Cette thèse étudie la problématique de la flexibilité dans les chaînes logistiques. La recherche académique a commencé à s’intéresser à cette problématique depuis quelques années, mais les études existantes restent pour la plupart au niveau conceptuel et il y a peu de consensus sur la définition même de la flexibilité. Cette thèse a pour ambition de définir un nouveau cadre pour la flexibilité dans les chaînes logistiques, proposer des mesures quantitatives pour la flexibilité et enfin optimiser l’utilisation de la flexibilité, en particulier dans un contexte de planification intégrée de la production et du transport.Ce travail de thèse vise tout d’abord à établir un nouveau cadre pour la flexibilité de la chaîne logistique, où les différents aspects de la flexibilité sont classifiés en trois catégories principales: flexibilité de la production, flexibilité de la chaîne logistique et flexibilité du système. Dans chacune de ces catégories, on peut trouver des dimensions primordiales et des dimensions moins importantes.Afin d’évaluer la flexibilité de manière quantitative, nous faisons appel à la méthode Analogie Mécanique. Cette méthode propose une analogie entre un système mécanique vibratoire et une chaîne logistique. Dans ce contexte, nous avons développé une étude de cas pour Louis Vuitton afin d’évaluer la flexibilité de leurs magasins, et nous avons établi une procédure pour implémenter cette méthode.Une autre problématique importante est l’utilisation optimale de la flexibilité existante.Nous nous sommes particulièrement intéressés à la planification intégrée de la production et du transport avec des flexibilités sur la capacité de transport, où la production et le transport sont intimement liés du fait du manque de capacité de stockage et doivent être planifiées conjointement. Particulièrement, les véhicules hétérogènes sont pris en compte.Nous avons construit deux modèles de programmation linéaire en nombres mixtes et développé trois algorithmes qui ont été comparées par rapport à la relaxation linéaire pour les instances de grande taille et aux solutions optimales pour des instances de petite taille. Ces comparaisons montrent que les heuristiques proposées sont efficaces pour résoudre des problèmes réels, aussi bien en termes de qualité de solution qu’en termes de temps de calcul. / This thesis focuses on flexibility issues in supply chain. These issues are becoming more and more important for firms because of the increasingly changing business environment and customer behaviors. Although some of these issues have been tackled in academic research in recent years, but studies have mainly concentrated in conceptual levels and there is little consensus even on the definition of flexibility. This thesis aims at defining a new framework for the supply chain flexibility, proposing quantitative measures of the flexibility and optimizing the use of flexibility, especially in an integrated production and transportation planning context. The new framework of supply chain flexibility is based on classification of different flexibility aspects in a supply chain into three main categories - manufacturing flexibility,logistic chain flexibility and system flexibility. These flexibility types are further distinguished into major flexibility dimension and other flexibility dimension.In order to measure supply chain flexibility from a quantitative point of view, Mechanical Analogy method is particularly discussed. A procedure is established to enlarge and carry out this method in supply chain, provided with a case study to evaluate the flexibility of Louis Vuitton stores.One of the most important issues is to optimally make use of the available flexibility. We investigate an Integrated Production and Transportation Planning problem with given flexibility tolerances, where the production and transportation activities are intimately linked to each other and must be scheduled in a synchronized way. Particularly, heterogeneous vehicles are taken into account. Two mixed integer linear programming models are constructed.Three algorithms are developed and compared with linear relaxation bounds for large sized real life instances and with optimal solutions for small sized instances. These comparisons show the effectiveness of our heuristics in solving real life problems