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.

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.

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.

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 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 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.

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.

Dans des régions avec beaucoup d'électricité renouvelable, comme le Québec, une augmentation du nombre de Véhicules Électriques (VE) peut réduire les gaz à effet de serre. Par contre, l'autonomie réduite des VE et la présence limitée d'infrastructure publique pour recharger les véhicules peuvent contribuer à un phénomène nommé anxiété de l'autonomie, où les usagers n'achètent pas des VE par peur qu'ils tombent en panne. On peut alors planifier l'emplacement de l'infrastructure publique de recharge de manière stratégique pour combattre cet effet, menant alors à un taux d'adoption plus élevé pour les VE. En utilisant des modèles de choix discret, nous incorporons des modèles économétriques de demande avancés capturant les préférences hétérogènes des usagers à l'intérieur de l'optimisation. En particulier, comme nous le démontrerons, ceci permet l'inclusion de nouveaux facteurs importants, tels qu'une disponibilité de la recharge à domicile et des effets de distance plus granulaire. Par contre, la méthodologie existante pour ce processus crée un modèle de programmation linéaire mixte en nombres entiers qui ne peut pas être résolue, même pour des instances de taille modeste. Nous développons alors une reformulation efficace en problème de couverture maximum qui, comme nous le démontrerons, permet une amélioration de plusieurs ordres de magnitude pour le temps de calcul. Bien que cette reformulation dans un problème de couverture maximum améliore grandement la capacité à résoudre le modèle, celui-ci demeure difficile à résoudre pour des problèmes de grandes tailles, nécessitant des heuristiques pour obtenir des solutions de haute qualité. Nous développons alors deux méthodes de décomposition de Benders spécialisées pour cette application. La première est une méthode de décomposition de Benders accélérée, qui se spécialise à réduire l'écart d'optimalité et à la résolution de problèmes de petite taille ou de taille modeste. La deuxième approche rajoute un branchement local à la méthode de décomposition de Benders accélérée, qui sacrifie de l'efficacité lors de la résolution de problèmes de plus petite taille pour une capacité augmentée afin d'obtenir des solutions réalisables de haute qualité. Finalement, nous présentons une méthode pour dériver des valeurs de paramètres autrement difficiles à obtenir pour le modèle de choix discrets dans le modèle d'optimisation. Ces paramètres dictent les effets de l'infrastructure publique de recharge sur l'adoption des VE. Pour ce processus, nous regardons les facteurs qui encouragent les usagers courants des VE à utiliser l'infrastructure existante. De manière plus précise, nous utilisons des données de recharge réelles de la ville de Montréal (Québec) pour estimer les impacts des caractéristiques des stations, tels que la distance des usagers, le nombre de bornes de recharge, et les installations à proximité. Différents types d'infrastructure sont considérés, de manière parallèle avec des modèles de choix discrets qui peuvent tenir compte de plusieurs observations pour chaque individu. Les contributions de cette thèse sont plus générales que simplement l'adoption de VE, étant applicable, par exemple, au problème de capture maximum, au problème de couverture maximum à multiples périodes, et à la prédiction de la station de recharge choisie par les conducteurs de VE. / In areas with large amounts of clean renewable electricity, such as Quebec, an increase to the number of electric vehicles (EVs) can reduce greenhouse gas emissions. However, the reduced range of EVs and the limited public charging infrastructure can contribute to a phenomenon known as range anxiety, where users do not purchase EVs out of concern they run out of charge while driving. We can strategically optimise the placement of public EV charging infrastructure to combat this effect, thus leading to increased EV adoption. By utilising discrete choice models, we incorporate advanced econometric demand models capturing heterogeneous user preferences within the optimisation framework. In particular, as we demonstrate, this allows for the inclusion of new, important attributes, such as a more granular home charging availability and a continuous degradation of quality based on the distance. However, existing methodologies for this optimisation framework result in a mixed-integer linear program which cannot be solved for even moderately sized instances. We thus develop an efficient reformulation into a maximum covering location problem which, as we show experimentally, allows for multiple orders of magnitude of improved solving time. While the reformulation into a maximum covering location problem greatly improves the solving capabilities for the model, it remains intractable for large-scale instances, relying on heuristics to obtain high-quality solutions. As such, we then develop two specialised Benders decomposition methods for this application. The first is an accelerated branch-and-Benders-cut method, which excels at solving small or medium-scale instances and at decreasing the optimality gap. The second approach incorporates a local branching scheme to the accelerated branch-and-Benders-cut method, which sacrifices some efficiency in solving smaller instances for an increased ability to obtain high-quality feasible solutions. Finally, we discuss a method for deriving difficult-to-obtain parameter values of the discrete choice model in the optimisation framework. These parameter values dictate the effects of the public charging infrastructure on EV adoption and, as such, play a crucial role in the optimisation model. For this process, we investigate the attributes that encourage current EV owners to utilise existing infrastructure. More specifically, we use real charging session data from the city of Montreal (Quebec) to determine the impacts of station characteristics such as the distance to the users, the number of outlets, and the nearby amenities. Different types of charging infrastructure are considered alongside discrete choice models which take into account multiple observations from individual users. The contributions of this thesis lie more broadly than simply EV adoption, being applicable to, e.g., the maximum capture problem, the multi-period maximum covering location problem, and the prediction of the charging station selected by EV drivers.