Rapport au travail et dynamique de transformation du métier d'ingénieur dans le contexte algérien: le cas de l'entreprise Sonatrach

Cette recherche a pour objet l'étude de la dynamique de transformation du métier d'ingénieur dans le contexte algérien saisi à travers le rapport au travail. Elle repose sur une approche théorique s'inspirant d'une sociologie des groupes professionnels avec une démarche alliant méthodes quantitatives et qualitatives. Prenant appui sur des données recueillies à l'aide d'un questionnaire et d'entretiens approfondis menés dans Sonatrach, la plus grande entreprise d'Algérie, notre étude s'est attachée à faire ressortir les facteurs qui agissent au niveau individuel, organisationnel et sociétal sur les pratiques professionnelles pour deux générations d'ingénieurs. La première a eu pour mission de bâtir le pays à travers les grands projets de développement qui ont caractérisé la période après l'indépendance. La deuxième est arrivée sur le marché de l'emploi, à la fin des années 80, dans un contexte de crise et a payé un lourd tribut à la détérioration de la conjoncture économique. Les pratiques professionnelles se construisent tout d'abord dans le travail, mais aussi dans l'exercice des activités quotidiennes, les relations avec les autres et enfin la satisfaction à l'égard du travail. Tels ont été les points focaux de notre démarche d'explicitation du rapport au travail chez nos ingénieurs. Nous avons mis en lumière l'effet de la position hiérarchique au sein de l'organisation et des types de fonction. La satisfaction tient de la fierté d'appartenir à une entreprise prestigieuse. Chez les jeunes, elle s'exprime aussi dans les avantages matériels et une vision du métier fondée sur la maîtrise technique. Les plus âgés, encore marqués par l'idéologie nationaliste, mettent l'accent sur la participation à l'édification du pays, mais aussi sur la réalisation de soi et la fidélité à l'entreprise. Le rapport au travail s'élabore également au fil du temps dans son cheminement professionnel. Nous l'avons abordé, dans une deuxième étape, en documentant les processus d'intégration et de mobilité au sein de l'entreprise. Les trajectoires professionnelles sont régies par des politiques et des procédures de gestion qui en définissent les modalités, mais elles obéissent également à des opportunités et à des pratiques informelles qui jouent un rôle tout aussi important dans la détermination des profils de carrière. Enfin, le rapport au travail est tributaire de facteurs qui dépassent le cadre de l'entreprise. Dans une troisième étape, nous avons analysé les transformations du système éducatif et leur impact sur la certification des ingénieurs, la crise économique et ses effets en termes de chômage et de précarité et enfin la montée du discours religieux et ses manifestations chez les ingénieurs. Ces facteurs liés au contexte sociétal modifient les représentations et modèlent les attitudes et comportements au travail et à l'égard de celui-ci. Comme le montre notre recherche, le rapport au travail articule, dans une composition complexe, parcours individuels et histoires collectives vécus dans des environnements en évolution. La pratique d'un métier se trouve liée aux différents contextes de socialisation qui traversent les individus. Elle se situe, dans le cas algérien, au croisement d'une formation scientifique et technique qui montre peu de réactivité aux besoins mouvants de l'opérateur économique qu'elle est censée satisfaire, d'une entreprise bureaucratique dans son organisation et dans son fonctionnement où le contournement des règles peut s'ériger en principes de gestion et enfin d'un contexte sociétal qui oscille entre modernité et tradition. Cette dernière est réinterprétée de manière orthodoxe par les mouvements religieux en action dans la société. Ainsi, les ingénieurs investis initialement d'une mission de développement et considérés alors comme "vecteur de modernité" connaissent une détérioration de leur statut et la crise touche la profession vécue cependant différemment selon les générations.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.