Même s’il me démange depuis des mois (des années?), j’écris ce billet un peu à reculons. Il me gêne, il me tire par la manche, et je le repousse depuis. D’abord parce qu’il est inconfortable. Ensuite parce qu’il touche à une problème où le monde universitaire est étrangement incroyablement polarisé. L’avion (dans un contexte de greenwashing académique). D’un côté, j’ai des collègues qui ont arrêté de prendre l’avion. Vraiment. Plus de déplacements depuis des années. Et ils continuent à faire une recherche de qualité, à encadrer admirablement des étudiants, à faire vivre des collectifs. Ils ont pris la mesure de ce que signifie le changement climatique, de la vitesse vertigineuse à laquelle on fonce dans le mur. Je les admire, en un sens. Ils ont tranché, sans s’excuser, sans “… mais”. De l’autre côté, j’ai des collègues qui ne cessent de voyager. Des allers retours transatlantiques pour un séminaire d’une heure. Un workshop d’une journée la semaine suivante. La certitude tranquille que c’est le prix de l’excellence. Pour eux, se poser la question de l’avion, c’est presque un contresens. Si l’on commence à s’attaquer aux chercheurs, autant dire qu’on a perdu de vue les vrais leviers, les vraies émissions, les vrais coupables. Il y a mille autres manières, disent ils, de faire baisser les émissions, avant de venir embêter la recherche. Et puis il y a moi, entre les deux. J’aimerais pouvoir écrire que j’ai une règle simple. Ce n’est pas le cas. J’ai beau être un ours assez asocial, j’aime voyager. J’aime ces semaines de workshop dans un lieu isolé où l’on discute du matin au soir, où quelqu’un peut débloquer un problème en dénichant un article que j’avais manqué. J’aime ces moments où la recherche avance grâce à des gens qui se sont trouvés dans la même pièce, ou à la même terrasse, au bon moment. Mais j’ai mauvaise conscience. Et comme souvent, elle revient au moment où il faut boucler la valise et télécharger la carte d’embarquement. Demain, je dois prendre l’avion. Alors j’en profite pour finir ce billet commencé il y a des mois, et jamais fini… D’abord pour rappeler quelques faits, et décrire nos pratiques à ceux qui ne vivent pas dans le milieu académique, où partir à une conférence dans des endroits exotiques est devenu un geste presque anodin. Mais surtout pour ouvrir la discussion, pour récolter d’autres témoignages, pour entendre parler de labos et d’équipes qui ont des chartes, des principes, découvrir des collectifs qui ont trouvé des compromis intelligents, de collègues qui inventent des solutions originales. Je n’ai pas envie d’écrire un billet qui se termine par “ben, je fais ce que je peux“. J’aimerais plutôt comprendre comment, concrètement, on peut faire mieux. Continue reading En faire des tonnes pour quelques grammes
Tag Archives: avion
Quand faut-il acheter son billet d’avion ?
Lors de l’organisation des JEEA (ici), la principale incertitude était non pas le nombre de participants (qui n’a cessé d’augmenter jusqu’à ce qu’on se décide à clôturer, et finalement les prévisions faites il y a un mois, lorsque l’on a contacté les traiteurs pour les plateaux repas du midi se sont avérées très précises), mais les remboursements de frais de transports1.
Pour laisser toute souplesse aux intervenants, je leur avais laissé acheter eux-même leurs billets pour venir sur Rennes, sans aucune précision sur le mode de transport. Pour le train, les prix sont assez stables, mais j’avais très peur pour les personnes qui venaient en avion, qu’elles s’y soient prises trop tôt, ou trop tard et que le prix soit très élevé. Bref, comme à chaque fois que je dois acheter un billet d’avion, je me pose la même question: “existe-t-il une date optimale pour acheter ton billet d’avion en ligne ?”.
- Une petite étude sur 6000 vols (domestiques) américains
Benny Mantin a fait une étude semblable, en regardant sur la période de 3 mois précédant le départ (ou 90 jours pour être précis) un millier de vols (au sens origine-destination), chaque vol étant considéré à 6 dates différentes (6 mercredis consécutifs).
Par exemple pour un vol. ABQ-BOS (Albuquerque-Boston), on a les six évolutions de prix suivantes,
(on peut visualiser une prédiction par régression locale, en rouge). Si l’on prend comme prix de départ comme référence (base 100), on observe les évolutions suivantes sur les 200 premiers vols,
Vu de loin, on semble observer une réelle tendance avec un optimum à 30 jours du départ. Si on change la fenêtre de la régression locale, on obtient des résultats assez similaires,
pour un lissage beaucoup plus fin,
- Quelle est alors la date optimale ?
On peut d’ailleurs regarder la distribution de la date optimale de départ (sur la régression lowess). On note que la date optimale semble être 1 mois avant le départ,
Si on prend une fenêtre de lissage beaucoup plus fine, on observe la distribution suivante pour la date où le minimum est atteint,
Si on regarde quand est obtenu le minimum sur la base brute (ou plutôt le moment où est atteint le minimum pour la première fois, car le prix est parfois constant deux jours consécutifs), et non pas sur les données lissées, on obtient la distribution suivante,
Si on fait la même chose sur le moment où le minimum est atteint pour la dernière fois, on a
Ces deux graphiques sont beaucoup plus difficile à lire, car les données brutes sont beaucoup plus ératiques que la prédiction par régression locale.
- Quid de la volatilité des prix ?
Bon, c’est bien tout de voir qu’il est optimal d’attendre un mois avant le départ pour avoir un prix en moyenne plus bas. Mais c’est aussi la période où les prix sont les plus volatiles…. Par exemple sur le premier vol que nous avons étudié, si on normalise le prix en base 100 (comme dans la partie précédante) on obtient une volatilité de la forme suivante, qui augmente au fur et à mesure que l’on se rapproche de la date de départ.
Pour une personne qui ne cherche pas le meilleur prix en moyenne, mais qui cherche à éviter que le prix soit trop élevé, on peut regarder par exemple une régression quantile. La courbe en rouge ici présente le quantile à 90% du prix du billet d’avion.
Comme précédement, on peut chercher la date optimale pour que le prix – en tant que quantile et pas en tant que prix moyen – soit le plus bas possible,
Notons que l’on a chercher une régression quantile sous une forme polynomiale (ici un polynôme de degré 5). Si on utilise un polynôme de degré plus faible (par exemple 4), la distribution du maximum – sur la courbe lissée – change un peu, mais finalement pas tant que ça….
Ce qui confirmerait la robustesse de nos conclusions…
- est-il pertinant de commander ses billets depuis le bureau ?
Un dernier point avant de cloturer ce billet. Sur les graphiques suivant, on s’intéresse aux variations du prix du billet d’avion d’un jour sur l’autre (aux log-rendements). On s’intéresse là encore au premier vol, ABQ-BOS, avec les zones bleues correspondant aux week-end,
La courbe en rouge est une régression locale afin de visualiser une éventuelle tendance, avec un voisinage fin afin de prendre en compte les cycles hebdomadaires. Ce qui est intéressant, c’est que les plus grandes variations ont lieu en dehors des week-end, avec en particulier des baisses de prix en début de semaines, et de hausse de prix juste avant les week-end,
Afin de mieux visualiser ces centaines de courbes brutalement superposées, on peut plutôt superposer les tendances lissées,
Cette impression d’avoir des baisses les lundi et des hausses le vendredi est confirmé sur ce graphique. On peut aussi regarder brutalement la moyenne des log-rendement en fonction du jour,
On peut aussi étudier la volatilité brute, en chacun des jours,
On note que les prix sont relativement calmes le week end, et que généralement, ils ont tendance à baisser le lundi…. moralité, mieux vaut attendre de revenir au bureau pour commander son billet… Bon bien sûr, il faut habiter aux Etats-Unis….
1 un parti pris était de faire une conférence gratuite, en fournissant des repas le midi pour tous les participants. En contrepartie, la conférence avait obtenu des subventions de la chaire AXA grands risques, et de différentes entités locales (ville de Rennes, Rennes métropoles, conseils général et régional). Mais nous ne souhaitions pas trop solliciter le CREM (le labo de la faculté de sciences économiques). Bref, nous avions une limite dans notre budget, et avec une centaine de participants, nous ignorions réellement quelle souplesse nous avions….