L’objectif de cette thèse est de proposer des solutions efficaces à des problèmes de décision qui ont un impact sur la vie des citoyens, et qui reposent sur des données incertaines. Au niveau des applications, nous nous intéressons à deux problèmes de localisation qui ont un impact sur l’espace public, notamment la localisation de nouveaux logements, et la localisation de vendeurs mobiles dans l’espace urbain. Les problèmes de localisation ne sont pas un sujet récent dans la littérature, toutefois, pour ces deux problèmes qui reposent sur des modèles de choix pour le comportement d’achat des consommateurs, l’incertitude dans le modèle génère un cas spécial qui permet d’étendre la littérature sur l’Optimisation Robuste. Les contributions de cette thèse peuvent s’appliquer à divers problèmes génériques d’optimisation. / We address decision problems under uncertain information with non-linear structures of parameter variation, and devise solution methods in the spirit of Bertsimas and Sim’s Γ-Robustness approach. Furthermore, although the non-linear impact of uncertainty often introduces discrete structures to the problem, for tractability, we provide the conditions under which the complexity class of the nominal model is preserved for the robust counterpart. We extend the Γ-Robustness approach in three avenues. First, we propose a generic case of non-linear impact of parameter variation, and model it with a piecewise linear approximation of the impact function. We show that the subproblem of determining the worst-case variation can be dualized despite the discrete structure of the piece-wise function. Next, we built a robust model for the location of new housing where the non-linearity is introduced by a choice model, and propose a solution combining Γ-Robustness with a scenario-based approach. We show that the subproblem is tractable and leads to a linear formulation of the robust problem. Finally, we model the demand in a Location Problem through a Poisson Process inducing, when demands are uncertain, non-linear structures of parameter variation. We propose the concept of Nested Uncertainty Budgets to manage uncertainty in a tractable way through a hierarchical structure and, under this framework, obtain a subproblem that includes both continuous and discrete deviation variables.

Actuellement, la marche à pied suscite un regain d'intérêt comme mode de transport complémentaire. En effet, les décideurs locaux semblent vouloir atténuer le déséquilibre existant entre modes de déplacement au sein des agglomérations. En géographie, la mobilité se réfère à la pratique des échanges et des déplacements qu'effectuent les individus ou groupes d'individus ; cette mobilité est susceptible de révéler les propriétés des lieux et de participer à leur transformation. Parmi tous les modes de déplacement, la marche à pied implique un rapport privilégié entre les personnes et l'espace dans lequel elles évoluent. Le paysage visible, en tant qu'élément du cadre de vie pratiqué quotidiennement et perçu par le prisme de la perception, est donc un facteur pris en compte dans les choix de déplacement.<br />Cette recherche a pour objectif d'analyser les choix d'itinéraires pédestres en fonction des paysages urbains. Deux enquêtes sont pour cela mises en œuvre sur les sites de Lille et Besançon. La première a donné lieu au recensement de plus de 500 trajets en marche à pied ; la seconde a permis de qualifier précisément les paysages urbains. En mettant en œuvre plusieurs types d'analyses géographiques en partie inspirées des travaux des économistes et des psychologues, les caractéristiques des déplacements pédestres sont mises en évidence. Des modèles de choix discrets sont ainsi utilisés et le travail proposé conduit à élaborer une méthode originale d'évaluation des paysages urbains perçus par les piétons.

L'objectif de ce mémoire est de comparer la méthode d'échantillonnage de Gibbs avec augmentation de données, telle que présentée par Paquet (2002) et Bernier-Martel (2005), avec celle de l'imputation multiple telle que présentée par Grégoire (2004). Le critère de comparaison sera le signe des coefficients estimés. Nous travaillerons dans le contexte de bases de données indépendantes et d'un modèle linéaire à choix discret. Le modèle sera exprimé en tenant compte du choix des modes de transport des ménages de la communauté urbaine de Toronto. Pour réaliser ce projet, nous utiliserons la base de données du TTS (Transportation Tomorrow Survey) de 1986 et de 1996. Les résultats n'ont pas tous été estimés par un signe cohérent à nos attentes. Toutefois, nous pouvons conclure que l'échantillonnage de Gibbs avec augmentation de données est une approche plus intéressante que l'imputation multiple, puisqu'elle a estimé un nombre plus élevé de bons signes.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdorales, 2014-2015 / Dans ce travail, nous étudions la performance statistique (taille et puissance) en échantillon fini de deux tests non paramétriques de spécification pour densité conditionnelle proposés par Fan et al. (2006) et Li et Racine (2013). Ces tests permettent de vérifier si les probabilités conditionnelles postulées dans les modèles de choix discret (logit/probit multinomial à effets fixes ou aléatoires, estimateur de Klein et Spady (1993), etc) représentent correctement les choix observés. Par rapport aux tests existants, cette approche a l’avantage d’offrir une forme fonctionnelle flexible alternative au modèle paramétrique lorsque ce dernier se révèle mal spécifié. Ce modèle alternatif est directement issu de la procédure de test et il correspond au modèle non contraint obtenu par des produits de noyaux continus et discrets. Les deux tests explorés ont une puissance en échantillon fini supérieure aux tests existants. Cette performance accrue s’obtient en combinant une procédure bootstrap et l’utilisation de paramètres de lissage des fonctions noyaux par validation croisée par les moindres carrés. Dans notre application, nous parallélisons les calculs de taille et de puissance, ainsi que l’estimation des fenêtres de lissage, sur un serveur multi-processeurs (Colosse, de Calcul Québec). Nous utilisons des routines "Open MPI" pré-implémentées dans R. Par rapport aux simulations effectuées dans les articles originaux, nous postulons des modèles plus proches de ceux habituellement utilisés dans la recherche appliquée (logit et probit à variance unitaire notamment). Les résultats des simulations confirment les bonnes taille et puissance des tests en échantillon fini. Par contre, les gains additionnels de puissance de la statistique lissée proposée par Li et Racine (2013) se révèlent négligeables dans nos simulations. Mots clés : Bootstrap, choix discret, densité conditionnelle, Monte Carlo, produit de noyaux, puissance, taille.

Titre de l'écran-titre (visionné le 4 mars 2024) / La croissance des achats de produits agroalimentaires en ligne, propulsée par la pandémie de la COVID-19, a été accompagnée par une demande accrue des emballages, suscitant des préoccupations à la fois sanitaire et environnemental. L'emballage se doit de protéger le produit et de conserver son intégrité tout en ayant le moindre impact possible sur l'environnement. Bien que l'emballage joue un rôle crucial dans la perception et le comportement d'achat des consommateurs, peu d'études ont examiné l'arbitrage opéré entre ses attributs sanitaire et environnemental, surtout dans le contexte particulier d'une pandémie mondiale. Ce mémoire explore alors cette lacune en utilisant un modèle d'expérience de choix discrets pour analyser les préférences des consommateurs québécois en matière d'emballage pour les repas prêts-à-manger commandés en ligne. Les résultats montrent une préférence marquée pour l'aspect sanitaire de l'emballage et une sensibilité variable à l'attribut environnemental selon l'âge. Particulièrement, la tranche d'âge 18-34 ans se distingue par son intérêt accru pour les caractéristiques environnementales de l'emballage. Cette étude offre des perspectives éclairantes pour les acteurs du commerce électronique agroalimentaire, mettant en lumière la complexité des attentes des consommateurs vis-à-vis des défis sanitaires et environnementaux liés à l'emballage.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / Ce mémoire propose un modèle de choix à noyau logit mixte qui permet l'intégration de variables latentes. Ce modèle, appelé modèle ICLV à noyau logit mixte, a pour objectif de représenter de façon plus réaliste les choix des agents. Des variables psychométriques sont incluses dans le modèle afin de modéliser l'influence des attitudes et des perceptions sur les choix. Pour estimer ce modèle qui intègre plusieurs équations, soit les équations structurelles et les équations de mesure du modèle de choix et du modèle à variables latentes, un estimateur du maximum de vraisemblance simulé est proposé. L'objectif principal de ce mémoire est de produire l'une des premières applications concrètes de l'utilisation des modèles ICLV à noyau logit mixte dans le contexte à plusieurs alternatives et plusieurs variables latentes. Pour ce faire, des données provenant d'un vaste sondage effectué par la compagnie NTT sont utilisées afin d'estimer la demande pour les services téléphoniques résidentiels. Des variables latentes telles que la connaissance de la téléphonie IP sont incluses dans le modèle afin de mieux modéliser les choix. Des scénarios simulés permettent finalement de prédire l'évolution de la demande pour la téléphonie IP, puisqu'on remarque que celle-ci est en constante évolution. Les résultats montrent qu'une augmentation de la connaissance de la téléphonie IP aurait le pouvoir d'augmenter considérablement les parts de marché de cette technologie.

Cette thèse a pour objectif d’incorporer des éléments de théories de psychologie et d’économie comportementale dans des modèles de choix discret afin d’améliorer la compréhension du choix modal réalisé à l’échelle régionale. Les estimations se basent sur une enquête de type choice experiment présentée en première partie. Une deuxième partie s’intéresse à l’incorporation de variables latentes pour expliquer le choix modal. Après une revue de littérature sur les modèles de choix hybrides, c’est-à-dire des modèles combinant modèle d’équations structurelles et modèle de choix discret, un tel modèle est estimé pour montrer comment l’hétérogénéité d’outputs économiques (ici, la valeur du temps) peut être expliquée à l’aide de variables latentes (ici, le confort perçu dans les transports en commun) et de variables observables (ici, la garantie d’une place assise). La simulation de scénarios montre cependant que le gain économique (diminution de la valeur du temps) est plus élevé lorsque les politiques agissent sur des dimensions palpables que sur des dimensions latentes. S’appuyant sur un modèle de médiation, l’estimation d’un modèle d’équations structurelles montre par ailleurs que l’effet de la conscience environnementale sur les habitudes de choix modal est partiellement médié par l’utilité indirecte retirée de l’usage des transports en commun. Une troisième partie s’intéresse à deux formalisations de l’utilité issues de l’économie comportementale : 1) l’utilité dépendante au rang en situation de risque et 2) l’utilité dépendante à la référence. Dans un premier temps, un modèle d’utilité dépendante au rang est inséré dans des modèles de choix discret et, en particulier, un modèle à classes latentes, afin d’analyser l’hétérogénéité intra- et inter-individuelle lorsque le temps de déplacement n’est pas fiable. La probabilité de survenue d’un retard est sur-évaluée pour les déplacements en train et sous-évaluée pour les déplacements en voiture, en particulier pour les automobilistes, les usagers du train prenant d’avantage en compte l’espérance du temps de déplacement. Dans les modèles prenant en compte l’aversion au risque, les fonctions d’utilité sont convexes, ce qui implique une décroissance,de la valeur du temps. Dans un deuxième temps, une nouvelle famille de modèles de choix discret généralisant le modèle logit multinomial, les modèles de référence, est estimée. Sur mes données, ces modèles permettent une meilleure sélection des variables explicatives que le logit multinomial et l’estimation d’outputs économiques plus robustes, notamment en cas de forte hétérogénéité inobservée. La traduction économique des modèles de référence montre que les meilleurs modèles empiriques sont également les plus compatibles avec le modèle de dépendance à la référence de Tversky et Kahneman. / The objective of this thesis is to incorporate aspects of psychology and behavioral economics theories in discrete choice models to promote a better understanding of mode choice at regional level. Part II examines the inclusion of latent variables to explain mode choice. A literature review of integrated choice and latent variable models – that is, models combining a structural equation model and a discrete choice model – is followed by the estimation of an integrated choice and latent variable model to show how the heterogeneity of economic outputs (here, value of time) can be explained with latent variables (here, perceived comfort in public transport) and observable variables (here, the guarantee of a seat). The simulation of scenarios shows, however, that the economic gain (decrease in value of time) is higher when policies address tangible factors than when they address latent factors. On the basis of a mediation model, the estimation of a structural equation model furthermore implies that the influence of environmental concern on mode choice habits is partially mediated by the indirect utility derived frompublic transport use. Part III examines two utility formulations taken from behavioral economics: 1) rankdependent utility to model risky choices, and 2) reference-dependent utility. Firstly, a rank-dependent utility model is included in discrete choice models and, in particular, a latent-class model, in order to analyze intra- and inter-individual heterogeneity when the travel time is subject to variability. The results show that the probability of a delay is over-estimated for train travel and under-estimated for car travel, especially for car users, as train users are more likely to take into account the expected travel time. In the models that account for risk aversion, the utility functions are convex, which implies a decrease in value of time. Secondly, a new family of discrete choice models generalizing the multinomial logit model, the reference models, is estimated. On my data, these models allow for a better selection of explanatory variables than the multinomial logit model and a more robust estimation of economic outputs, particularly in cases of high unobserved heterogeneity. The economic formulation of reference models shows thatthe best empirical models are also more compatible with Tversky et Kahneman’s reference-dependent model.

Cette thèse vise à tester pour l’existence d’effet de complémentarités entre différentes activités économiques dans le secteur agricole. Pour cela, nous mobilisons les deux approches que proposent la littérature, à savoir l’approche par la productivité et l’approche par l’adoption. Nous commençons par une revue de la littérature sur l’économie de la complémentarité, en nous focalisant sur ces deux approches de la complémentarité et ses modèles empiriques. Nous proposons ensuite trois analyses empiriques permettant de tester ces modèles. La première explore les déterminants du choix de marque et/ou de signes des qualité par les petites coopératives agricoles françaises, avec un focus particulier sur la coexistence de ces deux signes. La seconde fournit un test direct de complémentarité entre labels et marques en recourant à l’approche par l’adoption. En estimant un probit multinomial, il est en effet possible de séparer l’effet de complémentarité de celui de l’hétérogénéité inobservable. La troisième introduit l’approche par la productivité, en sus de l’approche par l’adoption, pour tester de cet eet de complémentarité dans les systèmes de polyculture élevage adoptés par les petits exploitants de la province du Pendjab au Pakistan. / The main objective of this thesis is to test for complementarity between different economic activities in agriculture. To do this, we have recourse to the two approaches proposed by the literature, i.e. the productivity approach and the adoption approach. First, we review the economics of complementarity and analyze the different empirical models to test for complementarity. Then, we propose three empirical analyses testing these models. The first examine closely the drivers of the branding and labeling strategies from French small agricultural co-operatives, with a focus on the coexistence of both quality signals. The second directly test for complementarity between branding and labeling using the adoption approach, by estimating a multinomal probit. This allow us to separate what is really due to complementarity and what is caused by unobserved heterogeneity. Third, in addition to adoption approach, we test for complementarity using a productivity approach in the mixed farming systems adopted by smallholder farmers in Punjab, Pakistan.

Cette thèse propose de renouveler les approches de la différenciation des produits en mettant l'accent sur le rôle joué par les attributs spécifiques. Le comportement des consommateurs est représenté par une règle de choix probabiliste basée sur les attributs, qui est particulièrement pertinente pour décrire les petites décisions d'achat. L'utilisation d'un tel modèle de choix discrets permet non seulement d'établir des liens avec les travaux de psychologie et de marketing mais conduit aussi à un système de demande plus riche que ceux employés jusqu'ici en économie industrielle. En effet, la différenciation par attributs fournit un cadre général englobant de façon nouvelle les formes horizontale et verticale des modèles classiques. Les choix de tarification et de spécification des produits réalisés par les firmes sont analysés dans une configuration de duopole. Cette étude conduit à des résultats inédits concernant la différenciation des produits à l'équilibre de marché ou les interactions entre innovation et imitation.

Différentes méthodes sont proposées pour estimer la demande d'électricité conditionnelle au mode de chauffage. Un modèle logit mixte GAR(1) avec hétérogénéité est utilisé pour estimation le modèle de choix du mode de chauffage. Comme la tarification de l'électricité entraîne une endogénéité du prix marginal, un modèle à classes latentes est proposé et son estimation est faite selon une approche classique ou une approche bayésienne. Puisque le ménage choisit son mode de chauffage pour plusieurs années, nous captons l'aspect dynamique à partir de données d'enquêtes indépendantes en utilisant deux approches. D'abord, nous créons des pseudo-panels composés de cohortes et nous estimons la demande d'électricité par les moindres carrés quasi-généralisés et par l'algorithme de l'échantillonnage de Gibbs. Ensuite, nous créons un panel simulé avec lequel nous estimons la demande d'électricité conditionnelle en combinant l'algorithme de l'augmentation des données et l'échantillonnage de Gibbs.