A. Enquêtes auprès des ménages
L’analyse de la demande menée à la section 4.1 et l’estimation du coût infranational d’une alimentation saine présentée à la section 4.2 s’appuient sur des données géoréférencées issues d’enquêtes de mesure du niveau de vie représentatives au niveau national (voir le tableau A5.1). Ces enquêtes rendent compte de la consommation alimentaire des ménages sur la base d’une période de rappel de sept jours. Un module distinct au sein de ces enquêtes comporte huit questions concernant l’accès du ménage à une alimentation saine; c’est sur ces informations qu’a été fondée l’estimation de la prévalence de l’insécurité alimentaire modérée ou grave présentée à la section 4.2.
Tableau A5.1Enquêtes auprès des ménages utilisées au chapitre 4
![SOURCES: Banque mondiale. 2023. The Living Standards Measurement Study (LSMS). Dans: Banque mondiale. Washington, DC. [Consulté le 19 mai 2023]. www.worldbank.org/en/programs/lsms; USAID (Agence des États-Unis pour le développement international). 2023. The Demographic and Health Surveys (DHS) Program. Washington, DC. [Consulté le 19 mai 2023]. https://dhsprogram.com](../img/CC3017FR_SOFI_tabA5-1.jpg)
Enfin, les indicateurs de malnutrition chez les enfants de moins de 5 ans exposés à la section 4.2 ont été calculés sur la base des données géoréférencées issues d’enquêtes démographiques et sanitaires auprès des ménages qui sont considérées comme représentatives au niveau national (voir le tableau A5.1).
B. Catégories URCA utilisées dans l’analyse du continuum rural-urbain
Dans le cadre des analyses présentées au chapitre 4, les catégories URCA ont été simplifiées et regroupées en 10 catégories, agrégées à nouveau en trois autres catégories: centres urbains, zones périurbaines et zones rurales (voir le tableau 9 au chapitre 4). Cette agrégation a permis d’obtenir dans la quasi-totalité des URCA un nombre d’observations suffisant pour mener les analyses. Pour plus de détails sur les catégories URCA, voir l’encadré 2 et l’encadré 3 au chapitre 3. Le tableau A5.2 donne le nombre de ménages interrogés dans chaque URCA et indique le nombre de ménages pour lesquels aucune variable géoréférencée n’était disponible, et qu’il n’a donc pas été possible d’associer à une catégorie URCA.
Tableau A5.2Taille des échantillons de ménages par catégorie URCA pour les enquêtes utilisées au chapitre 4
Toutes les enquêtes sont représentatives au niveau national, mais n’ont pas vocation à être représentatives au niveau des catégories URCA. La répartition de la population analysée dans toutes les catégories URCA a donc été comparée à la répartition de la population réelle (estimée sur la base de l’ensemble de données mondiales 2020 sur les établissements humains [GHS-POP] ainsi que de l’ensemble de données URCA), et les résultats ont été jugés suffisamment similaires pour exclure l’idée que telle ou telle catégorie URCA aurait été sous-représentée ou surreprésentée dans chaque enquête.
L’ensemble de données URCA a été constitué à partir: i) de la grille du modèle des établissements humains (GHS-MOD), qui a permis de définir les villes de différentes tailles; ii) de la grille GHS-POP de 2015, qui a permis de calculer la population urbaine de chaque ville; et iii) de la classification par temps de trajet jusqu’à une ville, d’après Nelson et al. (2019)38, la surface de coût ayant été actualisée d’après Weiss et al. (2020)39. De ce fait, la correspondance entre l’ensemble de données URCA et les enquêtes au tableau A5.1 présente des incohérences temporelles, car les enquêtes, qui portent sur des périodes d’un an, ont été menées entre 2018 et 2019 (sauf l’enquête au Malawi, menée entre 2019 et 2020). Toutefois, les informations les plus récentes sur les routes et les infrastructures ont été intégrées à l’ensemble de données URCA au moment de sa compilation, qui coïncide à peu près avec la période de réalisation des enquêtes. Les temps de trajet de l’ensemble de données URCA ne devraient donc pas être très différents des temps de trajets rapportés par les ménages dans le cadre des enquêtes analysées.
La grille GHS-POP de 2015 a été utilisée pour déterminer quels étaient les centres urbains dans l’ensemble de données URCA. Il est donc possible que certaines zones périurbaines aient été placées dans la mauvaise catégorie dans l’analyse du chapitre 4 (par exemple, si une ville s’est étendue, des zones situées «à moins d’une heure d’une grande ville» en 2015 faisaient peut-être partie de la ville en 2018-2019). Ce ne serait toutefois le cas que si la ville s’est étendue géographiquement, et non pas simplement sur le plan démographique. Il est aussi possible que la population d’un centre urbain ait augmenté entre 2015 et 2018-2019, et qu’une ville moyenne soit devenue une grande ville, ou qu’une grande ville soit devenue une métropole.
C. Catégories agrégées de niveaux de transformation des aliments et de groupes d’aliments transformés utilisées dans l’analyse de la demande alimentaire
Note explicative sur les aliments transformés et les systèmes de classification de la transformation des aliments
Le terme de «transformation des aliments» suppose de recourir à des principes scientifiques et techniques pour assurer la conservation des aliments en ralentissant ou en arrêtant les processus naturels de décomposition40. Le but de la transformation des aliments peut être de convertir des aliments non comestibles en aliments comestibles, d’accroître la digestibilité des aliments crus (notamment par la cuisson), de modifier la durée de conservation d’un aliment (par la fermentation, la mise en conserve ou la congélation, par exemple), de simplifier la préparation des repas ou d’améliorer la saveur d’une denrée alimentaire (par l’ajout d’arômes, entre autres). Le degré de transformation des aliments est très variable; l’éventail peut aller d’aliments crus non transformés (fruits frais consommés tels quels, par exemple) à des produits alimentaires dont les ingrédients sont dérivés d’aliments mais qui contiennent peu ou pas d’aliments non transformés (comme dans le cas des céréales extrudées)41. Certaines méthodes de transformation des aliments peuvent contribuer à accroître la disponibilité des aliments – en rendant possible le transport des denrées à travers le monde, ce qui permet d’offrir une disponibilité saisonnière plus étendue, au-delà de la production locale à une saison donnée –, et à améliorer la sécurité sanitaire des produits alimentaires42. Les aliments et les produits alimentaires issus de la transformation dans des environnements industriels ne sont pas comparables à ceux préparés chez soi ou en milieu artisanal par des moyens mécaniques, car les ingrédients et méthodes employés ne sont pas les mêmes41.
Ces deux dernières décennies, de nombreux systèmes de classification, prenant en compte divers degrés de transformation des aliments, ont été mis au point. Certains de ces systèmes, qui mettent l’accent sur la transformation industrielle des aliments, répertorient les aliments en fonction de critères liés à la transformation, chaque système utilisant ses propres critères et mesures. Ils ont été utilisés pour décrire et suivre les niveaux de consommation de différents types d’aliments transformés, l’incidence de leur consommation sur la qualité globale de l’alimentation et sur la prévalence de certaines maladies (dans plusieurs pays), et les endroits où ces aliments sont achetés, ou leur disponibilité, dans les environnements alimentaires urbains en particulier41, 43.
La classification NOVA est l’un des systèmes de classification du degré de transformation des aliments utilisés dans différents travaux dans les domaines de la santé publique, de la nutrition et de la recherche épidémiologique. Cette classification comporte cependant des limites importantes. Tout d’abord, la définition des degrés de transformation des aliments qu’elle propose est complexe et multidimensionnelle, ce qui augmente le risque d’erreur de classification des denrées alimentaires43. De plus, la première catégorie regroupe les aliments non transformés et les aliments peu transformés, si bien qu’il est difficile d’interpréter des résultats sans ambigüité. La classification NOVA présenterait peu d’avantages par rapport à l’approche épidémiologique actuelle, qui se fonde sur les liens entre les apports en nutriments et les maladies chroniques, dont on déduit par la suite les aliments qui méritent d’être pris en considération dans les stratégies nutritionnelles de santé publique44. Il convient donc d’interpréter les résultats présentés au chapitre 4 en gardant à l’esprit ces limites et considérations.
Classifications de la transformation alimentaire et des groupes d’aliments transformés utilisées à la section 4.1
Le système de classification NOVA a été mis au point par des chercheurs de l’Université de São Paulo (Brésil)45. Publié il y a plus de 10 ans, il a depuis été utilisé dans divers contextes et pour différentes populations46. En ce qui concerne les analyses de la demande alimentaire par niveau de transformation des aliments présentées dans notre étude, nous avons utilisé un système de classification des aliments adapté de la classification NOVA, dans lequel tous les aliments ont été classés en fonction de la nature, de l’ampleur et de la fonction de la transformation industrielle subie. Des moyens physiques, biologiques et/ou chimiques sont mis en œuvre dans la fabrication des aliments transformés41, 45.
Dans la classification NOVA, les méthodes utilisées au sein des ménages et dans d’autres environnements similaires (dans la restauration ou dans le cadre d’une préparation artisanale), où les plats sont fraîchement préparés à partir d’ingrédients bruts, à la main ou à l’aide d’outils simples, ne sont par définition pas des méthodes de transformation industrielle. Toutes les préparations faites chez soi ou de manière artisanale doivent autant que possible être décomposées en fonction des ingrédients qui les composent afin de pouvoir être répertoriées dans l’un des quatre groupes.
La classification NOVA répartit l’ensemble des aliments dans quatre grands groupes: 1) les aliments non transformés et minimalement transformés; 2) les ingrédients culinaires transformés; 3) les aliments transformés; et 4) les aliments et boissons hautement transformés45, 46. On trouvera la liste et la description de ces quatre grands groupes au tableau A5.3. En ce qui concerne l’analyse proposée à la section 4.1, les denrées alimentaires ont été répertoriées en fonction des quatre groupes de la classification NOVA45, 46, mais pour des raisons de présentation, ces groupes ont été réduits à trois, les groupes 2 et 3 ayant été réunis en un seul. On trouvera la liste de ces trois groupes principaux (avec des exemples de denrées alimentaires pour chacun) et les dénominations utilisées dans notre étude au tableau A5.4.
Tableau A5.3Groupes d’aliments de la classification NOVA – descriptions et exemples
Tableau A5.4Niveaux agrégés de transformation des aliments utilisés à la section 4.1, adaptés de la classification NOVA
Pour les besoins de l’analyse présentée à la section 4.1, la classification des groupes d’aliments issue de l’outil de données FAO/OMS sur la consommation alimentaire individuelle mondiale (voir le tableau A5.5)47 a été adaptée pour former huit groupes d’aliments, comme le montre le tableau A5.6. Afin de simplifier la présentation, un certain nombre de groupes d’aliments ont été réunis au sein de groupes plus larges. Par exemple, le groupe des «aliments de base» inclut les sous-groupes «céréales et leurs produits» et «racines, tubercules, bananes plantains et leurs produits». Le groupe «aliments d’origine animale» est composé des sous-groupes «lait et produits laitiers», «œufs et leurs produits», «poissons, crustacés et leurs produits», «viande et produits carnés» et «insectes, vers et leurs produits», et ainsi de suite. Le groupe «sucreries, condiments et boissons» englobe les sous-groupes «sucreries et sucres», «épices et condiments» et «boissons». Les «aliments consommés hors domicile» comportent les plats préparés consommés hors domicile, qui sont distingués de manière spécifique dans les enquêtes auprès des ménages. Le tableau A5.6 montre les groupes d’aliments agrégés utilisés à la section 4.1, ainsi que leur appellation, simplifiée à des fins de présentation dans les figures et tableaux.
Tableau A5.5Groupes d’aliments agrégés à partir de la classification de l’outil de données FAO/OMS sur la consommation alimentaire individuelle mondiale
SOURCE: FAO. 2022. FAO/WHO Global Individual Food consumption data Tool (FAO/WHO GIFT): methodological document. Rome. www.fao.org/3/cb8809en/cb8809en.pdf
Tableau A5.6Récapitulatif des groupes d’aliments agrégés et de la terminologie des groupes d’aliments utilisés à la section 4.1
SOURCE: Dolislager, M.J, Holleman, C., Liverpool-Tasie, L.S.O. et Reardon, T. 2023. Analysis of food demand and supply across the rural–urban continuum in selected countries in Africa. Document d’information établi pour servir de base au rapport sur L’État de la sécurité alimentaire et de la nutrition dans le monde 2023. Document de travail de la FAO sur l’économie du développement agricole 23-09. Rome, FAO.
D. Données et méthode utilisées pour l’analyse présentée à l’encadré 6
L’analyse de l’insécurité alimentaire modérée ou grave (sur la base de l’échelle FIES) le long du continuum rural-urbain (URCA) se fonde sur les données collectées entre 2019 et 2021 par le Fonds international de développement agricole (FIDA) dans le cadre d’une enquête sur les ménages et communautés de petits exploitants, incluant des bénéficiaires et des non-bénéficiaires de projets ruraux (servant de groupe contrefactuel) dans les évaluations ex post de l’impact de ces projetsbi. Les données sont des données globales collectées au niveau des ménages dans le cadre de 21 projets de développement rural mis en œuvre dans des pays de la plupart des régions du monde; elles sont assorties de coordonnées GPS détaillées.
Les projets ont été sélectionnés de manière à ce que les évaluations d’impact soient représentatives du portefeuille global de projets du FIDA. La taille des échantillons varie entre 1 500 et 3 000 ménages et entre 150 et 300 communautés par projet. Les données comprennent des informations détaillées concernant diverses variables sociodémographiques, économiques et liées au capital social, y compris des informations sur la diversité alimentaire des ménages et les expériences d’insécurité alimentaire sur la base de l’échelle FIES48, qui étaient disponibles pour 21 paysbj. Le module d’enquête FIES, qui comporte huit questions sur l’expérience d’accès limité à la nourriture vécue par les répondants au cours des 12 mois précédant la collecte de données, a été utilisé. Les répondants ont été classés en trois catégories: 1) en situation de sécurité alimentaire, d’insécurité alimentaire légère seulement; 2) en situation d’insécurité alimentaire modérée; et 3) en situation d’insécurité alimentaire grave, selon la méthode standard49.
