1. Résultats Statistiques et Agronomiques (Script 1.R) Ces premiers résultats permettent de vérifier si les différentes formules d’engrais appliquées au sorgho ont réellement produit des effets mesurables. Ils constituent la base scientifique qui valide l’ensemble des analyses qui suivront. 1.1. Analyse de Variance (ANOVA) : Tableau 1 L’ANOVA fournit la preuve statistique de l’existence ou non de différences significatives entre les traitements. La p-value associée au facteur Traitement indique la probabilité que les écarts observés entre les rendements proviennent du hasard. Lorsque cette p-value est inférieure à 0,05, on conclut que les formules d’engrais ont un effet réel et significatif sur la production, ce qui justifie la poursuite des analyses comparatives. La p-value associée au facteur Bloc renseigne sur l’hétérogénéité du sol. Si elle est significative, cela confirme que l’utilisation du Dispositif en Blocs Coordonnés (DBCA) était appropriée, car il a permis de corriger les variations liées à la fertilité des parcelles. Enfin, le Coefficient de Variation (CV) mesure la précision expérimentale. Un CV faible traduit une expérience fiable, tandis qu’un CV élevé signale la présence de perturbations externes (ravageurs, stress hydrique, inégalités de sol) ayant affecté la régularité des mesures. 1.2. Moyennes des traitements et lettres de signification : Tableau 2 Les moyennes de rendement fournissent une vue directe de la performance technique de chaque formule d’engrais. Elles permettent d’identifier les traitements les plus productifs. Les lettres de signification issues du test post-hoc (Tukey HSD) constituent le classement statistique officiel. Deux traitements portant la même lettre appartiennent au même groupe, ce qui signifie qu’ils ne diffèrent pas statistiquement. Par exemple, si T1 porte la lettre "a" et T2 la lettre "b", T1 est significativement supérieur à T2. Ce tableau permet ainsi de dissocier la performance brute de la performance réellement significative, ce qui est essentiel lors de la discussion. 2. Résultats de Croissance et de Productivité (Script 2.R) 2.1. Evolution de la hauteur des plants : Figure 1 Les courbes d’évolution de la hauteur permettent de visualiser la dynamique de croissance du sorgho du stade 3SAS au stade 6SAS. Une divergence précoce entre traitements indique une formule dotée d’un effet starter rapide, due probablement à une disponibilité immédiate des nutriments. Une divergence tardive signale un effet prolongé dans le temps. La courbe du témoin, généralement la plus basse, illustre le potentiel naturel du sol sans apport. Plus l’écart entre le témoin et les meilleurs traitements est large, plus l’efficacité de la fertilisation est prouvée. 2.2. Composantes agronomiques du rendement : Tableau 3 Ce tableau reprend des variables telles que le Poids de 1000 grains (PGP), la hauteur de la panicule, ou encore la biomasse. Pour chacune, l’ANOVA indique si le facteur Traitement exerce une influence significative. Une significativité élevée sur le PGP, par exemple, signale que l’engrais a directement influencé le remplissage du grain. Si seule la densité de panicules est affectée, cela démontre que l’engrais a surtout amélioré l’établissement et la multiplication des tiges productives. Ce tableau permet ainsi d’identifier précisément sur quels mécanismes la fertilisation a agi. 2.3. Matrice de corrélation : Figure 2 La matrice de corrélation montre l’intensité et le sens des relations entre les variables. Un coefficient supérieur à 0,8 entre la hauteur finale (H6SAS) et le rendement démontre que la croissance végétative explique une grande partie de la variation de rendement. Les p-values associées aux corrélations permettent de juger leur fiabilité : seules celles dont la probabilité est inférieure à 0,05 doivent être interprétées. Cette figure permet ainsi d’identifier les variables clés qui prédisent le rendement. 3. Résultats Économiques et Stratégiques (Script 3.R) Ces résultats permettent de transformer les performances agronomiques en recommandations pratiques destinées aux agriculteurs. Ils prennent en compte non seulement la productivité, mais aussi la rentabilité économique. 3.1. Analyse en Composantes Principales (ACP) : Figure 3 L’ACP fournit une représentation synthétique des traitements et montre comment ils se regroupent selon leurs performances globales. Les traitements situés dans le quadrant vers lequel pointent les flèches du Rendement et du Retour sur Capital Brut (RCB) sont les plus efficaces. Les traitements proches les uns des autres sont agronomiquement similaires, confirmant ou non les résultats du test de Tukey. 3.2. Retour sur Capital Brut : Tableau 4 Le RCB mesure le bénéfice net généré par chaque traitement après déduction du coût de l’engrais. Le traitement affichant le RCB le plus élevé représente donc la meilleure option économique. Il arrive que le traitement le plus productif ne soit pas le plus rentable ; ce tableau clarifie cette distinction essentielle pour une recommandation pratique. 3.3. Classement intégré final : Tableau 5 Ce tableau combine les performances agronomiques et économiques grâce à un score global normalisé. La pondération choisie (exemple : 60 % pour la rentabilité et 40 % pour le rendement) permet d’obtenir un classement équilibré et cohérent avec les objectifs de l’étude. Le rang final attribué à chaque traitement constitue la recommandation officielle du travail. Les commentaires stratégiques qui l’accompagnent expliquent aux agriculteurs quel traitement privilégier selon qu’ils recherchent la maximisation du profit, la stabilité de production ou le compromis entre coût et rendement.