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.

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.

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.

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.

**Introduction** : Plusieurs approches ont été développées pour impliquer les patients et le public dans le processus de prise de décision de l'évaluation des technologies en santé (HTA, health technology assessment en anglais). Cependant, obtenir une participation optimale des patients et du public dans les activités de HTA représente un défi requérant une recherche de nouvelles solutions. La méthode des choix discrets (DCE, Discrete Choice Experiment en anglais) est une approche qui mesure quantitativement les préférences pour les attributs d'une intervention, prédéfinis par la population cible de l'intervention. L'intérêt d'utiliser le même instrument pour mesurer les préférences de deux populations cibles-clés, les patients et les décideurs, à l'égard d'une intervention, n'a jamais été exploré. **Objectif de la thèse** : L'objectif principal de cette thèse était d'évaluer la faisabilité de l'élaboration et de l'administration d'un instrument DCE commun aux bénéficiaires et aux décideurs politiques. En outre, elle visait à étudier la perception des décideurs quant à la valeur ajoutée de l'utilisation d'un tel instrument pour soutenir la participation des patients et du public dans les décisions liées à la fourniture de services de santé à la population. **Méthodologie :** Pour atteindre les objectifs, quatre études consécutives ont été menées en utilisant un cas traceur, soit l'ajout de tests à un programme de dépistage des anomalies fœtales. La première étude porte sur l'analyse systématique de la littérature. Cette étude a été réalisée pour explorer l'état de l'utilisation de l'approche DCE dans les études sur le dépistage prénatal d'anomalies chromosomiques fœtales. L'extraction des données a porté sur les attributs utilisés dans les études DCE sur des programmes de dépistage prénatal. La deuxième étude vise à élaborer un instrument DCE de mesure commun aux bénéficiaires et décideurs politiques. L'instrument vise à pouvoir mesurer des niveaux de préférence de la part des femmes enceintes et des décideurs politiques pour un nouveau test de dépistage. Une troisième étude a été réalisée à l'aide de l'instrument auprès d'un échantillon représentatif de femmes enceintes et de décideurs. Finalement, une étude qualitative a été menée pour évaluer les perceptions des décideurs des comités scientifiques d'une agence d'évaluation des technologies en santé, concernant la valeur ajoutée de l'approche DCE pour leurs processus décisionnels. **Résultats :** La recherche montre qu'il est possible d'élaborer et d'utiliser un instrument DCE unique qui peut être administré à la fois aux femmes enceintes et aux décideurs politiques, bien qu'une validation complète de l'instrument ait été entravée par le nombre limité de décideurs politiques dans la juridiction de santé où l'étude a été menée. L'administration de l'instrument DCE aux deux groupes cibles a révélé des disparités significatives dans la manière dont ces deux groupes évaluent les attributs d'une nouvelle intervention de dépistage prénatal. Enfin, l'étude qualitative suggère que l'intérêt principal d'un instrument DCE commun est qu'il peut servir d'outil de sensibilisation aux éventuels préjugés inconscients découlant des intérêts personnels et des perspectives disciplinaires des décideurs politiques. **Conclusion :** L'élaboration et l'administration d'un instrument DCE commun aux patients et aux décideurs politiques demandent beaucoup de temps et de ressources. Cela peut limiter l'utilisation d'un tel instrument dans les études sur les préférences en matière de santé auprès de différentes parties prenantes concernées par une nouvelle intervention. Toutefois, un instrument DCE commun peut contribuer à sensibiliser des décideurs aux préjugés inconscients qui peuvent les conduire à négliger le point de vue des patients. / **Introduction**: A variety of approaches have been developed to involve patients and the public in the decision-making process of health technology assessment (HTA), however, obtaining an optimal patient and public participation is challenged. A need for new solution to support more effective patient and public participation in HTA activities is therefore warranted. Discrete Choice Experiment (DCE) is an approach that quantitatively measures preferences for attributes of an intervention, predefined by the intervention's target population. The value of using the same instrument to measure preferences for an intervention felt by two key target populations, patients and policymakers, has never been explored. **Objective**: The main objective of this thesis was to evaluate the feasibility of developing and administering a common DCE instrument for both beneficiaries and policymakers. Additionally, it aimed to investigate the added value of using such an instrument to support the participation of patients and the public in decisions related to the delivery of healthcare services to the population. **Methodology**: To reach the objectives, four consecutive studies were carried out on a tracer case, the addition of tests to a fetal anomaly screening program. A systematic literature review was first conducted to explore the state of use of DCE in studies related to prenatal screening for fetal chromosomal anomalies. The review explored the attributes used in DCE studies on prenatal screening program. A common DCE instrument development study was then conducted. The instrument aimed at eliciting preference levels from both pregnant women and policymakers. A third study was carried out with the developed instrument among a representative sample of pregnant women and policymakers. Finally, a qualitative study was conducted to evaluate the perceptions of policymakers at HTA scientific committees regarding the added value of the DCE approach in their decision-making processes. **Results**: The research shows that it is feasible to develop and use a single DCE instrument that can be administered to both pregnant women and policymakers, although a full validation of the instrument was hampered by the limited pool of policymakers in the health jurisdiction where the study was conducted. The administration of the developed DCE instrument to both target groups revealed significant disparities in how these two groups assess attributes related to their preferences for the new prenatal screening intervention. Finally, the qualitative study suggests that the main interest for a common DCE instrument is that it can serve as a tool for raising awareness of potential unconscious biases stemming from policymakers' personal interests and disciplinary perspectives. **Conclusion**: Developing and administrating a common DCE instrument for patients and policymakers is time-consuming and resource intensive. This may limit the use of such an instrument in health preference studies of different stakeholder groups for a new intervention. However, a common DCE instrument can help raise awareness of unconscious biases that may lead to the neglect of patient perspectives in the value assessments of new health interventions by HTA agencies.

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.

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.