La prise en compte des problèmes environnementaux dans la responsabilité sociale des entreprises a généré en économie de nombreuses propositions. Parmi elles, le cadre d’analyse basé sur l’évaluation de la performance en utilisant notamment les techniques d’enveloppement des données (DEA) s’est très vite répandu dans la littérature théorique comme empirique. Ce travail de thèse s’inscrit dans cette logique en mettant l’accent sur la modélisation des technologies polluantes. Par ailleurs, la question des changements climatiques et de la forte contribution de l’agriculture et en particulier de l’élevage dans les émissions de gaz à effet de serre (GES) impose à ce secteur de relever aujourd’hui en plus du défi économique celui de l’amélioration de sa performance environnementale. L’objectif général de cette recherche doctorale est donc de fournir un nouveau cadre d’analyse théorique et empirique dans la modélisation des technologies polluantes afin d’évaluer l’éco-efficience des systèmes productifs, en particulier le cas des émissions de GES en élevage extensif de ruminants. Dans un premier temps, nous montrons les limites théoriques et méthodologiques des modèles existants. Néanmoins, nous insistons sur le fait que les approches basées sur l’estimation de plusieurs sous-technologies indépendantes pour prendre en compte les différents processus présents dans les systèmes productifs sont très prometteuses. Dès lors dans un deuxième temps, nous proposons une nouvelle extension de la méthode « by-production » qui repose sur l’introduction d’interconnections entre les différentes sous-technologies impliquées afin de construire un système plus unifié. Dans un troisième temps, une comparaison empirique utilisant des données d’exploitations de viande ovine de notre extension avec les approches existantes a révélé certaines incohérences de ces dernières. Enfin pour aller plus loin, nous élargissons dans un quatrième temps notre approche afin de prendre en compte les aspects dynamiques et notamment la présence de coûts d’ajustement. Les résultats de l’analyse empirique entreprise avec des données d’exploitations bovines allaitantes (viande) ont révélé la nécessité de prendre en compte ces aspects, mais ont aussi révélé la forte hétérogénéité existante dans les stratégies d’investissements des éleveurs. / The growing importance of environmental matters in social responsibility of firms has generated many frameworks of analysis in the economic literature. Among those frameworks, performance evaluation and benchmarking using the non-parametric Data Envelopment Analysis (DEA) have increased at a very fast rate. This PhD research focuses on models that include undesirable outputs such as pollution in the overall production system, to appraise eco-efficiency of decision making units (DMUs). Besides, the recent awareness on the large contribution of agriculture and particularly livestock farming to global warming, has highlighted for this sector the challenge of reaching both economic and environmental performances. In this line, the overall objective of this dissertation is to provide a theoretical and empirical background in modelling pollution-generating technologies and to suggest theoretical improvements that are consistent with the particular case of greenhouse gas emissions in extensive livestock systems. Firstly, we showed that all existing approaches that deal with undesirable outputs in the non-parametric analysis (i.e. DEA) have some strong drawbacks. However, the models grounded on the estimation of multiple independent sub-technologies offer interesting opportunities. Secondly, I developed a new framework that extends the by-production approach through the introduction of some explicit dependence constraints that link the sub-technologies in order to build a unified system. Thirdly, an empirical comparison, using a sample of French sheep meat farms, of this by-production modelling extension with the existing approaches, revealed some inconsistencies of these latter. Finally, we expanded this new by-production formulation to account for dynamic aspects related to the presence of adjustment costs. The application to the case of French suckler cow farms underlined the necessity of accounting for dynamic aspects and also showed high heterogeneity in investment strategies of these farmers.

La thèse est composée de deux parties. La première partie traite de la gestion des qualifications dans l'industrie des semi-conducteurs. La contrainte de qualification définit l'éligibilité d'une machine à processer un produit. La gestion des qualifications nécessite de résoudre un problème d'allocation et d'équilibrage des charges sur des machines parallèles non-identiques et partiellement reconfigurables. Nous avons défini et introduit des indicateurs pour la gestion des qualifications en tenant compte de la capacité des équipements ainsi que la contrainte de regroupements de lots (batching). Plusieurs algorithmes d'équilibrage de charge sont proposés et validés pour le calcul de la charge optimale sur un parc d'équipements. Ce concept est industrialisé au sein de l'entreprise Soitec et fait partie du processus de prise de décision.La deuxième partie de la thèse porte sur la planification de production en boucle fermée. Le processus de fabrication des plaques SOI à Soitec s'appuie sur la Technologie Smart-Cut. En utilisant cette technologie, une des deux matières premières peut être réutilisée à plusieurs reprises pour la fabrication des produits finis. Le couplage de deux lignes de production crée un système manufacturier en boucle fermée. Nous avons proposé un modèle de dimensionnement de lots original pour la planification de production de ce système manufacturier, que nous avons validé avec des données industrielles. En se basant sur le problème industriel, un problème mono-produit et sans contrainte de capacité est défini, analysé et résolu pour une version simplifiée du problème. / In the first part, we take a binding restriction, called qualification, present in semiconductor manufacturing as a lever for increasing flexibility and optimizing capacity utilization. A qualification determines the processing authorization of a product on a machine (like an eligibility constraint). In order to define the best qualification, the production volume should be allocated to parallel non-identical machines which are partially reconfigurable. Capacitated flexibility measures are introduced to define the best qualification which increases machine capacity utilization at most. Batching is another industrial constraint encountered in semiconductor industry. It influences workload balancing and qualification management. Several workload balancing algorithms are proposed to find the optimal workload balance of a workcenter. Variability measures are also proposed to evaluate the workload variability of a workcenter. The second part deals with closed-loop production planning. Soitec uses Smart-Cut Technology to fabricate SOI wafers. Using this technology, one of the two raw materials used to fabricate SOI wafers can be reused several times to make other SOI wafers. However, before coming back to the SOI fabrication line, the used raw material (by-product) must be reworked in another production line. An original closed-loop production planning model adapted to the supply chain specificities of Soitec is proposed, and is validated using industrial data. Based on this industrial model, a single-item uncapacitated closed-loop lot-sizing model is defined, analyzed, and a dynamic programming algorithm is proposed for a simplified version of the problem.