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International audience; La recherche en géomarketing s'est beaucoup axée sur la détection des meilleures opportunités d'implantation d'activités commerciales ou de services publics. Des familles de modèles mathématiques comme les modèles de localisation-allocation ou les modèles gravitaires ont ainsi été créé pour optimiser géographiquement les réseaux de distribution de façon globale sans nécessairement aborder l'aspect de la planification dynamique des ouvertures de services.Le retailing - ou commerce de détail - est un secteur d'activité en développement constant depuis des années sur les marchés français, européen et mondial créant ainsi de la valeur, des opportunités entrepreneuriales et des emplois. Cependant, peu d'auteurs se sont penchés sur les problématiques liées au retailing. En l'honneur du professeur Gérard Cliquet, à l'IGR-IAE Rennes - Université de Rennes 1, plusieurs de ses anciens doctorants, de ses doctorants et de ses collègues ont accepté de contribuer à cet ouvrage.La première partie est dédiée au retailing en général, incluant notamment la distribution, le commerce de détail et les réseaux de points de vente. La seconde partie est dédiée à la localisation au sens large du terme : localisation des points de vente d'un réseau, urbanisme commercial, localisation en lien avec l'émergence de l'Internet, et localisation des produits au sein d'un point de vente. Cet ouvrage multidisciplinaire pourra susciter l'intérêt d'enseignants-chercheurs et d'étudiants de différentes disciplines des sciences de gestion mais aussi, de professionnels du secteur en quête d'un éclairage original pouvant les conduire à de nouvelles pratiques.

National audience; Ces derniers mois la presse se fait écho de nombreux projets de restructuration, fermeture, regroupement de casernes, dont certains particulièrement importants. Derrière chacun de ces projets se pose la question complexe de l'adéquation qu'il faut trouver entre le niveau de risque et celui de la couverture opérationnelle des moyens pour y faire face. Cette question est généralement au cœur des débats. Les schémas départementaux d'analyse et de couverture des risques (SDACR) ont pour principal objectif de répondre à cette question. Ils s'appuient pour cela sur l'analyse de nombreuses données opérationnelles, indicateurs, graphiques et cartes. Même si nous sommes bien conscients que toutes les décisions prises dans les SDACR ne dépendent pas uniquement de ces analyses et de leurs résultats, il nous semblait important de nous y intéresser car ces dernières ne sont jamais évoquées dans les débats, alors qu'elles permettent pourtant de les objectiver. De plus, ces analyses ont pour principale limite de ne pas être intégrées. En effet, elles ne permettent pas de prendre en compte, de façon simultanée, tous les paramètres qui entrent en considération dans le dimensionnement de la couverture opérationnelle (économiques, spatiaux, etc.) et de prendre en compte l'impact que peut avoir le choix de localisation ou délocalisation d'une caserne sur les casernes environnantes et inversement. Il existe pourtant de nombreuses méthodes intégrées dans le monde académique. C'est pour ces deux raisons que nous avons voulu nous intéresser, d'une part, aux méthodes utilisées dans les SDACR pour dimensionner la couverture opérationnelle des moyens et, d'autre part, aux méthodes intégrées disponibles dans le monde scientifique. Quelles sont ces méthodes ? Sur quel principe reposent-elles ? Quelles données utilisent-elles ? À quelles échelles spatiales et temporelles ? Quelles sont leurs limites ?

Research for this paper aims to provide indicators to help interpret and understand location-based measures within territorial resources. More specifically, these indicators tend to evaluate the advantages offered by planning policies in order to provide access to territorial resources independently of the advantages provided by their spatial location. Our exploratory research follows in the footsteps of work on the evaluation of the performance of transportation networks. We have combined transportation network performance indicators with location-allocation models. The suggested indicators have been calculated in order to study the spatial accessibility of maternity wards in the departments of Val-d'Oise and Val-de-Marne. These indicators have uncovered new research possibilities, since the distance to territorial resources no longer fully explains the disparities in spatial accessibility. Furthermore, when new indicators appear, correlated with location-based measure, it would seem that planning policies reinforce the pre-existing spatial disparities. Accessibility • location-allocation models • network • spatial analysis, Les travaux présentés visent à formuler des indicateurs favorisant l'interprétation et la compréhension des mesures d'accessibilité spatiale des ressources territoriales. Plus précisément, ces indicateurs tendent à évaluer les avantages procurés par les politiques d'aménagement afin de rendre les ressources territoriales accessibles, et ce indépendamment des facilités dont chaque lieu bénéficie compte tenu de son positionnement spatial a priori. Cette recherche exploratoire se place alors dans la continuité des recherches menées pour évaluer la performance des réseaux de transport et propose de les associer aux problématiques liées au choix de localisation des ressources territoriales. Les indicateurs proposés ont été calculés pour étudier l'accessibilité spatiale des maternités dans les départements du Val-d'Oise et du Val-de-Marne. Ces indicateurs permettent de faire émerger des pistes de réflexion nouvelles, le seul éloignement aux ressources territoriales n'expliquant plus forcément les disparités d'accessibilité spatiale. De plus, lorsque ces nouveaux indicateurs apparaissent corrélés aux mesures d'accessibilité spatiale, il apparait alors que les politiques d'aménagement renforcent les disparités spatiales existantes. Accessibilité • analyse spatiale • modèles de localisation-allocation • réseau

In France, emergency rescue for victims is an integral part of the fire brigade missions. This is what we called the secours à personne (SAP). These last years, the number of volunteer firemen is in decline, particularly in the peri-urban and rural areas, which is not without consequence on the coverage of operational resources, especially since these sectors are already experiencing a decline in medical demography. At the same time, the number of SAP type of interventions is increasing. In this context, tensions between supply and demand for SAP tend to increase. One of the solutions envisaged to solve this situation is to optimize the location of existing resources. However, the methods implemented to this, by professionals, don’t prove to be sufficiently integrated, and those developed by researchers, not sufficiently operational. The main objective of this research is to propose an optimization method for localized SAP resources, both integrated and operational.The choice fell on the location-allocation models, because they take into account, overall, the set of parameters that come into play in the location of the emergency, and the consequences chain as location choices can result. The approach consists of three steps. The first is to make a diagnosis of SAP. The second is to select and prepare input data and configure the model. The third is to carry out various great scenarios optimization possible. This approach allowed, on one hand, to highlight the needs and methods of operational optimization tools, and on the other hand, to demonstrate the interest of the location-allocation models as an aid to reflection for optimizing localization of SAP resources.; Le secours à personne (SAP) correspond aux missions que réalisent les pompiers français pour porter secours en urgence aux victimes. Comme la démographie médicale, le nombre de pompiers volontaires est en baisse, particulièrement dans les espaces périurbains et ruraux. Parallèlement, le nombre d’interventions de type SAP est en augmentation constante, ce qui engendre localement des tensions entre l’offre et la demande en secours. Une des solutions pour remédier à cette situation consiste à optimiser la localisation des moyens existants. Cependant, les méthodes mises en œuvre pour cela, par les professionnels, ne sont pas suffisamment intégrées, et celles développées par les chercheurs, pas suffisamment opérationnelles. L’objectif de cette recherche est donc de proposer une méthode d’optimisation des localisations, à la fois intégrée et opérationnelle. Le choix s’est porté vers les modèles de localisation-allocation, car ils permettent de prendre en compte, de manière globale, l’ensemble des paramètres entrant en jeu dans la localisation des secours, ainsi que les conséquences en chaîne que les choix de localisation peuvent entraîner. La démarche se décompose en trois étapes. La première consiste à réaliser un diagnostic du SAP. La deuxième consiste à choisir et préparer les données d’entrée du modèle et le paramétrer. La troisième consiste à réaliser différents grands scénarios d’optimisation possibles. Cette démarche a permis de mettre en exergue les besoins de méthodes et d’outils d’optimisation opérationnels et de démontrer l’intérêt des modèles de localisation-allocation comme aide à la réflexion pour l’optimisation de la localisation des moyens de SAP.

In France, emergency rescue for victims is an integral part of the fire brigade missions. This is what we called the secours à personne (SAP). These last years, the number of volunteer firemen is in decline, particularly in the peri-urban and rural areas, which is not without consequence on the coverage of operational resources, especially since these sectors are already experiencing a decline in medical demography. At the same time, the number of SAP type of interventions is increasing. In this context, tensions between supply and demand for SAP tend to increase. One of the solutions envisaged to solve this situation is to optimize the location of existing resources. However, the methods implemented to this, by professionals, don’t prove to be sufficiently integrated, and those developed by researchers, not sufficiently operational. The main objective of this research is to propose an optimization method for localized SAP resources, both integrated and operational.The choice fell on the location-allocation models, because they take into account, overall, the set of parameters that come into play in the location of the emergency, and the consequences chain as location choices can result. The approach consists of three steps. The first is to make a diagnosis of SAP. The second is to select and prepare input data and configure the model. The third is to carry out various great scenarios optimization possible. This approach allowed, on one hand, to highlight the needs and methods of operational optimization tools, and on the other hand, to demonstrate the interest of the location-allocation models as an aid to reflection for optimizing localization of SAP resources.; Le secours à personne (SAP) correspond aux missions que réalisent les pompiers français pour porter secours en urgence aux victimes. Comme la démographie médicale, le nombre de pompiers volontaires est en baisse, particulièrement dans les espaces périurbains et ruraux. Parallèlement, le nombre d’interventions de type SAP est en augmentation constante, ce qui engendre localement des tensions entre l’offre et la demande en secours. Une des solutions pour remédier à cette situation consiste à optimiser la localisation des moyens existants. Cependant, les méthodes mises en œuvre pour cela, par les professionnels, ne sont pas suffisamment intégrées, et celles développées par les chercheurs, pas suffisamment opérationnelles. L’objectif de cette recherche est donc de proposer une méthode d’optimisation des localisations, à la fois intégrée et opérationnelle. Le choix s’est porté vers les modèles de localisation-allocation, car ils permettent de prendre en compte, de manière globale, l’ensemble des paramètres entrant en jeu dans la localisation des secours, ainsi que les conséquences en chaîne que les choix de localisation peuvent entraîner. La démarche se décompose en trois étapes. La première consiste à réaliser un diagnostic du SAP. La deuxième consiste à choisir et préparer les données d’entrée du modèle et le paramétrer. La troisième consiste à réaliser différents grands scénarios d’optimisation possibles. Cette démarche a permis de mettre en exergue les besoins de méthodes et d’outils d’optimisation opérationnels et de démontrer l’intérêt des modèles de localisation-allocation comme aide à la réflexion pour l’optimisation de la localisation des moyens de SAP.