La gestion des changements d’ingénierie, appelée aussi ingénierie du changement, est un domaine de recherche qui s’intéresse à l’étude des changements et des modifications apportés par les concepteurs industriels sur un produit durant l’une des phases de son cycle de vie. Ces changements peuvent exister dans le cadre de renouvellement d’un produit dans un but d’amélioration ou de reconception. Dans la littérature, plusieurs méthodes et outils ont été mis en place pour évaluer l’impact d’un changement en utilisant les dépendances existantes entre les éléments d’un produit, prédire de façon efficace la propagation du changement et évaluer ensuite ses conséquences possibles. Mais aucun d’entre eux n’a tenté de caractériser la relation de dépendance sous la forme d’une fonction polynomiale, en plus des caractérisations classiques par valeurs qualitatives et quantitatives. Nous proposons donc, une nouvelle méthode pour générer les variations possibles d’un changement, afin de modéliser ces variations par paire sous formule analytique, d’étendre les variations par paire aux variations de plusieurs variables et de vérifier formellement la cohérence des résultats obtenus. Visuellement, un graphe de dépendance est construit oú les noeuds représentent les éléments de produit et les arcs portent les fonctions qui les relient. Nos résultats montrent que cette caractérisation fonctionnelle de la dépendance est instructive et permet une propagation de changement et une évaluation efficace. Un modèle géométrique 2D d’un vélo est utilisé pour illustrer l’approche proposée. / Engineering Change Management, also known as Change Engineering, is the research domain that focuses on the study of changes and modifications brought by industrial designers on a product during one of the phases of its life cycle. These changes can exist in the case of product renewal for improvement or re-design. In the literature, several methods and tools have proposed to assess the change impact using the existing dependencies between the product components, predict effectively the change propagation and then evaluate its possible consequences. However, none of them attempted to characterize the dependency relationship in the form of a polynomial function in addition to the qualitative and quantitative values. Therefore, we propose, a new method to generate change variations, in order to model these variations in pairs with an analytical formula, expand the variations in pairs to changes in several variables and formally check the consistency of the results obtained. Visually, a dependency graph is constructed where nodes represent the components of product and edges are the functions that connect them. Our results show that this functional characterization of dependency allows an effective assessment of change propagation. A bike with 2-D geometric model is used to illustrate the proposed approach.

Dans le présent travail, le concept de durabilité a été redéfini pour que la compréhension commune puisse être garantie. Un modèle d'évaluation du degré de durabilité d'une chaîne logistique existante a été conçu par la suite. Ce modèle a été testé de façon empirique à travers une étude de cas. En appliquant l'amélioration continue, il faut que cette évaluation soit suivie d'un processus de reconception de la chaîne logistique en question. Cependant, Il est important qu'une évaluation des risques soit réalisée auparavant. Pour cette raison, un modèle de quantification des risques a été développé. Le modèle peut considérer soit les risques débouchant sur une reconception, soit les risques dus à une reconception. Une étude de cas basée sur les risques débouchant sur une reconception de la chaîne logistique a été mise en place pour prouver l'applicabilité du modèle dans un environnement réel. Les résultats qui découlent du modèle doivent être considérés comme étant une aide à la décision / Ln the present work, the sustainabillty concept has been redeflned so that common understanding can be guaranteed. Subsequently, a model intended to evaluate an existent supply chain's overall degree of sustainability has been developed and empirically tested through a case study. Considering the approach of continuous improvement, this evaluation should be followed by a redesign of the considered supply chain. However, a risk assessment needs to be done ex-ante. Forthis reason, a risk Identification and quantification model has been evolved. This model may consider bath, the risks leading to the redesign process and the risks resultlng from the redesign phase. A case study, which considers the risks leading to a redesign phase, has been implemented so that the model's feasibility in a real business' environment can be proved. The model's outcomes must not be mistaken for ultimate results but need to be considered being a decision support for managers.

Les systèmes complexes à longue durée de service sont des systèmes de grande taille qui ont généralement un comportement stochastique. Dans cette thèse, nous étudions, particulièrement, un type de ces systèmes : le système de vélos en libre-service. Le principe de fonctionnement de ce service de transports est de disposer des vélos dans diverses stations de la ville. Les usagers viennent prendre des vélos pour effectuer un trajet et puis les déposent dans des stations quelconques.Comme la durée d’exploitation de ces systèmes est longue, de nouveaux besoins (par exemple l’attractivité de station) et une dégradation de performance peuvent survenir. Un outil d’aide à la décision est ainsi nécessaire pour analyser et améliorer la performance par des opérations de pilotage (p.ex. changement de la taille de flotte) ou de re-conception (p.ex. changement de la capacité d’une station). L’approche suivie, pour cette finalité, est la modélisation stochastique en utilisant un réseau de files d’attente possédant des files à capacités limitées et un mécanisme de blocage. La méthode de résolution du modèle proposé est définie dans les travaux de Kouvatsos (1994). Notre cas d’étude est un sous-réseau de 20 stations du système Vélib’ de Paris. L’analyse de la performance suite aux changements exogènes et aux opérations d’amélioration (pilotage et re-conception), nous a permis de déduire un ensemble de préconisations qui peuvent améliorer les performances du système. Comme la méthode de résolution de ce modèle possède une complexité importante, nous proposons une méthode d’agrégation des stations pour réduire la taille du problème en ayant des erreurs maîtrisables. Cette méthode est implémentée et évaluée pour un système particulier où tous les paramètres sont homogènes. Enfin, l’étude de cette méthode pour un système non-homogène et d’autres perspectives sont proposées pour étendre ces travaux de recherche. / Complex systems having a long period of service are large scale systems that typically have stochastic behavior. In this thesis, we study, in particular, one type of these systems: the Bike Sharing System. The operating principle of this transport service consists of a fleet of bikes disposed in various stations. The users come to take bicycles to use them for their trip and then bring them back in any stations.As these systems are supposed to operate for long periods, new requirements can overcome (eg. station attractiveness) and performance degradation may occur. A decision support tool is thus required to analyze and improve the performance by control operations (eg. fleet size change) or re-design (eg. changing the capacity of a station).The stochastic modeling approach is used through a network of queues with limited capacity queues and a blocking mechanism. The resolution method of the proposed model is defined in the research work of Kouvatsos (1994).The case study is a sub-network of 20 Vélib's stations in Paris. The performance analysis according to exogenous changes and improvement operations (control and re-design) allowed us to deduce recommendations that can improve the performance of the system.As the method of solving this model has a great complexity, we propose a method of aggregation of the stations to reduce the size of the problem by having controllable errors. This method is implemented and evaluated for a particular system where all the parameters are homogeneous. Finally, the study of this method for a non-homogeneous system and other perspectives are proposed to extend this research work.