L’objet de cette recherche est la modélisation et l'étude de l'impact de la prise en compte des perturbations et des erreurs sur les politiques de réapprovisionnement pour un e-détaillant. Une des principales incertitudes en gestion de stock est l’écart entre la quantité en stock lue dans le système d’information et la quantité réellement disponible dans le système physique. A travers une étude empirique nous avons montré que l’impact de ce type d’erreurs est important dans le cas du e-détaillant. Dans ce contexte, le système d’information joue le premier rôle dans le processus de satisfaction de la demande puisque c’est sur la confrontation entre la demande du client final et les quantités figurant dans le Système d’Information que repose la promesse de vente. A l’exception de quelques contributions, les perturbations en gestion des stocks ont été principalement étudiées dans le contexte du détaillant. Nous avons étudié l’impact de ces perturbations sur la politique de stockage dans un contexte e-détaillant en faisant l’hypothèse d’une modélisation multiplicative des erreurs afin d’optimiser le profit du e-détaillant, et proposé deux modèles de réapprovisionnement, mono- et deux- périodes. Pour le premier, nous avons proposé une extension du modèle classique de vendeur de journaux au contexte de e-détaillant/fournisseur, avec un processus de demande sujet à des perturbations. Une étude analytique nous a permis de comparer l’impact de deux types de modélisation des erreurs, additive et multiplicative. Le deuxième modèle est une extension du premier au cas deux périodes. Avec sa résolution exacte, nous avons démontré que le comportement des quantités optimales était non monotone et qu’une politique myopique n’est pas optimale pour le cas multi-périodes. Grace à une étude numérique nous avons pu proposer des recommandations pour les managers, quant aux quantités à commander pour les deux périodes. Un troisième modèle de réapprovisionnement étudie l’impact des perturbations pour un problème multi-périodes avec minimisation des coûts et en considérant deux taux de service à atteindre, l’un sur la satisfaction des demandes et l’autre sur la satisfaction des ventes. Dans ce contexte, nous avons étudié et discuté plusieurs stratégies d’alignement dont réalisation d’inventaires et déploiement de technologie RFID. / The aim of this PhD research is to study the impact of the inventory inaccuracy issue on replenishment policies under the wholesaling / e-retailing context. The inventory inaccuracy is defined as a discrepancy between the quantity shown by the Informational System and the quantity actually Physically available for sales. Such discrepancy has as root many sources of errors such as execution, transaction, misplacement, supply unreliability or shrinkage errors. We provide empirical evidence on the wide presence of inventory inaccuracies through one case study of wholesaling organizations. In e-retailing context customers’ demands are remotely satisfied based on the inventory level shown in the information system. The main interest of the research community was about studying the inaccuracy under the retail context. After motivating our research empirically and by the literature review, we develop three inventory frameworks subject to inventory inaccuracies under the wholesaling / e-retailing context with different configurations of the stochastic errors describing the inaccuracy issue. The error configuration could be additive for some sources of inaccuracies such as transaction as well as multiplicative (also known as stochastically proportional) for other sources such as shrinkage. Our first inventory framework aims to extend single-period (Newsvendor) model to the e-retailing/wholesaling context subject to inaccuracy. In Addition, to providing managerial insights, we compare the behavior of the optimal ordering strategies under the additive and the multiplicative error settings. Our second inventory framework is an extension of the former to the case of two selling periods. By solving exactly the two-period problem, we show that the behavior of the optimal ordering quantities is not monotonic, and conclude that a myopic policy could not be optimal. Thanks to a numerical study, we derive some interesting managerial insights about the management of the error risk between the two selling periods. Thanks to the theoretical results of our second inventory framework, we propose a third framework dealing with the inventory inaccuracy issue under a multi-period setting by assuming cost minimizing as a target but also by considering two Cycle Service Level constraints to achieve, the former for the demand satisfaction and the latter for the sales commitment satisfaction. We provide a comprehensive numerical study by comparing several policies as making inspection and RFID deployment.

L'objet de cette recherche est la modélisation et l'étude de l'impact de la prise en compte des perturbations et des erreurs sur les politiques de réapprovisionnement pour un e-détaillant. Une des principales incertitudes en gestion de stock est l'écart entre la quantité en stock lue dans le système d'information et la quantité réellement disponible dans le système physique. A travers une étude empirique nous avons montré que l'impact de ce type d'erreurs est important dans le cas du e-détaillant. Dans ce contexte, le système d'information joue le premier rôle dans le processus de satisfaction de la demande puisque c'est sur la confrontation entre la demande du client final et les quantités figurant dans le Système d'Information que repose la promesse de vente. A l'exception de quelques contributions, les perturbations en gestion des stocks ont été principalement étudiées dans le contexte du détaillant. Nous avons étudié l'impact de ces perturbations sur la politique de stockage dans un contexte e-détaillant en faisant l'hypothèse d'une modélisation multiplicative des erreurs afin d'optimiser le profit du e-détaillant, et proposé deux modèles de réapprovisionnement, mono- et deux- périodes. Pour le premier, nous avons proposé une extension du modèle classique de vendeur de journaux au contexte de e-détaillant/fournisseur, avec un processus de demande sujet à des perturbations. Une étude analytique nous a permis de comparer l'impact de deux types de modélisation des erreurs, additive et multiplicative. Le deuxième modèle est une extension du premier au cas deux périodes. Avec sa résolution exacte, nous avons démontré que le comportement des quantités optimales était non monotone et qu'une politique myopique n'est pas optimale pour le cas multi-périodes. Grace à une étude numérique nous avons pu proposer des recommandations pour les managers, quant aux quantités à commander pour les deux périodes. Un troisième modèle de réapprovisionnement étudie l'impact des perturbations pour un problème multi-périodes avec minimisation des coûts et en considérant deux taux de service à atteindre, l'un sur la satisfaction des demandes et l'autre sur la satisfaction des ventes. Dans ce contexte, nous avons étudié et discuté plusieurs stratégies d'alignement dont réalisation d'inventaires et déploiement de technologie RFID.