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.

Les préférences des ménages français pour les travaux de rénovation énergétique dans le logement ont été peu étudiées jusqu’à présent. Or, elles sont la clé d’une politique énergétique efficace et réaliste pour le secteur résidentiel, tant au niveau des aides proposées, qu’au niveau des objectifs à réaliser. Les ménages sont-ils intéressés par des travaux à fort potentiel d’économie d’énergie ? Combien sont-ils prêt à payer et est-ce que c’est suffisant pour couvrir les coûts réels ? Combien de ménages n’ont pas le choix de leur mode de chauffage et quel est leur profil ?La thèse s'attache à répondre à ces questions de façon empirique à l’aide de modèles de choix discrets. Il s’agit, dans un premier temps, d’analyser les contraintes techniques, sociodémographiques et spatiales que rencontrent les ménages et qui entravent les choix énergétiques dans le logement. Une méthodologie de détection des ménages contraints a été proposée, puis appliquée au choix du chauffage en 2006 et 2013. Dans un deuxième temps, les préférences des ménages pour les équipements de chauffage et les travaux de rénovation ont été analysées. Cette deuxième partie utilise une enquête expérimentale qui a été réalisée spécialement pour ce travail de recherche auprès de 2000 ménages. Ce travail a permis de comprendre les préférences des ménages, leur hétérogénéité, et d’en déduire les consentements à payer, les taux d’actualisation implicites et les différents effets économiques. / Little research has been done to date on French households’ preferences for energy retrofits in the dwelling. However, the economic role of these choices is crucial for implementing an effective and realistic energy policy in the residential sector, both in terms of proposed aid and targets. Are households interested in retrofits with high energy-savings potential? How much are they willing to pay and is it sufficient to cover the up-front costs? How many households have no choice of heating system, and what is their profile?This work sets out to answer these questions empirically using discrete choice models. It starts by analyzing the technical, socio-demographic and spatial constraints that face households and create barriers to domestic energy choices. A method to detect household constraint is devised and applied to the choice of space heating system in 2006 and 2013. The second stage analyzes household preferences for heating equipment and retrofits. This second part is based on a discrete choice experiment specially carried out for this research among 2,000 households. This work sheds light on households’ preferences and heterogeneity, as well as their willingness to pay, the implicit discount rate and other economic impacts.

Cette thèse explore la compréhension du mouvement animal en écologie sous un angle statistique, un aspect crucial pour diverses applications pratiques telles que la réintroduction d'espèces, la planification de campagnes de vaccination et la surveillance des transports de particules. Pour ce faire, elle se fixe plusieurs objectifs majeurs. Dans un premier volet, la thèse se concentre sur la modélisation de l'approche directionnelle du mouvement animal. Cela implique l'intégration d'un nombre variable de facteurs environnementaux dans la trajectoire des animaux, en utilisant notamment un modèle de régression angulaire. Ces facteurs, appelés « cibles », sont essentiels pour une compréhension approfondie du mouvement des animaux. Un deuxième objectif consiste à élaborer des modèles multi-états pour tenir compte de la diversité des comportements animaux. Ces modèles permettent d'associer différents comportements à des états non observés, une tâche complexe en termes d'inférence étant donné que la vraisemblance des données dépend de l'ensemble des états, qui restent cachés. Par exemple, un modèle de Markov caché est utilisé dans l'approche directionnelle pour prédire le mouvement des caribous. En parallèle, la thèse vise à développer une régression logistique conditionnelle multi-états pour l'approche de type choix discret. Cette méthode permet de prédire les choix des animaux en fonction des attributs du paysage, en uniformisant autant que possible les deux approches pour en exposer les forces et faiblesses respectives. Enfin, les avancées méthodologiques découlant de ces travaux sont présentées afin de comprendre les améliorations notables pour analyser le mouvement des animaux avec des modèles multi-états. Ainsi, la thèse s'inscrit dans une démarche visant à améliorer la compréhension du mouvement animal en intégrant des facteurs environnementaux et des comportements multi- états. Elle offre également des outils pratiques pour l'analyse des données de trajectoires animales, ce qui pourrait avoir un impact significatif dans le domaine de l'écologie. / This thesis explores the understanding of animal movement in ecology from a statistical perspective, a crucial aspect for various practical applications such as species reintroduction, vaccination campaign planning, and monitoring particle transport. To this end, it sets several major objectives. Firstly, the thesis focuses on modeling the directional approach to animal movement. This involves integrating a variable number of environmental factors into the animals' trajectories, notably using an angular regression model. These factors, called "targets," are essential for a thorough understanding of animal movement. A second objective is to develop multi-state models to account for the diversity of animal behaviors. These models allow for associating different behaviors with unobserved states, a complex task in terms of inference since the likelihood of the data depends on the set of states, which remain hidden. For example, a hidden Markov model (HMM) is used in the directional approach to predict caribou movement. Concurrently, the thesis aims to develop a multi-state conditional logistic regression for the discrete choice approach. This method allows predicting animal choices based on landscape attributes, standardizing both approaches as much as possible to highlight their respective strengths and weaknesses. Finally, the methodological advances following this work are presented to understand the significant improvements in analyzing animal movement with multi-state models. Thus, the thesis aims to enhance the understanding of animal movement by integrating environmental factors and multi-state behaviors. It also offers practical tools for analyzing animal trajectory data, which could have a significant impact in the field of ecology.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2008-2009 / Depuis plusieurs années l'immigration est confrontée à une forte concentration géographique des nouveaux immigrants. En 2001, ce sont plus de 70% de ces immigrants qui ont choisi de s'établir dans l'une des trois grandes rnétropoles canadiennes que sont Toronto, Vancouver et Montréal. Cette concentration géographique s'avère à plusieurs égards problématique. Afin de résoudre ce problèrne, l'objectif de ce mémoire consiste à étudier les déterminants affectant le choix de localisation initiale des nouveaux immigrants au Canada. Nous procédons à l'estimation à l'aide d'un modèle de choix discret de type logit conditionnel et notre ensemble de choix est constitué des 15 principales régions métropolitaines de recensement (rmr). Pour effectuer cette étude, nous avons recours à l'enquête longitudinale auprès des immigrants du Canada de Stat istique Canada (ELIC). Les informations contenues dans cette base de données étant extrêmement riches, elles nous perrnettent de nous distinguer à plusieurs égards des études antérieures. Nos estimations démontrent notamment que la taille de la communauté provenant du pays d 'origine de l 'immigrant ainsi que la proximité des membres de sa famille sont des déterminants influents dans un choix de localisation initiale. Le système de sélection des immigrants économiques, créé en 1967, constitue également un élément central de notre étude. Nous vérifions notamment si les immigrants possédant les critères compris dans ce système de sélection sont plus susceptibles de s'établir à l'extérieur des trois grandes métropoles. Nous constatons entre autres que les immigrants de la catégorie économique ayant déjà véçu au Canada avant d'y immigrer ainsi que ceux maîtrisant bien la langue d'accueil s'avèrent en général moins susceptibles de s'établir dans l'une des trois grandes métropoles. En revanche, bien qu'accordant moins d'importance à la taille de la communauté provenant de leur pays d'origine, les immigrants détenant un diplôrne universitaire ont une probabilité plus forte de se diriger vers l'une des grandes métropoles.

Le problème de tarification qui nous intéresse ici consiste à maximiser le revenu généré par les usagers d'un réseau de transport. Pour se rendre à leurs destinations, les usagers font un choix de route et utilisent des arcs sur lesquels nous imposons des tarifs. Chaque route est caractérisée (aux yeux de l'usager) par sa "désutilité", une mesure de longueur généralisée tenant compte à la fois des tarifs et des autres coûts associés à son utilisation. Ce problème a surtout été abordé sous une modélisation déterministe de la demande selon laquelle seules des routes de désutilité minimale se voient attribuer une mesure positive de flot. Le modèle déterministe se prête bien à une résolution globale, mais pèche par manque de réalisme. Nous considérons ici une extension probabiliste de ce modèle, selon laquelle les usagers d'un réseau sont alloués aux routes d'après un modèle de choix discret logit. Bien que le problème de tarification qui en résulte est non linéaire et non convexe, il conserve néanmoins une forte composante combinatoire que nous exploitons à des fins algorithmiques. Notre contribution se répartit en trois articles. Dans le premier, nous abordons le problème d'un point de vue théorique pour le cas avec une paire origine-destination. Nous développons une analyse de premier ordre qui exploite les propriétés analytiques de l'affectation logit et démontrons la validité de règles de simplification de la topologie du réseau qui permettent de réduire la dimension du problème sans en modifier la solution. Nous établissons ensuite l'unimodalité du problème pour une vaste gamme de topologies et nous généralisons certains de nos résultats au problème de la tarification d'une ligne de produits. Dans le deuxième article, nous abordons le problème d'un point de vue numérique pour le cas avec plusieurs paires origine-destination. Nous développons des algorithmes qui exploitent l'information locale et la parenté des formulations probabilistes et déterministes. Un des résultats de notre analyse est l'obtention de bornes sur l'erreur commise par les modèles combinatoires dans l'approximation du revenu logit. Nos essais numériques montrent qu'une approximation combinatoire rudimentaire permet souvent d'identifier des solutions quasi-optimales. Dans le troisième article, nous considérons l'extension du problème à une demande hétérogène. L'affectation de la demande y est donnée par un modèle de choix discret logit mixte où la sensibilité au prix d'un usager est aléatoire. Sous cette modélisation, l'expression du revenu n'est pas analytique et ne peut être évaluée de façon exacte. Cependant, nous démontrons que l'utilisation d'approximations non linéaires et combinatoires permet d'identifier des solutions quasi-optimales. Finalement, nous en profitons pour illustrer la richesse du modèle, par le biais d'une interprétation économique, et examinons plus particulièrement la contribution au revenu des différents groupes d'usagers. / The network pricing problem consists in finding tolls to set on a subset of a network's arcs, so to maximize a revenue expression. A fixed demand of commuters, going from their origins to their destinations, is assumed. Each commuter chooses a path of minimal "disutility", a measure of discomfort associated with the use of a path and which takes into account fixed costs and tolls. A deterministic modelling of commuter behaviour is mostly found in the literature, according to which positive flow is only assigned to \og shortest\fg\: paths. Even though the determinist pricing model is amenable to global optimization by the use of enumeration techniques, it has often been criticized for its lack of realism. In this thesis, we consider a probabilistic extension of this model involving a logit dicrete choice model. This more realistic model is non-linear and non-concave, but still possesses strong combinatorial features. Our analysis spans three separate articles. In the first we tackle the problem from a theoretical perspective for the case of a single origin-destination pair and develop a first order analysis that exploits the logit assignment analytical properties. We show the validity of simplification rules to the network topology which yield a reduction in the problem dimensionality. This enables us to establish the problem's unimodality for a wide class of topologies. We also establish a parallel with the product-line pricing problem, for which we generalize some of our results. In our second article, we address the problem from a numerical point of view for the case where multiple origin-destination pairs are present. We work out algorithms that exploit both local information and the pricing problem specific combinatorial features. We provide theoretical results which put in perspective the deterministic and probabilistic models, as well as numerical evidence according to which a very simple combinatorial approximation can lead to the best solutions. Also, our experiments clearly indicate that under any reasonable setting, the logit pricing problem is much smoother, and admits less optima then its deterministic counterpart. The third article is concerned with an extension to an heterogeneous demand resulting from a mixed-logit discrete choice model. Commuter price sensitivity is assumed random and the corresponding revenue expression admits no closed form expression. We devise nonlinear and combinatorial approximation schemes for its evaluation and optimization, which allow us to obtain quasi-optimal solutions. Numerical experiments here indicate that the most realistic model yields the best solution, independently of how well the model can actually be solved. We finally illustrate how the output of the model can be used for economic purposes by evaluating the contributions to the revenue of various commuter groups.

Cette thèse propose dans un premier temps une évaluation structurelle des effets microéconomiques de deux politiques phares du Plan d'Aide au retour à l'Emploi (PARE) implémenté en France en 2001 : l'accompagnement et la formation des demandeurs d'emploi. La création d'entreprise étant souvent citée comme une alternative à ces politiques, on établit dans un second temps un modèle du cycle de vie des travailleurs indépendants. Toutefois, ne disposant du coût social des mesures étudiées, une analyse coût-bénéfice complète n'a pu être réalisée dans le cadre de ce travail. D'un point de vue méthodologique l'approche structurelle est abordée ici comme une extension des évaluations en forme réduite et non comme leur antithèse. Compte tenu des difficultés algorithmiques posées par cette méthode, on accorde une attention particulière aux techniques d'optimisation utilisées et on s'attache - suivant les recommandations de Judd - à simplifier au maximum la mise en oeuvre des estimations grâce à l'usage du logiciel AMPL.

La thèse porte sur l'étude des dynamiques de pauvreté en milieu rural malgache sur la période 1998-2002. La pauvreté est appréhendée comme le résultat d'un processus dont il convient de comprendre les dynamiques socio-économiques. Par ailleurs, l'extension du champ thématique de la pauvreté vers des aspects rétifs aux méthodes conventionnelles nécessite un renouvellement méthodologique afin de mener une analyse globale du phénomène. Le programme de recherche est donc conduit en mobilisant un système d'information original, composé d'un outil d'information statistique illustratif (le Réseau des Observatoires Ruraux de Madagascar), apte à restituer l'hétérogénéité agro-économique des campagnes malgaches, et de deux enquêtes qualitatives. Après avoir défini les analyses qualitative et quantitative et mis en évidence leur complémentarité pour l'étude des dynamiques de pauvreté, différentes modalités de combinaison sont mises en œuvre, de façon à apporter des réponses méthodologiques adaptées aux besoins de le recherche. Sur cette base, l'étude établit la diversité de situation des zones rurales vis-à-vis de la pauvreté et une déconnexion relative par rapport aux cycles économiques nationaux. Cependant, la seule prise en compte des évolutions globales masque la diversité des formes de pauvreté intertemporelles. La distinction entre la pauvreté chronique, ou structurelle, et la pauvreté transitoire, ou conjoncturelle, précise les résultats. Enfin, l'étude est complétée par une analyse en termes de processus pour comprendre comment la faiblesse des ressources et des opportunités socio-économiques se combinent pour expliquer les aspects intertemporels de la pauvreté. La capacité des ménages à opter pour des stratégies de diversification des activités rémunératrices et offrant une protection efficace joue un rôle central dans l'explication de la durabilité de la pauvreté.

Le problème de tarification qui nous intéresse ici consiste à maximiser le revenu généré par les usagers d'un réseau de transport. Pour se rendre à leurs destinations, les usagers font un choix de route et utilisent des arcs sur lesquels nous imposons des tarifs. Chaque route est caractérisée (aux yeux de l'usager) par sa "désutilité", une mesure de longueur généralisée tenant compte à la fois des tarifs et des autres coûts associés à son utilisation. Ce problème a surtout été abordé sous une modélisation déterministe de la demande selon laquelle seules des routes de désutilité minimale se voient attribuer une mesure positive de flot. Le modèle déterministe se prête bien à une résolution globale, mais pèche par manque de réalisme. Nous considérons ici une extension probabiliste de ce modèle, selon laquelle les usagers d'un réseau sont alloués aux routes d'après un modèle de choix discret logit. Bien que le problème de tarification qui en résulte est non linéaire et non convexe, il conserve néanmoins une forte composante combinatoire que nous exploitons à des fins algorithmiques. Notre contribution se répartit en trois articles. Dans le premier, nous abordons le problème d'un point de vue théorique pour le cas avec une paire origine-destination. Nous développons une analyse de premier ordre qui exploite les propriétés analytiques de l'affectation logit et démontrons la validité de règles de simplification de la topologie du réseau qui permettent de réduire la dimension du problème sans en modifier la solution. Nous établissons ensuite l'unimodalité du problème pour une vaste gamme de topologies et nous généralisons certains de nos résultats au problème de la tarification d'une ligne de produits. Dans le deuxième article, nous abordons le problème d'un point de vue numérique pour le cas avec plusieurs paires origine-destination. Nous développons des algorithmes qui exploitent l'information locale et la parenté des formulations probabilistes et déterministes. Un des résultats de notre analyse est l'obtention de bornes sur l'erreur commise par les modèles combinatoires dans l'approximation du revenu logit. Nos essais numériques montrent qu'une approximation combinatoire rudimentaire permet souvent d'identifier des solutions quasi-optimales. Dans le troisième article, nous considérons l'extension du problème à une demande hétérogène. L'affectation de la demande y est donnée par un modèle de choix discret logit mixte où la sensibilité au prix d'un usager est aléatoire. Sous cette modélisation, l'expression du revenu n'est pas analytique et ne peut être évaluée de façon exacte. Cependant, nous démontrons que l'utilisation d'approximations non linéaires et combinatoires permet d'identifier des solutions quasi-optimales. Finalement, nous en profitons pour illustrer la richesse du modèle, par le biais d'une interprétation économique, et examinons plus particulièrement la contribution au revenu des différents groupes d'usagers. / The network pricing problem consists in finding tolls to set on a subset of a network's arcs, so to maximize a revenue expression. A fixed demand of commuters, going from their origins to their destinations, is assumed. Each commuter chooses a path of minimal "disutility", a measure of discomfort associated with the use of a path and which takes into account fixed costs and tolls. A deterministic modelling of commuter behaviour is mostly found in the literature, according to which positive flow is only assigned to \og shortest\fg\: paths. Even though the determinist pricing model is amenable to global optimization by the use of enumeration techniques, it has often been criticized for its lack of realism. In this thesis, we consider a probabilistic extension of this model involving a logit dicrete choice model. This more realistic model is non-linear and non-concave, but still possesses strong combinatorial features. Our analysis spans three separate articles. In the first we tackle the problem from a theoretical perspective for the case of a single origin-destination pair and develop a first order analysis that exploits the logit assignment analytical properties. We show the validity of simplification rules to the network topology which yield a reduction in the problem dimensionality. This enables us to establish the problem's unimodality for a wide class of topologies. We also establish a parallel with the product-line pricing problem, for which we generalize some of our results. In our second article, we address the problem from a numerical point of view for the case where multiple origin-destination pairs are present. We work out algorithms that exploit both local information and the pricing problem specific combinatorial features. We provide theoretical results which put in perspective the deterministic and probabilistic models, as well as numerical evidence according to which a very simple combinatorial approximation can lead to the best solutions. Also, our experiments clearly indicate that under any reasonable setting, the logit pricing problem is much smoother, and admits less optima then its deterministic counterpart. The third article is concerned with an extension to an heterogeneous demand resulting from a mixed-logit discrete choice model. Commuter price sensitivity is assumed random and the corresponding revenue expression admits no closed form expression. We devise nonlinear and combinatorial approximation schemes for its evaluation and optimization, which allow us to obtain quasi-optimal solutions. Numerical experiments here indicate that the most realistic model yields the best solution, independently of how well the model can actually be solved. We finally illustrate how the output of the model can be used for economic purposes by evaluating the contributions to the revenue of various commuter groups.

La présente thèse de doctorat a pour objectif d'examiner la place et l'importance de l'accessibilité dans les modèles de choix de localisation des ménages et des entreprises. Ces modèles sont deux éléments clés de la conception et la construction des modèles d'interaction transport – usages du sol. Il s’agit, plus précisément, d’analyser l’effet de divers choix méthodologiques d’un point de vue théorique et empirique afin de donner des réponses à des interrogations tout aussi théoriques, méthodologiques, empiriques et politiques. Pour y répondre, quatre articles de recherche constituent le travail principal de la thèse. Les quatre travaux produits ont pour objet l’étude de l’aire urbaine lyonnaise et utilisant des modèles de choix discrets pour expliquer les choix de localisation.Dans le premier article, l’objectif est d’analyser l’effet de la mesure d’accessibilité sur les résultats du modèle de choix de localisation résidentielle. Alors que l'accessibilité a toujours été importante au niveau théorique, certains travaux relativisent son importance au niveau empirique, considérant que d'autres attribues de localisation sont plus influentes. Cet article analyse si différentes méthodes de mesure de l'accessibilité peuvent conduire à des résultats divergents. La conclusion principale estque l'accessibilité est une variable indispensable pour les modèles de choix localisation résidentielle et ce quelle que soit la mesure. Sans la variable de l’accessibilité, le modèle donne des résultats incohérents.Dans le deuxième article, l’objectif est d’analyser les différences de préférences en matière d’accessibilité entre les entreprises nouvellement créées et les entreprises qui se relocalisent. L'accessibilité est l'un des facteurs les plus importants du choix de localisation d’une entreprise. Cependant, même si cela semble intuitif, les travaux analysant les différences entre les créations et les relocalisations sont peu nombreux. En utilisant des données pour huit secteurs d’activités économiques et en confrontant les créations aux relocalisations, les résultats démontrent que l’effet de l’accessibilité diffère d’un secteur économique à l’autre. Cette différence dépend du type d’activité économique du secteur mais aussi du type d’accessibilité.Dans le troisième article, l’objectif est d’évaluer la différence d’impact de l’accessibilité sur les choix de localisation des entreprises du secteur des services aux entreprises. En distinguant les services entre Front Office et Back Office selon leur fonction dans un modèle de choix de localisation, les résultats démontrent que l'effet de l'accessibilité diffère d'un sous-secteur économique à l'autre. Dans le quatrième papier, l'objectif est d'analyser l'évolution temporelle des préférences en matièred'accessibilité des choix résidentiels. De plus en plus de ménages choisissent d’acheter une résidence en banlieue, profitant ainsi de l’augmentation de l’accessibilité. En opposition, les jeunes ménages, appelés aussi «millennials», choisissent de louer dans les zones centrales. Distinguant les locataires des propriétaires, l'analyse des élasticités de périodes 1999, 2006 et 2013 confirme l'intuition initiale qui est que les locataires sont plus sensibles à l'accessibilité à l'emploi. Plus important encore, lapréférence des locataires évolue et croit au cours de la période analysée, alors que celle des propriétaires évolue de façon inverse. Nous suggérons aux planificateurs et aux concepteurs de modèles d’intégrer la dynamique temporelle dans leurs modèles afin d'anticiper au mieux les tendances futures. / This PhD thesis has as objective to examine the place and the importance of accessibility in location choice models of households and firms, two key construction elements of Land-Use Transport Interaction models. More specifically, the aim is to analyse the effect of various methodological choices from a theoretical and empirical point of view in order to give some answers to theoretical, methodological, empirical and policy issues. Having as a case study the urban area of Lyon and using discrete models to explain the location choices of households and firms, four research papers comprise the main work of this dissertation.In the first paper, the objective was to analyse the effect of the accessibility measure on the results of residential location choice model. While accessibility has always been important at theoretical level, at empirical level, some works questioned its importance, considering other location characteristics as more influential. This paper examines whether different accessibility measurement methods can lead to divergent results. The conclusion is that accessibility is an indispensable variable for residential location choice models and the conclusion remains the same whatever is the measure. Without accessibility, the model gives inconsistent results. Complex accessibility measures give better results, especially for predictions, but simple measures are also relevant for residential location choices modelling.In the second paper, the objective was to analyse the differences of accessibility preferences between new and relocating firms. Accessibility is one of the most important attributes of a location choice of an economic establishment. However, even if it seems intuitive, works analysing any differences between creations and relocations are scarce. Using data from eighteconomic sectors and comparing creations to relocations, the results demonstrate that the effect of accessibility differs between in the same economic sector.In the third paper, the objective was to evaluate the difference of the accessibility impact on the location choices of firms of the business services sector. Distinguishing between Front Office and Back Office business services in a location choice model, the results demonstrate that the effect of accessibility differs between economic subsectors.In the fourth paper, the objective was to analyse the temporal evolution of the preferences for accessibility for residential choices. More and more people choose to buy a residence at the suburbs taking advantage of the accessibility increase. At the same time, young households, the so called millennials, choose to rent in central areas. Distinguishing between renters andowners, the analysis of the elasticities for 1999, 2006 and 2013 confirm the initial intuition. Renters were always more sensitive to accessibility to employment. More importantly, renters show an increasing preference for accessibility during the analysis period, while the owners the opposite. We suggest that planners and model developers should integrate temporal dynamics into their models in order to anticipate better future tendencies.

La modélisation du choix d'itinéraire est un sujet de recherche bien étudié avec des implications, par exemple, pour la planification urbaine et l'analyse des flux d'équilibre du trafic. En raison de l'ampleur des effets que ces problèmes peuvent avoir sur les communautés, il n'est pas surprenant que plusieurs domaines de recherche aient tenté de résoudre le même problème. Les défis viennent cependant de la taille des réseaux eux-mêmes, car les grandes villes peuvent avoir des dizaines de milliers de segments de routes reliés par des dizaines de milliers d'intersections. Ainsi, les approches discutées dans cette thèse se concentreront sur la comparaison des performances entre des modèles de deux domaines différents, l'économétrie et l'apprentissage par renforcement inverse (IRL). Tout d'abord, nous fournissons des informations sur le sujet pour que des chercheurs d'un domaine puissent se familiariser avec l'autre domaine. Dans un deuxième temps, nous décrivons les algorithmes utilisés avec une notation commune, ce qui facilite la compréhension entre les domaines. Enfin, nous comparons les performances des modèles sur des ensembles de données du monde réel, à savoir un ensemble de données couvrant des choix d’itinéraire de cyclistes collectés dans un réseau avec 42 000 liens. Nous rapportons nos résultats pour les deux modèles de l'économétrie que nous discutons, mais nous n'avons pas pu générer les mêmes résultats pour les deux modèles IRL. Cela était principalement dû aux instabilités numériques que nous avons rencontrées avec le code que nous avions modifié pour fonctionner avec nos données. Nous proposons une discussion de ces difficultés parallèlement à la communication de nos résultats. / Route choice modeling is a well-studied topic of research with implications, for example, for city planning and traffic equilibrium flow analysis. Due to the scale of effects these problems can have on communities, it is no surprise that diverse fields have attempted solutions to the same problem. The challenges, however, come with the size of networks themselves, as large cities may have tens of thousands of road segments connected by tens of thousands of intersections. Thus, the approaches discussed in this thesis will be focusing on the performance comparison between models from two different fields, econometrics and inverse reinforcement learning (IRL). First, we provide background on the topic to introduce researchers from one field to become acquainted with the other. Secondly, we describe the algorithms used with a common notation to facilitate this building of understanding between the fields. Lastly, we aim to compare the performance of the models on real-world datasets, namely covering bike route choices collected in a network of 42,000 links. We report our results for the two models from econometrics that we discuss, but were unable to generate the same results for the two IRL models. This was primarily due to numerical instabilities we encountered with the code we had modified to work with our data. We provide a discussion of these difficulties alongside the reporting of our results.