La logistique de gestion de crise fait de plus en plus parler d'elle. En effet, que ce soit au sujet de conflits géopolitiques ou de catastrophes naturelles, ou encore lorsqu'il s'agit d'urgences de proximité, on ne peut plus passer à côté de la gestion de crise pour faire face à des faits internationaux ou nationaux. La logistique de gestion de crise œuvre pour que les secours soient optimisés et que l'aide et le ravitaillement en nourriture, eau, médicaments, soit apportés rapidement aux zones sinistrées. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse, dans le cadre d'une coopération avec le département logistique d'EADS, visent à apporter une réponse à ces défis. Nous présentons, dans ce contexte, des solutions basées sur une approche de modélisation, optimisation et simulation orientée agents de flux logistiques. Les problèmes de gestion de flux abordés nous ont permis d'étudier et développer trois volets d'investigation : un module d'aide au positionnement des zones logistiques qui permet de minimiser les distances entre les zones et d'optimiser leurs nombre et ce pour une meilleure circulation des flux, une approche innovante pour l'ordonnancement distribué des tâches de livraison qui permet d'apporter une solution à un problème de gestion des flux fortement distribué, et finalement un agent holonique qui permet de fournir une estimation de la consommation à venir d'un site logistique, en alliant l'expertise des logisticiens aux modèles à base de logique floue. Pour démontrer l'efficacité des approches utilisées, un démonstrateur baptisé OBAC (Optimisation à Base d'Agents Communicants) a été réalisé, intégrant toutes ces approches et applications militaires

La logistique de gestion de crise fait de plus en plus parler d’elle. En effet, que ce soit au sujet de conflits géopolitiques ou de catastrophes naturelles, ou encore lorsqu’il s’agit d’urgences de proximité, on ne peut plus passer à côté de la gestion de crise pour faire face à des faits internationaux ou nationaux. La logistique de gestion de crise œuvre pour que les secours soient optimisés et que l’aide et le ravitaillement en nourriture, eau, médicaments, soit apportés rapidement aux zones sinistrées. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse, dans le cadre d’une coopération avec le département logistique d’EADS, visent à apporter une réponse à ces défis. Nous présentons, dans ce contexte, des solutions basées sur une approche de modélisation, optimisation et simulation orientée agents de flux logistiques. Les problèmes de gestion de flux abordés nous ont permis d’étudier et développer trois volets d’investigation : un module d’aide au positionnement des zones logistiques qui permet de minimiser les distances entre les zones et d’optimiser leurs nombre et ce pour une meilleure circulation des flux, une approche innovante pour l’ordonnancement distribué des tâches de livraison qui permet d’apporter une solution à un problème de gestion des flux fortement distribué, et finalement un agent holonique qui permet de fournir une estimation de la consommation à venir d’un site logistique, en alliant l’expertise des logisticiens aux modèles à base de logique floue. Pour démontrer l’efficacité des approches utilisées, un démonstrateur baptisé OBAC (Optimisation à Base d’Agents Communicants) a été réalisé, intégrant toutes ces approches et applications militaires / Nowadays, crisis management logistics is facing new challenges. Indeed, geopolitical conflicts, natural disasters or emergencies can cause big damages and so require rapid and effective response. Due to their sudden occurrence, we are countering a high disturbances context: a Crisis Management Supply Chain (CMSC). Working in such an uncertain environment incites to be equipped with optimization and cooperation mechanisms assuring all the chain actors satisfaction, while acting in a collective way to reach a common objective: the crisis management.In this thesis, we focus on the definition of a modeling approach and an agent-based simulation of the Crisis Management Supply Chain. We propose a decision support system that deals with three problems: the optimal positioning of logistics zones to facilitate the flows circulation, an innovative method for solving a highly-distributed delivery scheduling problem, based on a multi-agent system, for the distribution of relief materials (food, water, clothes, etc.) to the areas affected by the disaster, and finally a need estimating agent to give an accurate forecast of resources’ consumption in the logistic zones. Blending the agent paradigm with the optimization technics helped reach our goals of implementing a large-scale decision support system. The simulation results highlight our contributions