Introduction :

Le tourisme en France subit une transformation majeure. Face aux enjeux environnementaux, le train s’impose de plus en plus comme une alternative durable à l’avion ou à la voiture pour les départs en vacances. À l’aide des données fournies par l’Open Data University. On a récupéré des données appartenant à la SNCF (via defis.data.gouv.fr). Avec ces données nous avons mené cette étude qui examine la capacité du réseau ferroviaire français. On verra notamment quelle est sa capacité à répondre aux flux touristiques grâce à son réseau.

Pour répondre à ce sujet, nous nous sommes posés les questions suivantes :

  • Quelles régions françaises ne sont pas suffisamment desservies par le réseau ferroviaire afin de développer le tourisme ?

  • Les régions ou départements qui concentrent le plus de festivals sont-ils également les mieux équipés en gares de voyageurs ?

  • Le réseau ferroviaire local est-il suffisamment développé pour supporter le dynamisme culturel et événementiel de chaque département ?

  • Combien de trains sont-ils en circulation par rapport au nombre de voyageurs en gare?

Bases de données utilisées :

  • Frequentation-gares
  • Regularite-mensuelle-tgv
  • Base-des-lieux-et-des-equipements-culturels
  • Datatourisme-reg-cvl
  • Datatourisme-reg-gde
  • Datatourisme-reg-mtq
  • Datatourisme-reg-pdl
  • Datatourisme-reg-reu
  • Festivals_global_festivals_pl
  • Gares-de-voyageurs

Objectif de l’analyse :

Le but de cette analyse est de comparer l’offre de la SNCF par son nombre de gares réparties sur le territoire français avec la demande réelle des passagers. Nous chercherons à comprendre comment le réseau absorbe les chocs de fréquentation liés à la saisonnalité touristique, et comment le territoire est desservi pour promouvoir le tourisme local et national.

Analysis :

1. Polarisation et capillarité du réseau ferroviaire

Question : Quelles régions françaises ne sont pas suffisamment desservies par le réseau ferroviaire afin de développer le tourisme ?

  • 1. Description et objectif L’analyse repose sur une cartographie de densité du réseau ferroviaire français, elle s’appuie sur les données de 2 782 gares. L’objectif est de visualiser la répartition spatiale de l’offre de transport afin d’identifier les zones de force, les points de transit majeurs et les déserts ferroviaires. On cherche à visualiser où se situent physiquement les gares sur le territoire national. Cette carte permet d’identifier d’un coup d’œil les zones de forte densité d’équipement et celles où l’accès au réseau est plus restreint.

  • 2. Fonctionnement Le réseau ferroviaire français est organisé en étoile autour de Paris et structuré de façon hiérarchique, selon trois niveaux de densité : L’hyper-centre francilien : La zone rouge autour de l’Île-de-France s’explique par l’imbrication des réseaux RER et Transilien, où la fréquence prime sur la planification. Les pôles régionnaux : Les zones jaunes et oranges signalent les nœuds de connexion des grandes métropoles (Lyon, Lille, Marseille, Strasbourg), agissant comme des “hubs” de redistribution régionale. Les déserts ferroviaires : Dans les zones vertes et bleues (Alpes, Pyrénées, Massif central), le réseau fonctionne par capillarité. Bien que moins dense, ce maillage est maintenu pour l’acheminement des flux saisonniers vers les zones de loisirs.

  • 3. Utilité et déductions L’utilité de cette analyse est de révéler les enjeux de politique d’aménagement du territoire : La fracture territoriale : La carte affirme la présence de la “diagonale du vide” (du Grand-Est aux Landes). La faible densité d’arrêts participe au faible développement économique de ces régions. À cause de cette fracture, cela soulève le problème du défi du « dernier kilomètre » : Dans les zones rurales, l’absence de continuité ferroviaire impose le recours à la voiture.

  • 4. Application à l’étude (SNCF et transition touristique) La répartition actuelle des gares sur le territoire est le socle de la stratégie de transport ferroviaire. Cet ancrage géographique joue un rôle majeur dans la transition écologique, mais il souligne aussi l’isolement des zones situées dans la « diagonale du vide ». L’enjeu est de ne pas laisser ces régions rurales devenir des zones blanches du réseau, en s’assurant que ces gares isolées restent des points d’accès simples et connectés pour tous les voyageurs.

2. L’effet ciseaux : inélasticité de l’offre face à l’hyper-saisonnalité

Question : Les régions ou départements qui concentrent le plus de festivals sont-ils également les mieux équipés en gares de voyageurs ?

  • 1. Description et Objectif Ce document est un graphique temporel confrontant l’offre de transport de la SNCF (le nombre de TGV en circulation) à la demande réelle (le volume de voyageurs) au fil de l’année. L’objectif de cette analyse est d’évaluer l’élasticité du réseau ferroviaire, c’est-à-dire sa capacité à ajuster son nombre de trains pour absorber les chocs de fréquentation liés à la saisonnalité touristique.

  • 2. Fonctionnement Le graphique superpose deux courbes mensuelles : une ligne rouge représentant l’offre (le trafic TGV) et une ligne bleue illustrant la demande (les passagers). L’écartement entre ces deux courbes permet de visualiser la différence de comportement entre les deux variables. De plus, une zone verte entourant la courbe des voyageurs représente une marge d’incertitude de ± 1 million de passagers (calculée sur une capacité théorique de 1 000 passagers par rame), soulignant l’impact capacitaire des variations de trafic.

  • 3. Analyse Nous constatons une dualité marquée entre l’offre et la demande. En effet, le graphique met en avant un fort contraste entre les deux courbes. Alors que le nombre de TGV en circulation reste relativement constant tout au long de l’année (entre 30 000 et 40 000 trains par mois), le volume de voyageurs varie fortement. On observe un pic estival massif en juillet et en août, où la fréquentation dépasse les 20 millions de passagers, soit près de quatre fois le volume enregistré durant les mois creux (mars ou octobre).

    Il y a aussi un ajustement partiel de l’offre. Malgré une base de circulation rigide, la SNCF tente quelques ajustements stratégiques mineurs. Une hausse de l’offre est visible en avril pour les vacances de printemps, suivie d’une stabilisation à son plus haut niveau l’été. À l’inverse, le creux de production en mars (sous la barre des 30 000 trains) coïncide avec la plus faible fréquentation annuelle, illustrant une tentative d’optimisation du matériel face à une demande affaiblie.

    Enfin, on remarque aussi que la marge d’incertitude (zone verte) souligne que même de petites variations dans le nombre de trains (comme la différence de 10 000 trains entre mars et avril) ont un impact colossal sur la capacité totale. Par conséquent, les trains circulant en août affichent un taux d’occupation bien supérieur à ceux d’octobre, puisque l’offre de trains ne double pas, contrairement au nombre de passagers.

  • 4. Application à l’étude (SNCF et transition touristique) Le fait de ne pas pouvoir ajouter facilement des trains crée un gros blocage en été : le réseau est presque totalement saturé. En juillet et en août, face au nombre important de voyageurs, il est techniquement impossible de mettre assez de trains sur les rails pour que tout le monde puisse laisser sa voiture à la maison. Au contraire, en dehors de l’été, il y a énormément de places vides dans les trains. Pour développer un tourisme plus écologique et rentabiliser le réseau, le grand défi est donc d’encourager les vacanciers à partir plutôt au printemps ou en automne. Cela permettrait de mieux répartir les voyageurs sur toute l’année et d’éviter que les trains soient bondés pendant l’été.

3. Territorial Synergy: Infrastructure vs. Cultural Offering

Question : Le réseau ferroviaire local est-il suffisamment développé pour supporter le dynamisme culturel et événementiel de chaque département ?

  • 1. Description et Objectif Ce document est un graphique illustrant la corrélation à l’échelle départementale entre le réseau ferroviaire et l’attractivité événementielle. L’objectif de cette analyse est de comparer l’infrastructure de transport (le nombre de gares) d’un département à son offre culturelle (le nombre de festivals) pour vérifier si le réseau local est suffisamment développé pour supporter ce dynamisme.

  • 2. Fonctionnement Le graphique représente chaque département par un point en fonction de son nombre de gares et de festivals. Il intègre une droite de régression qui indique la tendance générale (la moyenne standard). Le positionnement des points par rapport à cette droite permet d’identifier les territoires équilibrés (sur la droite) et de repérer les anomalies ou déséquilibres (les points situés très au-dessus ou très en dessous de la courbe).

  • 3. Analyse La tendance générale et les territoires équilibrés. En effet, la droite de régression montre que logiquement, plus un département possède de gares, plus il accueille de festivals. La majorité des territoires (comme l’Ain) se concentre dans une moyenne de moins de 40 gares pour moins de 50 festivals. Certains départements comme le Finistère ou l’Ille-et-Vilaine se situent pile sur la droite, avec des infrastructures parfaitement dimensionnées à leur dynamisme culturel.

    Au-dessus de la courbe (Les géants culturels et risque de saturation), on constate que Paris (plus de 200 festivals), la Gironde, les Bouches-du-Rhône et la Haute-Garonne affichent une offre événementielle exceptionnelle par rapport à leur nombre de gares SNCF. Et en dessous de la courbe (L’héritage ferroviaire au potentiel sous-exploité), on remarque que les départements des Hauts-de-France, avec le Nord en tête (près de 140 gares), suivi de l’Aisne, la Somme et le Pas-de-Calais, bénéficient d’un réseau ferroviaire extrêmement dense (héritage industriel), mais leur nombre de festivals reste en retrait (moins de 60).

  • 4. Application à l’étude (SNCF et transition touristique) Pour les géants culturels, attirer un public massif sans disposer d’un réseau ferroviaire suffisamment dense pousse inévitablement les festivaliers vers la voiture, alourdissant ainsi le bilan carbone de ces événements. À l’inverse, dans les territoires bénéficiant d’un fort réseau ferroviaire, l’infrastructure est déjà présente mais souvent sous-exploitée. Le défi public est donc de dynamiser l’attractivité touristique et culturelle afin de rentabiliser ce réseau. En définitive, les gares seules ne suffisent pas : pour réussir la transition vers le tourisme ferroviaire, la SNCF et les collectivités doivent impérativement trouver un alignement parfait entre la capacité de transport d’un territoire et les raisons de s’y rendre.

4. Diagnostic of Regional Tourism Ecosystems

Question : Combien de trains sont-ils en circulation par rapport au nombre de voyageurs en gare?

  • 1. Description et Objectif Ce document est un graphique en radar comparant cinq régions françaises selon cinq critères distincts de leur écosystème touristique.

    L’objectif de cette analyse est d’établir une analyse précise en confrontant, grâce aux bases de données fournies, l’attractivité d’une région (festivals, lieux culturels, loisirs) à sa capacité d’accueil concrète (hébergements, restauration).

  • 2. Fonctionnement Le radar s’appuie sur cinq axes via des bases de données (cf Source Graphique 4). Afin de comparer ces données, le graphique repose sur une échelle relative allant de 0 à 100%.

    Dans cette configuration, 100% désigne la région de l’échantillon ayant le plus gros volume sur un critère donné, tandis que 0% représente la région ayant le plus faible critère. Par conséquent, plus la surface colorée d’une région s’étire vers un axe, plus elle domine les autres sur ce point.

  • 3. Analyse Cet outil permet de repérer immédiatement d’éventuels décalages, comme une région très attirante mais manquant de lieux d’accueil, ce qui met en évidence différents profils de territoires. On distingue par exemple le modèle ‘tourisme de masse’, illustré par le Grand Est qui affiche une capacité d’accueil écrasante (100%), signalant ainsi une offre taillée pour les séjours de longue durée et le tourisme de masse.

    À l’inverse, le Centre-Val de Loire incarne le modèle ‘tourisme d’excursion’ : la région présente une énorme pression sur les festivals mais peu d’hébergements, ce qui indique un afflux de visiteurs ponctuels. Enfin, ce graphique prend également en compte les régions d’Outre-mer (Martinique, Réunion) : leurs formes apparaissent minuscules au centre, car elles sont mathématiquement écrasées par les données massives de la métropole.

    Bien que ce radar illustre bien l’équilibre attractivité/accueil, son échelle relative écrase visuellement les petites régions. Pour l’améliorer, il faudrait utiliser des données normalisées (par habitant ou km²) pour une comparaison équitable, ou afficher les valeurs absolues pour donner un repère concret.

  • 4. Application à l’étude (SNCF et transition touristique) Cette analyse révèle des défis stratégiques majeurs pour la SNCF. Dans les régions événementielles (Centre-Val de Loire), les TER et Intercités doivent prouver leur capacité à absorber les pics soudains de festivaliers pour concurrencer la voiture. À l’inverse, dans les grandes régions d’accueil (Grand Est), les TGV doivent assurer un flux régulier et massif pour rentabiliser les hébergements en continu. Par ailleurs, l’enjeu du « dernier kilomètre » est décisif : sans desserte locale des sites isolés, les touristes loueront une voiture à l’arrivée, annulant le bénéfice écologique du train.

Conclusion :

Cette étude montre que le train est indispensable pour développer un tourisme écologique en France. Cependant, son efficacité est freinée par deux obstacles majeurs :

  • Le manque de trains en été: En juillet et août, la demande explose. Mais la SNCF ne peut pas ajouter autant de trains qu’elle le voudrait, par manque de matériel. Le réseau sature, ce qui empêche de transporter tous les vacanciers.

  • Les inégalités sur le territoire : Si les grandes villes, les côtes et les montagnes sont bien desservies, d’autres zones sont délaissées (comme la « diagonale du vide »). De plus, beaucoup de régions très culturelles manquent de gares de proximité. Résultat : les touristes doivent souvent finir leur trajet en voiture.

En conclusion, le succès du tourisme en train ne dépend pas que de la SNCF. Pour que les vacanciers abandonnent vraiment la voiture, il faut une bonne organisation locale. Les régions doivent prévoir assez de logements et de restaurants pour accueillir les voyageurs arrivés par le rail. Enfin, il faudrait mieux répartir les événements sur toute l’année pour éviter la saturation de l’été. Le train n’est que la première étape d’un tourisme vraiment durable.

Bibliographie :

L’ensemble des données quantitatives et spatiales mobilisées pour cette analyse provient du portail de données ouvertes de l’État français, et plus spécifiquement du jeu de données agrégé pour le défi « Tourisme en train » (disponible à l’adresse suivante : https://defis.data.gouv.fr/defis/tourisme-en-train).

Les jeux de données bruts ont été nettoyés, croisés et exploités pour générer les quatre modélisations visuelles de cette étude :

  • Graphique 1 : Carte de chaleur (Polarisation et capillarité)
    • Source : Fichier gares_de_voyageurs
    • Description : Ce jeu de données recense la localisation géographique exacte (coordonnées GPS) des points d’arrêt et gares du réseau ferroviaire mis à jour le 2 avril 2026.
  • Graphique 2 : L’effet ciseaux (Inélasticité de l’offre)
    • Sources : Fichiers X1_frequentation_gares et regularite_mensuelle_tgv.
    • Description : Le croisement de ces deux jeux de données permet d’illustrer la volumétrie de l’offre face aux pics de la demande estivale. Le premier fichier renseigne sur les flux réels de voyageurs dans les gares (la demande), tandis que le second détaille le volume de trains TGV en circulation (l’offre), mettant en lumière le goulet d’étranglement estival.
  • Graphique 3 : Régression linéaire (Synergie territoriale)
    • Sources : Fichiers festivals_global_festivals_pl croisé avec gares_de_voyageurs.
    • Description : Le premier fichier dresse un inventaire des festivals à l’échelle nationale (nature de l’événement, localisation). Son croisement avec la base des gares permet d’établir une corrélation spatiale à l’échelle départementale.
  • Graphique 4 : Graphique en radar (Diagnostic des écosystèmes)
    • Sources : Données multi-sources combinant le fichier festivals_global_festivals_pl, la base-des-lieux-et-des-equipements-culturels (pour le maillage de l’offre culturelle globale), ainsi que des extractions régionales spécifiques issues de Datatourisme :
      • datatourisme-reg-gde (Région Grand Est)
      • datatourisme-reg-cvl (Région Centre-Val de Loire)
      • datatourisme-reg-pdl (Région Pays de la Loire) Note : Les jeux de données datatourisme-reg-mtq (Martinique) et datatourisme-reg-reu (La Réunion) ont été utilisés à titre de comparaison.