La principale contribution de cette thèse est le développement d'une méthode fiable, robuste, et rapide pour la prédiction des pré-miARNs. Deux objectifs avaient été assignés : efficacité et flexibilité. L'efficacité a été rendue possible au moyen d'un algorithme quadratique. La flexibilité repose sur deux aspects, la nature des données expérimentales et la position taxonomique de l'organisme (en particulier plantes ou animaux). Mirinho accepte en entrée des séquences de génomes complets mais aussi les très nombreuses séquences résultant d'un séquençage massif de type NGS de “RNAseq”. “L'universalité” taxonomique est obtenu par la possibilité de modifier les contraintes sur les tailles de la tige (double hélice) et de la boule terminale. Dans le cas de la prédiction des miARN de plantes la plus grande longueur de leur pré-miARN conduit à des méthodes d'extraction de la structure secondaire en tige-boule moins précises. Mirinho prend en compte ce problème lui permettant de fournir des structures secondaires de pré-miARN plus semblables à celles de miRBase que les autres méthodes disponibles. Mirinho a été utilisé dans le cadre de deux questions biologiques précises l'une concernant des RNAseq l'autre de l'ADN génomique. La première question a conduit au traitement et l'analyse des données RNAseq de Acyrthosiphon pisum, le puceron du pois. L'objectif était d'identifier les miARN qui sont différentiellement exprimés au cours des quatre stades de développement de cette espèce et sont donc des candidats à la régulation des gènes au cours du développement. Pour cette analyse, nous avons développé un pipeline, appelé MirinhoPipe. La deuxieme question a permis d'aborder les problèmes liés à la prévision et l'analyse des ARN non-codants (ARNnc) dans la bactérie Mycoplasma hyopneumoniae. Alvinho a été développé pour la prédiction de cibles des miRNA autour d'une segmentation d'une séquence numérique et de la détection de la conservation des séquences entre ncRNA utilisant un graphe k-partite. Nous avons finalement abordé un problème lié à la recherche de motifs conservés dans un ensemble de séquences et pouvant ainsi correspondre à des éléments fonctionnels / The main contribution of this thesis is the development of a reliable, robust, and much faster method for the prediction of pre-miRNAs. With this method, we aimed mainly at two goals: efficiency and flexibility. Efficiency was made possible by means of a quadratic algorithm. Flexibility relies on two aspects, the input type and the organism clade. Mirinho can receive as input both a genome sequence and small RNA sequencing (sRNA-seq) data of both animal and plant species. To change from one clade to another, it suffices to change the lengths of the stem-arms and of the terminal loop. Concerning the prediction of plant miRNAs, because their pre-miRNAs are longer, the methods for extracting the hairpin secondary structure are not as accurate as for shorter sequences. With Mirinho, we also addressed this problem, which enabled to provide pre-miRNA secondary structures more similar to the ones in miRBase than the other available methods. Mirinho served as the basis to two other issues we addressed. The first issue led to the treatment and analysis of sRNA-seq data of Acyrthosiphon pisum, the pea aphid. The goal was to identify the miRNAs that are expressed during the four developmental stages of this species, allowing further biological conclusions concerning the regulatory system of such an organism. For this analysis, we developed a whole pipeline, called MirinhoPipe, at the end of which Mirinho was aggregated. We then moved on to the second issue, that involved problems related to the prediction and analysis of non-coding RNAs (ncRNAs) in the bacterium Mycoplasma hyopneumoniae. A method, called Alvinho, was thus developed for the prediction of targets in this bacterium, together with a pipeline for the segmentation of a numerical sequence and detection of conservation among ncRNA sequences using a kpartite graph. We finally addressed a problem related to motifs, that is to patterns, that may be composed of one or more parts, that appear conserved in a set of sequences and may correspond to functional elements.

Ce mémoire présente une étude comparative de quatre stratégies de gestion énergétique temps réel, appliquées d'une part à un véhicule hybride thermique-électrique, et d'autre part à un véhicule électrique à pile à combustible : contrôle basé sur des règles empirique (RBS), minimisation de la consommation équivalente (A-ECMS), loi de commande optimale (OCL) établie à partir d'une modélisation analytique du système et programmation dynamique stochastique (SDP) associée à une modélisation des cycles de conduite par chaîne de Markov. Le principe du minimum de Pontryaguin et la programmation dynamique, applicables hors ligne, sont mis en œuvre pour fournir des résultats de référence. Les problèmes d’implémentation numérique et de paramétrage des stratégies sont discutés. Une analyse statistique effectuée sur la base de cycles aléatoires générés par chaînes de Markov permet d’évaluer la robustesse des stratégies étudiées. Les résultats obtenus en simulation, puis sur un dispositif expérimental montrent que les méthodes les plus simples (RBS ou OCL) conduisent à des consommations élevées. SDP aboutit aux meilleures performances avec en moyenne la plus faible consommation de carburant dans les conditions réelles de conduite et un état énergétique final du système de stockage parfaitement maîtrisé. Les résultats d’A-ECMS sont comparables à ceux de SDP en moyenne, mais avec une plus grande dispersion, en particulier pour l'état de charge final. Afin d'améliorer les performances des méthode, des jeux de paramètres dédiés aux différents contextes de conduite sont considérés. / This thesis presents a comparative study between four recent real-time energy management strategies (EMS) applied to a hybrid electric vehicle and to a fuel cell vehicle applications: rule-based strategy (RBS), adaptive equivalent consumption minimization strategy (A-ECMS), optimal control law (OCL) and stochastic dynamic programming (SDP) associated to driving cycle modeling by Markov chains. Pontryagin’s minimum principle and dynamic programming are applied to off-line optimization to provide reference results. Implementation and parameters setting issues are discussed for each strategy and a genetic algorithm is employed for A-ECMS calibration.The EMS robustness is evaluated using different types of driving cycles and a statistical analysis is conducted using random cycles generated by Markov process. Simulation and experimental results lead to the following conclusions. The easiest methods to implement (RBS and OCL) give rather high fuel consumption. SDP has the best overall performance in real-world driving conditions. It achieves the minimum average fuel consumption while perfectly respecting the state-sustaining constraint. A-ECMS results are comparable to SDP’s when using parameters well-adjusted to the upcoming driving cycle, but lacks robustness. Using parameter sets adjusted to the type of driving conditions (urban, road and highway) did help to improve A-ECMS performances.

Cette thèse se concentre sur le calcul de la solution optimale d'un problème de couverture de produit dérivé en temps discret. Le problème consiste à minimiser une mesure de risque, définie comme l'espérance d'une fonction convexe du profit (ou perte) du portefeuille, en tenant compte des frais de transaction. Lorsqu'il y a des coûts, il peut être optimal de ne pas transiger. Ainsi, les solutions sont caractérisées par des frontières de transaction. En général, les politiques optimales et les fonctions de risque associées ne sont pas connues explicitement, mais une stratégie bien connue consiste à approximer les solutions de manière récursive en utilisant la programmation dynamique. Notre contribution principale est d'appliquer la méthode du maillage stochastique. Cela permet d'utiliser des processus stochastiques multi-dimensionels pour les dynamiques de prix. On obtient aussi des estimateurs biasés à la hausse et à la baisse, donnant une mesure de la proximité de l'optimum. Nous considérons différentes façons d'améliorer l'efficacité computationelle. Utiliser la technique des variables de contrôle réduit le bruit qui provient de l'utilisation de prix de dérivés estimés à même le maillage stochastique. Deux autres techniques apportent des réductions complémentaires du temps de calcul : utiliser une grille unique pour les états du maillage et utiliser une procédure de "roulette Russe". Dans la dernière partie de la thèse, nous présentons une application pour le cas de la fonction de risque exponentielle négative et un modèle à volatilité stochastique (le modèle de Ornstein-Uhlenbeck exponentiel). Nous étudions le comportement des solutions sous diverses configurations des paramètres du modèle et comparons la performance des politiques basées sur un maillage à celles d'heuristiques. / This thesis focuses on computing the optimal solution to a derivative hedging problem in discrete time. The problem is to minimize a risk measure, defined as the expectation of a convex function of the terminal profit and loss of the portfolio, taking transaction costs into account. In the presence of costs, it is sometimes optimal not to trade, so the solutions are characterized in terms of trading boundaries. In general, the optimal policies and the associated risk functions are not known explicitly, but a well-known strategy is to approximate the solutions recursively using dynamic programming. Our central innovation is in applying the stochastic mesh method, which was originally applied to option pricing. It allows exibility for the price dynamics, which could be driven by a multi-dimensional stochastic process. It also yields both low and high biased estimators of the optimal risk, thus providing a measure of closeness to the actual optimum. We look at various ways to improve the computational efficiency. Using the control variate technique reduces the noise that comes from using derivative prices estimated on the stochastic mesh. Two additional techniques turn out to provide complementary computation time reductions : using a single grid for the mesh states and using a so-called Russian roulette procedure. In the last part of the thesis, we showcase an application to the particular case of the negative exponential risk function and a stochastic volatility model (the exponential Ornstein-Uhlenbeck model). We study the behavior of the solutions under various configurations of the model parameters and compare the performance of the mesh-based policies with that of well-known heuristics.

Le langage de programmation Python est aujourd'hui parmi les plus populaires au monde grâce à son accessibilité ainsi que l'existence d'un grand nombre de librairies standards. Paradoxalement, Python est également reconnu pour ses performances médiocres lors de l'exécution de nombreuses tâches. Ainsi, l'écriture d’implémentations efficaces du langage est nécessaire. Elle est toutefois freinée par la sémantique complexe de Python, ainsi que par l’absence de sémantique formelle officielle. Pour régler ce problème, nous présentons une sémantique formelle pour Python axée sur l’implémentation de compilateurs optimisants. Cette sémantique est écrite de manière à pouvoir être intégrée et analysée aisément par des compilateurs déjà existants. Nous introduisons également semPy, un évaluateur partiel de notre sémantique formelle. Celui-ci permet d'identifier et de retirer automatiquement certaines opérations redondantes dans la sémantique de Python. Ce faisant, semPy génère une sémantique naturellement plus performante lorsqu'exécutée. Nous terminons en présentant Zipi, un compilateur optimisant pour le langage Python développé avec l'assistance de semPy. Sur certaines tâches, Zipi offre des performances compétitionnant avec celle de PyPy, un compilateur Python reconnu pour ses bonnes performances. Ces résultats ouvrent la porte à des optimisations basées sur une évaluation partielle générant une implémentation spécialisée pour les cas d'usage fréquent du langage. / Python is among the most popular programming language in the world due to its accessibility and extensive standard library. Paradoxically, Python is also known for its poor performance on many tasks. Hence, more efficient implementations of the language are required. The development of such optimized implementations is nevertheless hampered by the complex semantics of Python and the lack of an official formal semantics. We address this issue by presenting a formal semantics for Python focussed on the development of optimizing compilers. This semantics is written as to be easily reusable by existing compilers. We also introduce semPy, a partial evaluator of our formal semantics. This tool allows to automatically target and remove redundant operations from the semantics of Python. As such, semPy generates a semantics which naturally executes more efficiently. Finally, we present Zipi, a Python optimizing compiler developped with the aid of semPy. On some tasks, Zipi displays performance competing with those of PyPy, a Python compiler known for its good performance. These results open the door to optimizations based on a partial evaluation technique which generates specialized implementations for frequent use cases.

Pour les opérateurs, les réseaux FTTH représentent à la fois la solution de référence pour répondre à la demande croissante de trafic fixe, et un investissement considérable dû à leur mise en place. Le but de ces travaux est d'assurer le déploiement de réseaux de qualité à moindre coût. Nous commençons à présenter les différents aspects de la planification de ces réseaux qui en font un problème complexe. La littérature concernée est abordée afin d'exhiber les nouveaux défis que nous relevons. Puis nous élaborons des stratégies permettant de trouver la meilleure solution dans différents contextes. Plusieurs politiques de maintenance ou d'utilisation du génie civil sont ainsi explorées. Les problèmes rencontrés sont analysés à la lumière de divers outils d'optimisation (programmation entière, inégalités valides, programmation dynamique, approximations, complexités, inapproximabilité...) que nous utilisons et développons selon nos besoins. Les solutions proposées ont été testées et validées sur des instances réelles, et ont pour but d'être utilisées par Orange / For operators, FTTH networks are the most widespread solution to the increasing traffic demand. Their layout requires a huge investment. The aim of this work is to ensure a cost effective deployment of quality networks. We start by presenting aspects of this network design problem which make it a complex problem. The related literature is reviewed to highlight the novel issues that we solve. Then, we elaborate strategies to find the best solution in different contexts. Several policies regarding maintenance or civil engineering use will be investigated. The problems encountered are tackled using several combinatorial optimization tools (integer programming, valid inequalities, dynamic programming, approximations, complexity theory, inapproximability…) which will be developed according to our needs. The proposed solutions were tested and validated on real-life instances, and are meant to be implemented in a network planning tool from Orange

Le problème de tarification combinatoire (CPP) ou le jeu de tarification de Stackelberg est une classe de problèmes d’optimisation bi-niveaux comprenant deux décideurs dans un ordre séquentiel. Le premier décideur, le leader, maximise ses revenus en contrôlant les prix d’un ensemble de ressources. Le deuxième décideur, le suiveur, réagit aux prix et sélectionne un sous-ensemble de ressources selon un problème d’optimisation combinatoire. Selon le problème du suiveur, le CPP peut être très difficile à résoudre. Cette thèse présente trois articles couvrant plusieurs méthodes de solution exacte pour le CPP. Le premier article aborde la modélisation et le prétraitement pour une spécialisation du CPP : le problème de tarification du réseau (NPP), dans lequel le problème du suiveur est un problème du plus court chemin. Les formulations du NPP sont organisées dans un cadre général qui établit les liens entre elles. Le deuxième article se concentre sur la version à plusieurs marchandises du NPP. À partir des résultats de l’analyse convexe, nous dérivons une nouvelle formulation du NPP et prouvons que le NPP évolue de manière polynomiale par rapport au nombre de marchandises, étant donné que le nombre d’arcs à péage est fixe. Le troisième article nous ramène au CPP général, dans lequel les problèmes du suiveur sont NP-difficiles. En utilisant deux modèles de programmation dynamique différents, les problèmes du suiveur sont convertis en programmes linéaires, auxquels la dualité forte peut être appliquée. En raison de la nature NP-difficile de ces problèmes, des schémas de génération dynamique de contraintes sont proposés. Les méthodes de solution décrites dans chaque article sont étayées par des résultats expérimentaux, montrant leur efficacité en pratique. Cette thèse approfondit notre compréhension de la structure du CPP et introduit des méthodologies innovantes pour y faire face, contribuant ainsi à de nouvelles perspectives pour aborder les problèmes de tarification et bi-niveau en général. / The combinatorial pricing problem (CPP) or Stackelberg pricing game is a class of bilevel optimization problems that consist of two decision makers in sequential order. The first decision maker, the leader, maximizes their revenue by controlling the prices of a set of resources. The second decision maker, the follower, reacts to the prices and selects a subset of resources according to a combinatorial optimization problem. Depending on the follower’s problem, the CPP can be very challenging to solve. This thesis presents three articles covering several exact solution methods for the CPP. The first article addresses the modeling and preprocessing for a specialization of the CPP: the network pricing problem (NPP), in which the follower’s problem is a shortest path problem. The formulations of the NPP are organized in a general framework which establishes the links between them. The second article focuses on the multi-commodity version of the NPP. From the results in convex analysis, we derive a novel formulation of the NPP and with it, we prove that the NPP scales polynomially with respect to the number of commodities, given that the number of tolled arcs is fixed. The third article leads us back to the general CPP, in which the follower’s problems are NP-hard. By utilizing two different dynamic programming models, the follower’s problems are converted into linear programs, to which strong duality can be applied. Due to the NP-hard nature of these problems, dynamic constraint generation schemes are proposed. The solution methods described in each article are backed up with experimental results, showing that they are effective in practice. This thesis deepens our comprehension of the CPP structure and introduces innovative methodologies for addressing it, thereby contributing new perspectives to tackle pricing and bilevel problems in general.

Cette thèse, structurée en trois essais, se propose tout d’abord d’étudier de façon expérimentale et empirique les règles de décision utilisées dans le processus de décision avec une emphase sur l’inattention à la corrélation et ses conséquences sur les décisions prises, d’autre part la discrimination à l’embauche liée à la parentalité. Un comportement prospectif rationnel fait nécessairement appel à une résolution de problèmes complexes impliquant le calcul des évaluations futures maximales attendues entre des options de choix (calculs Emax ). Dans le premier essai, nous avons mené une expérience pour mesurer la proportion de participants capables d’effectuer ces calculs complexes ainsi que celle utilisant deux règles de calcul alternatives (sous-optimales) qui ignorent la corrélation entre les évaluations futures. La première règle alternative capte les participants qui effectuent des calculs Emax en ignorant la corrélation entre les éléments non observables dans l’ensemble d’informations. La seconde règle alternative est celle utilisée par les sujets calculant le maximum des évaluations futures attendues (calculs maxE), similaires au modèle option-valeur de Stock and Wise (1990). Notre conception expérimentale exploite différentes structures de corrélation entre les évaluations futures pour séparer la part des sujets utilisant chaque règle. L’expérience a été menée sur un échantillon important et hétérogène de sujets, ce qui a permis de relier la propension à utiliser une règle donnée à un ensemble de caractéristiques socio-économiques. Nos résultats suggèrent que 28% des sujets sont capables d’effectuer des calculs Emax en exploitant la structure de corrélation, 20% des sujets effectuent des calculs Emax en ignorant la corrélation, tandis que 52% des sujets effectuent maxE calculs. De plus, nous constatons que la propension à utiliser une règle donnée varie, de manière significative, selon les niveaux d’éducation - les sujets les plus instruits sont beaucoup plus susceptibles d’effectuer des calculs maxE. Le deuxième essai constitue une extension du premier essai. L’arrivée d’un enfant dans une famille engendre plus d’incertitudes poussant ainsi stratégiquement certains agents à éviter ou retarder la venue d’un premier enfant. Cette incertitude supplémentaire apportée par l’arrivée d’un enfant crée des conflits entre la parentalité et l’emploi, en particulier chez les femmes, qui préfèrent souvent sécuriser leur emploi avant de se tourner vers la parentalité. Conséquemment, le report de la première naissance est plus que jamais perceptible dans les sociétés actuelles. Dans le deuxième essai de cette thèse, nous nous donnons comme objectif d’explorer la manière dont les incertitudes liées au travail et les risques accrus d’infertilité associés au retard de maternité interagissent dans la formulation des décisions en matière de parentalité (timing et nombre d’enfants). A cet effet, nous avons développé un modèle de cycle de vie des décisions en matière d’offre de travail et de choix de parentalité et nous avons cherché à quantifier les effets de l’incertitude sur le marché du travail ainsi que de l’inattention à la corrélation sur le report de la première maternité. Nos paramètres estimés (préférences, équations salariales, qualité des enfants) sont conformes à la littérature existante. De plus, nos résultats suggèrent que la réduction des incertitudes liées au marché du travail augmenterait le nombre d’enfants et diminuerait l’âge à la première naissance quel que soit le niveau d’instruction (primaire, secondaire, ou post-secondaire). Le biais comportemental de l’inattention à la corrélation contribuerait également voire plus au report de la parentalité. Le troisième et dernier essai présente des évidences empiriques de discrimination à l’embauche liée à la parentalité dans la province de Québec (Canada) par le biais d’envoi de CVs fictifs. Il examine également dans quelle mesure les congés parentaux et le dévouement au travail réduisent ou renforcent la discrimination à l’embauche. Environ 1300 candidatures ont été envoyées en réponse à des offres d’emploi en ligne pour cinq catégories d’emplois. Les résultats suggèrent que les hommes bénéficient d’un bonus lorsqu’ils sont parent tandis que les femmes subissent un malus (une pénalité). En effet, les pères ont un taux de rappels supérieur de 18 points de pourcentage à celui de leurs homologues masculins, tandis que le taux de rappels des mères est inférieur de 14 points à celui de leur correspondant femmes sans enfant. Nous avons noté que les mères subissent une discrimination même lorsqu’elles montrent leur dévouement au travail. De l’autre côté, le taux de rappels des hommes augmenterait lorsqu’ils signalent leur engagement au travail. La mobilité professionnelle ouvrirait, elle aussi, des perspectives d’emploi ou en d’autres termes les employeurs ont donc tendance à valoriser la mobilité des iv employés. / Via experimental and empirical methods, this thesis consisted of three essays studies, on the one hand, the decision rules used in life-cycle decision-making with an emphasis on the correlation neglect and its consequences, and on other hand, hiring discrimination in relation to parenthood. Rational forward looking behavior requires solving complex problems involving computation of the expected maximum future valuations across choice alternatives (Emax computations). In Chapter 1, we conduct an experiment to measure the share of subjects able to perform these computations as well as the share of subjects using two alternative (sub-optimal) rules of computation which ignore correlation between future valuations. The first alternative rule captures subjects who perform Emax computations ignoring correlation between unobservables in the information set. The second alternative rule captures subjects computing the maximum of the expected future valuations (maxE computations), akin to the option-value model of Stock and Wise (1990). Our experimental design exploits different correlation structures between future valuations to separate the share of subjects using each rule. The experiment was conducted with a large and heterogenous sample of subjects, allowing to relate the propensity to use a given rule to a rich set of socio-economic characteristics. Our results suggest that 28% of subjects are able to perform Emax computations exploiting the correlation structure, 20% of subjects perform Emax computations ignoring correlation, while 52% of subjects perform maxE computations. Moreover, we find that the propensity to use a given rule significantly varies across education levels – higher educated subjects are significantly more likely to perform maxE computations. Chapter 2 studies how the labour uncertainties and increased fertility risks associated with delayed motherhood interact in shaping fertility decisions (timing and number of children). Having a child comes with more uncertainties, and agents strategically avoid uncertainties and conflict between parenthood and employment, particularly among women, by securing their employment before turning to parenthood. Consequently parenthood is being experienced on average later in life than ever. We develop a life-cycle model of labor supply and fertility choices decisions and we quantify how labor market uncertainties as well as correlation neglect contribute to fertility delaying. Our parameters estimated (preferences, wage equations, quality of children) are in line with the existing literature. Moreover, our results suggest that a reduction in the labour uncertainties affect differently fertility decisions according to the education attainment. Indeed, the reduction in labour uncertainties increases number of children and decreases the age at first childbirth for lower educated couples, however, it decreases the number of children and increases age at first childbirth of highly educated couples. The behavioural bias of correlation neglect has a heightened effect on fertility decisions and contributes to parenthood postponement. Finally, Chapter 3 presents experimental evidence about hiring discrimination in relation to parenthood in the province of Québec (Canada) via a correspondence testing. It also investigates to what extent parental leave as well as signalling work commitment reduce or reinforce hiring discrimination. Around 1300 applications were sent in response to online job openings for five categories of jobs. The results suggest that men benefit from a bonus when they experience parenthood while women undergo a penalty. Indeed, fathers have a callback rate 18 percentage points larger than their analogue childless men candidates while mother’s callback is 14 percentage points lower than the corresponding childless women’s callback. However, mothers have a higher callback rate than childless women for the job category patient attendant. Signalling job commitment does not eliminate motherhood penalty whereas substantially increases father’s callback rate. Our results suggest that taking parental leave does not affect mother’s callback rate and surprisingly increases father’s callback rate. Job mobility opens up job opportunities meaning employers tend to value the employee’s mobility.

Cette thèse utilise la mathématique et la théorie de l'économie financière pour étudier la gestion de la pollution, la valeur d'une centrale électrique thermique et le prix d'une ressource naturelle non renouvelable. Elle est composée de trois essais. Le premier essai analyse la décision d'investir afin de réduire les émissions d'un polluant de type stock sous deux types d'incertitude : économique (ce qui rend les émissions stochastiques car elles sont une conséquence de l’activité économique) et environnementale (ce qui affecte directement le stock de polluant). La littérature économique récente semble indiquer qu'en présence d'incertitude et de coûts irréversibles, l'action d’investir devrait être retardée. Nous utilisons des concepts de la théorie des options réelles et formulons ce problème de planificateur central comme un problème d'arrêt optimal en temps continu. Nous dérivons la règle d'arrêt correspondante et montrons que lorsque l'incertitude environnementale ou économique est suffisamment élevée, il est optimal d'investir immédiatement pour réduire les émissions. Ces résultats ont des implications sur la gestion des stocks de polluant stock, notamment pour la gestion des gaz à effet de serre. Le second essai s’appuie sur la théorie des options réelles pour évaluer la valeur d’une centrale électrique dans un marché déréglementé. Ce travail est motivé par la vague de déréglementation qui a sévi récemment dans le secteur de l'électricité. La littérature existante cherche plutôt à trouver la valeur d'option de vente d'une certaine quantité d'électricité à un moment donné dans le futur ou modélise la décision d'opérer une centrale électrique par simulation. Notre formulation considère qu'une usine de production d'électricité peut être dans deux états (à l'arrêt ou en fonctionnement); dans chaque état, la firme possède une option « call américaine » sur l'autre état et le passage d'un état à l'autre est coûteux. Nous supposons que le « spark spread » suit un processus de retour à la moyenne avec changements de régime et nous utilisons des données du marché californien pour notre application empirique. Nous montrons qu'avec la prise en compte des coûts de suspension et de génération d'électricité, il y a un effet d'hystérésis: les seuils de spark spread pour les décisions de produire et d'arrêter la production diffèrent. Nous utilisons ensuite ces règles de fonctionnement à court terme dans une méthodologie basée sur des simulations Monte Carlo pour estimer la valeur de la centrale. Le troisième essai rend plus générale la formulation du modèle de Gaudet et Khadr (1991) en considérant une fonction d'utilité non espérée afin de dériver une généralisation de la règle d'Hotelling. Alors que dans le cadre de l'utilité espérée la différence entre le taux de rendement espéré de l'actif risqué (la ressource non renouvelable) et celui d'un actif certain égale une prime de risque qui ne dépend que du coefficient d'aversion relative au risque et de la covariance entre la consommation et le rendement de l'actif risqué, cela n'est plus vrai avec notre fonction d'utilité plus générale. Nous montrons que la prime de risque dépend alors aussi de l'élasticité de substitution intertemporelle (qui n'est plus nécessairement égale à l'inverse du coefficient d'aversion relative au risque), de l'incertitude de l'utilité indirecte et de l'incertitude de l'utilité marginale de la richesse. La prise en compte de ces paramètres additionnels peut avoir des conséquences importantes. Supposons en effet que l'élasticité de substitution intertemporelle soit suffisamment élevée et que l'incertitude de l'utilité indirecte soit suffisamment faible relativement à celle de l'utilité marginale de la richesse. Alors, même si le consommateur est riscophobe et si la covariance entre la consommation et le rendement de la ressource non renouvelable est positive, il est possible que le consommateur exige une prime pour détenir l'actif risqué. Le taux de rendement espéré de ce dernier est inférieur au taux de rendement certain. Ce résultat est bien entendu exclu dans le cas de l'utilité espérée. / Using tools from mathematical finance and economic theory, this thesis studies the impact of uncertainty and irreversibility on decision-making related to the management of pollution, energy production, and the extraction of a non-renewable resource. It consists of three essays. The first essay analyzes the decision to invest to reduce the emissions of a stock pollutant under two types of uncertainty: economic (emissions are stochastic because of changes in economic activity) and environmental (which affects directly the stock of pollutant). A number of recent papers find that the decision to invest to reduce the emissions of a stock pollutant should be delayed in the presence of sunk costs and uncertainty. Using concepts from the theory of Real Options, we formulate a social planning problem in continuous time, derive the corresponding optimal stopping rule, and show that when economic or environmental uncertainty is large enough, it is optimal to invest immediately to reduce emissions. These results have implications for the management of stock pollutants and particularly for global warming. The second essay is concerned with the valuation of energy generating assets in a deregulated electricity market. The recent wave of deregulation initiatives in the electricity industry has created the need to value energy-generating assets in an uncertain environment in order to facilitate their sale. However, a number of authors have noted discrepancies between valuations predicted by a conventional cost-benefit approach and observed transactions. In this chapter, I analyze the importance of explicitly accounting for technological constraints in the generation process by modeling the decision to start and stop the production of electricity by a gas-powered plant. With the inclusion of these constraints, the generator may be in two different states, idle or generating electricity. In either state its operator has a call option to switch to the other state. These options depend on the spark spread (the difference between the price of electricity and the price of the fuel used to generate it, adjusted for equivalent units), which is assumed to follow a mean reverting process with regime changes. I use data from the California deregulated market to estimate the thresholds for starting and stopping production. These results are entered in a simple simulation framework to estimate the value of the electricity-generating asset in a competitive market. I find significant differences between a standard cost-benefit analysis and this Real Options approach. In my third essay, I derive a testable form of the price dynamics of a non-renewable natural resource in the context of a general equilibrium portfolio choice model where the representative agent has a non-expected utility function. The non-renewable nature of the resource introduces an element of irreversibility in the portfolio choice. An analog of Hotelling's rule is derived. In an expected utility framework, the difference between the rate of return of the risky asset (the non-renewable resource) and that of the riskless one equals a risk premium that depends only on the coefficient of relative risk aversion and the covariance between consumption and the return of the risky asset. I show that with this more general specification of the utility function, the risk premium depends also on the instantaneous elasticity of substitution (IES, which is not necessarily equal to the inverse of the coefficient of relative risk aversion), the uncertainty of the indirect utility function and the uncertainty of the marginal utility of wealth. These results have important consequences. If the IES is large enough and if the uncertainty of the indirect utility function is small enough, a risk-averse consumer may be willing to pay a premium to hold the risky asset even though the covariance between its return and consumption is positive. This case is of course excluded in the expected utility framework.

L'objet de ce mémoire de recherche est de proposer un modèle théorique permettant de modéliser le fonctionnement d'un système de gestion des ressources en eau, d'étudier les méthodes de calcul que l'on peut utiliser pour l'élaboration rationnelle des consignes de gestion des barrages-réservoirs. L'application opérationnelle a été réalisée pour deux situations particulières très différentes. Sur le cas du système Neste, l'étude proposée s'inscrit dans le cadre des problèmes d'optimisation hebdomadaire bidimensionnelle (irrigation et salubrité) des ressources en eau durant la période d'étiage. La résolution est effectuée selon deux approches : -un modèle de programmation dynamique avec état de dimension deux (niveau des réserves, niveau dans la rivière) où dans la solution numérique les variables sont discrétisées ; -un modèle "synthétique" où l'on calcule une probabilité de non dépassement caractérisant l'état hydrique des ressources du système. Une règle empirique permet d'associer à cette grandeur une décision de consigne à effectuer. L'étude de la gestion journalière du barrage Seine quant à elle, combine divers modèles de prévision des apports et d'optimisation des consignes. Elle permet de mettre en évidence que la performance globale de la gestion dépend fortement du couplage entre la réponse du système dynamique et le processus décisionnel. Nous développons là aussi deux techniques. La première est une extension au cas stochastique de la technique du fil tendu au moyen de simulations des apports à venir. Cette méthode très simple mais qui s'appuie sur un modèle conceptuel pluies-débit est comparée à une programmation dynamique stochastique associée à un modèle hydrologique de type "boîte noire". La comparaison porte sur la réduction de variabilité interannuelle des débits de la rivière à l'aval du réservoir. Le calcul numérique sur ordinateur est facilité par une approche de la programmation dynamique fondée sur le contrôle stochastique d'un processus de diffusion. Sur ce cas aussi, les résultats numériques sont comparés sur une série de chroniques historiques. A partir de ces deux exemples, nos conclusions portent sur les limites et les avantages des outils de modélisation et d'aide à la décision pour une meilleure gestion des systèmes de ressources en eau.

En vue des divers facteurs pesant sur le choix, développement d'un modèle dont la fonction-objectif est le coût de construction ; optimisation par programmation dynamique d'un système d'équations, prenant le trace et les débits comme données, résoluble sur microordinateur (IBM-PC), en rapport aux réglementations techniques en vigueur. 4 chapitres: - chap. 1 : méthodologie du choix des matériaux constitutifs des réseaux - chap. 2 : étude hydraulique des canalisations - chap. 3 : contrôle de stabilité des tuyaux enterrés - chap. 4 : caractéristiques fonctionnelles du modèle général.