La Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) est couramment utilisée pour modéliser des problèmes d'optimisation du monde industriel, de par la facilité à modéliser des problèmes complexes d'optimisation et par l’existence d’une résolution générique par l'algorithme de Branch&Bound (B&B). La résolution B&B est souvent limitée pour des problèmes de taille réelle, les méthodes heuristiques sont alors utilisées pour trouver des solutions de bonne qualité sans avoir de preuve d'optimalité. Cette thèse étudie les limites de la résolution exacte et des heuristiques sur des problèmes industriels d'EDF, en vue de leur insertion dans le processus décisionnel opérationnel. L'application principale concerne la planification des arrêts de maintenance et de rechargement des centrales nucléaires, sujet du Challenge ROADEF 2010. Nous avons aussi traité un problème de production journalière d'un parc thermique à flammes. La méthodologie suivie est analogue pour les deux cas. On modélise tout d'abord le problème avec une formulation compacte PLNE, pour en analyser les limites de la résolution frontale, avant d’envisager des méthodes de décomposition. On dérive ensuite les méthodes exactes en matheuristiques pour résoudre des instances de taille réelle. Dans cette optique, l'hybridation de Variable Neighborhood Search (VNS) avec des voisinages définis par PLNE a donné des résultats très probants sur les deux problèmes en termes de qualités de solutions. Le fait d'avoir travaillé avec des méthodes exactes a permis également de chiffrer l'impact d'hypothèses de résolutions, de répondre à des considérations opérationnelles, mais également d'obtenir des bornes inférieures. / Mixed Integer Linear Programming (MILP) is a very popular and useful framework to model industrial optimization problems. This success is due to the facility to model complex optimization problems, the work can be focused on modeling, with a black box generic resolution to optimality with Branch&Bound (B&B) algorithm, or with a specialized decomposition algorithm. If MILP made lots of progresses on the last decades, it is often not sufficient to tackle real world size instances. In such cases, heuristic methods are commonly used to find good quality solutions, without any guarantee to reach the optimum and any proven bound to the optimum. Our work focus on two complex optimization problems from energy management. First application is a discretized daily Unit Commitment Problem of thermal units with specific dynamic constraints. Second application comes from the EURO/ROADEF 2010 challenge, scheduling problem of nuclear power plants' outages for maintenances and refueling. In both cases the methodology was first to model efficiently the considered problem with a MILP compact formulation, and analyze the frontal resolution's limits with B&B. Decomposition methods could also be investigated, before the exact methods are derived in a matheuristic, to be able to tackle real size instances. In particular, Variable Neighborhood Search (VNS) with MILP neighborhoods gave outstanding results on our problems. Our work allowed to estimate the impacts of usual and natural hypothesis. Furthermore, we derived dual bounds for these optimizations problems.

L'incertitude a été toujours présente dans les problèmes d'optimisation. Dans ce travail, nous nous intéressons aux problèmes d'optimisation multi-niveaux où l'incertitude apparaît très naturellement. Les problèmes d'optimisation multi-niveaux avec incertitude ont suscité un intérêt à la fois théorique et pratique. L'optimisation robuste fait partie des méthodes les plus étudiées pour traiter ces problèmes. En optimisation robuste, nous cherchons une solution qui optimise la fonction objective pour le pire scénario appartenant à un ensemble d'incertitude donné. Les problèmes d'optimisation robuste multi-niveaux sont difficiles à résoudre, même de façon heuristique. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes d'optimisation robuste à travers le prisme des méthodes de décomposition. Ces méthodes décomposent le problème en un problème maître (MP) et plusieurs problèmes satellites de séparation (AP). Dans ce contexte, les solutions et les relaxations heuristiques ont une importance particulière. Même pour les problèmes d'optimisation combinatoires, les relaxations sont importantes pour analyser l'écart de l'optimalité des solutions heuristiques. Un autre aspect important est l'utilisation des heuristiques comme integrés dans une méthode exacte. Les principales contributions de ce travail sont les suivantes. Premièrement, nous proposons une nouvelle relaxation pour les problèmes multi-niveaux basée sur l’approche dite d’information parfaite dans le domaine de l’optimisation stochastique. L'idée principale derrière cette méthode est d'éliminer les contraintes de non anticipativité du modèle pour obtenir un problème plus simple. Nous pouvons ensuite fournir des algorithmes combinatoires ad-hoc et des formulations de programmation mixte en nombres entiers compactes pour ce problème. Deuxièmement, nous proposons de nouveaux algorithmes de programmation dynamique pour résoudre les problèmes satellites apparaissant dans une classe spécifique de problèmes robustes pour un ensemble d'incertitude de type budget. Ce type d'incertitude est basé sur le nombre maximum d'écarts autorisés et leur taille. Ces algorithmes peuvent être appliqués à des problèmes de lot-sizing et à des problèmes de tournées de véhicules. Enfin, nous proposons un modèle robuste pour un problème lié à l’installation équitable de capteurs. Ce modèle fait le lien entre l'optimisation robuste et l'optimisation stochastique avec contraintes probabilistes ambigües. / Uncertainty has always been present in optimization problems, and it arises even more severely in multistage optimization problems. Multistage optimization problems underuncertainty have attracted interest from both the theoretical and the practical level.Robust optimization stands among the most established methodologies for dealing with such problems. In robust optimization, we look for a solution that optimizes the objective function for the worst possible scenario, in a given uncertainty set. Robust multi-stage optimization problems are hard to solve even heuristically. In this thesis, we address robust optimization problems through the lens of decompositions methods. These methods are based on the decomposition of the robust problem into a master problem (MP) and several adversarial separation problems (APs). The master problem contains the original robust constraints, however, written only for finite numbers of scenarios. Additional scenarios are generated on the y by solving the APs. In this context, heuristic solutions and relaxations have a particular importance. Similarly to combinatorial optimization problems, relaxations are important to analyze the optimality gap of heuristic solutions. Heuristic solutions represent a substantial gain from the computational viewpoint, especially when used to solve the separation problem. Because the adversarial problems must be solved several times, good heuristic solution may avoid the exact solution of the APs. The main contributions of this work are three-fold. First, we propose a new relaxation for multi-stage problems based on the approach named perfect information in the field of stochastic optimization. The main idea behind this method is to remove nonanticipativity constraints from the model to obtain a simpler problem for which we can provide ad-hoc combinatorial algorithms and compact mixed integer programming formulations. Second, we propose new dynamic programming algorithms to solve the APs for robust problems involving budgeted uncertainty, which are based on the maximum number of deviations allowed and on the size of the deviations. These algorithms can be applied to lot-sizing problems and vehicle routing problems among others. Finally, we study the robust equitable sensor location problem. We make the connection between the robust optimization and the stochastic programming with ambiguous probabilistic constraints. We propose linear models for several variants of the problem together withnumerical results.