Titre de l'écran-titre (visionné le 21 mars 2024) / L'ordonnancement en milieu agroalimentaire est complexe. En effet, les planificateurs doivent prendre en compte de nombreuses contraintes comme les allergènes, la disponibilité des ingrédients et de la main-d'oeuvre. Ceci devient rapidement une tâche complexe, surtout quand les horaires de production doivent être refaits à la moindre perturbation (nouvelle commande, retard dans l'arrivée des matières premières, etc.). C'est pourquoi il est naturel de faciliter la tâche de ceux-ci grâce à des outils d'aide à la décision comme des modèles d'optimisation. Les problèmes d'ordonnancement de la production sont étudiés depuis longtemps dans la littérature scientifique. Plus récemment, *Ku et Beck* ont démontré le potentiel du paradigme de la programmation par contraintes sur le problème d'ordonnancement d'atelier (*Job-shop Scheduling Problem*). Ceci et le fait que très peu d'articles combinent l'utilisation de la programmation par contraintes aux problèmes d'ordonnancement dans le milieu agroalimentaire ont motivé ces travaux de recherche. Dans ce mémoire, l'utilisation de la programmation par contraintes sur des problèmes d'ordonnancement tirés de l'entreprise *Biscuits Leclerc* a été étudiée. Également, d'autres techniques d'optimisation comme la recherche locale à voisinage large ont été utilisées. Les contributions de la recherche sont autant au niveau scientifique en remplissant un trou existant dans la littérature qu'au niveau industriel en résolvant un problème auquel fait face *Biscuits Leclerc* quotidiennement. / The scheduling in the food industry is complex. Indeed, planners must take into account many constraints such as the presence of allergens, the availability of ingredients, and employees. This quickly becomes a complex task, especially when production schedules have to be redone at the slightest disruption (new orders, delays in the arrival of raw materials, etc.). This is why it is natural to make their task easier with the help of decision support tools such as optimization models. Production scheduling problems have been studied for a long time in the scientific literature. More recently, *Ku and Beck* demonstrated the potential of the constraint programming paradigm on the Job-shop Scheduling Problem. This and the fact that very few articles combine the use of constraint programming with scheduling problems in the food industry have motivated the current research work. In this master thesis, the use of constraint programming on scheduling problems taken from the company *Biscuits Leclerc* have been studied. Also, other optimization techniques such as Large Neighborhood Search were used. The contributions of the research are as much at the scientific level by filling an existing gap in the literature as at the industrial level by solving a problem that *Biscuits Leclerc* faces in their everyday life.

Le projet d’optimisation du processus d’approvisionnement des clients américains du Groupe Leclerc a pour but de revoir le réseau de distribution de l’entreprise concernant leurs clients américains Client A et Client B en évaluant et comparant différents scénarios d’approvisionnement proposés par M. Stéphane Labillois, Vice-Président logistique chez Groupe Leclerc. Le réseau de distribution actuel fonctionne à partir de deux centres de consolidation du Groupe Leclerc qui sont situés à Québec et en Pennsylvanie. Le centre de consolidation de Québec approvisionne les 16 centres de distribution du Client A, et celui de Pennsylvanie, les 16 centres de distribution du Client B. Cependant, en observant la localisation de ces 32 centres de distribution, on constate que plusieurs d’entre eux sont situés près les uns des autres. La proximité des centres de distribution a mené M. Labillois à se questionner sur la possibilité d’utiliser seulement un des deux centres de consolidation afin d’approvisionner tous les centres de distribution du Client A et du Client B. De plus, M. Labillois aimerait évaluer la possibilité de confier la distribution des produits du Client A à C.H. Robinson, une entreprise qui se chargerait d’effectuer la livraison de la marchandise dans les 16 centres de distribution du Client A à partir de son hub au New Jersey. Ces différentes alternatives nous permettent donc d’établir quatre scénarios différents d’approvisionnement, soit : 1) Consolidation à Québec [S1] 2) Consolidation en Pennsylvanie [S2] 3) Consolidation à Québec avec utilisation du hub pour le Client A de [S3] 4) Consolidation en Pennsylvanie avec utilisation du hub pour le Client A [S4] Pour chacun de ces scénarios, nous avons comparé deux alternatives de transport, soit le transport en charges partielles (LTL) et le transport en charges pleines (TL). Les résultats obtenus pour les différents scénarios de transport sont présentés dans le Tableau 1 et le Tableau 2.