Navigation – Plan du site

AccueilNuméros29-1/2Information en temps réel et opti...

Information en temps réel et optimisation du déplacement

L’usage des applications pour smartphone dans et autour des transports en commun franciliens
Real-time information and trip optimization: the use of smartphone applications in public transport in the Paris metropolitan area
François Adoue
p. 37-54

Résumés

Les applications d’aide à la mobilité disponibles sur smartphone ont toutes pour finalité de faciliter le déplacement sur le réseau, en distillant de l’information personnalisée et en temps réel utile au voyageur. Le présent travail de recherche s’appuie sur une vingtaine d’entretiens semi-directifs menés auprès d’usagers quotidiens des transports en commun franciliens. Il se donne pour objectif de mieux cerner les déterminants du recours à l’information en temps réel au moyen de smartphones. Nous distinguons alors deux motivations au recours aux applications d’aide à la mobilité complémentaires : la recherche d’une information peut permettre d’asseoir un choix de déplacement ou, à l’inverse permettre à l’usager de s’adapter aux contraintes spatio-temporelles du déplacement.

Haut de page

Texte intégral

Introduction

1De grandes attentes sont formulées par les autorités publiques à l’égard de la personnalisation de l’information aux voyageurs. Elles y voient bien souvent un levier vers une mobilité plus durable, car elles identifient le déficit de connaissance sur la compétitivité des modes alternatifs à la voiture particulière comme un frein à l’usage de ceux-ci (Adoue, 2015). Comme le suggèrent Van Loon et al. (2011), l’information est susceptible de jouer un rôle dans le report modal, pour autant que cette information soit fiable. La mise à jour en temps réel des conditions de déplacement apparaît cruciale pour assurer cette fiabilité. Kenyon et Lyons voient également dans la mise à disposition d’une information multimodale les conditions d’arbitrages plus rationnels, par la réduction des asymétries d’information, en matière de choix modal pouvant favoriser le report modal de l’automobile vers les transports en commun (Kenyon et Lyons, 2003). A l’inverse, Joh et al. (2011) réduisent la demande d’information à une demande dérivée de la demande de transport. Celle-ci serait alors corrélée positivement à l’incertitude (incidents, heures de pointe, etc.) pouvant affecter la qualité de service du mode de transport habituel, ou à l’intention d’emprunter un mode inhabituel, ou encore à la longueur du trajet. Grotenhuis et alii définissent l’information comme un service offert aux voyageurs. Ces derniers formulent alors un certain nombre d’attentes à l’égard de ce service qui diffèreraient selon l’étape du voyage (en amont du déplacement, aux abords des transports en communs, en mobilité) et selon les préférences spécifiques des individus. Ces préférences seraient le résultat d’un arbitrage entre, d’une part, la réduction des temps de parcours et, d’autre part, la réduction des efforts physiques, cognitifs et affectifs liés au déplacement (Grotenhuis et alii, 2005).

2En parallèle, la diffusion des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC) interroge les chercheurs spécialistes de la mobilité (Lyons et Urry, 2005 ; Kenyon et Lyons, 2007 ; Aguiléra et alii, 2012). L’usage du téléphone mobile – et notamment du smartphone, son nouvel avatar – s’ « incorpore » progressivement à la vie quotidienne, modifiant peu à peu les comportements, vers plus de flexibilité, d’improvisation et de perméabilité entre les sphères publiques et privées (Aguiléra et alii, 2011). La diffusion des TIC au sein de la société a notamment ouvert de nouvelles perspectives de recherche de la géographie du temps (Hägerstrand, 1970) pour laquelle les choix de déplacements sont opérées en tenant compte de contraintes à la fois spatiales et temporelles. Ces contraintes peuvent concerner les activités mêmes (souvent réalisables uniquement en un lieu et en un temps donnés) ou les conditions mêmes du déplacement (amplitude horaire et fréquence d’un service de transport en commun, niveau de desserte du territoire, etc.). Les TIC offrent à l’individu la possibilité de s’affranchir partiellement de ces contraintes, soit en lui permettant de réaliser des activités à distance et/ou en temps différé (Schwanen et Kwan, 2008), soit en améliorant la connaissance des voyageurs sur les contraintes liées au déplacement (horaires de passage, durée nécessaire au déplacement, localisation des arrêts, etc.).

  • 1 Le rapport de la mission présidée par Emile Quinet pour le compte du Commissariat général à la stra (...)

3Aussi, l’essor des applications d’aide à la mobilité interroge quant à leur appropriation par les voyageurs équipés de smartphones, et quant à la manière dont ils se saisissent de ces nouvelles possibilités d’agir sur les contraintes spatiales et temporelles encadrant les déplacements. Car si l’information aux voyageurs distillée à partir de dispositifs fixes a pu faire l’objet de nombreuses recherches, l’information fournie en mobilité et personnalisée constitue un objet de recherche nouveau. Ainsi, à Chicago, les usagers des transports en commun disposant d’une information en temps réel via leurs smartphones auraient une perception plus juste des temps d’attente, et auraient même tendance à ajuster leurs horaires de départ, réduisant d’autant leurs temps d’attente en station (Watkins et al., 2011). S’en dégage un bénéfice « économique » pour l’usager, les temps d’attente étant généralement considérés comme plus faiblement valorisés par l’usager des transports en commun (Quinet, 2013)1. L’usage de ces applications peut concerner des contextes de déplacements pour lesquels la minimisation de la durée s’avère un critère déterminant du choix d’itinéraire. En effet, si tous les déplacements ne sont pas réalisés dans une optique de minimisation de leur coût temporel (Mokhtarian et alii., 2001), le critère temporel reste très souvent déterminant (Pons, 2010) dans les choix de déplacement. Ces applications, développées soit par les exploitants de réseaux de transports en commun, soit par les autorités organisatrices de transports, soit par le secteur privé le plus souvent à partir de données ouvertes (open data), procurent en temps réel de l’information sur les prochains horaires de passage des différents modes, sur les itinéraires les plus courts ou rapides à emprunter pour un déplacement donné, sur les perturbations que connait le réseau, ou encore fournissent des plans géolocalisés. Ces outils ont tous pour finalité de faciliter le déplacement sur le réseau. Ils sont pensés et construit en vue de permettre une forme d’optimisation des déplacements. Mais ils participeraient également à l’apprentissage du fonctionnement des réseaux concernés, condition nécessaire à l’usage de ceux-ci. Aussi, la diffusion de ces applications pourrait dessiner un nouveau visage au « capital mobilité » (Rocci, 2008) ou « motilité » (Kaufmann et Jemelin, 2004), en augmentant, pour ceux qui savent les manier, les potentiels de déplacement. Dans ce contexte, il convient d’étudier plus en détail comment les voyageurs s’approprient ces outils nouveaux dans leurs déplacements quotidiens.

4En quoi le recours aux applications pour smartphone d’aide à la mobilité par les usagers réguliers des transports en commun concoure-t-il à l’optimisation de leur mobilité quotidienne ? C’est autour de cette problématique que s’articule le présent travail de recherche. Ce travail se base sur une enquête qualitative réalisée dans le cadre d’une thèse de doctorat menée à l’Université Paris-Est et financée par 6t-bureau de recherche. Il s’inscrit à la croisée de la socio-économie des transports et de la sociologie des mobilités. Plus précisément il mobilise une méthode d’enquête sociologique qualitative afin de questionner la volonté d’optimisation du déplacement dans le recours aux applications d’aide à la mobilité. La première partie présente la méthodologie retenue pour l’étude, tandis que la seconde en détaille les résultats.

Méthodologie

5Le réseau de transports en commun francilien est incontestablement le plus développé et le plus emprunté de France. A ce titre, il apparaît comme un terrain privilégié pour l’étude des liens entretenus entre mobilité quotidienne en transports en commun et recours aux applications pour smartphone d’aide à la mobilité. Aussi, c’est auprès de Franciliens, usagers quotidiens du réseau de transports en commun que notre enquête a été menée dans le but de mieux appréhender les contextes et motivations du recours à l’information personnalisée sur les déplacements au moyen de smartphone.

Le contexte francilien

  • 2 Centre de Recherche pour l’Etude et l’Observation des Conditions de vie.

6Le réseau de transports en commun francilien apparaît comme un réseau particulièrement performant et attractif. Il enregistre, par an, plus de quatre milliards de voyages (OMNIL, 2014a), pour près de 120 millions de trains.kilomètres offerts chaque année (OMNIL, 2014b). En ce qui concerne la mobilité quotidienne de ses résidents, la région fait figure d’exception : la part modale des transports en commun est de 20 % (OMNIL, 2013) quand elle n’est que de 8 % au niveau national (CGDD, 2010). L’Île-de-France concentre alors 75 % de l’activité de transports en commun urbains de France métropolitaine mesurée en voyageurs.kilomètres (CGDD, 2014). Dans ce contexte particulièrement favorable aux transports en commun, l’information aux voyageurs s’impose comme un enjeu majeur. Notons par ailleurs que le taux d’équipement en smartphone à Paris et dans son agglomération est supérieur à la moyenne nationale (58 % de la population âgée de 12 ans et plus, contre 46 % pour la France entière) d’après le dernier rapport annuel du CREDOC2 (Bigot et Croutte, 2014). Ces nouveaux objets connectés s’imposent de plus en plus comme une interface efficace pour recevoir une information personnalisée sur les conditions de déplacements. La progression du taux d’équipement en smartphone est particulièrement rapide : ce taux n’était que de 23 % trois ans plus tôt dans l’agglomération parisienne. Age, catégorie socioprofessionnelle, revenu et niveau de diplôme sont néanmoins encore des facteurs discriminants quant à la possession de ces nouveaux objets numériques (Bigot et Croutte, 2014). Aussi, l’écart entre la région parisienne et le reste de la France s’explique en partie par les spécificités de la structure de la population francilienne (plus jeune, plus diplômée, et aux revenus plus élevés). De par la taille de son réseau de transports en commun et le niveau d’équipement technologique, l’Île-de-France apparaît comme un territoire particulièrement adapté à l’étude des applications d’aide à la mobilité.

7A ces spécificités répond aujourd’hui une profusion d’applications pour smartphone dédiées à la mobilité, qui sont, pour une partie d’entre elles, la déclinaison sur smartphone de sites web traditionnels, soit une adaptation de l’information aux voyageurs à l’évolution d’un Internet désormais accessible en mobilité. Nous pouvons distinguer trois sources principales pour ces applications. En premier lieu, les exploitants cherchent à améliorer la qualité de leur service en développant des applications gratuites d’aide à la mobilité fournissant une information en temps réel sur les horaires de passage et sur les itinéraires disponibles en transports en commun sur leurs réseaux. Il s’agit principalement des réseaux de la RATP et Transilien (SNCF) et de leurs applications éponymes. En second lieu, les Autorités Organisatrices de Transports Urbains (AOTU) ont également un intérêt à promouvoir l’utilisation d’applications d’aide à la mobilité sur leur périmètre d’intervention, que ce soit pour favoriser l’essor d’une mobilité plus durable ou pour gagner en visibilité et asseoir son leadership sur les politiques de mobilité. L’application Vianavigo est ainsi proposée gratuitement au téléchargement par le Syndicat des Transports d’Île-de-France (Stif). Elle fournit des informations similaires aux applications développées par les exploitants (horaires et itinéraires), mais sur l’ensemble des réseaux franciliens de transports en commun. Enfin, en troisième lieu, les développeurs privés se saisissent des données ouvertes (open data) pour proposer des applications pour smartphone, gratuites ou (plus rarement) payantes. Elles se distinguent souvent des autres applications en se spécialisant dans une fonction ou un public spécifique (en fournissant par exemple une information concernant uniquement les horaires de passages plus simple d’utilisation, ou en traduisant le contenu dans une langue étrangère pour s’adresser aux touristes). Elles peuvent également coupler l’information sur les déplacements en transports en commun avec d’autres informations géolocalisées sur la ville (point d’intérêt, événements, etc.). Notons qu’une partie de ces applications développées par le secteur privé sont produites par de grands groupes du secteur de l’informatique et des télécommunications, tels que Google ou Apple. Ces applications, initialement des plans permettant la géolocalisation – très utilisées en milieu urbain pour les déplacements piétons, intègrent peu à peu des informations sur les transports en commun, à mesure que progresse l’ouverture de données. Ces applications (Maps pour Google, Plan pour Apple) ont l’avantage, pour leurs promoteurs, d’être le plus souvent préinstallées sur les smartphones.

8C’est dans un contexte territorial de foisonnement de l’offre d’applications pour smartphone d’aide à la mobilité que nous avons choisi d’interviewer des usagers quotidiens des transports en commun franciliens sur les rapports qu’ils entretiennent avec ces objets.

Une enquête sociologique qualitative

9L’étude se base sur vingt entretiens semi-directifs réalisés auprès d’usagers des transports en commun franciliens entre novembre 2013 et août 2014. Ont été recrutés, pour cette enquête, uniquement des actifs en situation d’emploi et empruntant les transports en commun pour se rendre sur leur lieu d’emploi. Cette condition garantit un usage quotidien des transports en commun. Les entretiens ont été menés en face-à-face, au domicile de la personne enquêtée ou dans un tiers-lieu, et ont duré entre 45 minutes et 1h30. Ils avaient pour but d’étudier à la fois les pratiques quotidiennes de déplacements et l’usage des smartphones. Dans ce cadre, les personnes enquêtées ont été invitées à parler des applications d’aide à la mobilité installées sur leur smartphone : pour quelles raisons ont-elles été installées ? Comment les utilisent-ils ? A quelles occasions et pour obtenir quelles informations ? Durant les entretiens, les personnes enquêtées ont ainsi pu établir un gradient entre les applications, des plus utilisées aux moins utilisées. Cette étude ne se focalise donc pas sur une application en particulier, mais envisage l’ensemble des applications à disposition des usagers pour mieux faire ressortir notamment leur usage réel et, le cas échéant, leurs rapports de complémentarité. Ce travail s’inscrit dans le courant de la sociologie compréhensive, initiée par Max Weber (Colliot-Thélène, 2008) : il s’attache à analyser le discours des usagers pour en faire ressortir les motivations qui les poussent à l’usage (régulier ou occasionnel) de telle ou telle application. Ce type d’approche permet de faire ressortir l’ensemble des logiques d’action sous-jacentes aux décisions en matière de mobilité (Kaufmann, 2005). Aussi, l’objectif de l’enquête était faire ressortir la singularité de ces nouveaux dispositifs techniques rendant l’information sur le fonctionnement des réseaux de transports en commun disponible en permanence et en tout lieu, en partant non pas de l’objet mais du sens qu’associent les usagers des transports en commun à son utilisation.

10Pour couvrir le plus de pratiques différentes, le panel d’usagers a été diversifié selon des critères de sexe, d’âge, de diplôme et de localisation résidentielle (en distinguant les personnes résidant à Paris des autres franciliens). Il a été construit dans le but, non pas d’être représentatif des voyageurs franciliens, mais de permettre une analyse la plus exhaustive possible des comportements. Le monde des applications d’aide à la mobilité constituant un espace fortement concurrentiel, la réception et l’appropriation par les usagers de ces applications ne peuvent que difficilement être homogènes. L’étude fait néanmoins émerger des logiques communes d’appropriation.

11Plutôt que de dresser ici une typologie des usagers en fonction des critères socio-spatiaux et socio-économiques, le présent travail s’attache à présenter un panorama des différents usages observables. Si les logiques guidant l’adoption de ces outils semblent communes aux différentes personnes enquêtées, deux logiques sous-jacentes à l’utilisation se distinguent.

Résultats

12La recherche d’information en amont du déplacement, n’est pas une spécificité du smartphone : elle peut indifféremment être réalisée au moyen d’un smartphone ou d’un ordinateur connecté à l’Internet (à domicile ou sur le lieu d’emploi). Interrogées sur cette concurrence entre ces deux principaux outils donnant accès à l’Internet, la plupart des personnes enquêtées nous expliquent que c’est simplement la proximité de l’outil qui guide le choix : si la personne est devant l’ordinateur ou non, si ce dernier est allumé ou éteint, etc. La minimisation de l’effort nécessaire à l’obtention d’une information apparaît comme un trait commun aux différentes situations rencontrées. Néanmoins, le smartphone peut permettre un certain déplacement spatial et temporel de la recherche d’information. Dans ce cas-là, nous proposons d’employer le terme d’usage en temps réel de l’information, pour dépasser la notion d’usage de l’information en temps réel. La requête d’information est alors opérée au plus près du début du déplacement, voire déjà en mobilité. Les distinctions opérées entre informations en amont du déplacement, aux abords des transports en commun et en mobilité (Grotenhuis et alii, 2007), apparaissent affaiblies par le recours croissant aux applications pour smartphone, dans la mesure où l’usager peut avoir accès à ces différents types d’information indépendamment de l’étape du parcours dans laquelle il se situe. Le recours au smartphone pour une requête d’information personnalisée peut donc intervenir en substitution d’un autre outil connecté à l’Internet, en substitution de dispositifs fixes (en gares, en stations, etc.), ou dans un contexte spatio-temporel plus spécifique. Ces différents cas d’utilisation seront appréhendés dans la suite de cet article.

13Dans un premier temps, nous nous attacherons à montrer en quoi l’appropriation d’une application relève d’un processus d’expérimentation et de personnalisation. L’individu essaye, trie et retient parmi l’ensemble des applications celles qui répondent à des besoins spécifiques. Ces besoins qui relèvent de deux logiques d’utilisation différentes seront détaillés dans un second temps.

L’appropriation d’une application : un processus d’expérimentation et de personnalisation

14La diffusion d’une nouvelle technologie, malgré sa potentielle rapidité, n’est pas instantanée, mais répond à un processus. Pour mieux décrire celui-ci, nous distinguons artificiellement la phase d’expérimentation de la phase de personnalisation. En effet, ces deux phases du processus d’adoption sont bien souvent menées de concert, bien qu’elles répondent à des logiques différentes. Enfin, nous conclurons cette partie en mettant en relief combien les aptitudes individuelles à l’usage des TIC sont déterminantes dans le recours aux applications d’aide à la mobilité.

Un processus d’expérimentation

15Contrairement aux applications de plans géolocalisés qui sont le souvent préinstallées sur le smartphone, les applications d’aide à la mobilité liées à un ou plusieurs réseaux de transports en commun doivent faire l’objet d’une acquisition par l’usager. Cette acquisition peut être influencée par la publicité, notamment par l’affichage sur les quais des transports en commun pour les exploitants et AOTU. Mais elle semble bien souvent être le fruit de bouche-à-oreille. Il s’agit là d’un système d’entraide sociale, prenant corps au niveau des sphères familiale, amicale ou de travail. Ainsi, Lucie nous décrit comment elle sollicite régulièrement son frère pour ses déplacements. Elle parle de lui, non sans humour, comme de son « application “humaine” » car c’est très souvent à lui qu’elle demande conseil face à un déplacement qu’elle ne maîtrise pas. Mais c’est également lui qui lui conseille d’expérimenter de nouvelles applications : « y’a pas longtemps, mon frère m’a parlé d’une application […] ça s’appelle HorairesMe. » (Lucie, 22 ans, Maison-Alfort, employée de restauration).

16Passé le stade de l’acquisition vient celui de l’expérimentation. Parmi les différentes applications disponibles, l’usager fait le tri. Son expérience des différentes applications peut être heureuse ou malheureuse selon le contexte d’utilisation. Le résultat de l’expérience a donc une influence notable sur le degré d’utilisation. Ainsi, Elise a pu comparer deux applications de plans géolocalisés : l’application « Plan » préinstallée sur son iPhone (qu’elle dénomme ci-après l’application « Map d’iPhone ») et l’application « Maps » de Google (ci-après « Google Maps »), qu’elle a installée elle-même sur son iPhone. L’extrait de l’entretien que nous reproduisons ici est particulièrement éclairant : « L’application “Map” de iPhone, je ne la trouve pas bien parce que, déjà, je crois qu’il n’y a pas autant d’informations…genre les stations de métro on les voit pas bien, enfin y’a un truc comme ça, il me semble. La dernière fois où je l’ai consultée, enfin je me souviens plus pourquoi, mais pour plusieurs raisons j’ai trouvé que Google Maps était vachement mieux que celle de l’iPhone. » (Elise, 25 ans, Paris, chargée de mission en collectivité publique). Cet extrait nous permet de comprendre qu’en présence de deux applications offrant des fonctionnalités similaires, l’usager opère un tri reposant à la fois sur la qualité et la quantité d’informations fournies et sur des critères d’ergonomie et de facilité d’utilisation. Son expérience d’utilisation croisée de ces deux applications a produit un corpus de bonnes raisons de préférer l’une à l’autre. Ce choix apparaît alors, au moins temporairement, irrévocable. Cette irrévocabilité de non-utilisation se retrouve également lorsque l’usager ne connaît pas de concurrent à l’application expérimentée. Ainsi, lorsque Saïd a expérimenté l’application RATP lui donnant en temps réel les horaires de passages prochains des bus le conduisant à la gare RER depuis un arrêt situé à proximité de son domicile, il a fait face à quelques déconvenues. Les temps d’attente, nous raconte-t-il, ne « correspondaient pas à la réalité », ce qui lui a valu de manquer le bus à plusieurs reprises, et de rejoindre la gare à pied. Il estime aujourd’hui ne pas avoir « besoin d’une application particulière » (Saïd, 31 ans, responsable de rayon en grande distribution, Le Blanc-Mesnil).

17Les premières expériences d’utilisation d’une application apparaissent déterminantes dans l’utilisation future : l’usager est en mesure de déterminer si l’application en question peut lui être utile ou non à l’avenir. Ces expériences peuvent parfois être marquées par une relation de concurrence entre applications similaires, poussant à la comparaison puis à la sélection. Dans tous les cas, les expériences sont autant marquées par les conditions d’accessibilité de l’information que par la fiabilité de l’information distillée telle que ressentie lors de l’utilisation. C’est donc la question de la pertinence de l’information – autant sur le fond que sur la forme – qui est cruciale dans l’adoption d’une application pour smartphone d’aide à la mobilité. Cette pertinence n’est cependant pas à définir uniquement du point de vue de l’offre (quelles informations sont fournies par l’application et sous quel format ?), mais aussi dans l’interaction entre cette offre et les besoins et attentes des usagers.

La personnalisation ou la recherche d’une adéquation aux besoins de mobilité

18Les processus d’expérimentation d’une application et de tri parmi les applications d’aide à la mobilité répondent au double impératif de simplification de l’accès à l’information et d’adéquation aux besoins quotidiens de mobilité. Nous retrouvons ici le cas de Lucie qui est le plus illustrant, compte tenu de la complexité de son schéma de déplacements marqué par une forte intermodalité et des horaires de travail variables. Par ailleurs, son besoin d’information semble renforcé par l’impératif d’arriver à l’heure sur son lieu d’emploi, sous peine de retenues sur salaire. Lucie emprunte trois modes de transport différents pour ses déplacements domicile-travail : le RER D, le RER A, puis le bus. Elle utilise ainsi l’application Transilien pour obtenir les horaires de passages du RER D, l’application RATP pour les horaires du RER A et du bus, mais aussi pour ses autres déplacements sur le réseau RATP. Cependant, l’application (« HorairesMe ») que vient de lui faire découvrir son frère « concentre les trucs RATP et aussi le Transilien. […] y’a pas à choisir entre les applications ». Il s’agit d’une application développée par le secteur privé alimentée par les données ouvertes concernant les réseaux RATP et SNCF et qui n’intègre qu’une fonction d’information sur les horaires de passages (et non de recherche d’itinéraire). Aussi, Lucie envisage de n’utiliser plus que cette nouvelle application pour ses trajets domicile-travail et de conserver l’application RATP pour l’ensemble de ses autres déplacements, lorsqu’elle en ressentira le besoin : « je pense que je vais garder RATP et je vais remplacer Transilien par ça [HorairesMe] […] Pour les horaires, je pense que je prendrai ça [HorairesMe], mais après si je dois faire des itinéraires ou des choses comme ça j’utiliserai RATP. » (Lucie, 22 ans, Maison-Alfort, employée de restauration). Notons que ce processus de personnalisation des différentes applications a conduit à écarter l’utilisation d’une application (l’application Transilien développée par la SNCF donnant des informations sur le RER D). Cet exemple ne décrit qu’un cas très particulier. Pour autant, les logiques sous-jacentes à son processus de sélection des applications nous apparaissent généralisables. En premier lieu se dégage l’idée que toutes les informations distillées par les applications d’aide à la mobilité ne sont pas utiles aux usagers : seules celles qui entrent en adéquation avec leurs besoins quotidiens de mobilité leur apparaissent pertinentes. Cette pertinence dépend grandement du contexte de déplacements, et nous pouvons suggérer plusieurs éléments à prendre en compte : connaissance ou non du trajet optimal, nombre et nature des correspondances, horaires de travail fixes ou variables, agendas contraints ou non, perturbation sur le trajet, etc. Ainsi, le média choisi pour cette information est celui qui offre le plus de facilité d’usage pour acquérir cette information, ce qui passe très souvent par la personnalisation. Aussi, les applications d’aide à la mobilité dédiées à l’usage des transports en commun franciliens offrent aujourd’hui des voies de personnalisation, via la possibilité de définir des « favoris » (enregistrement d’itinéraires ou de requêtes d’information sur les horaires de passage de lignes transports en commun empruntées régulièrement) ou d’alertes personnalisées sur les dysfonctionnements du réseau (signalement ligne par ligne de perturbations).

19D’autres facteurs, propres aux usagers, conditionnent cependant l’usage, ou plutôt le non-usage des applications d’aide à la mobilité.

L’aptitude à l’usage des TIC comme facteur déterminant de l’usage

  • 3 Notons au passage que nous retrouvons ici la notion d’entraide autour de l’usage des applications, (...)

20Sur les vingt usagers des transports en commun francilien rencontrés pour cette enquête, tous n’ont pas un usage régulier des différentes applications d’aide à la mobilité. L’accès à l’information personnalisée requiert une certaine compétence dans le maniement des outils technologiques. Ainsi, Monique nous raconte la seule fois où elle a utilisé l’application RATP. A l’arrêt de bus, suite à un retard et un dysfonctionnement de l’affichage du système d’information aux voyageurs, elle a essayé d’obtenir l’information sur le temps d’attente estimé depuis son smartphone. Mais elle n’y est pas arrivée seule : « c’est une dame qui m’a dit : « faites ça » et tout, c’est une dame qui m’avait appris parce que je ne savais pas du tout, franchement je ne savais pas comment ça fonctionnait. Elle m’a montré, mais je ne sais pas si je m’en souviendrais pour être honnête3. » (Monique, 47 ans, Paris, couturière). Monique finit par nous confier qu’elle ne sait pas se servir de cette application d’aide à la mobilité, alors qu’elle estime qu’elle pourrait parfois lui être utile dans ses déplacements. Si elle a conscience de l’intérêt que peut représenter dans certains contextes l’usage de cette application, ce dernier se retrouve grandement freiné par la perception de l’effort qu’elle estime nécessaire pour apprendre à utiliser ces services. L’effort nécessaire à l’utilisation perçu par l’usager potentiel ou plus généralement les barrières techniques sont souvent identifiées comme des freins à la diffusion et l’usage des innovations technologiques en sciences de l’information et de la communication, et apparaissent corrélées avec des critères socio-économiques tels que l’âge et le niveau de diplôme (Wang et al., 2009 ; Verkasalo et al., 2010). Ceci apparaît cohérent avec les résultats des enquêtes annuelles du CREDOC qui, au-delà de l’identification des critères socio-économiques déterminant la possession de smartphones, se penchent sur le champ des inégalités d’usage : quand l’équipement en objets technologiques s’affranchit au fil du temps des critères socio-économiques, leurs usages restent marqués sociologiquement (Bigot et Croutte, 2014).

21Par ailleurs, les mises à jour régulières de ces applications peuvent parfois modifier grandement le design de l’application, et causer certains problèmes à ses usagers. Ainsi, Mouna nous confie ne plus savoir utiliser la fonctionnalité de consultation d’horaires depuis une mise à jour importante ayant entraîné une forte modification dans l’ergonomie de l’application (Mouna, 35 ans, Cergy-Pontoise, employée administrative en entreprise). L’apprentissage passé concernant l’utilisation d’une application peut alors devenir caduc, l’utilisateur se retrouver à nouveau en difficulté et l’usage abandonné.

22Le processus d’appropriation des applications d’aide à la mobilité est fortement conditionné par, d’une part, des facteurs permissifs du recours aux applications (soit les aptitudes à l’usage des TIC et l’outillage social permettant leur découverte) et, d’autre part, des facteurs moteurs du recours (soit la qualité de la réponse à des besoins spécifiques de mobilité). C’est l’analyse de ces derniers facteurs, motivant le recours aux applications dans des contextes particuliers, qui guidera la suite de nos réflexions.

Le recours aux applications : de l’optimisation temporelle du déplacement à l’adaptation aux contraintes du déplacement

23Nous présentons ici les différentes motivations sous-tendant le recours aux applications d’aide à la mobilité. Nous distinguons alors deux logiques complémentaires : la recherche d’une information peut permettre d’asseoir un choix de déplacement ou, à l’inverse permettre à l’usager de s’adapter aux contraintes du déplacement.

Optimiser ses déplacements

24Ce type de recours aux applications justifie d’appréhender la demande d’information comme une demande dérivée de la demande de transports (Joh et al., 2011). La requête d’information relève ici d’une volonté de réduire l’incertitude entourant le déplacement, que ce soit dans ses dimensions spatiale ou temporelle.

25Ainsi, la recherche d’itinéraire, en temps réel ou en temps différé, sert à pallier une relative méconnaissance du réseau. Un déplacement exceptionnel, du point de vue de sa destination, peut alors faire l’objet d’une requête. Manon, interrogée sur les raisons d’une recherche d’itinéraire en transports en commun au moyen de l’application RATP, nous répond ceci : « [C’est] pour les trajets que je n’ai pas l’habitude de faire… quand je dois rejoindre un ami sur un arrêt que je ne prends habituellement pas » (Manon, 24, Paris, juriste). Si la maîtrise « parfaite » du réseau demande à l’usager une certaine expérience, l’application participe de celle-ci, en donnant à son utilisateur les options de déplacement pour des trajets sortant de ses schémas de déplacements habituels. Le recours à l’application est ainsi motivé par la méconnaissance du réseau, afin de réduire les incertitudes liées à la possibilité de réaliser un trajet particulier. De même, le voyageur aguerri peut parfois avoir recours aux applications d’aide à la mobilité pour vérifier la disponibilité du service. Nous retrouvons ici le cas de Saïd. Ayant toujours vécu en Île-de-France, il n’utilise généralement pas les applications d’aide à la mobilité au quotidien. Il n’a pour autant pas désinstallé l’application RATP. Il n’y a recours que pour un seul usage : « Quand j’utilise mon smartphone pour les horaires de transports en commun voilà c’est pour les horaires, le premier et le dernier transport par exemple. » (Saïd, 31 ans, Le Blanc-Mesnil, responsable de rayon en grande distribution). Il s’agit pour lui de vérifier qu’il est possible de se déplacer sur le réseau de métros et RER à l’heure où il entend le faire, la circulation des trains n’étant pas assurée pour une grande partie de la nuit. L’incertitude que le recours aux applications permet de réduire est ici celle de la disponibilité du service de transports en commun. De même, Sophie préfère généralement se passer des applications pour opérer ses choix de déplacements. Elle n’y aura recours que dans des situations spécifiques, lorsque le temps du trajet et sa minimisation apparaissent cruciaux : « quand j’hésite entre trois solutions et du coup je regarde la plus rapide » (Sophie, 25 ans, Sartrouville, chargée de mission). C’est la complexité du réseau, soit la possibilité d’emprunter plusieurs itinéraires pour un même déplacement, qui conduit Sophie à envisager la minimisation du temps de trajet comme critère de sélection. En effet, la complexité du réseau conduit à une forme d’incertitude, dans le sens où la disponibilité de différents itinéraires complexifie le processus de décision. Le haut niveau d’offre de transports sur le territoire rend, en ce sens, nécessaire l’accès à l’information.

26Le recours aux applications d’aide à la mobilité peut également trouver une justification dans la recherche d’itinéraires alternatifs en cas de perturbation sur l’itinéraire habituel. Ainsi Romain utilise parfois les applications d’aide à la mobilité « quand il y a un problème sur la ligne, pour voir un peu où [il est] et voir quelle serait la station la plus proche pour attraper une ligne en fonctionnement » (Romain, 26 ans, Paris, chargé de mission en collectivité). Les retards engendrés par les dysfonctionnements du réseau perturbent les schémas de déplacements préalablement définis par les voyageurs. Aussi, face à une perturbation, un choix est ouvert pour ces derniers entre, d’une part, l’attente de la fin du dysfonctionnement et, d’autre part, l’emprunt d’un itinéraire alternatif dans l’espoir d’atteindre plus vite la destination. Les applications permettent alors aux usagers de prendre connaissance de ces alternatives, et des temps de trajet associés, ou, si l’alternative est connue, de vérifier sa disponibilité et sa pertinence (bon fonctionnement, horaires de passages ou temps de trajet estimé).

27Enfin, pour certains, l’usage de l’application peut s’ériger en réflexe. Le recours à la recherche d’informations sur le meilleur itinéraire est systématique, et concerne l’ensemble du schéma de déplacement de la journée, dès lors que l’usager sort des quelques déplacements parfaitement maîtrisés (domicile-travail, domicile-crèche ou école des enfants, etc.) : « Ce sont vraiment des applications indispensables pour moi. Je les utilise pour tous mes rendez-vous. Là, par exemple, avant de vous retrouver, j’ai regardé comment venir depuis mon boulot » (Mouna, 35 ans, Cergy-Pontoise, employée administrative en entreprise). La complexité des schémas de déplacement, à l’échelle de la journée ou de la semaine, semble alors déterminante dans l’adoption de ces outils au quotidien.

28Les applications sont ici utilisées pour faciliter la prise de décision. Il s’agit alors de choisir un itinéraire en tenant compte des dimensions spatiales et temporelles du déplacement. Pourtant un autre type de recours aux applications peut être relevé. L’outil technologique ouvrirait la voie à de nouvelles formes d’appropriation de l’information personnalisée dépassant le seul processus de choix de déplacement. L’accès à l’information permettrait alors des adaptations aux différentes contraintes du déplacement.

S’adapter aux contraintes spatio-temporelles du déplacement

29Les applications d’aide à la mobilité fournissent des informations que les usagers peuvent interpréter dans un autre but que celui de réaliser un choix de déplacement. Ces informations peuvent être périphériques aux choix de déplacement et être utilisées dans le but de réduire les frictions auxquelles ce dernier peut conduire. En effet, un certain nombre de contraintes spatio-temporelles encadrent les activités humaines et, par voie de conséquence, pèse sur les conditions de déplacement (Hägerstrand, 1970). Nous pouvons considérer, avec de Coninck et Guillot, que subsistent pour l’individu des marges d’action sur ces contraintes spatio-temporelles, et que celui-ci entend bien souvent les mettre à profit (de Coninck et Guillot, 2007). C’est ici la manière avec laquelle les usagers se saisissent de l’information sur les conditions de déplacement (et les contraintes associées) que nous entendons analyser. Il s’agit alors des cas où le choix de déplacement (et le programme d’activités qui lui est associé) n’est pas remis en cause, mais où les usagers se servent d’informations concernant le déplacement pour réduire le poids de ces contraintes.

30Aussi, la durée nécessaire à la réalisation d’un déplacement est le plus souvent une information présentée comme secondaire à l’occasion d’une requête d’itinéraire où l’information principale consiste en le détail du trajet (ligne, station, direction, correspondances, etc.). Mais il arrive que ce soit précisément cette information qui soit recherchée. La recherche de ce type d’information relève alors de la volonté de planifier le déplacement en amont et d’organiser son schéma de déplacement. Ainsi, Manon nous explique qu’elle utilise parfois l’application lorsqu’elle a un rendez-vous, « pour prévoir le temps de trajet, pas forcément pour voir exactement le trajet, mais pour voir à peu près combien de temps de trajet [est nécessaire pour ce déplacement] » (Manon, 24 ans, Paris, juriste). Il s’agit alors d’anticiper sur la durée du trajet pour organiser son schéma de déplacements de la journée, et notamment prévoir l’heure de départ et vérifier la compatibilité de celle-ci avec ses autres obligations. Le choix du trajet n’est ici nullement source d’inquiétude. L’information est recherchée dans le but d’organiser de manière conjointe l’agenda personnel et la mobilité.

31La consultation des horaires de passage des différents transports en commun semble trouver un regain d’intérêt dans l’usage en temps réel. En effet, l’information fournie par les différentes applications concerne le temps d’attente ou l’heure de passage estimée pour les prochains passages à l’arrêt et dans la direction sélectionnés. Pour l’ensemble des applications rencontrées, la plage horaire durant laquelle sont annoncés les prochains passages n’excède pas trente minutes. Autrement dit, le moment de la requête d’information est particulièrement proche du début du déplacement. Le choix de l’itinéraire précis (la ligne empruntée) est déjà opéré, seul le choix de l’heure de départ est alors défini par l’information fournie par l’application. Antonio nous décrit une situation fréquente d’un déplacement qu’il réalise régulièrement, pour visiter sa famille, au moyen d’un bus dont l’arrêt est situé à proximité immédiate de son appartement : « Sur le portable, j’aime bien, y’a une application quand on veut prendre le bus qui passe devant chez moi, pour voir dans combien de minutes va passer le prochain. Je suis en train de prendre le petit-déjeuner et je vois qu’il arrive dans 8 minutes alors “vite vite”… » (Antonio, 39 ans, Paris, machiniste à la RATP). L’information recherchée influence clairement l’heure de départ du domicile, et a pour effet de réduire le temps d’attente, en ne prenant pas le risque de rater « de peu » le passage du bus. Lucie réalise des micro-ajustements similaires sur ces trajets domicile-travail, pour lesquelles elle emprunte deux RER puis un bus. Elle a recours à l’application RATP depuis le RER A « juste à la fin quand [elle] arrive sur Bry-sur-Marne, juste à la station d’avant [elle] regarde dans combien de temps est [s]on bus […] pour savoir si [elle] doi[t] [s]e dépêcher de descendre les escaliers ou si [elle] peu[t] y aller tranquille et [s]’acheter un croissant à la boulangerie » (Lucie, 22 ans, Maison-Alfort, employée de restauration). L’information obtenue sur les horaires de passage de ses correspondances lui permet alors d’améliorer la qualité de son temps de déplacement, en lui offrant la possibilité de réaliser des activités annexes.

32L’information est ici une ressource dont se saisissent les usagers pour rendre plus fluide leur mobilité quotidienne. Elle leur permet d’agir sur le temps quotidien. Ce constat nous autorise à penser que les usagers ayant recours aux applications d’aide à la mobilité sont en mesure d’agir qualitativement sur le temps.

Conclusion

33L’essor des applications d’aide à la mobilité interroge quant aux conséquences sur les choix et les habitudes de déplacement. Ces applications sont destinées à faciliter les déplacements : de la qualité de la réponse aux attentes des usagers dépend leur succès commercial. L’enthousiasme généralement constaté chez les utilisateurs réguliers de ces applications témoigne d’une certaine adéquation entre le service offert et les attentes des usagers des transports en commun franciliens, à savoir, en premier lieu, la mise à disposition d’informations permettant de choisir le déplacement optimal dans un contexte donné, tout en minimisant l’effort nécessaire à l’acquisition de l’information. Ce constat confirme l’importance de l’identification des besoins spécifiques des usagers des transports en commun en termes d’informations pour mieux comprendre le niveau d’attente de l’ensemble des usagers (Grotenhuis et alii, 2007).

34L’érection en réflexe du recours aux applications observé chez certaines personnes enquêtées interroge quant à la propension des usagers des transports en commun à consommer de l’information en vue d’optimiser leurs déplacements. Notons cependant que cette consommation d’information demeure attachée à un coût. Ce coût est celui de la charge mentale associée à la redéfinition permanente des itinéraires pratiqués au quotidien, qui peut être source d’incertitude, voire de stress, et entrer en conflit avec le confort procuré par l’ancrage des habitudes de déplacement (Buhler, 2012). Ainsi, le recours aux applications d’aide à la mobilité serait réservé à certains contextes particuliers de déplacements, notamment ceux où l’incertitude demeure importante, que ce soit sur les conditions de réalisation d’un déplacement, ou sur la compatibilité de celui-ci avec l’agenda quotidien.

35Nous avons par ailleurs cherché à comprendre comment l’accès permanent à l’information sur les conditions de déplacements pouvait influencer les comportements au-delà du seul choix de déplacement. Il semblerait en effet que l’information délivrée puisse être réinterprétée de manière à aider l’individu à adapter son agenda aux différentes contraintes spatio-temporelles imposées par le déplacement, lorsqu’il n’est plus question, pour lui, de modifier son choix de déplacement. Nous pouvons voir dans cette attitude une seconde forme d’optimisation : l’individu se saisit de l’information personnalisée pour améliorer la qualité du temps vécu (à l’échelle de la journée ou à l’échelle du déplacement), dans un contexte d’individualisation et de complexification du rapport au temps (Guillot, 2010). Le recours aux applications pour smartphone d’aide à la mobilité peut donc être motivé à la fois par la volonté de planifier un déplacement d’une part, et par la volonté de réduire le poids des contraintes spatio-temporelles attachées au déplacement d’autre part. Dans les deux cas, l’accès à l’information permet à l’usager d’« agir » sur son temps quotidien (de Coninck et Guillot, 2007).

36Cette possibilité d’agir sur le temps quotidien et le temps de la mobilité en vue d’en réduire les frictions interroge quant aux inégalités face aux applications d’aide à la mobilité. Cette question semble se déplacer de la question de l’accès (déterminé en grande partie par l’équipement en smartphone, en forte croissance) à celle de l’usage. Le recours aux applications requiert en effet des compétences dans le maniement de ces objets (le smartphone d’une part, les applications d’aide à la mobilité de l’autre). Ses compétences semblent alors grandement déterminer l’usage ou le non-usage de ces outils, et par conséquent la capacité à agir sur le temps. Ce constat nous conduit à envisager l’aptitude à l’usage des applications d’aide à la mobilité comme une composante du « capital mobilité » (Rocci, 2008) ou de la « motilité » (Kaufmann et Jemelin, 2004). La diffusion du smartphone et des différentes applications d’aide à la mobilité pourrait, comme le suggère Frith (2012), renforcer certaines formes d’inégalités face à la mobilité.

37Ce travail constitue un panorama des différentes pratiques existantes aux prémices d’un mouvement de généralisation de l’individualisation de l’information sur les déplacements accompagnant la rapide diffusion du smartphone dans la société. Les hypothèses avancées dans cet article mériteraient alors une validation statistique au moyen d’une enquête sur un échantillon représentatif de la population. Ce type d’enquête apparaît nécessaire pour déterminer, d’une part, quels sont les usages dominants de ces applications parmi l’ensemble des usages que nous avons rencontrés et, d’autre part, pour mieux comprendre les facteurs déterminant les inégalités d’usage. Par ailleurs, de nouvelles recherches comparatives pourraient explorer le recours aux applications dans des contextes territoriaux différents : sont-ce les mêmes motivations qui conditionnent le recours aux applications d’aide à la mobilité dans tous les territoires ? Ou, à l’inverse, le contexte territorial et notamment les caractéristiques du réseau de transport en commun influent-ils sur les aspirations des usagers ? Est ici en jeu la question, souvent débattue sur le plan théorique, de l’universalité des comportements de mobilité. Une approche de cette question par l’étude du recours aux applications d’aide à la mobilité pourrait apporter de nouveaux éclairages, ce type d’analyse ayant l’avantage de rendre visibles certaines étapes du processus – complexe – de choix en matière de déplacements.

Haut de page

Bibliographie

ADOUE F. (2015), « Les TIC, nouvel Eldorado des politiques de régulation de la mobilité ? Une analyse du discours d’acteurs de l’innovation dans les transports », Géo-Regards, Neuchâtel, à paraître.

AGUILERA A., GUILLOT C., RALLET A. (2012), Mobile ICTs and physical mobility: Review and research agenda, Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. (46), pp. 664–672.

AGUILERA A. et alii. (2011), Measuring the incorporation of mobile phone into everyday life and travel behaviour. Methodology and main results of a survey, Glasgow, European Transport Conference, 20 pages.

BIGOT R. et CROUTTE P. (2014), La diffusion des technologies de l’information et de la communication dans la société française (2014), CREDOC, Collection des rapports, n° 137, novembre 2014, 273 pages.

BUHLER T. (2012), Eléments pour la prise en compte de l’habitude dans les pratiques de déplacements urbains : le cas des résistances aux injonctions au changement de mode de déplacement sur l’agglomération lyonnaise, Thèse de doctorat, Lyon : INSA Lyon. 345 pages.

CGDD (2010), La mobilité des Français. Panorama issu de l’enquête nationale transports et déplacements 2008, La Revue du CGDD, décembre 2010, 228 pages.

CGDD (2014), Les comptes des transports en 2013, 51ème rapport à la Commission des comptes des transports de la Nation, Tome 1, juillet 2014, 176 pages.

COLLIOT-THELENE C. (2008), La sociologie de Max Weber, La Découverte, Repères, 128 pages.

DE CONINCK F., GUILLOT C. (2007), « L’individualisation du rapport au temps, Marqueur d’une évolution sociale », Revue ¿ Interrogations ?, N° 5. L’individualité, objet problématique des sciences humaines et sociales, décembre 2007, 10 pages.

FRITH J. (2012), Splintered spaces: hybrid spaces and differential mobility, Mobilities 7 (1), pp 131–149.

GROTENHUIS J.-W., WIEGMANS B., RIETVELD P. (2007), “The desired quality of integrated multimodal travel information in public transport: Customer needs for time and effort savings”, Transport Policy, Volume 14, pp 27-38.

GUILLOT C. (2010), Constitution et transformation du rapport au temps des individus. L’analyse des dimensions réflexives de la conduite de vie, Thèse de doctorat. Marne-la-Vallée : Université Paris-Est, 342 pages.

HAGERSTRAND T. (1970), “What about people in regional science”, Papers of regional science association, 24, 15 pages.

JOH Chang-Hyeon et al. (2011), “Exploring the use of travel information – identifying contextual market segmentation in Seoul, Korea”, Journal of Transport Geography, Volume 19, Issue 6.

KAUFMANN V., (2005), « Mobilités et réversibilités : vers des sociétés plus fluides ? », Cahiers internationaux de sociologie, 2005/1 n° 118, p. 119-135.

KAUFMANN V., JEMELIN C. (2004), La motilité, une forme de capital permettant d’éviter les irréversibilités socio-spatiales ? Espaces et sociétés aujourd’hui, Colloque de Rennes, 21-22 octobre 2014, 10 pages.

KENYON S., LYONS G. (2003), The value of integrated multimodal traveller information and its potential contribution to modal change”, Transportation Research Part F, vol. 6, pp 1-21.

KENYON S., LYONS G. (2007), Introducing multitasking to the study of travel and ICT: Examining its extent and assessing its potential importance, Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 41 (2), pp. 161-175.

LEE H. et al. (2014), “A new dimension of the digital divide: Exploring the relationship between broadband connection, smartphone use and communication competence”, Telematics and Informatics, in press.

LYONS G., URRY J. (2005), Travel time use in the information age, Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 39 (2-3), pp. 257-276.

MOKHTARIAN P.L., SALOMON I., REDMOND L.S. (2001), Understanding the demand for travel: It’s not purely “derived”, Innovation: The European Journal of Social Science Research, vol. 14(4), pp. 355-380.

OMNIL (2013), Les déplacements en transports collectifs, Fiche de l’Enquête Globale Transport 2010 n° 13, Janvier 2013, 8 pages.

OMNIL (2014a), Tendances. Les chiffres sur les déplacements en Île-de-France, 2ème semestre 2014, 2 pages.

OMNIL (2014b), Niveau d’offre réalisée sur le réseau de transports collectifs francilien, http://www.omnil.fr/spip.php?article118, 23 octobre 2014.

PONS D. (2011), Mise en place d’enquêtes par préférences déclarées dans le cadre de projets d’étude relatifs au secteur des transports de personnes. Thèse de doctorat. Lyon : Université Lumière – Lyon II, 390 pages.

QUINET E. (2013), L’évaluation socioéconomique des investissements publics, Commissariat général à la stratégie et à la prospective, Rapports & Documents, Tome 1, septembre 2013, 354 pages.

ROCCI A. (2008), « Comprendre les freins et les leviers du changement de comportement de mobilité à travers la notion de “capital mobilité” », in CLOCHARD et al., (dir.) (2008), Automobilités, altermobilités. Quels changements ?, L’Harmattan, 289 pages.

SCHWANEN T., KWAN M.-P. (2008), “The Internet, mobile phone and space-time constraints”, Geoforum, Volume 39, pp 1362-1377.

VAN LOON R., et al. (2011), “Travel-time reliability impacts on railway passenger demand: a revealed preference analysis”, Journal of Transport Geography, Volume 19, Issue 4.

VERKASALO H. et al. (2010), “Analysis of users and non-users of smartphone applications”, Telematics and Informatics, Volume 27, Issue 3, pp. 242–255.

WANG Y.-S., SHIH Y.-W. (2009), “Why do people use information kiosks? A validation of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology”, Government Information Quarterly, n° 26, pp 158–165.

WATKINS K. E. et al. (2011), “Where is my bus? Impact of mobile real-time information on the perceived and actual wait time of transit riders”, Transportation Research Part A, Volume 45, pp 839-848.

Haut de page

Notes

1 Le rapport de la mission présidée par Emile Quinet pour le compte du Commissariat général à la stratégie et à la prospective, publié en septembre 2013, propose de pondérer du coefficient 1,5 le coût associé au temps d’attente (une minute d’attente des transports en commun serait perçue aussi négativement qu’une minute et trente secondes de déplacement).

2 Centre de Recherche pour l’Etude et l’Observation des Conditions de vie.

3 Notons au passage que nous retrouvons ici la notion d’entraide autour de l’usage des applications, mais cette fois-ci entre voyageurs.

Haut de page

Pour citer cet article

Référence papier

François Adoue, « Information en temps réel et optimisation du déplacement »Netcom, 29-1/2 | 2015, 37-54.

Référence électronique

François Adoue, « Information en temps réel et optimisation du déplacement »Netcom [En ligne], 29-1/2 | 2015, mis en ligne le 15 décembre 2015, consulté le 19 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/netcom/1852 ; DOI : https://doi.org/10.4000/netcom.1852

Haut de page

Auteur

François Adoue

Chargé d’études et de recherche à 6t-bureau de recherche / Doctorant à l’Université Paris-Est. LVMT - 6-8 Avenue Blaise Pascal, Champs sur Marne F-77455 Marne la Vallée Cedex 2
E-mail : francois.adoue@6t.fr

Haut de page

Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

Haut de page
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search