Cette thèse CIFRE s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre Acta-Mobilier, fabricant de façades laquées haut de gamme, et le Centre de Recherche en Automatique Nancy. L’idée est de tirer parti du concept de Système Contrôlé par le Produit dans un environnement industriel perturbé par de nombreuses boucles de production et par un taux de reprises (non-qualités) non négligeable engendrant des pertes de pièces, le non-respect des délais, des charges de travail instables, etc… le lien impossible entre le produit et un identifiant infotronique rendant en plus la traçabilité difficile. Les travaux sur l’ordonnancement et son optimisation sont freinés par ces perturbations sur la chaîne de production qui rendent les plannings intenables. Le traitement prioritaire des pièces défectueuses permet d’assurer un taux de service qui reste remarquable au regard du pourcentage de pièces à réparer. Mais cela engendre aussi des pertes de pièces qui empêchent la livraison complète de la commande. La problématique scientifique s’articule autour du pilotage des flux dans un contexte de production perturbé par les reprises et de la maîtrise de la qualité en évaluant son impact sur l’engorgement. L’enjeu de maîtrise de la qualité a été abordé à l’aide de réseaux de neurones capables de prévoir l’apparition du défaut auquel ils sont dédiés en fonction des paramètres de production et environnementaux. Cette anticipation permet de proposer une alternative de programme à utiliser ou à reporter la planification de la tâche. L’adaptation du modèle de prévision aux dérives du modèle physique au comportement considéré comme nerveux est réalisée « en-ligne » à l’aide de cartes de contrôle qui permettent de détecter la dérive et sa date de début. Malgré cette simplification des flux, le pilotage reste complexe en raison des boucles normales de production et des non qualités résiduelles. Il existe différents états de saturation du système pour lesquels la règle de pilotage la plus adaptée n’est pas toujours la même. Cette analyse est présentée sous forme de cartographie en deux dimensions dont chacun des axes présente un indicateur clé du taux de non-qualité et/ou de la perturbation des flux. Même si, contrairement aux algorithmes, la règle de pilotage la mieux adaptée ne sera pas toujours mise en évidence, cette cartographie présente d’autres avantages tels que la simplification du pilotage, la possibilité pour tous les utilisateurs d’avoir l’information importante sur l’état de l’atelier en un coup d’oeil, ou encore la nécessité d’homogénéisation sur la globalité de l’unité de production. Dans ce contexte, le container intelligent offre des perspectives intéressantes avec la volonté de tracer un groupe de produits ayant la même gamme de fabrication plutôt que des produits un à un, de partager des informations telles que sa date de livraison, son degré d’urgence, de connaître quels chemins ils doivent emprunter dans l’atelier et quelles sont les alternatives possibles ou encore de communiquer avec les machines et les autres systèmes dont celui de prévision de la qualité et retenir des informations au fil de la fabrication des produits. Le système proposé est donc interactif ou le conteneur est au coeur de la décision. Il signale sa présence au système d’ordonnancement seulement si les conditions qualité sont réunies, permettant ainsi de simplifier son travail autorisant alors un simple algorithme traditionnel de programmation linéaire à réaliser cette tâche particulièrement compliquée au premier abord. C’est en revanche à la charge de l’ordonnanceur de s’assurer de la règle de pilotage à utiliser et de demander les informations correspondantes aux lots disponibles. La contribution de cette thèse est donc une méthodologie de simplification de problèmes complexes par une répartition des tâches entre différents sous-systèmes acteurs appliquée au cas d’une entreprise de fabrication de façades de cuisine laquées haut de gamme / Centre de Recherche en Automatique de Nancy. The idea is to take advantage of Product Driven System in an industrial environment disturbed by many loops and a rework rate (non quality) causing significant loss of products, non-compliance deadlines, unstable workloads, etc ... impossible link between the product and identifying infotronic lead to more difficult traceability. Work on scheduling and optimization are hampered by these disturbances on the production line that make them untenable schedules. Priority processing on defective products ensures a service rate that remains outstanding compared to the percentage of products to repair. But it also leads to loss of products that prevent the full delivery of the order. The scientific problem revolves around the control of flow in a production context disturbed by the loops and the quality level by assessing its impact on congestion. The quality-control issue has been addressed by using neural networks that can predict the occurrence of the defect to which they are dedicated from production and environmental parameters. This anticipation allows us to offer a program alternative to use or to plan to postpone the task. The adaptation of the forecasting model to the drift of the physical model with a behavior regarded as nervous is made "on line" using control charts that detect drift and its start date. Despite this simplification of flows, the flow control remains complex due to normal production loops and residual nonqualities. There are different system saturation states for which the most suitable control rule is not always the same. This analysis is presented in a two-dimensional mapping which each axis has a key indicator on non-quality rate and / or disruption of flows. Although, unlike algorithms, the most suitable control rule will not always be highlighted, this mapping has other advantages such as the simplification of the control, the ability for all users to have important information about the workshop state, or the need for homogenization of the global state of the production unit. In this context, the intelligent container offers interesting perspectives with the will to trace a group of products with the same rooting sheet rather than products one by one, to share information such as its delivery date, the urgency degree, to know what paths they should take and what are the possible alternatives or to communicate with other machines and systems including the quality forecasting system and retain information over the manufacture of the products. The proposed system is so interactive where container is at the heart of the decision. It reported his presence to scheduling system only if the quality system requirements are met, and simplify this work while allowing a traditional linear algorithm to achieve this task seen as particularly complicated at first. It is however the responsibility of the scheduler to ensure the pilot rule to use and request the relevant information available to the lots. The contribution of this thesis is a methodology to simplify complex problems by a division of work between different subsystems actors applied to the case of a manufacturer of high-finished lacquered panels