Dans un contexte de carence méthodologique, cette thèse vise à apporter un nouveau souffle aux modèles de choix de localisation jusqu’ici incapables d’appréhender de manière réaliste la complexité des processus décisionnels des établissements tels que leurs choix de localisation optimale. Les modèles de choix de localisation utilisent des données géoréférencées, pour lesquelles les ensembles de choix ont une composante spatiale explicite. Il est donc essentiel de comprendre comment représenter l’aspect spatial dans les modèles de choix de localisation. La décision finale d’un établissement semble être liée au paysage économique environnant. La quantification du lien entre les observations voisines implique une prise de décision sur la spécification de la matrice spatiale. Pourtant, la grande majorité des chercheurs appliquent la métrique euclidienne sans considérer des hypothèses sous-jacentes et ses alternatives. Cette démarche a été initialement proposée en raison de données et de puissance informatique limitées plutôt que de son universalité. Dans les régions comme la région parisienne, oû la congestion ainsi que les problèmes de barrières physiques non traversables apparaissent clairement, les distances purement basées sur la topographie peuvent ne pas être les plus appropriées pour l’étude de la localisation intra-urbaine. Il est possible d’acquérir des connaissances en reconsidérant et en mesurant la distance en fonction du problème analysé. Plutôt que d’enfermer les chercheurs dans une structure restrictive de la matrice de pondération, cette thèse propose une approche souple pour identifier la métrique de distance la plus susceptible de prendre en compte correctement les marchés voisins selon le secteur considéré. En plus de la distance euclidienne standard, six autres mesures sont testées : les temps de déplacement en voiture (pour les périodes de pointe et hors pointe) et en transport en commun, ainsi que les distances de réseau correspondantes.Par ailleurs, les décisions d’un établissement particulier sont interdépendantes des choix d’autres acteurs, ce qui rend les choix de localisation particulièrement intéressants et difficiles à analyser. Ces problèmes épineux posés par l’interdépendance des décisions ne peuvent généralement être négligés sans altérer l’authenticité du modèle de décision d’établissement. Les approches classiques de la sélection de localisation échouent en ne fournissant qu’un ensemble d’étapes systématiques pour la résolution de problèmes sans tenir compte des interactions stratégiques entre les établissements sur le marché. L’un des objectifs de la présente thèse est d’explorer comment adapter correctement les modèles de choix de localisation pour étudier les choix discrets d’établissement lorsqu’ils sont interdépendants.En outre, une entreprise peut ouvrir un certain nombre d’unités et servir le marché à partir de plusieurs localisations. Encore une fois, la théorie et les méthodes traditionnelles peuvent ne pas convenir aux situations dans lesquelles les établissements individuels, au lieu de se situer indépendamment les uns des autres, forment une grande organisation, telle qu’une chaîne confrontée à une concurrence féroce d’autres chaînes. Le modèle prend en compte non seulement les interactions intra-chaînes mais aussi inter-chaînes. Aussi, la nécessité d’indiquer une nette différence entre la population de jour et de nuit a été soulignée. La demande est représentée par les flux de piétons et de voitures, la foule de clients potentiels passant par les centres commerciaux, les stations de trains et de métros, les aéroports et les sites touristiques. L’Enquête Globale Transport 2010 (EGT 2010), entre autres, est utile pour atteindre cet objectif. / This thesis is breathing new life into the location choice models of establishments. The need for methodological advances in order to more realistically model the complexity of establishment decision-making processes, such as their optimal location choices, is the key motivation of this thesis. First, location choice models use geo-referenced data, for which choice sets have an explicit spatial component. It is thus critical to understand how to represent spatial aspect in location choice models. The final decision of an establishment seems to be related to the surrounding economic landscape. When accounting for the linkage between neighboring observations, the decision on the spatial weight matrix specification must be made. Yet, researchers overwhelmingly apply the Euclidean metric without realizing its underlying assumptions and its alternatives. This representation has been originally proposed due to scarce data and low computing power, rather than because of its universality. In areas, such as the Paris region, where high congestion or uncrossable physical barriers problems clearly arise, distances purely based on topography may not be the most appropriate for the study of intra-urban location. There are insights to be gained by mindfully reconsidering and measuring distance depending on a problem being analyzed. Rather than locking researchers into a restrictive structure of the weight matrix, this thesis proposes a flexible approach to intimate which distance metric is more likely to correctly account for the nearby markets depending on the sector considered. In addition to the standard Euclidean distance, six alternative metrics are tested: travel times by car (for the peak and off-peak periods) and by public transit, and the corresponding network distances. Second, what makes these location choices particularly interesting and challenging to analyze is that decisions of a particular establishment are interrelated with choices of other players.These thorny problems posed by the interdependence of decisions generally cannot be assumed away, without altering the authenticity of the model of establishment decision making. The conventional approaches to location selection fail by providing only a set of systematic steps for problem-solving without considering strategic interactions between the establishments in the market. One of the goals of the present thesis is to explore how to correctly adapt location choice models to study establishment discrete choices when they are interrelated.Finally, a firm can open a number of units and serve the market from multiple locations. Once again, traditional theory and methods may not be suitable to situations wherein individual establishments, instead of locating independently from each other, form a large orgnization, such as a chain facing a fierce competition from other chains. There is a necessity to incorporate interactions between units within the same and competing firms. In addition, the need to state a clear difference between the daytime and nighttime population has been emphasized. Demand is represented by pedestrian and car flows, the crowd of potential clients passing through the commercial centers, train and subways stations, airports, and highly touristic sites. The Global Survey of Transport (EGT 2010), among others, is of service to reach this objective. More realistically designed location choice models accounting for spatial spillovers, strategic interaction, and with a more appropriate definition of distance and demand can become a powerful and flexible tool to assist in finding a befitting site. An appropriately chosen location in turn can make an implicative difference for the newly-created business. The contents of this thesis provide some useful recommendations for transport analysts, city planners, plan developers, business owners, and shopping center investors.