L’objet de cet article est de comprendre le rôle des effets de réseau locaux et des effets spatiaux dans le développement des plateformes numériques, à travers l’exemple du site de covoiturage iDVROOM. Ce site est une plateforme biface au sens de Rochet et Tirole [2003], mais avec deux spécificités : 1) la plupart des utilisateurs sont sur les deux faces de la plateforme (à la fois conducteurs et passagers) et 2) les utilisateurs interagissent localement, le plus souvent au sein de communautés. Nous analysons l’impact du nombre d’utilisateurs inscrits et de communautés créées sur la croissance de la plateforme. À partir de données couvrant la période 2015-2018, nous montrons que l’activité de covoiturage dans une commune est stimulée à la fois par la création de communautés et par la base d’utilisateurs dans cette commune et dans les communes voisines. Toutefois, les effets de réseau sont modérés par le caractère local des interactions entre utilisateurs de la plateforme. Classification JEL : L14, L92, M13, R32.

The aim of this article is to understand the role of local network effects and spatial effects in the development of digital platforms, through the example of the carpooling site iDVROOM. This site is a two-sided platform (Rochet et Tirole [2003]), but with two specificities: 1) most users are on both sides of the platform (both drivers and passengers) and 2) users interact locally, most often within communities. We analyze the impact of the number of registered users and active communities on the growth of the platform. Based on data covering the period from 2015 to 2018, we show that carpooling activity in a city is stimulated both by the creation of communities and by the user base in that city and in neighbouring cities. However, network effects are moderated by the local nature of interactions between platform users.

Le succès de Airbnb , Blablacar ou Le Bon Coin témoigne de l’engouement des Français pour les plateformes de consommation collaborative. Les récents travaux sur l’économie collaborative et l’économie du partage ont montré la diversité des motivations des utilisateurs : économiques, environnementales, idéologiques. Dans cet article nous cherchons à expliquer les déterminants des usages des plateformes de consommation collaborative, ainsi que des gains monétaires obtenus sur ces plateformes. En exploitant une enquête sur 2 000 Français âgés de plus de 18 ans, nous trouvons que les individus ayant des utilisateurs de plateformes dans leur entourage, un niveau de vie confortable, un niveau d’éducation élevé, et un niveau de confiance fort envers les autres, sont plus enclins à utiliser des plateformes collaboratives, et ont un usage plus diversifié de ces plateformes. Les effets varient selon le type de plateforme considéré et à l’intérieur de chaque type de plateforme, selon le rôle des utilisateurs (offreurs ou demandeurs). Enfin, les offreurs qui retirent les gains monétaires les plus élevés sur ces plateformes sont ceux qui ont un niveau de vie confortable et un niveau de confiance élevé, suggérant un possible renforcement des inégalités. Classification JEL : L86

Le succes de Airbnb, Blablacar ou Le Bon Coin temoigne de l’engouement des francais pour les plateformes de consommation collaborative. Les recents travaux sur l’economie collaborative et l’economie du partage ont montre la diversite des motivations des utilisateurs : economiques, environnementales, ideologiques. Dans cet article nous cherchons a expliquer les determinants des usages des plateformes de consommation collaborative, ainsi que des gains monetaires obtenus sur ces plateformes. En exploitant une enquete sur 2000 francais âges de plus de 18 ans, nous trouvons que les individus ayant des utilisateurs de plateformes dans leur entourage, un niveau de vie confortable, un niveau d’education eleve, et un niveau de confiance fort envers les autres, sont plus enclins a utiliser des plateformes collaboratives, et ont un usage plus diversifie de ces plateformes. Les effets varient selon le type de plateforme considere et a l’interieur de chaque type de plateforme, selon le role des utilisateurs (offreurs ou demandeurs). Enfin, les offreurs qui retirent les gains monetaires les plus eleves sur ces plateformes sont ceux qui ont un niveau de vie confortable et un niveau de confiance eleve, suggerant un renforcement des inegalites.