Le transport de marchandises en ville bien que composante essentielle de la ville a disparu des schémas d'urbanisme et reste secondaire dans les préoccupations des pouvoirs publics. Pourtant le TMV présente de nouveaux enjeux (fonctionnels, environnementaux, économiques...) qui doivent intéresser les acteurs de la ville. La question posée dans cette thèse est "en quoi un opérateur de transports publics urbains peut-il être intéressé par les nouveaux services de logistique urbaine ?". Pour y répondre, un diagnostic sera tout d'abord mené sur le TMV afin de mieux comprendre sa mauvaise organisation puis seront envisagées les nouvelles formes de régulation possibles sur les services de gestion de la voirie, la mise en place d'espaces logistiques urbains et relais-livraisons, le transport de fret et le déplacement des chalands / Urban freight is an essential component of the city, but it disappeared from the scheme of town planning and remains secondary within authorities concerns. However, urban freight presents new stakes (functional, environmental, economic…) which seem interesting for the city actors. The question raised by this study is “how may a public transport operator be interested in new urban logistics services?” To answer it, a diagnosis of urban logistics will be made to better understand its poor organisation. Then the new possible forms of regulation will be considered. They will be related to roadway system, installation of logistic urban spaces and pick-up points, freight transport and customers moving

Dans la collaboration entre transporteurs, plusieurs transporteurs forment une alliance pour échanger leurs demandes de transport dans le but d'améliorer la rentabilité. Dans cette thèse, nous avons étudié la planification collaborative de transport entre transporteurs de charges partielles. Plus concrètement, nous avons étudié trois sous-problèmes soulevés dans cette planification collaborative: le problème de ramassage et de livraison avec fenêtres de temps, profits et demandes réservées, le problème de détermination de gagnants dans l'échange combinatoire, et le problème de génération d'enchère.Ces trois sous-problèmes sont les problèmes clés pour la planification collaborative de transport parmi des transporteurs, et ils sont peu étudiés dans la littérature. Nous avons établi les nouveaux modèles de programmation mathématique pour ces problèmes et développé des heuristiques efficaces pour trouver des solutions très proches de leurs optimums dans un temps de calcul raisonnable. Les heuristiques proposées sont plus performantes que les solveurs commerciaux (GUROBI, CPLEX) non seulement en termes de la qualité de solution, mais aussi en termes du temps de calcul. / In carrier collaboration, multiple carriers form an alliance to exchange their delivery requests for the purpose of improving profitability. In this thesis, we have studied the collaborative transportation planning (CTP) among less-than-truckload (LTL) carriers. More concretely, we have studied three sub-problems raised in this collaborative planning: the pickup and delivery problem with time windows, profits, and reserved requests (PDPTWPR), the winner determination problem (WDP) in carrier collaboration via combinatorial exchange (CE), and the bid generation problem (BGP).These sub-problems are the key issues for collaborative transportation planning among carriers, and they are rarely studied in the literature. We have established new mathematical programming models for these problems and developed efficient heuristics to find solutions close to their optimums in a reasonable computational time. The heuristics proposed are more efficient than commercial solvers (GUROBI, CPLEX) not only in terms of solution quality, but also in terms of computation time.

L'augmentation de la taille des jeux de données est une problématique croissante en épidémiologie. La cohorte CoPanFlu-France (1450 sujets), proposant une étude du risque d'infection par la grippe H1N1pdm comme une combinaison de facteurs très divers en est un exemple. Les méthodes statistiques usuelles (e.g. les régressions) pour explorer des associations sont limitées dans ce contexte. Nous comparons l'apport de méthodes exploratoires data-driven à celui de méthodes hypothesis-driven.Une première approche data-driven a été utilisée, évaluant la capacité à détecter des facteurs de l'infection de deux méthodes de data mining, les forêts aléatoires et les arbres de régression boostés, de la méthodologie " régressions univariées/régression multivariée" et de la régression logistique LASSO, effectuant une sélection des variables importantes. Une approche par simulation a permis d'évaluer les taux de vrais et de faux positifs de ces méthodes. Nous avons ensuite réalisé une étude causale hypothesis-driven du risque d'infection, avec un modèle d'équations structurelles (SEM) à variables latentes, pour étudier des facteurs très divers, leur impact relatif sur l'infection ainsi que leurs relations éventuelles. Cette thèse montre la nécessité de considérer de nouvelles approches statistiques pour l'analyse des grands jeux de données en épidémiologie. Le data mining et le LASSO sont des alternatives crédibles aux outils conventionnels pour la recherche d'associations. Les SEM permettent l'intégration de variables décrivant différentes dimensions et la modélisation explicite de leurs relations, et sont dès lors d'un intérêt majeur dans une étude multidisciplinaire comme CoPanFlu. / The increasing size of datasets is a growing issue in epidemiology. The CoPanFlu-France cohort(1450 subjects), intended to study H1N1 pandemic influenza infection risk as a combination of biolo-gical, environmental, socio-demographic and behavioral factors, and in which hundreds of covariatesare collected for each patient, is a good example. The statistical methods usually employed to exploreassociations have many limits in this context. We compare the contribution of data-driven exploratorymethods, assuming the absence of a priori hypotheses, to hypothesis-driven methods, requiring thedevelopment of preliminary hypotheses.Firstly a data-driven study is presented, assessing the ability to detect influenza infection determi-nants of two data mining methods, the random forests (RF) and the boosted regression trees (BRT), ofthe conventional logistic regression framework (Univariate Followed by Multivariate Logistic Regres-sion - UFMLR) and of the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), with penaltyin multivariate logistic regression to achieve a sparse selection of covariates. A simulation approachwas used to estimate the True (TPR) and False (FPR) Positive Rates associated with these methods.Between three and twenty-four determinants of infection were identified, the pre-epidemic antibodytiter being the unique covariate selected with all methods. The mean TPR were the highest for RF(85%) and BRT (80%), followed by the LASSO (up to 78%), while the UFMLR methodology wasinefficient (below 50%). A slight increase of alpha risk (mean FPR up to 9%) was observed for logisticregression-based models, LASSO included, while the mean FPR was 4% for the data-mining methods.Secondly, we propose a hypothesis-driven causal analysis of the infection risk, with a structural-equation model (SEM). We exploited the SEM specificity of modeling latent variables to study verydiverse factors, their relative impact on the infection, as well as their eventual relationships. Only thelatent variables describing host susceptibility (modeled by the pre-epidemic antibody titer) and com-pliance with preventive behaviors were directly associated with infection. The behavioral factors des-cribing risk perception and preventive measures perception positively influenced compliance with pre-ventive behaviors. The intensity (number and duration) of social contacts was not associated with theinfection.This thesis shows the necessity of considering novel statistical approaches for the analysis of largedatasets in epidemiology. Data mining and LASSO are credible alternatives to the tools generally usedto explore associations with a high number of variables. SEM allows the integration of variables des-cribing diverse dimensions and the explicit modeling of their relationships ; these models are thereforeof major interest in a multidisciplinary study as CoPanFlu.

La gestion coordonnée de la logistique en contexte urbain est complexe. La mutualisation est une pratique considérée par les parties prenantes comme potentiellement source de performance de la logistique urbaine. Plusieurs expériences de mutualisation urbaine ont néanmoins échoué. Ce travail de thèse vise à appréhender les antécédents à l’adoption de la mutualisation urbaine en tant que facteurs explicatifs.La première partie propose une revue de la littérature sur le champ de recherche. Le chapitre 1 présente les problématiques de la logistique urbaine et de la mutualisation urbaine. Le chapitre 2 définit la notion de mutualisation urbaine en tant qu’innovation interorganisationnelle qui mène à la formulation de trois propositions de recherche. Le chapitre 3 porte sur l’identification et la mesure de l’influence des antécédents à l’adoption d’une innovation interorganisationnelle. Le recours à la théorie de la diffusion des innovations appliqué à l’adoption de l’innovation organisationnelle et interorganisationnelle mène à la formulation de dix propositions de recherche. La seconde partie porte sur l’étude empirique. La démarche méthodologique est développée dans le chapitre 4. Le chapitre 5 présente les cinq études de cas multiples réalisées sur des centres de consolidation urbains. Le chapitre 6 présente les principaux résultats obtenus au travers des entretiens exploratoires. Neuf antécédents à l’adoption de la mutualisation urbaine ont été validés : l’avantage relatif, la compatibilité, la possibilité de tester, l’observabilité, le caractère volontaire de l’utilisation, le risque perçu, la confiance, le pouvoir des partenaires et l’influence des acteurs publics. / The coordinated management of logistics in an urban context is complex. Pooling is a practice considered by stakeholders as a potential source of urban logistics performance. Several experiences of urban pooling have failed. This research aims to understand the antecedents to the adoption of urban pooling as explanatory factors.The first part of the thesis proposes a literature review of the research fields. Chapter 1 highlights the challenges and issues of urban logistics and urban pooling. Chapter 2 defines the notion of urban pooling as an inter-organizational innovation. This leads to the formulation of three research proposals. Chapter 3 presents the identification and measurement of the antecedents’ influence on the adoption of an inter-organizational innovation. The use of the Diffusion of Innovations Theory applied to the adoption of organizational and inter-organizational innovations leads to the formulation of ten research proposals. The second part presents the empirical study. The methodology approach is developed in Chapter 4. Chapter 5 shows the five multiple case studies of urban consolidation centers. Nine antecedents to the adoption of urban pooling are validated: relative advantage, compatibility, testability, observability, voluntariness of use, perceived risk, trust, power of partners and public stakeholders’ influence.

Cette recherche étudie le système de transport collectif de Québec, particulièrement le Métrobus. Ce dernier, implanté en 1992, est un autobus à haute fréquence, circulant sur des voies réservées. Nous utilisons les enquêtes Origine-Destination, les S.I.G., ainsi que la régression logistique, dans le but d’identifier les impacts du Métrobus sur le report modal et donc de mieux comprendre l’utilisation du transport public à Québec. A l’issue des modélisations, nous faisons apparaître des disparités entre les modes de transport « autobus » et « automobile-conducteur » du point de vue (1) des temps de déplacements et (2) de l’accessibilité à certains pôles urbains. Nous constatons également (3) l’influence inéluctable de la possession d’un véhicule personnel sur le fait d’utiliser celui-ci pour se déplacer, (4) l’effet grandissant de la densité d’activités sur la propension à utiliser l’autobus et (5) l’hétérogénéité des impacts selon les groupes de la population. / This research concerns the Quebec City public transportation system, and especially the bus rapid transit (“Métrobus”) corridors. The Métrobus was established in 1992 and operates with priority bus/taxi lanes. For this study, we use OD surveys, G.I.S. and logistic regression in order to identify the modal shift impacts of Métrobus, and also to understand, in a better way, public transportation use in Quebec City. Models reveal some differences between “bus” and “car as driver”, from the (1) trip duration and (2) pole accessibility points of view. We also note (3) the relentless influence of owning a car on using it to travel, (4) the effect of increasing the density of activities on the propensity to use public transit, and (5) the heterogeneity of impacts among different population groups.

Ce mémoire vise à définir et quantifier les émissions de gaz à effet de serre (GES) émises par le réseau de transport logistique de notre partenaire industriel. En parallèle, nous détaillons plusieurs scénarios d'optimisation possibles afin de réduire son empreinte carbone. Cela se fait par optimisation mathématique, par laquelle les déplacements entre l'entreprise et ses différents partenaires, de l'approvisionnement à la livraison au client final, pour différents types de produits et différents transporteurs avec différents types de véhicules sont considérés. Plus précisément, notre objectif est de décrire et de représenter la différence entre la situation actuelle et la solution obtenue en optimisant le réseau en termes de distance parcourue, de GES émis, de consolidation des livraisons ainsi que de production et de stocks nécessaires. Suite à l'analyse quantitative et qualitative des résultats, nous sommes en mesure de fournir de nombreuses suggestions d'amélioration à l'entreprise en ce qui concerne la gestion de son transport interne et externe. Un certain nombre d'indicateurs de performance clés sont également évalués, les plus importants étant l'inventaire et le nombre de voyages effectués. Ceux-ci sont considérablement réduits dans notre scénario optimisé. Pour garantir des résultats commerciaux optimaux, nous proposons un modèle de résolution en deux étapes comprenant une modélisation mathématique du problème suivie d'une amélioration manuelle de la solution. De plus, les méthodes de calcul utilisées pour mesurer les émissions de GES sont basées sur la distance parcourue ainsi que sur la capacité utilisée de chaque véhicule, attribuant ainsi l’utilisation du véhicule à l’entreprise (tandis que la capacité restante est utilisée par d’autres compagnies lorsque le transporteur consolide ses opérations). Cela nous permet d'estimer les émissions générées même lorsque la construction des routes de différents transporteurs n'est pas exactement connue. La coordination, la consolidation et la synchronisation des différents voyages liés aux activités de l’entreprise nous ont permis de réduire les émissions de GES jusqu’à 23%, soit 3,438.64 tonnes de CO2e économisées sur une base annuelle, soit 2,733,354 km. De plus, nos observations des résultats ont mis en évidence une multitude de recommandations concernant l’utilisation des transporteurs, la réduction des stocks et le contrôle des flux de transport au sein de l’entreprise. / This thesis aims to define and quantify the greenhouse gas (GHG) emission emitted by our industrial partner’s logistics transportation network. Next to that, we detail several possible optimization scenarios in order to reduce its carbon footprint. This is done via mathematical optimization, in which the trips between the company and its various partners, from supply to delivery to the end customer, for different types of products and different carriers with different types of vehicles are considered. More specifically, our purpose is to describe and represent the difference between the current situation and the solution obtained by optimizing the network in terms of distance traveled, GHG emitted, consolidation of deliveries as well as production and stock needed. Following the quantitative and qualitative analysis of the results, we are able to provide numerous suggestions for improvements to the company with regard to the management of its internal and external transport. A number of key performance indicators are also evaluated, most importantly inventory and the number of trips. These are drastically reduced in our optimized scenario. To ensure optimal business results, we propose a two-step resolution model that includes mathematical modeling of the problem followed by manual improvement of the solution. In addition, the calculation methods used to measure GHGs emitted are based on the distance traveled as well as the capacity used of each vehicle, thus assigning vehicle usage to the company (while the remaining vehicle space is to be used by other companies when the carrier consolidates its operation). This allows us to estimate the emissions generated even when the construction of routes of different carriers is not exactly known. The coordination, consolidation and synchronization of the various trips related to the company’s activities allowed us to reduce the GHGs emitted by up to 23%, which translates into 3,438.64 tons of CO2e saved on a yearly basis, or 2,733,354 km. In addition, our observations of the results highlighted a multitude of recommendations regarding the use of carriers, the reduction of inventory and the control of transport flows within the company.

Le problème de tournées de véhicules (Vehicle routing problem - VRP), introduit il y a plus de 60 ans, demeure au cœur des systèmes de transport. Après des décennies de développement, le VRP, par son ensemble très riche de variantes, représente l'un des problèmes les plus étudiés dans la littérature. Pourtant, en raison du manque de données, deux hypothèses importantes font que le VRP ne s'adapte pas efficacement au trafic et à la congestion, deux éléments importants pour modéliser de façon réelle des problèmes pratiques. Une première hypothèse considère que la vitesse de déplacement est constante dans le temps. La seconde, considère que chaque paire de nœuds (clients) n'est reliée que par un arc, ignorant le réseau routier implicite (sous-jacent). La congestion de la circulation est l'un des plus grands défis des systèmes de transport. Ces systèmes étant directement affectés par la congestion, l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement doit s'adapter à ce facteur, ce qui n'est pas simple. La croissance continue du fret au cours des dernières années aggrave encore la situation et une attention renouvelée à la mobilité, à l'environnement et à la logistique urbaine a mis en lumière ces questions. Récemment, les avancées technologiques en communication et en acquisition de données en temps réel ont permis de collecter plusieurs informations sur les véhicules telles que leur localisation, leur accélération, leur vitesse, leur décélération, etc. Ainsi, nous pouvons remettre en question la façon dont nous définissons, modélisons et résolvons les problèmes de transport. Ceci nous permet de surmonter les deux hypothèses mentionnées en intégrant non seulement les informations relatives à la congestion, mais aussi en considérant l'ensemble du réseau routier. Dans cette thèse nous considérons l'ensemble du réseau routier sous-jacent, ce qui signifie que nous avons les nœuds clients mais également tous les nœuds intermédiaires qui constituent ce réseau. Ensuite, nous modélisons le temps de trajet de chaque route individuellement au cours de la journée. En divisant une journée en petits intervalles, jusqu'à une précision de l'ordre de la seconde, nous prenons en considération des informations précises sur le trafic. Il en résulte un nouveau problème appelé le problème de tournées de véhicules à plus court chemin avec dépendance du temps (Time-dependant shortest path vehicle routing problem - TD-SPVRP), dans lequel nous combinons le problème du plus court chemin avec dépendance du temps et le VRP avec dépendance du temps, créant ainsi un problème plus général et très complexe. Le TD-SPVRP est plus proche des conditions réelles et il constitue le sujet du chapitre 2 où nous le formulons comme un modèle de programmation linéaire en nombres entiers mixtes et concevons une heuristique rapide et efficace pour le résoudre. Nous testons le modèle ainsi que l'heuristique sur des instances générées à partir de données réelles de circulation sur le réseau routier de la ville de Québec, Canada. Les résultats montrent que l'heuristique fournit des solutions de haute qualité avec un écart moyen de 5,66% par rapport aux bornes inférieures déterminées par le modèle. Cependant, le modèle mathématique ne parvient pas à trouver aucune solution pour les instances de données réelles. Pour pouvoir résoudre ce problème complexe, une grande attention a été portée à la performance de l'implantation des algorithmes proposés afin d'améliorer leur rapidité en termes de temps d'exécution. Le problème reste très compliqué, surtout lorsque nous considérons une grande partie du réseau routier sous-jacent avec des données de trafic très précises. Pour cela, nous avons utilisé différentes techniques pour optimiser l'effort de calcul afin de résoudre le problème en évaluant l'impact engendré sur la précision tout en évitant la perte de précieuses informations. Nous avons développé deux types d'agrégation de données couvrant deux niveaux d'information différents. Premièrement, nous avons manipulé la structure du réseau en réduisant sa taille, et deuxièmement en contrôlant le niveau d'agrégation temporel pour générer les données de trafic et pour déterminer la vitesse d'un véhicule à tout moment. Pour la structure du réseau, nous avons utilisé différentes techniques de réduction de graphe pour en réduire la taille. Nous avons étudié la valeur et le compromis de l'information spatiale. Les solutions générées en utilisant le graphe réduit sont analysées dans le Chapitre 3 pour évaluer la qualité et la perte d'information dû à la réduction. Cette analyse démontre également que la transformation classique du TD-SPVRP en un problème de tournées dépendant du temps (Time-dependant VRP - TD-VRP) équivalent résulte en un graphe plus grand qui nécessite un temps de traitement important ce qui a un impact sur la qualité de la solution. Notre développement montre que la résolution du TD-SPVRP nécessite en moyenne 1445 secondes tandis que la résolution du TD-VRP associé nécessite 41 181 secondes. Garder un haut niveau de précision et réussir à réduire la taille du graphe est possible. En particulier, deux procédures de réduction ont été développées, la réduction des nœuds et la réduction des arcs parallèles. Les deux techniques réduisent la taille du graphe. La réduction des nœuds conduit à une amélioration de 1,11%, la réduction des arcs parallèles donne un écart de 2,57% signifiant la présence d'une distorsion dans le graphe réduit. En ce qui concerne les informations sur le trafic, nous avons analysé les compromis entre une grande quantité de données très précises et un plus petit volume de données agrégées avec une perte potentielle d'information. Ceci est fait en analysant la précision des données agrégées sous différents modèles de détermination des temps de parcours. Ces approches sont présentées dans le Chapitre 4. Au niveau de la prévision des temps de parcours, il est important que chaque segment routier ait des observations de vitesse pour chaque intervalle de temps considéré, ce que nous appelons le niveau de couverture du réseau. Notre analyse indique qu'une couverture complète du réseau routier à tout moment de la journée est nécessaire pour atteindre un niveau de précision élevé. Le recours à une agrégation élevée (de grands intervalles de temps) permet de réduire la taille du problème et d'obtenir une meilleure couverture des données, mais au prix d'une perte d'information. Les modèles analysés, LTM (link travel mode) et FSM (flow speed model), partagent les mêmes performances lorsqu'on utilise un grand intervalle de temps (120, 300 et 600 secondes), donc un niveau d'agrégation plus élevé, avec un écart moyen absolu de 5,5% par rapport aux temps de parcours observés. Cependant, avec une courte période (1, 10, 30 et 60 secondes), FSM fonctionne mieux que LTM. Pour un intervalle d'une seconde, FSM donne un écart absolu moyen de 6,70%, tandis que LTM fournit un écart de 11,17%. Ce chapitre détermine ainsi sous quelles conditions les modèles d'estimation de temps de parcours fonctionnent bien et procurent des estimations fidèles des temps de parcours réalisés. Cette thèse est structurée de la manière suivante. À la suite d'une introduction générale dans laquelle nous présentons le cadre conceptuel de la thèse et son organisation, le Chapitre 1 présente une revue de la littérature pour les deux problèmes fondamentaux étudiés, le problème de plus court chemin (Shortest path problem - SPP) et le VRP et leurs variantes développées au cours des années. Le Chapitre 2 introduit une nouvelle variante du VRP, le TD-SPVRP. Le Chapitre 3 présente les différentes techniques développées pour réduire la taille du réseau en manipulant les informations spatiales du réseau routier. L'impact de ces réductions est évalué et analysé sur des instances réelles en utilisant plusieurs heuristiques. Le Chapitre 4 traite l'impact de l'agrégation des données temporelle et des modèles d'évaluation des temps de parcours. Le dernier chapitre constitue une conclusion et ouvre des perspectives de recherche relatives à nos travaux. / The vehicle routing problem (VRP), introduced more than 60 years ago, is at the core of transportation systems. With decades of development, the VRP is one of the most studied problems in the literature, with a very rich set of variants. Yet, primarily due to the lack of data, two critical assumptions make the VRP fail to adapt effectively to traffic and congestion. The first assumption considers that the travel speed is constant over time ; the second, that each pair of customers is connected by an arc, ignoring the underlying street network. Traffic congestion is one of the biggest challenges in transportation systems. As traffic directly affects transportation activities, the whole supply chain needs to adjust to this factor. The continuous growth of freight in recent years worsens the situation, and a renewed focus on mobility, environment, and city logistics has shed light on these issues. Recently, advances in communications and real-time data acquisition technologies have made it possible to collect vehicle data such as their location, acceleration, driving speed, deceleration, etc. With the availability of this data, one can question the way we define, model, and solve transportation problems. This allows us to overcome the two issues indicated before and integrate congestion information and the whole underlying street network. We start by considering the whole underlying street network, which means we have customer nodes and intermediate nodes that constitute the street network. Then, we model the travel time of each street during the day. By dividing the day into small intervals, up to a precision of a second, we consider precise traffic information. This results in a new problem called the time-dependent shortest path vehicle routing problem (TD-SPVRP), in which we combine the time-dependent shortest path problem (TD-SPP) and the time-dependent VRP (TD-VRP), creating a more general and very challenging problem. The TD-SPVRP is closer to what can be found in real-world conditions, and it constitutes the topic of Chapter 2, where we formulate it as a mixed-integer linear programming model and design a fast and efficient heuristic algorithm to solve this problem. We test it on instances generated from actual traffic data from the road network in Québec City, Canada. Results show that the heuristic provides high-quality solutions with an average gap of only 5.66%, while the mathematical model fails to find a solution for any real instance. To solve the challenging problem, we emphasize the importance of a high-performance implementation to improve the speed and the execution time of the algorithms. Still, the problem is huge especially when we work on a large area of the underlying street network alongside very precise traffic data. To this end, we use different techniques to optimize the computational effort to solve the problem while assessing the impact on the precision to avoid the loss of valuable information. Two types of data aggregation are developed, covering two different levels of information. First, we manipulated the structure of the network by reducing its size, and second by controlling the time aggregation level to generate the traffic data, thus the data used to determine the speed of a vehicle at any time. For the network structure, we used different reduction techniques of the road graph to reduce its size. We studied the value and the trade-off of spatial information. Solutions generated using the reduced graph are analyzed in Chapter 3 to evaluate the quality and the loss of information from the reduction. We show that the transformation of the TD-SPVRP into an equivalent TD-VRP results in a large graph that requires significant preprocessing time, which impacts the solution quality. Our development shows that solving the TD-SPVRP is about 40 times faster than solving the related TD-VRP. Keeping a high level of precision and successfully reducing the size of the graph is possible. In particular, we develop two reduction procedures, node reduction and parallel arc reduction. Both techniques reduce the size of the graph, with different results. While the node reduction leads to improved reduction in the gap of 1.11%, the parallel arc reduction gives a gap of 2.57% indicating a distortion in the reduced graph. We analyzed the compromises regarding the traffic information, between a massive amount of very precise data or a smaller volume of aggregated data with some potential information loss. This is done while analyzing the precision of the aggregated data under different travel time models, and these developments appear in Chapter 4. Our analysis indicates that a full coverage of the street network at any time of the day is required to achieve a high level of coverage. Using high aggregation will result in a smaller problem with better data coverage but at the cost of a loss of information. We analyzed two travel time estimation models, the link travel model (LTM) and the flow speed model (FSM). They both shared the same performance when working with large intervals of time (120, 300, and 600 seconds), thus a higher level of aggregation, with an absolute average gap of 5.5% to the observed route travel time. With short periods (1, 10, 30, and 60 seconds), FSM performs better than LTM. For 1 second interval, FSM gives an average absolute gap of 6.70%, while LTM provides a gap of 11.17%. This thesis is structured as follows. After a general introduction in which we present the conceptual framework of the thesis and its organization, Chapter 1 presents the literature review for the two main problems of our development, the shortest path problem (SPP) and the VRP, and their time-dependent variants developed over the years. Chapter 2 introduces a new VRP variant, the TD-SPVRP. Chapter 3 presents the different techniques developed to reduce the size of the network by manipulating spatial information of the road network. The impact of these reductions is evaluated and analyzed on real data instances using multiple heuristics. Chapter 4 covers the impact of time aggregation data and travel time models when computing travel times on the precision of their estimations against observed travel times. The conclusion follows in the last chapter and presents some research perspectives for our works.

Nous évaluons la perfomance du critère récemment proposé meanAIC comme critère de sélection de variables pour les modèles de régression logistique conditionnelle mixte. Il s’agit d’un critère basé sur l’information d’Akaike, calculable lorsque le modèle est ajusté à l’aide d’une méthode d’estimation en deux étapes. En outre, le calcul de meanAIC ne nécessite pas la spécification de la structure des effets aléatoires ; il est donc d’une grande utilité comme premier filtre pour les variables dans une première analyse où la structure des effets aléatoires est typiquement inconnue. Ce travail a été motivé par les applications en écologie, où la sélection de variables est traditionnellement basée sur les critères d’information plutôt que sur les méthodes de régularisation. Ces études utilisent les données télémétriques de déplacement animal collectées selon un plan d’échantillonnage cas-témoins apparié et analysées à l’aide d’un modèle de régression logistique conditionnelle mixte. Nous effectuons une étude de simulation pour évaluer la capacité de meanAIC à correctement identifier les covariables potentiellement importantes dans le modèle et nous illustrons son utilisation à l’aide de données de sélection d’habitat collectées sur des caribous / We assess the perfomance of the recently proposed criterion meanAIC as a variable selection criterion for mixed conditional logistic regression models. It is a criterion based on Akaike’s information, computable when the model is fitted with a two-step estimation method. In addition, the calculation of meanAIC does not require the specification of the random effects structure; it is thus of great use as a first covariates filter in the early stage of the analysis when the random effects structure is typically unknown. This work is motivated by applications in ecology where the model selection is traditionally based on information criteria rather than on regularization. These studies use animal movement telemetric data collected using a matched case-control sampling design that are analyzed with a mixed conditional logistic regression model. We conduct a simulation study to assess the ability of meanAIC to correctly identify potentially important covariates and illustrate its use by analyzing habitat selection data collected on caribou.

Depuis quelques décennies, plusieurs compagnies manufacturières font face à la compétition intense due à l'importation. Même en adoptant de nouvelles technologies et processus, les économies en main-d'oeuvre dans les pays émergeants, sont difficiles, sinon impossibles à rivaliser. Une piste prometteuse pour la compétitivité est d'offrir des produits et services personnalisés. La première contribution de la thèse est un modèle de personnalisation à huit niveaux. Dans ce modèle, les manufacturiers offrent aux marchés une combinaison d'options des produits, des délais de livraison, des niveaux de service et des prix. Des manufacturiers voulant présenter des offres personnalisées doivent en analyser l'implication sur leurs processus d'affaires. La deuxième contribution de la thèse indique les impacts que chaque type d'offre personnalisée engendre aux processus clefs d'affaires, soit le marketing, la production ou l'approvisionnement. Une fois que les stratégies de personnalisation sont déterminées, le défi est de planifier les besoins en ressources pour supporter les offres personnalisées. La dernière contribution est une méthodologie qui s'adresse à cette problématique. La méthodologie consiste en un heuristique à deux niveaux appuyés sur la simulation du type Monte-Carlo. Le niveau supérieur considère la chaîne de valeurs en entier et des variables au niveau du réseau sont déterminées. Le niveau inférieur configure les ressources pour chaque centre du réseau. Ceci est accompli en simulant simultanément, des plans de production qui satisfont des profils de demande stochastique. L'approche est incorporée dans un logiciel expérimental qui permet à l'utilisateur de modéliser un réseau de centres, leurs offres personnalisées et leurs marchés, afin de trouver une solution dans un temps rapide. La méthodologie est illustrée par un cas dans l'industrie de fabrication de bâtons de golf et les offres permettent de refléter la complexité de la personnalisation.

Ce mémoire traite un problème de sélection des transporteurs à un niveau opérationnel de la hiérarchie de décision, d'un système de trafic constitué de trois flottes de transporteurs (interne, externe et spot), plusieurs entrepôts, plusieurs centres de distributions et plusieurs produits. Les demandes de produits sont considérées aléatoires et les transporteurs des flottes, interne et externe, sont sujets à des périodes de non-disponibilités. Pour permettre de suivre l'évolution du système dans le temps, la politique de sélection devrait inclure une stratégie d'affectation des quantités transférées en fonction de l'état du système. Les transporteurs externes proviennent d'un processus de sélection au niveau stratégique. Les transporteurs spots sont appelés du marché au comptant. Dans la première partie de ce mémoire, un cadre conceptuel est proposé permettant de raccorder les décisions de sélection prises au niveau stratégique et opérationnel. La sélection stratégique utilise un mécanisme d'enchères combinatoires dans lequel les transporteurs se mettent en concurrence en soumettant des mises en paquet sur les offres proposées par les expéditeurs. Un modèle mathématique mixte en nombres entiers est exposé pour déterminer les transporteurs gagnants de l'enchère avec lesquels l'expéditeur va s'engager sur une longue période. Les transporteurs gagnants de cette phase seront regroupés dans une seule flotte, appelée flotte externe. Dans la deuxième partie du projet, le problème de sélection des transporteurs, qui traite le cas d'une chaîne logistique simple, constituée d'un seul entrepôt, un seul centre de distribution, un seul produit et les trois flottes des transporteurs, est abordé. De ce fait, une formulation en programmation dynamique stochastique du problème est développée. Une résolution numérique est menée par la suite pour résoudre les équations d'optimalité obtenues. Pour illustrer l'utilité pratique et le comportement robuste de la politique développée, plusieurs analyses de sensibilité sont effectuées. Cette politique combine les deux aspects : la sélection des transporteurs et le contrôle des inventaires dans les centres de distribution. Par la suite, une approche expérimentale basée sur la simulation et des techniques d'optimisation statistiques est adoptée, en vue de valider, quantifier et optimiser la structure de la politique obtenue par modélisation mathématique. Une comparaison statistique est par la suite menée permettant de montrer la supériorité de la politique paramétrée développée par rapport à une autre politique basée principalement sur les coûts du transport comme critères de sélection. Finalement, une politique générale est proposée permettant de résoudre le problème de sélection des transporteurs à la phase opérationnelle de la hiérarchie. Cette politique est basée sur la structure globale de la politique développée du cas simple dans la deuxième partie du projet. Elle est appliquée dans un cadre plus représentatif de la réalité. Une comparaison statistique est par la suite menée montrant les gains que la politique générale proposée occasionnent par rapport à une autre politique générale visant un minimum de stock dans les centres de distribution et un coût de transport réduit. Plusieurs interprétations ont été dégagées à travers cette étude.