On utilise presque tous le site ou l’application de la SNCF pour regarder un horaire ou acheter un billet. C’est devenu un réflexe du quotidien, un service que beaucoup considèrent comme indispensable, surtout quand on sait que 122 millions de voyageurs ont pris le TGV en 2023. On parle souvent du train comme d’un moyen de transport écologique, mais on oublie que tout commence en ligne. Est-ce que l’outil numérique qu’on utilise pour voyager est vraiment aussi « vert » qu’on le pense ? Même si tout paraît immatériel, chaque clic consomme de l’énergie. Notre objectif est donc simple : mesurer l’impact environnemental de l’application web de la SNCF, pour voir si la face numérique du train est aussi propre que ses rails.
Les transports longue distance, comme ceux proposés par la SNCF, sont bien plus qu’un simple moyen de se déplacer : ils contribuent directement à une mobilité plus durable et accessible pour tous.
Accès à l’emploi : par exemple, un habitant de Romilly peut travailler à Troyes ou même à Paris grâce aux liaisons ferroviaires régulières. Sans ces trajets, certaines carrières seraient tout simplement impossibles.
Accès aux services publics : santé, éducation, administration… tout devient plus atteignable, même quand on vit loin des grandes villes.
Lien entre les territoires : le train connecte des régions parfois isolées, créant un sentiment d’appartenance nationale.
Outil de décentralisation : il rend moins nécessaire de vivre dans les grandes métropoles pour avoir les mêmes opportunités.
Les applications ne sont pas nécessaires à l'emploi des solutions de transport. En revanche, elles contribuent fortement à la simplification des démarches :
- Planification simplifiée
- Visibilité des offres de réduction
- Accès aux informations (horaires)
- Achat des billets
- Meilleure compréhension et gain de temps
Ces applications permettent de favoriser l'accès à l'information. Dans le cas de SNCF connect par exemple, c'est également un parcours utilisateur qui a entièrement été repensé ces dernières années pour le simplifier, et améliorer l'aisance d'utilisation.
En somme, les applications permettent une plus forte fréquentation des services, grâce à la facilitation des démarches liées aux déplacements longue distance
Les applications numériques de la SNCF remplacent en partie les billets papier achetés au guichet ainsi que les informations affichées en gare. Ces alternatives « physiques » existent toujours, mais elles sont désormais utilisées en solution de secours, plutôt qu’en premier réflexe.
Par exemple, de nombreuses gares ont réduit leurs horaires d’ouverture ou fermé certains guichets, obligeant les usagers à passer par l’application ou les bornes automatiques. Dans certaines petites gares, il n’y a même plus aucun personnel sur place : sans smartphone ou connexion Internet, acheter un billet devient un véritable parcours du combattant.
Nous imaginons deux scénarios d'utilisation des applications de réservation de trains : l'achat d'un billet de train et la consultation de son billet. D'autres scénarios peuvent être envisagés, comme la consultation des horaires, mais ce scénario ressemble fortement au scénario de réservation de billet.
- L'utilisateur renseigne ses gares de départ et de destination, ainsi que la date du voyage.
- Ensuite, il sélectionne le voyage de son choix parmi ceux proposés.
- Puis il sélectionne les options de son voyage (seconde ou première classe, option vélo, siège)
- Enfin, il valide le voyage et passe au paiement
- L'utilisateur se connecte à son espace.
- Il sélectionne le voyage à venir concerné.
- Il accède au billet, et peut par exemple le télécharger.
L'EcoIndex d'une page (de A à G) est calculé (sources : EcoIndex, Octo, GreenIT) en fonction du positionnement de cette page parmi les pages mondiales concernant :
- le nombre de requêtes lancées,
- le poids des téléchargements,
- le nombre d'éléments du document.
Nous avons choisi de comparer l'impact des scénarios sur les plateformes de réservation de train de divers pays, appartenant à des compagnies ou non (SNCF Connect, Deutsche Bahn, 1.2.Train, Omio, Eurostar)
| Service | Score (sur 100) | Classe | Détail des mesures |
|---|---|---|---|
| SNCF Connect | 23 | F 🔴 | ... |
| DB | 32 | E 🟠 | ... |
| 1.2.Train | 82 | A 🔵 | ... |
| Omio | 40 | D 🟡 | ... |
| Eurostar | 15 | F 🔴 | ... |
Tab.1 : Mesure de l'EcoIndex moyen de divers services de réservation de trains.
Les mesures de l'impact moyen de ces services (cf. Tab.1) révèlent des classes EcoIndex très faibles pour la plupart (D à F). Seule la solution 1.2.Train, indépendante des compagnies, se démarque avec un score élevé (A). Cela peut s'expliquer par la structure très simple du site.
Comme nous l'avons vu dans la section précédente, parmi les choix de conception ayant le plus d'impact environnemental, la plupart sont directement liés au modèle économique du service. C'est pourquoi il est nécessaire à ce stade d'analyser leur modèle économique et de définir notre propre modèle permettant une conception plus frugale.
| Service | Source de revenus |
|---|---|
| SNCF Connect | Vente de billets |
| DB | Vente de billets |
| 1.2.Train | Commissions |
| Omio | Commissions |
| Eurostar | Vente de billets |
Tab. 2 : Offre des services de réservation de billets de train.
Notre marché semble être structuré en oligopôle : il y a plusieurs offreurs pour acheter le même billet de train. Le billet vendu est le même sur les différentes plateformes mais ces plateformes ne sont pas entièrement identiques : fluidité, interface, expérience utilisateur. Les services de réservation sont substituables entre eux : si l'on ne souhaite pas acheter son billet de train sur SNCF Connect, on peut l'acheter sur 1.2.Train ou sur Omio.
1.2.Train dispose d'un modèle économique fragile qu'il serait pertinent de renforcer, mais le site web est déjà suffisamment sobre pour que l'on ne se penche pas sur ce cas dans le cadre de notre projet. Nous trvavaillerons donc sur SNCF Connect. Il n'y a pas de publicité sur la plateforme, qui semble uniquement se financer grâce aux revenus des ventes de billets de train (service annexe). Nous voyons donc peu d'autres modèles économiques pertinents, sachant que celui-ci semble largement viable.
| Source possible de revenus | Montant unitaire | Quantité nécessaire pour financer un salaire1 |
|---|---|---|
| Part sur les ventes de billets2 | 0,90€ | 3966 |
Au vu des différents services comparés, des exigences environnementales exprimées plus haut et des scénarios retenus, nous avons défini pour notre prototype une maquette de l'interface et un échantillon de données réalistes.
Les ressources Web possédant une représentation sur notre application seront de deux types :
- Les résultats de recherche de voyage (avec une HTTP-URI ayant pour chemin /?depart={gare_depart}&arrivee={gare_arrivee}&date={date})
- Un voyage proposé (avec une HTTP-URI ayant pour chemin /{id})
Fig.1: Maquette de l'interface du prototype
Dans un objectif de sobriété environnementale, les résultats de recherche se limiterons à ceux du jour sélectionné.
Pour des raisons de respect des droits d'auteurs, nous utilisons des données générées (avec dummy-json). Bien que fictives, ces données correspondent à la structure des services concurrents : les voyages comportent une gare de départ et d'arrivée, une date, une heure de départ et d'arrivée, et un ou plusieurs tarifs.