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Que nous dit l’offre Airbnb sur l’évolution des territoires touristiques ? Le cas de La Rochelle/Île de Ré

What can AirBnB offers tell us about how tourist territories are evolving? A case study of La Rochelle/Ile de Ré
¿Qué indica la ofrerta de Airbnb sobre la evolución de los espacios turísticos? El caso de La Rochelle/Île de Ré
Claire Bouquet, Luc Vacher et Didier Vye

Résumés

L’hébergement touristique est bouleversé par le succès grandissant des plateformes collaboratives, en particulier Airbnb. Dans ce contexte, la mesure scientifique du phénomène est indispensable. Les apports et les limites des méthodologies de collecte de données spatialisées concernant ces nouveaux types d’hébergement seront abordés dans cette présentation. Puis, nous analyserons ce que révèlent ces données lorsqu’elles sont comparées à l’offre d’hébergement classique. Enfin, à partir d’une étude de cas effectuée sur deux destinations touristiques françaises (La Rochelle - Île de Ré), nous étudierons la répartition spatiale de l’offre afin d’évaluer les mutations en cours au sein des lieux touristiques.

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Texte intégral

Introduction

1Le tourisme, en tant que « système d’acteurs, de pratiques et d’espaces participant à la “recréation” des individus par le déplacement et l’habiter temporaire hors des lieux du quotidien » (Knafou et Stock, 2003) est aujourd’hui particulièrement concerné par le développement de l’économie « collaborative » (Fang et al., 2015). En effet, ce modèle économique favorisé par le développement du numérique s’est traduit par la multiplication de plateformes internet dites « communautaires », facilitant les transactions entre particuliers (modèle peer-to-peer). Dans le cadre de cet article, nous nous intéresserons plus particulièrement aux plateformes d’hébergement touristique. Au sein même cette branche de l’hébergement, il est possible de distinguer deux types de plateformes collaboratives : celles fondées sur l’échange de nuitées ou de logements, et celles concernant l’accueil par l’habitant qu’il soit gratuit (exemple du couchsurfing) ou sous la forme d’une location payante (Schéou, 2014). Or, le marché des plateformes collaboratives de location est en pleine expansion dans le sillage de l’entreprise Airbnb créée en 2008 à San Francisco. Ce succès fulgurant s’explique notamment par une relation de confiance entre le loueur et le locataire fondée sur un système de notation réciproque, mais aussi par une stratégie marketing jouant avec les codes de l’esprit communautaire propre à l’économie collaborative. Le slogan de Airbnb « Welcome home » (bienvenue à la maison) est ainsi pensé comme un renouvellement de l’expérience touristique en insistant sur le fait de vivre le lieu touristique comme un habitant (permanent), un local. Le succès de la plateforme semble alors s’inscrire dans un processus d’émergence d’un tourisme, « sortant des sentiers battus » particulièrement au sein des métropoles (Gravari-Barbas et Delaplace, 2015). De nouvelles expériences de visite, alternatives au tourisme de masse positionnent ainsi l’habitant comme un « maillon essentiel du système touristique » (Loisy, 2017) comme le montre l’émergence de la figure du « greeter » ambassadeur et découvreur de la destination. Quant au touriste, il serait enclin au cours de son séjour à vivre une expérience proche de celle de l’habitant en investissant même certains espaces péricentraux, hier ordinaires aujourd’hui authentiques (Maitland et Newman, 2004 ; Maitland, 2010, 2013). Dans ce contexte, les clivages classiques habitant/touriste, quotidien/hors-quotidien, logement/hébergement, hauts-lieux/lieux ordinaires peuvent s’estomper, participant alors à une recomposition des pratiques comme des espaces touristiques.

2Mais l’essor des plateformes collaboratives d’hébergement semble aussi tisser des lignes de tension parmi les acteurs des espaces touristiques. L’habitant-hébergeur serait via les plateformes un concurrent de l’hôtelier quand il n’est pas parfois accusé d’être un loueur professionnel déguisé (Zervas et al., 2017). Le développement des plateformes communautaires représenterait un manque à gagner en recettes fiscales pour les collectivités dans la mesure où les modalités de collecte de la taxe de séjour restent encore incertaines. Enfin, les plateformes sont aussi accusées d’entretenir une inflation immobilière en proposant aux touristes des logements qui, en sortant du marché locatif résidentiel, réduisent l’offre destinée aux habitants, font monter les prix (Gurran et Phibbs, 2017 ; Horn et Merante, 2017). Ainsi, loin de réconcilier touristes et habitants, les plateformes collaboratives alimenteraient de manière indirecte la gentrification (Cocola Gant, 2016 ; Mermet, 2017) et la « tourismophobie » à l’image de Barcelone où des manifestations anti-touristes dénonçant, entre autres, le boom des locations saisonnières se sont multipliées ces dernières années (Ballester, 2018).

3Face à ces enjeux et au moment où de multiples tentatives de régulation sont mises en place dans la plupart des grandes métropoles touristiques occidentales comme à l’échelle des États (Gurran, 2017), la question de la mesure du phénomène s’avère indispensable. Or, les méthodologies actuelles proviennent essentiellement de la sphère militante : en effet, selon une démarche de vigilance citoyenne, plusieurs data activists, en France, aux États-Unis ou en Australie notamment, ont créé ou repris des méthodologies afin de mesurer à une échelle fine l’ampleur du phénomène. Le recensement de l’offre devient donc un enjeu aussi bien scientifique que citoyen venant éclairer les données officielles fournies par l’entreprise Airbnb elle-même.

4Dans le cadre de cet article, nous nous interrogerons sur le caractère signifiant des données collectées sur l’offre Airbnb à partir de trois grandes questions.

(1) Quels sont les apports et les limites des méthodologies existantes de collecte de données (essentiellement liées à la technique du webscraping) ?

(2) Dans quelle mesure ce nouveau modèle économique de plateformes collaboratives remet-il en cause les catégorisations habituelles de l’hébergement touristique ? Il s’agira d’une part d’évaluer si les données disponibles permettent de quantifier précisément l’offre des plateformes et d’autre part de montrer les porosités avec les formes plus classiques d’hébergement marchand ou non marchand.

  • 1 La Direction générale des entreprises (DGE) indique dans le Mémento du tourisme édition 2017 qu’en (...)

(3) En quoi l’irruption de l’offre Airbnb reconfigure-t-elle l’organisation de l’hébergement au sein des lieux touristiques ? Il s’agira d’analyser la nouvelle répartition géographique de l’offre afin de déceler si elle contribue à modifier l’organisation de l’espace touristique en faisant émerger de nouveaux espaces jusqu’ici ordinaires et en dehors des radars de la fréquentation touristique. Nous conduirons cette analyse sur deux hauts-lieux du tourisme littoral en France : La Rochelle et l’île de Ré. Ces deux territoires voisins forment un véritable « couple touristique » relié par un pont et connecté aux réseaux nationaux et internationaux par l’aéroport « La Rochelle/Île de Ré ». Ils appartiennent à l’un des départements les plus touristiques de France avec presque 35 millions de nuitées en 20161. Ils seront ainsi l’occasion de décliner les enjeux territoriaux des plateformes d’hébergement au sein d’une agglomération de taille moyenne (128 000 habitants en 2015) et d’une île touristique, soit deux catégories d’espaces jusqu’ici peu traitées par des travaux scientifiques mesurant l’impact des plateformes collaboratives au sein des métropoles.

Intérêts et limites des données issues du web scraping pour traiter des transformations de l’offre touristique

5La nécessaire mesure de la forte croissance de ces nouvelles formes d’hébergement pose la question fondamentale des méthodes de collecte de données. Le procédé mis en œuvre dans le cadre de cette étude pour collecter les données Airbnb repose sur la technique du « web scraping » (ou « web harvesting »). Celle-ci permet d’extraire les contenus visibles d’un site web grâce à un programme ou à un script qui « récolte » les données. La méthode utilisée pour « scraper » le site Airbnb (et donc télécharger de manière automatisée le contenu des pages d’annonces et l’intégrer dans une base de données) a été développée par l’informaticien canadien Tom Slee (Cox et Slee, 2016). Le script codé en langage de programmation Python par Tom Slee est disponible librement depuis son site internet (Slee, 2015).

Présentation de la méthode et des données recueillies

6Pour obtenir les annonces relatives à un espace géographique identifié, il est d’abord nécessaire de définir le nom de la « destination » que pourrait saisir un utilisateur (ex. : La Rochelle, île de Ré) ou de définir les limites d’un polygone correspondant à la zone touristique sélectionnée par ses coordonnées géographiques. Le script, développé par Slee est ensuite lancé et permet d’interroger automatiquement les pages du site Airbnb et d’extraire les données de chaque annonce présente dans la zone préalablement définie (Cox et Slee, 2016). Celles-ci sont ensuite stockées dans une base de données PostgreSQL.

7Les informations recueillies s’organisent en grandes thématiques. Des informations sur le type de logement proposé (logement entier, chambre seule, chambre partagée) et le type de propriété (maison, appartement, bateau, bed and breakfast, etc.) sont ainsi collectées (tableau 1). Ces données sont complétées par des informations sur la capacité d’accueil (nombre de couchages, nombre de chambres), le confort (salle de bains), le prix et l’évaluation du logement par les usagers (nombre d’avis, note moyenne). Enfin, le titre de l’annonce et le texte de présentation du logement sont aussi collectés. Toutes les annonces sont enregistrées sans doublons dans la base de données, car chaque hébergement Airbnb (et chaque hôte) possède un identifiant unique. Les données collectées permettent donc un traitement quantitatif (volumes de logements proposés, des lits, des prix) aussi bien que qualitatif (niveau de confort, traitement du verbatim des champs titre et description du logement).

8L’ensemble de ces données est spatialisé grâce au recueil des coordonnées géographiques avec une précision décimétrique auquel s’ajoutent des informations sur le nom de la commune. Cette localisation de l’information permet des analyses à l’échelle des quartiers au sein d’une agglomération touristique.

Tableau 1. Types de propriétés et de logements proposés dans l’offre Airbnb à La Rochelle le 5 mai 2017

Tableau 1. Types de propriétés et de logements proposés dans l’offre Airbnb à La Rochelle le 5 mai 2017

* Nomenclature utilisée sur le site Airbnb.

Source : Site Airbnb, https://www.airbnb.fr/​, export du 05/05/2017
Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

Les limites de la méthodologie utilisée

9Les limites de la méthodologie utilisée concernent la nature et la précision des données collectées.

10La première limite vient du fait que ces données concernent l’offre touristique à un moment donné et ne nous renseignent en rien sur la fréquentation de ce type d’hébergement.

11La seconde limite concerne l’évaluation du volume de l’offre Airbnb sur les zones choisies. L’extraction par « web scraping » des logements de la base Airbnb à l’échelle d’une ville se ferait avec une marge d’erreur de 5 % (Cox et Slee, 2016). Cette fiabilité des données est difficile à mesurer puisque le volume de l’offre est en permanente redéfinition et que Airbnb ne communique que très rarement sur ses données à une échelle fine. Au-delà de la fiabilité de l’extraction, c’est aussi le caractère temporaire des offres qui complique l’approche. Seuls les hébergements visibles sur le site Airbnb à l’instant T de la collecte sont téléchargeables (Cox et Slee, 2016).

12La dernière limite de la méthode concerne la précision de la localisation des hébergements collectés. Le positionnement du logement se fait par l’adresse renseignée par le propriétaire au moment de la création de l’annonce ce qui peut être une source d’erreur.

13Bien que les limites soient réelles, les données issues du « web scraping » permettent une approche précise de l’offre touristique issue de la plateforme Airbnb que cela soit dans sa dimension spatiale ou au niveau qualitatif.

D’autres approches pour collecter les données Airbnb ?

14Les autres méthodologies existantes pour collecter et mettre à disposition les données Airbnb sont soit, elles aussi, issues de l’approche militante développée par Tom Slee, mais avec des moyens limités, soit plus commerciales et ne communiquant alors pas ou peu sur leurs méthodologies.

15Parmi les acteurs engagés dans une démarche militante qui captent et diffusent en ligne des données « scrapées » concernant Airbnb pour les mettre à disposition du débat public, on peut distinguer deux projets. D’abord, celui de l’Australien Murray Cox qui se définit comme un « data activist » et collecte des informations sur les logements, avec une technique en partie fondée sur la méthode de Tom Slee, qu’il met en ligne sur le site « Inside Airbnb » (http://insideairbnb.com/​behind.html). Les données sont mises à jour régulièrement pour quelques grandes villes mondiales, dont Paris. Murray Cox fournit, en plus des données que nous présentons, des informations sur les taux d’occupation et les revenus générés par les logements issues d’une estimation fondée sur les prix de location et le nombre d’avis laissés après le séjour par les usagers. L’« Observatoire Airbnb » développé par Matthieu Rouveyre, est un deuxième projet proposant des données en ligne (http://observatoire-airbnb.fr/​). Cet élu bordelais affiche une volonté de contribuer à la réflexion sur le territoire et la sociologie urbaine par l’open data. La méthode utilisée repose là encore sur celle de Tom Slee et les données collectées présentent l’intérêt d’être disponibles pour une centaine de villes françaises. En revanche, les données sont moins développées que celles que nous proposons. Les fichiers mis en ligne comportent les caractéristiques du logement et leur localisation, mais pas les informations sur les propriétaires ni sur la notation des logements.

16Dans un autre esprit, la société Airbnb diffuse elle-même des images cartographiques de son offre et quelques informations sur la fréquentation. Il s’agit en général de montrer la croissance du phénomène et le caractère communautaire de la démarche. Une attention particulière est donnée à la mise en valeur des retombées économiques pour les hôtes, mais aussi pour les territoires concernés par le développement d’Airbnb. Cette approche donne aux documents diffusés une tonalité plus publicitaire que scientifique. La démarche commerciale est aussi au cœur des produits que la société américaine Airbnb Data and Analytics (AIRDNA) propose en ligne. L’entreprise propose de réaliser des « études de marché » sur l’offre Airbnb sur la base de localisations géographiques fines (les communes pour la France). La société qui entretient le flou sur ses liens avec Airbnb revendique de proposer un outil permettant aux investisseurs d’augmenter leur « succès » grâce aux bigdata. Les données sont très complètes puisque la société revendique de collecter l’information en continu à l’échelle mondiale. Au-delà de la couverture spatiale très large et de la mise en indicateurs très poussée, il semble cependant que les données de base soient les mêmes que celles mises en ligne de manière brute par Murray Cox.

Que recouvrent les données sur l’offre d’hébergement Airbnb ?

17Une fois les données de l’offre Airbnb collectées, il est nécessaire de comprendre comment cette forme d’hébergement s’articule avec l’offre d’hébergement classique afin d’en mesurer d’une part l’ampleur comparativement à l’offre marchande traditionnelle (hôtels, campings, etc.) et d’autre part afin de déceler d’éventuels chevauchements et interférences. Cependant, cette tâche est loin d’être évidente tant les données dans le secteur du tourisme sont difficiles à croiser. Elles recouvrent en effet des nomenclatures et des typologies difficilement compatibles entre elles.

La difficile évaluation du poids des plateformes entre particuliers au sein de l’offre d’hébergement commercial

18Si l’on suit l’INSEE et la Direction générale des Entreprises (DGE) qui produisent les statistiques pour le ministère responsable du tourisme, l’offre d’hébergement commercial en France en 2016 est répartie en un parc de lits touristiques (figure 1) dominé à 50 % par l’hôtellerie de plein air, puis pour un quart par les hôtels de tourisme. Viennent ensuite les résidences de tourisme (meublés avec services, appart’hôtels) et les meublés classés (location de vacances). L’offre est complétée par les villages de vacances, les maisons familiales et enfin par les auberges de jeunesse et les chambres d’hôtes. Dans cette typologie aucune référence n’est faite aux plateformes proposant des logements de particuliers.

Figure 1. L’offre d’hébergement marchand en France au 1er janvier 2016

Figure 1. L’offre d’hébergement marchand en France au 1er janvier 2016

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

  • 2 Les plateformes adhérentes à l’UNPLV en juin 2017 sont Abritel-Homeway, Airbnb, Clévacances, Homel (...)

19La seule étude publiée par l’INSEE intégrant la question des plateformes internet proposant des logements de particuliers date de février 2017 (Franceschi, 2017). Les données correspondent à une estimation des nuitées établie en collaboration avec Gîtes de France et l’Union Nationale pour la Promotion de la Location de Vacances (UNPLV) qui représente un grand nombre de plateformes2. Ces données concernent des nuitées et sont donc difficiles à articuler avec les données que nous présentons sur l’offre. De plus, elles présentent l’hébergement commercial classique en seulement trois grandes catégories (figure 2). Cependant la place des nuitées passées dans des logements de particuliers proposés par des plateformes est tout de même intéressante à analyser, elle représente en effet 16 % des nuitées de l’hébergement touristique marchand en 2016 soit presque autant que les nuitées de l’hôtellerie de plein air. Le volume est donc déjà considérable d’autant plus si on le projette dans sa dynamique de croissance. L’étude de l’INSEE évalue un accroissement de près de 30 % des nuitées pour ce type de logement en un an (76,5 millions de nuitées en 2016 contre 58,9 en 2015). Durant la même période, les nuitées en logements touristiques professionnels sont en recul de 1,4 % (Franceschi, 2017). Si la dynamique observée sur cette période se confirmait, la part des logements de particuliers proposés par des plateformes pourrait devenir dominante d’ici 5 à 10 ans.

Figure 2. Fréquentation des hébergements touristiques marchands en nuitées voyageurs en France en 2016

Figure 2. Fréquentation des hébergements touristiques marchands en nuitées voyageurs en France en 2016

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

20De plus, si ces chiffres sont importants, il est probable que la réalité du phénomène le soit encore plus. En effet, si la collaboration entre l’INSEE et l’UNPLV prend effectivement en compte la majorité des acteurs clés du secteur, certaines plateformes (MediaVacances, Wimdu, Sejourning, BedyCasa, Housetrip) ne sont pas adhérentes à cette structure.

  • 3 Chiffres donnés par Airbnb sur son site internet en juin 2017.

21On pourrait alors imaginer qu’une approche par le seul site Airbnb serait peu significative. Il convient de relativiser cette inquiétude pour deux raisons. D’abord parce qu’Airbnb qui revendique aujourd’hui plus de 3 millions de logements dans 191 pays3 est le seul géant du secteur. De plus, la plupart des particuliers mettent en ligne leur location sur plusieurs plateformes en mêmes temps (CMT, 2016). Des outils permettant de synchroniser les réservations d’une même annonce déposée sur plusieurs plateformes sont d’ailleurs aujourd’hui développés (Xotelia ; Avaibook) pour simplifier la mise en ligne d’un même bien sur plusieurs sites. Dans ce système, Airbnb, qui prélève une commission sur chaque location, mais ne demande pas d’abonnement, est très bien placé.

Aborder la porosité des catégories entre l’offre Airbnb et l’offre classique d’hébergement

22Pour aborder la porosité entre l’offre Airbnb et l’offre classique d’hébergement marchand, c’est à dire comment des hébergements peuvent être commercialisés dans l’une et l’autre de ces deux catégories, il convient de rappeler quelques définitions. Les logements disponibles sur la plateforme Airbnb sont des logements de particuliers. Ainsi, ils peuvent être des appartements ou des maisons proposés en « logement entier » (on peut aussi trouver des mobil homes ou des bateaux). Ils peuvent être également des chambres privées dans un logement occupé par le propriétaire ou par le locataire. Le dernier cas de figure, plutôt rare, est la chambre commune où le voyageur est invité à partager une chambre de la maison. En mai 2017, ce type d’offre ne représentait à La Rochelle que 0,2 % des offres contre 13 % pour les chambres privées et 86 % pour les logements entiers.

23On voit ainsi que ces logements loués s’inscrivent essentiellement dans la sphère des résidences principales et secondaires (que les résidents soient locataires ou propriétaires). Les logements proposés par Airbnb ne sont donc pas censés interférer avec l’hébergement commercial classique. Néanmoins, au sein de ce dernier, il existe deux cas possibles d’hébergement marchand faisant appel aux particuliers : les meublés de tourisme (ou locations saisonnières) et les chambres d’hôtes.

24La location d’un meublé de tourisme est le fait de louer un local d’habitation meublé (à usage exclusif du locataire) de manière répétée et pour une courte durée à une clientèle de passage. Le meublé peut être un logement entièrement dédié à cet usage, mais il peut être utilisé alternativement par son propriétaire comme résidence secondaire. Il peut même être une résidence principale à condition d’être occupée au moins 8 mois par an. À l’exception des résidences principales, les meublés, qu’ils soient classés ou non, doivent être déclarés en mairie si la durée de location excède les 120 jours. Ces meublés peuvent être proposés directement par leur propriétaire, via des annuaires comme ceux des offices de tourisme ou par une agence immobilière. À ces modes de diffusion classiques sont venues s’ajouter les plateformes internet, qu’elles soient dédiées à la diffusion d’annonces gratuites (comme Leboncoin.fr) ou de plateformes communautaires permettant la location entre particuliers (comme Airbnb ou Abritel). Une certaine confusion existe alors, d’autant plus que les offices de tourisme et les agences immobilières développent désormais des interfaces de réservation en ligne d’apparence très proche de celles des plateformes collaboratives.

25Pour le touriste qui recherche une location, les subtilités du statut du logement ainsi que la nature de l’interface utilisée sont souvent très secondaires. Il recherche d’abord une villa ou un appartement, une maison d’hôtes ou un gîte à la campagne (figure 3). Le fait que tous ces logements soient ou non des « meublés de tourisme » comme le fait de savoir si le logement est une location saisonnière dédiée ou un logement connaissant d’autres usages est en général ignoré par le loueur. De plus, le visiteur ne s’inquiétera généralement pas du statut de la personne lui remettant les clés du logement (propriétaire, agent immobilier ou autre intermédiaire) à moins que la plateforme collaborative soit pour lui un choix alternatif de consommation plus qu’une opportunité économique.

Figure 3. Une vision de la place de l’offre Airbnb dans l’hébergement touristique en France

Figure 3. Une vision de la place de l’offre Airbnb dans l’hébergement touristique en France

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

26D’autres porosités existent avec les chambres d’hôtes. Celles-ci sont définies comme des chambres meublées chez l’habitant en vue d’accueillir, contre rémunération, des touristes pour une ou plusieurs nuitées. La déclaration en mairie est là aussi obligatoire. Si toutes les chambres d’hôtes ne s’inscrivent pas sur Airbnb, la plupart sont présentes sur d’autres plateformes (gîtes de France, Clévacances…).

27De plus, des mobil-homes installés dans des établissements commerciaux (camping ou parc résidentiel de loisirs) peuvent être proposés par la plateforme alors que leur statut ne leur permet a priori pas d’être classés en résidences principales ou secondaires. D’autres structures, comme des caravanes installées sur parcelle privée ou dans un jardin, des bateaux amarrés au port, existent tout en restant généralement marginales (2 % de l’offre rochelaise d’Airbnb concernait des bateaux en mai 2017).

28Enfin la possibilité pour un hôte de proposer plusieurs logements à la location sur une plateforme contribue également à brouiller les pistes. Ces multi-loueurs peuvent représenter un volume important de l’offre collaborative. Ainsi, en mai 2017 dans l’Île de Ré, 26 % des logements proposés sur Airbnb l’étaient par des propriétaires ayant plus de quatre logements à leur nom dans l’île et les trois hôtes les plus importants proposaient respectivement 138, 38 et 22 logements sur l’île. L’analyse de ces trois profils (figure 4) est intéressante, puisqu’une annonce fait directement référence à une « petite entreprise familiale » qui est là « pour parer à toutes éventualités » quand une autre revendique d’intervenir au nom de « notre agence » (sans la nommer) qui « fort d’une expérience de plus de 50 ans » « vous propose des locations de haute qualité ». Le fait que les annonces estampillées Airbnb puissent aussi être proposées par les sites de l’agence immobilière ou celui de l’office de tourisme local montre qu’il existe aujourd’hui une certaine hybridation entre les formes commerciales classiques et les formes collaboratives.

Figure 4. Logements proposés par les trois principaux multi-annonceurs Airbnb sur l’Île de Ré en mai 2017

Figure 4. Logements proposés par les trois principaux multi-annonceurs Airbnb sur l’Île de Ré en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

L’offre Airbnb modifie-t-elle l’organisation spatiale de l’hébergement touristique ?

29Tout en ayant conscience des limites méthodologiques de ce travail, il est possible de proposer une lecture géographique de l’offre Airbnb et de la comparer avec l’offre d’hébergement classique à partir de deux destinations importantes du tourisme français : La Rochelle et l’île de Ré. L’étude de ces territoires voisins proposant des aménités touristiques différentes (essentiellement urbaines pour La Rochelle, insulaires, villageoises et balnéaires pour l’île de Ré) permet d’enrichir l’analyse des transformations en cours au sein des lieux touristiques.

Une offre Airbnb qui englobe l’ensemble du territoire touristique

30La comparaison des données Airbnb avec l’offre d’hébergement classique fait clairement apparaitre que l’offre proposée par cette plateforme est plus diffuse spatialement, et ce quel que soit le territoire d’étude.

Figure 5. Hébergement touristique marchand et offre Airbnb dans les quartiers de La Rochelle en mai 2017

Figure 5. Hébergement touristique marchand et offre Airbnb dans les quartiers de La Rochelle en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

31Ainsi, l’hébergement classique au sein d’une ville touristique telle que La Rochelle (figure 5) est marqué par une nette concentration autour de lieux emblématiques du tourisme qu’il soit patrimonial et urbain (Centre historique, Vieux-Port) ou lié à l’activité de plaisance (quartier des Minimes jouxtant le plus grand port de la façade atlantique). Dans le centre-ville, l’offre d’hébergement marchand est clairement dominée par l’hôtellerie (3 lits sur 4) et dans une moindre mesure par les meublés classés. Parallèlement, les annonces Airbnb (figure 5) montrent une offre très importante (2 000 logements recensés cumulant plus de 8 000 lits en mai 2017) plutôt concentrée en centre-ville. Toutefois, cette concentration ne doit pas masquer le fait que l’offre Airbnb est également présente dans les quartiers résidentiels de la périphérie proche, qui ne sont que très marginalement concernés par l’offre touristique marchande classique. Ainsi, si dans les quartiers centraux, l’offre classique reste plus importante que l’offre Airbnb, les lits proposés sur la plateforme atteignent dans les quartiers péricentraux des volumes jusqu’à dix fois supérieurs à l’hébergement conventionnel, contribuant ainsi à une intégration de ces périmètres au système touristique local.

32Dans l’Île de Ré (figure 6), dont l’offre Airbnb — 8000 lits — est comparable à celle de La Rochelle, l’effet de diffusion est moins net dans la mesure où l’attractivité touristique concerne l’ensemble de l’île. Ainsi l’hébergement marchand classique n’est pas aussi clairement polarisé qu’à La Rochelle d’autant plus qu’il est dominé par l’hôtellerie de plein air traditionnellement moins centralisée que l’hôtellerie stricto sensu. Cependant, selon la même logique constatée dans les quartiers périphériques rochelais, l’offre Airbnb devient ponctuellement la première forme d’hébergement dans des communes à faible capacité d’accueil (hors camping) comme aux Portes-en-Ré ou à Loix.

Figure 6. Hébergement touristique marchand et offre Airbnb dans les communes de l’Île de Ré en mai 2017

Figure 6. Hébergement touristique marchand et offre Airbnb dans les communes de l’Île de Ré en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

Entre polarisation et diffusion : des enjeux d’implantation qui diffèrent selon les types de bien

33Au-delà de l’analyse de la répartition de l’offre globale, il est possible de distinguer parmi les annonces Airbnb deux grandes catégories : les appartements et les maisons. En effet, ces deux types de bien ne sont pas porteurs des mêmes enjeux lorsqu’on les compare avec l’offre commerciale classique.

34Dans les lieux de centralité touristique (centre historique de La Rochelle, port des Minimes, citadelle de Saint-Martin-de-Ré…), l’offre Airbnb est majoritairement constituée d’appartements plutôt de petite taille (studios/T2). Elle entre donc en concurrence directe avec l’hôtellerie dont on a vu qu’elle représentait la majorité de l’offre commerciale classique dans ces espaces. Cette concurrence peut se lire à travers le prix moyen d’une nuit Airbnb pour ce type de bien. Celui-ci est globalement inférieur à une nuit d’hôtel sur l’ensemble de la ville de La Rochelle. Même lorsque le prix moyen d’une nuit Airbnb est élevé (autour de 66/70 euros dans le centre historique pour un logement pour 4 personnes maximum), il reste inférieur de plus 26 % au prix moyen d’une nuit d’hôtel en chambre double standard pour 2 personnes (figure 7).

35En revanche, dans les quartiers résidentiels périphériques, ce sont les maisons qui constituent l’essentiel de l’offre (figure 8). Il s’agit clairement d’une offre alternative dont on peut imaginer qu’elle est plutôt proposée par des résidents permanents à destination des familles. Ici, le relatif éloignement des pôles de centralité touristique peut être compensé par un rapport qualité/prix plus intéressant pour cette catégorie de clientèle par rapport à un logement au cœur de la ville.

Figure 7. Prix d’une nuit Airbnb dans les quartiers de La Rochelle en mai 2017

Figure 7. Prix d’une nuit Airbnb dans les quartiers de La Rochelle en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

Figure 8. Répartition des types de biens de l’offre Airbnb à La Rochelle en mai 2017

Figure 8. Répartition des types de biens de l’offre Airbnb à La Rochelle en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

Les multi-annonceurs et la centralité retrouvée de l’hébergement commercial

36La répartition spatiale des multi-annonceurs (hôtes proposant plusieurs logements Airbnb) donne à voir une offre assez conforme à la géographie de l’offre de l’hébergement commercial. Ainsi, à La Rochelle (figure 9) où ils représentent 13 % des hôtes proposant 30 % des logements Airbnb, il existe une forte polarisation sur le centre historique et dans une moindre mesure dans le quartier des Minimes.

Figure 9. Répartition spatiale des mutli-annonceurs Airbnb à La Rochelle en mai 2017

Figure 9. Répartition spatiale des mutli-annonceurs Airbnb à La Rochelle en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

Figure 10. Répartition spatiale des multi-annonceurs Airbnb dans l’Île de Ré en mai 2017

Figure 10. Répartition spatiale des multi-annonceurs Airbnb dans l’Île de Ré en mai 2017

Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017

37Dans l’Île de Ré (figure 10) qui compte 17 % de multi-annonceurs proposant 46 % des logements Airbnb, la géographie de ces annonces se calque sur la trame plus diffuse de l’hébergement commercial traditionnel avec quelques pôles de centralité correspondant aux villages les plus touristiques du sud de l’île tel que Saint-Martin-de-Ré. Ainsi, cette répartition spatiale semble renforcer l’idée d’une offre commerciale « classique » déguisée en transaction de particulier à particulier (voir plus haut « Que recouvrent les données sur l’offre d’hébergement Airbnb ? ») de la part d’agences de location de meublés ou de nouveaux prestataires de services comme les services de conciergerie qui ont éclos dans le sillage d’Airbnb (Deilon, 2016). Il s’agirait bien là de la traduction spatiale de la progressive professionnalisation de l’offre même si celle-ci reste encore marginale à l’échelle nationale : seul 0,8 % des annonces serait le fait de multipropriétaires louant plus de 120 jours par an (Ferrer et al. 2017). A contrario, le nord-ouest de l’île est beaucoup moins marqué par le phénomène des multi-annonceurs et de manière générale par le développement d’Airbnb. Ici, le parc est largement dominé par des résidences secondaires dont les propriétaires disposent pour une large majorité de hauts revenus (Bontet et al., 2016). Dans ce cas, la recherche de revenus complémentaires qu’offre la location saisonnière de leur bien via Airbnb serait une stratégie plus marginale.

Conclusion

38Par son ampleur quantitative et par les modalités de sa répartition territoriale, étudiée ici au sein de deux destinations majeures du tourisme en France, l’offre Airbnb présente des caractéristiques qui pèsent sur l’organisation et l’adaptation des territoires touristiques. La diffusion de l’hébergement touristique vers certains espaces résidentiels périphériques soulève en particulier plusieurs enjeux et hypothèses qu’il serait ultérieurement intéressant de tester sur d’autres territoires comparables.

39Le premier concerne l’adaptation des équipements et services (transports, commerces, etc.). S’agissant des transports, l’arrivée de clientèles dans des quartiers jusqu’à présent non touristiques peut justifier le développement ou le maintien (en période de vacances scolaires) d’une desserte en transports en commun, surtout si les visiteurs arrivent à destination par des systèmes collaboratifs (co-voiturage). S’agissant des commerces, les clientèles touristiques, en particulier les familles privilégiant les pavillons de la périphérie, peuvent engendrer de nouveaux besoins. Ainsi, une offre de restauration de proximité, une dynamisation des marchés de quartiers combinée à une offre plus festive (cafés-bars) peuvent renforcer l’attractivité de certains quartiers autour d’imaginaires liés à la proximité, la convivialité « villageoise ».

40De ce fait, un second enjeu porte sur le changement d’image de ces quartiers, jusqu’ici marqués par leur caractère ordinaire lié à leur fonction résidentielle. Dans la lignée des travaux de Richard Maitland sur les pratiques touristiques « backstage » s’appuyant sur « l’authenticité » des espaces en périphérie de la métropole londonienne (Maitland, 2013), on peut ainsi faire l’hypothèse que le tourisme collaboratif participe à une valorisation territoriale de quartiers périphériques qui, comme le montre notre étude sur le couple La Rochelle/Ré, ne concerne pas uniquement les grandes métropoles. Certes, ce processus de valorisation est souvent dénoncé parce qu’il contribuerait à l’augmentation des prix de l’immobilier limitant ainsi l’accès au logement des habitants. Cependant, il est à ce stade difficile de conclure que la multiplication des logements loués sur la plateforme Airbnb entraîne mécaniquement un transfert du parc résidentiel vers le parc touristique. En effet, les processus d’hybridation sont nombreux comme nous l’avons montré en deuxième partie. De plus, les mécanismes de régulation déployés, comme l’obligation de déclarer en mairie un logement loué plus de 120 jours par an, limitent théoriquement ce changement d’usage.

41Par ailleurs, les chiffres présentés ici montrent clairement une augmentation substantielle de l’offre d’hébergement au sein de territoires déjà très touristiques. Cet accroissement se traduit-il pour autant par une hausse de la fréquentation ? Notre étude uniquement centrée sur l’offre ne nous permet pas de le démontrer. Ainsi, l’offre des quartiers périphériques peut aussi recouvrir une faible fréquentation dans la mesure où l’inscription sur une plateforme d’hébergement étant gratuite, un très faible nombre de jours de location ne pose guère de problème de rentabilité pour un loueur.

42Il est cependant possible d’envisager deux scénarios aux enjeux différents pour les acteurs des territoires touristiques. Le premier serait celui d’une fréquentation qui augmenterait plus faiblement que l’offre. Dans ce cas, les gestionnaires de ces territoires touristiques seraient confrontés à une fréquentation diluée au sein d’une offre pléthorique. Dans ce scénario, que les acteurs de l’hébergement marchand considèrent comme relevant d’une brûlante actualité, l’enjeu majeur concerne l’adaptation des professionnels du tourisme.

43Le second scénario serait celui d’une fréquentation encouragée par les formes d’hébergement collaboratif qui proposeraient une offre alternative plus que concurrentielle aux formes d’hébergement classiques. Ici, l’enjeu principal concerne la possibilité réelle de captation par les collectivités des nouvelles recettes engendrées par cette manne touristique supplémentaire, via la taxe de séjour. À l’heure où l’offre Airbnb s’étend à l’ensemble du territoire touristique et rend nécessaire l’adaptation des politiques d’équipement, cette question du possible manque à gagner pour les collectivités est cruciale.

44En définitive, ces pistes de réflexion ne pourront être étayées sans une étude qualitative des clientèles utilisatrices d’Airbnb. Ce projet était, en 2018, en cours d’élaboration dans le cadre d’un partenariat entre des chercheurs de l’Université de La Rochelle, les gestionnaires du tourisme et les collectivités territoriales de Charente-Maritime, ce qui témoigne de l’étendue des enjeux aussi bien scientifiques qu’opérationnels.

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Bibliographie

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Notes

1 La Direction générale des entreprises (DGE) indique dans le Mémento du tourisme édition 2017 qu’en 2016, la Charente-Maritime était le deuxième département français derrière le Var, pour le volume des nuitées des déplacements touristiques des français avec presque 35 millions de nuitées.

2 Les plateformes adhérentes à l’UNPLV en juin 2017 sont Abritel-Homeway, Airbnb, Clévacances, Homelidays, Homerez, Interhome, La France du Nord au Sud, MorningCroissant.fr, Offices de Tourisme de France, Poplidays, SeLogerVacances.com et TripAdvisor.

3 Chiffres donnés par Airbnb sur son site internet en juin 2017.

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Table des illustrations

Titre Tableau 1. Types de propriétés et de logements proposés dans l’offre Airbnb à La Rochelle le 5 mai 2017
Légende * Nomenclature utilisée sur le site Airbnb.
Crédits Source : Site Airbnb, https://www.airbnb.fr/​, export du 05/05/2017Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 112k
Titre Figure 1. L’offre d’hébergement marchand en France au 1er janvier 2016
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 92k
Titre Figure 2. Fréquentation des hébergements touristiques marchands en nuitées voyageurs en France en 2016
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 112k
Titre Figure 3. Une vision de la place de l’offre Airbnb dans l’hébergement touristique en France
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 288k
Titre Figure 4. Logements proposés par les trois principaux multi-annonceurs Airbnb sur l’Île de Ré en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-5.jpg
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Titre Figure 5. Hébergement touristique marchand et offre Airbnb dans les quartiers de La Rochelle en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-6.jpg
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Titre Figure 6. Hébergement touristique marchand et offre Airbnb dans les communes de l’Île de Ré en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-7.jpg
Fichier image/jpeg, 248k
Titre Figure 7. Prix d’une nuit Airbnb dans les quartiers de La Rochelle en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-8.jpg
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Titre Figure 8. Répartition des types de biens de l’offre Airbnb à La Rochelle en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-9.jpg
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Titre Figure 9. Répartition spatiale des mutli-annonceurs Airbnb à La Rochelle en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-10.jpg
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Titre Figure 10. Répartition spatiale des multi-annonceurs Airbnb dans l’Île de Ré en mai 2017
Crédits Conception et réalisation : Bouquet, Vacher, Vye, 2017
URL http://journals.openedition.org/mappemonde/docannexe/image/739/img-11.jpg
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Pour citer cet article

Référence électronique

Claire Bouquet, Luc Vacher et Didier Vye, « Que nous dit l’offre Airbnb sur l’évolution des territoires touristiques ? Le cas de La Rochelle/Île de Ré », Mappemonde [En ligne], 125 | 2019, mis en ligne le 01 janvier 2019, consulté le 21 juillet 2019. URL : http://journals.openedition.org/mappemonde/739 ; DOI : 10.4000/mappemonde.739

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Auteurs

Claire Bouquet

géomaticienne à l’Union des Marais de la Charente-Maritime (UNIMA)

Luc Vacher

UMR 7266 LIENSs CNRS-Université de La Rochelle

Articles du même auteur

Didier Vye

UMR 7266 LIENSs CNRS-Université de La Rochelle

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