Soutenance mémoire
Calcul du coefficient de correspondance
Consommation des vins en Suisse
Les Suisses sont de grands consommateurs de vin avec une consommation annuelle d’environ 29.40 litres par personne (Doris Boehlen, OFAG 2018), soit un total de 249 millions de litres pour l’année 2017, vins suisses et étrangers confondus. Cependant, la consommation de vins a subi une baisse sur les dernières années. Si l’on compare plus spécifiquement les années 2016 et 2017, la consommation globale a reculé de près de quatre millions de litres, soit 1,6% de moins que l’année précédente, selon l’Office fédéral de l’agriculture (OFAG). Cette diminution se traduit par le fait que les vendanges ont souffert de conditions météorologiques extrêmes, ce qui a valu des récoltes et une production de vin inférieure à la demande. On anticipe malheureusement une baisse régulière pour les années à venir due à la forte demande en hausse et une diminution de la production (LeNouvelliste 2018). Selon l’Organisation Internationale de la Vigne et du Vin (OIV), la Suisse se place à la 19e place des plus gros pays consommateurs de vins derrière la Belgique, mais devant l’Autriche. (Thomasvino 2018) Nous constatons ci-dessus une consommation de vins blancs plus ou moins régulière d’année en année, avec une légère tendance des consommateurs à préférer le vin suisse aux importations étrangères. Cela est très certainement dû à une bonne récolte annuelle locale, ainsi que le maintien d’un large stock disponible en fin d’année 2018. Le vin rouge quant à lui subit une baisse constante en termes de consommation au fil des années. Il est impressionnant de constater à quel point les suisses préfèrent consommer le vin rouge étranger aux dépens du vin local. Plus de 70% de la consommation totale concerne le vin rouge importé, alors que les stocks de vins suisses quant à eux, subissent une très forte augmentation à la fin de l’année 2018. Ceci laisse affirmer que les vins locaux ont du mal à se vendre aux consommateurs et de ce fait, les stocks ne s’écoulent pas, ce qui explique le pic record en fin d’année.
Selon les cantons Nous constatons sur la figure ci-dessus que plus de 50% de la consommation de vin en Suisse est atteinte uniquement par les cantons du Valais et Vaud. Les genevois quant à eux, ne participent qu’à 10% de la consommation totale des vins en Suisse. A l’inverse, les dix-sept cantons suisse allemands sont tous regroupés en un seul et même pourcentage certes non négligeable de 19%, mais toutefois insignifiant si l’on devait séparer les chiffres de chacun des cantons suisse allemand. Nous pouvons donc conclure que la grande majorité des consommateurs de vin du pays sont les cantons du Valais, Vaud et Genève, avec un total cumulé de plus de 60% de la consommation globale, suivi de loin par les Suisses allemands (19%) puis des tessinois qui ne constituent que 7% du total et enfin les cantons de Neuchâtel, Fribourg et Bienne, plus connus sous le nom de : « Pays des Trois-Lacs » (Wikipédia 2019), qui eux ne participent qu’à hauteur de 5% de la consommation globale des vins en Suisse En termes de chiffres, nous pouvons comparer les acteurs principaux du marché suisse de la consommation des vins, à l’aide des tableaux ci-dessous : Il est intéressant de constater une forte croissance de la consommation totale chez les genevois en 2018 contrairement aux vaudois et valaisans qui, eux, stagnent de leur côté. De plus, les vaudois préfèrent nettement le vin blanc, alors que leurs voisins tendent vers le vin rouge. Quant aux stocks de fin d’année, tous ont subi une augmentation significative sauf chez les genevois, qui ont visiblement l’air de bien vendre leurs vins.
Problématique à résoudre avec VaudVin
Au fil des années, les Suisses consomment vraisemblablement de moins en moins de quantité de vin. Jusqu’en 2016, pour ne parler que des vins suisses, pas moins de 100 millions de litres s’écoulaient habituellement chaque année chez les helvètes. En 2017, suivant les statistiques de l’OFAG, ce chiffre a chuté pour s’établir à 87 millions (43 millions de litres pour les vins blancs et 44 millions pour les vins rouges), soit une diminution conséquente de 13.1%. En ce qui concerne les vins étrangers, l’importation a elle aussi subi une faible baisse de 1.1%, soit un peu moins d’un million de litres, pour finalement s’établir à 163 millions de litres consommés en 2017 (OFAG 2018). Nous pouvons donc en déduire que le marché des vins locaux est en recul par rapport à celui des produits importés. C’est pourquoi le mandant du projet VaudVin, a imaginé une application mobile qui permettrait de promouvoir dans un premier temps les vins vaudois (et par la suite envisager à plus grande échelle les vins nationaux) dans le but d’encourager les utilisateurs à pouvoir consommer davantage les vins locaux aux dépens des vins étrangers, en leur permettant de noter les cépages au fur et à mesure de leur(s) expérience(s), qu’ils se trouvent au supermarché, dans un restaurant ou encore dans les caves ouvertes, chez un vigneron.
En effet, VaudVin vient avant tout répondre à un besoin économique par le fait de pousser le consommateur à s’orienter vers des vins locaux en lui permettant de sélectionner un vin en fonction de ses goûts (cf : coefficient de correspondance). Après avoir évalué un certain nombre de vins, l’utilisateur aura la possibilité de voir à travers l’application, les vins vaudois disponibles au restaurant dans lequel il se trouve. Chaque vin sera accompagné d’un coefficient de correspondance calculé à partir de ses évaluations précédentes, afin de l’aider dans son choix. De ce fait et pour conclure, l’application VaudVin apporte une solution sur mesure afin de pallier la forte baisse de consommation des vins suisses au fil des années, tout en proposant une interface mobile disponible à portée de main et utile dans plusieurs contextes différents, selon où se trouve le client au moment de l’utilisation.
Choix du Framework
A priori, Laravel et Django sont parfaitement équivalents en termes de caractéristiques et assurent, à quelques détails près, les mêmes fonctionnalités attendues par un Framework Back end hautement répandu. Voici ci-dessous un tableau comparatif des deux Framework sur l’aspect performance : Après longue réflexion, mon choix s’est finalement orienté vers Laravel car j’ai déjà étudié et pratiqué le langage PHP auparavant et me sentais particulièrement à l’aise avec les différentes syntaxes du code. Il me semblait alors évident de choisir un Framework qui me permettrait de mettre en pratique mes connaissances déjà acquises afin d’accélérer le temps d’apprentissage.
De plus, j’ai été agréablement surpris de constater à quel point l’ORM (Object-relational Mapping) Eloquent de Laravel facilite la syntaxe des requêtes SQL et permet d’effectuer très rapidement et aisément des requêtes complexes à travers des modèles liés aux données. Le Routing simple et optimisé fourni par Laravel, a aussi été un critère de choix afin de faciliter l’accès aux données à travers les méthodes existantes du Framework (Fullscale.io 2019). A l’inverse, je n’ai jamais eu de familiarité avec la syntaxe du langage Python, ce qui m’aurait contraint d’apprendre la syntaxe et les particularités du langage en même temps que le Framework et par conséquent, davantage de temps et de ressources à investir dans le cadre d’un projet de telle envergure. J’ai donc préféré miser sur l’apprentissage rapide. Cela dit, il est important de souligner que les deux Frameworks présentés ci-dessus sont très puissants, complets et riches en documentation et s’équivalent parfaitement en termes de fonctionnalités, performance et sécurité.
API Google Maps
Google Maps est un service de cartographie en ligne proposé par le géant Google, initialement lancé en 2004 aux États-Unis puis introduit deux ans plus tard en Europe. C’est un service multi-plateformes qui permet, à partir de l’échelle mondiale, de zoomer jusqu’à l’échelle d’une habitation. Des prises de vue fixes montrant les détails de certaines rues sont également accessibles grâce à la fonctionnalité Google Street View (Wikipédia, 2019). Le mandant du projet est à la recherche d’un moyen de pouvoir géolocaliser les emplacements des restaurants à proximité du client connecté à l’application et de pouvoir afficher ces restaurants sur une carte, puis de pouvoir appuyer dessus pour accéder à leur carte des vins : tout cela bien évidemment à travers l’application mobile.
La première idée qui m’est venue en tête était l’API Google Maps pour sa réputation et sa haute popularité. J’ai donc immédiatement proposé cela au mandant sans réellement avoir étudié le fonctionnement ni la marche à suivre pour implémenter cette fonctionnalité, en étant convaincu qu’il s’agissait d’un système fiable et très bien documenté. J’ai été surpris d’apprendre que depuis le 11 juin 2018, le service de Google Maps est devenu payant pour les professionnels désirant étendre le nombre d’appels API par jour. En effet, la plateforme offre un « crédit » mensuel de $200 (deux cents dollars) au-delà duquel il faut débiter la carte bancaire. Auparavant, il était possible d’effectuer pas moins de 25’000 appels API par jour gratuitement. Désormais, le nombre d’appels au quotidien est limité en fonction du type d’utilisation (ZDNet 2018). Sur la page suivante, je vous présente un tableau listant les différents services possibles avec le nombre d’appels quotidiens pour chacun, compris dans le forfait de 200 dollars « offerts » par Google :
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Table des matières
Déclaration
Remerciements
Résumé
Table des matières
Liste des tableaux
Liste des figures
1. Introduction
2. Consommation des vins en Suisse
2.1 Selon les cantons
3. Problématique à résoudre avec VaudVin
4. Les concurrents directs
4.1 Vivino
4.2 Wine Ring
4.3 Wine Picker
4.4 Wine Advisor
4.5 Delectable Wine
4.6 Hello Vino
4.7 MyOeno (smart object)
5. Analyse des risques
5.1 Risques liés au développement du projet
5.2 Risques liés à l’application
5.3 Risques liés à l’équipe de projet
6. Analyse des Frameworks Front End
6.1 Le Framework
6.2 De la Responsive web application à l’application mobile
6.3 Frameworks natifs vs hybrides
6.4 Framework de développement hybride
6.4.1 Ionic
6.4.2 React Native
6.4.3 Flutter
6.4.4 Comparatif détaillé
6.5 Choix du Framework
7. Analyse des Frameworks Back End
7.1 Web Service
7.2 API REST
7.3 Framework Back End
7.3.1 Laravel
7.3.2 Django
7.4 Choix du Framework
8. Fonctionnalités de haut niveau
8.1 Créer un compte / se connecter à l’application
8.2 Rechercher un vin
8.3 Sélectionner un millésime
8.4 Noter un millésime
8.5 Consulter mon historique personnel
8.6 Retrouver un restaurant sur Google Maps
8.6.1 API Google Maps
8.6.1.2 Géocodage
8.6.1.3 Géolocation
8.7 Réinitialiser son mot de passe
9. Calcul du coefficient de correspondance
9.1 Table des notes utilisateurs
9.2 Table des notes concours
9.3 Table de correspondance
9.4 Table des pronostics
10. Modélisation des données
10.1 Modèle UML
10.2 Les tables
10.2.1 app_wines
10.2.2 app_restaurants
10.2.3 app_vintages
10.2.4 users
10.2.5 app_rates
10.2.6 app_concours_rates
10.2.7 app_wine_cards
10.2.8 password_resets
10.2.9 migrations
11. Architecture de l’application
11.1 Front End
11.1.1 Structure de base Ionic
11.1.2 Components
11.1.3 Models
11.1.4 Pages
11.1.5 Services
11.1.6 Assets
11.1.7 index.html
11.1.8 package.json
11.2 Back End
11.2.1 Controllers
11.2.2 Models
11.2.3 Migrations
11.2.4 Routes
11.2.4.1 Routes du projet
11.2.5 Views
11.2.6 .env
12. Interface de l’application
12.1 Les composants
12.1.1 Searchbar
12.1.2 Toolbar
12.1.3 Winecard
12.2 Les pages
12.2.1 Login
12.2.2 Création de compte
12.2.3 Accueil
12.2.4 Liste des vins
12.2.5 Sélection du millésime
12.2.6 Fiche du vin
12.2.7 Historique personnel
12.2.8 Trouver un restaurant
12.2.9 Carte des vins
12.2.10 Réinitialiser son mot de passe
12.2.11 Aide
13. Difficultés rencontrées
13.1 Coefficient de correspondance
13.2 API Google Maps
14. Perspectives d’avenir
14.1 Améliorations de l’existant
14.2 Les futures fonctionnalités
15. Conclusion
Bibliographie
Annexe 1 : Présentation du calcul de coefficient de correspondance
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