La forêt représente une source avantageuse et renouvelable de matières premières, en nourrissant notamment les activités de production, de construction et de consommation tout en assurant une dynamique économique. Ainsi, l’industrie forestière se caractérise par un réseau logistique complexe soumis à un ensemble de particularités dont un besoin de plus en plus criant en personnalisation du produits, une demande méconnue et incertaine pour certains marchés et une concurrence mondiale en effervescence. Ce réseau est composé par un ensemble de nœuds inter-reliés de flux de matières, d’informations et de transactions financières. Dans ce contexte, cette thèse traite la problématique de la planification et du contrôle des activités logistique d’une chaîne de valeur forestière. Il s’agit d’un réseau qui rassemble les activités nécessaires pour le déplacement des matières premières et leur transformation en produits finis destinés aux clients afin de satisfaire leurs besoins. Notre contribution à travers ce projet est de développer des modèles de planification permettant aux preneurs de décision d’interagir de façon à mieux collaborer, coordonner leurs activités et améliorer leurs manières d’échanger l’information afin de satisfaire la demande du client, développer un avantage concurrentiel durable, et réduire les coûts. Pour que l’industrie forestière puisse atteindre de tels objectifs, nous proposons une méthodologie composée par trois contributions. La première contribution propose un modèle mathématique centralisé dont l’objectif est de maximiser le profit total d’une chaîne de valeur forestière et de déterminer certains paramètres de décision tels que les volumes à récolter et à stocker ainsi que les quantités à livrer. La deuxième contribution présente le développement de modèles coordonnés de même qu’une analyse de performance théorique et statistique de façon à dégager une approche qui permette de planifier et de contrôler plus efficacement les activités d’approvisionnement forestier. La troisième contribution propose une stratégie conceptuelle de mise en place ainsi qu’une plate-forme technologique pour une approche de pilotage considérée bénéfique dans le cadre de la chaîne de valeur forestière à l’étude. / The forest is a beneficial and renewable source of raw materials that ensures an economic dynamic. Thereby, the forest industry is characterized by a complex logistics network that is subject to a number of unique factors, such as: a growing need for customization of products, an unrecognized and uncertain demand for a few markets, and fierce global competition. This industry also encompasses a set of interconnected nodes for materials, information, and financial transactions. In this context, this thesis deals with the planning and control of the logistic activities of a forest value chain. It is a network that puts together the needful activities to move the raw materials and process them into finished products for customers. Our contribution through this project is to establish planning models that enable decision-makers to better coordinate their activities and improve their ways of exchanging information between each other in order to meet customer needs, build sustainable competitive advantage, and reduce costs In order to help the forest industry to achieve such objectives, we propose a methodology including three contributions. The first one suggests a centralized mathematical model then maximizes the total profit of a forest value chain by optimizing the quantities to be harvested and stored as well as the ones to be delivered. The second contribution is based on coordinated models that allow for more effective planning and control of forestry supply activities. The third contribution offers a conceptual implementation strategy and at the same time a technological platform which should be helpful to support the implementation of the coordination models developed.

Cette recherche, de type méthodologique, envisage d'étudier la prédiction ou la classification portant sur une variable dépendante polytomique et nominale (VDPN) à partir d'un ensemble de variables indépendantes continues. Plus exactement, deux modèles sont privilégiés, dans la littérature comme dans notre étude, pour le cas d'une VDPN, soit : 1) l'analyse discriminante prédictive linéaire polytomique (ADPLP); 2) la régression logistique polytomique nominale (RLPN). Bref, en situation de classification, la procédure statistique de ces méthodes, basée sur l'estimation des probabilités a posteriori, P\k\x.i), cherche principalement à construire une règle de classification permettant d'affecter un individu i décrit par un vecteur x de p variables prédictrices à l'un des K groupes nominaux (K>2) d'une partition définie a priori et aléatoirement (i.e. où chaque sujet possède une chance égale de faire partie de l'échantillon) sur la population à l'étude, et ce, de façon à minimiser le risque de classements erronés. Avant de choisir entre l'ADPLP et la RLPN, il est nécessaire, en regard des conditions imposées par chacun des modèles et certaines contraintes de mesure, de voir comment se comparent les deux modèles en termes de performance relative, de voir si la décision d'opter pour l'une ou l'autre de ces méthodes porte à conséquence. En regard de la littérature recensée sur le sujet, aucune étude, du moins à notre connaissance, ne compare systématiquement l'efficacité relative de l'ADPLP et de la RLPN en contexte de quasi-multinormalité (i.e. lorsque, par exemple, une ou des variables prédictrices possèdent un degré faible, mais non nul de dissymétrie et/ou de kurtose de la distribution) et d'erreur de mesure (i.e. à partir du niveau pxx de fidélité associé à chacune des variables indépendantes). L'effet de trois autres conditions est également mis à contribution dans l'étude, soit la taille échantillonnale (n), les probabilités a priori égales ou inégales (n) des groupes ainsi que le degré de séparation des groupes (à partir de D2, la distance généralisée de Mahalanobis). Pour vérifier les effets qui nous intéressent, les comparaisons sont effectuées de manière à refléter le plus possible les conditions susceptibles d'être rencontrées dans le domaine de la recherche en sciences humaines. Afin de réaliser ce travail au mieux qu'il se peut, les échantillons sont modelés par l'approche de simulation Monte Carlo en fonction d'un devis expérimental reproduisant des situations typiques de recherche. Enfin, nous adoptons une définition de la performance relative de l'ADPLP et de la RLPN qui se restreint à Xefficacité prédictive, et plus particulièrement, au critère ^inexactitude de la règle de classification de chacun des modèles. Spécifiquement, trois mesures sont considérées sur les données validées pour rendre compte de l'inexactitude de la règle de classification, soit : 1) le taux global d'erreur de classifications (TGEC); 2) le score quadratique de Brier (SQB); 3) le score logarithmique (SL). Globalement, des deux méthodes mises à l'essai, même s'il existe souvent d'infimes différences entre leurs performances respectives, les résultats portent à croire que l'ADPLP performe mieux. En effet, compte tenu de notre contexte de recherche, les analyses générales et spécifiques des résultats de l'expérimentation laissent plus fréquemment apparaître, en regard des critères de performance de classification TGEC, SQB et SL, la supériorité de l'ADPLP à classer des observations. Aussi, et surtout, une analyse supplémentaire a permis de constater que la classification des deux méthodes gagne en efficacité à mesure que les paramètres de non-multinormalité de la distribution des variables prédictrices augmentent, mais que l'ADPLP devient moins efficace par rapport à la RLPN au fur et à mesure de cette augmentation.

De nos jours la protection des réseaux logistiques représente un vrai défi. Dans la littérature, plusieurs travaux ont examiné ce problème et ont proposé des modèles pour la défense stratégique des réseaux logistiques. Habituellement, chaque réseau protège individuellement ses installations en utilisant ses propres moyens. Or, la protection collaborative de ces réseaux est susceptible d'engendrer une amélioration de l'utilité des stratégies de défense utilisées et une réduction des coûts de cette protection. Nous considérons, dans ce mémoire, un ensemble des réseaux logistiques qui ont accepté de collaborer pour améliorer leurs méthodes de protection. Tout d'abord, nous avons commencé par définir et appliquer un modèle de protection stratégique basé sur la théorie des jeux non coopératifs sur un ensemble de réseaux logistiques, afin de déterminer les stratégies de défenses qui seront adoptées individuellement par chaque réseau. Ce modèle a été ensuite étendu et modifié dans le cas où plusieurs réseaux logistiques décidèrent de collaborer pour améliorer l'utilité de leurs stratégies de défense. Ce modèle permet également, l'évaluation de l'utilité de cette coalition et la réduction des coûts générés grâce à la collaboration. Pour que cette collaboration soit durable et bénéfique pour tous les réseaux, nous devons allouer les coûts engendrés par cette coalition à tous les participants de façon équitable. Pour cela, nous appliquons plusieurs méthodes de partage des coûts issues de la théorie des jeux collaboratifs. Enfin, ces modèles seront appliqués pour le cas de deux réseaux logistiques.

De nos jours, l’optimisation des opérations de distribution au sein d’une chaîne logistique passe par la prise de décisions impliquant plusieurs activités simultanément. Cette thèse se concentre sur la résolution de problèmes complexes de distribution. Nous étudions premièrement le cas où un transporteur externe est disponible pour pallier au manque de capacité de la flotte interne. Par la suite nous abordons l’optimisation des tournées en tenant compte du calendrier de production de l’usine et des calendriers de demandes des clients. Ces problématiques se positionnent dans le cadre d’un réseau manufacturier composé d’une usine adjacente à un centre de distribution et d’un ensemble de clients. Les clients, tout dépendamment des contextes, peuvent être des utilisateurs finaux ou des détaillants. Cette problématique comporte de nombreuses particularités dont, entre autres, la détermination des quantités à livrer, le choix des véhicules à utiliser, la création des tournées, la gestion des stocks du centre de distribution qui est alimenté en fonction du calendrier de production de l’usine et la détermination des dates de livraison en respectant les calendriers de demandes. En regard avec les nombreuses décisions à prendre, la problématique a été divisée en trois grands axes de recherche, chacun se concentrant sur une partie du problème pour ainsi développer des méthodes pouvant être réutilisées par la suite. Ces axes de recherches sont 1) le transport multi-périodes dans un réseau production/distribution, 2) le problème de tournées de véhicules avec flotte limitée hétérogène et transporteur externe et 3) le problème de tournées de véhicules avec livraisons fractionnées et calendriers de production et de demandes. Le premier axe de recherche se concentre sur la planification des transports lorsque le calendrier de production détermine la disponibilité des divers produits et où les calendriers de demandes des clients imposent les dates de livraison au plus tard. La planification est complexifiée par la présence d’une flotte privée de véhicules hétérogènes et par l’éloignement de certains clients ce qui implique des déplacements multi-périodes. Des heuristiques de transport en aller-retour ainsi que des heuristiques impliquant des tournées avec plusieurs clients ont été développées. Le deuxième axe de recherche étudie un problème de tournées de véhicules mono-période et mono-produit où la capacité totale de la flotte privée limitée est insuffisante pour répondre à la demande des clients. Dans un tel contexte, le recours à un transporteur externe est nécessaire afin de combler les besoins manquants de transport. Pour desservir chacun des clients, une décision doit premièrement être prise quant au choix du type de transport utilisé : flotte privée ou transporteur externe. Deuxièmement, pour les clients desservis par la flotte privée limitée, le type de véhicule à utiliser doit être déterminé conjointement avec la planification des tournées. Pour solutionner ce problème, une heuristique rapide et une métaheuristique ont été développées. Le dernier axe de recherche se concentre sur un problème de tournées de véhicules avec calendriers de production et de demandes. Dans un tel contexte, la disponibilité des divers produits dépend du calendrier de production. De leur côté, les clients, par le biais de leurs calendriers de demandes, fixent les quantités et les dates de livraison au plus tard des produits qu’ils désirent. Les tournées doivent être planifiées en fonction d’une flotte privée homogène et limitée de véhicules et de la présence d’un transporteur externe. Le problème consiste à déterminer pour chaque produit les dates de livraison et les quantités à livrer, en plus de choisir le type de véhicules et de confectionner les tournées de la flotte privée. Une métaheuristique sophistiquée, utilisant une méthode de recherche avec tabous, a été conçue. Ces axes de recherche font l’objet de quatre articles scientifiques qui composent cette thèse par insertion d’articles. Trois de ces articles sont déjà acceptés pour publication et le quatrième est actuellement en arbitrage. / Nowadays, optimizing transportation activities implies making decisions about many activities at the same time. This doctoral dissertation focuses on complex distribution problems, specifically tour optimization taking the factory's production calendar and the customers' demand calendars into account. The manufacturing network studied is composed of a factory, a distribution center (DC) and a set of customers. Depending on the context, the customers may be final users or retailers. The deliveries are made with a private limited fleet of homogenous vehicles owned by the network, supplemented, when it is necessary, by common carriers. To solve this problem many decisions must be made, such as determining the quantities to deliver; choosing the type of vehicles to use and their routing; deciding how to manage the DC inventory, which is supplied according to the production calendar; and establishing the delivery dates with respect to the demand calendars. Given the number of decisions that need to be made, this complex problem was divided into three main research themes, each one devoted to a part of the problem. These main themes are 1) multi-period routing in a production/distribution network, 2) vehicle routing with a private heterogeneous limited fleet and a common carrier, and 3) vehicle routing with split deliveries and production and demand calendars. The idea was to develop methods that could be reused in future projects. The first main theme concentrates on route planning and scheduling given a production calendar that governs inventory availability and demand calendars that impose delivery of the requested quantities of each product at the latest dates possible. These planning and scheduling decisions are made more complex by the availability of only a limited private fleet of heterogeneous vehicles for deliveries and by the distance of some customers which necessitates the use of multi-period routes. Heuristics for round trip transportation and routing with few customers were developed. The second theme focuses on a mono-period, mono-product vehicle routing problem in which the total capacity of the private limited fleet is insufficient to allow deliveries to all the customers. In this context, a common carrier is needed to supplement the transportation capacity. For each customer, a decision first has to be made as to whether the delivery will be made by the private vehicles or the common carrier. Then, for the deliveries by the private fleet, the type of vehicle and the routing must be determined. To solve this problem, a fast heuristic and a more complicated metaheuristic were developed. The third theme examines a split vehicle routing problem with production and demand calendars. In this context, inventory availability depends on the production calendar, and the customers impose the product quantities and the latest possible delivery dates via their demand calendars. For deliveries, both a limited private fleet of homogeneous vehicles and a common carrier are available. To solve this problem, first the delivery dates and the product quantities must be determined, and then the type of vehicle and the routes must be determined. To this end, a complex metaheuristic, using a tabu search algorithm, was conceived. The research for this dissertation led to four scientific papers. Three of these papers have been published, and the fourth is currently submitted for publication.

Ce document propose des outils de simulation de matrices nulles basés sur la loi conditionnelle d’une matrice de présence-absence sachant ses statistiques exhaustives. Ces outils sont basés sur la régression logistique et de plus, ils tiennent compte de l’hétérogénéité des sites et aussi de l’interaction qui peut exister entre les variables qui définissent cette hétérogénéité. Dans ce travail, nous avons traité le cas où les variables qui caractérisent l’hétérogénéité des sites sont binaires et elles sont au plus au nombre de deux. Ainsi, deux outils ont été mis en place à savoir l’algorithme basé sur la régression logistique avec interaction entre les deux variables sites et celui sans interaction entre les variables sites. À partir d’une étude de simulation sur10 000 matrices de présence-absence, nous avons pu, non seulement décrire les propriétés des algorithmes mis en place, mais aussi comparer ces derniers avec d’autres algorithmes de simulation de matrices nulles. Ces comparaisons ont permis de constater que les tests scores avec les algorithmes basés sur la régression logistique avec ou sans interaction entre lesvariables sites donnent des résultats acceptables peu importe l’impact des variables sites. En revanche, l’algorithme ’fixed-fixed’, lorsque les variables sites ont des effets alternés, devient vulnérable aux erreurs de type I. Avec l’algorithme basé sur le modèle d’indépendance, les résultats obtenus ne sont pas fiables parce que le test est très vulnérable aux erreurs de type I.Pour l’algorithme de Peres-Neto, le test de score est très conservateur mais celui-ci s’améliore avec les variables sites à effets alternés. Pour finir, ces différents algorithmes ont été utiliséspour simuler des matrices nulles à partir d’un jeu de données réelles. Cela nous a permis decomparer la structure des matrices simulées par les différents algorithmes par rapport à celle de la matrice observée. / This document proposes tools of simulation of null matrices based on the conditional law of a presence-absence matrix knowing its sufficient statistics. These tools are based on logistic regression and, moreover, they take into account the heterogeneity of the sites and also the interaction that can exist between the variables that define this heterogeneity. In this work, we have treated the case where the variables that characterize the heterogeneity of the sites are binary and there are more than two. Thus, two tools have been put in place, namely the logistic regression algorithm with interaction between the two site variables and the one without interaction between the site variables. From a simulation study on10 000 presence-absence matrices, we were able not only to describe the properties of the implemented algorithms, but also to compare these algorithms with other null matrix simulation algorithms. These comparisons showed that the score tests with the logistic regression based algorithms with or without interaction between the site variables give acceptable results regardless of the impactof the site variables. On the other hand, the ’fixed-fixed’ algorithm, when the site variables have alternate effects, becomes vulnerable to type I errors. With the algorithm based on the independence model, the results obtained are not reliable because the test is very vulnerable to type I errors. For the Peres-Neto algorithm, the score test is very conservative but itimproves with the alternate effect site variables. Finally, these different algorithms were used to simulate null matrices from a real dataset. This enabled us to compare the structure of the matrices simulated by the different algorithms with respect to that of the observed matrix.

Titre de l'écran-titre (visionné le 5 septembre 2023) / Les entreprises forestières déploient beaucoup d'effort pour optimiser le processus de planification de leurs activités afin de devenir plus efficaces. Cependant, pour utiliser les avancées technologiques à leur plein potentiel, il est nécessaire d'avoir une planification de la production adaptée aux besoins du marché et qui tienne compte de toutes les contraintes. Au Québec, environ 92% des forêts sont publiques, c'est-à-dire qu'elles sont gérées par l'État. Le gouvernement répartit les peuplements forestiers entre les différentes entreprises exploitantes et leur fourni des informations sur la ressource attribuée. Les entreprises ont ensuite la responsabilité de planifier leurs activités de récolte. L'exercice consiste principalement à décider du moment de la récolte et à associer les peuplements à la bonne usine de transformation. Or, les données utilisées pour ce type de décision ne sont pas assez précises, ce qui constitue une source constante d'incertitude lorsqu'on tente de définir ce qui est disponible dans la forêt. Le manque de précision n'affecte pas seulement la planification de la récolte, mais aussi les activités de planification de chaque partie de la chaîne d'approvisionnement. Pour réduire l'impact sur l'efficacité globale, les entreprises auront tendance à conserver des niveaux élevés de stocks, malgré le coût que cela peut occasionner. Il existe également une absence de coordination entre l'opération de récolte et la production de produit du bois, en particulier le bois d'œuvre. Même s'il est techniquement possible d'ajuster la récolte du bois brut afin de répondre à la planification de la production de la scierie, cela peut être très coûteux pour l'équipe d'exploitation. De plus, malgré le fait que l'investissement dans une technologie d'acquisition de données ou un mécanisme de coordination puisse être considérable, le bénéfice d'un point de vue global a été prouvé. L'objectif de ce projet de thèse est de développer des outils de planification et de coordination qui puissent aider à prendre de meilleures décisions de transport et de production en situation d'incertitude. Pour atteindre un tel objectif, la première étape est de développer une méthode pour quantifier et classifier la qualité des données. Le résultat sera le point de départ pour modéliser et intégrer l'incertitude dans les activités de planification afin d'évaluer comment son inclusion peut affecter le système par rapport à celui où elle n'est pas prise en compte. Comme le projet de thèse est un système décentralisé, des mécanismes de coordination seront testés pour éviter que l'amélioration au début de la chaîne ne se dégrade entre les unités de la chaîne. Enfin, un cadre décisionnel combinera les résultats et servira d'aide à la prise de décision en présence de différents niveaux d'incertitude. La recherche se concentre sur un sujet relativement peu étudié dans la littérature, qui affecte toutes les entreprises forestières, l'incertitude des données décrivant la ressource. Il existe plusieurs causes de variation dans la chaîne d'approvisionnement forestière, mais l'incertitude générée par un manque de qualité des données peut être quantifiée et incluse dans le processus de planification. Peu de travaux se sont intéressé à telle approche. D'un point de vue pratique, le projet permettra de tester une stratégie de planification et de coordination qui donnera aux entreprises des lignes directrices pour mieux se préparer à l'incertitude et ainsi améliorer la performance de leur système. / Forest companies put a lot of effort to optimize the planning process of their activities to become more efficient. However, to use technological advancement to its full potential, it is necessary to have a production plan to prescribe the best strategy to harvest, transport, store, produce and distribute wood products while adapting to the market's needs. In Quebec, around 92% of the forests are public, which means they are managed by the state. The government allocates the forest stands between the different exploiting companies and gives them information about the assigned resource. The companies then have the responsibility to plan their harvesting activities. The exercise mainly consists in deciding when to harvest and associating the stands with the right sawmill. Still, the data used for this kind of decision are rarely precise, which induces a constant source of uncertainty when trying to define what is available in the forest. This will affect the harvesting and planning of every supply chain activity. To reduce the impact on overall efficiency, companies will tend to keep high levels of inventory despite the costs. There also exists an absence of coordination between the harvesting operation and the production of wood products, such as softwood lumber. Even if it is technically possible to harvest rough wood (in the form of trees) to conform to the sawmill production planning, it can be costly for the exploitation team to make the needed adjustments. The benefits of investing in data acquisition technologies or coordination mechanisms are not necessarily obvious to a company, yet, from a global point of view it has been demonstrated that the extra cost can be recovered with the right approach. The objective of the thesis is to develop planning and coordination tools that can help make better transport and production decisions under uncertainty. To achieve this goal, the first step is to develop a method to quantify and classify data quality. The result is then the starting point to model and integrates uncertainty into planning activities. This allows seeing how including it can affect the system compared to when it is not considered. Since the subject of the thesis is a decentralized system, coordination mechanisms are tested to prevent the improvement at the beginning of the chain from degrading between business units. Finally, a decision-making framework will combine the findings and act as support to make decisions when subject to different levels of uncertainty. The research focuses on a relatively little-studied topic in the literature, which affects all forest companies, the uncertainty of the data describing the resource. There are many causes for variation regarding the forest supply chain, but the uncertainty generated by a lack of data quality can be quantified and included in the planning process. In the practical sense, the project will allow testing planning and coordination strategies which will give companies guidelines to be better prepared for the uncertainty and thus improve their profitability.

Dans le contexte actuel des chaînes logistiques, des processus d'affaires complexes et des partenaires étendus, plusieurs facteurs peuvent augmenter les chances de perturbations dans les chaînes logistiques, telles que les pertes de clients en raison de l'intensification de la concurrence, la pénurie de l'offre en raison de l'incertitude des approvisionnements, la gestion d'un grand nombre de partenaires, les défaillances et les pannes imprévisibles, etc. Prévoir et répondre aux changements qui touchent les chaînes logistiques exigent parfois de composer avec des incertitudes et des informations incomplètes. Chaque entité de la chaîne doit être choisie de façon efficace afin de réduire autant que possible les facteurs de perturbations. Configurer des chaînes logistiques efficientes peut garantir la continuité des activités de la chaîne en dépit de la présence d'événements perturbateurs. L'objectif principal de cette thèse est la conception de chaînes logistiques qui résistent aux perturbations par le biais de modèles de sélection d'acteurs fiables. Les modèles proposés permettent de réduire la vulnérabilité aux perturbations qui peuvent aV, oir un impact sur la continuité des opérations des entités de la chaîne, soient les fournisseurs, les sites de production et les sites de distribution. Le manuscrit de cette thèse s'articule autour de trois principaux chapitres: 1 - Construction d'un modèle multi-objectifs de sélection d'acteurs fiables pour la conception de chaînes logistiques en mesure de résister aux perturbations. 2 - Examen des différents concepts et des types de risques liés aux chaînes logistiques ainsi qu'une présentation d'une approche pour quantifier le risque. 3 - Développement d'un modèle d'optimisation de la fiabilité afin de réduire la vulnérabilité aux perturbations des chaînes logistiques sous l'incertitude de la sollicitation et de l'offre.

L’évolution des réseaux logistiques s'accompagne du risque inquiétant d'attaques intentionnelles et ils deviennent de plus en plus des cibles potentielles. Il est donc essentiel de les protéger contre ces attaques. Cette thèse développe une méthode d’allocation optimale des ressources de défense des entités de réseaux logistiques contre des attaques intentionnelles, dans le contexte de l’optimisation de la localisation des installations. Cette méthode permet de calculer les dégâts, d’évaluer la valeur d'une cible critique et de répartir de façon optimale des ressources limitées de défense, et ce, en tenant compte de la stratégie de l’attaquant. Trois cas de réseaux logistiques sont étudiés dans cette thèse. Nous considérons tout d’abord le contexte de localisation d’installations à capacité illimitée où une stratégie de protection optimale est sélectionnée. Ensuite, la notion de capacité supplémentaire est utilisée comme moyen de protection indirecte, permettant de réduire le dommage encouru. Enfin, comme l'efficacité d’un réseau logistique est largement déterminée par le bon fonctionnement des entrepôts, ces derniers sont également protégés de la même façon que les usines. Alors que l’objectif du défendeur est de minimiser les dégâts, l’attaquant va chercher à maximiser ces dégâts. Dans les trois cas considérés, le problème sera défini comme un jeu non coopératif min-max à deux périodes dans lequel le défendeur joue en premier. Cela signifie que le défendeur choisit une stratégie à la première période qui minimise le dégât maximal que l’attaquant pourrait causer à la seconde période. Dans le but d’estimer les utilités des joueurs, la méthode proposée évalue l’espérance mathématique de plusieurs coûts : le coût nécessaire à la restauration des installations endommagées, les coûts encourus en raison de l'augmentation possible des coûts de transport suite à des attaques, et le coût dû à une rupture de stock. Un algorithme est développé afin de déterminer la solution d'équilibre et la stratégie de défense optimale. Dans chacun des cas étudiés, notre méthode est comparée à d'autres stratégies. Les résultats obtenus montrent clairement l’efficacité de notre modèle et l’apport de la capacité supplémentaire comme moyen de protection indirecte, ainsi que l’importance de protéger les entrepôts. / The evolution of logistic networks is accompanied by the worrisome risk of intentional attacks and these networks increasingly become potential targets. It is essential to protect them against these attacks. This thesis develops a method for the optimal allocation of defensive resources among the entities’ logistic networks to protect against intentional attacks in the context of facility location optimization. This method is developed to calculate the expected damage, evaluate the value of a critical target and optimally distribute the limited defensive resources, taking the attacker’s strategy into account. Three cases of logistics networks are studied in this thesis. We first of all consider the context of the uncapacitated fixed-charge location where a strategy of optimal protection is selected. Then, extra-capacity is used as a means for indirect protection, allowing the reduction of the expected damage. Lastly, as the efficiency and effectiveness in any logistics network is largely determined by the correct operation of the warehouses, the latter are also protected in the same way as the plants. Whereas the defender’s objective is to minimize the damage, the attacker seeks to maximize this damage. In the three cases considered the problem formulation as a two-period game where the defender invests in the first period. This means that the defender selects a strategy in the first period that minimizes the maximum loss the attacker may cause in the second period. A method is developed to evaluate the utilities of the players. This method evaluates many expected costs, including the cost needed to restore disabled facilities, the backorder cost, and the cost incurred because of the change in transportation costs after attacks. An algorithm is developed to find the equilibrium solution and the optimal defence strategy. Our method is compared to other suggested strategies. Obtained results clearly indicate the effectiveness of our model and the indirect protection by extra-capacity deployment, as well as the importance of protecting the warehouses.

Les fournisseurs de services logistiques (3PLs) possèdent des potentialités pour activer les pratiques de développement durables entre les différents partenaires d’une chaîne logistique (Supply Chain SC). Il existe un niveau optimal d'intégration des 3PLs en tant que fournisseurs, pour s’attendre à des performances opérationnelles élevées au sein de toute la SC. Ce niveau se traduit par la distinction des activités logistiques à externaliser de celles à effectuer en interne. Une fois que les activités logistiques externalisés sont stratégiquement identifiées, et tactiquement dimensionnées, elles doivent être effectuées par des 3PLs appropriés afin d’endurer les performances économiques ; sociales ; et environnementales de la SC. La présente thèse développe une approche holistique pour concevoir une SC durable intégrant les 3PLs, dans un contexte incertain d’affaires et politique de carbone. Premièrement, une approche de modélisation stochastique en deux étapes est suggérée pour optimiser à la fois le niveau d'intégration des 3PLs, et le niveau d'investissement en technologies sobres au carbone, et ce dans le contexte d’une SC résiliente aux changements climatiques. Notre SC est structurée de façon à capturer trois principales préoccupations du Supply Chain Management d’une entreprise focale FC (e. g. le fabricant) : Sécurité d’approvisionnement, Segmentation de distribution, et Responsabilité élargie des producteurs. La première étape de l'approche de modélisation suggère un plan stochastique basé sur des scenarios plus probables, afin de capturer les incertitudes inhérentes à tout environnement d’affaires (e. g. la fluctuation de la demande des différents produits ; la qualité et la quantité de retour des produits déjà utilisés ; et l’évolution des différents coûts logistiques en fonction du temps). Puis, elle propose un modèle de programmation stochastique bi-objectif, multi-période, et multi-produit. Le modèle de programmation quadratique, et non linéaire consiste à minimiser simultanément le coût logistique total espéré, et les émissions de Gaz à effet de Serre de la SC fermée. L'exécution du modèle au moyen d'un algorithme basé sur la méthode Epsilon-contraint conduit à un ensemble de configurations Pareto optimales d’une SC dé- carbonisée, avant tout investissement en technologie sobre au carbone. Chacune de ces configurations sépare les activités logistiques à externaliser de celles à effectuer en interne. La deuxième étape de l'approche de modélisation permet aux décideurs de choisir la meilleure configuration de la SC parmi les configurations Pareto optimales identifiées. Le concept de Prix du Carbone Interne est utilisé pour établir un plan stochastique du prix de carbone, dans le cadre d'un régime de déclaration volontaire du carbone. Nous proposons un ensemble des technologies sobres au carbone, dans le domaine de transport des marchandises, disposées à concourir pour contrer les politiques incertaines de carbone. Un modèle stochastique combinatoire, et linéaire est développé pour minimiser le coût total espéré, sous contraintes de l’abattement du carbone; limitation du budget, et la priorité attribuée pour chaque Technologie Réductrice de carbone (Low Carbone Reduction LCR). L'injection de chaque solution Pareto dans le modèle, et la résolution du modèle conduisent à sélectionner la configuration de la SC, la plus résiliente aux changements climatiques. Cette configuration définit non seulement le plan d'investissement optimal en LCR, mais aussi le niveau optimal d’externalisation de la logistique dans la SC. Deuxièmement, une fois que les activités logistiques à externaliser sont stratégiquement définies et tactiquement dimensionnées, elles ont besoin d’être effectuées par des 3PL appropriées, afin de soutenir la FC à construire une SC durable et résiliente. Nous suggérons DEA-QFD / Fuzzy AHP- Conception robuste de Taguchi : Une approche intégrée & robuste, pour sélectionner les 3PL candidats les plus efficients. Les critères durables et les risques liés à l’environnement d’affaires, sont identifiés, classés et ordonnés. Le Déploiement de la Fonction Qualité (QFD) est renforcé par le Processus Hiérarchique Analytique (AHP), et par la logique floue pour déterminer avec consistance l'importance relative de chaque facteur de décision, et ce, conformément aux besoins logistiques réels, et stratégies d'affaires de la FC. L’Analyse d’Enveloppement des Données (DEA) Data Envelopment Analysis conduit à limiter la liste des candidats, uniquement à ceux d’efficiences comparables, et donc excluant tout candidat moins efficient. La technique de conception robuste Taguchi permet de réaliser un plan d'expérience qui détermine un candidat idéal nommé 'optimum de Taguchi' ; un Benchmark pour comparer les 3PLs candidats. Par suite, le 3PL le plus efficient est celui le plus proche de cet optimum. Nous conduisons actuellement une étude de cas d’une entreprise qui fabrique et commercialise les fours à micro-ondes pour valider la modélisation stochastique en deux étapes. Certains aspects concernant l’application de l’approche sont reportés. Enfin, un exemple de sélection d’un 3PL durable pour s’occuper de la logistique inverse est fourni, pour démontrer l'applicabilité de l'approche intégrée & robuste, et montrer sa puissance par rapport aux approches populaires de sélection. / The Third-Party Logistics service providers (3PLs) have the potentialities to activate sustainable practices between different partners of a Supply Chain (SC). There exists an optimal level of integrating 3PLs as suppliers of a Focal Company within the SC, to expect for high operational performances. This level leads to distinguish all the logistics activities to outsource from those to perform in-house. Once the outsourced logistics activities are strategically identified, and tactically dimensioned, they need to be performed by appropriate 3PLs to sustain economic, social and environmental performances of the SC. The present thesis develops a holistic approach to design a sustainable supply chain integrating 3PLs, in the context of business and carbon policy uncertainties. First, a two-stage stochastic modelling approach is suggested to optimize both the level of 3PL integration, and of Low Carbon Reduction LCR investment within a climate change resilient SC. Our SC is structured to capture three main SC management issues of the Focal Company FC (e.g. The manufacturer) : Security of Supplies; Distribution Segmentation; and Extended Producer Responsibility. The first-stage of the modelling approach suggests a stochastic plan based scenarios capturing business uncertainties, and proposes a two-objective, multi-period, and multi-product programming model, for minimizing simultaneously, the expected logistics total cost, and the Green House Gas GHG emissions of the whole SC. The run of the model by means of a suggested Epsilon-constraint algorithm leads to a set of Pareto optimal decarbonized SC configurations, before any LCR investment. Each one of these configurations distinguishes the logistics activities to be outsourced, from those to be performed in-house. The second-stage of the modelling approach helps the decision makers to select the best Pareto optimal SC configuration. The concept of internal carbon price is used to establish a stochastic plan of carbon price in the context of a voluntary carbon disclosure regime, and we propose a set of LCR technologies in the freight transportation domain ready to compete for counteracting the uncertain carbon policies. A combinatory model is developed to minimize the total expected cost, under the constraints of; carbon abatement, budget limitation, and LCR investment priorities. The injection of each Pareto optimal solution in the model, and the resolution lead to select the most efficient climate resilient SC configuration, which defines not only the optimal plan of LCR investment, but the optimal level of logistics outsourcing within the SC as well. Secondly, once the outsourced logistics are strategically defined they need to be performed by appropriate 3PLs for supporting the FC to build a Sustainable SC. We suggest the DEA-QFD/Fuzzy AHP-Taguchi Robust Design: a robust integrated selection approach to select the most efficient 3PL candidates. Sustainable criteria, and risks related to business environment are identified, categorized, and ordered. Quality Function Deployment (QFD) is reinforced by Analytic Hierarchic Process (AHP), and Fuzzy logic, to consistently determine the relative importance of each decision factor according to the real logistics needs, and business strategies of the FC. Data Envelopment Analysis leads to shorten the list of candidates to only those of comparative efficiencies. The Taguchi Robust Design technique allows to perform a plan of experiment, for determining an ideal candidate named ‘optimum of Taguchi’. This benchmark is used to compare the remainder 3Pls candidates, and the most efficient 3PL is the closest one to this optimum.We are currently conducting a case study of a company that manufactures and markets microwave ovens for validating the two-stage stochastic approach, and certain aspects of its implementation are provided. Finally, an example of selecting a sustainable 3PL, to handle reverse logistics is given for demonstrating the applicability of the integrated & robust approach, and showing its power compared to popular selection approaches. Keywords:Third Party Logistics; Green Supply Chain design; Stochastic Multi-Objective Optimization; Carbon Pricing; Taguchi Robust Design.

Le secteur humanitaire a fortement évolué ces dernières années. Il est poussé à plus de transparence et doit rendre des comptes aux donateurs. Dans ce contexte, notre étude vise à expliciter, mesurer et améliorer l'une des principales caractéristiques des chaines logistiques humanitaires : leur capacité à répondre rapidement et adéquatement aux changements à court terme. Cette capacité, l'agilité, est fortement influencée par la manière dont le réseau logistique est conçu et dimensionné. Notre seconde problématique consiste donc à assurer un niveau déterminé d'agilité aux chaînes logistiques humanitaires en les aidant à mieux positionner leurs ressources. L'objectif est de montrer que l'on peut obtenir ce niveau de service enmaximisant l'efficience du réseau. Nous avons donc quantifié, en terme de coûts, l'impact de plusieurs décisions stratégiques comme le niveau de service, la proximité des fournisseurs et le degré de centralisation du réseau. / A push for increased professionalism during disaster relief operations has been reinforced over the last decade. The uncertainties humanitarian organisations have to cope with and the vital importance of their success has incited them to develop their ability to respond quickly and adequately to short-term changes. This agility capability is becoming highly prized by the private sector. Starting from a framework of supply chain agility, this thesis analyses humanitarian methods and defines an agility maturity model aiming to measure and improve the agility capability of a supply chain. As agility often depends on the adequate balance between delivery capacity and needs, our second problemstatement aims to design a logistics network that can operate under high levels of uncertainty so that for a given level of service in terms of agility, efficiency is maximized. Our study quantifies the impact on costs of various decisions, such as network design, supply strategy or level of service.