Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance. / In transportation modeling, a route choice is a model describing the selection of a route between a given origin and a given destination. More specifically, it consists of determining the sequence of arcs leading to the destination in a network composed of vertices and arcs, according to some selection criteria. We propose a novel route choice model, based on approximate dynamic programming. The technique is applied sequentially, as every time a user reaches an intersection, he/she is supposed to consider the utility of a certain number of future arcs, followed by an approximation for the rest of the path leading up to the destination. The route choice model is implemented as a component of a traffic simulation model, in a discrete event framework. We conduct a numerical experiment on a real traffic network model in order to analyze its performance.

<p>Emerging technologies such as real-time travel information systems and automated vehicles (AVs) have profound impacts on driver decision-making behavior. While they generally have positive impacts by enabling drivers to make more informed decisions or by reducing their driving effort, there are several concerns related to inadequate consideration of cognitive and psychological aspects in their design. In this context, this dissertation analyzes different aspects of driver cognition and psychology that arise from drivers’ interactions with these technologies using physiological data collected in two sets of driving simulator experiments.</p> <p>This research analyzes the latent cognitive and psychological effects of real-time travel information using electroencephalogram (EEG) data measured in the first set of driving simulator experiments. Using insights from the previous analysis, a hybrid route choice modeling framework is proposed that incorporates the impacts of the latent information-induced cognitive and psychological effects along with other explanatory variables that can be measured directly (i.e., route characteristics, information characteristics, driver attributes, and situational factors) on drivers’ route choice decisions. EEG data is analyzed to extract two latent cognitive variables that capture the driver’s cognitive effort during and immediately after the information provision, and cognitive inattention before implementing the route choice decision. </p> <p>Several safety concerns emerge for the transition of control from the automated driving system to a human driver after the vehicle issues a takeover warning under conditional vehicle automation (SAE Level 3). In this context, this study investigates the impacts of driver’s pre-warning cognitive state on takeover performance (i.e., driving performance while resuming manual control) using EEG data measured in the second set of driving simulator experiments. However, there is no comprehensive metric available in the literature that could be used to benchmark the role of driver’s pre-warning cognitive state on takeover performance, as most existing studies ignore the interdependencies between the associated driving performance indicators by analyzing them independently. This study proposes a novel comprehensive takeover performance metric, Takeover Performance Index (TOPI), that combines multiple driving performance indicators representing different aspects of takeover performance. </p> <p>Acknowledging the practical limitations of EEG data to have real-world applications, this dissertation evaluates the driver’s situational awareness (SA) and mental stress using eye-tracking and heart rate measures, respectively, that can be obtained from in-vehicle driver monitoring systems in real-time. The differences in SA and mental stress over time, their correlations, and their impacts on the TOPI are analyzed to evaluate the efficacy of using eye-tracking and heart rate measures for estimating the overall takeover performance in conditionally AVs.</p> The study findings can assist information service providers and auto manufacturers to incorporate driver cognition and psychology in designing safer real-time information and their delivery systems. They can also aid traffic operators to incorporate cognitive aspects while devising strategies for designing and disseminating real-time travel information to influence drivers’ route choices. Further, the study findings provide valuable insights to design operating and licensing strategies, and regulations for conditionally automated vehicles. They can also assist auto manufacturers in designing integrated in-vehicle driver monitoring and warning systems that enhance road safety and user experience.

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.

Bei verkehrspolitischen und infrastrukturellen Massnahmen folgen als wesentliche Nachfrageveränderungen vor allem Routen- und Verkehrsmittelwahleffekte. Mit der Anwendung der sequentiellen Routen- und Verkehrsmittelwahlmodelle, ist bei solchen Massnahmen aus verschiedenen Gründen eine konsistente und gesamthafte Gleichgewichtslösung nicht möglich. Das Ziel dieser Untersuchung war, ein konsistentes und verfeinertes Verfahren zu entwickeln, mit dem die Routen- und Verkehrsmittelwahl simultan bzw. in einem Schritt als eine Entscheidung berechnet werden kann. Neben dem Gleichgewicht bei der Verteilung der Verkehrsnachfrage auf die Alternativen, war die konsistente Schätzung der Modellparameter für die Bewertung von Einflussfaktoren bei den Entscheidungen hier eine weitere wichtige Anforderung. Das Modell ist in der Lage, ein realitätsentsprechendes Verhalten der Verkehrsteilnehmer, sowohl bei schwach, als auch bei stark belasteten Strassennetzen, zu beschreiben. Die unterschiedliche Wahrnehmung der Reisekosten der Verkehrsteilnehmer und die Netzüberbelastungen werden durch ein stochastisches Nutzergleichgewicht abgebildet. Das entwickelte Verfahren ermöglicht es: - die Nachfrageaufteilung mit einem konsistenten Gleichgewicht zwischen Verkehrsangebot und Verkehrsnachfrage zu berechnen. Dabei wird ein Gleichgewicht nicht nur innerhalb des Strassen- oder Schienennetzes, sondern zwischen allen verfügbaren Alternativen (unabhängig vom Verkehrsmittel) gesucht. - durch die iterative Kalibration der Modellparameter und die Nachfrageaufteilung ein konsistentes Gleichgewicht zwischen den geschätzten Modellparametern für die Nutzenfunktion und der Nachfrageaufteilung auf die vorhandenen Alternativen (Routen) zu berechnen. - mit einem stochastischen Nutzergleichgwicht die unterschiedliche Wahrnehmung der Nutzen bzw. der generalisierten Kosten der Verkehrsteilnehmer bei der Nachfrageaufteilung zu berücksichtigen. - die Auswirkungen von Angebotsveränderungen auf die Verkehrsmittelwahl und Routenwahl durch simultane Modellierung der Entscheidungen konsistent und ohne Rückkoppelungschritte zu berechnen.

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In dieser Arbeit wird ein simultanes Quell-, Ziel-, Verkehrsmittel- und Routenwahlmodell (Modell EVA-U) entwickelt, welches ein stochastisches Nutzergleichgewicht erreicht. Die Routenwahlmodelle der Verkehrsarten sind nicht mehr Teil der Umlegungsalgorithmen, sondern in das Nachfragemodell integriert. Dadurch ist eine konsistente Bewertung aller Alternativen (der Verkehrsarten) möglich. Das Simultanmodell EVA-U stellt eine Weiterentwicklung des Simultanmodells EVA von LOHSE dar. Das EVA-U-Modell ist den universalen Logit-Modellen zuzuordnen. Die Randsummenbedingungen der Verkehrsverteilung werden beachtet. Die Bewertung der Alternativen erfolgt mittels Generalisierter Kosten. Die Abhängigkeit von Routen wird berücksichtigt, ebenso die Tagesganglinie der Verkehrsnachfrage und die Fahrpläne des ÖV-Systems. Das Modell EVA-U erlaubt auch die Berücksichtigung von Routen intermodaler Verkehrsarten (z.B. P+R). Darüber hinaus ist die Integration eines Modells des ruhenden Verkehrs möglich. / In this thesis a simultaneous Trip Generation-, Distribution-, Modal-Split and Route Choice Model (modell EVA-U) is elaborated. The model tends to reach a stochastic user equilibrium. The route choice algorithms are not longer part of an assignment procedure but part of the demand model. A consistent assessment of properties of all transport systems is possible. The simultaneous model EVA-U is an advancement of the EVA-Model by Lohse. The model EVA-U is to be assigned to the generalised logit-models. All matrix constrains are taken into account. The assessment is effected by generalised costs. The dependence of routes is taken into account. Moreover, the integration of day time and the schedules of private transport lines is possible. Furthermore, it is possible to integrate a model of parked cars and circuits of inter-modal traffic forms (park and ride) in the Model EVA-U.

Le nombre important de véhicules sur le réseau routier peut entraîner des problèmes d'encombrement et de sécurité. Les usagers des réseaux routiers qui nous intéressent sont les camionneurs qui transportent des marchandises, pouvant rouler avec des véhicules non conformes ou emprunter des routes interdites pour gagner du temps. Le transport de matières dangereuses est réglementé et certains lieux, surtout les ponts et les tunnels, leur sont interdits d'accès. Pour aider à faire appliquer les lois en vigueur, il existe un système de contrôles routiers composé de structures fixes et de patrouilles mobiles. Le déploiement stratégique de ces ressources de contrôle mise sur la connaissance du comportement des camionneurs que nous allons étudier à travers l'analyse de leurs choix de routes. Un problème de choix de routes peut se modéliser en utilisant la théorie des choix discrets, elle-même fondée sur la théorie de l'utilité aléatoire. Traiter ce type de problème avec cette théorie est complexe. Les modèles que nous utiliserons sont tels, que nous serons amenés à faire face à des problèmes de corrélation, puisque plusieurs routes partagent probablement des arcs. De plus, puisque nous travaillons sur le réseau routier du Québec, le choix de routes peut se faire parmi un ensemble de routes dont le nombre est potentiellement infini si on considère celles ayant des boucles. Enfin, l'étude des choix faits par un humain n'est pas triviale. Avec l'aide du modèle de choix de routes retenu, nous pourrons calculer une expression de la probabilité qu'une route soit prise par le camionneur. Nous avons abordé cette étude du comportement en commençant par un travail de description des données collectées. Le questionnaire utilisé par les contrôleurs permet de collecter des données concernant les camionneurs, leurs véhicules et le lieu du contrôle. La description des données observées est une étape essentielle, car elle permet de présenter clairement à un analyste potentiel ce qui est accessible pour étudier les comportements des camionneurs. Les données observées lors d'un contrôle constitueront ce que nous appellerons une observation. Avec les attributs du réseau, il sera possible de modéliser le réseau routier du Québec. Une sélection de certains attributs permettra de spécifier la fonction d'utilité et par conséquent la fonction permettant de calculer les probabilités de choix de routes par un camionneur. Il devient alors possible d'étudier un comportement en se basant sur des observations. Celles provenant du terrain ne nous donnent pas suffisamment d'information actuellement et même en spécifiant bien un modèle, l'estimation des paramètres n'est pas possible. Cette dernière est basée sur la méthode du maximum de vraisemblance. Nous avons l'outil, mais il nous manque la matière première que sont les observations, pour continuer l'étude. L'idée est de poursuivre avec des observations de synthèse. Nous ferons des estimations avec des observations complètes puis, pour se rapprocher des conditions réelles, nous continuerons avec des observations partielles. Ceci constitue d'ailleurs un défi majeur. Nous proposons pour ces dernières, de nous servir des résultats des travaux de (Bierlaire et Frejinger, 2008) en les combinant avec ceux de (Fosgerau, Frejinger et Karlström, 2013). Bien qu'elles soient de nature synthétiques, les observations que nous utilisons nous mèneront à des résultats tels, que nous serons en mesure de fournir une proposition concrète qui pourrait aider à optimiser les décisions des responsables des contrôles routiers. En effet, nous avons réussi à estimer, sur le réseau réel du Québec, avec un seuil de signification de 0,05 les valeurs des paramètres d'un modèle de choix de routes discrets, même lorsque les observations sont partielles. Ces résultats donneront lieu à des recommandations sur les changements à faire dans le questionnaire permettant de collecter des données. / Using transportation roads enables workers to reach their work facilities. Security and traffic jam issues are all the more important given that the number of vehicles is always increasing and we will focus on merchandise transporters in this study. Dangerous items transportation is under strict control as it is for example forbidden for them to be carried through a tunnel or across a bridge. Some transporters may drive a vehicle that has defects or/and they may be ta\-king some forbidden roads so as to reach their destination faster. Transportation of goods is regulated by the law and there exists a control system, whose purpose is to detect frauds and to make sure controlled vehicles are in order. The strategic deployment of control resources can be based on the knowledge of transporters behaviour, which is going to be studied through their route choice analysis. The number of routes can be unbounded especially if we consider loops, which leads to a complex problem to be solved. We can also mention issues closely related to route choice problem using discrete choice models such as correlation between routes sharing links and point out the fact that human decision process is not considered something easy. A route choice problem can be modelled based on the random utility theory and as a consequence we will focus on the discrete choice models. We are going to use such model on the real road network of Quebec and we will derive an expression of the probability, for a transporter, to pick one route. We are going to explain the way we did our study. It started first by doing a data description job as we are convinced this is a step that will help other analysts to have a clear view of the data situation. Some data are network related and the corresponding attributes collected will be used to model the road network of Quebec. We will use some attributes to explain the utility function, which leads to the definition of the function that gives the probability that a user takes a given route. Once this function is fully specified, the behaviour study can be done, except that we have a set of observations that are absolutely incomplete. When observations are a gathering of data collected during a road control, the information they provide us is not enough and thus, the parameters estimation will fail. We might seem blocked but in fact, we brought the idea of using simulated observations. We are going to estimate model parameters with firstly complete observations and in order to imitate the real conditions, we then are going to use partial observations. This constitutes a main challenge and we overcome it by using the results presented in (Bierlaire et Frejinger, 2008) combined with those from (Fosgerau, Frejinger et Karlström, 2013). We will demonstrate that even though the observations used are simulated, we will deliver conclusions that can be useful for road network managers. The main results we provide in this work is that estimation can be done with a 0,05 signification level on real road network of Quebec, while the observations are incomplete. Eventually, our results should motivate network managers to improve the set of questions they use to collect data as it would help them to strengthen their knowledge about the merchandise transporters and hopefully, the decision process will lead to optimized resource deployments.

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions. / Les gens consacrent une importante part de leur existence à prendre diverses décisions, pouvant affecter leur demande en transport, par exemple les choix de lieux d'habitation et de travail, les modes de transport, les heures de départ, le nombre et type de voitures dans le ménage, les itinéraires ... Les choix liés au transport sont généralement fonction du temps et caractérisés par un grand nombre de solutions alternatives qui peuvent être spatialement corrélées. Cette thèse traite de modèles pouvant être utilisés pour analyser et prédire les choix discrets dans les applications liées aux réseaux de grandes tailles. Les modèles et méthodes proposées sont particulièrement pertinents pour les applications en transport, sans toutefois s'y limiter. Nous modélisons les décisions comme des séquences de choix, dans le cadre des choix discrets dynamiques, aussi connus comme processus de décision de Markov paramétriques. Ces modèles sont réputés difficiles à estimer et à appliquer en prédiction, puisque le calcul des probabilités de choix requiert la résolution de problèmes de programmation dynamique. Nous montrons dans cette thèse qu'il est possible d'exploiter la structure du réseau et la flexibilité de la programmation dynamique afin de rendre l'approche de modélisation dynamique en choix discrets non seulement utile pour représenter les choix dépendant du temps, mais également pour modéliser plus facilement des choix statiques au sein d'ensembles de choix de très grande taille. La thèse se compose de sept articles, présentant divers modèles et méthodes d'estimation, leur application ainsi que des expériences numériques sur des modèles de choix discrets de grande taille. Nous regroupons les contributions en trois principales thématiques: modélisation du choix de route, estimation de modèles en valeur extrême multivariée (MEV) de grande taille et algorithmes d'optimisation non-linéaire. Cinq articles sont associés à la modélisation de choix de route. Nous proposons différents modèles de choix discrets dynamiques permettant aux utilités des chemins d'être corrélées, sur base de formulations MEV et logit mixte. Les modèles résultants devenant coûteux à estimer, nous présentons de nouvelles approches permettant de diminuer les efforts de calcul. Nous proposons par exemple une méthode de décomposition qui non seulement ouvre la possibilité d'estimer efficacement des modèles logit mixte, mais également d'accélérer l'estimation de modèles simples comme les modèles logit multinomiaux, ce qui a également des implications en simulation de trafic. De plus, nous comparons les règles de décision basées sur le principe de maximisation d'utilité de celles sur la minimisation du regret pour ce type de modèles. Nous proposons finalement un test statistique sur les erreurs de spécification pour les modèles de choix de route basés sur le logit multinomial. Le second thème porte sur l'estimation de modèles de choix discrets statiques avec de grands ensembles de choix. Nous établissons que certains types de modèles MEV peuvent être reformulés comme des modèles de choix discrets dynamiques, construits sur des réseaux de structure de corrélation. Ces modèles peuvent alors être estimées rapidement en utilisant des techniques de programmation dynamique en combinaison avec un algorithme efficace d'optimisation non-linéaire. La troisième et dernière thématique concerne les algorithmes d'optimisation non-linéaires dans le cadre de l'estimation de modèles complexes de choix discrets par maximum de vraisemblance. Nous examinons et adaptons des méthodes quasi-Newton structurées qui peuvent être facilement intégrées dans des algorithmes d'optimisation usuels (recherche linéaire et région de confiance) afin d'accélérer le processus d'estimation. Les modèles de choix discrets dynamiques et les méthodes d'optimisation proposés peuvent être employés dans diverses applications de choix discrets. Dans le domaine des sciences de données, des modèles qui peuvent traiter de grands ensembles de choix et des ensembles de choix séquentiels sont importants. Nos recherches peuvent dès lors être d'intérêt dans diverses applications d'analyse de la demande (analyse prédictive) ou peuvent être intégrées à des modèles d'optimisation (analyse prescriptive). De plus, nos études mettent en évidence le potentiel des techniques de programmation dynamique dans ce contexte, y compris pour des modèles statiques, ouvrant la voie à de multiples directions de recherche future.

Metrogaining is an urban outdoor navigational sport that uses a street map to which scored control points have been added. The objective is to collect maximum score points within a set time by visiting a subset of the scored control points. There is currently no metrogaining scoring standard, only guidelines on how to allocate scores. Accordingly, scoring approaches were explored to create new score sets by using scoring algorithms based on a simple relationship between the score of, and the number of visits to a control point. A spread model, which was developed to evaluate the score sets, generated a range of routes by solving a range of orienteering problems, which belongs to the class of NP-hard combinatorial optimisation problems. From these generated routes, the control point visit frequencies of each control point were determined. Using the visit frequencies, test statistics were subsequently adapted to test the goodness of scoring for each score set. The ndings indicate that the score-visits relationship is not a simple one, as the number of visits to a control point is not only dependent on its score, but also on the scores of the surrounding control points. As a result, the scoring algorithms explored were unable to cope with the complex scoring process uncovered. / Decision Sciences / M. Sc. (Operations Research)

Cette thèse porte sur la modélisation du trafic dans les réseaux routiers et comment celle-ci est intégrée dans des modèles d'optimisation. Ces deux sujets ont évolué de manière plutôt disjointe: le trafic est prédit par des modèles mathématiques de plus en plus complexes, mais ce progrès n'a pas été incorporé dans les modèles de design de réseau dans lesquels les usagers de la route jouent un rôle crucial. Le but de cet ouvrage est d'intégrer des modèles d'utilités aléatoires calibrés avec de vraies données dans certains modèles biniveaux d'optimisation et ce, par une décomposition de Benders efficace. Cette décomposition particulière s'avère être généralisable par rapport à une grande classe de problèmes communs dans la litérature et permet d'en résoudre des exemples de grande taille. Le premier article présente une méthodologie générale pour utiliser des données GPS d'une flotte de véhicules afin d'estimer les paramètres d'un modèle de demande dit recursive logit. Les traces GPS sont d'abord associées aux liens d'un réseau à l'aide d'un algorithme tenant compte de plusieurs facteurs. Les chemins formés par ces suites de liens et leurs caractéristiques sont utilisés afin d'estimer les paramètres d'un modèle de choix. Ces paramètres représentent la perception qu'ont les usagers de chacune de ces caractéristiques par rapport au choix de leur chemin. Les données utilisées dans cet article proviennent des véhicules appartenant à plusieurs compagnies de transport opérant principalement dans la région de Montréal. Le deuxième article aborde l'intégration d'un modèle de choix de chemin avec utilités aléatoires dans une nouvelle formulation biniveau pour le problème de capture de flot de trafic. Le modèle proposé permet de représenter différents comportements des usagers par rapport à leur choix de chemin en définissant les utilités d'arcs appropriées. Ces utilités sont stochastiques ce qui contribue d'autant plus à capturer un comportement réaliste des usagers. Le modèle biniveau est rendu linéaire à travers l'ajout d'un terme lagrangien basé sur la dualité forte et ceci mène à une décomposition de Benders particulièrement efficace. Les expériences numériques sont principalement menés sur un réseau représentant la ville de Winnipeg ce qui démontre la possibilité de résoudre des problèmes de taille relativement grande. Le troisième article démontre que l'approche du second article peut s'appliquer à une forme particulière de modèles biniveaux qui comprennent plusieurs problèmes différents. La décomposition est d'abord présentée dans un cadre général, puis dans un contexte où le second niveau du modèle biniveau est un problème de plus courts chemins. Afin d'établir que ce contexte inclut plusieurs applications, deux applications distinctes sont adaptées à la forme requise: le transport de matières dangeureuses et la capture de flot de trafic déterministe. Une troisième application, la conception et l'établissement de prix de réseau simultanés, est aussi présentée de manière similaire à l'Annexe B de cette thèse. / The subject of this thesis is the modeling of traffic in road networks and its integration in optimization models. In the literature, these two topics have to a large extent evolved independently: traffic is predicted more accurately by increasingly complex mathematical models, but this progress has not been incorporated in network design models where road users play a crucial role. The goal of this work is to integrate random utility models calibrated with real data into bilevel optimization models through an efficient Benders decomposition. This particular decomposition generalizes to a wide class of problems commonly found in the literature and can be used to solved large-scale instances. The first article presents a general methodology to use GPS data gathered from a fleet of vehicles to estimate the parameters of a recursive logit demand model. The GPS traces are first matched to the arcs of a network through an algorithm taking into account various factors. The paths resulting from these sequences of arcs, along with their characteristics, are used to estimate parameters of a choice model. The parameters represent users' perception of each of these characteristics in regards to their path choice behaviour. The data used in this article comes from trucks used by a number of transportation companies operating mainly in the Montreal region. The second article addresses the integration of a random utility maximization model in a new bilevel formulation for the general flow capture problem. The proposed model allows for a representation of different user behaviors in regards to their path choice by defining appropriate arc utilities. These arc utilities are stochastic which further contributes in capturing real user behavior. This bilevel model is linearized through the inclusion of a Lagrangian term based on strong duality which paves the way for a particularly efficient Benders decomposition. The numerical experiments are mostly conducted on a network representing the city of Winnipeg which demonstrates the ability to solve problems of a relatively large size. The third article illustrates how the approach used in the second article can be generalized to a particular form of bilevel models which encompasses many different problems. The decomposition is first presented in a general setting and subsequently in a context where the lower level of the bilevel model is a shortest path problem. In order to demonstrate that this form is general, two distinct applications are adapted to fit the required form: hazmat transportation network design and general flow capture. A third application, joint network design and pricing, is also similarly explored in Appendix B of this thesis.