L'objet de notre projet de recherche est le développement d'un modèle de conception d'un réseau de distribution composé de trois niveaux : les usines, les centres de distribution (CD) et les clients. Nous supposons que le nombre et la localisation des usines ainsi que le nombre et la localisation des clients sont connus. Etant donné la demande des clients et une liste de CD potentiels, l'objectif est de déterminer la localisation des CD à ouvrir et d'y affecter les clients de manière à minimiser le coût total. En termes de modélisation, nous considérons divers aspects opérationnels qui sont inspirés d'une étude de cas dans l'industrie automobile. Ces aspect ont été pris en compte séparément dans la littérature mais jamais combinés dans un même modèle. Plus particulièrement, nous introduisons un " clustering " en prétraitement afin de modéliser les tournées de camions. Nous intégrons également des contraintes de volume minimum sur les axes de transport, des contraintes de volume minimum et de capacité maximale sur les centres de distribution, des contraintes de distance de couverture maximale et des contraintes d'uni-affectation. Par ailleurs, nous étudions une extension multi-périodes du problème en utilisant un " clustering " dynamique pour modéliser des tournées de camions multi-périodes. En termes de résolution, comme le problème étudié est NP-difficile au sens fort, nous proposons différentes méthodes heuristiques performantes basées sur la relaxation linéaire. A travers les tests effectués, nous montrons que ces méthodes fournissent des solutions proches de l'optimale en moins de temps de calcul que l'application directe d'un solveur linéaire. Nous analysons également la structure des réseaux de distribution obtenus et nous comparons les résultats issus de plusieurs versions du modèle afin de montrer la valeur ajoutée du " clustering " ainsi que de l'approche multi-périodes.

L’objet de notre projet de recherche est le développement d’un modèle de conception d’un réseau de distribution composé de trois niveaux : les usines, les centres de distribution (CD) et les clients. Nous supposons que le nombre et la localisation des usines ainsi que le nombre et la localisation des clients sont connus. Etant donné la demande des clients et une liste de CD potentiels, l’objectif est de déterminer la localisation des CD à ouvrir et d’y affecter les clients de manière à minimiser le coût total. En termes de modélisation, nous considérons divers aspects opérationnels qui sont inspirés d’une étude de cas dans l’industrie automobile. Ces aspect ont été pris en compte séparément dans la littérature mais jamais combinés dans un même modèle. Plus particulièrement, nous introduisons un « clustering » en prétraitement afin de modéliser les tournées de camions. Nous intégrons également des contraintes de volume minimum sur les axes de transport, des contraintes de volume minimum et de capacité maximale sur les centres de distribution, des contraintes de distance de couverture maximale et des contraintes d’uni-affectation. Par ailleurs, nous étudions une extension multi-périodes du problème en utilisant un « clustering » dynamique pour modéliser des tournées de camions multi-périodes. En termes de résolution, comme le problème étudié est NP-difficile au sens fort, nous proposons différentes méthodes heuristiques performantes basées sur la relaxation linéaire. A travers les tests effectués, nous montrons que ces méthodes fournissent des solutions proches de l’optimale en moins de temps de calcul que l’application directe d’un solveur linéaire. Nous analysons également la structure des réseaux de distribution obtenus et nous comparons les résultats issus de plusieurs versions du modèle afin de montrer la valeur ajoutée du « clustering » ainsi que de l’approche multi-périodes. / The purpose of our research project is to develop a distribution network design model taking into account many realistic features arising from a case-study in the field of car distribution. The overall network structure consists of three levels: plants, distribution centres (DCs) and customers. We assume that the number and location of the plants as well as the number and location of the customers are fixed. Given the demand of customers and a list of potential DCs, our main concern is to locate DCs and to assign customers to them in such a way as to minimize the total distribution costs. In terms of problem modeling, we integrate various operational features that were considered separately in the literature but have never been combined in a same model. Namely, we introduce a clustering-based approach to model vehicle routing, minimum volume constraints to ensure full truckload transport, minimum and maximum throughput constraints on DCs, maximum covering distance constraints and single sourcing restrictions. Furthermore, we study a multi-period extension of the problem using an original dynamic clustering to model multi-period vehicle routing. In terms of solution method, as the problem we study is NP-hard in the strong sense, we propose efficient heuristic procedures based on various types of linear relaxation. Through our numerical experiments, we show that the implemented heuristics offer near-optimal solutions with less computational effort than applying an exact MIP solver. We also analyze the structure of the obtained networks and compare the results of several versions of the model, highlighting the value of integrating a pre-processing clustering step and of using a multi-period approach.

Etudes sur des problèmes de conception de réseau .Ce travail trouve sa motivation dans le grand nombre d’applications liées aux problèmes deconception de réseau, ainsi que dans leur complexités. En particulier, nous nous focalisonsur deux problèmes de conception de réseau, le Fixed Charge Uncapacitated NetworkDesign Problem with User-optimal Flow (FCNDP-UOF) et le Transmission ExpansionPlanning Problem with Redesign (TEPR). Bien qu’appartenant tout deux à la classe desproblèmes de conception de réseau, ils ont des structures différentes et spécifiques qui lesrendent intéressants.Le FCNDP-UOF est relatif au transport de produits dans les grands centres urbainset peut être modélisé comme un problème de programmation linéaire discret à deuxniveaux. Ce type de problème implique deux agents agissant simultanément plutôt queséquentiellement lors de la prise décisions. Au niveau supérieur, le leader est chargéde choisir un sous-ensemble d’arrêtes qui seront ouvertes afin de minimiser la somme descoûts fixes (d’ouverture d’arrête) et variable (de transport des commodités sur les arrêtes).Au niveau inférieur, le suiveur doit choisir un ensemble de plus courts chemins dans leréseau, par lesquels les produits seront envoyé. L’effet d’un agent sur l’autre est indirect:la décision du suiveur est affectée par le réseau conçu par le niveau supérieur, alors quela décision du leader est affectée par les coûts variables imposés par les chemins établisau niveau inférieur.Le TEPR est un problème permettant d’établir une stratégie d’expansion des réseaux detransport d’électricité en ajoutant ou supprimant des lignes de transmission. Au contrairedes autres problèmes de conception de réseau, tels que les problème des transport public,de transport de marchandises (problème de tournées de véhicules), transport de données(conception de réseau de télécommunication), l’ajout d’une ligne de transmission peutrendre impraticable une configuration qui avant etait réalisable. Cette caractéristique estdue au fait que le gestionnaire du réseau ne peut pas choisir la façon dont les lignes detransmission seront utilisées. Il ne peut agir que sur la répartition de la production etn’affecter qu’indirectement l’acheminement de l?énergie et ne peut que choisir les anglesde voltage. Cette caracteristique rend le problème a la fois très difficile et très intérêssant.L’objectif principal de cette thèse est d’étudier ces deux problèmes et de développer desalgorithmes exacts, des métaheuristiques et des méthodes hybrides. Pour le premièrproblème, on a étudié trois formulations mathemátiques, deux méthodes permettant detrouver des limites inférieures (une génération de colonnes et une heuristique) et on adéveloppé plusieurs méthodes qui ont été combinées pour obtenir une méthode de typeGRASP et une méthode de type Recherche Locale Itérative. Pour le deuxième problèmenous avons généré de nouvelles instances, développé deux nouvelles méthodes et testé cesdeux approches comme des alternatives à la résolution directe du modèle mathématique.La première méthode est une méthode de décomposition de Benders. La seconde est unecombinaison de la formulation mathématique avec un local branching.Toutes les méthodes ont été testées intensivement. Les résultats montrent l’efficacité desméthodes par rapport à l’état de l’art de chaque problème. / This thesis deals with two network design problems by means of exact, metaheuristic and hybrid techniques. The first problem studied here is the Fixed Charge Uncapacitated Network Design Problem with User-optimal Flow (FCNDP-UOF), which concerns routing multiple commodities from its origin to its destination by designing a network through selecting arcs, with an objective of minimizing the sum of the fixed costs of the selected arcs plus the sum of variable costs associated to the flows on each arc. Besides that, since the FCNDP-UOF is a bilevel problem, each commodity has to be transported through a shortest path, concerning the edges length, in the built network. To this problem existent mathematical formulations were studied and had its linear relaxations compared. After that, new heuristics and two new hybrid methods were tested. Computational experiments shows that the proposed algorithms for the FCNDP-UOF worked very well leading to a new state of the art method. The second problem studied is the Transmission Expansion Planning Problem with Redesign (TEPr), which given a new set of loads and an initial network, consists of adding or removing transmission lines in order to satisfy the new imposed loads, while minimizing the operational cost. The developed method is call Ring Partition Search and can be used as both exact and heuristic method. Computational experiments shows the impact of this method in comparison to the straight forward application of the mathematical formulation in a commercial solver. / Esta tese trata de dois problemas de planejamento de redes por meio de técnicas exatas,metaheurísticos e híbridos. O primeiro problema aqui estudado é o Problema de Planejamentode Redes com Rotas Ótimas para o Usuário (FCNDP-UOF), que diz respeitoao roteamento de múltiplos produtos desde sua origem até ao seu destino. Para realizareste roteamento uma rede é construída, minimizando a soma dos custos de adição dosarcos selecionados mais a soma dos custos variáveis associados aos fluxos em cada arco.Além disso, uma vez que o FCNDP-UOF é um problema de dois níveis, cada mercadoriatem que ser transportados por um caminho mais curto, relativo à ao comprimento dosarcos, na rede construída. Para este problema formulações matemáticas existentes foramestudadas e tiveram a força de suas relaxações lineares comparada. Depois disso, umanova heurística e dois novos métodos híbridos foram testados. Os experiências computacionaismostram que os algoritmos propostos para o FCNDP-UOF funcionam muito bemsuperando o estado da arte do problema. O segundo problema estudado é o problema dePlanejamento de Expansão de Redes de Transmissão com Redimensionamento (TEPR),que dado um novo conjunto de demandas e uma rede inicial, consiste na adição ou remoçãode linhas de transmissão, a fim de satisfazer as novas demandas impostas, minimizandoo custo operacional. Dois métodos foram desenvolvidos. O primeiro é uma decomposiçãode benders onde um conjunto de variáveis continuas é permitido no problema mestre,melhorando assim o limite da relaxação inicial. O segundo, chamado Busca Particionadaem Anéis, pode ser usado tanto como método exato e heurística. Experimentos computacionaismostraram o impacto destes métodos em comparação com a aplicação direta daformulação matemática em um solver comercial.

Le problème de partitionnement de graphe est un problème fondamental en optimisation combinatoire. Le problème revient à décomposer l'ensemble des nœuds d'un graphe en plusieurs sous-ensembles disjoints de nœuds (ou clusters), de sorte que la somme des poids des arêtes dont les extrémités se trouvent dans différents clusters est réduite au minimum. Dans cette thèse, nous étudions le problème de partitionnement de graphes avec des poids (non négatifs) sur les nœuds et un ensemble de contraintes supplémentaires sur les clusters (GPP-SC) précisant que la capacité totale (par exemple, le poids total des nœuds dans un cluster, la capacité totale sur les arêtes ayant au moins une extrémité dans un cluster) de chaque groupe ne doit pas dépasser une limite prédéfinie (appelée limite de capacité). Ceci diffère des variantes du problème de partitionnement de graphe le plus souvent abordées dans la littérature en ce que:_ Le nombre de clusters n'est pas imposé (et fait partie de la solution),_ Les poids des nœuds ne sont pas homogènes.Le sujet de ce travail est motivé par le problème de la répartition des tâches dans les structures multicœurs. Le but est de trouver un placement admissible de toutes les tâches sur les processeurs tout en respectant leur capacité de calcul et de minimiser le volume total de la communication inter-processeur. Ce problème peut être formulé comme un problème de partitionnement de graphe sous contraintes de type sac-à-dos (GPKC) sur des graphes peu denses, un cas particulier de GPP-SC. En outre, dans de telles applications, le cas des incertitudes sur les poids des nœuds (poids qui correspondent par exemple à la durée des tâches) doit être pris en compte.La première contribution de ce travail est de prendre en compte le caractère peu dense des graphes G = (V,E) typiques rencontrés dans nos applications. La plupart des modèles de programmation mathématique existants pour le partitionnement de graphe utilisent O(|V|^3) contraintes métriques pour modéliser les partitions de nœuds et donc supposent implicitement que G est un graphe complet. L'utilisation de ces contraintes métriques dans le cas où G n'est pas complet nécessite l'ajout de contraintes qui peuvent augmenter considérablement la taille du programme. Notre résultat montre que, pour le cas où G est un graphe peu dense, nous pouvons réduire le nombre de contraintes métriques à O(|V||E|) [1], [4]... / The graph partitioning problem is a fundamental problem in combinatorial optimization. The problem refers to partitioning the set of nodes of an edge weighted graph in several disjoint node subsets (or clusters), so that the sum of the weights of the edges whose end-nodes are in different clusters is minimized. In this thesis, we study the graph partitioning problem on graph with (non negative) node weights with additional set constraints on the clusters (GPP-SC) specifying that the total capacity (e.g. the total node weight, the total capacity over the edges having at least one end-node in the cluster) of each cluster should not exceed a specified limit (called capacity limit). This differs from the variants of graph partitioning problem most commonly addressed in the literature in that:-The number of clusters is not imposed (and is part of the solution),-The weights of the nodes are not homogeneous.The subject of the present work is motivated by the task allocation problem in multicore structures. The goal is to find a feasible placement of all tasks to processors while respecting their computing capacity and minimizing the total volume of interprocessor communication. This problem can be formulated as a graph partitioning problem under knapsack constraints (GPKC) on sparse graphs, a special case of GPP-SC. Moreover, in such applications, the case of uncertain node weights (weights correspond for example to task durations) has to be taken into account.The first contribution of the present work is to take into account the sparsity character of the graph G = (V,E). Most existing mathematical programming models for the graph partitioning problem use O(|V|^3) metric constraints to model the partition of nodes and thus implicitly assume that G is a complete graph. Using these metric constraints in the case where G is not complete requires adding edges and constraints which may greatly increase the size of the program. Our result shows that for the case where G is a sparse graph, we can reduce the number of metric constraints to O(|V||E|).The second contribution of present work is to compute lower bounds for large size graphs. We propose a new programming model for the graph partitioning problem that make use of only O(m) variables. The model contains cycle inequalities and all inequalities related to the paths in the graph to formulate the feasible partitions. Since there are an exponential number of constraints, solving the model needs a separation method to speed up the computation times. We propose such a separation method that use an all pair shortest path algorithm thus is polynomial time. Computational results show that our new model and method can give tight lower bounds for large size graphs of thousands of nodes.....

Dans cette thèse, nous nous intéressons à plusieurs problèmes liés à la conception de réseaux géométriques et aux plongements isométriques dans le plan.Nous commençons par étudier la généralisation du problème du réseau de Manhattan classique aux plans normés. Étant donné un ensemble de terminaux, nous recherchons le réseau de longueur totale minimum qui connecte chaque paire de terminaux par un plus court chemin dans la métrique définie par la norme. Nous proposons un algorithme d'approximation facteur 2.5 pour ce problème en temps O(mn^3) avec n le nombre de terminaux et m le nombre de directions de la boule unitaire. Le deuxième problème étudié est une version orientée des réseaux de Manhattan dont le but est de construire un réseau orienté de taille minimum dans lequel pour chaque paire de terminaux u, v est relié par un plus court chemin rectilinéaire de u vers v et un autre de v vers u. Nous proposons un algorithme d'approximation facteur 2 pour ce problème en temps O(n^3) où n est le nombre de terminaux.Nous nous intéressons ensuite à la recherche d'un spanner (un sous-graphe approximant les distances) planaire pour les graphes de disques unitaires (UDG) qui modélise les réseaux ad hoc sans fils. Nous présentons un algorithme qui construit un spanner planaire avec un facteur d'étirement constant en terme de distance de graphe pour UDG. Cet algorithme utilise uniquement des propriétés locales et peut donc être implémenté de manière distribuée.Finalement nous étudions le problème de la reconnaissance des espaces plongeables isométriquement dans le plan l_1 pour lequel nous proposons un algorithme en temps optimal O(n^2) pour sa résolution, ainsi que la généralisation de ce problème aux plans normés dont la boule unitaire est un polygone convexe central symétrique. / In this thesis, we study several problems related to the design of geometric networks and isometric embeddings into the plane.We start by considering the generalization of the classical Minimum Manhattan Network problem to all normed planes. We search the minimum network that connects each pair of terminals by a shortest path in this norm. We propose a factor 2.5 approximation algorithm in time O(mn^3), where n is the number of terminals and m is the number of directions of the unit ball.The second problem presented is an oriented version of the minumum Manhattan Network problem, we want to obtain a minimum oriented network such that for each pair u, v of terminals, there is a shortest rectilinear path from u to v and another path from v to u.We describe a factor 2 approximation algorithm with complexity O(n^3) where n is the number of terminals for this problem.Then we study the problem of finding a planar spanner (a subgraph which approximates the distances) of the Unit Disk Graph (UDG) which is used to modelize wireless ad hoc networks. We present an algorithm for computing a constant hop stretch factor planar spanner for all UDG. This algorithm uses only local properties and it can be implemented in distributed manner.Finally, we study the problem of recognizing metric spaces that can be isometrically embbed into the rectilinear plane and we provide an optimal time O(n^2) algorithm to solve this problem. We also study the generalization of this problem to all normed planes whose unit ball is a centrally symmetric convex polygon.

Le déploiement d'un marché de l'hydrogène énergie est une problématique récente, envisagée par les instances gouvernementales, les industriels et les scientifiques, afin de satisfaire des objectifs mondiaux de réduction d'émissions de gaz à effet de serre et pour assurer une sécurité d'approvisionnement énergétique des pays. Dans ce contexte, le problème d'optimisation de la planification du déploiement à 2050 de la chaîne logistique de l'hydrogène pour le marché des carburants à l'échelle d'un pays, a fait l'objet de notre étude. Nous avons pu nous appuyer sur l'entreprise Air Liquide, son expérience et ses experts en production et en distribution de l'hydrogène industriel, afin de construire une approche du problème satisfaisant les exigences d'un contexte industriel.<br />Après avoir défini et caractérisé le problème d'optimisation à travers une analyse systémique de l'infrastructure de distribution, nous avons proposé une méthode adaptée à sa résolution. Des simulations de Monte Carlo nous ayant permis d'élaborer des fonctions de coût par surfaces de réponse, nous avons alors élaboré une heuristique pour l'optimisation approchée de ces fonctions de coût. Notre approche a nécessité la définition de règles de simulation, d'un plan d'expérience et d'une méthode de régression, ainsi que d'un algorithme heuristique adapté à la structure du problème. La spécification, le développement et l'utilisation d'outils logiciels a permis de valider la méthodologie choisie pour l'optimisation du problème incertain traité dans notre étude. L'élaboration de scénarios d'évolution a permis de créer un contexte de référence permettant de valider le modèle et d'apporter des éléments d'analyse pour de premières études de déploiement.

Les arbres classiques de distribution du signal d'horloge au sein des microprocesseurs synchrones présentent un certain nombre de limitations : skew, jitter, limitation de la fréquence, influence de perturbations et de dispersions quelles que soient leurs natures. Ces facteurs, critiques pour les microprocesseurs modernes complexes, sont devenus la raison principale qui a poussé à la recherche d'autres types d'architecture de génération et de distribution du signal d'horloge. Un exemple d'un tel système alternatif est le réseau de PLLs couplées, où les PLLs sont géographiquement distribuées sur la puce, et génèrent des signaux d'horloge locaux qui sont ensuite synchronisés, en temps réel, par un échange d'information entre les PLLs voisines et une rétroaction locale réalisé par leur correcteurs. La nature active du réseau de PLLs de génération et de distribution du signal d'horloge, qui peut permettre de surpasser les limitations mentionnées plus tôt, oblige à sortir du cadre classique des outils et des méthodes de la Microélectronique habituellement appliqués à l'étude et à la conception de ce type de systèmes. En effet, les aspects dynamiques de bouclage et de transformation de signaux au sein de tels systèmes complexes rendent leur conception extrêmement difficile voire parfois impossible. La difficulté principale consiste en un changement des propriétés d'un sous-système local indépendant par rapport aux propriétés du même sous-système faisant partie du réseau. Effectivement, il existe beaucoup de méthodes et d'outils de conception d'une PLL isolée garantissant un comportement et des propriétés locales désirés. Néanmoins, ces propriétés désirées locales, selon la topologie d'interconnexion considérée, ne sont pas forcément conservées quand il s'agit d'un réseau de PLLs interconnectées et de son comportement global. Le but principal de cette thèse est ainsi de développer une méthode de synthèse de la loi de commande décentralisée réalisée au sein de chaque sous-système (tel qu'une PLL) assurant le comportement désiré pour le réseau global. Une méthode de transformation du problème de synthèse globale en un problème équivalent de synthèse d'une loi de commande locale est proposée en se basant sur l'hypothèse des sous-systèmes identiques interconnectés en réseau. Le lien entre les propriétés locales et globales est établi grâce aux approches d'Automatique avancée telles que les approches entrée-sortie et la dissipativité. Ce choix de méthode permet non seulement de réduire considérablement la complexité du problème initial mais aussi de ramener le problème de synthèse à une forme proche des méthodes de conception locale utilisées en Microélectronique, ce qui garantit une continuité logique de leur évolution. Ensuite la méthode proposée est combinée avec la commande H∞ et l'optimisation sous contraintes LMIs conduisant au développement d'algorithmes efficaces de résolution du problème posé. Elles sont à la fois particulièrement bien adaptées à l'application considérée, c'est-à-dire à la synchronisation d'un réseau de PLLs, et sont facilement généralisables aux autres types de problèmes de commande de systèmes de grande dimension. Le premier aspect permet une intégration naturelle et aisée de la méthode dans le flux de conception existant en Microélectronique, très riche et mature à ce jour, alors que le deuxième offre une solution à d'autres problèmes de commande de systèmes interconnectés en réseau, un champ d'application aujourd'hui en plein essor.

Le concept de chaîne logistique numérique regroupe l'ensemble des modèles, méthodes et outils qui permettent de planifier les décisions sur des prototypes numériques de chaîne logistique. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux contributions à la chaîne logistique numérique. Nos résultats se destinent en particulier aux réseaux de Petites et Moyennes Entreprises/Industries. D'une part, nous étudions deux nouveaux problèmes liés à la conception de réseaux logistiques en circuits courts et de proximité pour les produits agricoles frais. Pour chacun d'eux nous proposons une formulation en Programme Linéaire à Variables Mixtes. De plus des méthodes de résolution fondées sur des décompositions du modèle nous permettent de résoudre des instances de grande taille. Pour chaque problème, cette approche est mise en œuvre sur une étude de cas menée avec plusieurs collectivités territoriales. D'autre part, nous étudions le problème de planification tactique des activités de production, de transport et de stockage. Contrairement aux approches classiques centralisées, nous considérons que les décisions des différents acteurs sont prises de manière décentralisée. Nous étudions la manière de décomposer les décisions entre les acteurs ainsi que leurs comportements individuels. Nous analysons aussi des protocoles de concertation basés sur un échange limité d'informations. Afin de répondre à la double complexité du problème, nous proposons un outil innovant qui couple une simulation à base de multi-agents à des approches d'optimisation par programmation mathématique.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à deux problèmes industriels dans le domaine du transport. Le premier est un problème de conception de réseau de service avec gestion de ressources pour un transport régulier de fret. Le second est le problème de gestion de perturbation dans le domaine aérien, sujet du challenge ROADEF'2009. Dans les deux cas, il s'agit de problèmes pratiques difficiles qui comportent des contraintes complexes non standard. Le défi est d'autant plus marqué que les instances à résoudre sont de grandes tailles et que les problèmes comportent une dimension temporelle forte. Nous avons analysé la complexité des problèmes en étudiant la complexité de problèmes combinatoires purs, sous-problèmes au cœur de nos problèmes industriels. Nous présentons différentes formulations MIP du problème de conception d'un réseau de service avec gestion de flotte. Il ressort de notre étude que les formulations à base de cycles pour les véhicules sont très prometteuses. Finalement, nous présentons notre contribution au challenge ROADEF'2009. Nous proposons une méthode de résolution rapide, basée sur une décomposition, permettant de trouver de bonnes solutions à un problème industriel complexe en temps limité.

Le concept de chaîne logistique numérique regroupe l'ensemble des modèles, méthodes et outils qui permettent de planifier les décisions sur des prototypes numériques de chaîne logistique. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux contributions à la chaîne logistique numérique. Nos résultats se destinent en particulier aux réseaux de Petites et Moyennes Entreprises/Industries. D'une part, nous étudions deux nouveaux problèmes liés à la conception de réseaux logistiques en circuits courts et de proximité pour les produits agricoles frais. Pour chacun d'eux nous proposons une formulation en Programme Linéaire à Variables Mixtes. De plus des méthodes de résolution fondées sur des décompositions du modèle nous permettent de résoudre des instances de grande taille. Pour chaque problème, cette approche est mise en œuvre sur une étude de cas menée avec plusieurs collectivités territoriales. D'autre part, nous étudions le problème de planification tactique des activités de production, de transport et de stockage. Contrairement aux approches classiques centralisées, nous considérons que les décisions des différents acteurs sont prises de manière décentralisée. Nous étudions la manière de décomposer les décisions entre les acteurs ainsi que leurs comportements individuels. Nous analysons aussi des protocoles de concertation basés sur un échange limité d'informations. Afin de répondre à la double complexité du problème, nous proposons un outil innovant qui couple une simulation à base de multi-agents à des approches d'optimisation par programmation mathématique. / The concept of digital supply chain gathers models, methods and tools to plan decisions on digital prototypes of supply chains. This doctoral dissertation proposes two contributions to digital supply chain. Mainly, our results address small and medium enterprises/industries. Firstly, we study two new problems related to service network design for short and local fresh food supply chains. For each of them we propose a Mixed Integer Linear Programming formulation. Decomposition-based methods are implemented in order to solve large scale instances. For each problem this approach is applied on a case study conducted with several local institutions. Secondly, we address the tactical supply chain planning problem: how to plan production, transportation and storage activities. As opposed to the classic centralized version, the decision making process is considered decentralized. We study how to decompose the decisions between actors as well as their individual behaviour. We also analyze negotiation processes based on limited information sharing. In order to address the double complexity of the problem, we propose an innovative tool coupling a multi-agent based simulation approach with optimization approaches based on mathematical programming.