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Cette thèse se compose de quatre chapitres:Le chapitre 1 étudie la distribution du temps de coalescence (plus récent ancêtre commun) de deux individus tirés au hasard (uniformly) dans la génération actuelle d'un processus de Bienaymé-Galton-Watson en temps continu.Dans le chapitre 2, nous obtenons une représentation de la diffusion de Feller logistique en termes des temps locaux d'un mouvement brownien réfléchi H avec une dérive qui est affine en le temps local accumulé par H à son niveau actuel.Le chapitre 3 considère la diffusion de Feller avec compétition générale. Nous donnons des conditions précises sur le terme de la concurrence, pour le but de décider si le temps d'extinction (qui est aussi la hauteur du processus) reste borné ou non lorsque la taille initiale de la population tend vers l'infini, et de même pour la masse totale du processus.Dans le chapitre 4, nous généralisons les résultats du chapitre 3 pour le cas du processus de branchement à espace d'état continu avec compétition à trajectoires discontinues. / This thesis consists of four chapters:Chapter 1 investigates the distribution of the coalescence time (most recent common ancestor) for two individuals picked at random (uniformly) in the current generation of a continuous time Bienaymé-Galton-Watson process.In chapter 2 we obtain a Ray-Knight representation of Feller's branching diffusion with logistic growth in terms of the local times of a reflected Brownian motion H with a drift that is affine in the local time accumulated by H at its current level.Chapter 3 considers the Feller's branching diffusion with general competition. We give precise conditions on the competition term, in order to decide whether the extinction time (which is also the height of the process) remains or not bounded as the initial population size tends to infinity, and similarly for the total mass of the process.In chapter 4 we generalize the results of chapter 3 to the case of continuous state branching process with competition which has discontinuous paths.

Le but de cette thèse est de construire un modèle de détection des changements de phase -passages de marché haussier à baissier et vice versa - du marché des actions américaines cotées, en utilisant un nombre relativement important de variables à la fois fondamentales (macroéconomiques et microéconomiques) et issues de l’analyse technique.Le modèle statistique retenu est la régression logistique statique, avec un retard pour les variables explicatives allant de zéro à trois mois. Les huit variables les plus significatives parmi vingt candidatesont été sélectionnées à partir des données mensuelles du S&P500 sur la période 1963-2003. Le modèle obtenu a été testé sur 2004-2013 et sa performance a été supérieure à celles de la stratégie Buy & Holdet d’un modèle univarié utilisant la variable ayant le plus fort pouvoir de détection - ce dernier modèle ayant fait l’objet d’une étude dans la littérature.Il a également été montré que des variables non encore considérées dans la littérature - la moyenne mobile sur les six derniers mois des créations nettes d’emplois non-agricoles, la base monétaire et le Composite Leading Indicator de l’OCDE - ont un pouvoir de détection significatif pour notre problématique. D'autre part, la variable binaire indiquant la position du S&P500 par rapport à sa moyenne mobile des dix derniers mois - variable de type analyse technique - a un pouvoir prédictif beaucoup plus élevé que les variables fondamentales étudiées. Enfin, les deux autres variables les plus statistiquement significatives sont macroéconomiques : l'écart entre les taux à dix ans des T-bonds et à trois mois des T-bills et la moyenne mobile des créations d’emplois non-agricoles. / The goal of this thesis is to build a model capable of detecting the reversals - shift from bull market to bear market or vice versa - of the American stock market, by using a relatively large number of explanatory variables, both of fundamental (macroeconomic and microeconomic) and of ‘technical analysis’ types.The statistical model used is static logistic regression, with lags for the independent variables ranging from zero to three months. Starting with twenty variables, the eight most significant ones have been selected on a training set consisting of monthly data of the S&P500 between 1963 and 2003. There sulting model has been tested over the 2004-2013 period and its performance was better than those of a buy & hold strategy and of a univariate model based on the variable with the highest predictive power – the latter model being the focus of a paper in the current literature. Another contribution of the thesis is that some variables not yet studied in the literature – the six month moving average of net non-farm job creations, the monetary base and the OECD Composite Leading Indicator – are statistically significant for our problem. Moreover, the predictive power of the binary variable indicating whether the S&P500 is above or below its ten-month moving average – a technical analysis variable – is much higher than that of the fundamental variables which have been considered. Finally, the two other most significant variables are macroeconomic ones: the spread between the ten-year T-bond and three-month T-bill rates and the moving average of non-farm jobs creations.

Alors que les mutations s’accélèrent et l’instabilité semble permanente, l’esprit d’entreprise est valorisé par les acteurs publics et privés. En France, l’auto-entrepreneur, créé par la loi n° 2008-776 du 4 août 2008, favorise l’accès à l’entrepreneuriat au plus grand nombre. Depuis 2009, les créations d’entreprises comptent pour plus de moitié d’auto-entrepreneurs. Aussi, l’existence d’une dynamique entrepreneuriale spécifique à ces créations se pose. La recherche s’inscrit dans une approche constructiviste d’essai d’explication du phénomène par l’identification des caractéristiques des auto-entrepreneurs en comparaison aux autres entrepreneurs. Elle prend racine dans l’examen de 700 dossiers d’évaluation de projets en phase amont de la création/ reprise dans le sud Finistère, soit, de fin 2008 à début 2012 près d’1% des créations / reprises en Bretagne. L’appui sur les paradigmes entrepreneuriaux amène à rapprocher des standards théoriques génériques à des constatations issues du terrain. Une approche hypothético-déductive permet d’identifier les caractéristiques des auto-entrepreneurs en comparaison aux autres entrepreneurs. L’analyse qualitative thématique d’entretiens biographiques d’auto-entrepreneurs triangule et confirme les résultats. La recherche questionne le paradigme de la création/ obtention de valeur nouvelle ou existante. Elle interroge le processus schumpétérien d’innovation créatrice versus destructrice, et sa possible mobilisation dans une lecture du succès de l’auto-entrepreneur. Elle propose une approche effectuale de la création en auto-entrepreneuriat. Elle confirme le rôle de l’accompagnement en phase amont de la création/ reprise d’entreprises. / While mutations accelerate and instability seems to be permanent, entrepreneurship is valued by public and private actors. In France, the auto-entrepreneur, created by Law No. 2008-776 of 4 August 2008, promotes access to entrepreneurship to greater numbers. Since 2009, the auto-entrepreneurs account for more than half of self-employed entrepreneurs. Also, the existence of a specific entrepreneurial approach to business creation projects under this status arises. This research is part of a constructivist approach to explain the phenomenon by identifying the characteristics of auto-entrepreneurs in comparison to other entrepreneurs. It is rooted in the examination of 700 projects evaluated in upstream phase of the creation / buyout in the southern Finistère, from late 2008 to early 2012, almost 1% of the creation / buyout firms on the Brittany area. The support of entrepreneurial paradigms leads to closer generic theoretical standard to findings from the field. A counterfactual approach identifies the characteristics of auto-entrepreneurs in comparison to other entrepreneurs. Thematic qualitative analysis of biographical interviews of auto-entrepreneurs triangulates and confirms the results. The research questions the paradigm of creating / obtaining new or existing value. She questions the Schumpeterian process of creative versus destructive innovation, and its possible mobilization in a reading of the success of the auto-entrepreneur. It offers effectual approach creation depending on the status of auto-entrepreneur. It confirms the role of the accompanying upstream phase of the creation / buyout business.

Cette recherche se penche sur l’impact des facteurs contextuels, familiaux et individuels dans l’accessibilité au postsecondaire des Premières Nations et des Métis âgés entre 18 et 34 ans qui vivent hors collectivités des Premières Nations au Canada. En plus de l’impact de ces facteurs au niveau national, cette recherche s’intéresse aussi à leur impact selon les trois types de systèmes scolaires canadiens « à choix exclusif », « à choix progressif » et « à choix multiples ». Des régressions logistiques multinomiales ont été réalisées sur les données de l’enquête auprès des peuples Autochtones de 2012. Trois groupes de facteurs qui totalisent 24 indicateurs ont été examinés afin de répondre aux questions de recherche. Les résultats de cette recherche montrent que même si les facteurs contextuels, tels que l’environnement social et scolaire au secondaire et les facteurs familiaux, tels que la scolarité des membres de la famille sont déterminants dans l’accès au postsecondaire des Autochtones, les facteurs individuels sont les principaux facteurs prédictifs de cet accès. Parmi les facteurs les plus importants, il y a la performance académique et le décrochage scolaire, suivi de l’âge qui affecte considérablement cet accès, particulièrement à l’université. De plus, l’analyse de l’effet de modération selon les trois systèmes scolaires canadiens a également permis de distinguer une différence significative entre ces derniers qui est perceptible, d’une part, par les variances expliquées et, d’autre part, par l’impact différé des trois groupes de facteurs étudiés. / This research assesses the impact of contextual, family and individual factors in access to postsecondary education of First Nations and Métis people aged between 18 and 34 years old, living outside First Nations communities in Canada. This research examines also the impact of these factors across the three postsecondary types of school systems of Canada, i.e., “exclusive choice”, “progressive choice” and “multiple choice”. Multinomial logistic regression analyses were performed on the data of the Aboriginal Peoples Survey of 2012. Three groups of factors totaling 24 indicators were examined in order to answer the research questions. The results of this research show that, while contextual factors, such as the social and academic environment and family factors, such as the high academic level of family’s members are determinant in access to postsecondary education among Aboriginals living outside First Nations communities, the individual factors are the main predictors of this access. Among these main predictors, there are academic performance, dropping out of school and age. In addition, the analysis of moderation effects according to the three postsecondary types of systems present in Canada showed significant differences that can be seen, first, in the explained variance and second, in the difference between the importance of the different groups of factors in each system.

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La récente crise financière qui a débuté aux États-Unis en 2007 a révélé les faiblesses du système bancaire international se traduisant par l’effondrement de nombreuses institutions financières aux États-Unis et aussi par l’augmentation de la part des prêts non performants dans les bilans des banques européennes. Dans ce cadre, nous proposons d’abord d’estimer et de tester l’efficacité des modèles de prévisions des défaillances bancaires. L’objectif étant d’établir un système d’alerte précoce (EWS) de difficultés bancaires basées sur des variables financières selon la typologie CAMEL (Capital adequacy, Asset quality, Management quality, Earnings ability, Liquidity). Dans la première étude, nous avons comparé la classification et la prédiction de l’analyse discriminante canonique (CDA) et de la régression logistique (LR) avec et sans coûts de classification en combinant ces deux modèles paramétriques avec le modèle descriptif d’analyse en composantes principales (ACP). Les résultats montrent que les modèles (LR et CDA) peuvent prédire la faillite des banques avec précision. De plus, les résultats de l’ACP montrent l’importance de la qualité des actifs, de l’adéquation des fonds propres et de la liquidité en tant qu’indicateurs des conditions financières de la banque. Nous avons aussi comparé la performance de deux méthodes non paramétriques, les arbres de classification et de régression (CART) et le nouveau modèle régression multivariée par spline adaptative (MARS), dans la prévision de la défaillance. Un modèle hybride associant ’K-means clustering’ et MARS est également testé. Nous cherchons à modéliser la relation entre dix variables financières et le défaut d’une banque américaine. L’approche comparative a mis en évidence la suprématie du modèle hybride en termes de classification. De plus, les résultats ont montré que les variables d’adéquation du capital sont les plus importantes pour la prévision de la faillite d’une banque. Enfin, nous avons étudié les facteurs déterminants des prêts non performants des banques de l’Union Européenne durant la période 2012-2015 en estimant un modèle à effets fixe sur données de panel. Selon la disponibilité des données nous avons choisi un ensemble de variables qui se réfèrent à la situation macroéconomique du pays de la banque et d’autres variables propres à chaque banque. Les résultats ont prouvé que la dette publique, les provisions pour pertes sur prêts, la marge nette d’intérêt et la rentabilité des capitaux propres affectent positivement les prêts non performants, par contre la taille de la banque et l’adéquation du capital (EQTA et CAR) ont un impact négatif sur les créances douteuses. / The recent financial crisis that began in the United States in 2007 revealed the weaknesses of the international banking system resulting in the collapse of many financial institutions in the United States and also the increase in the share of non-performing loans in the balance sheets of European banks. In this framework, we first propose to estimate and test the effectiveness of banking default forecasting models. The objective is to establish an early warning system (EWS) of banking difficulties based on financial variables according to CAMEL’s ratios (Capital adequacy, Asset quality, Management quality, Earnings ability, Liquidity). In the first study, we compared the classification and the prediction of the canonical discriminant analysis (CDA) and the logistic regression (LR) with and without classification costs by combining these two parametric models with the descriptive model of principal components analysis (PCA). The results show that the LR and the CDA can predict bank failure accurately. In addition, the results of the PCA show the importance of asset quality, capital adequacy and liquidity as indicators of the bank’s financial conditions. We also compared the performance of two non-parametric methods, the classification and regression trees (CART) and the newly multivariate adaptive regression splines (MARS) models, in the prediction of failure. A hybrid model combining ’K-means clustering’ and MARS is also tested. We seek to model the relationship between ten financial variables (CAMEL’s ratios) and the default of a US bank. The comparative approach has highlighted the supremacy of the hybrid model in terms of classification. In addition, the results showed that the capital adequacy variables are the most important for predicting the bankruptcy of a bank. Finally, we studied the determinants of non-performing loans from European Union banks during the period 2012-2015 by estimating a fixed effects model on panel data. Depending on the availability of data we have chosen a set of variables that refer to the macroeconomic situation of the country of the bank and other variables specific to each bank. The results showed that public debt, loan loss provisions, net interest margin and return on equity positively affect non performing loans, while the size of the bank and the adequacy of capital (EQTA and CAR) have a negative impact on bad debts.

Auch wenn Multichannel-Vertriebsstrategien Gegenstand vieler Untersuchungen sind, befassen sich nur wenige Studien mit ihren Auswirkungen auf Logistik- und Transportorganisation. Die zentralen Fragen lauten daher: Wie verändern sich die Warenströme durch die Einführung des Lebensmittelonlinehandels? Und haben verschiedene Formen von Onlineangeboten unterschiedliche Auswirkungen auf die Warenströme? Für die vorliegende kumulative Dissertation wurden Daten aus Frankreich und Deutschland analysiert. Im Mittelpunkt standen die Auswirkungen des Lebensmittelonlinehandels auf die Lieferkette, einschließlich der letzten Meile. Darüber hinaus war es das Ziel, die Strategien und den logistischen Transport der Distributoren im Hinblick auf den Kontext, in dem sie auftreten, zu verstehen. Die Arbeit bietet eine umfassende Untersuchung der beiden Märkte Deutschland und Frankreich. Die Ergebnisse einer vergleichenden Analyse zeigen, wie unterschiedlich sich die Warenflüsse über die gesamte Supply Chain durch das Angebot von Onlinewaren verändern. Neben der letzten Meile erfahren auch die vorgelagerten Strukturen in der Lieferkette eine Veränderung: I) Neue Standorte in Kundennähe für die Organisation der Onlinelebensmitteldistribution werden erschlossen. II) Eine Dezentralisierung von Distributionsstrukturen findet statt. III) Es entstehen neue Beziehungen zwischen Akteuren der Lieferkette. Die Ergebnisse der Analysen tragen zu einem besseren systematischen Verständnis von Onlinelebensmittelpraktiken bei Forschern und Praktikern bei. / Even though multichannel distribution strategies are the subject of many research studies, few have addressed their impact on logistics and transport organisations. The present research addresses this gap by investigating the central questions: ‘How do commodity flows change through the introduction of online grocery services? Can different configurations of online grocery services, and thus different commodity flows, be observed in France and Germany?’ For this cumulative dissertation, data from France and Germany were analysed. The impact of online grocery sales on supply chains was examined through a comparative analysis, and the relevance of different settings and contextual environments was established. The analyses show that the decision to offer goods online impacts the entire supply chain of the grocer, and the impact differs in France and Germany. Order processing, last-mile delivery and upstream structures in the supply chain are experiencing three fundamental areas of change: I) new locations for the organisation of online food distribution – usually close to the customers – are being developed; II) a decentralisation of distribution structures is taking place; and III) new relationships between actors in the supply chain are emerging. The thesis systematically records and describes adaptation mechanisms and reveals the differences in the supply chain structures compared to the stationary food trade. Based on the structured analysis of two neighbouring but distinct markets, further insights relevant to research and practice could be generated. The results of the analyses contribute to a better systematic understanding of online food practices among researchers and practitioners. / Bien que les stratégies de distribution multicanale fassent l'objet de nombreuses recherches, peu d'études traitent de leur impact sur l’organisation de la logistique et des transports. Par conséquent, notre problématique est la suivante : comment les flux de marchandises évoluent-ils suite à l'introduction de l'épicerie en ligne ? Et quels sont les impacts des différentes formes d'offres en ligne sur les chaines d’approvisionnement ? Pour ce mémoire de synthèse, des données provenant de France et d'Allemagne ont été analysées et comparées. L'accent est mis sur l'impact du commerce d'alimentaire en ligne sur la totalité de la chaîne d'approvisionnement. En outre, l'objectif de ce mémoire est de comprendre les stratégies logistiques et de transport des distributeurs en fonction du contexte géographique dans lequel ils interviennent. La recherche est basée sur un ensemble de méthodes, en mettant l'accent sur les méthodes de la recherche qualitative et les analyses quantitatives complémentaires. Grâce à la comparaison de la situation en France et en Allemagne, et à l'analyse approfondie des acteurs du marché (via des entretiens avec des experts), le mémoire offre une réflexion complète sur les deux marchés. Les résultats des analyses montrent que l'offre des biens alimentaire en ligne modifie le flux des marchandises toute au long de la chaine d’approvisionnement, depuis le traitement des commandes jusqu’à la livraison. En effet : 1) de nouveaux sites pour l'organisation de la distribution alimentaire en ligne sont développés, souvent situés à proximité des clients ; 2) on observe une décentralisation des structures de distribution ; 3) de nouvelles relations entre les acteurs de la chaîne d'approvisionnement apparaissent. Les résultats de ces analyses contribuent à une meilleure compréhension systématique des pratiques de la distribution alimentaire en ligne.

Dans cette étude, j’examine la propension à former une union interethnique parmi les Canadiens arabes de seconde génération et de génération 1.5 en utilisant les données du recensement canadien de 2016. L’analyse descriptive montre que les unions interethniques sont fréquentes au sein de cette population. Environ la moitié des hommes (56%) et des femmes (49%) sont dans une union interethnique avec une personne non-Arabe d’origine immigrante ou un(e) Canadien(ne) de troisième génération ou des générations suivantes. La régression logistique multinomiale révèle que les hommes et les femmes avec un niveau d’éducation plus élevé, une ascendance partiellement arabe et un statut d’immigrant de deuxième génération sont significativement plus enclins à être en union interethnique qu’à être en union intraethnique avec un immigrant de première génération. Conformément à la théorie de l’assimilation segmentée, ces résultats suggèrent que l’intégration socioéconomique et l’acculturation contribuent à la propension des descendants arabes à former des unions avec des individus non-arabes. La propension des descendants arabes à être en union intraethnique avec des immigrants de première génération ou des descendants est aussi une problématique dont je discute. / In this study, I examine the propensity to form interethnic unions among the 1.5 and second generations of Arab Canadians using the 2016 Canadian census data. The descriptive analysis shows that interethnic unions are common within this population. About half the men (56%) and the women (49%) are in an interethnic union with a non-Arab person with an immigrant background or a Canadian of third generation or subsequent generations. The multinomial logistic regression reveals that men and women with higher educational attainment, part Arab ancestry and second-generation immigrant status are significantly more prone to be in an interethnic union than in an intraethnic union with a first-generation immigrant. In accordance with the segmented assimilation theory, these results suggest that socioeconomic integration and acculturation contribute to the propensity of Arab descendants to form unions with non-Arab individuals. The propensity of Arab descendants to be in intraethnic unions with first generation-immigrants or with descendants of immigrants (1.5 and second generations) is also discussed in this thesis.

Les modèles uplift (levier en français) traitent de l'inférence de cause à effet pour un facteur spécifique, comme une intervention de marketing. En pratique, ces modèles sont construits sur des données individuelles issues d'expériences randomisées. Un groupe traitement comprend des individus qui font l'objet d'une action; un groupe témoin sert de comparaison. La modélisation uplift est utilisée pour ordonner les individus par rapport à la valeur d'un effet causal, par exemple, positif, neutre ou négatif. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle façon d'effectuer la sélection de modèles pour la régression uplift. Notre méthodologie est basée sur la maximisation du coefficient Qini. Étant donné que la sélection du modèle correspond à la sélection des variables, la tâche est difficile si elle est effectuée de manière directe lorsque le nombre de variables à prendre en compte est grand. Pour rechercher de manière réaliste un bon modèle, nous avons conçu une méthode de recherche basée sur une exploration efficace de l'espace des coefficients de régression combinée à une pénalisation de type lasso de la log-vraisemblance. Il n'y a pas d'expression analytique explicite pour la surface Qini, donc la dévoiler n'est pas facile. Notre idée est de découvrir progressivement la surface Qini comparable à l'optimisation sans dérivée. Le but est de trouver un maximum local raisonnable du Qini en explorant la surface près des valeurs optimales des coefficients pénalisés. Nous partageons ouvertement nos codes à travers la librairie R tools4uplift. Bien qu'il existe des méthodes de calcul disponibles pour la modélisation uplift, la plupart d'entre elles excluent les modèles de régression statistique. Notre librairie entend combler cette lacune. Cette librairie comprend des outils pour: i) la discrétisation, ii) la visualisation, iii) la sélection de variables, iv) l'estimation des paramètres et v) la validation du modèle. Cette librairie permet aux praticiens d'utiliser nos méthodes avec aise et de se référer aux articles méthodologiques afin de lire les détails. L'uplift est un cas particulier d'inférence causale. L'inférence causale essaie de répondre à des questions telle que « Quel serait le résultat si nous donnions à ce patient un traitement A au lieu du traitement B? ». La réponse à cette question est ensuite utilisée comme prédiction pour un nouveau patient. Dans la deuxième partie de la thèse, c’est sur la prédiction que nous avons davantage insisté. La plupart des approches existantes sont des adaptations de forêts aléatoires pour le cas de l'uplift. Plusieurs critères de segmentation ont été proposés dans la littérature, tous reposant sur la maximisation de l'hétérogénéité. Cependant, dans la pratique, ces approches sont sujettes au sur-ajustement. Nous apportons une nouvelle vision pour améliorer la prédiction de l'uplift. Nous proposons une nouvelle fonction de perte définie en tirant parti d'un lien avec l'interprétation bayésienne du risque relatif. Notre solution est développée pour une architecture de réseau de neurones jumeaux spécifique permettant d'optimiser conjointement les probabilités marginales de succès pour les individus traités et non-traités. Nous montrons que ce modèle est une généralisation du modèle d'interaction logistique de l'uplift. Nous modifions également l'algorithme de descente de gradient stochastique pour permettre des solutions parcimonieuses structurées. Cela aide dans une large mesure à ajuster nos modèles uplift. Nous partageons ouvertement nos codes Python pour les praticiens désireux d'utiliser nos algorithmes. Nous avons eu la rare opportunité de collaborer avec l'industrie afin d'avoir accès à des données provenant de campagnes de marketing à grande échelle favorables à l'application de nos méthodes. Nous montrons empiriquement que nos méthodes sont compétitives avec l'état de l'art sur les données réelles ainsi qu'à travers plusieurs scénarios de simulations. / Uplift models deal with cause-and-effect inference for a specific factor, such as a marketing intervention. In practice, these models are built on individual data from randomized experiments. A targeted group contains individuals who are subject to an action; a control group serves for comparison. Uplift modeling is used to order the individuals with respect to the value of a causal effect, e.g., positive, neutral, or negative. First, we propose a new way to perform model selection in uplift regression models. Our methodology is based on the maximization of the Qini coefficient. Because model selection corresponds to variable selection, the task is haunting and intractable if done in a straightforward manner when the number of variables to consider is large. To realistically search for a good model, we conceived a searching method based on an efficient exploration of the regression coefficients space combined with a lasso penalization of the log-likelihood. There is no explicit analytical expression for the Qini surface, so unveiling it is not easy. Our idea is to gradually uncover the Qini surface in a manner inspired by surface response designs. The goal is to find a reasonable local maximum of the Qini by exploring the surface near optimal values of the penalized coefficients. We openly share our codes through the R Package tools4uplift. Though there are some computational methods available for uplift modeling, most of them exclude statistical regression models. Our package intends to fill this gap. This package comprises tools for: i) quantization, ii) visualization, iii) variable selection, iv) parameters estimation and v) model validation. This library allows practitioners to use our methods with ease and to refer to methodological papers in order to read the details. Uplift is a particular case of causal inference. Causal inference tries to answer questions such as ``What would be the result if we gave this patient treatment A instead of treatment B?" . The answer to this question is then used as a prediction for a new patient. In the second part of the thesis, it is on the prediction that we have placed more emphasis. Most existing approaches are adaptations of random forests for the uplift case. Several split criteria have been proposed in the literature, all relying on maximizing heterogeneity. However, in practice, these approaches are prone to overfitting. In this work, we bring a new vision to uplift modeling. We propose a new loss function defined by leveraging a connection with the Bayesian interpretation of the relative risk. Our solution is developed for a specific twin neural network architecture allowing to jointly optimize the marginal probabilities of success for treated and control individuals. We show that this model is a generalization of the uplift logistic interaction model. We modify the stochastic gradient descent algorithm to allow for structured sparse solutions. This helps fitting our uplift models to a great extent. We openly share our Python codes for practitioners wishing to use our algorithms. We had the rare opportunity to collaborate with industry to get access to data from large-scale marketing campaigns favorable to the application of our methods. We show empirically that our methods are competitive with the state of the art on real data and through several simulation setting scenarios.