La colinéarité rend difficile l’utilisation de la régression linéaire pour estimer l’importance des variables dans les études de marché. D’autres approches ont donc été utilisées.Concernant la décomposition de la variance expliquée, une démonstration de l’égalité entre les méthodes lmg-Shapley et celle de Johnson avec deux prédicteurs est proposée. Il a aussi été montré que la méthode de Fabbris est différente des méthodes de Genizi et Johnson et que les CAR scores de deux prédicteurs ne s’égalisent pas lorsque leur corrélation tend vers 1.Une méthode nouvelle, weifila (weighted first last) a été définie et publiée en 2015.L’estimation de l’importance des variables avec les forêts aléatoires a également été analysée et les résultats montrent une bonne prise en compte des non-linéarités.Avec les réseaux bayésiens, la multiplicité des solutions et le recours à des restrictions et choix d’expert militent pour utilisation prudente même si les outils disponibles permettent une aide dans le choix des modèles.Le recours à weifila ou aux forêts aléatoires est recommandé plutôt que lmg-Shapley sans négliger les approches structurelles et les modèles conceptuels.Mots clés :régression, décomposition de la variance, importance, valeur de Shapley, forêts aléatoires, réseaux bayésiens. / AbstractLinear regression is used in Market Research but faces difficulties due to multicollinearity. Other methods have been considered.A demonstration of the equality between lmg-Shapley and and Johnson methods for Variance Decomposition has been proposed. Also this research has shown that the decomposition proposed by Fabbris is not identical to those proposed by Genizi and Johnson, and that the CAR scores of two predictors do not equalize when their correlation tends towards 1. A new method, weifila (weighted first last) has been proposed and published in 2015.Also we have shown that permutation importance using Random Forest enables to take into account non linear relationships and deserves broader usage in Marketing Research.Regarding Bayesian Networks, there are multiple solutions available and expert driven restrictions and decisions support the recommendation to be careful in their usage and presentation, even if they allow to explore possible structures and make simulations.In the end, weifila or random forests are recommended instead of lmg-Shapley knowing that the benefit of structural and conceptual models should not be underestimated.Keywords :Linear regression, Variable Importance, Shapley Value, Random Forests, Bayesian Networks

D’après Cisco, le trafic mobile de données augmentera d’un facteur 7 entre 2016 et 2021. Pour faire face à l’augmentation du trafic, les opérateurs mobile dimensionnent le réseau, ce qui s’accompagne d’une augmentation de sa consommation d’énergie et de son empreinte Carbonne. En outre, les marges financières des opérateurs baissent. Ainsi, le revenu global généré par le secteur des télécommunications a connu une baisse de 4% entre 2014 et 2015 d’après l’union internationale des télécommunications (UIT). Ces préoccupations ont suscité l’intérêt de la communauté scientifique pour la réduction de la consommation électrique des réseaux. Des études dans la littérature estiment l’énergie consommée par les services sur les équipements réseaux en se focalisant sur la consommation variable. La consommation énergétique d’un équipement réseau est composée d’une composante fixe et d’une composante variable. Dans cette thèse, nous partageons la responsabilité des catégories de service dans la consommation fixe du réseau en utilisant la valeur de Shapley. Dans un premier temps, nous considérons un réseau d’accès mobile et partageons la responsabilité des catégories de service qu’il fournit dans la consommation fixe. Nous définissons 5 catégories de service, à savoir, le «Streaming», le Web, le téléchargement, la voix et les autres services de données. En outre, nous traitons le cas de figure où certaines catégories de service sont obligatoires. Etant donné la complexité algorithmique de la valeur de Shapley, nous en proposons une forme approchée qui permet d’en réduire considérablement le temps de calcul. Ensuite, nous considérons le réseau de bout-en-bout, c’est-à-dire, l’accès mobile, l’accès fixe, la collecte, le coeur IP, le coeur mobile, les registres et les plateformes de service. Pour chaque segment, nous partageons la responsabilité des catégories de service dans la consommation fixe en appliquant notre modèle de partage basé sur la valeur de Shapley. L’analyse des résultats montre que le service «Streaming» consomme le plus d’énergie quel que soit le segment de réseau considéré, à l’exception des registres. Pour finir, nous traitons de la modélisation de l’efficacité énergétique des catégories de service. Dans un premier temps, nous calculons l’efficacité énergétique des catégories de service étant donné une station de base avec et sans «sleep mode». Ensuite, nous calculons l’efficacité énergétique des catégories de service étant donné un réseau d’accès mobile et considérant les cas avec et sans catégories de service obligatoires. Aussi étudions-nous les conditions pour ne pas détériorer l’efficacité énergétique du réseau au cours du temps en fonction des scénarios de dimensionnement / Internet traffic is growing exponentially. According to Cisco, mobile data traffic will increase sevenfold between 2016 and 2021, growing at a compound annual growth rate (CAGR) of 47%. In order to improve or keep up with users quality of experience (QoE), mobile carriers upgrade the network with additional equipment. As a consequence, the network carbon footprint increases over time, alongside with its energy consumption. In addition, mobile carriers margins are decreasing. Global telecommunication revenues declined by 4% between 2014 and 2015 based on the international telecommunication union (ITU) figures. These concerns fostered a great interest in the research community for reducing networks energy consumption. In this regard, many works in the literature investigate the energy consumed by services on network equipment for optimization purposes notably, focusing on the variable component of energy consumption. Energy consumption of a network equipment is composed of a variable and a fixed components. The variable component is consumed to serve traffic. The fixed component is consumed irrespective of traffic. In this thesis, our objective is to share the responsibility of service categories in the fixed energy consumption. To do so, we use the Shapley value. First, we consider a radio access network and share the responsibility of the service categories it delivers in the fixed energy consumption. The services are classified into five categories, namely, Streaming, Web, Download, Voice and other data services. In addition, we consider the case when some service categories are mandatory to be provided, such as Voice due to legal constraints for instance. Because the Shapley value has a huge computational complexity, we introduce closed-form expressions in order to significantly reduce it. Next, we consider the end-to-end network and all its segments, that is, the mobile access, the fixed access, the collect, the mobile core, the registers, the IP core and the service platforms. For each segment, we share the responsibility of the service categories in the fixed energy consumption with the Shapley-based model introduced in the preceding chapter. We find that Streaming is the service that consumes the most whatever the network segment, except for registers, as it represents the vast majority of Internet traffic. Eventually, we focus on the service categories energy efficiency. First, we consider a base station and compute the services energy efficiency for the cases with and without sleep mode. Then, we consider a radio access network and compute the services energy efficiency with and without a mandatory player. Moreover, we discuss the conditions to not deteriorate the network energy efficiency over time following different upgrade scenarios

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal