Les spécificités d’Haïti vis-à-vis de la modélisation de la population

1. Des contraintes majeures à l’application de cette méthode, en Haïti ;
2. Une voie de solution ;
3. Une source émergente de données « Data on mobile populations » : limitations et avantage ;

• Évaluation des données de base y relatives ;
• Un élément de solution en rapport avec le statut de résidence ;

• Le seuil limite d’appréciation ;

• Recommandations

Ces différents aspects seront abordés, tour à tour, à travers les lignes qui suivent.

1.- Des contraintes majeures à l’application de la méthode, en Haïti ;

Cette technique ne saurait être appliquée, de manière automatique (ou mécanique), dans le contexte actuel d’Haïti. Les raisons justificatives en sont les suivantes :

1. Certains quartiers populeux, des bidonvilles densément peuplés, qui se situent dans la périphérie ou au sein de l’Aire Métropolitaine de Port-au-Prince, sont vidés de leurs occupants habituels, comme le contenu d’une bouteille. Pour fuir la violence des gangs armés, des gens fortement vulnérables (Femmes, Enfants, Adolescent-e-s, Jeunes et Personnes du troisième âge) laissent massivement leur lieu de résidence habituel pour prendre refuge dans des endroits improvisés qu’ils estiment « sécurisants » théoriquement. Ces déplacements massifs de population débouchent, fort souvent, sur une crise humanitaire. Ce constat a été notamment effectué, en toute première instance, entre  Martissant (le coin de repère des bandits, dans l’entrée Sud de la ville de Port-au-Prince, la « capitale » d’Haïti) et Carrefour (une ville avoisinante, apparemment calme) ; des Femmes, des Filles, des Adolescent-e-s, des Jeunes et des Vieillards se sont vus obligés de laisser, subitement, leur propre demeure, à Martissant, pour aller se réfugier au Centre Sportif de Carrefour, un lieu pourtant consacré au Sport, mais non approprié pour fournir, à de nombreux déplacés internes, des services de base en matière de logement, d’eau potable, d’assainissement, d’électricité…

Outre cela, il importerait de souligner la situation de bon nombre de propriétaires de logements qui, brusquement, ont dû abandonner leurs maisons qu’ils ont eu à construire courageusement, au préalable, pour se réfugier chez un particulier (parent, ami ou autre). Instantanément, ils ont perdu leur statut de « propriétaire » pour devenir de simples individus « sans abri ». Ils sont passés, brusquement, d’un régime de vie régulier à la pauvreté d’existence.

Par conséquent, cette crise «  à visage sociopolitique », a engendré des torts, des dommages très lourds, du point de vue social et économique. De nombreuses familles sont décapitalisées. La vie économique et sociale étant asphyxiée, du fait de la présence active des gangs armés dans certaines zones, d’innombrables personnes sont passées de la vulnérabilité à la pauvreté.

Par ailleurs, les utilisateurs (trices) du transport public, au cours de leur passage quotidien dans la zone rouge de Martissant, grâce au versement d’un certain montant monétaire, ont pu constater que toutes les maisons sont vidées de leurs occupants habituels . Cette réalité est, fort probablement, la même, dans d’autres quartiers populeux également victimes de la violence des gangs armés. À noter : Cité Soleil, La Saline, Bel Air, Bas Delmas, Solino, Canaan …

L’exemple le plus récent, au moment d’écrire ce texte, demeure celui de Carrefour-Feuille. Au cours des mois d’août et de septembre 2023, des milliers de gens ont dû abandonner cette zone située dans la commune de Port-au-Prince, en raison de l’invasion des gangs armés, lesquels sont venus semer la terreur au sein de la population. Ces gangs, une fois arrivés dans la zone, tuent des individus, commettent des abus sexuels (envers des Femmes et des Filles), pillent et incendient des maisons.

Cette pratique barbare donne lieu à l’extermination, par la mortalité et l’émigration, de certaines catégories sociales bien spécifiques, notamment des ressortissants de la classe moyenne ainsi que d’innombrables exclus sociaux constitués de « pauvres » et  d’«extrêmement pauvres ». La peur du nombre, parait-il, … !

En résumé, la première spécificité d’Haïti, vis-à-vis de la modélisation de la population, tient du fait que certains bidonvilles densément peuplés de l’Aire Métropolitaine de Port-au-Prince, sont vidés de leurs résidents habituels, à cause de la violence de gangs lourdement armés ainsi que des cas de kidnapping et d’abus sexuels. Des personnes fortement vulnérables et pauvres abandonnent massivement leur lieu de résidence habituel pour aller s’installer dans des lieux de refuge improvisés.

Cette désertion massive de la population, au sein d’une zone rouge bien spécifique, explique qu’une quelconque extrapolation, tentée avec le modèle, sur la base de paramètres observés dans d’autres quartiers identiques serait vouée à l’échec, la zone rouge étant vidée de ses résident (e) s ;

1. Une certaine dynamique cartographique découle des déplacements massifs de population et  traduit les changements qui s’opèrent quotidiennement à travers l’occupation de l’espace géographique. Cela signifie que la cartographie de référence doit être nécessairement à jour, pour l’application de la méthode. En effet, de nombreuses mutations sont intervenues, au cours des années récentes, à travers l’espace géographique. En Haïti, la dernière actualisation cartographique date de 2018, donc de cinq (5) ans de décalage (au moment de la rédaction de ce texte) ;
2. Les migrations internes, en étroite relation avec la distribution géographique de la population, doivent être normalement prises en considération. Actuellement, l’un des schémas dominants concerne les migrations de retour de l’Aire Métropolitaine de Port-au-Prince vers les Provinces d’Haïti, à cause de multiples cas de violation des droits humains commis par les gangs armés ainsi que de la cherté de la vie, dans l’Aire Métropolitaine  le coût de la vie crève les plafonds).

D’ailleurs, Port-au-Prince devient, de nos jours, une ville quelque peu enclavée, quand on considère que les trois entrées principales sont contrôlées par des gangs armés: l’entrée-sud à Martissant, l’entrée-nord à Varreux, l’entrée-centre à la Croix des Bouquets.

Dans cet ordre d’idées, il conviendrait de souligner également les migrations intra-départementales qui s’effectuent, à l’intérieur d’un même département géographique, entre les sections communales, les villes secondaires et le chef-lieu du département. Cette dernière unité géographique représente le principal pôle d’attraction des migrants intra-départementaux. Dans la quasi-totalité des cas, les chefs lieux des départements géographiques regorgent d’individus et mettent en évidence la forte concentration urbaine de la population. Cette réalité demeure flagrante au Cap-Haitien, à Port de Paix, aux Gonaïves, à Ouanaminthe… ;

1. Il est à noter aussi que l’hémorragie migratoire récente des Jeunes - vers des pays de l’Amérique du Sud (le Brésil, le Chili) et de l’Amérique du Nord (les USA, à travers le programme Biden et le Canada dans le cadre d’une migration sélective) – affecte la répartition géographique de la population. À présent, une nouvelle vague d’émigration est en cours vers le Nicaragua, comme pays de transit à destination du Mexique et des États-Unis.
2. Des cas de rapatriements massifs d’Haitien-ne-s, en provenance de la République Dominicaine et d’autres pays de la Région, impactent également la densité de la population, à l’échelle géographique.

.N.B.- Ces mouvements de population affectent, non seulement, l’effectif, mais aussi, la distribution géographique et la structure par âge et sexe de la population (la pyramide des âges).

Au dernier recensement de 2003, l’Aire Métropolitaine de Port-au-Prince absorbait 24 %, soit près d’un quart de la population totale du pays. Il est, donc, de fortes chances que la population de l’ensemble de ces bidonvilles dépasse actuellement un dixième (10 %), de la population totale du pays, le seuil maximum fixé pour l’application de la méthode.

2.- Une voie de solution

Toutes ces considérations justifient incontestablement la redistribution spatiale de la population, laquelle représente pourtant une grande inconnue (pour le modèle). Cest le point à creuser, pour avoir un élément de solution : Quel est le « Pattern (%) », le schéma actuel d’occupation de l’espace géographique (%) ? En d’autres termes, quelle est la distribution relative de la population (%), à travers l’espace géographique ?

Si l’on arrive à avoir suffisamment de lumière sur cet aspect, on pourra désagréger, à l’échelle de toutes les unités géographiques et administratives du pays, des estimations de population déjà établies globalement, à l’échelle nationale, par le CELADE, le Centre Latino-Américain de Démographie (cf. CELADE / CEPAL, Observatorio demográfico, noviembre de 2022).

Certes, une deuxième grande inconnue concerne le profil actuel de la pyramide des âges, c'est-à-dire, la répartition par âge et sexe de la population découlant des mouvements récents de population. Le prochain recensement ou une enquête d’envergure nationale viendrait combler cette attente.

3.- Une source émergente de données « Data on mobile populations »

Cette source de données, alimentée par des images satellitaires, pourrait servir, sous certaines conditions. Il conviendrait néanmoins de tenir compte, au préalable, de certaines considérations, à savoir :

• Quatre (4) limitations majeures identifiées : i) le taux d’utilisation (%) du téléphone intelligent par zone géographique (en considérant respectivement le milieu urbain et le milieu rural), pour se faire une idée du degré de représentativité de la population (ne pas confondre, s’il vous plait, le téléphone intelligent avec un cellulaire quelconque) ; ii) le taux de couverture géographique de la compagnie téléphonique qui alimente le marché du téléphone intelligent ainsi que le réseau de l’internet ; iii) le statut de résidence de l’individu qui bouge avec le téléphone intelligent ; cet individu, serait-il un résident (au sens propre du terme) ou un visiteur, au lieu de destination ? L’élément de réponse à cette interrogation réfère au critère de résidence, c'est-à-dire, à la durée de séjour de l’individu (au lieu de destination) qui permet de faire la démarcation entre le résident et le visiteur. « Le résident doit  avoir une durée de séjour de six mois (au moins) dans la zone d’arrivée, contrairement au visiteur dont le temps de séjour doit être inférieur à 6 mois». Cette dernière subtilité, d’une extrême importance pour établir la distribution géographique (%) de la population, ne saurait être saisie à travers cette source de données, laquelle est basée sur la mobilité géographique des utilisateurs (trices) du  téléphone intelligent et sur le lieu de présence  (Rien ne dit que ce dernier sera permanent) iv) Outre cela, cette source émergente de données ne fournit aucune indication sur les caractéristiques démographique, sociale, économique et culturelle des individus concernés. Aucune désagrégation des données n’est possible suivant le sexe et l’âge, par exemple. Les enfants, d’une certaine tranche d’âges (moins de 15 ans) qui ne disposent pas de téléphone Androïd, sont exclus. Cette source ne fournit, non plus, aucun élément de réponse à la question fondamentale de savoir :

« Qui sont-ils, les individus concernés ? ». Aucune analyse thématique n’est possible, contrairement au recensement.

• Un grand avantage.- Si le critère de représentativité de la population à travers le degré d’utilisation (%) du téléphone intelligent est satisfait (comme dans les pays avancés), cette source de données indiquera, pourtant, le lieu de présence de la population et, de ce fait,  permettra d’identifier des foyers ou poches de concentration humaine, notamment, en milieu urbain. Elle pourra, donc, orienter  la collecte des données sur le terrain, soit dans le cadre de l’actualisation de la cartographie censitaire, soit dans le cadre des enquêtes et des recensements ou encore dans le cadre des programmes de planification urbaine et d’aménagement du territoire ;

4.- Évaluation des données de base

Il faudrait, au départ, une évaluation de la qualité des données de base provenant de « Data on mobile populations », en fonction de certains critères mentionnés antérieurement : i) le taux d’utilisation (%) du téléphone intelligent à travers l’espace géographique ; ii) le taux de couverture géographique de la compagnie téléphonique qui vend le téléphone ; iii) le statut de résidence de l’utilisateur (trice) au lieu d’arrivée, dans le cadre de la mobilité géographique. À noter que les deux premiers aspects sont liés.

5.- Un élément de solution concernant le troisième critère (le statut de résidence)

Un suivi, à travers le temps, sur une période de six (6) mois, de la taille initiale de la population au niveau de l’unité géographique considérée, pourrait permettre de se rendre compte de l’intervalle de variation de cette variable et de tirer, sur cette base, une conclusion valable. En d’autres termes, si, à la fin de la période, l’intervalle de variation est serré, la taille de la population pourra être utilisée pour calculer la distribution géographique (%) de la population, à l’échelle nationale. Dans le cas contraire, si la marge de variation est large, ce ne sera pas possible. Il conviendrait  toutefois, dans ce dernier cas, de se fixer, de manière objective, un seuil minimum d’appréciation, en considérant des aspects spécifiques liés à la dynamique de la population, dans l’intervalle des six mois considérés.  

5.1.- Le seuil limite d’appréciation

Deux options à considérer (en termes de réflexions) :

1. Si les données issues de « Data on mobile populations » concernent la taille globale de la population : pour établir un seuil limite d’appréciation en rapport avec la variation relative de la population dans l’espace des six mois (au niveau de l’unité géographique de référence),  le raisonnement sera le suivant :

« Le taux a une dimension annuelle en Démographie. Autrement dit, le taux se calcule, généralement, pour une année civile. Dans ce cas bien spécifique, la période de référence, c'est-à-dire, la durée de séjour de l’utilisateur du téléphone intelligent, au lieu de destination, correspond néanmoins à six mois. Il faudrait donc que la variation relative de la population, au cours de cette période, soit inférieure ou égale au taux de croissance démographique calculé pour un « semestre », puisque ce taux  mesure, dans l’intervalle, la dynamique de la population traduisant l’effet combiné des flux d’entrées et de sorties qui s’effectuent, d’une part, à travers les naissances et les immigrations et, d’autre part, à travers les décès et les émigrations ».

En référence au modèle de croissance géométrique : Pt=P0(1+r)t , si l’on désigne par « r », le taux de croissance annuel moyen de la population, et par «  r’ », le taux de croissance moyen calculé pour un semestre, il s’ensuit : r = r’/2, en passant par le logarithme népérien.

En définitive, il faudrait que  la variation relative, ou encore, le seuil limite (l) de variation de la population durant le semestre, au niveau de l’unité géographique considérée,  soit inférieur ou égal au taux de croissance démographique correspondant à cette durée de temps. Il en résulte :

_{l ≤ r’ = r/2} 

1. Si, contrairement, les données observées à travers « Data on mobile populations » réfèrent aux immigrants ayant effectué un transfert de résidence d’un lieu quelconque de départ vers le lieu de destination concerné, la variation relative, ou encore, le seuil limite (l’), en rapport avec la variation relative  de l’effectif concerné durant le semestre, devait être inférieur ou égal à la moitié du pourcentage d’immigrants (i) au sein de la population totale, calculé sur une base annuelle, suivant le raisonnement initial :

  l’ ≤  i/2

N.B.- Bien entendu, seul, le prochain recensement permettra de calculer r et r’ ainsi que i. Haïti ne dispose pas de « Registre de population » dans lequel se trouveraient consignés, à l’échelle municipale, d’une part, les naissances vivantes et les décès, et, d’autre part, les immigrants et les émigrants.

Conclusion et Recommandations

Telles sont des considérations faisant respectivement état des spécificités d’Haïti vis-à-vis de la modélisation de la population et des mesures à envisager concernant l’utilisation des données provenant de « Data on mobile populations », cette source émergente de données alimentée par l’imagerie satellite.

De nos jours, une grande marge d’incertitude règne autour des estimations de la population établies, tant au niveau global qu’à travers sa répartition par âge et sexe, en Haïti, compte tenu des vagues récentes d’émigration internationale.

Il serait donc recommandé, en attendant le prochain recensement :

• D’une part, de mener des études spécifiques sur la migration internationale, pour se faire une idée de l’ampleur du phénomène et de son incidence sur la structure par âge et sexe de la population. Il en est de même des rapatriements massifs des Haïtiens (nes), en provenance de la République Dominicaine et d’autres pays. Dans ce dernier cas, l’analyse des données fournirait des indications utiles, tant sur le volume que sur la répartition par âge et sexe et le lieu d’installation.;

• D’autre part, d’effectuer une évaluation de la qualité des données de base provenant de « Data on mobile populations » basée sur des images satellitaires, pour avoir un brin d’éclairage sur le schéma actuel d’occupation de l’espace géographique en Haïti, une information d’une extrême pertinence, aux fins d’estimation de la population à l’échelle de toutes les unités géographiques et administratives du pays.

Jacques Hendry Rousseau

Statisticien - Démographe

Expert national en Population-Développement,

Tél : + (509) 34 98 75 23 / 42 91 64 48

E-mail : jacqueshendry18@gmail.com