Définition et application de la programmation linéaire (PL) en agriculture

Définition et application de la programmation linéaire (PL) en agriculture

Définition 

Plusieurs définitions ont été données à la programmation linéaire (PL) selon le contexte de l’étude et la problématique traitée. Selon BENOIT-CATTIN (1995), la PL est une technique de programmation mathématique qui est utilisée dans de nombreux processus de prise de décision où le décideur doit identifier, quantifier ses limites et doit spécifier une fonction « objectif » à maximiser (profit) ou à minimiser (coût). BOUSSARD et DAUDIN (1988) définissent la PL dans le cadre de l’agriculture comme une technique d’optimisation qui permet de prévoir le plan de production agricole à partir des solutions optimales. Pour BARBIER (1994), la PL permet d’explorer la rationalité du changement technique telle que le choix des activités, des systèmes de cultures ou de substitutions entre intrants. Dans le cadre de notre travail, la PL appliquée aux modèles d’exploitations détermine pour un scénario donné, la meilleure combinaison possible de culture qui maximise le profit du producteur tout en respectant les différentes contraintes qui limitent son choix de production.

Programmation linéaire dans le cadre de l’agriculture 

L’utilisation de la PL par les agroéconomistes remonte aux années 1950 où sa première utilisation a été la détermination des plans de production optimaux au niveau de l’exploitation ou du sous-secteur. La préoccupation de savoir reproduire le système existant avant d’examiner son amélioration a conduit à une utilisation plus positive de la PL (BENOITCATTIN, 1995).

Au Burkina Faso, les travaux qui ont fait appel à la PL comme outil d’analyse du comportement des exploitations sont nombreux. BARBIER (1994) a utilisé la PL pour analyser la durabilité d’un système agraire villageois à Bala dans la zone cotonnière Ouest du Burkina Faso. Dans le même village, BARBIER et BENOIT-CATTIN (1997) ont analysé la viabilité à moyen et long terme d’un système agraire. OUEDRAOGO (2005) a utilisé la PL pour analyser les possibilités d’une intensification de l’agriculture dans le plateau central du Burkina Faso à partir des nouvelles technologies. DABIRE et al. (2009) ont fait une évaluation ex-anté de la prévision saisonnière en petit paysannat burkinabé dans la commune rurale de Dano. LALBA et al. (2005) ont utilisé la PL pour évaluer l’impact économique et environnemental des mécanismes de gestion des parcours communs dans le terroir de Ouara à l’ouest du Burkina Faso. ZOUNDI et al. (2007) ont utilisé la PL pour analyser les comportements des producteurs par rapport à l’adoption de systèmes de cultures améliorés de niébé dans les villages de Madougou et de Ziga dans la zone semi aride du Burkina Faso. ZONGO (2010) a analysé les pratiques des producteurs et la conception des innovations dans les villages de Koumbia et de Kourouma à l’ouest du Burkina Faso par le biais de la PL. OUERESSE (2009) a évalué l’effet de la prévision saisonnière sur le revenu des producteurs dans le village de Bala .

Mais à l’exception de OUEDRAOGO (2005) et de ZOUNDI et al. (2007) la plus part de ces auteurs ne prennent pas en compte à la fois la variabilité climatique et la diversité des exploitations. Cependant, pour obtenir des résultats plus réalistes dans un régime essentiellement pluvial, il est pertinent de considérer le risque et la possibilité que chaque spéculation produise différents rendements selon les conditions agro-climatiques (MASTERS et VITALE, 1998). La prise en compte de la diversité des exploitations permet d’adapter les outils d’aide à la diversité des exploitations. En effet, la modélisation des exploitations pourrait déboucher sur des outils d’aide à la gestion des exploitations, à l’usage des agriculteurs, permettant d’optimiser l’utilisation des ressources en fonction d’objectifs économiques et sociaux (AFFHOLDER, 1995). Dans le cadre de ce travail, nous adoptons la même démarche que OUEDRAOGO (2005) et ZOUNDI et al. (2007). Cependant notre démarche possède une certaine originalité. Cette originalité réside d’une part dans la typologie des producteurs et d’autre part dans le thème traité. La typologie de OUEDRAOGO (2005) est basée sur les ménages alors que la nôtre est basée sur les exploitations. ZOUNDI et al. (2007) ont fait une typologie basée sur les systèmes de production ce qui diffère de la nôtre car c’est le système de culture qui détermine nos types de producteurs.

Forces et limites de la programmation linéaire

La PL est considéré par de nombreux auteurs comme un véritable outil d’analyse du comportement des producteurs. Selon OUEDRAOGO (2005) la PL constitue un outil puissant d’analyse pour évaluer les effets des politiques agricoles sur le comportement et le revenu des producteurs. Selon ADEGBIGI (2003), elle apparaît comme un moyen efficace de procéder rigoureusement à la présentation des décisions étant donné que les hypothèses de calcul sont fondées sur des faits observés et les solutions sont confrontées aux réalités observables. En somme, la PL permet d’évaluer l’impact des politiques agricoles et des nouvelles technologies sur la production agricole afin de prendre les meilleures décisions tout en respectant les contraintes du milieu.

Malgré les multiples forces, la PL a des limites. Elle ne considère qu’une seule fonction objectif pour le producteur alors que celui-ci peut avoir plusieurs objectifs. Ce qui constitue une limite car la logique du fonctionnement des exploitations n’est pas toujours basée sur la maximisation de la marge brute ou de la marge nette (MENDEZ, 1995).

Notion de changements climatiques

Définition

Selon la définition du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC, 2007), le changement climatique se réfère à tout changement du climat dans le temps dû à la variabilité naturelle du climat ou résultant de l’activité humaine. Cette définition diffère de celle énoncée par la Convention cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC, 2001) qui définit le changement climatique comme les changements de climat qui sont attribués directement ou indirectement à une activité humaine altérant la composition de l’atmosphère et qui viennent s’ajouter à la variabilité naturelle du climat observé au cours des périodes comparables. De ce qui précède, nous définissons les changements climatiques comme l’ensemble des variations statistiquement significatives de l’état moyen du climat dans un endroit donné dues à des facteurs humains et naturels.

Causes et situation des changements climatiques dans le monde

Selon le GIEC, les changements climatiques sont dus à l’augmentation des concentrations atmosphériques de gaz à effet de serre (GES) et d’aérosols qui modifient le bilan énergétique du système climatique. Les plus importants GES sont le dioxyde de carbone (CO2), le méthane (CH4), l’oxyde nitreux (N2O) dont les concentrations se sont fortement accrues depuis 1750 sous l’effet des activités humaines. La hausse de la concentration de ces gaz entre 1970 et 2004 a été de 70% et les rejets annuels de CO2 (plus important GES) ont augmenté de 80% environ pendant la même période (GIEC, 2007). A ces facteurs anthropiques, s’ajoutent des raisons naturelles liées aux paramètres orbitaux biens établis de l’échelle paléoclimatique, avec des conséquences climatiques freinées par l’effet d’inertie des accumulations glaciaires, l’activité solaire, l’activité volcanique et les aérosols associés (plus particulièrement les sulfates) (CEDEAOCSAO/OCDE, 2008). Il s’ensuit alors un réchauffement qui se traduit à l’échelle du globe par une hausse des températures moyennes de l’atmosphère et de l’océan, une fonte massive de la glace et une élévation du niveau moyen de la mer. La température moyenne de la terre a augmenté de 0,74°C entre 1906-2005 (GIEC, 2007). Par conséquent, le niveau moyen de la mer s’est élevé de 1,8 mm/an depuis 1961 et de 3,1 mm/an sous l’effet de la dilation thermique et de la fonte des glaciers, des calottes glaciaires et des nappes glaciaires polaires. L’étendue annuelle des glaces a diminué de 2,7% par décennie dans l’océan Arctique avec un recul plus marqué en été soit 7,4% (GIEC, 2007). Selon certaines projections la température moyenne mondiale à la surface de la terre augmentera de 1,4 à 5,8 °C entre 1990 et 2100. Ces changements climatiques viennent amplifier la variabilité naturelle du climat.

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
Chapitre 1: REVUE DE LA LITTERATURE
1.1. Définition et application de la programmation linéaire (PL) en agriculture
1.1.1. Définition
1.1.2. Programmation linéaire dans le cadre de l’agriculture
1.1.3. Forces et limites de la programmation linéaire
1.2. Notion de changements climatiques
1.2.1. Définition
1.3. Variabilité climatique
1.3.3. Impacts de la variabilité et des changements climatiques sur la production agricole
1.5. Notion de prévision saisonnière
1.5.1. Définition
1.5.2. Forces et limites des prévisions saisonnières
Chapitre 2 : METHODOLOGIE
2.1. Echantillonnage et choix des sites
2.1.1. Justification du choix de la zone d’étude
2.1.2. Justification du choix du village d’étude
2.1.3. Typologie des exploitations agricoles
2.1.4. Choix des exploitations agricoles
2.1.5. Collecte des données
2.3. Justification de la modélisation comme outil d’analyse
2.4. Formulation du modèle
2.4.1. Activités au sein de l’exploitation
2.4.2. Quelques paramètres du modèle
2.2.3.4. Variables du modèle
2.2.3.5. Contraintes du modèle
2.2.3.6. Fonction objectif
2.2.3.7. Définition de scénarios de simulations
2.2.3.8. Calibration et validation du modèle
2.2.4. Limites et forces du modèle
CHAPITRE 3: RESULTATS ET DISCUSSION
3.1. Analyse des prévisions saisonnières
3.1.1. Prévisions saisonnières paysannes
3.1.1.1. Indicateurs de l’évolution de la saison des pluies
3.1.1.2. Facteurs de prévisions saisonnières
3.1.1.3. Indicateurs d’une pluie en cours dans la journée
3.1.2. Utilisation des informations météorologiques
3.2. Analyse des pratiques culturales paysannes
3.2.1. Plans optimaux d’allocation des terres aux cultures
3.2.2. Revenu des producteurs
3.3. Analyse de l’effet des scénarii de simulation
3.3.1. Effet des prévisions saisonnières sur l’assolement et les revenus des producteurs
3.3.1.1. Effet sur l’allocation des terres aux cultures
3.3.1.2. Le revenu
3.3.2. Effet d’une réduction de la valeur du crédit coton sur l’assolement et le revenu
3.3.2.1. Effet sur l’assolement
3.3.2.2. Effet sur le revenu des producteurs de Daboura
3.3.3. Effet d’une assurance indicielle sur l’assolement et le revenu
3.3.3.1. Effet sur l’allocation des terres aux cultures
3.3.3.2. Effet de l’assurance sur le revenu des producteurs
3.4. Discussion générale
CONCLUSION GENERALE
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXE

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