Thèse ou mémoire avec insertion d'articles. / L'approvisionnement des usines auprès des terres privées du Québec demeure nettement inférieur au potentiel évalué. Des enquêtes ont identifié des facteurs sociodémographiques liés à l'engagement des propriétaires fonciers envers l'aménagement forestier et la récolte du bois. Cependant, les connaissances actuelles ne permettent pas de comprendre clairement l'impact sur cet engagement du contexte biophysique dans lequel se trouve un boisé. Dans ce mémoire, nous utilisons des données de balayage laser aéroporté pour cartographier dans un premier temps les zones récemment soumises à une intervention sylvicole à une échelle régionale dans le sud du Québec, au Canada. En appliquant des modèles de classification par forêt aléatoire calibrés à partir d'interventions sylvicoles connues, une cartographie a été produite à une échelle de 30 m x 30 m. Dans un second temps, nous avons évalué les relations entre la probabilité qu'un boisé ait fait l'objet d'une intervention sylvicole au cours des dix dernières années et le contexte biophysique dans lequel se situe la propriété. Les données reliées au contexte biophysique ont été acquises à partir de la cartographie régionale et des données géospatiales. Les résultats montrent que les interventions sylvicoles sont plus probables lorsque la superficie du lot augmente, que la distance à l'usine ou à la route principale est réduite et que la proportion forestière du lot diminue. Les zones identifiées comme aménagées ont également tendance à être agglomérées à des altitudes plus élevées, sur terrain plat et dominé par un couvert résineux moins dense. Nos résultats suggèrent qu'une connaissance plus fine du contexte biophysique permet de mieux comprendre la dynamique spatiale des forêts privées québécoises. Cela offre à l'aménagiste des nouveaux outils d'aide à la décision ayant un potentiel d'améliorer la gestion de la ressource forestière privée soutenant ainsi la chaîne d'approvisionnement en bois à l'échelle locale et régionale. / Mill supplies within Quebec's private lands remains significantly below the production potential of these forests. Surveys have identified sociodemographic factors related to landowner's commitment to forest management and timber harvesting. However, current knowledge does not provide a clear understanding of the impact on this commitment of the biophysical context in which a woodlot is located. In this paper, we use airborne laser scanning data to first map areas recently subject to silvicultural interventions at a regional scale in the Eastern Townships of Quebec, Canada. By applying Random Forest classification models calibrated from known silvicultural interventions, a mapping was produced at 30 m x 30 m scale. Second, we assessed the relationships between the likelihood of a woodlot having received silvicultural intervention in the last ten years and the biophysical context in which the property is located. Data related to the biophysical context were acquired through regional mapping and geospatial data. The results show that silvicultural interventions are more likely as the size of the lot increased, the distance to the nearest mill or main road decreases, and the forest proportion on the lot decreases. The identified managed areas also tend to be clustered at higher altitudes, on flat terrain, and dominated by parse coniferous cover. Our results suggest that a more detailed understanding of the biophysical context allows for a better comprehension of the spatial dynamics of Quebec's private forests. This provides forest managers with new decision support tools that have the potential to improve the management of private forest resources, thereby supporting the wood supply chain at both local and regional scales.

La biomasse forestière résiduelle correspond à la biomasse ligneuse laissée sur le parterre de la forêt après une coupe. Cette biomasse peut servir comme source d’énergie renouvelable, à un prix pouvant être, dans certaines conditions, compétitif relativement à d’autres sources d’énergie. Le succès de l’utilisation de ce type de biomasse tient en partie à une gestion efficace de son réseau d’approvisionnement. Ainsi, la gestion du risque de rupture d’approvisionnement de la biomasse forestière résiduelle est essentielle pour garantir le potentiel d’expansion d’un réseau de distribution aux clients. Le présent mémoire vise à améliorer la rentabilité d’approvisionnement de la biomasse forestière résiduelle par le biais d’une gestion efficace des sources d’erreur relatives à l’estimation de la disponibilité en biomasse. Il s’agit d’estimer la variabilité spatiale de la biomasse résiduelle avec une précision acceptable en optant pour les techniques de l’apprentissage automatique (en anglais, machine learning). L’apprentissage automatique est une tentative pour reproduire la notion d’apprentissage. Il s’agit de concevoir des algorithmes capables d’apprendre à partir des exemples ou des échantillons, afin de prédire les valeurs des cibles. Dans notre cas d’étude, la méthode KNN nous permettra d’estimer la quantité de la biomasse résiduelle des unités de surface cibles (polygones) à partir des k placettes-échantillons voisines. Pour ce faire, nous estimerons, dans un premier temps, la variabilité spatiale de la disponibilité en biomasse résiduelle en utilisant la méthode d’apprentissage automatique k-plus proches voisins (en anglais, k-nearest neighbors : KNN). Nous déterminerons ensuite l’erreur de notre estimation en utilisant la méthode bootstrap. Finalement, nous développerons une spatialisation de la quantité de biomasse forestière résiduelle en tenant compte de l’erreur d’estimation. Les résultats d’estimation obtenus, dans le cadre de cette recherche, indiquent une précision allant de 59,5 % à 71 % et centrée autour de 65,4 %. Notre méthodologie a permis ainsi d’obtenir des résultats pertinents comparativement à l’étude de Bernier et al. (2010) qui ont estimés le volume de biomasse forestière avec la méthode KNN et ont eu comme résultat une précision d’estimation égale à 19 %. L’utilisation de cette méthode pourra aussi être pertinente pour l’estimation de la biomasse forestière marchande et pour la prédiction de la biomasse forestière totale par essence d’arbres. / Residual forest biomass is the woody biomass left over on the forest floor after harvesting. This biomass can be used as a source of renewable energy, at a price that may be, under certain conditions, competitive relative to other energy sources. The success of the use of residual forest biomass depends in part on an effective management of its supply chain. Thus, the risk management of supply disruption of residual forest biomass is essential to ensure the potential for expansion of a customer’s distribution network. This project aims to improve the supply chain profitability of residual forest biomass through effective management of sources of error related to the estimation of the availability of biomass. This is the estimation of the spatial variability of residual biomass with acceptable accuracy by using machine learning techniques. Machine learning is an attempt to replicate the concept of learning. It consists to design algorithms capable to learn from examples or samples in order to predict the values of targets In our case study, the KNN method will allow us to estimate residual biomass of the target area units (polygons) from the k nearest neighbour plots. To this effect, we will estimate initially the spatial variability in the availability of residual biomass using the machine learning method KNN (k nearest neighbours). We then determine the error of our estimation using a bootstrap method. Finally, we will develop the location of the residual forest biomass quantity taking into account the estimation error. The estimation results obtained in the framework of this research indicate an accuracy of 59,5 % to 71 % centred around 65,4 % with an estimation error of 29 % to 34,5 %. Our methodology has yielded relevant results compared with the study of Bernier et al. (2010) which has had accuracy of estimation equal to 19% of forest biomass volume using the KNN method. The use of this method may also be relevant for estimating the commercial forest biomass and for the prediction of forest biomass of each tree species.

La planification des approvisionnements représente un grand un défi pour l’industrie forestière, surtout dans le contexte où la forêt naturelle est caractérisée par une grande hétérogénéité de la matière première servant à générer différents produits. Ainsi, l’élaboration de plans pour répondre à la demande des usines devient un problème complexe pour les planificateurs forestiers. La planification automatisée faisant usage d’outils d’optimisation permet de tenir compte de plusieurs facteurs importants pour la planification. Dans la littérature, plusieurs modèles théoriques ont été proposés, mais il semble que très peu de ces modèles soient actuellement utilisés par les entreprises. On suppose que la complexité du problème, l’environnement naturel en constante évolution, de même que l’expertise nécessaire pour utiliser ces modèles limitent leur application dans un contexte industriel. Néanmoins, la mise en œuvre de ces outils pourrait améliorer significativement le bénéfice des entreprises forestières. Les objectifs de l’étude sont (i) évaluer le potentiel d'implantation de l'optimisation mathématique en entreprise, notamment en identifiant les ressources supplémentaires nécessaires à l’adoption d’une telle approche (ii) estimer les bénéfices et avantages d'utiliser l'optimisation mathématique pour soutenir les décisions de planification dans un contexte industriel (iii) analyser l’effet d’une variation dans les informations utilisées pour la confection des plans. Le logiciel d’optimisation LogiLab, développé par le consortium de recherche FORAC, a été utilisé en support à cette étude. L’outil permet de maximiser le profit généré dans la chaîne d’approvisionnement grâce à une allocation optimale de la matière première vers les usines du réseau. Le modèle considère simultanément la récolte, le transport, l’hétérogénéité de la forêt et la performance des usines. Dans ce projet, nous avons adapté LogiLab pour permettre son application dans une étude de cas visant une entreprise de produits forestiers canadienne. Nous avons ensuite analysé les bénéfices générés et évalué le potentiel de mise en œuvre. Pour réaliser le deuxième objectif, nous avons étudié la méthode de planification actuelle de l’entreprise partenaire, pour ensuite la comparer à l’approche d’optimisation utilisée pour générer le plan optimal. Finalement, nous avons ajusté les données d’inventaires de départ en utilisant des données réelles provenant du mesurage pour tester l’effet de la variabilité des informations utilisées dans le développement des plans. L’approche de planification optimisée a permis de générer un bénéfice net plus élevé que la méthode de planification actuelle en entreprise. Cette différence est en partie due à une allocation plus efficace de la matière première aux usines. En ce qui concerne le deuxième objectif, plusieurs avantages ont été identifiés, notamment la réduction du temps nécessaire pour produire un plan. En outre, même si le coût de la mise en œuvre est élevé, ces dépenses supplémentaires sont récupérées en moins de deux ans dus à l’économie de temps associée à la réalisation de la planification. De plus, les gains générés suite à l’utilisation des plans optimisés dépassent largement les coûts initiaux liés à la mise en place du système. / Supply planning is a significant challenge for the forest industry, particularly in natural forests characterized by great heterogeneity. Such forests produce raw material suitable for different final products. Thus, developing plans to match supply with demand becomes a complex problem for forest planners. The automatization of the planning approach using an optimization tool allows many important factors to be taken into consideration during planning. In the literature, several theoretical models have been proposed, but it appears that very few of these are currently used by companies. It is assumed that the complexity of the problem, the ever changing nature of the planning environment, and the expertise required to use these models limit their application in industrial context. Nevertheless, the implementation of such tools could bring significant improvements in profits for the forest companies. The aims of the study are threefold : (i) to evaluate the potential for the implementation of mathematical optimization in companies, in particular by identifying the additional resources needed to adopt such an approach, (ii) to estimate the potential gains associated with utilization of optimization model in formulating wood procurement planning in an industrial case, and (iii) to analyze the effect of variation in the information used could have on the plans. An optimization software (LogiLab) developed by the FORAC research consortium was used. The tool allows to maximize the profit generated on the entire supply chain through optimal allocation of raw materials to mills in the network. The model simultaneously considers both harvesting and transportation cost, the heterogeneity of the forest and mill performances. The planning done now in companies visually focuses on lower transportation distance. We adapted LogiLab to a case study involving a Canadian forest products company, to analyze the generated profits, and assess its potential for implementation. To realize the second objective, we studied the planning method of our Partner Company and compared it to the optimization approach that we used for generating the optimal plan. Finally, we adjusted the baseline inventory data using actual data from the measurement to test the effect of the variability of the information used in developing the plans. A higher net profit was generated when using our planning approach in comparison to the plan prepared by the company. This difference is due, in part, to a more efficient allocation of raw materials to the mills. With regards to the second objective, we found several advantages such as a reduction in the time needed to produce a plan. Moreover, even if the cost of implementation is high they are recovered in less than two years by savings in planning time. The gains generated following the optimized plans exceed by several orders of magnitude the initial costs of the system to be set up.

Ce mémoire traite d'une problématique issue du cas réel d'une entreprise qui s'approvisionne auprès d'un grossiste, entrepose les marchandises reçues, puis fournit un nombre important de détaillants localisés sur un vaste territoire. Pour satisfaire la demande des détaillants dans les délais, l'entreprise est généralement appelée à séparer les livraisons en provenance du grossiste principal pour prélever les quantités requises par les détaillants qui ont des volumes d'achat plus petits. La localisation, autant des fournisseurs que des détaillants, fait en sorte que l'entreprise doit, pour demeurer compétitive, revoir ses processus d'approvisionnement, d'entreposage et de distribution, revoir l'organisation du transport entre les différents points de son réseau, améliorer la synchronisation de ses activités de même que les relations avec ses partenaires afin de réduire les stocks et les différents coûts encourus. Différentes solutions sont envisageables. La comparaison des solutions potentielles n'est toutefois pas évidente. La simulation peut alors constituer une alternative intéressante pour évaluer les performances des scénarios envisagés. Ce mémoire porte donc sur la conception d'un outil de simulation générique, de haut niveau, permettant d'évaluer les différentes alternatives et stratégies envisagées dans le processus de réingénierie de la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise de distribution.

Titre de l'écran-titre (visionné le 26 février 2024) / Le suivi des inventaires de bois en bordure de route est nécessaire dans la gestion des approvisionnements en bois des scieries et, plus particulièrement, pour déterminer le montant des avances à payer aux entrepreneurs forestiers, la planification du transport et la planification de la production de l'usine. Cependant, cette opération est de plus en plus problématique due aux coûts associés aux déplacements vers les chantiers éloignés, le manque de main-d'œuvre et des méthodes actuelles fournissant des informations limitées sur les caractéristiques dendrométriques des billots. Pour pallier ces problèmes, une procédure automatisée a été développée dans le logiciel Arcmap pour caractériser les inventaires de bois en bordure de route en utilisant les points GPS du porteur, les fichiers de production des abatteuses-façonneuses et le fichier de forme du réseau routier. Un inventaire des billots sur des blocs de coupe suivi d'inventaires en bordure de route ont été réalisés pour évaluer la capacité de la procédure à prédire la localisation et la dimension des empilements et leur contenu. Cette étude a été réalisée dans six blocs de coupe dans la région du Saguenay-Lac-Sain-Jean. Afin de mieux comprendre l'impact des paramètres de la procédure automatisée sur sa performance, une analyse de sensibilité locale a été faite. La procédure identifie des zones de déchargement plutôt que des piles individuelles étant donné leur proximité. Les résultats indiquent un indice de similitude de 72% entre les piles prédites et celles inventoriées. L'écart s'explique par un faible pourcentage des longueurs de piles inventoriées non prédites (3%) et un pourcentage élevé des longueurs des piles de bois surprédites (27%). La procédure attribue adéquatement 96% des billots aux zones de déchargement. L'analyse de sensibilité a permis de déceler quelques tendances sur la performance de la procédure. La procédure proposée, de caractérisation des inventaires de bois en bordure de route, fournie toutes les données dendrométriques des billes en inventaire sans intervention humaine. Ces informations peuvent s'avérer bénéfiques pour la planification des activités de transport et en scierie.

Les plateformes logistiques jouent un rôle important dans le bon fonctionnement d'une chaine de valeur, en assurant une fluidité des flux entre les différentes unités d'affaires. Dans le secteur forestier, une cour à bois est un lieu où le bois est concentré et entreposé de façon temporaire, dans le but d'améliorer l'efficacité du transport tout en réduisant les charges liées au stockage et à l'approvisionnement (Brotherton et al., 2017). De nos jours, plusieurs entreprises rivalisent pour le développement et l'amélioration de la planification du système d'approvisionnement forestier. Cette planification nécessite la prise en compte de plusieurs facteurs qui opèrent dans un contexte instable. En effet, dans les forêts naturelles comme celles du Québec, les opérations de triage et de gestion des flux sont complexes, étant donné la grande diversité et qualité des essences disponibles. De plus, les grandes distances entre la ressource forestière et les unités responsables de sa transformation entraînent des coûts de transport significatifs. Cependant, les cours à bois ont jusqu'à maintenant été peu exploitées comme plateforme logistique apte à mieux coordonner la chaine de valeur forestière et à assurer l'affectation de la bonne ressource à la bonne unité de transformation. Ce projet vise à analyser comment la coordination d'un ensemble de cours à bois et la connaissance de l'état des stocks de chacune d'elle peuvent contribuer à réduire les distances en transport parcourues de même qu'à mieux gérer les stocks aux cours, tout en répondant correctement aux besoins de scieries. Pour ce faire, une étude de cas a été réalisée, comprenant trois cours à bois ainsi que trois scieries spécialisées dans la transformation de billots allant de 8 à 18 pieds de longueur. Un modèle de simulation a été mis sur pied pour représenter un tel réseau, reproduire l'état actuel de son pilotage et tester diverses stratégies de coordination des activités d'approvisionnement et de transport. Les résultats ont démontré que certaines stratégies permettent de réduire les distances parcourues sans nuire au fonctionnement de la chaîne de valeur. De plus, grâce au modèle de simulation développé, le suivi en temps réel des indicateurs de performance des cours à bois, tels que l'état des stocks, le taux d'occupation des cours, le nombre de camions en attente et le temps d'attente aux cours, devient possible. Ainsi, ce modèle pourrait servir aux gestionnaires comme outil de prévision de l'approvisionnement sur un horizon de 6 mois. / Logistics hubs play an important role in the good functioning of a value chain by ensuring a fluid flow between the different business units. In the forestry sector, a log yard is a place where wood is concentrated and stored temporarily, with the aim of improving transportation efficiency while reducing its costs (Brotherton & Trzcianowska, 2017). Nowadays, many companies aim to design and develop different strategies for efficient planning of the forest supply system. This planning requires the consideration of several factors that operate in an unstable context. Indeed, in natural forests such as those of Quebec, sorting and flow management operations are complex, given the great diversity and quality of available species. In addition, the long distances between the forest resource and the units responsible for its transformation result in significant transportation costs. However, log yards have so far been little exploited as a logistical platform to better coordinate the forest value chain and ensure the allocation of the right resource to the right processing unit. This project aims at analyzing how the coordination of a group of log yards and the knowledge of the inventory status of each of them can contribute to reduce transportation distances and to better manage the inventory at the yards, while properly meeting the needs of sawmills. To do this, a case study was conducted involving three log yards and three sawmills specializing in processing logs ranging from 8 to 18 feet in length. A simulation model was developed to represent such a network, to reproduce its current state of operation and to test various strategies for coordinating supply and transportation activities. The results showed that some strategies could reduce the distance travelled without affecting the functioning of the value chain. In addition, thanks to the simulation model developed, real-time monitoring of log yard performance indicators, such as inventory status, yard occupancy, number of trucks waiting and waiting time at the yards, becomes possible. Thus, this model could be used by managers as a tool to forecast supply over a 6-month horizon.

Couche-Tard est une chaîne qui regroupe plus de 650 dépanneurs au Québec. Pour assurer la livraison de produits hétérogènes à partir de son centre de distribution vers ses magasins, elle compte sur deux transporteurs qui se chargent de la conception des routes et de la livraison. Les transporteurs, disposants d'une flotte de véhicules hétérogènes, créent les tournées sans l'intervention d'un outil d'optimisation. Couche-Tard n'a donc aucun moyen de vérifier l'efficacité des routes. L'entreprise remet en question les routes actuelles afin d'améliorer la distribution et le service aux magasins en introduisant un outil d'aide à la décision. Un partenariat regroupant la Chaire de recherche industrielle en management logistique de l'Université du Québec à Montréal, Alimentation Couche-Tard et Oméga Optimisation cherche donc à améliorer la distribution en introduisant un outil d'aide à la décision à long terme. Dans un premier temps, cet outil prendra la forme d'un prototype visant à démontrer l'utilité et les bénéfices potentiels pouvant découler de cet outil. Ce mémoire sert de première étape à ce projet. Il présente une description détaillée de l'entreprise et de son fonctionnement actuel. Ensuite, une première utilisation du prototype permet d'examiner plusieurs scénarios. Ces scénarios font varier, de façon isolée, certaines composantes du problème, ceteris paribus. Parmi ces composantes, ce mémoire examinera l'impact de changement de l'ordonnancement des clients à l'intérieur d'une même route, le pairage des clients et des routes, le nombre de véhicules qui composent la flotte et l'augmentation moyenne de la demande. Les résultats observés sont ensuite comparés au mode de fonctionnement actuel. Cette étude permet de déceler des pistes d'économies potentielles. Elle démontre aussi le mérite de l'intégration de l'outil d'aide à la décision et évalue sa fonctionnalité. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Problèmes de tournées de véhicules, Distribution, Transport, Couche-Tard, Dépanneurs.

Thèse en cotutelle, Université Laval, Québec et Université de Bordeaux, France. / Cette thèse est une contribution à la modélisation, la planification et l’optimisation du transport pour l’approvisionnement en bois de forêt des industries de première transformation. Dans ce domaine, les aléas climatiques (mise au sol des bois par les tempêtes), sanitaires (attaques bactériologiques et fongiques des bois) et commerciaux (variabilité et exigence croissante des marchés) poussent les divers acteurs du secteur (entrepreneurs et exploitants forestiers, transporteurs) à revoir l’organisation de la filière logistique d’approvisionnement, afin d’améliorer la qualité de service (adéquation offre-demande) et de diminuer les coûts. L’objectif principal de cette thèse était de proposer un modèle de pilotage améliorant la performance du transport forestier, en respectant les contraintes et les pratiques du secteur. Les résultats établissent une démarche de planification hiérarchique des activités de transport à deux niveaux de décision, tactique et opérationnel. Au niveau tactique, une optimisation multi-périodes permet de répondre aux commandes en minimisant l’activité globale de transport, sous contrainte de capacité agrégée des moyens de transport accessibles. Ce niveau permet de mettre en œuvre des politiques de lissage de charge et d’organisation de sous-traitance ou de partenariats entre acteurs de transport. Au niveau opérationnel, les plans tactiques alloués à chaque transporteur sont désagrégés, pour permettre une optimisation des tournées des flottes, sous contrainte des capacités physiques de ces flottes. Les modèles d’optimisation de chaque niveau sont formalisés en programmation linéaire mixte avec variables binaires. L’applicabilité des modèles a été testée en utilisant un jeu de données industrielles en région Aquitaine et a montré des améliorations significatives d’exploitation des capacités de transport par rapport aux pratiques actuelles. Les modèles de décision ont été conçus pour s’adapter à tout contexte organisationnel, partenarial ou non : la production du plan tactique possède un caractère générique sans présomption de l’organisation, celle-ci étant prise en compte, dans un deuxième temps, au niveau de l’optimisation opérationnelle du plan de transport de chaque acteur. / The present manuscript tackles the supply chain forest transportation problem in the context of forestry primary industry. In this context, several risks may affect the forest supply chain: the unpredictable weather conditions (tree falling provoked by major storms); sanitary emergencies (tree pest and diseases); and, diverse commercial circumstances (the variability of market demands). The aforementioned issues motivate the diverse forest sector protagonists (entrepreneurs, forest operators and drivers) to seek support for improving their logistic operations. The aim of this effort is to improve the service quality (offer-demand agreement) diminishing in this way the total costs. Therefore, the main goal of this thesis is the proposal of a novel management model which improves forest-to-mill transport performance. At the same time, the proposed model accounts for the forest sector manners and constraints. The contribution of this thesis is threefold: first a transportation model is developed, later on the transport planning is managed, and finally an optimization procedure is proposed. The thesis results propose a hierarchical planning for the forestry transportation. Two decision levels are suggested: tactic and operational. At a tactic level, a multi-period optimization is considered. The multi-period optimization strategy meets the customer supply demands while minimizes the global transportation activity. Such strategy takes into account the restrictions of the total available transportation means. Moreover, at this level the activity balancing politics may be developed, as well as subcontractors coordination between transport companies. On the other hand, at the operational level, the tactic planning assigned for each transporter is divided so an optimization of the fleet’s transport assignation is done considering the vehicles constraints. The decision process is modelled as a Mixed Linear Programming formulation. The application considers a data set coming from the industry settled at the Aquitaine region in France. The results have shown a significant improvement on the transport capabilities with respect to the conventional transport practices. It is worth to mention that the decision models were designed such that they may be adapted to different context either collaborative or not. In both cases, the tactic planning has a generic purpose, in other words, it is independent of the kind of organization involved, whereas specific organizations are taken into account when planning actors’ activities at the operational level.

De nos jours, les centres de transformation primaire de produits forestiers doivent adapter rapidement leurs approvisionnements afin d’être en mesure de satisfaire les besoins du marché. Pour répondre promptement aux commandes passées par les usines, les équipes de récolte doivent être déployées dans des peuplements forestiers possédant les caractéristiques désirées. Toute déviation à cet égard entraîne des coûts supplémentaires liés à la mise en place de mesures correctives. Ces mesures se traduisent habituellement par une augmentation des stocks coupés en forêt ou encore par des déplacements plus nombreux des équipements de récolte. Une pénurie, c’est-à-dire un manque de matière première à l’usine ou encore l’impossibilité de satisfaire la demande des clients sont d’autres effets possibles. Une connaissance adéquate de la distribution du volume des arbres sur pied par espèce et par classes de diamètres à hauteur de poitrine (DHP) pour les principales strates forestières apparaît donc comme une première étape pour améliorer la précision des approvisionnements. Cette connaissance semble en effet nécessaire pour être en mesure d’améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement (ou de création de valeur) mais aussi pour mieux protéger l’environnement. Or, la forêt est très variable et il est difficile de prédire de manière précise la distribution des diamètres des tiges des peuplements qui la composent. L’erreur générée par cette variabilité engendre une incertitude quant à ces prédictions de ces distributions. Ce projet vise à évaluer la faisabilité de développer un système spatial qui puisse permettre de répondre à une demande pour un produit donné dans un délai court et motivé par les besoins des clients. Pour y arriver, des fonctions graphiques de distribution du volume cumulé en fonction du diamètre (DHP) pour chacune des strates forestières ont été développées et par la suite regroupées. À ces fonctions ont été appliquées des équations de régression basées sur le DHP afin de valider celles qui étaient significatives. Par la suite, un lien a été fait avec la carte forestière dans un logiciel SIG pour obtenir la probabilité de trouver le produit recherché. Ces étapes ont été réalisées avec succès donnant ainsi la possibilité de créer un outil pour le planificateur forestier qui lui permet de mieux tenir compte de la variabilité des stocks ligneux en forêt. Ce projet a ainsi démontré qu’il est possible d’utiliser l’information des inventaires forestiers pour développer des relations entre les données forestières et l’erreur qu’elles génèrent. Il a été possible d’intégrer ces informations pour créer un outil informatique fonctionnel qui présente une probabilité de trouver dans la forêt un produit spécifique donné. / Presently forest products transformation centers must be able to quickly adapt their resource supply in order to satisfy market needs. In order to react quickly to mill demands, forest harvesting activities must be deployed directly in forest stands that contain standing timber with the characteristics necessary to meet processing requirements. An inability to do this engenders involves additional costs related to the installation of corrective measures. Such measures usually result in an increase in forest stocks cut and/or in additional displacements of forest harvesting equipment. A shortage of supply -- i.e. a lack of raw material at the processing plant -- or difficulty in satisfying market needs are other possible effects. An adequate knowledge of standing tree distributions by species and diameter classes for the principal forest strata being harvested thus seems to be a useful way of ensuring adequate product-specific supply. Such knowledge indeed would seem to be required to improve forest management across the entire supply chain, and would also provide for better environmental protection. However, because forests are intrinsically highly variable, it is difficult to predict in a precise manner species and diameter distributions for specific stands in a given forest. This inherent forest variability generates uncertainty when these distributions are estimated or predicted. This project evaluates the developmental feasibility of a spatial system that can enable an immediate response in harvesting operations to a request for a specific species and size of tree by a processing facility that is motivated by clients’ needs. To accomplish this, species-specific graphic functions of volumes based on tree diameter distributions for each forest stratum were developed and compiled. Regression equations based on tree diameter were applied to these functions in order to validate those that were significant. Subsequently a link was established between the diameter distribution functions and a map of forest strata in a GIS software tool to obtain the probability of finding a sufficient volume of the desired tree type. The functionality discussed has been successfully implemented in this project in order to create a tool for forest planners that takes into account the variability of timber stocks in forests. This project has demonstrated that it is possible to use existing forest inventory information to develop relations between the forest data and the error it generates. Moreover, it was possible to integrate this information to create a functional GIS-based tool that indicates the likelihood of finding a desired quantity of a specific product in the forest.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles. / Cette thèse aborde les défis de la planification forestière découlant des déséquilibres entre l'approvisionnement et la demande. En planification forestière, l'approvisionnement dépasse souvent la demande parce que tout l'approvisionnement est connu à l'avance pour chaque période de temps, tandis que les demandes ne sont connues que lorsqu'elles sont commandées. Ce phénomène conduit à ce qu'on appelle "écrémage" (creaming), ce qui signifie qu'une perspective locale privilégie les zones proches à court terme et laisse les zones plus éloignées pour des périodes ultérieures. Pour atténuer cela, nous proposons une approche novatrice où nous nous assurons que l'approvisionnement et la demande sont artificiellement équilibrés. Cela peut être réalisé en incluant des périodes de temps supplémentaires avec une demande prévue. À travers des simulations, nous évaluons l'approche par rapport aux méthodes traditionnelles et aux solutions théoriques. L'étude évalue trois approches de planification pour modéliser la demande étendue. La différence réside dans le nombre de périodes de temps et dans la durée de l'extension de la période de planification. La première, appelée "long-terme", suppose qu'elle couvre toutes les périodes à venir dans chaque cycle de planification, englobant les périodes avec une demande connue et inconnue, et incluant tout l'approvisionnement restant. La deuxième, "moyen-terme", comprend certaines, mais pas toutes, les périodes de temps avec une demande connue et une période de demande inconnue, englobant tout l'approvisionnement restant. La dernière, "court-terme", comprend certaines périodes de temps avec une demande connue et inconnue, mais n'englobe pas tout l'approvisionnement. Chacune des approches présente des performances différentes en termes de précision globale et de complexité informatique. L'approche à long terme fournit plus de détails et est comparable à une situation où l'on suppose que la véritable demande est connue à priori, appelée solution de l'oracle. Cette solution représente la solution optimale théorique et n'est bien sûr pas possible à trouver dans un environnement incertain où les prévisions sont utilisées pour décrire la demande. Malgré le temps d'exécution plus long de l'approche à long terme de 54 522 secondes par rapport aux 27 secondes de l'approche traditionnelle, ses performances justifient ce compromis. L'approche à court terme, bien qu'elle n'offre pas le même niveau de détail que l'approche à long terme, se distingue par un temps d'exécution plus court, en moyenne 713 secondes. De plus, elle présente une amélioration d'environ 4 % par rapport à l'approche traditionnelle. L'approche à moyen terme offre un niveau de détail comparable à l'approche à long terme, à l'exception de l'extension dans le temps. Cette approche trouve un équilibre entre l'efficacité des résultats et le temps d'exécution. Dépassant les approches traditionnelles et à court terme dans certains cas, elle atteint un temps d'exécution moyen de 14 secondes. En résumé, ce mémoire aborde les défis de la planification forestière en proposant trois approches, chacune ayant des forces et des compromis distincts, offrant ainsi des informations précieuses pour les décideurs en matière de planification forestière. / This thesis addresses planning challenges in forestry arising from supply-demand imbalances. In forest planning, the supply often exceeds the demand because all supplies are known in advance for each time period, while demands are only known when ordered. This phenomenon leads to so-called creaming, which means that a local view selects close areas in the near time and leaves areas further away for later times. To mitigate this, we propose a novel approach where we ensure that the supply and demand is balanced artificially. This can be achieved by including additional time periods with forecasted demand. Through simulations, we evaluate the approach against traditional methods and theoretical solutions. The study evaluates three planning approachesto model the extended demand. The difference is in the number of time periods and how long the planning period is extended. The first, referred to as “long-term”, assumes it covers all upcoming time periods in each planning cycle, encompassing periods with known and unknown demand, and including all remaining supplies. The second, "medium term", consists some, but not all, time periods with known demand and one unknown demand period, encompassing all remaining supplies. The last one, "short-term", comprise some time periods with known and unknown demand, but it does not encompass all supplies. Each of the approaches has a different performance in overall accuracy and computational complexity. The long-term approach provides more details and is comparable with a situation when we assume that the true demand is known a prior, called the oracle solution. This solution represents the theoretical optimal solution and is of course not possible to find in an uncertain environment where forecasts are used to describe the demand. Despite the long-term approach's longer runtime of 54,522 seconds compared to the traditional approach's 27 seconds, its performance justifies this trade-off. The short-term approach, while not offering the same level of detail as the long-term approach, distinguishes itself with a shorter runtime, averaging 713 seconds. Moreover, it provides an improvement of approximately 4% when compared to the traditional approach. The medium-term approach offers a level of detail comparable to the long-term approach, except for expansion in time periods. This approach strikes a balance between outcome effectiveness and computational efficiency. Outperforming the traditional and short-term approaches across some instances, it achieves an average runtime of 14 seconds. In summary, this thesis addresses forestry planning challenges, proposing three approaches, each has distinct strengths and trade-offs, offering valuable insights for forest planning decision-makers.