Haïti 2024 : un pays qui produit moins, mange moins, et s'appauvrit plus

Cette analyse s'appuie sur l'étude Fanal Agro 2026/1 — Crise agro-alimentaire en Haïti (2014-2024), publiée le 30 avril 2026.

Le paradoxe

En 2024, plus de Haïtiens travaillent dans l'agriculture qu'en 2014.

C'est le premier chiffre qu'il faut retenir, parce qu'il dit quelque chose que les autres statistiques ne disent pas aussi clairement : la crise alimentaire haïtienne n'est pas une question de manque de bras. La part de l'emploi agricole dans l'emploi total est passée de 44,5 % à 45,5 % en dix ans. Des gens sont allés aux champs. Plus qu'avant.

Et pourtant, la production totale des cinq cultures principales: riz, maïs, haricots, sorgho, banane a reculé de 29 % sur la même période. 1 091 000 tonnes en 2014. 775 000 tonnes en 2024.

Ce n'est pas un signe de paresse ou de retrait. C'est un signe de retrait forcé vers une agriculture de subsistance appauvrie, des gens qui travaillent la terre parce qu'il n'y a plus rien d'autre, dans un système qui n'investit plus dans cette terre, qui ne peut plus distribuer ce qu'elle produit, et qui importe de plus en plus pour compenser.

Dix ans de données, un seul diagnostic

L'étude Fanal Agro 2026/1 couvre onze années 2014 à 2024 avec onze indicateurs : production agricole, valeur ajoutée, emploi, insécurité alimentaire, importations céréalières, emploi informel, salaire minimum, conflits armés, taux de change. Cinq méthodes statistiques ont été appliquées : régression OLS, tests de Granger, ARIMA, SARIMAX, clustering.

Le diagnostic qu'elles produisent est cohérent sur tous les fronts.

L'insécurité alimentaire aiguë, le nombre de personnes en Phase 3 ou plus selon le Cadre Intégré de Classification est passée de 1,5 million en 2014 à 5,4 millions en 2024. C'est un facteur 3,6. En dix ans. En temps de paix relative et de coopération internationale intense.

Haïti importe aujourd'hui 62 % de ses besoins alimentaires contre 51 % en 2014. Et les importations céréalières ont augmenté de façon quasi continue, même quand la production locale augmentait légèrement certaines années. Ce n'est pas de la substitution conjoncturelle. C'est de la dépendance structurelle qui s'installe.

Ce que les statistiques ne pouvaient pas décider

Il y a une question qu'on pose souvent sur Haïti et qu'on pose mal : est-ce que la crise est climatique ?

L'ouragan Matthew en 2016, les sécheresses, les inondations. Le pays est dans une zone cyclonique. Tout le monde le sait.

Nos données permettent de répondre précisément. Dans la matrice de corrélation entre la pluviométrie nationale et les prix alimentaires haïtiens, la corrélation est de r ≈ 0. Pas de signal. Pas d'association statistique. L'analyse contrefactuelle de Matthew confirme l'intuition : la perte nette estimée de production agricole entre 2016 et 2018 par rapport à la tendance pré-Matthew est de −26 000 tonnes, une perturbation, pas une rupture. Et elle s'est effacée.

Ce qui ne s'efface pas, c'est ce qui ne fait pas de bruit dans les médias. Le blocage de la RN1 depuis 2022 par les coalitions armées. La fermeture des accès à l'Artibonite, premier bassin rizicole du pays qui fait que même quand il y a de la production, il n'y a plus de distribution. L'effondrement de l'emploi textile, qui a perdu 7 000 postes formels entre 2021 et 2024, poussant ces travailleurs vers l'économie informelle.

L'emploi informel : le prédicteur qu'on n'attendait pas

Dans la régression OLS, quatre variables ont été testées comme prédicteurs de l'insécurité alimentaire : production totale, valeur ajoutée agricole, emploi informel, salaire minimum.

Le modèle explique 93,6 % de la variance de l'insécurité sur la décennie. Mais un seul prédicteur est statistiquement significatif lorsqu'on contrôle pour les autres : l'emploi informel.

Coefficient : +0,711. P-value : 0,010.

Traduction : chaque point de hausse de l'emploi informel dans un contexte où 88 % de la main-d'œuvre haïtienne est déjà informelle et est associé à 711 000 personnes supplémentaires en insécurité alimentaire aiguë.

Les tests de Granger le confirment en direction temporelle : la hausse de l'emploi informel précède la montée de l'insécurité alimentaire. Et elle précède aussi la contraction de la valeur ajoutée agricole. C'est un prédicteur bidirectionnel. Il annonce les deux.

À l'inverse, la production totale brute ne cause pas directement l'insécurité au sens de Granger (p = 0,39). Ce résultat est peut-être le plus contre-intuitif de l'étude et le plus important pour la politique publique. Produire plus, sans sécuriser la distribution et le pouvoir d'achat des ménages, ne suffit pas. Ce n'est pas ce qu'Haïti cultive qui détermine ce qu'elle mange. C'est ce que les Haïtiens gagnent et dans quel secteur ils gagnent ce qu'ils gagnent.

2020 : la date que les algorithmes ont identifiée sans qu'on le leur dise

Deux algorithmes de clustering K-Means et la Classification Ascendante Hiérarchique selon Ward ont été appliqués aux onze années sur l'ensemble des indicateurs. On ne leur a pas dit quels chocs chercher. On leur a donné les données et on a regardé ce qu'ils produisaient.

Ils ont produit deux groupes. Presque identiques dans les deux méthodes. D'un côté : 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019. De l'autre : 2021, 2022, 2023, 2024.

L'année 2020 est à la frontière.

Pour la CAH, elle rejoint déjà la crise ouverte. Pour K-Means, elle reste encore dans la fragilité structurelle à la limite, mais encore dans le premier groupe. Ce désaccord entre les deux méthodes sur une seule année dit quelque chose d'important : 2020 n'est pas une année de crise complète. C'est une année de bascule. Le moment exact où la fragilité chronique est devenue quelque chose d'autre.

Ce n'est pas Matthew qui l'a causé. C'est la combinaison du COVID qui a fermé l'aéroport, réduit les transferts de la diaspora au premier trimestre, effondré l'emploi formel et de la montée des coalitions armées qui a commencé à prendre de l'ampleur cette même année. Et cette combinaison n'a pas produit un choc suivi d'un rebond. Elle a produit un nouveau régime.

L'index composite de vulnérabilité que nous avons construit à partir de cinq composantes normalisées : déficit de production, dépendance alimentaire, chômage, emploi informel, insécurité aiguë valait 5,6 sur 100 en 2014. Il valait 61,4 en 2020 : premier passage en zone rouge. Et 100 en 2024 le maximum de la décennie, atteint simultanément sur toutes les composantes.

Le signe le plus inquiétant : la perte de résilience saisonnière

Il y a un détail dans les données trimestrielles qui mérite d'être mentionné séparément, parce qu'il est diagnostique d'une façon que les chiffres annuels ne montrent pas.

Dans un système alimentaire fragile mais fonctionnel, les indicateurs d'insécurité fluctuent autour d'un niveau relativement stable. Ils montent en période de soudure avant les récoltes. Ils descendent un peu après. Cette oscillation saisonnière est normale. C'est la respiration d'une économie agricole.

Depuis 2022, cette oscillation persiste encore dans les données. Mais elle ne descend plus. Les trimestres post-récolte améliorent légèrement les chiffres. Mais ils ne reviennent plus vers les niveaux de 2019. Le plancher a bougé vers le haut. Le système a perdu sa capacité à se remettre.

C'est ce que la littérature appelle un régime de crise auto-entretenue. Et c'est ce que nos données montrent.

Ce que les modèles prévoient

Deux modèles de prévision ont été construits. ARIMA(1,1,0) qui modélise la tendance intrinsèque de la série d'insécurité alimentaire. Et SARIMAX qui ajoute l'emploi informel comme régresseur exogène, intégrant le mécanisme structurel le plus robuste identifié par l'OLS.

ARIMA prédit 5,38 millions de personnes en insécurité aiguë en 2025, et la même chose en 2026. Un plateau. La dernière différence observée se projette en avant.

SARIMAX est plus pessimiste : 5,68 millions en 2025. 6,04 millions en 2026. L'écart entre les deux modèles s'élargit avec le temps, parce que SARIMAX intègre la tendance haussière de l'emploi informel. Si rien ne change structurellement, le moteur continue de tourner.

L'intervalle de confiance à 80 % du modèle ARIMA monte jusqu'à 6,74 millions en 2026. C'est plus de la moitié de la population haïtienne.

Ces projections supposent l'absence de choc majeur supplémentaire. Elles supposent aussi l'absence d'amélioration sécuritaire significative. Ce sont des scénarios de base, pas des prédictions fermes. Mais la direction est claire.

Ce que la politique publique devrait en tirer

La significativité de l'emploi informel dans l'OLS et son absence de contrepartie dans les résultats de Granger sur la production brute a une implication directe pour la politique publique.

Les interventions qui se concentrent uniquement sur l'offre alimentaire subventions à l'importation, distribution d'aide alimentaire, programmes de semences ne traitent pas la cause. Elles traitent le symptôme. La vulnérabilité alimentaire haïtienne est d'abord une vulnérabilité de revenus. Ce que les ménages peuvent acheter, pas ce que le pays peut produire.

Deux priorités ressortent des données.

La première est la sécurisation des corridors commerciaux. Le blocage de la RN1 qui relie Port-au-Prince à l'Artibonite depuis 2022 est le goulot d'étranglement le plus immédiat. Une production agricole qui ne peut pas être distribuée ne nourrit pas. C'est un problème de sécurité, pas d'agronomie.

La deuxième est la formalisation de l'emploi. Pas dans le sens bureaucratique du terme mais dans le sens de créer des mécanismes qui donnent aux travailleurs informels un accès à des revenus stables, prévisibles, et protégés : assurance-récolte, coopératives d'achat garanti, contrats de production. Chaque point de réduction de l'informalité est, dans notre modèle, associé à moins 711 000 personnes en insécurité aiguë.

Ce que les données ne peuvent pas dire

Il y a une limite à tout ceci qu'il serait malhonnête de ne pas nommer.

Onze observations annuelles, c'est peu pour de la statistique robuste. La multicolinéarité entre les variables, elles bougent toutes ensemble depuis 2018 gonfle les corrélations et rend difficile de désenchevêtrer les effets individuels. Les tests de Granger ont une puissance limitée à cette taille d'échantillon. Les modèles ARIMA supposent que la structure du passé se reproduit dans le futur ce qui n'est pas garanti dans un pays où les ruptures institutionnelles sont fréquentes.

Ce que les données peuvent faire, c'est structurer un diagnostic. Identifier les variables les plus associées à la crise. Tracer une trajectoire probable. Signaler les mécanismes qui semblent les plus robustes.

Ce qu'elles ne peuvent pas faire, c'est prévoir un gouvernement fonctionnel, une opération de sécurisation des routes réussie, ou une mobilisation de la diaspora sur des investissements productifs. Ces variables existent. Elles ne sont pas dans le dataset.

Le 1er mai 2026

C'est la Journée nationale du travail et de l'agriculture en Haïti. On célèbre en même temps deux secteurs qui, ensemble, représentent l'essentiel de l'économie réelle du pays, l'agriculture pour sa production, le travail pour les millions de personnes qui n'ont pas d'autre filet.

Les données nous disent que ces deux secteurs sont en crise simultanée. Que la crise est structurelle, pas conjoncturelle. Que le point de bascule est derrière nous en 2020 et non devant.

Mais elles nous disent aussi quelque chose d'autre, que les projections ne capturent pas. Que malgré tout, des Haïtiens sont encore aux champs. Que malgré tout, la production n'est pas nulle. Que malgré un emploi informel à 88 %, des gens trouvent encore des moyens de se nourrir, d'envoyer leurs enfants à l'école, de tenir.

La crise haïtienne n'est pas une crise de demande démocratique. Elle n'est pas non plus une crise de résilience populaire. C'est une crise d'offre institutionnelle des structures qui ont failli à leur mission, élection après élection, politique après politique, choc après choc.

Les structures peuvent être reconstruites. C'est plus difficile à modéliser qu'un ARIMA. Mais c'est plus important.

L'étude complète dataset, figures et tableaux est disponible sur fanal.media/etudes/fanal-agro-haiti-2014-2024.

Sources

1. FAO/WFP — Cadre Intégré de Phase (IPC) Haïti, rapports 2014-2024. ipcinfo.org
2. Banque Mondiale — World Development Indicators (agriculture, emploi, importations). databank.worldbank.org
3. ACLED — Armed Conflict Location and Event Data Project. acleddata.com
4. OCHA — Rapports humanitaires Haïti 2014-2024. unocha.org
5. BRH (2026) — Instabilité politique et dynamique des prix en Haïti. DREF Working Paper WP/2026/1. brh.ht
6. CNSA — Coordination Nationale de la Sécurité Alimentaire, EFSA et ENSA. cnsa.ht
7. FAO — FAOSTAT, production agricole et commerce Haïti. fao.org

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