Nous traitons dans cette thèse le problème de la prédiction d'un processus stochastique à valeurs fonctionnelles. Nous commençons par étudier le modèle proposé par Antoniadis et al. (2006) dans le cadre d'une application pratique -la demande d'énergie électrique en France- où l'hypothèse de stationnarité semble ne pas se vérifier. L'écart du cadre stationnaire est double: d'une part, le niveau moyen de la série semble changer dans le temps, d'autre part il existe groupes dans les données qui peuvent être vus comme des classes de stationnarité.Nous explorons corrections qui améliorent la performance de prédiction. Les corrections visent à prendre en compte la présence de ces caractéristiques non stationnaires. En particulier, pour traiter l'existence de groupes, nous avons contraint le modèle de prévision à n'utiliser que les données qui appartiennent au même groupe que celui de la dernière observation disponible. Si le regroupement est connu, un simple post-traitement suffit pour obtenir des meilleures performances de prédiction.Si le regroupement en blocs est inconnu, nous proposons de découvrir le regroupement en utilisant des algorithmes d'analyse de classification non supervisée. La dimension infinie des trajectoires, pas nécessairement stationnaires, doit être prise en compte par l'algorithme. Nous proposons deux stratégies pour ce faire, toutes les deux basées sur les transformées en ondelettes. La première se base dans l'extraction d'attributs associés à la transformée en ondelettes discrète. L'extraction est suivie par une sélection des caractéristiques le plus significatives pour l'algorithme de classification. La seconde stratégie classifie directement les trajectoires à l'aide d'une mesure de dissimilarité sur les spectres en ondelettes. La troisième partie de la thèse est consacrée à explorer un modèle de prédiction alternatif qui intègre de l'information exogène. A cet effet, nous utilisons le cadre des processus Autorégressifs Hilbertiens. Nous proposons une nouvelle classe de processus que nous appelons processus Conditionnels Autorégressifs Hilbertiens (CARH). Nous développons l'équivalent des estimateurs par projection et par résolvant pour prédire de tels processus.

L'évolution des réseaux électriques combinés avec les réseaux et les infrastructures des technologies de l'information et de la communication a donné lieu à une nouvelle génération de réseaux appelés Réseaux électriques intelligents (Smart grids). Ces réseaux ont des exigences relativement aux architectures de communication et des services. Cette génération de réseaux requiert également la mise en œuvre de services pour leur monitoring et leur surveillance. Avec la venue des compteurs intelligents, il devient possible de faire communiquer les foyers avec un centre de contrôle et de monitoring, ce qui permet de gérer et de contrôler à distance les appareils se trouvant dans le foyer. Les réseaux intelligents offrent également la possibilité d'intégrer des énergies alternatives et renouvelables comme l'énergie solaire ou l'énergie éolienne. Tout foyer connecté au réseau peut non seulement consommer de l'énergie provenant d'un réseau électrique comme celui d'Hydro-Québec, mais également produire de l'énergie et la rendre disponible aux autres foyers. Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à plusieurs de ces aspects et nous formulons des propositions pour répondre aux nouveaux besoins crées par ces réseaux. Nous avons proposé des infrastructures de communication impliquant des réseaux sans fil et une architecture permettant de connecter les différents éléments du réseau et les équipements des foyers (appareils électriques, appareils électroménagers, etc.). Nous avons proposé plusieurs services pour effectuer le contrôle et le monitoring du réseau et des équipements des foyers à travers les compteurs intelligents. À cet effet, nous avons utilisé des services Web. Nous avons proposé une procédure d'ordonnancement des appareils électriques et électroménagers des foyers en vue de gérer leurs consommations et faire face aux situations de panne, notamment dans les chutes de tension. Nous avons également développé des services et une application pour donner accès à ces services à travers des appareils portables, notamment les téléphones mobiles intelligents. Pour permettre aux fournisseurs d'énergie de mettre à la disposition des usagers du réseau le surplus d'énergie qu'ils produisent, nous avons mis sur pied une infrastructure et des mécanismes d'échange pour la négociation de l'offre et de la demande d'énergie. Ce mécanisme utilise les agents mobiles. Ces agents sont des programmes qui voyagent à travers le réseau grâce à un protocole de routage spécifique en vue de trouver les meilleurs fournisseurs qui répondent aux demandes des foyers qui ont un besoin en énergie. Ce protocole de routage est évalué par simulation, et les résultats sont présentés et discutés dans ce mémoire, démontrant ainsi des bonnes performances. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : réseaux électriques intelligents, compteurs intelligents, monitoring et contrôle de la distribution d'énergie, gestion de la consommation électrique, ordonnancement, communication sans fil, agents mobiles.

Une prévision correcte de la consommation d'électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d'Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d'un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA.Dans l'idée d'obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d'un prédicteur non-paramétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu'on appelle communément le fléau de la dimension.On a proposé récemment des méthodes semi-paramétriques d'estimation d'une régression qui améliorent l'approche non-paramétrique pure. L'une d'elles, basée sur la notion de ''directions révélatrices'' appellée MAVE (Moving Average -conditional- Variance Estimation), peut s'appliquer aux séries temporelles. Nous étudions empiriquement son efficacité pour prédire les valeurs futures d'une série temporelle autorégressive.Nous adaptons ensuite cette méthode, d'un point de vue pratique, pour prédire la consommation électrique. Nous proposons un modèle semi-paramétrique semi-linéaire, basé partiellement sur la méthode MAVE, qui permet de prendre en compte simultanément l'aspect autorégressif du problème, et l'introduction de variables exogènes. La procédure d'estimation proposée se révèle efficace en pratique.

Ma thèse se compose de deux parties indépendantes. La première traite decrypto-économie et la seconde d’économétrie théorique. Dans le premier chapitre, je présente un modèle qui prédit la puissance de calcul totale déployée par les mineurs en utilisant le taux de change bitcoin / dollar. Le deuxième chapitre s’appuie sur une version simplifiée du précédent modèle pour faire le constat de l’inefficacité du protocole Bitcoin actuel et proposer un moyen simple de réduire la consommation d’électricité engendrée par cette cryptomonnaie. Le troisième chapitre explique comment identifier et estimer les bornes exactes de la région d’identification de l’effet marginal moyen dans un modèle logit avec effets fixes sur données de panel. / My dissertation concatenates two independent parts. The first one dealswith crypto-economics whereas the second one is about theoretical econometrics. In the first chapter, I present a model which predicts bitcoin miners’ total computing power using the bitcoin / dollar exchange rate. The second chapter builds on a simplified version of the preceeding model to show to which extent the current Bitcoin protocol is inefficient and suggest a simple solution to lower the cryptocurrency’s electricity consumption. The third chapter explains how to identify and estimate the sharp bounds of the average marginal effect’s identification region in a fixed effects logit model with panel data.

La représentation de la consommation d’électricité et des comportements associés est abordée sous l’angle des anticipations que l’individu met en œuvre. Selon la théorie des niveaux de construit (Trope & Liberman, 2003) nous avons demandé à des individus d’apprécier leur consommation d’électricité en termes de gestes (bas niveau de construit) et de consommation (haut-niveau de construit) à différentes échelles temporelles (d’aujourd’hui à 15 ans). Dans un premier programme de recherche, les estimations étaient exprimées en termes comparatifs (se comparer à quelqu’un de votre âge). Une distance temporelle longue entraîne des estimations plus désirables dans le sens où les individus (population étudiante et générale) déclarent davantage d’actions chez eux que leurs pairs. Les participants déclarent effectuer plus de gestes et consommer moins d’électricité à long terme plutôt qu'à court terme. Cet effet est annulé par des habitudes pro-environnementales fortes et disparait au-delà de 50 ans. Des feedbacks normatifs permettent de corriger ces estimations. Un second programme de recherche portait sur l’influence de feedbacks normatifs sur la mise en veille de son ordinateur dans un contexte professionnel. Ce type de feedback permet d’obtenir une augmentation importante de mise en veille (jusqu’à un mois après) chez les individus effectuant peu par le passé ce comportement. La promotion de la réduction de la consommation d’électricité peut être renforcée par les niveaux de construit et les feedbacks normatifs. / The representation of electric energy consumption and the-related behaviours is addressed from the perspective of the individual's forecasting. According to the construal level theory (Trope & Liberman, 2003) we asked individuals to assess their electric energy consumption in terms of actions (low level of construal) and consumption (high level of construal) at different time perspectives (from today to 15 years from now). In a first research program, the assessments were expressed comparatively (same as people of my age). A long temporal distance leads to more desirable assessments in that the individuals (students and general population) reported more actions relatively to their peers. Participants stated that they would perform more actions and consume less electric energy consumption in long term rather than short term. This effect is cancelled through strong pro-environmental habits and disappears beyond 50 years old. Normative feedbacks allow for correcting these assessments. A second research program dealt with the influence of normative feedbacks on the use of the computer sleep mode within a professional context. This type of feedback provides significant increase in setting up sleep mode (up to one month after) for individuals that previously didn't do it much. The promotion of energy conservation can be enhanced by construal levels and normative feedbacks.

Dans ce manuscrit, nous développons des outils de statistique bayésienne pour la prévision de consommation d'électricité en France. Nous prouvons tout d'abord la normalité asymptotique de la loi a posteriori (théorème de Bernstein-von Mises) pour le modèle linéaire par morceaux de part chauffage et la consistance de l'estimateur de Bayes. Nous décrivons ensuite la construction d'une loi a priori informative afin d'améliorer la qualité des prévisions d'un modèle de grande dimension en situation d'historique court. A partir de deux exemples impliquant les clients non télérelevés de EDF, nous montrons notamment que la méthode proposée permet de rendre l'évaluation du modèle plus robuste vis-à-vis du manque de données. Nous proposons enfin un nouveau modèle dynamique, non-linéaire, pour prévoir la consommation d'électricité en ligne. Nous construisons un algorithme de filtrage particulaire afin d'estimer ce modèle et comparons les prévisions obtenues aux prévisions opérationnelles utilisées au sein d'EDF.

L’objectif de cette thèse est d’étudier les nouvelles dynamiques et leurs impacts dans le secteur de l'électricité. Elle discute des sujets critiques d’après les perspectives de la macroéconomie, de la configuration structurelle, et de la transition vers des sources d'énergie renouvelables. Plus précisément, trois sujets se dégagent: le lien entre la consommation d'électricité et la croissance économique, les impacts de l'intégration verticale entre les producteurs et les détaillants, et les impacts d'intégration de production d'énergie renouvelable intermittente. En mettant en jeu ces trois sujets, elle tente d’apporter des réponses aux défis principaux de la sécurité d'approvisionnement, de la compétitivité, et de la durabilité du développement énergétique. En donnant de nouvelles orientations dans la recherche sur l’économie de l’énergie, elle servira à éclairer des débats politiques. / The objective of this thesis is to study the new dynamics and their impacts in the electricity sector. It discusses the critical issues from the perspectives of macroeconomics, structural configuration, and a transition to renewable energy sources. More precisely, three topics emerge: the nexus between electricity consumption and economic growth, the impacts of vertical integration between power generators and retailers, and the market impacts and integration issues of intermittent renewable generation. By studying these three topics, it provides answers to the key challenges of supply security, competitiveness and sustainable development in the energy sector. By giving new research directions of energy economics, it serves to inspire related policy debates.