Cette dissertation a pour but de comprendre l’appropriation par les consommateurs d’objets ou lieux qu’ils partagent. En nous basant sur les théories de l’appropriation, de la consommation par l’accès et du design, nous questionnons la définition, l’émergence et la valeur perçue de l’appropriation en accès. Nous explorons les contextes de l’autopartage et du coworking au travers de quatre articles. Nos résultats mettent l’emphase sur le rôle des objets matériels dans la mise en pratique de l’appropriation par les consommateurs. Nous définissons l’appropriation du consommateur dans le cadre de l’accès comme la création de significations (valeur de signe, valeur de lien, bien-être dans l’usage) grâce à un ensemble routiniers de pratiques entre les consommateurs et les éléments matériels de l’activité de consommation par l’accès. / This dissertation aims to understand consumer appropriation of objects and places shared with others. We draw from theories of appropriation, access-based consumption and design to question the definition, the value and the emergence of consumer appropriation in access. We explore the contexts of car sharing and coworking spaces through four research articles. Our findings highlight the role of material objects in the enactment of consumer appropriation practices. We define consumer appropriation as the creation of meanings (sign value, linking value, wellbeing in use) enacted through a routinized set of practices between the consumer and the material elements of the access-based activity.

Cette thèse s'intéresse à la conception optimale d'un système d'autopartage de type one-way avec stations. Les problèmes abordés traitent de deux aspects structurels importants : le dimensionnement optimal du système (nombre de places de parking, de véhicules, de relocalisation de véhicules, etc.) et la localisation adéquate des stations. Bien que le management ou pilotage en temps réel du service ne soit pas l'objet de cette étude, certains aspects pertinents (relocalisation de véhicules, nombre de jockeys) ont toutefois été intégrés aux modèles. L'approche mathématique utilise des objets de la théorie des graphes pour représenter les systèmes dans le temps et les problèmes sont résolus grâce à la programmation linéaire en nombre entiers. L'objectif est d'identifier la structure du service permettant de capturer le plus de demandes possibles. L'introduction de véhicules électriques et de la puissance de charge en station sont étudiés dans un modèle dédié. Les expérimentations s'appuient sur des données réalistes, générées aléatoirement. Nous nous intéressons particulièrement aux pistes d'amélioration des temps de calculs et de réduction des graphes. Une heuristique gloutonne permettant d'identifier rapidement une solution réalisable est en particulier proposée. Enfin, une étude de dimensionnement des batteries confirme que des capacités deux fois inférieures à celles actuellement sur le marché sont viable dans le contexte urbain actuel. / This thesis focuses on the optimal design of one-way station-based carsharing systems. We consider the system design through two structural aspects: the optimal system dimensioning (number of parking places, vehicles, battery capacities, etc.) and the identification of appropriate stations’ locations. Although the addressed problems do not directly concern the system management, some relevant aspects (like vehicle relocation operations) are nonetheless part of the models. The modelling approach uses graph theory to represent the system dynamics over time and various optimization models (ILPs and MILPs) are proposed. The objective is to deduce an optimal shape of the whole system (number of vehicles, parking places, jockeys, stations’ locations, etc.) allowing to capture the maximum number of estimated time-dependent requests. Electric vehicles and power supply are also included in an enhanced model version and context related constraints ensure the integrity of the whole model. The optimization allows to study the impact of different power supply technologies and settle the minimal autonomy a shared vehicle necessitate in this environment. Models are applied to realistic case studies, using both random generated data and real estimated outputs of simulation tools. Strategies including vehicle relocation operations managed by jockeys (employees of the carsharing operator) are considered. We propose some graph simplifications reducing the problem size and leading to greatly improve solver capabilities as well as computation times. A greedy heuristic helping to quickly find feasible solutions and initialize the solver is also proposed and illustrated.

L’autopartage est une manière moderne de louer une voiture. C'est un système attractif pour les clients qui utilisent une voiture occasionnellement. Dans un système d’autopartage, une flotte de véhicules est répartie sur une aire urbaine. Les client peuvent prendre ou rendre une voiture à n'importe quel moment et à n'importe quelle station, à condition qu’il y ait une voiture de libre à la station de départ et qu’il y a une place de parking libre à la station de destination. Pour s'en assurer, les clients peuvent réserver une voiture en avance. Pour qu’un tel système fonctionne de manière satisfaisante, il faut que le nombre de véhicules et le nombre de places libres dans les stations s'équilibrent. Cela conduit à un problème d'équilibre d'occupation des stations, appelé problème de relocalisation : un opérateur doit surveiller l'occupation des stations et décider quand et de quelle manière les voiture doivent être deplacées d’une station « trop pleine » à une station « insuffisamment pleine ». Nous considérons un système d’autopartage innovant, où les voitures sont partiellement autonomes. Cela permet de constituer des convois de véhicules que dirige un véhicule spécial, de sorte qu'un convoi est mis en mouvement par un seul conducteur. Cette configuration est similaire au système mis en place pour les vélos en libre-service, où un camion peut déplacer plusieurs vélos simultanément pendant le processus de la relocalisation. Dans le cadre de cette thèse, nous développons les aspects dynamiques et statiques du problème de relocalisation. Le « problème de relocalisation dynamique » décrit la situation où les voitures sont déplacées pendant les heures de travail afin de satisfaire les besoins des clients. L’opérateur doit prendre des décisions « dynamiques », en fonction de la situation. Dans le cadre du « problème de relocalisation statique », nous supposons qu’il n'y a aucune interaction (ou très peu) entre les clients et le système. Cette situation se produit lorsque le système est préparé pour le lendemain (ex : processus de la relocalisation effectué pendant la nuit). Nous modélisons le problème de relocalisation dans le cadre d’un système de tâches métriques. Ensuite, nous analysons les deux problèmes et nous donnons des stratégies pour les résoudre. Enfin, nous effectuons quelques expériences de calcul pour examiner l’applicabilité des algorithmes présentés en pratique. / Carsharing is a modern way of car rental, attractive to customers who make only occasional use of a car on demand. In a carsharing system, a fleet of cars is distributed at specified stations in an urban area, customers can take a car at any time and station and return it at any time and station, provided that there is a car available at the start station and a free place at the destination station. To ensure the latter, customers have to book their demands in advance. For operating such a system in a satisfactory way, the stations have to keep a good ratio between the total number of places and the number of cars in each station, in order to serve as many requests as possible. This leads to the problem of balancing the load of the stations, called Relocation Problem: an operator has to monitor the load and to decide when and how to move cars from “overfull” stations to “underfull” ones. We consider an innovative carsharing system, where the cars are partly autonomous, which allows to build wireless convoys of cars leaded by a special vehicle, such that the whole convoy is moved by only one driver. This setting is similar to bikesharing, where trucks can simultaneously move several bikes during the relocation process. In this thesis, we address the dynamic and static aspects of the Relocation Problem. The “Dynamic Relocation Problem” describes the situation when cars can be moved between stations during the working hours in order to satisfy the needs of the customers. Hereby, the operator has to make decisions dynamically according to the current situation. In the “Static Relocation Problem” we assume that there is no (or only little) interaction by customers with the system. This situation occurs when the carsharing system is prepared for the next day, i.e., the relocation process is performed during the night. We model the Relocation Problem in the framework of a metric task system. Afterwards, we theoretically analyze both problems and give strategies to solve them. Finally, we perform some computational experiments to examine the applicability of the presented algorithms in practice.