Evaluation de l'apport du CGMS-Maroc pour la gestion des importations de blé tendre

Abstract

Le Maroc importe entre 2,5 et 5,5 millions de tonnes de blé tendre chaque année. Cet écart traduit directement la variabilité de la production nationale sous l'effet des précipitations. La consommation, elle, ne bouge pas — 220 kg par habitant et par an — ce qui fait de la récolte la seule variable d'ajustement du bilan. Cette incertitude sur le volume à importer se superpose à une saisonnalité marquée des prix internationaux : sur vingt-cinq ans de cotations à la Bourse de Rouen, l'écart entre le mois le moins cher et le plus onéreux d'une même campagne atteint régulièrement 80 à 100 €/t. Sur un million de tonnes, cela représente 80 à 100 millions d'euros selon le calendrier d'achat. Le Maroc dispose d'un outil peu commun parmi les pays importateurs : le système CGMS-Maroc, développé avec le Centre Commun de Recherche de la Commission européenne, produit des prévisions de rendement du blé tendre dès le printemps, plusieurs mois avant la récolte. L'ONICL, superviseur des importations, ne les intègre pas dans ses décisions d'achat. Aucune étude publiée n'a jusqu'ici formalisé le croisement entre ce signal agronomique et le calendrier d'importation. C'est cette question que le mémoire traite empiriquement. Six scénarios d'importation simulés sont comparés sur neuf campagnes historiques (2016/2017–2024/2025), en croisant les cotations décadaires de Rouen, les volumes mensuels d'importation de l'ONICL et les prévisions décadaires de CGMS-Maroc. Les scénarios saisonniers — qui ne mobilisent aucune information agronomique, seulement le profil historique des prix sur 2001–2025 — génèrent entre 160 et 191 millions d'euros d'économies cumulées, soit 2,1 à 2,5 % du coût réel. Le scénario prédictif intégré répond à une question différente : non pas comment répartir un volume fixé, mais quel volume importer, en utilisant la prévision CGMS du 21 mai comme point de départ. Sur la période, il aboutit à un prix moyen de 219,87 €/t contre 220,37 €/t pour les achats réels, tout en générant 20,8 % de volume supplémentaire constitué en réserves. La contribution du mémoire tient précisément là : CGMS améliore la décision dans sa dimension volumétrique, pas systématiquement dans la minimisation du coût unitaire.

Morocco imports between 2.5 and 5.5 million tonnes of soft wheat each year. The gap reflects the variability of domestic production driven by rainfall — consumption stays flat at roughly 220 kg per capita annually, leaving the harvest as the sole adjustable variable in the national balance sheet. This uncertainty over import volumes coincides with a persistent seasonal price structure: over twenty-five years of Rouen Exchange quotations, the spread between the cheapest and most expensive months within a single campaign regularly reaches 80–100 €/t. On one million tonnes, that translates to 80–100 million euros depending on when purchases are made. Morocco has something most importing countries lack at this stage of operational maturity: the CGMS-Maroc system, developed with the European Commission's Joint Research Centre, generates soft wheat yield forecasts from spring onwards, months before harvest. The ONICL, which oversees soft wheat imports, does not use these forecasts in its purchasing decisions. No published study has previously formalised the link between this agronomic signal and import procurement. This thesis addresses that question empirically. Six simulated import scenarios are compared across nine historical campaigns (2016/2017–2024/2025), combining Rouen Exchange decadal prices, ONICL monthly import volumes and CGMS-Maroc decadal yield forecasts. Seasonal scenarios — drawing solely on the 2001–2025 historical price profile, with no agronomic input — generate between 160 and 191 million euros in cumulative savings, or 2.1–2.5% of actual costs. The integrated predictive scenario tackles a different problem: not how to distribute a predetermined volume, but how much to import in the first place, using the CGMS forecast of May 21st as its starting point. Over the study period, it achieves an average purchase price of 219.87 €/t versus 220.37 €/t for actual purchases, while building 20.8% additional volume as strategic reserves. The thesis's contribution lies in that distinction: CGMS improves procurement decisions in their volumetric dimension, not systematically in unit cost minimisation.