents chocs et notre échantillon.

<table><caption>Tableau 14 : délai de stabilisation aux quatre chocs pour l'échantillon et les 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Délai covid</th><th>Délai climat</th><th>Délai sanitaire</th><th>Délai social</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe 1</td><td>122</td><td>99</td><td>20</td><td>281</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>224</td><td>512</td><td>426</td><td>422</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td>35</td><td>151</td><td>214</td><td>322</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td>0</td><td>244</td><td>182</td><td>0</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td>1460</td><td>122</td><td>0</td><td>730</td></tr><tr><td>Echantillon total</td><td>191</td><td>292</td><td>254</td><td>360</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>261</td><td>307</td><td>392</td><td>506</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Nombre d'EA impactées</td><td>9/22</td><td>16/22</td><td>5/22</td><td>9/22</td></tr></table>

L'échantillon montre une durée de stabilisation plus longue face aux chocs sociaux (360 jours) mais aussi un écart-type le plus élevé (506 jours). Les chocs sociaux ne dépendant pas toujours de l'exploitation, les changements pourraient être plus compliqués à mettre en place par l'agriculteur lui-même.

Le groupe 4 montre le délai de stabilisation le plus court (0 jour), et le groupe 5 montre le délai de stabilisation le plus long (1460 jours) face au choc covid.

Le groupe 1 montre le délai de stabilisation le plus court (99 jours), et le groupe 2 montre le délai de stabilisation le plus long (512 jours) face aux chocs climatiques.

Le groupe 5 montre le délai de stabilisation le plus court (0 jour), et le groupe 2 montre le délai de stabilisation le plus long (426 jours) face aux chocs sanitaires. L'exploitation du groupe 5 n'a pas été impacté par les chocs sanitaires.

Le groupe 4 montre le délai de stabilisation le plus court (0 jour) et le groupe 5 montre le délai de stabilisation le plus long (730 jours) face aux chocs sociaux. L'exploitation du groupe 4 n'a pas été impacté par les chocs sociaux.

Les délais de stabilisation les plus longs des groupes vont au-delà d'une année et les plus courts vont de zéro jour à 3 mois (99 jours). La variabilité des délais de stabilisation entre nos groupes est grande malgré une moyenne d'échantillon n'excédant pas l'année (360 jours).

En résumé, voici les groupes apparaissant pour chaque choc les plus et les moins performants :

<table><caption>Tableau 15 : synthèse des meilleurs groupes et des moins bons pour chaque choc</caption><thead><tr><th></th><th>« Meilleurs »</th><th>« Moins bons »</th></tr></thead><tbody><tr><th>Covid</th><td>Groupe 4</td><td>Groupe 5</td></tr><tr><th>Climat</th><td>Groupe 1 et groupe 3</td><td>Groupe 2 et groupe 5</td></tr><tr><th>Sanitaire</th><td>Groupe 1 et groupe 5</td><td>Groupe 2, groupe 3 et groupe 4</td></tr><tr><th>Social</th><td>Groupe 4</td><td>Groupe 5</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 33 : résultat graphique de la résilience et résistance aux chocs pour les 5 groupes</figcaption></figure>
L'exploitation du groupe 4 et le groupe 1 apparaissent deux fois en meilleurs. Le groupe 5 apparait 3 fois en moins bon et le groupe 2 apparait deux fois en moins bon.

### iii. Les composantes de la résilience par indicateurs de performances

Nous regardons maintenant la structuration des composantes de la résilience globale par rapport aux indicateurs de performances : revenu (performance économique), rendement (performance agronomique), et pénibilité.

#### La résilience

Voici la résilience du système par rapport à chacune performance étudiée séparément, en prenant en compte tous les types de chocs.

<table><caption>Tableau 16 : Score de résilience en fonction du type de résilience de l'échantillon et des 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Résilience économique<sup>3</sup></th><th>Résilience agronomique</th><th>Résilience pénibilité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe 1</td><td>0,88</td><td>0,98</td><td>0,67</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>0,97</td><td>0,94</td><td>0,56</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td>0,97</td><td>0,85</td><td>0,60</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td>0,95</td><td>1,00</td><td>0,50</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td>0,63</td><td>1,00</td><td>0,25</td></tr><tr><td>Echantillon total</td><td>0,94</td><td>0,92</td><td>0,58</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,09</td><td>0,11</td><td>0,18</td></tr></tbody></table>

La performance pénibilité est la plus compliquée à maintenir pour les exploitations lors des chocs (0,58= moyen). La performance la mieux maintenue lors des chocs est la performance économique (0,94=très élevé). L'échantillon montre globalement une bonne résilience sur les trois types de résilience (1 moyen et 2 très élevés).

Les groupes 2 et 3 sont les plus résilients économiquement (0,97=très élevé) et le groupe 5 est le moins résilient sur cette performance (0,63=élevé).

Les groupes 4 et 5 sont les plus résilients agronomiquement (1,00=très élevé) et le groupe 3 est le moins résilient sur cette performance (0,85=très élevé).

Le groupe 1 est le plus résilient sur la performance pénibilité (0,67=élevé), et le groupe 5 est le moins résilient (0,25=faible). Il y a plus de variabilité entre les individus sur cette performance avec un écart-type de 0,18 montrant des écarts significatifs.

<table><caption>Tableau 17 : synthèse des groupes les plus et moins résilients pour chaque performance</caption><thead><tr><th>Résilience</th><th>Plus fort</th><th>Plus faible</th></tr></thead><tbody><tr><td>Economique</td><td>Groupe 2 et Groupe 3</td><td>Groupe 5</td></tr><tr><td>Agronomique</td><td>Groupe 4 et Groupe 5</td><td>Groupe 3</td></tr><tr><td>Pénibilité</td><td>Groupe 1</td><td>Groupe 5</td></tr></tbody></table>

<footnote n="3">³ Résilience économique est la contraction de Résilience du système par la performance économique. Nous considérons Résilience agronomique et Résilience pénibilité de la même manière.</footnote>
## La résistance

<table><caption>Tableau 18 : résistance des 3 indicateurs de performances pour l'échantillon et les 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Résistance économique</th><th>Résistance agronomique</th><th>Résistance pénibilité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe 1</td><td style="background-color: #ff0000;">0,74</td><td>0,81</td><td>0,86</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>0,76</td><td>0,91</td><td>0,91</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td style="background-color: #008000;">0,91</td><td>0,81</td><td>0,89</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td>0,82</td><td style="background-color: #008000;">0,95</td><td style="background-color: #008000;">1,00</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td>0,75</td><td style="background-color: #ff0000;">0,63</td><td style="background-color: #ff0000;">0,85</td></tr><tr><td>Echantillon total</td><td style="background-color: #ff0000;">0,81</td><td>0,84</td><td style="background-color: #008000;">0,90</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>0,13</td><td>0,12</td><td>0,08</td></tr></tbody></table>

Le groupe 3 est le plus résistant économiquement (0,91 = très élevé), le groupe 1 est le groupe le moins résistant (0,74 = élevé) économiquement par rapport aux autres groupes et par rapport à la moyenne de l'échantillon. Cette résistance montre le plus de variabilité avec un écart-type de 0,13.

Le groupe 4 est le plus résistant agronomiquement (0,95 = très élevé), et le groupe 5 est le moins résistant (0,63 = élevé) agronomiquement. Nous observons également un écart-type de 0,12 ce qui montre une variabilité entre les individus de l'échantillon.

Le groupe 4 est le plus résistant sur la performance pénibilité (1,0 = très élevé), et le groupe 5 est le moins résistant (0,85 = très élevé). Cette performance montre moins de variabilité dans l'échantillon avec un écart-type de 0,08 et que nous observons également par les notes des groupes les meilleurs et les moins bons qui sont tous catégorisé en Très élevé. L'échantillon est homogène sur cette variable.

<table><caption>Tableau 19 : synthèse des groupes les plus et moins résistants pour chaque performance</caption><thead><tr><th>Résistance</th><th>« Plus forts »</th><th>« Plus faibles »</th></tr></thead><tbody><tr><td>Economique</td><td>Groupe 3</td><td>Groupe 1 et Groupe 5</td></tr><tr><td>Agronomique</td><td>Groupe 4</td><td>Groupe 5</td></tr><tr><td>Pénibilité</td><td>Groupe 4</td><td>Groupe 1 et Groupe 5</td></tr></tbody></table>

Le groupe 4 apparaît deux fois en « plus forts » et semble donc le plus résistant globalement. A contrario, le groupe 5 apparaît trois fois en « plus faibles » et le groupe 1 apparaît deux fois. Ce sont les groupes les moins résistants globalement.

## Le délai de stabilisation

<table><caption>Tableau 20 : délai de stabilisation des 3 indicateurs de performances pour l'échantillon et les 5 groupes</caption><thead><tr><th></th><th>Délai de stabilisation économique</th><th>Délai de stabilisation agronomique</th><th>Délai de stabilisation pénibilité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Groupe 1</td><td>137</td><td>131</td><td>124</td></tr><tr><td>Groupe 2</td><td>312</td><td>190</td><td>479</td></tr><tr><td>Groupe 3</td><td>191</td><td>196</td><td>155</td></tr><tr><td>Groupe 4</td><td style="background-color: #008000;">114</td><td style="background-color: #008000;">92</td><td style="background-color: #008000;">114</td></tr><tr><td>Groupe 5</td><td style="background-color: #ff0000;">548</td><td style="background-color: #ff0000;">548</td><td style="background-color: #ff0000;">639</td></tr><tr><td>Echantillon total</td><td>244</td><td>193</td><td style="background-color: #ff0000;">302</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>200</td><td>145</td><td>311</td></tr></tbody></table>
Le groupe 4 a les délais de stabilisation les plus courts pour toutes les performances, vient ensuite le groupe 1 en deuxième pour toutes les performances. Le groupe 5 quant à lui est le plus lent pour se stabiliser pour toutes les performances également.

Le délai de stabilisation le plus long est pour la performance pénibilité et le plus rapide pour l'agronomique. Les exploitations montrent de meilleures capacités à remettre en place des cultures et obtenir des rendements rapidement qu'à faire baisser la pénibilité.

<table><caption>Tableau 21 : synthèse des groupes les plus et moins rapide pour se stabiliser pour chaque performance</caption><thead><tr><th>Délai de stabilisation</th><th>« Plus forts »</th><th>« Plus faibles »</th></tr></thead><tbody><tr><td>Economique</td><td>Groupe 4</td><td>Groupe 5</td></tr><tr><td>Agronomique</td><td>Groupe 4</td><td>Groupe 5</td></tr><tr><td>Pénibilité</td><td>Groupe 4</td><td>Groupe 5</td></tr></tbody></table>

En résumé, pour les trois composantes de la résilience globale, voici le tableau récapitulatif des groupes pour chacun des types de résilience globale (économique, agronomique, pénibilité) :

<table><caption>Tableau 22 : synthèse des groupes les plus et moins résilients globalement pour chaque performance</caption><thead><tr><th></th><th>« Plus forts »</th><th>« Plus faibles »</th></tr></thead><tbody><tr><td>Economique</td><td>Groupes 2,3, et 4</td><td>Groupes 1 et 5</td></tr><tr><td>Agronomique</td><td>Groupes 4</td><td>Groupe 5</td></tr><tr><td>Pénibilité</td><td>Groupe 4</td><td>Groupes 1 et 5</td></tr></tbody></table>

Le groupe 4 semble le plus résilient globalement sur les 3 composantes et le groupe 5 le moins résilient globalement. Le groupe 1 a un comportement plus contrasté, parfois étant l'un des plus « faible » même s'il apparaît quelques fois en plus « fort » (résilience pénibilité)

En moyenne, la performance pénibilité est la moins bonne vis-à-vis de la résilience et du délai de stabilisation. En revanche pour la résistance c'est la performance économique la plus en difficulté et la performance pénibilité a une meilleure résistance. La résistance économique n'est pas pour autant mauvaise avec 0,81(=très élevé).

Dans l'ensemble, l'échantillon est très résilient et résistant. Le délai de stabilisation quant à lui est plus variable selon les groupes et individus ce qui peut impacter la résilience globale. L'échantillon est cependant très homogène. Une Anova a été faite entre la variable Groupes et les variables Résilience, Résistance, et Délai de stabilisation. Aucun test n'a donné de résultat significatif. Les groupes formés en première partie sur la base des caractéristiques des exploitations ne se distinguent pas statistiquement par les variables de résilience globale.

Nous nous demandons alors quels sont les déterminants de cette résilience.

## 3. Les déterminants de la résilience

Nous mettons en place deux analyses pour identifier les déterminants de la résilience : analyse statistique puis analyse qualitative à dire d'acteurs.

### i. Analyse statistique explicative de la résilience

Analyse de Pearson entre les variables explicatives quantitatives et les composantes de la résilience.
<table><caption>Tableau 23 : Résultats du test statistique de Pearson</caption><thead><tr><th>Composantes de la résilience globale</th><th>Variable explicative</th><th>P-value &lt; 0,05</th></tr></thead><tbody><tr><td>Résilience</td><td>Nombre de chocs impactant</td><td>1,1*10<sup>-9</sup></td></tr><tr><td>Résistance</td><td>Nombre de chocs</td><td>0,00014</td></tr><tr><td rowspan="2">Délai de stabilisation</td><td>Nombre de chocs</td><td>0,00417</td></tr><tr><td>Nombre de culture/SAU</td><td>0,0077</td></tr><tr><td></td><td>Score agroécologique</td><td>0,011</td></tr></tbody></table>

Ces variables montrent des corrélations avec les composantes résilience, résistance, et délai de stabilisation. Nous regardons graphiquement l'interaction entre ces variables corrélées :

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 34 : Evolution de la résilience par rapport au nombre de chocs impactant</figcaption></figure>

La résilience évolue négativement avec le nombre de chocs (coefficient directeur = -0,124). Plus l'exploitation est impactée par les chocs plus sa résilience baisse. Les données suivent une courbe de tendance linéaire (R²=0,83). Nous identifions sur le graphique les deux micro-fermes agroécologique de l'INRAE, Karusmart et Kreyol'inov. Nous notons que ces exploitations ne sont pas les plus résilientes de notre échantillon. Avec une moyenne de 1,8 chocs impactant pour notre échantillon, les fermes Kreyol'inov (2 chocs) et Karusmart (3 chocs) ont été plus impactées et seraient donc plus exposées aux chocs.
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 35 : Evolution de la résistance par rapport au nombre de chocs impactant</figcaption></figure>

La résistance évolue négativement avec le nombre de chocs (coefficient directeur = -0,098). Plus l'exploitation est impactée par les chocs plus sa résistance baisse. Les données suivent une courbe de tendance linéaire (R²=0,52).

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 36 : Evolution du délai de stabilisation par rapport au nombre de chocs impactant</figcaption></figure>

Le délai de stabilisation augmente avec le nombre de chocs impactant (coefficient directeur = 264). La tendance est linéaire et robuste (R²= 0,34).

Nous observons donc une baisse globale de la résilience par rapport aux trois composantes lorsque le nombre de chocs impactant augmente. Bien que le R² soit significatif pour les trois composantes, nous notons tout de même une forte corrélation confirmée entre la résilience et le nombre de chocs impactant (R²=0,8) ainsi qu'avec la résistance (R²=0,5). La tendance entre le délai de stabilisation et le nombre de chocs impactant serait quant à lui à confirmer avec un échantillon plus large.
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 37 : Evolution du délai de stabilisation par rapport à la densité d'espèces cultivées</figcaption></figure>

Plus la densité d'espèces cultivées augmente plus le délai de stabilisation des performances augmente (coefficient directeur = 61,9). La tendance est linéaire et robuste (R²=0,30). La tendance pourrait être renforcée par plus de données sur les exploitations ayant une grande densité d'espèces cultivées. Cette observation graphique est cohérente avec la réalité. Lors d'un choc, une exploitation ayant plus d'espèce différentes cultivées mettra plus de temps à remettre en fonctionnement toutes les cultures et donc stabiliser les performances comparativement à une exploitation ayant moins d'espèces cultivées sur la même surface.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 38 : Evolution du délai de stabilisation par rapport au score agroécologique</figcaption></figure>

La corrélation établie par le test de Pearson entre le délai de stabilisation des performances et le score agroécologique (p-value=0,011) se remarque graphiquement. Lorsque le score agroécologique augmente, le délai de stabilisation augmente. Cela peut s'expliquer par les pratiques composant le score agroécologique qui demande plus de temps que d'utiliser des produits par exemple. Lors d'un choc, les exploitations ayant un haut score agroécologique, ayant donc des pratiques agricoles qui prennent du temps, mettront plus de temps à stabiliser leur performance socio-économique.

Le test de Pearson étudiant uniquement les relations linéaires, nous regardons s'il existe d'autres tendances non-linéaires avec les composantes de la résilience et les variables explicatives.
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 39 : Evolution de la résilience par rapport au score agroécologique</figcaption></figure>

Bien qu'il n'y ait pas de corrélation statistique, une tendance graphique ressort pour notre échantillon. La résilience augmente jusqu'au score agroécologique de 0,6 puis la résilience diminue avec l'augmentation du score agroécologique. Il y aurait donc un optimum de pratiques agroécologiques pour être résilient. Nous observons la même tendance graphique pour la résistance.

Des pratiques agricoles agroécologiques trop chronophages sont donc un facteur impactant négativement la résilience globale de l'exploitation. Les tendances avec le score agroécologique sont cependant à confirmer avec un échantillon plus large (R²=0,3) notamment avec des exploitations similaires à l'EA03 afin de confirmer la courbe de tendance qui n'est tiré d'un côté que par une exploitation.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 40 : Graphique de l'évolution du délai de stabilisation par rapport à l'IBF</figcaption></figure>

Le délai de stabilisation augmente quand l'indice de biodiversité faunistique (IBF) augmente jusqu'à 0,7 puis le délai de stabilisation augmente quand l'IBF continue d'augmenter. Avoir une grande diversité d'élevage finit par être bénéfique pour le délai de stabilisation des exploitations. Avant le point 0,7 de l'IBF, les élevages ont plus d'effets négatifs sur le délai de stabilisation. Le R² est faible et serait donc à confirmer avec un échantillon plus large.
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 41 : Graphique de l'évolution de la résistance par rapport à l'IBT</figcaption></figure>

Bien qu'il n'y ait pas de corrélation statistique, il existe une tendance graphique entre la diversité sur l'exploitation (IBT) et la résistance. Cette tendance est positive (coefficient directeur = 3,14). Un IBT élevé aurait un impact positif sur la résistance de l'exploitation aux chocs. Le R² est faible et serait donc à confirmer avec un échantillon plus large.

L'IBT incluant la diversité animale et végétale, nous regardons si l'un ou l'autre a le plus d'impact.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 42 : Graphique de l'évolution de la résistance par rapport à l'IBV</figcaption></figure>

Il existe une tendance graphique entre la résistance et l'IBV. La résistance augmente quand l'IBV augmente (coefficient directeur = 2,9). Un IBV élevé aurait un impact positif sur la résilience. Le R² est faible et serait donc à confirmer avec un échantillon plus large.
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 43 : Graphique de l'évolution de la résistance par rapport à l'IBF</figcaption></figure>

L'IBF a une tendance négative avec la résistance. Un IBF élevé ferait diminuer la résistance de l'exploitation (coef. Directeur = -1,1). Cette tendance ne peut cependant par être confirmé car il y a trop de disparité dans les données (R² = 0,09).

L'IBV joue donc un rôle positif dans l'IBT sur la résistance.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 44 : Graphique de l'évolution de la résilience et résistance par rapport à la dépendance azotée de l'exploitation</figcaption></figure>

Il existe une tendance graphique entre la résilience, la résistance, et la dépendance azotée de l'exploitation. Nous observons que la dépendance azotée augmente avec la résilience et la résistance. Nous avons également observé précédemment que la résilience augmente avec l'IBV. Nous émettons donc l'hypothèse suivante : plus nous avons de végétaux (IBV haut), plus nous aurions besoin d'intrants donc plus nous serions dépendant (azotée) de l'extérieur. Il n'y aurait donc pas de corrélation entre la résilience socio-économique et la dépendance azotée mais une relation de causalité.

Nous notons que dans chacun des graphiques qui a été fait, l'exploitation 03 a été identifiée. Cette exploitation est celle obtenant les moins bons scores de résilience, résistance, et délai de stabilisation. Nous observons graphiquement qu'elle est souvent à l'écart des autres, pouvant modifier les courbes de tendance. Loin d'être une valeur aberrante, elle est la seule exploitation permettant de voir ce qu'il se passe pour les exploitations les moins résilientes et donc de contraster au sein de l'échantillon. Cette exploitation a tout de même des scores moyens (0,51 et 0,50) pour la résilience et résistance. Il pourrait donc être intéressant d'avoir plus d'exploitations moins performantes afin d'avoir plus de contraste dans nos données.
Nous notons également que les micro-fermes Kreyol'inov et Karusmart montre des similitudes sur de nombreux points mais de grandes disparités concernant les IBF et score agroécologique. Elles ont cependant des scores de résilience et résistance assez proche (résilience : 0,67 et 0,68 ; résistance : 0,76 et 0,69).

En résumé, voici les tendances d'évolution des variables corrélées statistiquement.

<table><caption>Tableau 24 : Synthèse des corrélations statistiques et des tendances graphiques entre les composantes et les déterminants de la résilience globale.</caption><thead><tr><th>Composantes de la résilience globale</th><th>Variable explicative</th><th>P-value &lt; 0,05</th><th>Tendance sur les composantes</th></tr></thead><tbody><tr><td>Résilience</td><td>Nombre de chocs impactant</td><td>1,1*10<sup>-9</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td>Résistance</td><td>Nombre de chocs impactant</td><td>0,00014</td><td>↓</td></tr><tr><td>Délai de stabilisation</td><td>Nombre de chocs impactant</td><td>0,00417</td><td>↑</td></tr><tr><td></td><td>Nombre de culture/sau</td><td>0,0077</td><td>↑</td></tr><tr><td></td><td>Score agroécologique</td><td>0,011</td><td>↑</td></tr><tr><td>Résilience</td><td>Score agroécologique</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↑ 0,6 ↓</td></tr><tr><td>Délai de stabilisation</td><td>IBF</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↑ 0,7 ↓</td></tr><tr><td>Délai de stabilisation</td><td>Score agroécologique</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↓ 0,5 ↑</td></tr><tr><td>Résistance</td><td>IBT</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↑</td></tr><tr><td>Résistance</td><td>IBV</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↑</td></tr><tr><td>Résilience</td><td>Dépendance azotée de l'exploitation</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↓ 12% ↑</td></tr><tr><td>Résistance</td><td>Dépendance azotée de l'exploitation</td><td>Non corrélés statistiquement mais tendance graphique</td><td>↓ 9% ↑</td></tr></tbody></table>
En rouge sont représentées les flèches dont les variables ont un effet négatif sur la composante de la résilience étudiée, et en vert les effets positifs.

Statistiquement et graphiquement, le nombre de chocs impactant, la densité d'espèces cultivées, les pratiques agroécologiques, la biodiversité totale (IBT) ainsi que les biodiversités animale (IBF) et végétale (IBV), sont des déterminants de la résilience globale, agissant positivement ou négativement sur ses composantes (résilience, résistance, délai de stabilisation).

Nous allons maintenant analyser qualitativement les déterminants de la résilience à dire d'acteurs.

## ii. Analyse qualitative à dire d'acteurs

Sur les 22 exploitations enquêtées, 20 exploitations ont été enregistrées. Les enregistrements ont pu être retranscrits puis encodés dans Nvivo par les codes : Facteurs, Chocs, Impacts, Capacités.

A dire d'acteurs, des facteurs de résilience ont été identifiés. Ces facteurs sont des éléments ayant aidé les exploitations à être résilientes face à un choc ou des éléments qui ont manqué à l'exploitation lors d'un choc et qui les auraient aidés à être résiliente. Des facteurs de vulnérabilité ont également été identifiés. Ces derniers sont décrits par les acteurs comme desservant l'exploitation face à un choc. Voici le résultat graphique de cette analyse de contenu.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 45 : Diagramme hiérarchique des facteurs de la résilience : logiciel NVivo</figcaption></figure>

Le diagramme hiérarchique des facteurs de la résilience (Figure 45) montre que le facteur le plus évoqué par les agriculteurs est la diversité des productions agricoles en général et en particulier l'élevage : « E : Grâce à quoi ça a tenu ? A : Grâce à l'élevage. » (EA 20).

Le deuxième facteur qui ressort le plus est la résilience personnelle de l'agriculteur. Dans la résilience personnelle, l'atteinte morale/mentale du choc sur l'agriculteur impacte le plus négativement la résilience personnelle et donc la résilience de l'exploitation. Vient ensuite la passion de l'agriculteur pour son métier qui a un impact positif sur la résilience personnelle.

Le troisième facteur ressortant majoritairement est l'environnement social et économique de l'exploitation. La lourdeur administrative et les subventions (accès aux subventions, délais de
payements, etc.) ressortent comme déterminants dans l'environnement économique et administratif de l'exploitation.

Sont évoqués ensuite : la commercialisation, les pratiques agricoles, la main d'œuvre.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 46 : Facteurs de la résilience par rapport au nombre de cas encodés</figcaption></figure>

La Figure 46 décrit le nombre de cas dans lesquels les facteurs ont été encodés. Nous avons donc là l'impact positif de ces facteurs sur la résilience. Les facteurs les plus présents sont la mécanisation, la diversité des productions, et la commercialisation (souvent le mode de commercialisation comme la vente directe, et le nombre de circuit de vente) qui ont été encodés dans 16/20 exploitations. Les pratiques agricoles ont été encodés dans 14/20 exploitations et la capacité financière dans 13/20 exploitations. Dans 12 exploitations, il est ressorti que l'autonomie de prise de décision et l'accès à du matériel ainsi que l'utilisation de cultures adaptées au contexte guadeloupéen ont un effet positif sur la résilience face aux chocs.

Dans 11 exploitations sur 20, la résilience personnelle, la main d'œuvre (notamment l'autonomie en main d'œuvre), et la diversité des activités (les pluri-actifs) ont joué un rôle positif sur la résilience des exploitations.

La moitié de l'échantillon (10 exploitations) mentionne que l'agro-transformation aide à la résilience de l'exploitation. Ceux qui la pratique l'affirme, et ceux n'en faisant pas disent que ça les aurait aidés notamment pour conserver les productions quand le marché n'est pas bon et pour avoir une valeur ajoutée sur des produits initialement à bas prix sur le marché actuel.
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 47 : Facteurs de la vulnérabilité par rapport au nombre de cas encodés</figcaption></figure>

Comme pour la résilience, nous regardons quels sont les facteurs qui ont été les plus encodés dans le code « Vulnérabilité ». Le maximum de cas encodés est de 9. Peu d'exploitations ont évoqué ou montré des éléments qui impactent négativement la résilience. Les principaux facteurs qui ressortent sont : l'enherbement (et sa gestion), la temporalité du choc (le choc n'aurait pas eu le même impact sur l'exploitation s'il était arrivé à un autre moment dans l'année ou dans la vie de l'exploitation), la pénibilité du travail (souvent lié à l'enherbement), le manque de main d'œuvre, l'instabilité climatique qui rend plus difficile l'organisation du travail, l'absence de mécanisation (souvent lié à l'enherbement), la localisation de l'exploitation (liée au support de l'exploitation : drainage, qualité de sol, localisation climatique, etc.), les difficultés de commercialisation. Cela montre que l'enherbement est une contrainte majeure pour les exploitations, en particulier en agriculture Biologique.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 48 : Facteurs de la résilience face au choc covid par rapport au nombre de cas encodés</figcaption></figure>
Le mode de commercialisation ressort comme un déterminant principal de la résilience face au choc covid.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure 49 : Facteurs de la résilience face aux chocs climatiques par rapport au nombre de cas encodés</figcaption></figure>

Face aux chocs climatiques, les facteurs ressortant des enquêtes majoritairement sont : des cultures adaptées au contexte Guadeloupéen, avoir un système d'irrigation, et les pratiques agricoles mises en place sur l'exploitation. Ces facteurs ont été encodés dans 7 enquêtes. Viennent ensuite l'autonomie de prise de décision, l'élevage, et la localisation de l'exploitation, tous encodés dans 5 enquêtes.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 50 : Facteurs de la résilience face aux chocs sanitaires par rapport au nombre de cas encodés</figcaption></figure>
Cinq exploitations ont été touchées par des chocs sanitaires. Seulement 4 exploitations ont évoqué ou montré des facteurs aidant à la résilience. Parmi ceux-là nous notons : l'autonomie de prise de décision (notamment pour décider d'arrêter une culture et d'en commencer une autre), la diversité des productions agricoles, la connaissance des risques sanitaires sur les cultures. Vient ensuite, identifiée par 3 exploitations, l'utilisation de cultures adaptées au contexte Guadeloupéen.

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure 51 : Facteurs de la résilience face aux chocs sociaux par rapport au nombre de cas encodés</figcaption></figure>

Face aux chocs sociaux par lesquels 9 exploitations ont été impactées, 4 exploitations ont évoqué des facteurs à impact positif face à ces chocs. L'autonomie en main d'œuvre a été évoquée par 4 exploitations. Vient ensuite la résilience personnelle qui a été évoquée pour 3 exploitations.

Les déterminants de la résilience à dire d'acteurs sont nombreux et variés, mettant en lumière les difficultés majeures auxquelles les agriculteurs font face.

### iii. Croisement des déterminants statistiques et qualitatifs

#### Déterminants communs aux analyses statistiques et qualitatives

Les déterminants étudiés ne sont pas les mêmes dans les deux analyses mais certaines variables explicatives de l'analyse statistique sont également ressorties des contenus analysés qualitativement.

Quantitativement nous avons observé des tendances corrélées entre la résilience et le score agroécologique qui traduit l'utilisation de pratiques agroécologiques. Ce déterminant est également ressorti dans l'analyse qualitative par le facteur « pratiques agricoles ». Parmi les pratiques agroécologiques inclues dans le score agroécologique, l'utilisation d'amendement organique comme le compost est ressortie pour 5 exploitations. L'utilisation des arbres dans le
système et le paillage sont ressortis dans les discours de 4 exploitations. La sélection des plants est ressortie trois fois, tout comme le travail du sol et l'étalement des plantations. Nous pouvons citer l'exploitation 12 qui a évoqué la sélection des plants et l'utilisation du compost « *Je suis passé par un pépiniériste sérieux, il m'a préparé des plantes, je les ai vues.* Alors que la première parcelle, c'était du tout-venant. Ce n'était pas fait de la même manière, je n'ai jamais mis de compost de l'autre côté » (EA 12 : résilience = 0,92). Ici l'exploitant avait deux parcelles de cocotiers dont les pratiques agricoles ne sont pas les mêmes, en particulier pour la mise en place de la parcelle au démarrage. Sur la plus récente du compost a été appliqué à la plantation et sur des plants sélectionnés chez un professionnel. Tandis que l'autre parcelle n'a rien eu de tout ça. La différence de résilience s'est vue lors d'un cyclone. 12 exploitations ont évoqué l'utilisation de cultures adaptées aux conditions Guadeloupéennes. Nous notons également que l'étalement des productions dans le temps apparaît comme une adaptation après un choc, notamment climatique : « *Puisque du coup, on s'est adapté. Notamment pour l'implantation de Ka Manioc. On a décidé de s'adapter aux conditions et d'étaler l'implantation et du coup, d'étaler la récolte aussi. Alors, on s'adapte, quoi.* » (EA 17 : résilience = 0,62) et « *Suite à Maria où je plantais des grandes surfaces, j'ai arrêté. Et aujourd'hui, je plante à peu près entre 5000 et 7000 m², donc un demi-hectare, peut-être un peu plus, mais je plante tous les deux mois. Donc de façon régulière, je mets en terre* » (EA 19 : résilience = 0,82). L'exploitation 23 évoque cet étalement notamment dans un objectif de limiter les pertes et étaler le travail : « *Quand je récolte ça en juillet, parce que j'ai planté en avril, planter en mai, je vais récolter en août, et ainsi de suite* » (EA 23 : résilience = 1).

La diversité des productions est un déterminant également évoqué de nombreuses fois dans les entretiens et que nous pouvons retrouver quantitativement par les indices IBV et IBF. L'IBV a une tendance graphique à impact positif sur la résilience, ce que nous retrouvons également dans les discours : « *exploitation hyper diversifiée, à chaque fois qu'il y a un choc, c'est sur une culture spécifique* » (EA 10 : résilience = 0,68) « *Je résiste au choc à tous les événements comme je vous dis grâce à la diversification. Une exploitation, je vous dis, ne doit jamais mettre tous ses œufs dans le même panier.* » (EA 20 : résilience = 0,94).

Pour la diversification par l'élevage, la tendance graphique est moins marquée. Nous retrouvons cela dans les discours avec certains ateliers élevages qui ont permis d'être plus résilient « *Parce qu'heureusement qu'il y a le poulaiiller qui subvient à tout ça. Puisque la base de l'exploitation, c'est l'élevage.* » (EA 02 : résilience = 0,82), « *Je me rabattais sur l'apiculture à cette époque.* » (EA 12 : résilience = 0,92), « *Je dirais que ce sont les bêtes, quand même. Oui, c'est l'élevage. Parce que c'est un capital qui dort, et... Quand il y a un problème de trésorerie, on en vend un peu, et hop ! Ça fait tampon.* » (EA 29 : résilience = 0,80). Et d'autres qui ont plutôt crée de la vulnérabilité : « *Tout ce qui est animaux. La pénibilité, c'est plutôt pour... Pour aller... Amener de l'eau. Ou amener des éléments pour... de la paille pour les animaux. La paille de bœuf, c'est plus... C'est plus pénible. [...] il y a plus de travail de... Il faut toujours faire du traitement pour les animaux parce qu'il y a pas mal de parasites aussi. Il y a pas mal de parasites. Donc, il faut toujours être à 100%.* » (EA 24 : résilience = 0,80).

Globalement, la diversité par l'élevage est un avantage pour la résilience face à certains chocs au niveau économique et agronomique. Cependant, au niveau de la pénibilité, l'élevage peut mettre en difficulté l'exploitation dans certains cas car l'atelier demandera plus de temps qu'habituellement.
## Etudes de cas : Analyse des déterminants de la résilience et de la vulnérabilité des exploitations les plus extrêmes

L'analyse entre les résultats des deux approches (quantitative et qualitative) met en lumière des déterminants clés de la résilience. Pour approfondir cette analyse nous regardons deux cas contrastés : l'exploitation présentant la plus grande résilience et l'exploitation montrant les plus grandes difficultés. Cette analyse de cas permet de mieux comprendre l'impact concret des différents facteurs identifiés.

### Exploitation la moins résiliente :

L'exploitation la moins résiliente globalement est l'exploitation 3. Cette exploitation a une résilience moyenne de 0,5 et une résistance de 0,51. Son délai de stabilisation est de 2059 jours en moyenne. Les 4 types de chocs étudiés ont eu un impact sur cette exploitation. Elle est la seule exploitation dans ce cas.

### Exploitation la plus résiliente :

Deux exploitations n'ont été impactées par aucun choc et obtiennent donc les notes maximales : résilience = 1, résistance = 1, délai de stabilisation = 0. Parmi ces deux exploitations, l'une commençait tout juste l'atelier culture et ne pouvait donc pas en parler. L'exploitation était basée sur l'élevage de poulets de chair et pondeuses en bâtiment contrôlé. Cela lui a permis de n'être jamais impacté par les chocs et n'a donc pas beaucoup développé sur les déterminants de la résilience en dehors de cet aspect « contrôle du bâtiment ».

Nous nous focalisons donc sur la deuxième exploitation ayant obtenu les notes maximales, l'exploitation 23. Cette exploitation, au contraire n'a pas d'élevage qui lui appartient, mais intègre les animaux de l'élevage de sa sœur pour la fertilisation et la valorisation des écarts de tri.

<table><caption>Tableau 25 : Tableau comparatif des exploitations la moins et la plus résiliente par rapport aux déterminants quantitatifs et qualitatifs</caption><thead><tr><th></th><th>Moins résiliente : EA 03</th><th>Plus résiliente : EA 23</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de chocs impactant</td><td>4</td><td>0</td></tr><tr><td>Densité d'espèces cultivées</td><td>13/ha</td><td>5,1/ha</td></tr><tr><td>Score agroécologique (entre 0 et 1)</td><td>1</td><td>0,7</td></tr><tr><td>IBT</td><td>0,77</td><td>1,53</td></tr><tr><td>IBV</td><td>0,76</td><td>1,53</td></tr><tr><td>IBF</td><td>0,68</td><td>0</td></tr></tbody></table>
Déterminants qualitatifs

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

- Résilience personnelle

- Commercialisation

- Diversité des productions

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

- Pratiques agricoles

- Résilience personnelle

- Localisation de l'EA

- Régularité de revenue

- Main d'oeuvre

L'exploitation la moins résiliente se trouve être la plus diversifiée et celle ayant obtenu un score agroécologique le plus élevé. Si nous regardons la résilience écologique calculée par ma collègue dans le cadre de l'analyse ICE (prenant en compte la capacité de stockage en azote de l'exploitation), cette exploitation obtient également une meilleure note : EA 03 =0,7 ; EA 23 = 0,14. Nous pouvons émettre l'hypothèse qu'une exploitation trop diversifiée serait moins résiliente, il y aurait un optimum de diversification pour être résilient socio-économiquement.

Qualitativement, la résilience personnelle est un facteur qui ressort dans les deux discours (11 exploitations/20 l'ont évoqué). Dans le discours de l'EA 03, la résilience personnelle à un taux de couverture de 8,56% contre 3,50% pour l'EA 23. Ce facteur est donc plus important pour l'EA 03. « C'est comme si on recommençait en fait. » (EA03), après les chocs covid et sanitaire, l'exploitante évoque qu'elle devait tout remettre en place, qu'il fallait donc plusieurs années avant de réavoir un revenu « normal ». Sa résilience personnelle lui a permis de ne pas lâcher et de continuer malgré les difficultés : « On se dit, ben, comment on va faire ? Qu'est-ce que je fais ? Je me pends ou pas ? Non, mais sérieusement. Parce qu'en fait, on s'est donné, on s'est engagé dans un fonctionnement, et on se rend compte que, ouais, ben, tu es toute seule. » (EA03). Cette agricultrice relève le non-suivi, la solitude dans les projets qu'elle cherche à mettre en place, notamment au moment de la commercialisation. Les filières, ou l'absence de filière, ne suit pas. Ce facteur est le deuxième évoqué dans son cas.

L'exploitant 23 évoque sa résilience face aux difficultés du foncier : « il faut le dire aussi, quand tu es quelqu'un de faible, on t'a dit de partir, donc tu pars. [...] Mais moi, j'ai été quand même assez fort, assez résistant pour faire comprendre ça. Aujourd'hui, je peux dire que je vis bien sur une exploitation familiale ». L'indivision des terres est un souci auquel il a eu à faire face. Sans sa résilience personnelle l'exploitation n'aurait pas été la même aujourd'hui.

Dans les deux cas, l'exploitant agricole a dû être résilient pour continuer l'exploitation et s'accrocher face aux difficultés. Mais cette résilience peut être fragile, notamment dans la solitude (l'agriculteur est seul sur l'exploitation et n'a pas d'aide extérieur).
L'exploitation 3 indique : « Mais le travail était encore plus conséquent puisqu'on ne pouvait pas avoir les denrées primaires ou nécessaires pour conduire l'exploitation. Alors tout était, comment dire, on produisait tout en fait, sur place. D'où cette résilience. » concernant la diversité des productions sur son exploitation. La diversité a diminué par rapport au passé car celle-ci prenait beaucoup de temps. En étant très diversifié, l'exploitant définit son exploitation comme résiliente. Nous pouvons donc émettre l'hypothèse que cette résilience est plutôt écologique mais qu'en termes de pénibilité l'exploitation est moins résiliente, ce qui mène à une baisse de résilience globale.

L'exploitant 23 évoque les adaptations qu'il a dû faire dans ses pratiques pour ne pas être impacté par le changement climatique « On fait beaucoup plus de paillage, je suis passé en goutte à goutte, mais l'impact du climat, ça se ressent. » « On va avoir trop d'eau, donc il faut adapter les parcelles qui sont plus en hauteur, et quand il fait chaud comme ça, c'est pailler pour qu'on puisse garder un maximum d'humidité ». Il a également une bonne conscience de l'équilibre nécessaire à son sol en termes d'apports organique « Donc si on fait un apport d'azote, de carbone, elle sera toujours vivante. ». Pour lui sa présence sur l'exploitation est un avantage indéniable pour mettre en place ces pratiques, entretenir les parcelles et ne pas être impacté par les chocs climatiques et sanitaires « Il y a la présence aussi, je suis continuellement dans mon jardin, je nettoie. ». La localisation est ressortie de façon positivement de ce point de vue dans les entretiens. Il est également ressorti en positif lorsque les exploitations étaient positionnées dans des endroits moins touchés par les aléas climatiques extrêmes. Dans le cas contraire le facteur « Localisation de l'EA » est ressortie négativement : « Je suis dans une zone inondable, donc les... catastrophes naturelles, je ne peux pas... je ne peux pas lutter. » (EA 25 : résilience = 0,83 (résilience avec impact = 0,30)). La localisation de l'exploitation est un avantage certain dans la résilience face aux chocs climatiques, ne serait-ce que parce qu'elle peut permettre de réduire l'exposition à ceux-ci.

Concernant la main d'œuvre, l'« autonomie » en main d'œuvre a été une grosse problématique pour l'exploitation 3 car l'exploitante travaillant seule elle est autonome mais manque de main d'œuvre pour exploiter tout le potentiel de son exploitation : « on n'a pas d'aide, on ne peut pas se soulager de certaines choses, en fait. Parce qu'on est bloqués, là. ». Dans le cas de l'exploitant 23, qui travaille également seule sur son exploitation, c'est une autonomie volontaire qui est finalement bénéfique pour la résilience de l'exploitation : « je travaille seul. Je fais le choix de travailler seul. Donc je n'ai pas de problème de personnel. ». L'exploitation 18 fonctionne de la même manière : « c'est un choix délibéré. Parce que j'ai des entreprises et j'avais beaucoup d'employés, je n'ai plus confiance. [...] Si je ne peux pas faire par moi-même, je ne fais pas. J'ai eu plein de vols, plein de gens que je payais, qui ne voulaient pas bosser [...] C'est insupportable ». L'autonomie en main d'œuvre dans ces cas est bénéfique pour la résilience car elle diminue l'exposition aux aléas sociaux. La différence entre ces deux exploitants travaillant seuls est que l'exploitant 23 adapte la quantité de travail pour que tout soit faisable, et ressentent donc moins le manque de main d'œuvre comme peut le sentir l'exploitant 3 qui est très diversifiée et dont la charge de travail est sûrement trop élevée. Cela met en lumière le manque de confiance des agriculteurs en la main d'œuvre, notamment pour obtenir une main d'œuvre qualifiée et fiable. L'autonomie en main d'œuvre avec une charge de travail adaptée serait donc un déterminant clé de la résilience.

Nous retenons donc que la résilience personnelle de l'exploitant est clé pour le maintien de l'activité de l'exploitation, qu'il y aurait un optimum entre résilience et diversité des
productions au-delà duquel la charge de travail serait trop importante. Lorsque de la charge de travail devient trop importante l'autonomie en main d'œuvre n'est alors plus possible sans affecter la résilience globale de l'exploitation.

# V. Discussions

## 1. Discussion des résultats

L'outil créé a permis de chiffrer une résilience des exploitations agricoles et les comparer entre elles sur différentes dimensions de la résilience socio-économique selon la définition choisie. L'outil est adapté à notre contexte ce qui a permis d'obtenir des résultats les plus proches de la réalité possible à l'aide d'indicateurs de performances socio-économique qui n'ont peu voire pas été utilisés dans la littérature. Cependant, l'inexistence de formule calculatoire de la résilience socio-économique globale et universelle demande de faire des choix dans ce que nous voulons mesurer. Notre méthode de calcul ne prend donc pas en compte la vulnérabilité des exploitations agricoles. Elle ne prend pas en compte la durée de déclin des performances ni la vitesse de rebond des performances (gain performances/durée).

Nous avons également dû choisir des indicateurs de performances et nous n'avons pas pu les réunir comme une seule performance générale de l'exploitation. L'union des trois se fait par une moyenne de l'ensemble. Nous avons questionné les agriculteurs lors des entretiens sur le poids qu'ils donneraient à chacun des trois performances pour représenter au mieux la performance générale de leur exploitation (en pourcentage). Les avis convergents avec certains agriculteurs qui attribuaient un grand pourcentage à l'économique (EA 17 : E=60%, A=30%, P=10%), d'autres qui mettaient chacune des performances à égalité (EA 19 : E, A, P=33,3%), et d'autres qui mettent la pénibilité largement en tête (EA 27 : E=15%, A=15%, P=70%). En moyenne, pour chaque performance, la note de 33,3 leur était attribuée soit les trois performances à égalité mais cela ne représente pas la réalité individuelle des agriculteurs. Les tests statistiques n'ont pas montré de corrélation entre les niveaux de résilience et la performance prioritaire pour les agriculteurs. Il serait néanmoins intéressant de tester une formule de la résilience qui prenne en compte cette pondération individuelle pour chaque exploitation.

Globalement, la mesure des performances pourrait être poussée plus loin avec plus d'indicateurs et un suivi temporel des exploitations. Par ailleurs, un travail sur une formule mathématique reprenant toutes les composantes de la résilience dans le temps serait intéressant afin de généraliser plus largement à d'autres contextes la mesure de la résilience socio-économique.

Cette étude étant une première étude exploratoire, l'échantillon était de taille limitée, il serait intéressant d'enquêter plus d'exploitation afin d'élargir l'échantillon en incluant plus de diversité dans les exploitations enquêtées. Notre échantillon est relativement homogène structurellement (exploitations polyculture-élevage, majoritaire Bio ou mettant en place des pratiques durables) ce qui donne des résultats de résilience très homogène. L'échantillon est globalement résilient, enquêter des exploitations moins résilientes permettrait de tester l'outil dans ces conditions mais aussi d'identifier des déterminants de la résilience différents. Les résultats de notre étude vont dans le sens de certaines études qui indiquent que l'agroécologie permettrait une meilleure résilience socio-économique (Fiore et al., 2024) mais nous ne
pouvons pas le confirmer à ce stade de l'exploration. Malheureusement le manque de temps n'a pas permis d'enquêter des exploitations plus conventionnelles et spécialisées qui sortent du cadre d'analyse du projet MAKIBio. C'est une piste de recherche pour la suite de l'étude.

Dans le cadre du projet MAKIBio, en parallèle de cette étude, les indices d'intégration culture-
élevage (ICE), et de biodiversité (IBT, IBV, IBF) ont été mesurés sur les mêmes exploitations.
Le comparatif de ces résultats est très intéressant. L'indice d'ICE a permis également de
calculer d'autres performances dont une résilience « écologique ». Cette formule de calcul se
base sur la capacité de stockage en azote de l'exploitation. Il se trouve qu'il n'y a pas de
corrélation statistique ni de tendance graphique entre cette résilience « écologique » calculée
dans l'ICE et la résilience socio-économique (que cela soit pour la résilience, la résistance, et
le délai de stabilisation). Concernant les pratiques agricoles, il y avait cependant une corrélation
et une tendance graphique entre le score agroécologique et la résilience socio-économique. Les
pratiques incluses dans ce score faisant appel à des paramètres socio-économiques (capacité
financière pour la mécanisation, temps de travail pour mettre en place les pratiques etc.), cette
différence avec la résilience par les calculs d'azote s'explique ainsi. Nous notons tout de même
que cette résilience ne prend pas en compte tous les aspects de la résilience comme la capacité
de mobiliser cet azote en cas de choc, et ne prend tout simplement pas en compte la temporalité
mais le stock d'azote à un instant T. Toutes ces différences expliquent qu'il n'y ait pas de
corrélation entre les deux types de résiliences mesurées.

Il serait cependant intéressant de mesurer la résilience écologique réelle des exploitations agricoles, potentiellement en se basant sur la biodiversité présente, les indices de biodiversité calculés dans le cadre du projet n'étant que la diversité de production et non la biodiversité induite et spontanée présente sur l'exploitation. Sur cette base de calcul de la diversité de production sur l'exploitation il est intéressant de voir une tendance graphique avec la résilience socio-économique. La corrélation statistique pourrait se faire sur un échantillon plus large. Au stade actuel de l'étude, nous pouvons déjà émettre l'hypothèse qu'il y a un lien entre la résilience socio-économique et la diversité des productions, qu'elles soient végétales ou animales. La résistance élevée de l'échantillon relevée dans la partie III.2.ii.La résistance peut également s'expliquer par les pratiques mises en place sur les exploitations. La résilience globale de l'échantillon pourrait être induite par cette résistance élevée. Une comparaison des résultats avec des systèmes conventionnels et des systèmes en agriculture durable non-polyculture-élevage permettrait de confirmer ou infirmer la place importante de la résistance dans la résilience globale mais également d'affiner l'analyse des éléments qui permettent cette résistance. Le déploiement sur le terrain des trois études en simultané est complexe mais pertinent vis-à-vis de l'utilisation des résultats.

Les hypothèses de déterminants émises en première partie de ce rapport sur la base de la
bibliographie n'ont pas toutes été validées dans cette étude. D'autre part, certains déterminants
ne figuraient pas dans l'état de l'art produit. Parmi ceux-là nous notons le nombre de chocs qui
fait référence à la vulnérabilité et à l'exposition aux chocs. Nous notons également la densité
d'espèces cultivées, la mécanisation, l'utilisation de cultures adaptées aux contextes, et les
pratiques agricoles. Ces déterminants relèvent du choix stratégique de l'itinéraire de culture.
Ces aspects-là pourraient être travaillés avec les agriculteurs afin de trouver un compromis ou
un optimum dans les pratiques qu'ils mettent en place afin d'obtenir un itinéraire le moins
contraignant possible, pour lequel ils ont les connaissances nécessaires, suffisamment rentables
pour ne pas mettre en difficulté financière l'exploitation, et qui permettraient d'avoir une
meilleure résilience globale aux chocs. Dans la littérature, le déterminant « capacité financière » est souvent inclus dans « autonomie financière ». Ce dernier n'est pas ressorti majoritairement. Dans notre échantillon, la capacité financière est plus déterminante que l'autonomie financière. Un soutien financier extérieur aiderait donc à la résilience de ces exploitations. Le dernier déterminant de cette étude qui n'apparaît pas dans les hypothèses de départ est le mode de commercialisation. Celui-ci serait propre au contexte au vu des difficultés liées aux filières. Nous avions effectivement vu dans le contexte de cette étude que la filière de productions diversifiées était moins robuste que les filières des cultures d'exportation. Le mode de commercialisation le plus favorable à la résilience est donc la vente directe et la vente de paniers de produits, comme ce qui a pu être fait lors du covid.

Dans la mise en place terrain des enquêtes, une première phase de travail avec l'agriculteur pendant une matinée ou sur une tâche de son choix a été faite. Cette pratique a de nombreux avantages. Les agriculteurs ont toujours été ravis de participer à l'enquête ne serait-ce que par le travail qui avait été accompli en première partie de journée. Les tâches exécutées étaient variées la majorité était des tâches longues, physiques, et chronophages. Le travail accompli permettait largement de compenser le temps que nous prenions ensuite pour l'enquête. Ce travail était également un moment de partage avec l'agriculteur. Dès cette phase, l'enquête commençait. Il s'agissait d'une mise en confiance de l'agriculteur. La différence s'est largement observée lors de l'enquête entre un agriculteur qui avait travaillé avec nous et un autre qui nous donnait une tâche puis partait lui-même sur une autre. Dans le deuxième cas l'agriculteur était bien moins enthousiaste et avait plus de difficulté à s'épancher sur les éléments qui ont permis de passer les chocs et ceux qui ont freiné la résilience. Cette première phase de travail a donc joué sur la qualité d'information récoltée par la suite.

L'étude, bien que certains aspects puissent être approfondis, permet de contribuer au débat scientifique actuel sur la résilience socio-économique des exploitations et des méthodes de mesure.

## 2. Perspectives

L'outil de mesure de la résilience tel qu'il est abouti pourrait servir comme aide au suivi des exploitations afin d'identifier au fur et mesure de leur vie les éléments menaçant la résilience socio-économique au cas par cas en fonction de l'évolution de celle-ci. Si un suivi est régulier il permettrait d'identifier le plus tôt possible les chocs les plus impactant pour les exploitations et donc de mettre en place les solutions les plus adaptés pour les agriculteurs. En résumé cet outil est réplicable dans d'autres contextes agricoles (en adaptant les chocs), il peut servir comme outil de suivi pour les agriculteurs mais aussi pour identifier les difficultés et travailler sur les leviers notamment dans le cadre de la recherche.

Mesurer la résilience et identifier ses déterminants est un départ concret pour la recherche. Celle-ci peut continuer dans plusieurs directions sur ce sujet. Après avoir identifié les déterminants, il serait intéressant de trouver des solutions pour généraliser leur présence et leur accessibilité aux agriculteurs du territoire, en particulier à ceux qui sont le plus en difficulté. Pour cela, il serait intéressant de travailler en co-participation entre les chercheurs, les agriculteurs, et les acteurs du territoire, afin de créer des leviers et de renforcer les solutions déjà existantes.