le 25 novembre 2025 à 10:00 à Polytech'Lille
Cette thèse examine l’apport des systèmes multi-agents (SMA) pour l’analyse et la compréhension du comportement des consommateurs en marketing. En mettant l’accent sur la transparence, la calibration et l’interprétabilité. Trois contributions structurent le travail. La première porte sur l’estimation du nombre d’acheteurs par catégorie de produits. Une méthodologie fondée sur la génération de populations synthétiques, l’optimisation combinatoire et l’extrapolation est proposée. Appliquée à des données de supermarché, elle permet par exemple d’anticiper le nombre hebdomadaire de clients dans un rayon donné, même lorsque les tickets de caisse ne sont pas rattachés à des identifiants de fidélité. La deuxième contribution concerne la modélisation du choix de consommation en intégrant les effets de contexte tels que l’effet de leurre, de similarité et de compromis. Un cadre basé sur l’utilité et les biais cognitifs est développé puis calibré sur données empiriques. Ce modèle explique comment l’introduction d’un produit « leurre » peut modifier la préférence entre deux marques concurrentes, et prédit des transferts de parts de marché. La troisième contribution explore l’impact des promotions appliquées à la grande distribution. Cette modélisation révèle des phénomènes émergents comme la cannibalisation, l’inertie des clients ou la fatigue promotionnelle. Mais surtout, elle offre un outil pour tester des scénarios alternatifs : comparer la rentabilité de promotions fréquentes face à des campagnes plus ciblées, évaluer si une opération attire de nouveaux clients ou se limite à avancer des achats déjà prévus, ou encore anticiper les risques de guerre des prix. L’ensemble montre que le comportement des consommateurs peut être décomposé en modèles modulaires et interprétables, capables de reproduire faits stylisés et régularités réelles. Les SMA fournissent ainsi des perspectives concrètes, à la fois prédictives et explicatives : prévoir l’afflux de clients sous pression promotionnelle, expliquer les changements de préférences lors d’un repositionnement d’assortiment, ou encore estimer les conséquences de stratégies tarifaires concurrentielles sur le long terme.
M. Philippe MATHIEU Université de Lille Directeur de thèse, M. Nicolas SABOURET Université Paris-Saclay Rapporteur, M. Sébastien PICAULT INRAE Rapporteur, Mme Laetitia JOURDAN Université de Lille Examinatrice, Mme Suzanne PINSON Université Paris IX Dauphine Examinatrice, M. Romain WARLOP Fifty-five Co-encadrant de thèse.
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