APPROCHES MÉTHODOLOGIQUES SYNTHÉTISÉES DES ÉTUDES D’ETHNOBOTANIQUE QUANTITATIVE EN MILIEU TROPICAL

Abstract

Le souci de rendre comparable et reproductible les résultats en ethnobotanique par des inférences, a
entraîné l’apparition de beaucoup d’outils quantitatifs dans les recherches en ethnobotanique quantitative
ces deux dernières décennies. Ce travail de synthèse bibliographique vise à identifier les approches
méthodologiques les plus utilisées en ethnobotanique quantitative à travers (i) les questions de recherche
(ii) les techniques d’échantillonnage et de collecte de données et (iii) les outils quantitatifs d’analyse de
donnée. La démarche méthodologique a consisté à utiliser des mots clés dans le moteur de recherche
Google scholar afin de sélectionner les articles qui ont fait une synthèse bibliographique et/ou ceux qui ont
fait des analyses critiques d’approches méthodologiques en ethnobotanique quantitative. Cette
investigation a été faite de décembre 2014 à Janvier 2015. Trois catégories de questions de recherche ont
été les plus investiguées en ethnobotanique quantitative : les questions de recherche des études
ethnobotaniques descriptives, des études ethnobotaniques de causalité et des études ethnobotanique de
diagnostic. Bien que l’échantillonnage n’a pas été considéré de façon prioritaire dans beaucoup d’études
ethnobotaniques, d’autres ont commencé par accorder d’importance à la technique d’échantillonnage
aléatoire avec une estimation de la taille de l’échantillon. Cinq indices ethnobotaniques ont été repérés
comme étant les plus utilisés dans les études ethnobotaniques quantitatives : le Facteur Consensuel de
l’Informateur (FCI), le Niveau de Fidélité (NF), l’Indice Relatif d’Importance (IR), la Valeur d’Usage (VU),
l’Indice Culturel d’Importance (IC). Cette synthèse d’approches méthodologiques des études
ethnobotaniques quantitatives, est un outil d’aide pour les étudiants et jeunes chercheurs des pays
d’Afrique francophone.

Full text

Annales des Sciences Agronomiques 20 - spécial Projet Undesert-UE : 187-205 (2016) ISSN 1659-5009
Publié en mai 2015
APPROCHES MÉTHODOLOGIQUES SYNTHÉTISÉES DES ÉTUDES
D’ETHNOBOTANIQUE QUANTITATIVE EN MILIEU TROPICAL
D.T. HOUÉHANOU*,**, A. E. ASSOGBADJO *, F. J. CHADARE***, S. ZANVO*
& B. SINSIN*
* Laboratoire d’Écologie Appliquée, Faculté des Sciences Agronomiques, Université
d’Abomey Calavi - Cotonou, République du Bénin- Email : assogbadjo@gmail.com
**École Nationale Supérieure des Sciences et Techniques Agronomiques de Djougou,
Université de Parakou
*** École des Sciences et Techniques de Conservation et de Transformation des
Produits Agricoles, Université d’Agriculture de Kétou
RÉSUMÉ
Le souci de rendre comparable et reproductible les résultats en ethnobotanique par des inférences, a
entraîné l’apparition de beaucoup d’outils quantitatifs dans les recherches en ethnobotanique quantitative
ces deux dernières décennies. Ce travail de synthèse bibliographique vise à identifier les approches
méthodologiques les plus utilisées en ethnobotanique quantitative à travers (i) les questions de recherche
(ii) les techniques d’échantillonnage et de collecte de données et (iii) les outils quantitatifs d’analyse de
donnée. La démarche méthodologique a consisté à utiliser des mots clés dans le moteur de recherche
Google scholar afin de sélectionner les articles qui ont fait une synthèse bibliographique et/ou ceux qui ont
fait des analyses critiques d’approches méthodologiques en ethnobotanique quantitative. Cette
investigation a été faite de décembre 2014 à Janvier 2015. Trois catégories de questions de recherche ont
été les plus investiguées en ethnobotanique quantitative : les questions de recherche des études
ethnobotaniques descriptives, des études ethnobotaniques de causalité et des études ethnobotanique de
diagnostic. Bien que l’échantillonnage n’a pas été considéré de façon prioritaire dans beaucoup d’études
ethnobotaniques, d’autres ont commencé par accorder d’importance à la technique d’échantillonnage
aléatoire avec une estimation de la taille de l’échantillon. Cinq indices ethnobotaniques ont été repérés
comme étant les plus utilisés dans les études ethnobotaniques quantitatives : le Facteur Consensuel de
l’Informateur (FCI), le Niveau de Fidélité (NF), l’Indice Relatif d’Importance (IR), la Valeur d’Usage (VU),
l’Indice Culturel d’Importance (IC). Cette synthèse d’approches méthodologiques des études
ethnobotaniques quantitatives, est un outil d’aide pour les étudiants et jeunes chercheurs des pays
d’Afrique francophone.
Mots clés
: Ethnobotanique, Méthodes, Indice, Biodiversité, Afrique francophone
SYNTHETIZED METHODOLOGICAL APPROACHES OF QUANTITATIVE
ETHNOBOTANY IN TROPICAL COUNTRIES
ABSTRACT
With increasing interests in the use of statistics tools on ethnobotany data, more indices have been
developed and used in quantitative ethnobotany these two decades. The present work aims to synthesize
the most used methodological approachesin quantitative ethnobotany by highlighting(i) the researches
questions, (ii) the sampling and data collection technics and (iii) the quantitative tools used for data
analysis. Quantitative ethnobotanical papers were selected from December, 2014 to January, 2015 through
google scholar research tool with some key words. Selected papers (research papers or analytical review
papers) have been analyzed regarding the methodological approaches used. Three categories of research
questions were observed in quantitative ethnobotany: research questions for descriptive ethnobotany,

Houéhanou et al.
188
causality ethnobotany, and diagnostic ethnobotany. Sampling was not really observed in most of
ethnobotany researches; however some of them started using arandom sampling with an estimation of
sample size. Five ethnobotanical indices were observed as the most used in quantitative ethnobotany. They
are: Informant Consensus Factor (ICF), Fidelity Level (FL), Relative Importance Index (RI), Use Value
(UV) and Cultural Importance Index (CI). This synthesis of methodological approaches of quantitative
ethnobotany studies is a helpful tool for students and early career researchers in Africa French-speaking
countries.
Key words
: Ethnobotany, Indices, Sampling, Biodiversity,
INTRODUCTION
Background
L’ethnobotanique est une science qui fut définie à l’origine comme étant
l’étude des plantes utilisées par les peuples indigènes (Harshberger, 1895 ;
Ritter
et al.
2015). Sa définition s’est élargie par la suite et devient de nos
jours la science qui étudie les relations entre la diversité végétale et culturelle
de même que les perceptions, usages et gestions des plantes (Albuquerque &
Hanazaki, 2009). Elle est une branche de l’ethnobiologie qui connait un
regain d’intérêt ces deux dernières décennies. En effet, d’une part la
convention sur la diversité biologique a reconnu le rôle et l’importance des
connaissances endogènes dans la conservation de la diversité biologique
(CBD, 1994). D’autre part, avec le souci d’utiliser des outils quantitatifs pour
rendre comparable et reproductible les résultats en ethnobotanique par des
inférences, la quantification en ethnobotanique a entraîné l’apparition de
beaucoup d’outils techniques et par conséquent une augmentation
considérable des recherches en ethnobotanique quantitative.
L’ethnobotanique est une science interdisciplinaire (Bridges & Lau, 2006).
Elle est à cheval entre la botanique et les sciences sociales. Son domaine
d’étude implique une large gamme de disciplines telles que la conservation de
la biodiversité, la génétique de la conservation, l’ethnopharmacologie, la
technologie alimentaire, l’écologie, etc. Ainsi, l’ethnobotanique se révèle être
une science importante pour le développement socioéconomique en tant que
discipline de base à plusieurs autres sciences.
L’importance de l’ethnobotanique a été davantage prouvée dans les pays en
développement où de plus en plus d’intérêts sont accordés à cette discipline
ces dernières années. Cependant, les outils quantitatifs utilisés sont encore
variés et discutés. Ceci pose un problème d’approches méthodologiques aux
étudiants et jeunes chercheurs en début de carrière. C’est évidemment l’une
des raisons fondamentales qui justifient la rédaction du présent document
méthodologique dans le but de faciliter à ces derniers le choix des outils pour
des études en ethnobotanique quantitative. En effet, le manque d’analyse et

Houéhanou et al.
189
d’appréciation de la littérature, justifié par la difficulté de beaucoup
d’étudiants et jeunes chercheurs à accéder aux documents scientifiques dans
les pays en développement a été soulevé comme un facteur principal de
l’utilisation erronée des méthodologies et de la mauvaise interprétation des
résultats des travaux de recherche (McClatchey, 2006 ; Albuquerque &
Hanazaki, 2009).
L’ethnobotanique bien qu’ayant commencée dans les pays occidentaux, est
devenue actuellement une science importante dans les pays en
développement. En effet, vu que les recherches ethnobotaniques nécessitent
moins de moyens financiers et que les populations de ces pays détiennent de
riches connaissances traditionnelles sur leurs flore et faune, l’ethnobiologie
en général, et l’ethnobotanique en particulier émergent comme un moyen de
développement durable des pays à ressources limitées. Ainsi, ce document se
veut être un outil d’information sur certaines questions de recherche et les
outils méthodologiques pour la bonne conduite des études en ethnobotanique
quantitative par les étudiants et jeunes chercheurs du continent Africain.
Concepts clés
Certains mots sont couramment utilisés en ethnobotanique quantitative en
général et donc leur compréhension s’avère indispensable avant toutes
investigations. La littérature révèle l'importance d’expliquer deux mots clés à
savoir l’informateur et « l’informant consensus ».
Le mot informateur est plus utilisé par les ethnobiologistes et
ethnobotanistes pour désigner l’individu avec lequel vous développez une
relation pendant un temps donné en vue d’avoir des informations recherchées
dans sa culture (Albuquerque
et al.,
2014).
Aussi l’expression désignée en Anglais par « Informant Consensus » apparaît-
il comme un concept clé dans les études en ethnobotanique quantitative.
« L’informant consensus » est une expression qui désigne un groupe de
techniques quantitatives utilisées en ethnobotanique quantitative (Phillips &
Gentry, 1993 : I and II) et qui mesurent le degré de consensus des réponses
obtenues des informateurs (Phillips, 1996). Le concept dérive de la théorie du
consensus culturel développé par les anthropologistes dans les années 1980 et
a été introduit pour la première fois en ethnobotanique par Phillips & Gentry
(1993 : I and II).

Houéhanou et al.
190
QUESTIONS PRINCIPALES DE RECHERCHE EN ETHNOBOTANIQUE
La question de recherche est le point de départ de toute recherche
scientifique. Dans ce chapitre, les questions de recherche les plus abordées de
nos jours en ethnobotanique ont été synthétisées puis regroupées en trois
catégories au sens de Albuquerque & Hanazaki (2009) comme suit :
* les études ethnobotaniques descriptives qui regroupent des études qui
rapportent les différents usages de plantes ou connaissances sur la plante
pour un groupe culturel donné ;
* les études ethnobotaniques de causalité qui concernent des études
ethnobotaniques qui déterminent les facteurs pouvant expliquer la variation
des usages ou des connaissances sur les plantes ;
*les études ethnobotaniques de diagnostic qui étudient l’efficacité ou la
validité de certaines techniques ou méthodes utilisées en ethnobotanique.
Les caractéristiques de chaque catégorie sont résumées dans le tableau 1. Les
études ethnobotaniques descriptives et de causalité sont quelques fois
investiguées ensemble et concernent la majorité des investigations
ethnobotaniques conduites jusqu’à ce jour en Afrique tropicale. Par contre les
études ethnobotaniques de diagnostic (Tardío & Pardo-de-Santayana, 2008)
ont été conduites souvent dans les pays du Nord.
Pour chaque catégorie d’étude les questions de recherche majeures
investiguées sont synthétisées comme suit :
Études ethnobotaniques descriptives
* Quels sont les usages alimentaires et non alimentaires de la plante pour les
communautés?
* Quelles sont les perceptions des peuples sur la plante ?
* Quelles sont les connaissances traditionnelles écologiques sur la plante
dans un milieu donné ?
* Quelles sont les plantes utilisées dans une communauté donnée pour traiter
une affection donnée ?
Études ethnobotaniques de causalité
* Quels sont les facteurs sociaux (groupe socio culturel, sexe, âge, taille du
ménage, niveau de revenu du ménage, niveau d’instruction, etc.) qui
influencent l’utilisation de la plante ou la connaissance sur la plante ?

Houéhanou et al.
191
* Comment varie l’utilisation des plantes en fonction des facteurs
environnementaux (disponibilité de la plante, facteurs climatique etc.) et
socio-culturels?
* Comment varient les connaissances traditionnelles écologiques en fonction
des facteurs sociaux et environnementaux ?
Études ethnobotaniques de diagnostic
* Laquelle des méthodes d’échantillonnage non aléatoire (ou non
probabilistique) et aléatoire (ou probabilistique) est plus efficace pour évaluer
l’importance d’une plante pour une communauté ?
* Quel est l’effet de la taille de l’échantillon sur l’évaluation de l’importance
d’une plante pour une communauté ?
* Quels sont les indices ethnobotaniques les plus convenables pour évaluer
l’importance d’une plante pour une communauté ?
* Quels sont les indices qui évaluent au mieux les usages préférentiels des
plantes à usages multiples ?
* Est-ce que les connaissances des peuples sur les usages des plantes sont
réellement les usages de ces plantes dans la communauté (autrement jusqu’à
quel point les usages passifs expliquent les usages actifs des plantes dans les
communautés)?
* Comment les connaissances des peuples sur les plantes peuvent être
utilisées comme un indicateur de la biodiversité ?
* Est-ce que l’importance d’une plante dans une communauté permet de
prédire la disponibilité de la plante dans le milieu ?
* Parmi les différents usages de la plante lesquels prédisent plus la
disponibilité de la plante dans le milieu?
* Est-ce que les connaissances traditionnelles ou les perceptions sur les
plantes sont expliquées par des variations morphologiques et/ou génétiques
des plantes concernées?

Houéhanou et al.
192
Tableau 1. Caractéristiques comparatives des différentes catégories d’études
ethnobotaniques
Légende : FC : Fréquence de Citation, FR : Fréquence Relative de Citation, NU : Nombre d’Usage, UR :
Nombre d’Usages Rapportés, NF : Niveau de Fidélité, FCI : Facteur Consensuel de l’Informateur, VU :
Valeur d’Usage, IC : Indice d’Importance Culturel, IR : Indice d’Importance Relative
TECHNIQUES D’ÉCHANTILLONNAGE EN ETHNOBOTANIQUE
QUANTITATIVE
La question d’échantillonnage n’a pas été considérée de façon prioritaire dans
beaucoup d’études ethnobotaniques. Cela s’explique par le fait que
l’ethnobotanique ait ses racines dans les sciences sociales. Mais avec le souci
croissant de rendre reproductibles et comparables les résultats d’une part et
de faire des inférences dans les études ethnobotaniques d’autre part,
l’échantillonnage a commencé par se vouloir être nécessaire pour les études
ethnobotaniques en général et celles d’ethnobotanique quantitative en
particulier.
Catégorie d’étude
ethnobotanique
Caractéristiques
Etudes ethnobotaniques descriptives
Etudes ethnobotaniques de causalité
Etudes ethnobotaniques de diagnostic
Technique
d’échantillonnage
Techniques d’échantillonnage non aléa-
toire : échantillonnage par quota, par
commodité ou par boule de neige
Techniques d’échantillonnage aléatoires :
échantillonnage aléatoire simple, aléatoire stratifié,
aléatoire systématique et aléatoire par grappe
Technique d’échantillonnage aléatoires :
échantillonnage aléatoire simple, aléatoire
stratifié, aléatoire systématique et aléatoire par
grappe
Technique de collecte
de données
Entretien semi-structuré, free Listing,
observation participante, discussion de
groupe
Entretien structuré, semi-structuré, discussion de
groupe
Entretien structuré, semi-structuré
Méthodes d’analyse
des données
Tableaux, histogramme, diagramme
circulaire
Utilisation des indices : FC, FR, NU, UR,
NF, FCI.
Test des corrélations entre variables, Tests
statistiques inférentiels, analyses multivariées,
régression simple ou multiple, utilisation des
indices : VU, IC, IR
Test statistiques inférentiels, analyses
multivariées, régression simple ou multiple
Les apprenants indi-
qués du système LMD
Appropriées pour les travaux de niveau
Licence
Appropriées plus pour les investigations de niveau
Master Professionnel et accessoirement le niveau
Master de recherche
Appropriées plus pour le niveau de Master de
recherche et accessoirement le niveau Master
professionnel
Avantages
Pratique, collecte de donnée massive,
facilite un inventaire rapide des plantes
utilitaires dans une zone
Test d’hypothèses hypothético déductive
Test d’hypothèses hypothético déductive,
évaluation des méthodologies, évaluation des
indices
Limites
Les résultats ne peuvent pas être
généralisés, les inférences ne sont pas
possibles
Les résultats peuvent être généralisés sur la
population si l’estimation de la taille de
l’échantillon est bien faite
Risque de mauvaise comparaison

Houéhanou et al.
193
L’échantillonnage est le processus par lequel une inférence est faite sur une
unité entière à partir d’une partie de l’unité. Globalement deux catégories de
techniques d’échantillonnage sont utilisées en ethnobotanique :
l’échantillonnage probabilistique ou aléatoire et l’échantillonnage non
probabilistique ou non aléatoire. Dans les études ethnobotaniques, les
techniques d’échantillonnage non probabilistiques les plus utilisées
sont l’échantillonnage par commodité, l’échantillonnage par quota et
l’échantillonnage par boule de neige (Cochran, 1977). L’échantillonnage par
commodité consiste à utiliser n’importe quel sujet qui soit disponible lors de
l’étude.
L’échantillonnage par quota est fait en divisant la population en des groupes
ou strates à l’intérieur desquels un échantillonnage non aléatoire est
appliqué.
L’échantillonnage non aléatoire par boule de neige consiste à identifier un
informateur compétent pour le sujet d’étude puis cet informateur après être
enquêté indique à son tour un autre informateur compétent de la même
communauté. Ce processus se poursuit jusqu’à l’investigation de tous les
informateurs experts compétents pour le sujet d’étude.
Toutes les techniques d’échantillonnages non aléatoires évoquées ci-dessus ne
sont pas souvent représentatives des populations et ne permettent pas
surtout de faire des inférences sur la population (Espinosa
et al
., 2014). Elles
ne peuvent donc pas être utilisées pour des études ethnobotaniques dans
lesquelles il faut répondre à des questions de recherche par des inférences.
Mais, elles peuvent être utilisées dans des études exploratoires en
ethnobotanique quantitative (Espinosa
et al
. 2014). Donc les étudiants qui ne
conduisent pas une étude ethnobotanique approfondie avec des inférences à
effectuer ou des hypothèses à tester, peuvent utiliser ces méthodes
d’échantillonnage non aléatoires et peu représentatives des populations
d’étude.
Le deuxième groupe de technique d’échantillonnage utilisé en ethnobotanique
quantitative est celui des techniques d’échantillonnage probabilistiques ou
aléatoires. Quatre méthodes d’échantillonnage de cette catégorie sont aussi
utilisées en ethnobotanique quantitative à savoir: l’échantillonnage aléatoire
simple, l’échantillonnage aléatoire stratifié, l’échantillonnage aléatoire
systématique et l’échantillonnage aléatoire par grappes (Levy & Lemeshow,
2008). Pour mieux comprendre la description de ces différentes méthodes
d’échantillonnage nous recommandons au lecteur qui éprouve un tel besoin à
lire les documents de statistique en la matière tels que Cochran (1977), Levy

Houéhanou et al.
194
& Lemeshow (2008) ou Albuquerque
et al
. (2014). Les techniques
d’échantillonnage aléatoire permettent d’accorder le même degré de chance à
tous les éléments de la population et sont de ce fait plus représentatives de la
population avec plus de robustesse (Espinosa
et al
. 2014). Elles conviennent
donc pour les études ethnobotaniques dans lesquelles des inférences
statistiques sont utilisées.
Généralement le choix d’une méthode d’échantillonnage parmi toutes celles
évoquées, dépend des objectifs de l’étude. Mais après lecture de la description
des méthodes d’échantillonnage aléatoire il est suggéré aux lecteurs une
combinaison de technique d’échantillonnage aléatoire simple avec celle
aléatoire stratifié ou aléatoire par grappes, vu les conditions de moyens
limités.
La méthode d’échantillonnage aléatoire simple consiste à sélectionner un
échantillon de taille n lié à une variable X dans une population finie de N
unités de manière à ce que chaque échantillon ait la même probabilité d’être
sélectionné et que tous les éléments de la population aient la même chance
d’appartenir à l’échantillon (Cochran, 1977 ; Scheaffer, 2006). Ainsi défini, le
défi majeur de réussite de cette technique demeure dans l’estimation
préalable de la taille
n
de l’échantillon qui permettra d’atteindre la précision
souhaitée. Nous pouvons donc utiliser la formule ci-dessous(Dagnelie, 1998 ;
Levy & Lemeshow, 2008) qui permet d’estimer la taille de l’échantillon à
considérer :
Avec
n
la taille de l’échantillon à utiliser; p la proportion d’informateurs lié à
une variable donnée (déterminée lors d’une phase exploratoire); U1−α/2 la
valeur obtenue de la table standard de distribution de la loi normale, cette
valeur est de 1, 96 (avec α = 5 %) ; d est la marge d’erreur de l’estimation qui
doit être fixée à une valeur selon la précision souhaitée (sa valeur peut être
entre 5 % et10 %). Cette méthode a été déjà utilisée dans plusieurs travaux
ethnobotaniques en Afrique de l’Ouest (Chadaré
et al
. 2008 ; Dadjo
et al
.
2011 ; Koura
et al
. 2011 ; Assogbadjo
et al
., 2012).
La technique d’échantillonnage aléatoire simple n’est pas toujours facile à
réaliser car elle demande une énumération préalable de tous les éléments de
la population et ainsi ne reflète pas quelques fois une représentativité très
précise de la population (Albuquerque
et al
, 2014). Par exemple si la taille
estimée de la population est de 100 alors que cette population est composée de

Houéhanou et al.
195
75 % d’une ethnie A, 20 % d’une ethnie B et 5 % d’une ethnie C, cette dernière
ethnie aura une faible probabilité d’être sélectionnée. Ce qui peut affecter la
représentativité de l’échantillon au sein de la population. Pour pallier à cette
difficulté il serait souhaitable dans un cas similaire d’appliquer
l’échantillonnage aléatoire simple à chaque groupe d’ethnie. C’est l’une des
raisons pour lesquelles, nous avons suggéré plus haut de combiner la
technique d’échantillonnage aléatoire simple avec celle aléatoire stratifiée.
La technique d’échantillonnage aléatoire stratifiée consiste à identifier dans
la population des groupes ou strates selon des critères (ethnie, sexe, âge,
activité économique etc.). Ensuite, nous pourrions appliquer dans chaque
strate la technique d’échantillonnage aléatoire simple.
La technique d’échantillonnage aléatoire systématique exige une liste
complète de tous les éléments de la population; ce qui est un peu difficile dans
les conditions de vie en Afrique Tropicale. Par conséquent, cette technique est
très rarement utilisée.
TECHNIQUES DE COLLECTE DE DONNEES ENETHNOBOTANIQUE
L’ethnobotanique étant une science du domaine des sciences sociales, utilise
les techniques de ces dernières pour la collecte des données. Les études
ethnobiologiques utilisent principalement les techniques d’entretien pour la
collecte des données. Dans ce cas la fiabilité des données a été discutée par
certains auteurs (Miranda
et al.,
2007 ; Albuquerque
et al
., 2014) et
dépendrait de l’interviewer, de l’environnement et de la durée de l’entrevue.
Outre la technique d’entretien qui se révèle être la plus simple et convenable
en Afrique tropicale, plusieurs autres techniques sont utilisées mais avec un
degré d’utilisation un peu faible à cause de leurs exigences. Parmi ces
techniques nous pouvons citer entre autres les techniques de Free Listing, de
tour de guide, d’observation participante, de discussion de groupe etc.
La technique « Free Listing » consiste à demander à l’informateur une liste de
termes liés à un domaine culturel donné (Quinlan, 2005), par exemple lui
demander «quelles sont les plantes médicinales utilisées dans la
communauté ? ». Dans ce cas, l’informateur se met à lister toutes les plantes
qui lui sont familières. Selon Quinlan (2005) cette technique permet de
récolter une masse d’information importante et d’identifier les experts
spécialistes d’un domaine donné mais elle ne permettrait pas à l’informateur
de répondre à des questions plus spécifiques.
La technique de Tour de guide consiste à faire une visite de terrain avec un
ou des membre (s) de la communauté qui a une compétence et une habileté

Houéhanou et al.
196
dans la détermination des noms des espèces de plante. Cela permet de valider
les noms vernaculaires des espèces de plantes inventoriées lors d’une Free
Listing ou d’une entrevue en les identifiant directement (Albuquerque
et al.,
2014).
L’observation participante est une technique appropriée pour explorer les
réalités d’une communauté à travers les vécus quotidiens au sein de la
communauté pour collecter des informations nécessaires. Dans ce cas
l’investigateur doit maîtriser plus son domaine d’investigation et être capable
de mémoriser les événements vécus ou entendus dans une chronologie donnée
(Bernard, 2006). Les données collectées par cette technique sont souvent
qualitatives et rarement quantitatives.
La discussion de groupe est une stratégie de collecte de données qui priorise
l’interaction et la discussion entre un groupe et son investigateur. Elle permet
de généraliser une information reçue par rapport à un sujet d’étude bien
définie ou d’évaluer une stratégie de collecte de données ou de recevoir
l’interprétation du groupe face à un fait observé lors de l’étude (Albuquerque
et al
., 2014).
Les techniques de collecte telles que celles de Free Listing, de Tour de guide,
d’observation participante ou de discussion de groupe sont souvent combinées
avec la technique d’entretien en vue d’une validation des données dans les
études ethnobotaniques.
Par ailleurs, l’entretien exige que l’investigateur maîtrise préalablement bien
les questions de recherche à investiguer (Albuquerque
et al
., 2014). Cette
technique de collecte de donnée favorise la codification et la catégorisation des
données en vue d’une bonne analyse statistique. Cependant l’interviewé est
plus limité dans ses réponses.
Plusieurs approches d’entretien sont utilisées pour collecter les données en
ethnobiologie. Nous ne pourrons pas détailler chacune d’elles mais nous les
citerons car elles sont plus enseignées en sciences sociales. Les approches
d’entretien utilisées sont entre autre l’entretien structuré, non structuré,
semi-structuré et informel.
MÉTHODES QUANTITATIVES D’ANALYSE DES DONNÉES :
UTILISATION DES INDICES EN ETHNOBOTANIQUE QUANTITATIVE
Bien que l’idée d’ethnobotanique soit plus ancienne, les méthodes
quantitatives d’analyses des données en ethnobotanique ont reçu plus
d’attention de la part des chercheurs seulement dans ces deux dernières

Houéhanou et al.
197
décennies (Albuquerque, 2009 ; Galeana, 2000). Ainsi, une gamme variée
d’outils quantitatifs ont été élaborés. Cependant, ces outils ne sont pas
toujours convenables pour toutes les études ethnobotaniques et donc leur
utilisation dépendrait des objectifs poursuivis. Même pour un objectif d’étude
bien défini, plusieurs outils quantitatifs ont été élaborés et cela peut susciter
des interrogations ou des doutes au niveau de l’étudiant ou du chercheur en
début de sa carrière. L’une des interrogations la plus évidente serait quel
outil choisir dans cette gamme large d’outils. Cela a déjà attiré l’attention de
beaucoup de chercheurs qui ont élaboré des revues de synthèse analytiques
sur les indices utilisés en ethnobotanique quantitative (Hoffman and
Gallaher, 2007 ; Medeiros
et al
, 2011). Par contre d’autres chercheurs ont
analysé les forces et faiblesses de certains indices couramment utilisés
(Tardio & Pardo-de -Santayana 2008) pour faire des recommandations.
Par ailleurs la majorité des indices utilisés en ethnobotanique quantitative a
pour but d’évaluer l’importance relative des plantes pour une communauté
donnée.
En synthétisant les résultats issus des travaux de synthèse et d’analyse des
indices (Medeiros
et al
., 2011 ; Tardio & Pardo-de-Santayana, 2008,
Albuquerque
et al
., 2014), il est suggéré quelques indices importants à
utiliser dans les études ethnobotaniques à cause de leur objectivité
apparente. Ainsi, ces indices sont largement utilisés en ethnobotanique
quantitative. Le tableau 2 fait la synthèse des indices les plus utilisés dans
les études ethnobotaniques quantitatives avec des cas d’application par la
suite (voir les encadrés). Les indices les plus utilisés, incorporent
généralement dans leur calcul d’autres indices qui sont des paramètres
quantitatifs primaires ou indices de base. Il s’agit de la fréquence de citation
(FC), la fréquence relative de citation (FR), le nombre d’usage (NU) de
l’espèce et le nombre d’usage rapporté de l’espèce (UR). L’encadré 1 présente
un cas d’application sur ces indices primaires.
Encadré 1. Exemple d’application sur les indices primaires ou indices de base
Pour une plante A dont 20 informateurs ont été investigués, 5 informateurs ont cité son usage
médicinal, 7 informateurs son usage alimentaire et 6 informateurs son usage pour le bois de feu.
La fréquence de citation est donc 5, 7 et 6 respectivement pour l’usage médicinal, alimentaire et
l’usage pour le bois de feu.
La fréquence relative de citation sera 5/20, 7/20 et 6/20 respectivement pour l’usage médicinal,
alimentaire et l’usage pour le bois de feu.
Le nombre d’usage de l’espèce est 3 alors que le nombre d’usage rapporté serait 5 + 7 + 6 = 18

Houéhanou et al.
200
Encadré 3a. Exemple d’application sur l’indice culturel d’importance (CI) de Tardio & Pardo-
de-Santayana (2008)
Dans une enquête ethnobotanique avec 45 informateurs, 7 informateurs ont mentionné
l’usage technologique de l’espèce A, 3 informateurs ont mentionné l’usage alimentaire de A, 2
informateurs l’usage comme bois de feu et 1 informateur l’usage comme fourrage.
= 7 ; = 3 ; = 2 ; = 1 et
= 0,15+ 0,06 +0,04 + 0,02
Cette valeur traduit l’importance chiffrée de la plante dans un tel milieu. Les valeurs 0,15 ;
0,06 ; 0,04 ; 0,02 traduisent respectivement l’importance chiffrée de chaque catégorie
d’utilisation dans le milieu et montrent que c’est l’utilisation technologique de l’espèce A qui
est plus importante dans le milieu.
Le Facteur Consensuel de l’Informateur (FCI) ;
(Heinrich
et al.,
1998)
FCI =
Nur :
le nombre de fois qu’une catégorie particulière p d’affection a été
mentionnée
: le nombre de plante(s) mentionnée(s) pour le traitement de cette affection
particulière p
C’est un indice qui est souvent utilisé pour les usages médicinaux des plantes.
Mais son utilisation peut être élargie à d’autres catégories d’usages qui
peuvent être subdivisés en des sous- catégories d’usages. Par exemple l’usage
du bois (subdivisé en usage du bois pour le feu, le charbon, la technologie, la
construction etc.) ; l’usage alimentaire (subdivisé en usage alimentaire des
fruits, des feuilles, des fleurs etc.). L’encadré 4 présente un exemple
d’application de cet indice.
Encadré 3b. Exemple d’application sur l’indice culturel d’importance (CI) de Tardio & Pardo-
de-Santayana (2008)
Pour une enquête ethnobotanique de 20 informateurs, l’espèce A a été mentionnée par 5
informateurs pour le traitement de la fièvre, 3 informateurs pour le traitement de la toux et
1informateur pour le traitement des troubles digestives.
= 5/20 + 3/20 + 1/20
= 0,45. Donc la valeur indiquant l’importance médicinale de l’espèce A est de 0,45.

Houéhanou et al.
201
Encadré 4. Exemple d’application sur l’indice du facteur consensuel de l’informateur (FCI) de
Heinrich et al, (1998)
Dans une enquête ethnomédicinale la fièvre a été mentionnée 20 fois pour 5 espèces utilisées
dans son traitement. Quant aux maladies gastro-intestinales elles ont été mentionnées 5 fois
pour 4 espèces de plante utilisées dans leurs traitements.
= 20 ; = 5
= 0,789 > 0,5 => degré élevé de consensus sur ladite information
= 5 ; = 4
= 0,25 < 0,5 => faible degré de consensus sur ladite information
Niveau de Fidélité (NF); (
Friedman
et al,
1986)
: le nombre d’informateurs qui mentionnent une espèce pour un certain
usage p
: le nombre d’informateurs qui mentionnent l’espèce pour n’importe quel
usage.
Cet indice s’utilise dans le même domaine des usages médicinaux que le
précédent. Donc son utilisation aussi peut être élargie à d’autres usages tels
que l’usage alimentaire et l’usage du bois. L’encadré 5 montre un cas
d’application de l’indice de niveau de fidélité.
Encadré 5. Exemple d’application sur l’indice de niveau de fidélité (FL) de Friedman et al,
(1986)
Pour une enquête ethnomédicinale8 informateurs sur 10 utilisent l’espèce A pour traiter la
fièvre pendant que les 2 autres l’utilisent pour traiter les maladies gastro-intestinales.
= 8 ; = 10
= (8/10) *100
= 80 % => l’utilisation de l’espèce A pour traiter la fièvre a un fort degré de consensus.

Houéhanou et al.
202
L’indice d’importance relative ; Bennett & Prance (2000)
IR = (NSC + NP)/2 ;
NCS = NCSS/NCSV, NP = NPS/NPSV
NCS = Nombre relatif de système corporel. Il est calculé en divisant le
nombre de systèmes corporel traité par une espèce donnée (NCSS) par le
nombre total de système corporel traité par l’espèce la plus versatile (NCSV).
NP= Nombre de propriétés pharmacologiques. Il est calculé en divisant le
nombre de propriétés attribué à une espèce donnée (NPS) par le nombre de
propriétés attribuées à l’espèce la plus versatile (NPSV). L’encadré 6 présente
un cas d’application de cet indice ethnobotanique.
Encadré 6. Exemple d’application sur l’indice d’importance relative (RI) de Bennett & Prance
(2000)
Une espèce x est la plus versatile en médicine traditionnelle dans une communauté avec 10
propriétés pharmacologiques répartie dans 3 systèmes corporels de maladies (les maladies du
système respiratoire, les maladies du système digestif et les maladies génitales). Une espèce y
est citée pour 6 propriétés pharmacologiques dans deux systèmes corporels de maladies
(maladies du système digestif et maladies du système respiratoire).
IR = (2/3 + 6/10)/2 = (0,66 + 0,6)/2 = (1,26)/2 = 0.63
Rapporté en pourcentage, IR = 63 %. Cela implique que l’espèce y n’est pas moins versatile. En
effet IR = 100 % pour l’espèce la plus versatile.
QUELQUES CAS D’ÉTUDES ETHNOBOTANIQUES QUANTITATIVES
Après avoir synthétisé certains outils méthodologiques en ethnobotanique
quantitative il est proposé quelques cas de questions de recherche et les outils
qu’il convient d’utiliser en vue d’illustrer les démarches méthodologiques
proposées. Le tableau 3 rend compte de façon comparative desdites questions
de recherche et les outils méthodologiques correspondants.

Houéhanou et al.
203
Tableau 3. Démarches méthodologiques comparatives de quelques cas de question de
recherche en ethnobotanique quantitative
CONCLUSION
Dans toute recherche scientifique l’une des grandes difficultés est toujours
relative au choix d’une démarche méthodologique pour de meilleurs résultats.
Ce document offre donc pour les apprenants et chercheurs en début de
carrière, des outils méthodologiques pour des études ethnobotaniques
quantitatives. Bien que le débat entre l’ethnobotanique quantitative et la
quantification en ethnobotanique subsiste encore et est d’actualité, le
développement socioéconomique des pays en voie de développement
dépendrait de l’un ou l’autre. Ce document étant resté juste dans la lumière
de la littérature présente sur le sujet, les lecteurs ayant un fort désir pour ce
domaine de science peuvent consulter les références utilisées à cet effet d’une
part. D’autre part les outils méthodologiques synthétisés dans le présent
document peuvent faire l’objet de modification dans le futur car c’est un
domaine de science qui est en phase de développement de théories cette
dernière décennie.
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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: Albuquerque
et al.
(eds.),
Methods and Techniques in Ethnobiology and Ethnoecology, Springer Protocols Handbooks,
Humana Press.
Caractéristiques
Questions
de recherche
Objectifs de l’étude
Catégorie
d’étude ethno-
botanique
Technique
d’échantillonnage
Technique de
collecte de données
Indice
ethnobotanique
Analyse statistique des
données
Quels sont les perceptions des
communautés Ditamari sur
Adansonia digitata
au Bénin ?
Inventorier les
perceptions des
Ditamari sur la plante
et ses organes
Etude
ethnobotanique
descriptive
Echantillonnage
non aléatoire :
échantillonnage
par quota, par
commodité ou par
boule de neige
Entretien
structuré, semi-
structuré,
discussion de
groupe, observation
participante
Le calcul d’un
indice
ethnobotanique
n’est pas nécessaire
Tableaux, Histogramme,
diagramme circulaire
Comment les communautés
Ditamari du Bénin utilisent
Adansonia digitata
?
Déterminer le patron
d’utilisation de la
plante dans cette
communauté
Evaluer les variations
en fonction des facteurs
sociaux
Etude
ethnobotanique
descriptive/de
causalité
Echantillonnage
aléatoire avec
estimation de la
taille de
l’échantillon
Entretien
structuré, semi-
structuré
FC, FR, NU, UR,
(VU ou IC)
Test non paramétriques
(Man Whitney, Kruskal-
Wallis, Wilcoxon,
Spearman correlation),
Analyses en
Composantes Principales
Quelles sont les plantes utilisées
en milieu Nagot pour traiter le
diabète
Evaluer la diversité des
plantes utilisées
Evaluer leur
importance pour le
traitement du diabète
Etude
ethnobotanique
descriptive/de
causalité
Echantillonnage
aléatoire avec
estimation de la
taille de
l’échantillon
Entretien
structuré, semi-
structuré, tour de
guide
FC, FR, NU, UR, IR
Analyses en composantes
principales, Classification
numérique hiérarchisée
Quel est l’effet de la variation
inter et intra culturelle sur les
usages de
A. digitata
en Afrique
de l’Ouest ?
Inventorier les usages
de
A. digitata
en
Afrique de l’Ouest
Evaluer les variations
inter et intra culturelles
Evaluer la prédiction de
l’usage des facteurs
sociaux
Etude
ethnobotanique
de Causalité
Technique
d’échantillonnage
aléatoires :
échantillonnage
aléatoire simple
avec une
estimation de la
taille de
l’échantillon
Entretien structuré
et ou semi
structuré
FC, FR, NU, UR,
(IC ou VU)
Test non paramétriques
(Man Whitney, Kruskal-
Wallis, Wilcoxon,
Spearman), Analyses en
Composantes Principales
(usages x sous-groupe*),
Régression simple ou
multiple

Houéhanou et al.
204
ALBUQUERQUE U P., LUCENA R. F. P., CUNHA L. V. F. C. & ALVE, R. R. N. 2014. Methods and
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