ALa concurrence féroce entre les terminaux à conteneurs et la nécessité d’optimiser leur utilisation ont conduit les opérateurs de terminaux maritimes à l’élaboration et l’application d’une riche variété de politiques d’ordonnancement de postes à quai. Les exploitants des terminaux à conteneurs cherchent une politique d’ordonnancement de postes à quai qui, permet de réduire le délai de séjour de navires au port, d’augmenter le trafic et la compétitivité portuaires et conduit à une hausse des revenus, tout en maintenant la satisfaction des clients à un niveau optimal. Plusieurs questions se posent lors de la définition des meilleurs politiques d’ordonnancement pour chaque opérateur portuaire et la décision finale dépend de plusieurs facteurs dont : le type de la fonction du port (dédié d’un terminal multiutilisateurs, hub de transbordement, etc...), la taille et l’emplacement du port, la concurrence à proximité, le type d’accords contractuels avec les transporteurs maritimes, etc... Certaines de ces questions ont fait l’objet de recherches académiques, mais ils restent encore plusieurs attributs qui méritent d’être mieux étudiés et compris davantage pour que ces modèles reflètent l’état réel de la pratique de l'exploitationdes terminaux à conteneurs. Dans cette thèse, nous proposons deux modèles d’aide à la décision pour le problème d’allocation des postes à quai dans un terminal à conteneurs, dans les deux cas : statique et dynamique. Ces systèmes ont été modélisés en prenant en considération des contraintes réelles qui se posent pour l’environnement opérationnel d’un terminal à conteneurs. Les formulations et les solutions des modèles mathématiques, présentées ici, cherchent à planifier, de façon optimale, l’accostage des navires entrants dans un terminal à conteneurs. / The fierce competition between container terminals and the need to optimize their use led marine terminal operators in the development and applying a rich variety of scheduling policies stations dockside. The operators of container terminals seeking a scheduling policy berths which reduces the ship free time to port, increase traffic and port competitiveness and led to a rise income while maintaining customer satisfaction at optimal levels. Several questions arise when defining the best scheduling policies for each port operator and the final decision depends on several factors: the type of the port function (of a dedicated multi-user terminal, transhipment hub, etc ...), the size and location of the port, the competition nearby, the type of contractual arrangements with shippers, etc... Some of these issues were the subject of academic research, but they still more attributes that deserve to be better studied and understood more for these models reflect the real state of the practice of exploitation container terminals. In this thesis, we propose two models to assist the decision for the problem allocation of berths at a container terminal in both cases: static and dynamic. These systems were modeled taking into account real constraints that arise for the operational environment a container terminal. The formulations and solutions of mathematical models, presented here, looking to plan optimally, berthing incoming ships in a container terminal.

La problématique porte sur la façon dont les ports en général et le Terminal à conteneurs du Port de Beyrouth au Liban, en particulier, pourraient améliorer leur gestion et optimiser le fonctionnement de leurs opérations au quotidien. Nous avons également introduit la théorie de la structuration de Giddens qui est une théorie du social et des rapports sociaux, pour voir dans quelle mesure certains de ses principes pourraient être bénéfiques à notre étude.Le thème de la gestion d’un terminal à conteneurs et les failles qui résident dans sa gestion et qui nuisent à ses performances est un sujet qui n’a pas été traité en profondeur auparavant. Notre immersion dans cet environnement, à savoir le Terminal à conteneurs du Port de Beyrouth durant un an nous a permis de comprendre la véritable nature de ces problèmes ainsi que leurs sources.Notre présence sur le terrain nous a donné l'occasion de conduire une série d’entretiens avec les chefs de département afin de comprendre les lacunes et les obstacles auxquels ils font face et être en mesure de proposer des solutions adaptées à leurs problèmes par le biais de cette thèse.Nos entretiens avec les chefs de département ont eu pour but de recueillir pour chaque département une description du fonctionnement quotidien des opérations, les principaux problèmes et défis les plus récurrents auxquels ils font face afin de trouver les manières de les contrer.Cette thèse a pour but de dresser une liste de recommandations par département afin d’améliorer leur performance dans le futur et d’augmenter ainsi la performance globale du Terminal à conteneurs du Port de Beyrouth. / The problematic covers the way ports in general and the container terminal of the port of Beirut in Lebanon, in particular, manage and optimize the flow of their daily operations.We also included the theory of structuration of Giddens which is a social theory and a theory of social relations, to see how some of its principles could be valuable to our study.The subject of the management of a container terminal and the flaws that reside in its management and that affect its performance is an issue that has not been discussed in depth before. Our deep dive in the container terminal of Beirut port for a year has allowed us to understand the true nature of its problems and their sources.Our presence on the ground gave us the opportunity to conduct a series of meetings with heads of departments in order to understand the gaps and obstacles they face and be able to suggest solutions to their problems through this thesis.Our interviews with heads of departments were aimed at gathering for each department a description of the daily running of operations, the most recurrent problems and challenges they face and come up with possible ways to counter them.This thesis aimed to develop a list of recommendations by department in order to improve each department’s performance in the future and thereby increase the overall performance of the Beirut container terminal.

La thèse a étudiée en profondeur la problématique de gestion dun terminal à conteneurs. Utilisant tour à tour des techniques de simulation, des visites des terminaux (portuaires, intérieurs et secs) et des discussions avec les acteurs de la logistique en général, une définition de la gestion dun terminal à conteneurs est établie et les paramètres fonctionnels du terminal sont précisés. Partant des conclusions tirées des résultats des simulations des scenarios conçus et testés selon une méthodologie scientifique validée par des acteurs de la chaîne logistique de transport et des experts de la conteneurisation, la thèse établit que loptimisation de la gestion dun terminal à conteneurs ne doit plus être pensée en prenant le terminal comme étant un acteur isolé dans la chaîne logistique, mais plutôt comme faisant partie dun ensemble logistique quil faut optimiser de façon intégrée. La thèse introduit ainsi la théorie de la modélisation dans la chaîne logistique. Deux modèles sont identifiés dont le premier décrit le fonctionnement actuel de la chaîne logistique: Le modèle Client, et un nouveau modèle ou un nouveau mode de fonctionnement visant une logistique intégrée: Le modèle participatif. La thèse propose ensuite une plate forme des données logistiques spécialement conçue selon le modèle participatif. Testés avec des données des terminaux de la rangée Hambourg Le Havre, les résultats montrent quil est possible de réduire de 50% le temps de séjour des conteneurs aux terminaux maritimes avec comme conséquence une réduction dans les mêmes proportions de la congestion dans ces terminaux. Autres conclusions intéressantes: la réduction du temps passé par les moyens de transport de pré et post acheminement des conteneurs dans les ports, une meilleure utilisation des plates formes logistiques grâce à une meilleure programmation des activités de transport, une réduction des émissions de CO2 et une réduction de la congestion aux abords des plates formes logistiques et des ports. Finalement, la thèse montre quune intermodalité bien réfléchie est une source de croissance de la productivité et des revenus de tous les acteurs impliqués dans la chaîne de transport intermodal.

De nos jours, les plateformes portuaires cherchent à massifier leurs capacités de projection de conteneurs vers et à partir de leurs réseaux hinterland en misant sur les modes ferroviaires et fluviaux. Cela pour évacuer plus rapidement un volume quasi croissant de conteneurs livré par voie maritime et d’éviter les situations indésirables, tels que les situations d'asphyxie. De plus, les plateformes portuaires ont pris conscience que leur attractivité aux yeux des prestataires logistiques dépend non seulement de leur fiabilité et de leurs qualités nautiques mais également de leur capacité à offrir une desserte massifiée de leur hinterland. Contrairement à ce qui a pu être observé en Europe, la part du transport massifié a quasiment stagné au Havre dans les dernières années. A cet effet, le port du Havre a mis en place un terminal multimodal de conteneurs lié par rail et par voie navigable à un hinterland riche et dense en population (Bassin parisien, Marchés européens), et par des navettes ferroviaires aux autres terminaux maritimes du port Havre. L’intérêt économique et stratégique de ce nouveau terminal est de renforcer la position du Grand Port Maritime du Havre au niveau national, européen et mondial, et d’un point de vue écologique, diminuer l’utilisation excessive du routier en misant sur les modes moins polluants. Dans cette thèse, les efforts se focalisent sur la modélisation et la simulation du déroulement des opérations de manutention et d’allocation de ressources dans un terminal à conteneurs et particulièrement l’ordonnancement des portiques de manutention. Étant donné qu’un terminal à conteneurs est un système complexe, nous avons d’abord défini une démarche de modélisation qui facilite le processus de construction du modèle de simulation. Cette démarche est un processus itératif permettant de raffiner le modèle au fur et à mesure des étapes de développement réalisées. Les différentes étapes de développement sont liées par une série de diagrammes qui permet d’exprimer de façon claire les éléments et les relations formant le modèle de simulation. Ensuite, nous avons intégré dans notre modèle deux stratégies de non-croisement de portiques au niveau de la cour ferroviaire du terminal multimodal. Le but de ces stratégies est la minimisation des temps et des mouvements improductifs pour améliorer la performance et la productivité des portiques de manutention. La première stratégie est basée sur des règles de mouvement et sur la collaboration et coopération entre agents portiques. Tandis que la deuxième stratégie est basée sur une heuristique. Ces deux solutions ont été testées en utilisant l’outil de simulation AnyLogic et les résultats obtenus montrent la qualité de nos solutions. Concernant le problème d’ordonnancement des portiques de la cour fluviale, nous l’avons étudié en utilisant un couplage Optimisation-Simulation. Dans ce problème les temps de chargement et de déchargement de conteneurs et les temps de déplacement des portiques entre les baies sont considérés comme incertains. Le couplage est composé d’une méta-heuristique colonie de fourmis et d’un modèle de simulation à base d’agents. Chaque solution (une séquence de tâches) trouvée par l’algorithme d'optimisation est simulée et évaluée pour déterminer les nouvelles durées des tâches qui seront ensuite injectées comme données d’entrée de l’algorithme avant l’itération suivante. / Nowadays, seaports seek to achieve a better massification share of their hinterland transport by promoting rail and river connections in order to more rapidly evacuate increasing container traffic shipped by sea and to avoid landside congestion. Furthermore, the attractiveness of a seaport to shipping enterprises depends not only on its reliability and nautical qualities but also on its massified hinterland connection capacity. Contrary to what has been observed in Europe, the massification share of Le Havre seaport has stagnated in recent years. To overcome this situation, Le Havre Port Authority is putting into service a multimodal hub terminal. This terminal is linked only with massified modes to a rich and dense geographical regions (Ile de France, Lyon), and with rail shuttles to the maritime terminals of Le Havre seaport. The aim of this new terminal is to restrict the intensive use of roads and to provide a river connection to its maritime terminals (MTs) that do not include a river connection from the beginning. In this study, we focus on the modeling and the simulation of container terminal operations (planning, scheduling, handling …) and particularly crane scheduling in operating areas. Designing multi-agents based simulation models for the operation management of a complex and dynamic system is often a laborious and tedious task, which requires the definition of a modeling approach in order to simplify the design process. In this way, we defined a top-down approach with several steps of specification, conception, implementation and verification-validation. This approach is an iterative process that allows the model to become more complex and more detailed. In this thesis, we pay more attention to crane scheduling problem in operating areas. For the rail-rail transshipment yard of the multimodal terminal, we designed two anti-collision strategies that aim to minimize unproductive times and moves to improve crane productivity and to speed up freight train processing. These strategies are tested using multi-method simulation software (Anylogic) and the simulation results reveal that our solutions are very satisfactory and outperform other existing solutions. With regard the fluvial yard, the stochastic version of crane scheduling problem is studied. The problem is solved with a mixed Optimization-Simulation approach, where the loading and unloading times of containers and travel times of cranes between bays are considered uncertain. The used approach is composed of an Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic coupled to an agent-based simulation model. Each solution (a tasks sequence) found by the optimization algorithm is simulated and evaluated to determine the new tasks’ periods which will then be injected as input to the ACO algorithm before the next iteration. The coupling is executed until the difference between the last iterations is too low.