En 1965, Allais proposa une reformulation tout à fait originale de la théorie quantitative de la monnaie. Il s’agit de la théorie Héréditaire et Relativiste (HR) de la demande de monnaie. Apparue une décennie après la reformulation friedmanienne et la publication du modèle de Cagan (1956) relatif aux hyperinflations, cette théorie n’a pas réussi à se frayer une voie dans le champ de l’analyse monétaire. Plusieurs raisons ont concouru au non succès de cette théorie dont notamment son cadre conceptuel tout à fait étrange par rapport aux approches alors dominantes. L’objet de notre thèse est d’interroger l’apport de la théorie HR en tant que reformulation de la théorie quantitative et ce par rapport à la question de la stabilité de la demande de monnaie.Cette thèse est composée de trois parties. La première partie développe certains préludes nécessaires à l'analyse de la théorie HR (partie I). Les deux dernières parties contiennent les deux principaux résultats de notre travail. Le premier est que la théorie HR constitue une reformulation « ontologique » de la théorie quantitative, qui passe par la considération du temps psychologique-le temps tel que ressenti par l’ensemble des agents économiques (Partie II). Le second résultat est que la théorie HR, en tant que théorie macroéconomique, est grosse d’un changement paradigmatique qui fait écho à celui introduit en physique par la théorie de la relativité : pour certains phénomènes monétaires, la théorie HR substitue à l’explication par des relations causales entre agrégats une explication par la seule déformation psychologique du temps (Partie III). / In 1965, Allais proposed an original restatement of the quantity theory of money. It is the Hereditary and Relativistic (HR) theory of the money demand. Published a decade after Friedman’s restatement and Cagan’s model of hyperinflations, the HR theory remained unknown. Many reasons contributed to the lack of success of this theory, one of which is related to its conceptual framework which is incongruous with the standard approach. The HR theory is based upon the notion of time relativity from a psychological point of view, and the idea that the behavior of economic agents is conditioned by a hereditary effect of past events.Our thesis aims to investigate the contribution of the HR theory as a restatement of the quantity theory with regard to the question of the stability of money demand.The thesis is composed of three parts. The first part contains necessary preludes to the analysis of the HR theory (Part I). The second and the third part contain the two main results of the thesis. The first one is that the HR theory represents an ontological restatement of the quantity theory based on the notion of “psychological time”- time as experienced by the collectivity as a whole (Part II). The second result is that the HR theory, as a macroeconomic theory, contains a paradigmatic shift which echoes the one introduced in physics by the theory of relativity: in the HR theory, an explanation of some monetary phenomena using the psychological distortion of time is substituted to the explanation through causal relations between aggregates (Part III).

L'évaluation de la capacité à satisfaire la demande en eau est cruciale pour répondre aux attentes des gestionnaires, notamment en Méditerranée, une région vulnérable pour ce qui est des ressources en eau disponibles et où la demande en eau n'a cessé de croître. Le bassin de l'Hérault (2500 km2, France) est un exemple type de ces changements puisque les écoulements ont fortement diminué depuis les années 1960. Dans ce contexte, les dynamiques d'évolution de la ressource et de la demande en eau ont été analysées dans le passé. Puis, une chaîne de modélisation intégrative a été mise en œuvre sur les 50 dernières années en associant un modèle hydrologique, un modèle de gestion de barrage et l'évaluation de la demande domestique et agricole sur le bassin à travers une reconstitution historique de la base de données d'usages. Cette chaîne a permis d'estimer l'évolution de la fréquence d'années où la demande n'a pas été pleinement satisfaite dans les différentes portions du bassin. Entre 1961 et 2010, la fréquence d'insatisfaction a diminué dans les portions amont de par une déprise agricole et une amélioration du système d'irrigation. Dans la portion aval où les pressions d'usage sont les plus importantes, la diminution des écoulements et la croissance de la demande en eau ont entraîné une baisse de la capacité à satisfaire la demande. L'utilisation de la chaîne de modélisation à l'horizon 2050 a montré que les impacts de la variabilité climatique et d'usages seraient équivalents, mais affecteraient des portions de bassin distinctes. De plus, si les projections concernant l'augmentation de la température annuelle moyenne (+1,2°C) se confirment, les scénarios de mitigation des usages n'amélioreraient pas la capacité de satisfaction de la demande en eau. / Assessing water supply capacity is crucial to meet with managers' needs, especially in the Mediterranean, one of the most vulnerable regions considering available water resources and where water demand has been increasing. The Hérault River catchment (2,500 km2, France) is a typical example of these issues as runoff strongly decreased since 1960. In this context, dynamics of water resource and demand evolution were analyzed over the past period. Then an integrated framework was developed over the last 50 years, combining a hydrological and a dam management model, water demand estimation for the domestic and agricultural sectors through a historical water use database reconstitution. This framework assessed the frequency evolution of years when water demand could not be fully supplied at the portion scale. From 1961 to 2010, the unsatisfactory year frequency decreased in upstream portions due to farmland abandonment and renovation of irrigation networks. In the downstream portion where human pressures are the highest, the decrease in runoff and increase in water demand led to a fall of water supply capacity. Runs of the modelling framework at the 2050 horizon showed that the impacts of climate variability and water uses could be equivalent, but should affect different portions. Moreover, if mean annual temperature projections (+1.2°C) are confirmed, water demand mitigation scenarios would not be able to improve water supply capacity.

Cette thèse étudie la conception d’optimisation de la flexibilité de la politique de logistique et de la capacité de logistique avec une demande incertaine. Ces flexibilités jouent un rôle crucial dans la performance en garantissant la qualité du produit et en maximisant le profit. Nous nous concentrons sur la conception de la capacité de politique de logistique et de la capacité de logistique. Cette recherche étudie trois problèmes d’optimisation: une conception de la politique de commande dans le contrat quantité-flexibilité et la conception de la capacité dans deux entrepôts.Nous examinons d’abord la chaîne logistique à deux échelons entre le constructeur automobile et le détaillant, où le détaillant achète des automobiles écologiques au constructeur automobile et reçoit la demande de ses clients respectueux de l’environnement. Nous établissons une politique de commande dans un contrat à flexibilité de quantité qui prend en compte les exigences écologiques. La politique considère que le constructeur automobiledétermine le niveau de verdissement et que le détaillant détermine le prix de vente au détail avant la signature du contrat. Nous construisons les modèles pour décrire ce contrat dans les chaînes logistiques décisionnelles décentralisées et centralisées. Nous optimisons le niveau de verdissement pour maximiser les profits du constructeur automobile et le prix de vente au détail avec une demande sensible au respect de l’environnement visant à maximiser lesprofits du détaillant. Nous considérons en outre la décision d’équilibre entre le niveau de verdissement et le prix de détail pour maximiser les bénéfices de la chaîne logistique.Nous concevons ensuite les capacité s des robots et des cueilleuses dans un système RMFS (Robotic Mobile Fulfillment System), présenté par plusieurs robots soulevant et transportant des é tagres de stockage de meubles depuis les grilles de stockage jusqu’aux préparateurs de commandes. Nous construisons des modèles de Markov de grande-dimension pour décrire ce système avec des classes de clients, calculons le débit de ce système en fonction du nombre de robots et fournissons des règles de conception permettant de déterminer le nombre optimal de robots et leurs capacités, en tenant compte du compromis entre des robots. Nous vérifions les résultats analytiques des modèles de Markov avec des simulations. Nous consiérons en outre RMFS à sélecteur multiple et étudions sa conception optimale. Un autre objectif de la conception des capacités dans RMFS est considéré. Nous construisons des modèles de réseau de files d’attente pour décrire le système RMFS à l’aide de deux protocoles de partage de robots pour les sélecteurs, proposons les algorithmes correspondants, effectuons des analyses numériques et évaluons les performances du système RMFS en calculant letemps de traitement. Nous calculons ensuite le nombre et la vitesse optimaux des robots et fournissons les règles de conception efficaces pour RMFS.Enfin, nous concevons le stockage public. La conception des entrepôts de stockage publics doit s’adapter aux segments du marché afin d’augmenter le revenu moyen dans un environnement de forte demande. Cet article présente un modèle de revenu intégré aux théories de la file d’attente et de la demande de prix afin de résoudre le problème de conception et de tarification des entrepôts de stockage publics. Nous considérons deux cas de demande dans le modèle, à savoir une demande exponentielle et une demande linéaire par morceaux.Nous développons également une solution basée sur des techniques de programmation dynamiques pour résoudre le problème. En utilisant les données d’un entrepôt, nous menons des expériences numériques. Les résultats montrent que notre approche peut améliorer les revenus attendus des entrepôts publics à forte demande de 16,6 % en moyenne. Nous réalisons en outre une analyse de sensibilité du prix et étudions la relation entre le revenu et le prix. / This thesis studies optimal models for the flexibility of supply chain policies and capacities with uncertain demand. This thesis investigates three optimization problems: An order policy design in the quantity-flexibility contract and the capacity design in robotic warehouses and self-storage warehouses.We first consider the two-echelon supply chain between the automobile manufacturer and the retailer, where the retailer purchases green automobiles from the automobile manufacturer and receives the green sensitive customer demand.We make an order policy in a quantity-flexibility contract that considers green sensitive demands. The policy considers that the automobile manufacturer determines the greening level and the retailer determines the retail price before establishing the contract. We build the models to describe this contract in both decentralized and centralized decision-making supply chains. We apply Stackelberg game to optimize the greening level for maximizing the automobile manufacturer's profit and optimize the retail price with green sensitive demand for maximizing the retailer's profit. We further consider the equilibrium decision between the greening level and the retail price for maximizing the profit of the supply chain.We then study capacities of robots and pickers in a Robotic Mobile Fulfillment System (RMFS), featured byseveral robots lifting and transporting movables storage shelves from storage grids to order pickers. We build high-dimension Markov models to describe this system with customer classes, calculate throughput of this system given the number of robots and provide design rules to determine the optimal number of robots and their capacities considering the trade-off between capacities of picker stations and robots. We verify the analytic results of Markov models with simulations. We further consider multiple-picker RMFS and study its optimal design. We consider another objective of designing capacities in RMFS. We build queue network models to describe the RMFS with two protocols in sharingrobots for pickers, propose the corresponding algorithms, conduct numerical analyses, and evaluate the performance of the RMFS by calculating throughput time. We then calculate the optimal number and velocity of robots and provide the effective design rules for RMFS.Finally, we study the self-storage warehouses. The design of self-storage warehouses needs to fit market segments to increase the average revenue in an environment of high demand. This thesis presents a revenue model integrated with queuing and price-demand theories to solve the design and pricing problem for self-storage warehouses. We consider two demand cases in the model, which are exponential demand and piecewise linear demand. We also develop a solution based on dynamic programming techniques to solve the problem. Using data from a warehouse, we conduct numerical experiments. Results show that our approach can improve the expected revenue of public storage warehouses with high demand by 16.6% on average. We further conduct a sensitivity analysis on price and investigate the relationship between revenue and price.

Les émissions de gaz à effet de serre sont responsables du réchauffement climatique observé ces dernières décennies. Il est donc aujourd’hui indispensable de décarboner notre mode de vie, le secteur énergétique et notamment la production électrique. Les énergies renouvelables comme l’éolien et le photovoltaïque se sont fortement développées ces dernières années. Ces sources d’énergies présentent une contrainte majeure à leur développement : elles sont intermittentes et non pilotables pour équilibrer la demande. Plus la part de ces productions deviendra importante dans le mix électrique, plus les difficultés d’équilibrage de la demande deviendront problématiques.Dans ce travail doctoral, les productions éolienne terrestre et photovoltaïque ont été modélisées et corrigées suivant une distribution homogène à travers la France et l’Europe entre 1979 et 2015 d’après les réanalyses d’ERA-interim. Dans un second temps, un modèle simplifié d’équilibre entre l’offre renouvelable et la demande française (MSEOD) a été développé et appliqué sur la période des réanalyses ERA-interim de 1979 à 2015. Ce modèle vise à explorer le potentiel et les limites d’un foisonnement des énergies renouvelables suivant que le coût de l’électricité ou le volume d’énergie stocké est optimisé.Nous avons montré que la minimisation du coût de l’électricité (entre 186 et 194 e/MWh selon les scenarii) conduit à une faible surproduction (entre 10 à 20 %) avec d’importants moyens de stockage (puissance et volume d’énergie stockée - entre 20 et 81 heures de la consommation moyenne française), alors que le choix d’une minimisation du volume maximal d’énergie stockée conduit à une forte surproduction (entre 164 à 199 %) engendrant un coût de l’électricité environ deux fois supérieur (entre 373 et 488 e/MWh). Malgré une forte surproduction (proche de 200 % de la consommation moyenne), il est toujours nécessaire de disposer d’une puissance complémentaire (de déstockage et de production thermique) supérieure à la consommation moyenne pour permettre l’équilibrage de la demande lors de certains événements météorologiques dimensionnants le système. L’absence de contrainte du réseau sur les puissances importées permet de réduire d’un facteur 10 le volume maximal d’énergie stockée par rapport au cas d’une France en autarcie. La puissance complémentaire, nécessaire à l’équilibre de la demande française, n’est que marginalement réduite. Ce travail à montré que certains événements météorologiques conduisent à une très faible production renouvelable à l’échelle du contient européen. Le mix technologique optimal est fortement éolien, entre 68 à 100 % de la production renouvelable intermittente d’origine éolienne selon les scenarii et des LCOE testés. L’utilisation des coûts de production électrique plus faible (60 e/MWh pour le photovoltaïque et de 65 e/MWh pour l’éolien),conduit à un coût de l’électricité de l’ordre de 100 e/MWh pour une volume maximal du stockage correspondant à une journée de consommation moyenne. / Greenhouse gas emissions are responsible of the global warming observed in recent decades. It is therefore essential today to decarbonise our way of life, the energy sector and the production of electricity in particular. Renewable energies, such as wind and photovoltaic power, have developed strongly these last years. These sources of energy have a main constraint for their development : they are intermittent and non-controllable for balancing the demand. The share of these productions becomesimportant in the electricity mix, the larger the problems of balancing the demand will become.In this PhD study, terrestrial and photovoltaic wind generation were modeled and corrected according to an homogeneous distribution of capacities across France and Europe between 1979 and 2015 according to the ERA-interim reanalysis. In a second step, a simplified model of renewable supply and the French demand balancing (MSEOD) was developed and applied during the period of the ERAinterim reanalysis from 1979 to 2015. The aims of this model is to explore the potential and the limits of renewable energies balancing depending on the cost optimisation of electricity or the minimisation of volume of energy stored.During this PhD thesis, we have shown that the cost optimisation of electricity (between 186 and 194 euro / MWh according to the scenarii) leads to a low overproduction (between 10 to 20 %) with an important storage capacity (power and stored energy - between 20 and 81 hours of the average consumption), while the minimization of the maximum sizing of stored energy leads to a high overproduction (between 164 to 199 %) generating electricity costs about twice as large (between 373 and 488 euro / MWh). Despite a strong overproduction (close to 200 % of the average consumption), an additional power (destocking and thermal production) large than the average consumption is still necessary for balancing the demand during sizing meteorological events. The absence of constraint of imported powers on the network makes it possible to reduce the maximum size of stored energy by a factor of 10 as compared to the case of a self-sufficient French production. The additional power required for the balance of energy is little reduced. This work has shown that some meteorological sizing events lead to a very low renewable production at European scale. The optimal technological mix is highly wind-powered. Between 68 and 100 % of the intermittent production mix comes from wind production (depending of the scenarii and the LCOEs tested). The use of electricity production using smaller cost (60 e/MWh for photovoltaïque and 65 e/MWh for wind production), leads to an electricity cost around 100 e/MWh for a maximum storage volume corresponding to a day of the average consumption.

L’essor des technologies renouvelable à apport variable pose des nombreuses difficultés dans le fonctionnement du système électrique. Ce système doit garantir l’équilibre offre-demande à tout moment, ainsi que d’assurer des hauts niveaux de fiabilité du service. Donc, la variabilité accroît les besoins de flexibilité et des services système. Ils existent plusieurs options capables de fournir ceux services, dont : le renforcement des interconnections, le pilotage intelligent de la demande, le renforcement des capacités de réponse rapide des unités de production, mais aussi, le mis en œuvre des technologies de stockage de l’électricité. Cependant, les marchés électriques actuels sont basés sur la rémunération de l’énergie. Donc, la valorisation intégrale des services qui peut fournir le stockage semble difficile, ce qui restreint le « business case » des options de flexibilité.Cette thèse s’inscrit autour des propos suivants : (1) modéliser et évaluer les interrelations entre variabilité, besoins de flexibilité et objectifs de décarbonation du parc électrique, (2) analyser le rôle, ainsi que la valeur, des différents technologies du stockage à travers le cas Français aux horizons 2020, 2030 et 2050, et (3) discuter sur les aspects de régulation de la flexibilité, ainsi que proposer des politique énergétiques concrètes permettant la réussite des objectifs de transition énergétique et de décarbonation du mix électrique français. / The increasing variability of electricity production in Europe, which is mainly due to the intermittent production of renewables such as wind and photovoltaic (VRE), will require significant efforts to reconcile demand and supply at all times. Thus, increasing shares of variability imply increasing amounts of system services. In addition to upgraded interconnections, demand-side management (DSM) and dispatchable backup capacity, electric energy storage (EES) technologies will have a major role to play in this context.However, due to the peculiar price formation mechanism prevailing in energy-only electricity markets, the commercial case for EES is being eroded by the very forces that create the need for its increased deployment at the system level. The private incentives of EES are thus diminishing while its social value, which is determined by the multiple system services these technologies can supply, is increasing.This thesis sets out to (1) model and assess the interplays between variability, flexibility needs and decarbonization objectives, (2) analyze the role and the value of EES technologies in view of the French official objectives by 2020, 2030 and 2050, and (3) discuss regulatory aspects, and propose a set of energy policies allowing to succeed in the energy transition and decarbonization goals.

Cette thèse se propose d’étudier les choix d’éducation en adoptant une approche originale intégrant la notion de qualité de l’enseignement. Cette étude se concentre sur deux pays : l’Indonésie et le Pakistan. Dans un premier temps, nous montrons que la scolarisation obligatoire a eu des effets sur les taux de scolarisation qui se sont répercutés sur les comportements de fécondité. Ces effets ne sont cependant pas automatiques et peuvent cacher une grande hétérogénéité. Nous nous intéressons ensuite au concept de qualité de l’éducation, une notion qui a de multiples facettes. Si on l’appréhende par le prisme des résultats scolaires, les enseignants semblent jouer un rôle majeur. Cependant, cette définition n’est pas entièrement satisfaisante quand on s’intéresse aux choix de scolarisation. En effet, les performances académiques des écoles ne reflètent qu’une partie de l’opinion des parents. Les parents semblent également rationaliser leurs choix a posteriori et considèrent que les écoles privées sont meilleures. Une approche qui considère la qualité subjective de l’éducation (perçue par les parents) permet de mieux comprendre leurs choix en termes d’éducation. Les parents non satisfaits par l’enseignement public ont tendance à s’orienter vers le privé, ce qui peut expliquer l'expansion de ce secteur dans de nombreux pays en développement. Le développement des écoles privées pourrait néanmoins accroître les inégalités car certaines franges de la population n’y ont pas accès. / This thesis aims at better understanding the multiple aspects of education in developing countries with a focus on Indonesia and Pakistan. First, we show that compulsory education could positively impact educational attainment and change fertility behaviours, even though these effects can be heterogeneous. Then, we consider the multifaceted notion of quality of education. If we consider that the quality of education encompasses only learning outcomes, teachers play a central role in knowledge acquisition. However, this measure is unsatisfactory when trying to understand schooling behaviours. Indeed, student achievement only partly explains parents' opinions. Parents also tend to be subject to an ex-post rationalization bias and to value private schools more. The subjective dimension of the quality of education helps to understand school choice. Parents' dissatisfaction with public schools partly explains why they send their children to private establishments. Nevertheless, the expansion of the private education sector could increase gender and socio-economic inequalities.

Dans l’industrie électrique, le progrès technologique apporté par les réseaux intelligents vient défier l’idée selon laquelle les consommateurs ne pourraient pas réagir aux prix des marchés de gros. L’intégration des Effacements de Demande (ED) dans le système électrique se heurte néanmoins à la question de leur efficacité économique. Cette thèse évalue la valeur économique des ED en s’appuyant sur un modèle de marché de l’énergie sous incertitude permettant de calculer les profits d’un agrégateur, par classe de consommateur et d’usage final. Le modèle appartient à la classe des problèmes linéaires stochastiques à plusieurs périodes. Sa résolution s’appuie sur Stochastic Dual Dynamic Programming. Il apparaît qu’en France, les secteurs rentables sont le load-shedding industriel et le load-shifting du ciment et du papier. Le load-shifting du chauffage électrique n’est pas profitable pour le tertiaire et le résidentiel. De plus, la valeur capacitaire des ED est déterminante. Dans l’ensemble, les ED deviennent viables mais le développement de leur potentiel semble conditionné à une baisse des coûts fixes dans les technologies de réseau intelligent. / In liberalised power markets the inability of consumers to adapt their demand in accordance to wholesale prices is increasingly challenged. Nowadays technical progress within the smart grid industry constitutes promising changes for the integration of end-users into the power system, but the deployment of Demand Response (DR) still faces the challenge of its economic viability. This thesis aims to assess the economic value of DR. We rely on an energy-only market model under uncertainty in order to quantify the revenues of DR aggregators, classified by category of consumers and end-uses of electricity. The model is formulated as a multi-stage stochastic linear problem and solved by Stochastic Dual Dynamic Programming. It appears that in France, industrial load-shedding and load-shifting of cement, paper, and pulp are profitable. For residential and tertiary consumers, load-shifting of electric heating is not profitable. We also show that the capacity value of DR is crucial. Overall, results show that DR is beginning to become economically attractive, but that fixed costs of smart grid technologies still need to come down further to fully develop its potential.

Cette thèse se propose d’étudier l’existence de freins au développement du marché privé de l’assurance dépendance en France. Nous étudions ici tour à tour trois candidats dans l’explication de ce faible développement : les préférences individuelles, les comportements d’auto-assurance et la myopie des agents. Pour cela, nous exploitons les enquêtes « Préférences et Patrimoine vis-à-vis du risque et du temps » et « Santé et protection sociale » qui ont toutes deux introduit des modules spécifiques dépendance dans les vagues d’enquêtes mobilisées dans cette thèse. Nos analyses économétriques confirment le rôle d’obstacle de ces trois déterminants de la demande d’assurance dépendance. Si l’existence d’une mauvaise perception du risque dépendance plaide pour l’intervention de l’Etat dans la relation des français à la planification de leurs pertes d’autonomie, le rôle des préférences individuelles et les comportements d’auto-assurance mis en évidence dans cette thèse révèle un choix économiquement rationnel de ne pas recourir à une assurance dépendance. / This thesis aims at better understanding long-term care insurance puzzle. Three determinants of the long-term care insurance market low development are studied here: individual preferences, self-insurance and myopia. To do so, we use two surveys that have introduced dependency-specific modules: “Preferences and patrimony against time and risk” and “Health Care and Insurance”. The results highlight the role of these three determinants of long-term care insurance demand in the low development of the market. If myopia advocate for a government intervention in French citizens long-term care planning, the impact of individual preference and self-insurance behaviors suggest that the nonpurchase of long-term care policies is economically rational.

L’objectif de cette thèse est de développer et étudier des modèles mathématiques d’échanges économiques, basés sur la flexibilité de la demande, entre fournisseurs et consommateurs d’électricité. D’une part, des fournisseurs d’électricité offrent des prix dépendant de l’heure de consommation. D’autre part, des consommateurs adaptent leur usage, minimisant leur facture et le désagrément lié aux changements de consommation induits. La structure de ces problèmes correspond à des problèmes d’optimisation bi-niveau. Trois types de modèles sont étudiés. Tout d’abord, l’interaction entre un fournisseur et un opérateur de smart grid est modélisée par un problème à un seul meneur et un seul suiveur. Pour cette première approche, le niveau de détails du suiveur est particulièrement élevé, et inclut notamment une gestion stochastique de la production distribuée. La meilleure réponse d’un fournisseur dans un modèle à plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs fait l’objet de la seconde partie de la thèse. Celle-ci intègre aussi la possibilité d’avoir des agrégateurs comme suiveurs. Deux nouvelles méthodes de résolution reposant sur la sélection d’équilibres de Nash entre suiveurs sont proposées. Enfin, dans une troisième et dernière partie, on se focalise sur la recherche d’équilibres non coopératifs pour ce modèle à plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs.Tous les problèmes abordés dans cette thèse le sont non seulement d’un point de vue théorique, mais également d’un point de vue numérique / The objective of this thesis is to develop and study mathematical models of economical exchanges between energy suppliers and consumers, using demand-side management. On one hand, the suppliers offer time-of-use electricity prices. On the other hand, energy consumers decide on their energy demand schedule, minimizing their electricity bill and the inconvenience due to schedule changes. This problem structure gives rise to bilevel optimization problems.Three kinds of models are studied. First, single-leader single-follower problems modeling the interaction between an energy supplier and a smart grid operator. In this first approach, the level of details is very high on the follower’s side, and notably includes a stochastic treatment of distributed generation. Second, a multi-leader multi-follower problem is studied from the point of view of the best response of one of the suppliers. Aggregators are included in the lower level. Two new resolution methods based on a selection of Nash equilibriums at the lower level are proposed. In the third and final part, the focus is on the evaluation of noncooperative equilibriums for this multi-leader multi-follower problem.All the problems have been studied both from a theoretical and numerical point of view.

Cette thèse porte sur la prévision de la demande des expéditeurs et des offres de capacité des transporteurs pour la planification opérationnelle des systèmes `Many-to-One-to-Many' (M1M). Un tel système agit comme un décideur intermédiaire entre les expéditeurs et les transporteurs en coordonnant le transport des marchandises des expéditeurs aux destinataires en utilisant les capacités offertes par les transporteurs. Le décideur prend ses décisions dans un horizon de planification opérationnelle, en optimisant ces décisions en tenant compte de l'incertitude sur les périodes futures. Pour accompagner les décisions du décideur, il est essentiel de prédire les nouvelles demandes des expéditeurs et les nouvelles capacités des transporteurs. Cela conduit à des problèmes de prévision de séries chronologiques à plusieurs variables et à plusieurs étapes. L'objectif de ce travail est d'analyser l'impact des erreurs de prévision sur la qualité de la solution pour un problème de planification opérationnelle M1M donné. Cette thèse présente d'abord la structure du système M1M, la planification opérationnelle et les tâches de prévision associées. Nous décrivons la caractérisation des demandes des expéditeurs et des offres des transporteurs ainsi que comment la prévision peut soutenir les décisions en définissant les informations nécessaires pour le décideur sur l'horizon opérationnel. Nous couvrons ensuite l’optimisation de l’affectation charge-transporteur en introduisant un modèle d'optimisation déterministe et les prévisions utilisées en entrée. En l'absence de données réelles, nous générons un ensemble de données synthétiques qui est ensuite utilisé pour estimer les modèles de prévision. L'objectif est de définir quelques modèles de prévision qui présentent des erreurs afin que nous puissions évaluer leur impact sur la qualité de la solution pour le problème de planification opérationnelle. Dans ce contexte, nous comparons plusieurs modèles ARIMA pour prédire les futures demandes et offres. Nous constatons que les modèles avec des erreurs de prévision relativement faibles peuvent conduire à des améliorations significatives de la qualité de la solution. Enfin, nous exposons quelques pistes de recherches futures. / This thesis is about forecasting new shipper-demand requests and carrier-capacity offers for operational planning of Many-to-One-to-Many (M1M) systems. Such a system acts as an intermediary decision-maker between shippers and carriers, coordinating the transportation of goods from shippers to consignees (shipment recipients) using capacity offered from carriers. The decision-maker makes the decisions within an operational planning horizon, optimizing these decisions accounting for uncertainty over future time periods. To support the decisions, forecasting new shipper-demands and carrier capacities is essential. This leads to multi-variate multi-step time series forecasting problems. The objective of this work is to analyze the impact of forecast errors on the solution quality for a given M1M operational planning optimisation method. This thesis first presents the M1M system structure, operational planning, and related forecasting tasks. It explains the characterization of the shipper requests and carrier offers. We describe how forecasting can support the decisions by defining the needed information for the decision-maker over the operational horizon. We then cover the optimization of load-to-carrier assignments introducing a deterministic formulation and the forecasts used as input. In the absence of real data, we generate a synthetic data set that is then used for estimating forecasting models. The aim is to define a few forecasting models that exhibit some errors so that we can assess their impact on the solution quality for the operational planning problem. In this context, we compare several ARIMA models to predict future requests and offers. We find that the models with relatively low forecast errors can lead to significant improvements in solution quality. Finally, we outline a few directions for future research.