Cette thèse porte sur l’optimisation de l’approvisionnement dans les zones géographiquement lointaines. Au moment de planifier des approvisionnements de matières premières ou de composants dans des pays lointains, la longue distance géographique entre l’acheteur et le fournisseur devient un enjeu essentiel à prendre en compte. Puisque le transport se fait souvent par la voie maritime, le délai d’approvisionnement est si long que les besoins peuvent évoluer pendant la longue période de livraison, ce qui peut engendrer un risque de rupture élevé. Cette thèse présente des approches adaptatives afin d’élaborer des plans d’approvisionnements lointains d’une manière rentable. Tout d’abord, nous proposons un cadre d’adaptation de la planification des approvisionnements lointains. Il déploie des techniques de prévision de la demande et des méthodes d’optimisation d’approvisionnements à horizon glissant. En utilisant ce cadre, nous transformons le problème de la planification sur l’horizon globale en plusieurs problèmes standards de lotissement avec demandes stochastiques sur des sous-horizons. Ce cadre permet aussi d’évaluer la performance sur une longue période des méthodes utilisées. Nous considérons ensuite la planification optimale d’approvisionnement sur les sous-horizons. Deux hypothèses de ruptures de stocks sont considérées: livraison tardive et vente perdue (ou sous-traitance). Nous développons des approches optimales ou quasi-optimales pour faire des plans d’approvisionnement tout en minimisant les coûts totaux prévus de commande, de stockage et de rupture sur les sous-horizons. Les méthodes proposées peuvent servir de repères pour évaluer d’autres méthodes. Pour chaque hypothèse, nous menons des expériences numériques pour évaluer les algorithmes développés et les approches adaptatives de planification globales. Les résultats expérimentaux montrent bien leur efficacité. / This research discusses procurement planning problems engaged in global sourcing. The main difficulty is caused by the geographically long distance between buyer and supplier, which results in long lead times when maritime transport is used. Customer demands of finished products usually evolve during the shipment, thus extra costs will be produced due to unpredictable overstocks or stockouts. This thesis presents adaptive planning approaches to make adequate long-distance procurement plans in a cost-efficient manner. Firstly, an adaptive procurement planning framework is presented. The framework deploys demand forecasting and optimal planning in a rolling horizon scheme. In each subhorizon, demands are assumed to follow some known distribution patterns, while the distribution parameters will be estimated based on up-to-date demand forecasts and forecast accuracy. Then a portable processing module is presented to transform the sub-horizon planning problem into an equivalent standard lot-sizing problem with stochastic demands.Secondly, optimal or near-optimal procurement planning methods are developed to minimize expected total costs including setup, inventory holding and stockout penalty in subhorizons. Two extreme stockout assumptions are considered: backorder and lost sale (or outsourcing). The proposed methods can serve as benchmarks to evaluate other methods. Numerical tests have validated the high efficiency and effectiveness of both sub-horizon planning methods and the overall adaptive planning approaches.