Avec l’augmentation progressive de la population dans les grandes villes, comme Paris, nous prévoyons d’ici 2050 une augmentation de 50% du trafic routier. En considérant les embouteillages et la pollution que cette augmentation va générer, on voit clairement la nécessité de nouveaux système de mobilité plus durables, comme le covoiturage, ou plus généralement toute la mobilité partagée. En parlant de mobilité partagée, ce n’est pas seulement le partage de trajets de personnes qui ont le même itinéraire au même temps, elle inclut aussi les marchandises.Cette thèse aborde le défi de la synchronisation des flux de passagers et de marchandises dans les systèmes de mobilité urbaine et elle vis à développer des méthodes d’optimisation pour que cette synchronisation dans la mobilité partagée soit faisable. Plus précisément, elle aborde les questions de recherche suivantes:*Q1: Quelles sont les variantes des systèmes de mobilité partagée et comment les optimiser?*Q2: Comment synchroniser les déplacements de personnes et quels gains cette synchronisation peut-elle générer?*Q3: Comment combiner les flux de passagers et de fret et quels sont les avantages attendus?*Q4: Quels sont les effets de l'incertitude sur la planification et l'exploitation de systèmes de mobilité partagée?Dans un premier temps, nous étudions les différentes variantes des systèmes de mobilité partagée et nous les classifions en fonction de leurs modèles, caractéristiques, approches de résolution et contexte d'application. En se basant sur cette revue de littérature, nous identifions deux problèmes de mobilité partagés, que nous considérons en détails dans cette thèse et nous développons des méthodes d'optimisation pour les résoudre.Pour synchroniser les flux de passagers, nous étudions un modèle de covoiturage en utilisant les véhicules autonomes, personnels et partagés, et des points de rencontre où la synchronisation entre passagers peut avoir lieu. Pour cela, une méthode heuristique en deux phases est proposée et une étude de cas sur la ville de New York est présentée.Ensuite, nous développons un modèle d’optimisation qui combine les flux de passagers et de marchandises dans une région urbaine. Le but de ce modèle est d’utiliser les capacités disponibles sur une ligne de transport fixe pour transporter les passagers et des robots transportant des petits colis à leurs destinations finales en considérant que la demande de passagers est stochastique. Les résultats obtenus montrent que les solutions proposées par ces deux modèles peuvent conduire à une meilleure utilisation des systèmes de transport dans les régions urbaines. / The rise of research into shared mobility systems reflects emerging challenges, such as rising urbanization rates, traffic congestion, oil prices and environmental concerns. The operations research community has turned towards more sharable and sustainable systems of transportation. Although shared mobility comes with many benefits, it has some challenges that are restricting its widespread adoption. More research is thus needed towards developing new shared mobility systems so that a better use of the available transportation assets can be obtained.This thesis aims at developing efficient models and optimization approaches for synchronizing people and freight flows in an urban environment. As such, the following research questions are addressed throughout the thesis:*Q1: What are the variants of shared mobility systems and how to optimize them?*Q2: How can people trips be synchronized and what gains can this synchronization yields?*Q3: How can people and freight flows be combined and what are the intended benefits?*Q4: What impacts uncertainty can have on planning and operating shared mobility systems?First, we review different variants of the shared mobility problem where either (i) travelers share their rides, or (ii) the transportation of passengers and freight is combined. We then classify these variants according to their models, solution approaches and application context and We provide a comprehensive overview of the recently published papers and case studies. Based on this review, we identify two shared mobility problems, which we study further in this thesis.Second, we study a ridesharing problem where individually-owned and on-demand autonomous vehicles (AVs) are used for transporting passengers and a set of meeting points is used for synchronizing their trips. We develop a two-phase method (a pre-processing algorithm and a matching optimization problem) for assessing the sharing potential of different AV ownership models, and we evaluate them on a case study for New York City.Then, we present a model that integrates freight deliveries to a scheduled line for people transportation where passengers demand, and thus the available capacity for transporting freight, is assumed to be stochastic. We model this problem as a two-stage stochastic problem and we provide a MIP formulation and a sample average approximation (SAA) method along with an Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) algorithm to solve it. We then analyze the proposed approach as well as the impacts of stochastic passengers demand on such integrated system on a computational study.Finally, we summarize the key findings, highlight the main challenges facing shared mobility systems, and suggest potential directions for future research.

Le transporteur est tenu d’une obligation de résultat, dont l’inexécution engage automatiquement sa responsabilité, dès lors qu’il en découle un préjudice. Mais il peut se libérer de sa responsabilité en prouvant l’existence d’une cause d’exonération. Considérée comme un obstacle à l’indemnisation, l’exonération sera appréciée avec plus ou moins de méfiance, selon le mode employé et l’objet transporté. A cet égard, il convient de distinguer le transport de passagers et le transport de marchandises. La prise en compte croissante du besoin de protection du passager fait évoluer le régime auquel est soumis le transporteur. L’analyse de cette évolution est indispensable à la recherche d’un fondement commun à la responsabilité du transporteur. Considéré comme une victime, le passager devient le pivot du régime applicable au transporteur, lequel cesse d’être un régime de responsabilité. Au contraire, lorsque la responsabilité demeure, la défense exonératoire révèle le fondement rationnel de la responsabilité du transporteur : sa faute. / The carrier is under an obligation of result, the nonfulfilment of which he /she will be automatically held liable for, as soons as damage arises. Yet he can escape liablitiy if he can prove the existence of a ground for exemption. Considered as an impediment to compensation, the exemption will be assessed with more or less suspicion, depending on the transport mode and the cargo. In this respect, there should be a distinction made between the transport of passengers and goods. As the passenger’s need for protection is more and more taken into account, this causes the regime governing carriers to evolve. Analyzing these developments is essential to look for a common ground for the carrier’s liability. Considered as a victim, the passenger becomes the pivot of the regime applicable to the carrier, this regime being no longer a system of liablity. On the contrary, when liability remains, the defense based on exemption reveals the rationale behind the carrier’s liability: his fault.