Cette thèse se propose d’étudier l’existence de freins au développement du marché privé de l’assurance dépendance en France. Nous étudions ici tour à tour trois candidats dans l’explication de ce faible développement : les préférences individuelles, les comportements d’auto-assurance et la myopie des agents. Pour cela, nous exploitons les enquêtes « Préférences et Patrimoine vis-à-vis du risque et du temps » et « Santé et protection sociale » qui ont toutes deux introduit des modules spécifiques dépendance dans les vagues d’enquêtes mobilisées dans cette thèse. Nos analyses économétriques confirment le rôle d’obstacle de ces trois déterminants de la demande d’assurance dépendance. Si l’existence d’une mauvaise perception du risque dépendance plaide pour l’intervention de l’Etat dans la relation des français à la planification de leurs pertes d’autonomie, le rôle des préférences individuelles et les comportements d’auto-assurance mis en évidence dans cette thèse révèle un choix économiquement rationnel de ne pas recourir à une assurance dépendance. / This thesis aims at better understanding long-term care insurance puzzle. Three determinants of the long-term care insurance market low development are studied here: individual preferences, self-insurance and myopia. To do so, we use two surveys that have introduced dependency-specific modules: “Preferences and patrimony against time and risk” and “Health Care and Insurance”. The results highlight the role of these three determinants of long-term care insurance demand in the low development of the market. If myopia advocate for a government intervention in French citizens long-term care planning, the impact of individual preference and self-insurance behaviors suggest that the nonpurchase of long-term care policies is economically rational.

L’objectif de cette thèse est de développer et étudier des modèles mathématiques d’échanges économiques, basés sur la flexibilité de la demande, entre fournisseurs et consommateurs d’électricité. D’une part, des fournisseurs d’électricité offrent des prix dépendant de l’heure de consommation. D’autre part, des consommateurs adaptent leur usage, minimisant leur facture et le désagrément lié aux changements de consommation induits. La structure de ces problèmes correspond à des problèmes d’optimisation bi-niveau. Trois types de modèles sont étudiés. Tout d’abord, l’interaction entre un fournisseur et un opérateur de smart grid est modélisée par un problème à un seul meneur et un seul suiveur. Pour cette première approche, le niveau de détails du suiveur est particulièrement élevé, et inclut notamment une gestion stochastique de la production distribuée. La meilleure réponse d’un fournisseur dans un modèle à plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs fait l’objet de la seconde partie de la thèse. Celle-ci intègre aussi la possibilité d’avoir des agrégateurs comme suiveurs. Deux nouvelles méthodes de résolution reposant sur la sélection d’équilibres de Nash entre suiveurs sont proposées. Enfin, dans une troisième et dernière partie, on se focalise sur la recherche d’équilibres non coopératifs pour ce modèle à plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs.Tous les problèmes abordés dans cette thèse le sont non seulement d’un point de vue théorique, mais également d’un point de vue numérique / The objective of this thesis is to develop and study mathematical models of economical exchanges between energy suppliers and consumers, using demand-side management. On one hand, the suppliers offer time-of-use electricity prices. On the other hand, energy consumers decide on their energy demand schedule, minimizing their electricity bill and the inconvenience due to schedule changes. This problem structure gives rise to bilevel optimization problems.Three kinds of models are studied. First, single-leader single-follower problems modeling the interaction between an energy supplier and a smart grid operator. In this first approach, the level of details is very high on the follower’s side, and notably includes a stochastic treatment of distributed generation. Second, a multi-leader multi-follower problem is studied from the point of view of the best response of one of the suppliers. Aggregators are included in the lower level. Two new resolution methods based on a selection of Nash equilibriums at the lower level are proposed. In the third and final part, the focus is on the evaluation of noncooperative equilibriums for this multi-leader multi-follower problem.All the problems have been studied both from a theoretical and numerical point of view.

Cette thèse porte sur la prévision de la demande des expéditeurs et des offres de capacité des transporteurs pour la planification opérationnelle des systèmes `Many-to-One-to-Many' (M1M). Un tel système agit comme un décideur intermédiaire entre les expéditeurs et les transporteurs en coordonnant le transport des marchandises des expéditeurs aux destinataires en utilisant les capacités offertes par les transporteurs. Le décideur prend ses décisions dans un horizon de planification opérationnelle, en optimisant ces décisions en tenant compte de l'incertitude sur les périodes futures. Pour accompagner les décisions du décideur, il est essentiel de prédire les nouvelles demandes des expéditeurs et les nouvelles capacités des transporteurs. Cela conduit à des problèmes de prévision de séries chronologiques à plusieurs variables et à plusieurs étapes. L'objectif de ce travail est d'analyser l'impact des erreurs de prévision sur la qualité de la solution pour un problème de planification opérationnelle M1M donné. Cette thèse présente d'abord la structure du système M1M, la planification opérationnelle et les tâches de prévision associées. Nous décrivons la caractérisation des demandes des expéditeurs et des offres des transporteurs ainsi que comment la prévision peut soutenir les décisions en définissant les informations nécessaires pour le décideur sur l'horizon opérationnel. Nous couvrons ensuite l’optimisation de l’affectation charge-transporteur en introduisant un modèle d'optimisation déterministe et les prévisions utilisées en entrée. En l'absence de données réelles, nous générons un ensemble de données synthétiques qui est ensuite utilisé pour estimer les modèles de prévision. L'objectif est de définir quelques modèles de prévision qui présentent des erreurs afin que nous puissions évaluer leur impact sur la qualité de la solution pour le problème de planification opérationnelle. Dans ce contexte, nous comparons plusieurs modèles ARIMA pour prédire les futures demandes et offres. Nous constatons que les modèles avec des erreurs de prévision relativement faibles peuvent conduire à des améliorations significatives de la qualité de la solution. Enfin, nous exposons quelques pistes de recherches futures. / This thesis is about forecasting new shipper-demand requests and carrier-capacity offers for operational planning of Many-to-One-to-Many (M1M) systems. Such a system acts as an intermediary decision-maker between shippers and carriers, coordinating the transportation of goods from shippers to consignees (shipment recipients) using capacity offered from carriers. The decision-maker makes the decisions within an operational planning horizon, optimizing these decisions accounting for uncertainty over future time periods. To support the decisions, forecasting new shipper-demands and carrier capacities is essential. This leads to multi-variate multi-step time series forecasting problems. The objective of this work is to analyze the impact of forecast errors on the solution quality for a given M1M operational planning optimisation method. This thesis first presents the M1M system structure, operational planning, and related forecasting tasks. It explains the characterization of the shipper requests and carrier offers. We describe how forecasting can support the decisions by defining the needed information for the decision-maker over the operational horizon. We then cover the optimization of load-to-carrier assignments introducing a deterministic formulation and the forecasts used as input. In the absence of real data, we generate a synthetic data set that is then used for estimating forecasting models. The aim is to define a few forecasting models that exhibit some errors so that we can assess their impact on the solution quality for the operational planning problem. In this context, we compare several ARIMA models to predict future requests and offers. We find that the models with relatively low forecast errors can lead to significant improvements in solution quality. Finally, we outline a few directions for future research.

Le premier site de cryptomarché, hébergé dans le darkweb, a été lancé en 2011. Ces plateformes rendent possible la vente de divers produits et services illicites. Depuis, de nombreuses interventions policières ont été effectuées dans le but mettre un frein à leurs activités. Malgré de nombreuses tentatives, les effets de ces opérations se sont avérés limités et temporaires. En effet, les revenus générés par cet écosystème sont en constante augmentation. Récemment, les forces policières ont changé leur approche et ont tenté de nouvelles stratégies pour mettre un terme à ce trafic. L’efficacité de ces interventions reste inconnue, car très peu d’études s’y sont attardées. L’objectif de ce mémoire est donc de comprendre quels sont les impacts des opérations policières non traditionnelles sur les participants des cryptomarchés. À l’aide de données récupérées sur différents forums de discussion orientés sur cet écosystème distinct et sa communauté, nous étudierons les effets de deux opérations policières récentes, soit la fermeture de la plateforme DeepDotWeb, et l’opération DisrupTor. Les principaux résultats démontrent que ces interventions ont ébranlé les activités commerciales de ces sites et ont affecté la confiance des membres de la communauté. Malgré l’augmentation de la perception des risques chez plusieurs, les membres ne sont toutefois pas découragés et tentent de trouver une façon de contourner les obstacles imposés par les interventions des forces de l’ordre, en améliorant la structure en place ou en innovant vers de nouveaux outils technologiques. Cependant, les capacités d’adaptation des participants semblent atteindre une certaine limite, et leur essoufflement est perceptible. / The first cryptomarket, hosted in the darkweb, was launched in 2011. These platforms make it possible to sell various illicit products and services. Since then, numerous police interventions have been carried out with the aim of shutting down their activities. Despite many attempts, the effects of the opreations turned out to be limited and temporary. Indeed, the income generated by these websites is constantly increasing. Recently, the police forces have changed their approach and tried new strategies in order to stop this narcotics network. The effectiveness of these interventions remains unknown, as very few studies have focused on them. The objective of the research is therefore to understand the impacts of non-traditionnal police operations on cryptomarket participants. Using data collected from various discussion forums focused on this distinct ecosystem and its community, we will study the effects of two recent police operations : the closure of the DeepDotWeb website, and Operation DisrupTor. The main results show that these interventions have shaken the commercial activities of the ecosystem and have affected the confidence of its community. Despite the increase in risk perception among many, members are not, however, discouraged, and try to find a way to circumvent the obstacles imposed by the police interventions, either by improving the infrastructure in place or by innovating toward new technological tools. However, the coping skills of the participants seem to have reached a certain limit, and their shortness of breath is noticeable.

Les futurs réseaux de distribution d’électricité devront héberger une part importante et croissante de sources d’énergies renouvelables intermittentes. De plus, ils devront faire face à une part croissante de véhicules électriques. Ces tendances induisent le besoin de nouveaux paradigmes et architectures d’exploitation du réseau de distribution, afin de fiabiliser les réseaux et d'assurer la qualité de fourniture d’électricité. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle architecture capable de favoriser la collaboration entre les acteurs du marché de gros, les gestionnaires de réseau de distribution et les clients finaux, afin de tirer parti des ressources énergétiques distribuées tout en prenant en compte les contraintes des réseaux de distribution. L’architecture est conçue pour fournir des services innovants de gestion de la demande résidentielle, dans le cadre de l'autoconsommation individuelle et collective (à l'échelle d'un quartier). La thèse apporte trois contributions principales. D'abord, sur la base de l'internet des objets et de la technologie blockchain, la thèse fournit les éléments de base pour les futures architectures de gestion de l'énergie au niveau du réseau de distribution. Ensuite, en focalisant sur les services rendus par de telles architectures, nous proposons un marché intra-journalier au pas horaire pour l'échange local de l'énergie renouvelable entre maisons, associé à un mécanisme d'allocation dynamique des phases afin d'améliorer la qualité de fourniture. Finalement, nous proposons un mécanisme de contrôle en temps réel pour l'ajustement des transactions du marché vers des échanges finaux d'électricité qui respectent les restrictions posées par le gestionnaire du réseau électrique. / Future electricity distribution grids will host an important and growing share of variable renewable energy sources and local storage resources. Moreover, they will face new load structures due for example to the growth of the electric vehicle market. These trends raise the need for new distribution grid architecture and operation paradigms to keep the grid stable and to ensure quality of supply. In addition, these new paradigms will enable the provision of advanced new services. In this thesis we propose a novel architecture capable of fostering collaboration among wholesale market actors, distribution system operators and end customers, to leverage flexible distributed energy resources while respecting distribution system constrains. The architecture is designed for providing innovative residential demand side management services, with a special focus on services enabled by self-consumption at the household and neighborhood level. Following these general objectives, the thesis provides three main contributions. First, based on internet of things and blockchain technology, we propose the building blocks for future distribution grid energy management architectures. Then, focusing on the services enabled by such architectures, we propose hour-ahead markets for the local exchange of renewable energy among households together with dynamic phase allocation mechanism to improve the quality of electricity supply. Finally, we propose a real time control mechanism for the adjustment of market decisions to satisfy distribution system operator constraints.

L’Internet des Objets (IdO) et le déploiement des équipements connectés permettent la mise en place de solutions de Gestion Active de la Demande(GAD) avancées. En effet, il devient possible d’avoir plus de visibilité et un contrôle fin sur différents équipements qui consomment, stockent ou produisent de l’énergie dans une maison. Dans cette thèse, nous considérons des solutions ayant la capacité de produire des décisions de contrôle direct à différents niveaux de granularité en fonction des variables mesurées dans les habitats. Le contrôle est basé sur une optimisation d’utilité perçue. Des fonctions utilité sont définies à travers une approche générique qui considère la flexibilité de la charge et l’impact des décisions de contrôle sur les utilisateurs. L’approche proposée n’impose pas de restrictions sur le type des équipements contrôlés ni sur la granularité des décisions de contrôle. Ceci permet un contrôle joint d’équipements hétérogènes. Nous considérons trois types d’architectures de contrôle à savoir: des solutions centralisées, partiellement distribuées et entièrement distribuées. Ces architectures diffèrent dans la distribution de la prise de décision entre les entités impliquées dans le contrôle et les données qui sont mis à disposition de ces entités. L’analyse numérique montre les compromis des solutions proposées du point de vue de la performance, de l’extensibilité et de la complexité. / The Internet of Things (IoT) paradigm brings an opportunity for advanced Demand Response (DR) solutions. Indeed, it enables visibility and control on the various appliances that may consume, store or generate energy within a home. In this thesis, we consider solutions having the capability to produce direct control decisions at different granularities based on variables measured at homes. Control schemes are driven by an optimization based on utility functions. These functions are defined based on a generic approach that considers load’s flexibility and the impact of control decisions on users. The proposed approach does not impose any restrictions on the type of controlled appliances nor on the granularity of control decisions. This enables joint control of heterogeneous loads. We consider three types of control architectures, namely centralized, partially distributed and fully distributed solutions. Schemes based on these architectures differ in the distribution of decision making among entities involved in the control and data that is made available to these entities. Numerical analysis shows the trade-offs of proposed solutions from a performance, scalability and complexity perspectives.

Pays en développement avec une demande d’électricité croissante, le Vietnam a instauré la tarification progressive de l’électricité résidentielle. La fixation du tarif de l’énergie est toujours une question délicate, entre gestion de la demande, lutte contre la pauvreté, effets sur l’inflation, besoins d’investissement pour assurer la sécurité énergétique et le développement des technologies vertes. Cette action nécessite une maîtrise très profonde du comportement des consommateurs ainsi que la demande des ménages. La thèse a pour but d’explorer les facteurs qui impactent la demande d’électricité Vietnamienne au niveau résidentielle en se basant sur : les prix, les revenus, la démographie (comprenant la taille et la composition des foyers) et les vagues de chaleur. Les données de « pool et panel » sont collectées à partir des trois micro enquêtes sur le niveau de vie des foyers vietnamiens en 2012, 2014, 2016.Cette thèse estime économétriquement la demande d’électricité des ménages. Elle innove sur deux points de méthode.Premièrement, elle utilise les données individuelles issues des enquêtes nationales, avec le détail de la structure des tarifs et des factures d’électricité des ménages répondants. Cela dépasse donc les limites de beaucoup de recherches passées qui étaient basées soit sur données nationales agrégées, soit sur données individuelles mais avec une quantité et un prix imputés, soit sur données individuelles avec le détail de la structure des tarifs et des factures d’électricité mais au niveau régional seulement. Cette innovation est possible car le marché de l’électricité au Vietnamien est monopolistique, avec un seul vendeur – Electricité de Vietnam (EVN), à qui le gouvernement commande d’utiliser une grille tarifaire homogène pour tout le pays.Deuxièmement, la thèse propose une nouvelle façon d’explorer l’impact des hautes températures sur la demande d’électricité. La méthode propose d’ajouter une variable muette qui représente l’occurrence d’une vague de chaleur. Cette variable est complémentaire de la notion « Degrés-jours de refroidissement » qui représente la température dans la plupart des études précédentes.Les conclusions principales sont que: (i) Les ménages réagissent aux prix marginaux, la demande est élastique par rapport au prix. (ii) Il existe un seuil de revenu à partir duquel la consommation d'électricité des foyers augmente quand le revenu augmente : la consommation d'électricité des foyers ayant ce revenu peut être considérée comme le niveau de besoin fondamental, un seuil de pauvreté pour l’électricité. (iii) La progressivité de la tarification ne pénalise pas les familles nombreuses : le tarif progresse moins vite que les d’économies d'échelle des dépenses d'électricité. (iv) Nous n’observons pas d’effet de la composition du foyer en termes enfants / adultes / personnes âgés sur la dépense d'électricité. (v) Les vagues de chaleur - un phénomène lié au changement climatique - impactent la demande d’électricité et devraient être mieux prises en compte dans l’estimation de la demande. / As a developing country with surging demand in electricity, Vietnam has implemented demand-side management in the residential electricity market, such as increasing block tariffs to balance the tension between energy security and the development of clean technology. The implementation of demand-side management requires a deep understanding of customer behaviors and household demand. The thesis aims to explore the factors impacting on Vietnamese residential electricity demand in the period of 2012–16. The exploration focuses on four main factors: prices, income, demographics (including household size and composition), and heatwaves. The data are a pool data set and a panel data set which have been constructed from the three rounds of the micro survey Vietnam Household Living Standard Survey (VHLSS) in 2012, 2014 and 2016.The thesis has two novel points in estimating household electricity demand function.First, it uses micro survey data at national level, with detailed tariff structures and private electricity billing. In the past, researches have often used national aggregate data or national micro survey data with imputed quantity or price. Researches that use micro survey data with detail tariff schedules and electricity bills are often at a regional level rather than at a national level due to the absence of national data on tariff structures. The residential electricity market in Vietnam is a monopoly with a single seller, Vietnam Electricity (EVN). Electricity tariff schedules are proposed by EVN and set by the Government and are thus uniform in national scale. This provides a chance to estimate demand function from national micro survey data, with full detail of electricity prices and billings.Second, the thesis proposes a new way to capture the impact of high temperature on electricity demand. That is, to include an additional dummy variable to represent the extreme distribution of temperature. The additional dummy variable is a complement to the concept of cooling degree days which is a popular representation of temperature in previous researches.The estimate results lead to five main conclusions. (i) Households do respond to marginal prices and demand is elastic to price. (ii) There exists an income threshold from which household electricity consumption increases as income increases. The electricity consumption of households in the income group is the reference level of electricity poverty threshold. (iii) The increasing block tariff does not cancel out economies of scale in electricity expenditure of households. (iv) There is no difference in electricity expenditure across children, adults and elders. (v) Heatwaves – a climate change related phenomenon – do have impacts on electricity demand and need to be addressed carefully in estimating electricity demand in the future.

La présente recherche porte sur les demandes d’aide formulées par des étudiants universitaires de premier cycle qui suivent un cours en ligne. Plus précisément, les liens de celles-ci avec l’autorégulation sont étudiés. En effet, quoique demander de l’aide lorsqu’une difficulté est rencontrée est considéré comme favorisant l’apprentissage (Nelson-Le Gall, 1981; Puustinen, 2013), il existe peu d’études sur cette stratégie d’apprentissage dans un cours en ligne (Koc et Liu, 2016; Puustinen, 2012). Par conséquent, cette thèse a pour objectif général de mieux comprendre la demande d’aide dans le contexte de cours en ligne et poursuit les trois objectifs spécifiques suivants : 1) Décrire les demandes d’aide d’étudiants de premier cycle universitaire dans un cours en ligne; 2) Comparer les demandes d’aide des étudiants à leurs stratégies déclarées sur l’autorégulation de la cognition et du comportement; 3) Adapter le modèle de la demande d’aide autorégulée de Puustinen (2013) aux étudiants de premier cycle universitaire dans un cours en ligne. Cette recherche, de type descriptif et exploratoire, est basée sur une méthodologie mixte permettant de recueillir les pratiques déclarées mais aussi les pratiques réelles des étudiants. Ainsi, 116 étudiants inscrits au premier cycle à l’Université Laval et qui suivaient un cours en ligne ont accepté de participer à la recherche. Les questionnaires en ligne auxquels ils ont répondu, les courriels et messages sur le forum qu’ils ont envoyés, de même que les traces qu’ils ont laissées sur la plateforme de l’environnement d’apprentissage ont été analysés. Les résultats de l’étude ont montré que, dans l’ensemble, les étudiants s’autorégulent régulièrement en ce qui concerne leur cognition et leur comportement. Des traces de cette autorégulation ont ainsi pu être détectées dans leurs messages de demande d’aide. Cette étude a aussi révélé qu’une majorité d’étudiants n’a pas demandé d’aide, que ce soit par courriel ou sur les forums de discussion. Les raisons de ce comportement n’ont pu être identifiées, mais des pistes d’explication sont avancées. En outre, plusieurs indicateurs d’autorégulation tirés du modèle de Puustinen (2013) ont pu être validés, tandis que d’autres, non identifiés dans celui-ci, y ont été ajoutés, à des fins d’adaptation à notre contexte. / This research focuses on requests for help from undergraduate students attending an online course. Specifically, the links of these with self-regulation are studied. Indeed, although asking for help when a difficulty is encountered promotes learning (Nelson-Le Gall, 1981; Puustinen, 2013), few studies on this learning strategy in an online course have been conducted (Koc et Liu, 2016; Puustinen, 2012). Therefore, this thesis aims to better understand requests for help in the context of online courses and pursues the following three specific objectives: 1) Describe requests for help from undergraduate students in an online course; 2) Compare students' requests for help with their declared strategies regarding self-regulation of cognition and behavior; 3) Adapt the model of help-seeking of Puustinen (2013) to undergraduate students in an online course. This descriptive and exploratory research is based on a mixed methodology to collect the declared strategies but also the actual practices of students. Thus, 116 undergraduate students at Laval University who were taking an online course agreed to participate in the research. The online questionnaires they responded to, the e-mails and forum posts they sent, and the meta-data tracking their usage of the learning environment platform were analyzed. The results of the study showed that, overall, students routinely self-regulate regarding their cognition and behavior. Traces of this self-regulation could be detected in their help request messages. This study also revealed that most students did not ask for help, neither by email nor on the discussion forums. The reasons for this behavior could not be identified, but possible explanations are proposed. In addition, several self-regulatory indicators from the Puustinen (2013) model were validated. Additional indicators, not present in Puustinen's research, were added in order to adapt to our context.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / L'objectif de ce mémoire est d'appliquer la méthodologie du modèle logit mixte dans le cadre de l'estimation de la demande de transport. L'idée de base est de remplacer le modèle logit emboîté, construit par l'équipe de chercheurs de University of Toronto, par un modèle beaucoup plus flexible qui est le logit mixte à erreurs composées. Avant de procéder à l'estimation, un exercice d'identification plutôt complexe doit être effectué étant donnée la structure riche de la matrice des covariances. Le modèle est calibré avec les données provenant du sondage sur les habitudes de déplacements de la grande région de Toronto : Transportation Tomorow Survey (TTS). Les résultats affichent un bon comportement et le modèle est capable de capter une partie de la corrélation recherchée par la structure des facteurs. Le modèle logit mixte emboîté performe mieux que le modèle logit standard au niveau de la vraisemblance maximisée et de la prévision des probabilités de choix.

Dans ce mémoire, nous investiguons le niveau d’intérêt de la clientèle résidentielle de Gaz Métro pour remplacer une partie de leur consommation de gaz naturel par du biométhane. Plus particulièrement, nous tentons d’identifier les caractéristiques pouvant expliquer un intérêt plus ou moins important pour le paiement d’un supplément pour consommer du biométhane. L’analyse se base sur un échantillon de 200 clients de Gaz Métro. Ces données ont l’avantage de fournir beaucoup d’information sur les caractéristiques socio-économiques des répondants, incluant le niveau de revenu, le niveau d’éducation ainsi que la taille du ménage. Afin de décomposer l’effet de chacune de ces caractéristiques sur l’intérêt pour le biométhane (exprimé sous forme de variables discrètes), la méthode économétrique retenue repose sur un modèle logit multinomial ordonné. Nous découvrons un lien positif entre l’intérêt à payer un supplément pour consommer le biométhane et le fait d’avoir un revenu élevé, d’être jeune ainsi que la sensibilité environnementale. À l’inverse, le fait d’être plus âgé a un effet négatif sur l’intérêt pour le biométhane.