• Cette limitation est due à la difficulté de saisir ces mouvements à l'aide de sources de données traditionnelles telles que les enquêtes et les recensements, en particulier dans les pays en développement.
• Les données de téléphonie mobile constituent une alternative intéressante, offrant des informations précieuses sur la mobilité à court terme à moindre coût et permettant d'évaluer l'influence des conditions pluviométriques sur les migrations temporaires au Sénégal.
Le Sénégal, comme de nombreux pays d’Afrique subsaharienne, se caractérise par une forte mobilité humaine. La population, principalement engagée dans des activités agropastorales, migre de manière saisonnière depuis des siècles pour diversifier ses moyens de subsistance (Adriansen, H. K. (2008), Lalou et Delaunay, 2017). La production et les revenus agricoles dépendent fortement des précipitations et sont vulnérables aux chocs climatiques. Par conséquent, la migration est souvent utilisée comme stratégie pour faire face aux variations des conditions météorologiques, climatiques et environnementales, soit ex ante pour diversifier les sources de revenus, soit ex post en réponse à des chocs négatifs (De France et al., 2023).
Cette étude explore la relation entre la mobilité humaine et les facteurs de stress environnementaux, en mettant l’accent sur les migrations internes temporaires, qui sont souvent sous-étudiées en raison du manque de données. Il est essentiel pour les pays de comprendre l’ampleur des migrations climatiques internes afin de pouvoir les planifier et s’y préparer.
Les données de téléphonie mobile offrent des avantages significatifs par rapport aux instruments d’enquête plus traditionnels pour mesurer les migrations internes temporaires
Utilisation des données de téléphonie mobile pour inférer des schémas de migration temporaire
Les recherches antérieures sur les migrations se sont principalement appuyées sur des données d’enquête et se sont concentrées sur les mouvements à long terme. Cependant, des schémas de mobilité plus fins tels que les migrations saisonnières, circulaires ou temporaires surpassent largement les mouvements à long terme (Coffey et al. 2015 ; Bryan et al. 2014). Pourtant, capturer ces mouvements avec des méthodes d’enquête traditionnelles est beaucoup plus difficile. À cet égard, les données de téléphonie mobile se sont révélées être une alternative prometteuse pour étudier les mouvements humains plus subtils, en particulier dans les contextes en développement (Blumenstock 2012 ; Demissie et al. 2019).
Cette étude utilise les Comptes Rendus d’Appels (CRA) de millions de clients de la Sonatel (Orange Sénégal) sur une période de trois ans (2013-2015)[1]. Alors que les CRA sont traditionnellement collectés par les opérateurs de réseaux mobiles à des fins de facturation, ils contiennent des informations qui peuvent efficacement capturer les mouvements de population. La densité spatiale des antennes, combinée à l’utilisation fréquente des téléphones, permet d’obtenir des données très granulaires, ce qui en fait une ressource unique pour l’étude de la mobilité humaine.
Les données de téléphonie mobile offrent des avantages significatifs par rapport aux instruments traditionnels d’enquête pour mesurer les migrations internes temporaires. Ces données évitent le , un problème courant dans les enquêtes, en particulier pour les événements à court terme. En outre, elles permettent de mesurer les schémas de mobilité à court terme au niveau national et sur plusieurs années, et ce, à un coût bien inférieur à celui de la collecte de données conventionnelle. En Afrique subsaharienne, où les ressources sont limitées, les données issues de la téléphonie mobile peuvent fournir des informations inestimables sur la dynamique des migrations internes temporaires. En revanche, contrairement aux données d’enquêtes traditionnelles, l’échantillon d’utilisateurs de téléphones portables n’est pas aléatoire, ce qui peut nuire à sa représentativité de la population totale. Néanmoins, l’étude indique que les biais de sélection sont minimes et que les données représentent une partie substantielle de la population adulte dans les zones rurales et urbaines.
Les événements migratoires sont identifiés dans les CRA à l’aide d’une méthode de clustering basée sur les travaux récents de Chi et al. (2020). Les trajectoires migratoires au niveau de l’utilisateur sont ensuite agrégées pour produire des mesures spatialement détaillées de la migration temporaire (voir Blanchard et Rubrichi, 2024).
Description des schémas de migration temporaire au Sénégal
Les données de téléphonie mobile fournissent des informations inédites sur la taille, le moment, la durée et la direction des flux migratoires temporaires au Sénégal à un niveau de résolution spatiale et temporelle sans précédent. Plusieurs résultats clés émergent de cette analyse.
Premièrement, les données indiquent que la migration temporaire est répandue au Sénégal, avec une estimation de 3,6 millions d’événements migratoires d’au moins 20 jours en 2015. Si l’on considère que de multiples événements peuvent impliquer le même individu, environ 29% de la population adulte – environ 2 millions de personnes – ont participé à un événement migratoire d’au moins 20 jours cette année-là. En revanche, la migration à long terme a été estimée à environ 2 %, ce qui souligne l’importance des mouvements à court terme.
Deuxièmement, les durées médiane et moyenne des épisodes de migration temporaire au Sénégal sont estimées à 38 et 50 jours, respectivement. La variation de la durée est relativement modeste, avec plus de 70% des épisodes migratoires qui durent moins de 2 mois.
Troisièmement, les flux migratoires au Sénégal sont largement dispersés, formant un vaste réseau de connexions au sein et entre les zones rurales et urbaines (Figure 1). Les grandes villes comme Dakar, Touba, Ziguinchor, Thiès et Kaolack envoient non seulement de nombreux migrants, mais attirent également des migrants temporaires de tout le pays, Dakar attirant à elle seule 23 % du flux total en 2015. Notamment, 63 % des flux migratoires proviennent des zones rurales, et plus de la moitié de ces mouvements sont dirigés vers d’autres localités rurales, principalement sur de courtes distances.
Figure 1. Flux migratoires entre les zones rurales et urbaines en 2015.
Enfin, la distribution temporelle des mouvements à court terme révèle des schémas saisonniers distincts. Pour les trois années étudiées, une augmentation marquée de la population migrante est observée à partir de juin, avec un pic en août-septembre. Cette période coïncide avec la saison des pluies, propice à la croissance des cultures. Notamment, le nombre de migrants a plus que doublé entre le début du mois de juin et la fin du mois de septembre en 2013, principalement en raison de de la migration rurale-urbaine. Cette tendance indique un déplacement systématique de la main-d’œuvre des zones rurales vers les zones urbaines pendant la saison des pluies (juin-octobre), ce qui suggère des stratégies de diversification des revenus. Ce constat remet en question l’idée répandue selon laquelle les migrations temporaires sont principalement des mouvements ruraux-urbains ayant lieu pendant la (janvier-juin) et confirme les observations récentes au Sénégal (Delaunay et al., 2016). En outre, d’importants mouvements des zones rurales vers les zones rurales se produisent pendant la saison des pluies, coïncidant avec une intensification des activités agricoles. Le nombre de migrants ruraux reste élevé après octobre, probablement en raison des activités de récolte qui démarrent à la fin de la saison des pluies.
Figure 2. Stock de migrants temporaires au cours de la période 2013-2015 par zone d’origine et de destination.
Évaluer l’impact de la pluviométrie pendant la saison des pluies sur la migration temporaire
Les données de téléphonie mobile indiquent des schémas de migration temporaire cohérents sur plusieurs années, bien que ces schémas puissent néanmoins être influencés par les conditions pluviométriques durant la saison des pluies. D’une part, de mauvaises conditions pluviométriques sur le lieu de résidence d’un individu peuvent constituer un facteur d’incitation à la migration pour diversifier les sources de revenus (Findley 1994 ; Henry et al. 2004 ; Delaunay et al., 2016). D’autre part, elles peuvent également accentuer les contraintes de liquidité, compliquant ainsi le processus de migration. De plus, des conditions pluviométriques défavorables dans les destinations potentielles peuvent réduire leur attrait. Pour quantifier ces effets, des estimations de migrations origine-destination calculées à partir des données de téléphonie mobile sont combinées avec des mesures de précipitations par satellite de 2013 à 2015. Les analyses économétriques réalisées montrent comment la pluviométrie durant la saison des pluies, à la fois à l’origine et à la destination, influence la migration. L’utilisation de mesures bimensuelles permettent de capturer précisément le calendrier des effets tout au long de l’année agricole.
L’analyse révèle plusieurs résultats clés :
- Impact des mauvaises conditions pluviométriques sur les migrations : De mauvaises conditions pluviométriques à l’origine pendant la saison des pluies entraînent une baisse significative de la migration vers les zones rurales et urbaines pendant la saison de récolte, et une augmentation de la migration vers d’autres zones rurales pendant la saison sèche.
- Pendant la saison sèche, la migration rurale-rurale en réponse à de faibles précipitations est plus importante dans les zones pauvres et dans celles où le secteur de l’élevage est plus développé. Les ménages plus pauvres semblent davantage dépendre de la migration comme stratégie d’adaptation, en raison des contraintes financières et des possibilités d’emploi locales limitées. Les ménages pastoraux, qui sont naturellement mobiles, ont tendance à migrer davantage pendant les périodes de faibles précipitations pour chercher de l’eau et des ressources fourragères loin de leurs habitations habituelles.
- Conséquences d’une faible pluviométrie sur les saisons suivantes : Des conditions pluviométriques défavorables entraînent une redistribution spatiale rurale-rurale pendant la saison sèche suivante.
- Effets négatifs sur la migration : Dans l’ensemble, une pluviométrie plus faible affecte négativement la capacité de migrer pendant la saison de récolte et les bénéfices escomptés de la migration. Un exercice de simulation révèle que, par rapport à un scénario neutre dans lequel toutes les localités reçoivent des niveaux de précipitations moyens, un scénario de sécheresse tel que celui de 2014 induit une diminution de 17 % de la migration temporaire pendant la saison de récolte.
Conclusion
Comprendre les migrations internes à court terme est crucial pour la prise de décisions économiques et politiques dans les pays en développement. Pourtant, il reste difficile de les mesurer avec précision. L’étude démontre le potentiel des données de téléphonie mobile pour mettre en lumière les schémas de migration temporaire au Sénégal, en particulier en réponse aux conditions pluviométriques.
L’étude analyse la manière dont les précipitations, tant à l’origine qu’à la destination, influencent les décisions de migration. Elle révèle qu’une faible pluviométrie durant la saison des pluies réduit la migration pendant la saison de récolte, mais peut entrainer une relocalisation rurale-rurale en saison sèche. Les résultats montrent peu de preuves d’une migration rurale-urbaine significative suite à de mauvaises conditions pluviométriques, contredisant ainsi les récits courants.
Les résultats soulignent la nécessité d’adapter les politiques et les réponses apportées en fonction des sensibilités locales aux conditions pluviométriques. Elles suggèrent également que les interventions visant à soutenir la production et la consommation en cas de conditions climatiques défavorables doivent être soigneusement programmées pour être efficaces.
Les opérateurs de réseaux mobiles peuvent jouer un rôle crucial dans le suivi de ces politiques grâce à leurs données. En particulier, le service Flux Vision d’Orange pourrait constituer un outil utile pour dupliquer de tels résultats, contribuant ainsi aux ambitions d’Orange d’être un acteur de la résilience économique, sociale et environnementale.
[1] Les données de téléphonie mobile ont été fournies par la Sonatel (Sénégal) dans le cadre du Challenge D4D et du projet OPAL.
Sources :
Lalou, Richard, et Valérie Delaunay. « Chapitre 14. Migrations saisonnières et changements climatiques en milieu rural au Sénégal « . Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest, édité par Benjamin Sultan et al, traduit par Simon Barnard, IRD Éditions, 2017
