This thesis investigates the performance of fuzzy clustering for dynamically discovering content relationships in e-Learning material based on document metadata descriptions. This form of knowledge representation is exploited to enable flexible content navigation in eLearning environments. However, the methods and tools developed in this thesis have wider applicability. The purpose of clustering techniques is to determine underlying structures and relations in data sets usually based on distance or proximity measures. A number of clustering methods to suit particular applications have been developed throughout the years. This thesis specifically considers the well-known Fuzzy c-Means (FCM) clustering technique as the basis for document clustering. Initially, novel expressions are developed to extend the FCM algorithm, which is based on the Euclidean metric, to an algorithm based on other proximity measures more appropriate for quantifying document relationships. These include the cosine, Jaccard and overlap similarity coefficients. This novel algorithm works with normalised k-dimensional data vectors that lie in hyper-sphere of unit radius and hence has been named Hyper-Spherical Fuzzy c-Means (H-FCN). Subsequently, the performance of the H-FCM algorithm is compared to that of the FCM as well as conventional hard (ie non-fuzzy) clustering algorithms with respect to four test document collections. Both the impact of different proximity measures as well as the impact of pre-processing the document vector representations for dimensionality reduction are thoroughly investigated. Results demonstrate that the H-FCM clustering method outperforms both the conventional FCM method as well as hard clustering techniques. This thesis also considers the integration of fuzzy clustering techniques in an end-to- end e-Leaming system. In particular, a tool to convert the H-FCM document clustering outcome into a knowledge representation, based on the Topic Maps standard, suitable for Web-based environments is developed. Moreover, a tool to enable flexible navigation of e-Learning material based on the fuzzy knowledge space is also developed. This tool is deployed in a real e-Learning environment where user trials are carried out. Finally, this thesis considers the important problem of defining a suitable number of clusters for appropriately capturing the concepts of the knowledge space. In particular, an hierarchical H-FCM algorithm is developed where the sought granularity level defines the number of clusters. In this algorithm, a novel heuristic based on asymmetric similarity measures is exploited to link document clusters hierarchically and to form a topic hierarchy.

La concurrence et le développement de l'industrie des nontissés poussent les constructeurs de machines à inventer et à concevoir des lignes de production clé-en-main de plus en plus performantes et économiques. Ce contexte impose la maîtrise des produits et des procédés nontissés comme l'une des clefs de réussite. Certain paramètres structuraux des nontissés sont mesurés de manière objective alors que d'autres sont tributaires d'une appréciation subjective. Dans cette thèse, nous étudions la propriété d'uniformité d'un produit nontissé, qui représente la manière dont les fibres sont dispersées dans la structure du produit. Nous nous intéressons en particulier à cette dispersion à petite échelle. Plusieurs méthodes de mesure de l'uniformité des nontissés sont présentées dans la littérature, conduisant souvent à des résultats non convergents. Nos travaux utilisent des procédés optiques de mesure associés à des techniques de traitement d'images pour l'extraction de l'information nécessaire à la qualification de cette uniformité. Etant donné qu'aucune norme ni méthode de référence n'existe pour évaluer l'uniformité d'un nontissé et que les points de vue des experts divergent sur le sujet, nous proposons d'utiliser la technique du panel sensoriel. Cette technique permet de mieux comprendre la notion d'uniformité et d'établir une base d'évaluation. A partir des résultats issus du panel nous avons élaboré notre propre méthode d'évaluation objective multicritères. Nous avons démontré et exploité la relation entre l'intensité de lumière transmise à travers un produit nontissé et la quantité de matière fibreuse effectivement présente en un point du produit. / Competition and development of the nonwovens industry push to invent and design more efficient and economical production lines. In this context, and in order to be able to meet the market requirements, the control of the nonwoven products quality and the manufacturing processes is the key to success. Some of the structural parameters of a nonwoven product can be measured objectively, while others depend on a subjective appreciation. This work focuses on the uniformity property of the nonwoven product. This property deals with the distribution of fibres in the web structure. The control of this structural parameter could improve both the economical and technical aspects of the nonwoven product. Several methods and techniques for measuring the uniformity properties of the nonwoven product are presented in the literature. These methods use different approaches and often their results do not converge. Since no standard or reference method exists for assessing the uniformity property of a nonwoven product, we propose to use the sensory panel technique. After analysing the assessors' observations and notes, this technique allows us not only to well understand the uniformity notion but also to establish a standard reference. This standard reference will be used in order to evaluate any newly proposed objective method for uniformity evaluation. Once the descriptors extracted from the observation of the assessors in the sensory panel, a new multi-criteria objective method of uniformity evaluation is proposed. This new method is then compared to the results of the sensory panel and the other existing methods.

Durant mes travaux en thèse, nous avons imaginé et poser les briques d'un système de recommandation intelligent (DIRS) orienté vers les créateurs de vêtements afin de les aider à créer des nouveaux produits personnalisés. Pour développer ce système, nous avons dans un premier temps identifié les composants clés du processus de création, puis nous avons créé un ensemble de bases de données pour collecter les données pertinentes. Dans un deuxième temps, nous avons acquis des données anthropométriques, recueilli la perception du concepteur à partir de ces mêmes morphotypes en utilisant un body scanner 3D et une procédure d'évaluation sensorielle. A la suite, une expérience instrumentale est conduite pour capturer les paramètres techniques des matières, nécessaires à leur représentation virtuelle en lien avec les morphotypes. Enfin, cinq expériences sensorielles sont réalisées pour capitaliser les connaissances des créateurs. Les données acquises servent à classer les morphotypes, à modéliser les relations entre morphotypes et facteurs de la création. A partir de ces modèles, nous avons mis en place une base de connaissances de la création mettant en œuvre une ontologie. Cette base de connaissances est mise à jour par un apprentissage dynamique au travers de nouveaux cas présentés en création. Ce système est utilisé au sein d’un nouveau processus de création. Ce processus peut s’effectuer autant de fois que nécessaire jusqu'à la satisfaction du créateur. Le système de recommandation proposé a été validé à l'aide de plusieurs cas réels. / In my PhD research project, we originally propose a Designer-oriented Intelligent Recommendation System (DIRS) for supporting the design of new personalized garment products. For developing this system, we first identify the key components of a garment design process, and then set up a number of relevant databases, from which each design scheme can be formed. Second, we acquire the anthropometric data and designer’s perception on body shapes by using a 3D body scanning system and a sensory evaluation procedure. Third, an instrumental experiment is conducted for measuring the technical parameters of fabrics, and five sensory experiments are carried out in order to acquire designers’ knowledge. The acquired data are used to classify body shapes and model the relations between human bodies and the design factors. From these models, we set up an ontology-based design knowledge base. This knowledge base can be updated by dynamically learning from new design cases. On this basis, we put forward the knowledge-based recommendation system. This system is used with a newly developed design process. This process can be performed repeatedly until the designer’s satisfaction. The proposed recommendation system has been validated through a number of successful real design cases.

Case-based reasoning solves new problems by re-using the solutions of previously solved similar problems and is popular because many of the knowledge engineering demands of conventional knowledge-based systems are removed. The content of the case knowledge container is critical to the performance of case-based classification systems. However, the knowledge engineer is given little support in the selection of suitable techniques to maintain and monitor the case base. This research investigates the coverage, competence and problem-solving capacity of case knowledge with the aim of developing techniques to model and maintain the case base. We present a novel technique that creates a model of the case base by measuring the uncertainty in local areas of the problem space based on the local mix of solutions present. The model provides an insight into the structure of a case base by means of a complexity profile that can assist maintenance decision-making and provide a benchmark to assess future changes to the case base. The distribution of cases in the case base is critical to the performance of a case-based reasoning system. We argue that classification boundaries represent important regions of the problem space and develop two complexity-guided algorithms which use boundary identification techniques to actively discover cases close to boundaries. We introduce a complexity-guided redundancy reduction algorithm which uses a case complexity threshold to retain cases close to boundaries and delete cases that form single class clusters. The algorithm offers control over the balance between maintaining competence and reducing case base size. The performance of a case-based reasoning system relies on the integrity of its case base but in real life applications the available data invariably contains erroneous, noisy cases. Automated removal of these noisy cases can improve system accuracy. In addition, error rates can often be reduced by removing cases to give smoother decision boundaries between classes. We show that the optimal level of boundary smoothing is domain dependent and, therefore, our approach to error reduction reacts to the characteristics of the domain by setting an appropriate level of smoothing. We introduce a novel algorithm which identifies and removes both noisy and boundary cases with the aid of a local distance ratio. A prototype interface has been developed that shows how the modelling and maintenance approaches can be used in practice in an interactive manner. The interface allows the knowledge engineer to make informed maintenance choices without the need for extensive evaluation effort while, at the same time, retaining control over the process. One of the strengths of our approach is in applying a consistent, integrated method to case base maintenance to provide a transparent process that gives a degree of explanation.

La mass customisation a été appliquée au marché de grande consommation de vêtements depuis plus de 20 ans. Pourtant, les travaux concernés se focalisent essentiellement sur le prototypage virtuel par utilisation des outils de CAO. Le stylisme et le marketing n’ont pas été étudiés de façon systématique. Dans le cadre de ma thèse doctorale, nous proposons un système d’aide à la décision orienté vers les styles afin de fournir des conseils aux créateurs. Dans ce système, nous caractérisons, d’abord, les perceptions de créateurs et de consommateurs sur les morphotypes. Deux expériences ont été effectuées afin d’acquérir les données des experts (descripteurs sensoriels) décrivant les corps virtuels sans et avec styles de vêtements. Une autre expérience a été réalisée pour extraire les données des consommateurs sur les relations entre les thèmes (images socioculturelles souhaités) et les descripteurs sensoriels. Ensuite, ces données perceptuelles sont formalisées et analysées par utilisation des ensembles du flou, des arbres de décision, et des cartes cognitives floues. La modélisation des relations entre ces perceptions et les mensurations du corps permettent de calculer les degrés de pertinence d’un corps humain sans et avec style de vêtement par rapport à un thème spécifique. La comparaison de ces deux degrés de pertinence permet de déterminer si un nouveau style de création est faisable pour un thème donné. Le système proposé a été testé et analysé dans deux cas réels : la création des styles personnalisés et la sélection des styles pour un marché de grande consommation. / Mass customization has been applied in fashion mass market for more than 20 years. However, the related work mainly focuses on application of CAD tools such as body shape modeling and garment modeling. Fashion design and fashion marketing have not been involved systematically. In fact, when developing mass customized products, we should study human perception on products, including consumer’s and design expert’s perception, and integrate it into the new process of design.In my PhD research project, we originally propose a fashion decision support system for supporting designer’s work. In this system, we first characterize and acquire fashion expert perception and consumer perception on human body shapes. Two experiments are proposed in order to acquire expert perceptual data (sensory descriptors) on naked virtual body shapes and those with garment design styles. Another experiment is carried out for acquiring consumer perceptual data on relations between fashion themes (images desired by general public) and sensory descriptors. Next, these perceptual data are formalized and analyzed using the intelligent techniques, i.e. fuzzy set theory, decision tree and fuzzy cognitive map. The complex relations between these perceptions as well as the physical measurements of body shapes are modeled, leading to compute the relevancy degrees of a naked body and a body with a garment design style to a given fashion theme. The comparison of these two relevancy degrees will permit to determine if a new design style is feasible or not for a given fashion theme. The proposed system has been tested and analyzed in two real cases: i.e. customized design and mass market selection.

La traçabilité, en général, fait référence à un suivi de l’information jusqu’à un certain point. Le concept de traçabilité est considéré comme un élément essentiel pour vérifier les divers aspects des produits dans différentes industries et leurs chaînes d’approvisionnement mondiales. L’industrie textile est parmi celles que l’on accuse de temps en temps d’un défaut de transparence dans leur chaîne d’approvisionnement et faisant parfois appel à des pratiques insoutenables. C’est plus particulièrement après une série de catastrophes industrielles que les consommateurs et les organisations non-gouvernementales ont commencé à s’intéresser de près aux marques avec le souci que les entreprises apportent plus de transparence à leur chaîne d’approvisionnement. Dans cette logique, la traçabilité a été identifiée comme un outil permettant aux entités de tracer leurs approvisionnements tout au long de la chaîne de transformation et de collecter des informations pertinentes afin d’assurer la transparence et de répondre dans la mesure du possible, aux attentes. La traçabilité a été reconnue comme un avantage compétitif qui agit souvent comme un facteur clé dans la décision d’achat. De plus, les produits textiles font partie des biens les plus contrefaits dans le monde. Par conséquent, le besoin de traçabilité s’est intensifié en ce qui concerne la surveillance et la sécurité de la chaîne d’approvisionnement tout autant que pour l’authentification des produits. L’objectif principal de cette thèse est d’aborder la mise en œuvre des systèmes de traçabilité de l’information dans la chaîne d’approvisionnement textile. En outre, elle interroge la faisabilité d’un traçage basé sur l’intégration de marqueurs de suivi à l’échelle des fils, comme un moyen d’insérer une traçabilité dans les textiles. Cet objectif a été mené à travers plusieurs études indépendantes dans le domaine de la fabrication du textile, de la gestion des chaînes d’approvisionnement et des systèmes d’information. Les documents annexes à cette thèse apportent divers éclairages sur l’intégration d’une traçabilité dans les chaînes d’approvisionnement textiles et sur comment une information traçable peut être codée à l’intérieur de textiles via l’utilisation d’un codage basé sur le fil, échelle intermédiaire entre les fibres et les étoffes. La traçabilité se divise en deux parties, à savoir le système d’information et le marquage. Ce dernier point est utilisé pour identifier de manière unique le produit dans la chaîne d'approvisionnement et aide à rappeler et / ou à stocker les données de traçabilité pertinentes dans le système d'information. Différents acteurs de la chaîne d’approvisionnement gèrent les données de traçabilité dans leurs systèmes d’information, de sorte que le marqueur agisse comme un élément de liaison pour l’échange d’informations. De ce point de vue, cette thèse introduit le concept de codage des fils et de balises intégrées pouvant potentiellement être utilisé dans le futur pour des applications de traçabilité des textiles. De plus, un cadre général est proposé sur l’intégration d’un système d’information sur la traçabilité des textiles dans la chaîne d’approvisionnement. Ce travail souligne différents éléments pouvant jouer un rôle significatif dans la promotion et/ou la mise en œuvre de la traçabilité. La traçabilité lie intimement les aspects techniques et organisationnels. Elle requiert donc une approche technico-managériale pour garantir une solution optimale. / Traceability, in general, refers to keeping track of information to a certain degree. The concept of traceability is considered important to verify the various aspects of products in different industries and their global supply chains. Textile industry is among those which are accused time-to-time for opaque supply chains and unsustainable practices. Particularly, the aftermath of a series of industrial catastrophes, customers and non-government organizations have started to scrutinize the brands to bring transparency in their supply chains. In this direction, traceability has been identified as a tool for organizations to trace their supplies throughout the supply chains and collect relevant information to ensure transparency and claim validation. Traceability has been further acknowledged as a competitive element and often acts as a decisive factor in purchase process. Moreover, the textile products are one of the most counterfeit-prone items around the world. As a result, the demand for traceability has been intensified for supply chain monitoring and security, and product authentication. The principal aim of this thesis was to address the implementation of traceability information systems in the textile supply chain. Further, it investigates the feasibility of yarn-based integrated tracking tags as a means to impart traceability in textiles. It has been pursued through several independent studies in the domain of textile manufacturing, supply chain management and information systems. The appended papers in this thesis address various aspects of traceability implementation in the textile supply chain and how traceability information can be encoded into the textiles using yarn-based coding. Traceability consists of two components namely information system and tagging. The latter component is used to uniquely identify the product in the supply chain which assists in recalling and/or storing the relevant traceability data from/in the information system. Different actors in the supply chain manage the traceability data in their information systems, therefore traceability tag acts as a linking agent for information exchange. In this direction, this thesis introduces the concept of yarn coding and yarn coding-based integrated tags which can be potentially used in future for textile traceability applications. In addition, a framework is proposed for the implementation of traceability information system in the textile supply chain. The work highlights various elements which can play a significant role in promoting and/or implementing traceability. Regardless of perspective or viewpoint, traceability is interwoven between technical and managerial aspects; therefore traceability implementation requires a techno-management approach to obtain an optimal solution.

Ce projet de recherche de doctorat vise à développer un nouveau Système d’Aide à la Conception de Vêtement Personnalisé (PGDSS en Anglais) pour les personnes à morphologie atypique (PWAM en Anglais). Ce système nous permet de développer rapidement des vêtements adaptés à leurs besoins fonctionnels, expressifs et esthétiques (FEA en Anglais) et à leurs morphologies atypiques. Afin de réaliser le PGDSS proposé, deux sous-systèmes sont développés: un Système de Recommandation de Mode Personnalisée (PFRS en Anglais) et une Plate-Forme Virtuelle de Prototypage de Vêtement 3D/2D (VGPP en Anglais). Le PFRS est conçu pour sélectionner les solutions de vêtement personnalisées les plus pertinentes en termes de couleur, de tissu et de style, tandis que le VGPP permet de créer rapidement des vêtements virtuels en fonction de leurs critères de conception (profils de produits), de les ajuster ensuite. Le PGDSS proposé peut être entièrement utilisé en ligne, il est alors connecté à une plate-forme E-commerce de vêtement. Mais il peut aussi être connecté à un système de fabrication de vêtements automatique hors ligne.Les facteurs de conception pour les vêtements personnalisés ont été identifiés et analysés dans ma recherche de doctorat. Les nouveaux produits générés par le système proposé répondront aux exigences et aux fonctions spécifiques imposées par les personnes à morphologie atypique en termes d'ergonomie, de biophysique, de psychologie, d'esthétique, de confort et de commodité. Le système proposé est capable d'offrir des designs à forte personnalisation à un faible coût pour un marché de vêtement dont la demande est en hausse. Ce qui fait la distinction avoir les produits existants du marché est que nous prenons en compte l’ensemble des exigences de ce type de consommateur par un produit entièrement personnalisé. / This PhD research project aims at developing a new Personalized Garment Design Support System (PGDSS) for People with Atypical Morphology (PWAM). This system enables to quickly develop garments adapted to their special Functional, Expressive and Aesthetic (FEA) needs and atypical morphologies. In order to realize the proposed PGDSS, two subsystems are developed: the Personalized Fashion Recommendation System (PFRS) and Virtual 3D-to-2D Garment Prototyping Platform (VGPP). The PFRS is developed for selecting the most relevant personalized garment design solutions in terms of color, fabric and style, while the VGPP enables designers to quickly create virtual garments according to their design criteria (product profiles) and visualize them in order to adjust design parameters. The proposed PGDSS can be fully used online. It can be further connected to a garment e-shopping platform or an offline automatic garment manufacturing system.The design factors for personalized garments have been identified and analyzed in my PhD research. The new products generated by the proposed system will meet the specific demands and functions imposed by people with atypical morphology in terms of ergonomics, biophysics, psychology, aesthetics, comfort and convenience. The proposed system is able to offer more personalized designs at low-cost level for highly customized garment market.

Ce travail, réalisé dans le cadre d'un contrat CIFRE entre le groupe Volvo, le LAGIS et le LM2S, traite des problèmes de planification des tâches de maintenance sur des véhicules industriels. Le but est de proposer un service de planification de maintenance adaptée au véhicule spécifique avec un coût de maintenance optimisé.Pour un système multi-composant, deux ensembles de composants peuvent être définis suivant le type d'information disponible concernant leurs états: âge ou niveau de dégradation. Sur la base de ces deux ensembles, des dates optimales de maintenance pour chaque composant peuvent être obtenues en minimisant une fonction de coût qui tient compte des coûts préventif, correctif et d'inspection éventuelle et qui dépend de la probabilité de panne. Dans le cas des composants à maintenance basée sur l'âge, la fonction de probabilité de panne est fixée a priori ; dans le cas des composants à détérioration elle est recalculée à chaque inspection.Les opérations de maintenance sont ensuite regroupées sur un horizon roulant. Certaines opérations doivent être déplacées par rapport à leur date optimale ce qui entraîne l'ajout d'un coût de pénalité. Les regroupements sont effectués en tenant compte des coûts de logistique des arrêts de maintenance, des coûts de pénalité de chaque opération et d'un intervalle de temps minimal entre deux groupes de maintenances qui correspond au temps de préparation de maintenance. La planification est obtenue en maximisant la différence entre la somme des coûts des maintenances individuelles et le coût global en tenant compte des groupes de tâches de maintenance. Le planning de maintenance est remis à jour à la prochaine inspection. / This thesis deals with the maintenance operation scheduling issues of commercial vehicles. It is a CIFRE collaboration between the Volvo group, LAGIS and LM2S laboratories. The aim is to suggest a maintenance scheduling service adapted to the vehicle with an optimized maintenance cost.The vehicle is considered as a multi-component system. For each component, the optimal maintenance dates are computed using a maintenance cost function. This cost function depends on the preventive cost, the corrective cost and possibly the inspection cost, and also on the component failure probability function. In our system, two types of components are defined according to the available component state information : age or degradation level. The failure probability function is fixed a priori for the first component class while it is updated at each inspection for deteriorating and monitored components.The maintenance operations are grouped on a rolling horizon. Some operations must be shifted from their optimal maintenance dates, which implies a penalty cost. The maintenance scheduling depends on the set-up cost, the penalty cost of each operation, and a minimal time interval between two maintenance groups which represents the preparation time. The set-up costs depend on the number of maintenance stops. The saving cost is computed from the difference between the maintenance cost with individual operations and the maintenance cost with the defined operation groups. The developed algorithm provides the optimal maintenance planning according to the available degradation data and the operational constraints. Maintenance scheduling is updated at the next inspection date.

Maintenant, l’achat de vêtements sur l’Internet est devenu une tendance importante pour les consommateurs du monde entier. Pourtant, dans les différents systèmes de vente en ligne, il manque systématiquement de recommandations personnalisées, comme celles fournies par les vendeurs d’une boutique physique, afin de proposer les produits les mieux adaptés à des différents consommateurs selon leurs morphotypes et leurs attentes émotionnelles. Dans cette thèse doctorale, nous proposons un système de recommandation orienté vers les consommateurs, qui peut être utilisé, comme un vendeur virtuel, à l’intérieur d’un système de vente de vêtements en ligne. Ce système a été développé par intégration de connaissance professionnelle des créateurs et des vendeurs et la perception des consommateurs sur les produits. En s’appuyant sur la connaissance de vente de vêtements, ce système propose des produits aux consommateurs spécifiques par exécuter successivement les trois modules de recommandation suivants, comprenant 1) le Module de Base de Données pour les Cas de Succès ; 2) le Module de Prévision du Marché ; 3) le Module de Recommandation utilisant la Connaissance. De plus, un autre module, appelé le Module de Mise à Jour de la Connaissance. Cette thèse présente une méthode originale de prévision d’un ou plusieurs profils de produits bien adaptés à un consommateur spécifique. Elle peut aider effectivement les consommateurs à effectuer des achats de vêtements sur l’Internet. En comparant avec les autres méthodes de prévision, la méthode proposée est plus robuste et plus interprétable en raison de sa capacité de traitement de l’incertitude. / Garment purchasing through the Internet has become an important trend for consumers of all parts of the world. However, in various garment e-shopping systems, it systematically lacks personalized recommendations, like sales advisors in classical shops, in order to propose the most relevant products to different consumers according to their body shapes and fashion requirements. In this thesis, we propose a consumer-oriented recommendation system, which can be used inside a garment online shopping system like a virtual sales advisor. This system has been developed by integrating the professional knowledge of designers and shoppers and taking into account consumers’ perception on products. Following the shopping knowledge on garments, the proposed system recommends garment products to specific consumers by successively executing three modules, namely 1) the Successful Cases Database Module; 2) the Market Forecasting Module; 3) the Knowledge-based Recommendation Module. Also, another module, called the Knowledge Updating Module.This thesis presents an original method for predicting one or several relevant product profiles from a specific consumer profile. It can effectively help consumers to choose garments from the Internet. Compared with other prediction methods, the proposed method is more robust and interpretable owing to its capacity of treating uncertainty.

Le travail de ce mémoire apporte une brique fonctionnelle et théorique dans l'élaboration d'un outil informatique générique pour la planification automatisée et optimisée d'une équipe d'employés polyvalents avec une première application dans le domaine de la grande distribution. En pratique, il fournit la formalisation mathématique d'une problématique métier riche où les règles de planification (début, durée, fin, quantité, etc.) à respecter s’appliquent sur différentes granularité temporelle (quart d’heure, plage horaire, horaire journalier, semaine, mois, année). Différentes techniques issues de la Recherche Opérationnelle ont été adaptées et testées tout d’abord pour une version du problème restreint à une semaine, puis pour la version complète à l’année. Ces méthodes correspondent à des heuristiques basées sur la méthode de génération de colonnes où le problème de pricing est résolu par un algorithme dédié de programmation dynamique imbriquée. Les expérimentations ont été réalisées avec des instances issues de cas réels et des instances générées s’inspirant des cas réels comptant jusqu’à une soixantaine d’employés à planifier sur un horizon de planification allant d’une semaine à un an (divisé par périodes de 15 minutes). Les tests réalisés montrent que les méthodes implémentées permettent l’obtention de plannings d'équipe de grande qualité tout en préservant les caractéristiques individuelles de chaque employé (compétences, disponibilité, temps de travail, etc.), le tout utilisable avec un ordinateur de gamme moyenne (simple cœur, moins 4 GB de RAM) avec des temps de calcul raisonnables (quelques secondes à plusieurs heures selon l’instance et méthode). / The thesis provides a practical and theoretical brick for developing a generic software tool for producing automated and optimized schedules of a multi-skill employees team with a first application in retail. We provide a mathematical formulation of a rich staff scheduling problem in which planning rules (start, duration, end, amount, etc.) that must be respected are applied on different time granularity (15 minutes period, timeslot, day-shift, week, month, year). Two variants of the problem with different planning horizons have been considered: the first one with one week and the second one with one year planning horizon. Several methods from Operations Research have been adapted to solve the problem. We propose heuristics based on the column generation approach where the pricing problem is solved using a dedicated nested dynamic programming algorithm. The experiments were performed both on real-life instances and on random instances derived from real cases. Instances have up to sixty employees and a planning horizon from one week to one year (divided by 15 minutes periods). The tests show that the proposed methods are able to find high-quality team schedules while taking into account the individual characteristics of each employee (skills, availability, working time, etc.) and run with a standard PC (single core, less than 4 GB of RAM) with a reasonable computation time (from several seconds to one hour depending on the instance and the used method).