A travers cette thèse, nous nous intéressons au secteur industriel du textile. Les acteurs de ce secteur, qui se caractérise souvent par des chaînes logistiques internationales, doivent s'adapter à une demande dynamique pour des produits de courte durée de vie. Ces spécificités renforcent la nécessité de s'imposer dans un environnement très concurrentiel par une maîtrise des coûts et des ressources de production et logistique ainsi que par une bonne connaissance du marché auquel il faut savoir sans cesse s'adapter. Dans cette thèse, en s'inspirant du contexte d'un industriel tunisien du textile, nous nous focalisons sur l'optimisation, par la programmation mathématique, de la planification de la production et de la distribution des produits. Ces décisions reviennent à l'industriel qui fournit des clients nationaux et internationaux. Il s'engage auprès d'eux à répondre à deux types de commandes : (i) des commandes de mise en place des collections à venir, souvent de délais longs et (ii) des commandes de réassort, souvent de délais très courts, pour les collections en cours de vente. Nous proposons une méthode de planification qui optimise, à la fois, les décisions de production et de distribution de produits. Cette méthode se caractérise par une anticipation d'une certaine flexibilité dans le plan de production tactique pour mieux absorber les commandes de réassort dans le plan opérationnel. Grâce aux données fournies par notre partenaire industriel, nous étions en mesure de démontrer qu'une telle approche permet des économies de coûts remarquables, allant jusqu'à 10% pour le cas étudié. Nous supposons dans un second temps qu'un accord de partenariat permettait à l'industriel d'avoir accès à l'information sur l'évolution de la demande pour les produits en cours de vente chez ses clients. Il peut alors mobiliser cette information pour établir des modèles de prévision et les utiliser pour anticiper au mieux la flexibilité a priori des plannings de production. Sous cette hypothèse, nous démontrons que l'industriel peut réaliser un gain sur les coûts totaux d'environ 15%. Le travail de cette thèse a trouvé une application et une validation grâce aux données fournies par un acteur de l'industrie du textile. Nous montrons néanmoins qu'il est largement valable pour des contextes industriels différents.

A travers cette thèse, nous nous intéressons au secteur industriel du textile. Les acteurs de ce secteur, qui se caractérise souvent par des chaînes logistiques internationales, doivent s’adapter à une demande dynamique pour des produits de courte durée de vie. Ces spécificités renforcent la nécessité de s’imposer dans un environnement très concurrentiel par une maîtrise des coûts et des ressources de production et logistique ainsi que par une bonne connaissance du marché auquel il faut savoir sans cesse s’adapter. Dans cette thèse, en s’inspirant du contexte d’un industriel tunisien du textile, nous nous focalisons sur l’optimisation, par la programmation mathématique, de la planification de la production et de la distribution des produits. Ces décisions reviennent à l’industriel qui fournit des clients nationaux et internationaux. Il s’engage auprès d’eux à répondre à deux types de commandes : (i) des commandes de mise en place des collections à venir, souvent de délais longs et (ii) des commandes de réassort, souvent de délais très courts, pour les collections en cours de vente. Nous proposons une méthode de planification qui optimise, à la fois, les décisions de production et de distribution de produits. Cette méthode se caractérise par une anticipation d’une certaine flexibilité dans le plan de production tactique pour mieux absorber les commandes de réassort dans le plan opérationnel. Grâce aux données fournies par notre partenaire industriel, nous étions en mesure de démontrer qu’une telle approche permet des économies de coûts remarquables, allant jusqu’à 10% pour le cas étudié. Nous supposons dans un second temps qu’un accord de partenariat permettait à l’industriel d’avoir accès à l’information sur l’évolution de la demande pour les produits en cours de vente chez ses clients. Il peut alors mobiliser cette information pour établir des modèles de prévision et les utiliser pour anticiper au mieux la flexibilité a priori des plannings de production. Sous cette hypothèse, nous démontrons que l’industriel peut réaliser un gain sur les coûts totaux d’environ 15%. Le travail de cette thèse a trouvé une application et une validation grâce aux données fournies par un acteur de l’industrie du textile. Nous montrons néanmoins qu’il est largement valable pour des contextes industriels différents. / Through this thesis, we are interested in the textile industry. The actors in this field of industry, which is often characterized by global supply chains, must adapt to a dynamic demand for short-life-cycle products. These characteristics reinforce the need to be imperative in a highly competitive environment by controlling costs and resources of production and logistics and by having a good knowledge of the market to which it is necessary to constantly know how to adapt. In this thesis, basing on the context of a Tunisian textile industry, we focus on production and distribution planning using mathematical programming. These decisions are made by the manufacturer who provides local and overseas retailers. He is fully committed to meet two types of orders: (i) pre-season orders of future collections, often with a large delivery lead time and (ii) replenishment orders, often with shorter due dates, occurring over the season to fill in stock outs or to replace unsold products. We propose an integrated planning method that optimizes both the production and distribution decisions. This method is characterized by an anticipation of some flexibility in the tactical production plan to better place the unplanned and urgent newly arrived demands at the operational level. Using the data provided by our industrial partner, we were able to demonstrate that such an approach allows remarkable cost savings, reaching 10% for the cases studied. Then, we assume that a partnership agreement has allowed the manufacturer to follow the evolution of demand information concerning the products being sold to their retailers. They can then use this information to build forecast model to anticipate at best the flexibility a priori of production plans. Under this assumption, we demonstrate that a cost cutting of 15% is attained. The work of this thesis was validated by data provided by a Tunisian textile-apparel company. We show, however, that it can be widely applied to different industrial contexts.

Au cours des années récentes, les véhicules électriques sont revenus sur le devant de la scène des politiques publiques en matière de transport. Considérés comme un remède possible à diverses préoccupations pressantes des pouvoirs publics, ils bénéficient d'un soutien croissant de leur part. De telles mesures de soutien demeurent contestées : en effet, leur impact sur le décollage effectif des ventes, leur soutenabilité, leur utilité et leur justification sont loin d'aller de soi. Cette étude vise à éclairer l'impact des politiques publiques destinées à influencer la demande sur i) le taux de pénétration des véhicules électriques auprès des ménages français, et ii) les finances publiques. Dans un premier temps sera brossé le tableau du contexte dans lequel les véhicules électriques ont vocation à se développer. Il sera proposé un panorama large des opportunités potentielles offertes par l'introduction des véhicules électriques. Une revue internationale des politiques publiques est conduite, qui décrit les leviers de politique publique qui sont aujourd'hui actionnés en soutien au véhicule électrique de par le monde. L'accent y est mis sur les mesures destinées à agir sur la demande. Des conclusions préliminaires seront proposées sur l'efficacité de ces mesures au regard des taux observés de pénétration du véhicule électrique. Dans un deuxième temps, l'étude s'attache à évaluer le marché potentiel des véhicules électriques auprès des ménages français. L'analyse porte non seulement sur les déterminants financiers de la demande, mais aussi sur les obstacles socio-économiques à l'adoption des véhicules électriques par ces ménages. S'appuyant sur une analyse par scénarios qui permet de rendre compte des nombreuses incertitudes relatives aux évolutions à prévoir des véhicules, des coûts et des tendances de marché, une prévision du potentiel de demande à l'horizon 2023 est avancée. L'approche désagrégée qui est appliquée à partir de la base de données de l'Enquête Nationale Transports et Déplacements 2007/2008 permet d'identifier les combinaisons de instruments financiers de politique publique les plus à même de garantir certains niveaux de pénétration du véhicule électrique dans la prochaine décennie. Enfin, l'impact sur les finances publiques du remplacement d'un véhicule conventionnel par un véhicule électrique est étudié. L'analyse porte à la fois sur les phases de production et d'usage du véhicule. Le modèle d'évaluation développé à cet effet tient compte des impacts directs et indirects sur les finances publiques. Sont pris en compte les subventions directes à l'achat, les allègements fiscaux, les recettes fiscales, ainsi que les effets sur l'emploi. Les conclusions et observations tirées de l'étude permettent de formuler diverses suggestions à l'attention des constructeurs automobiles et des décideurs publics affichant la volonté de soutenir l'essor du véhicule électrique / In recent years, electric vehicles have come to the forefront of public transport policies. They are seen as remedy for various pressing public concerns and are thus increasingly benefiting from supportive policy measures. Such measures remain contested: their impact on actual vehicle uptake rates, their sustainability, usefulness and justification are far from being self-evident. This study aims at uncovering the effect of financial demand-side public policy measures on i) the uptake rate of electric vehicles among private households in France, and ii) the public budget. First, the context within which electric vehicles are to evolve is sketched. A comprehensive overview of the potential opportunities that come with the introduction of electric vehicles is given. An international policy review depicts public policy levers that are currently deployed in order to support the uptake of electric vehicles. A focus is put on financial demand-side measures. Preliminary conclusions on their effectiveness with regards to observed electric vehicle uptake rates in the various countries reviewed are drawn. Next, the potential market for electric vehicles among French households is explored. Besides financial aspects, socio-economic obstacles to electric vehicle uptake among private households are analysed. With the aid of scenario analysis that accounts for the many uncertainties with regards to future vehicle developments, costs and market trends, a forecast of the electric vehicles' potential up until 2023 is given. The applied disaggregate approach based on the database of the French National Transport Survey 2007/2008 allows identifying the most promising sets of financial public policy measures that are likely to guarantee certain electric vehicle uptake rates over the next decade. Lastly, the effect of replacing one conventional vehicle by one electric vehicle on the public budget is investigated. Both, vehicle manufacture and use aspects are considered. The set up valuation model hereby accounts for direct and indirect financial impacts on the public budget. These comprise direct purchase subsidies, tax breaks, and tax income, as well as effects of changing employment situations that alter the amount of social contributions and unemployment benefits .The study's findings and considerations allow for various suggestions for vehicle manufacturers and policy makers willing to support the uptake of electric vehicles. These are listed in the conclusions section which also sketches directions for further research

Plus encore que par le passé, la maîtrise de la mobilité urbaine constitue un enjeu majeur pour la collectivité. Cet enjeu se décline à travers les trois dimensions de la mobilité durable : économique, environnementale et sociale. Afin d'éclairer ces enjeux, il est nécessaire de développer des outils permettant de mesurer, d'analyser et de simuler les conséquences des diverses mesures de politiques urbaines sur la mobilité. Les travaux du LET se positionnent autour de ces questions et c'est dans ce cadre que nous avons développé nos travaux de recherche.<br /><br />Cette réflexion sur les outils (analyse des comportements, méthode de production de données, modélisation) a été complétée par une analyse des politiques de déplacements urbains. Elle a été conduite notamment à travers une comparaison des politiques de déplacements urbains menées dans plusieurs agglomérations européennes.<br /><br />Ce rapport d'habilitation permet de clarifier et d'expliciter ces différentes dimensions développées tout à la fois au niveau de l'activité de recherche et au niveau de l'activité d'enseignement. Il constitue à ce titre un apport original qui devrait servir de base à la publication d'un manuel de prévision de la demande de transport, occupant ainsi un espace plutôt délaissé au sein des publications de langue française.

Le marché des véhicules électriques est animé par une dynamique très positive. Il s'agit cependant essentiellement d'un marché de niche. Il est donc légitime de s’interroger quant à son avenir.D'une part, cette dynamique est portée par de fortes préoccupations environnementales et bénéficie d'un large soutien des autorités publiques. Les constructeurs automobiles ont ces dernières années fortement investi dans cette technologie, les progrès technologiques sont rapides et offrent des perspectives intéressantes.D'autre part, des subventions conséquentes sont aujourd’hui nécessaires pour permettre aux véhicules électriques d’être compétitifs. Il est inévitable que ces subventions diminuent si le marché grandit. Deux mécanismes opposés sont donc en jeu et rendent incertain le développement du marché des véhicules électriques pour les années à venir.Notre recherche propose d'analyser ces mécanismes pour les véhicules utilitaires légers, et plus particulièrement pour le transport urbain de marchandises. Les besoins des entreprises de transport de marchandises sont évalués à travers une quarantaine d'entretiens, menés dans quatre pays européens et analysés à la lumière de la théorie de la diffusion de l'innovation. Ces entretiens mettent en évidence les obstacles opérationnels et économiques à l'utilisation de véhicules électriques, qui sont liés à la technologie elle-même mais aussi à sa nouveauté.Une approche quantitative complète cette étude. Elle s’appuie sur un modèle de prédiction de parts de marché, qui quantifie la façon dont les contraintes économiques et opérationnelles évoluent avec les développements technologiques. Ces contraintes sont mesurées par deux indicateurs: l'adéquation de l'autonomie du véhicule avec son usage et les comparaisons de coûts totaux de possession (TCO). Une originalité du modèle est qu’il traite le montant des subventions à l’achat d’un véhicule électrique comme une variable endogène, qui s’adapte dynamiquement aux évolutions du marché.Afin de compenser le manque de données disponibles sur les usages des véhicules utilitaires, un modèle statistique a été développé. Ce modèle permet d’exploiter au mieux les données d'une enquête sur les véhicules utilitaires légers en France, menée par le service de la donnée et des études statistiques (SDES) du Ministère de la Transition Écologique et Solidaire / Freight transport. The needs of freight transport companies are assessed through some forty interviews conducted in four European countries and analyzed in the light of innovation diffusion theory. These interviews highlight the operational and economic obstacles to the use of electric vehicles, which are linked to the technology itself but also to its novelty.A quantitative approach completes this study. It is based on a market share prediction model, which quantifies how economic and operational constraints evolve with technological developments. These constraints are measured by two indicators: the vehicle's range adequacy given its use and total cost of ownership (TCO) comparisons. An original feature of the model is that it treats the amount of subsidies for the purchase of an electric vehicle as an endogenous variable that dynamically adapts to market developments.In order to compensate for the lack of available data on commercial vehicle uses, a statistical model has been developed. This model makes the best use of data from a survey on light commercial vehicles in France, conducted by the statistical department of the Ministry of the Environment (SDES).These analyses confirm that the development of the electric vehicle market is not certain and that it is currently extremely dependent on public support. Even in scenarios of continued financial support from public administrations, exponential market growth is unlikely. Rather, the market will grow slowly for many years to come, the time for technology to overcome its8dependence on public financial support. For example, our reference scenario forecasts a 13% market share for electric vans in 2032

L'objectif principal de cette recherche est d'analyser les effets de l'agrégation sur la prévision de la demande. Cet effet est examiné par l'analyse mathématique et l’étude de simulation. L'analyse est complétée en examinant les résultats sur un ensemble de données réelles. Dans la première partie de cette étude, l'impact de l'agrégation temporelle sur la prévision de la demande a été évalué. En suite, Dans la deuxième partie de cette recherche, l'efficacité des approches BU(Bottom-Up) et TD (Top-Down) est analytiquement évaluée pour prévoir la demande au niveau agrégé et désagrégé. Nous supposons que la série désagrégée suit soit un processus moyenne mobile intégrée d’ordre un, ARIMA (0,1,1), soit un processus autoregressif moyenne mobile d’ordre un, ARIMA (1,0,1) avec leur cas spéciales. / Demand forecasting performance is subject to the uncertainty underlying the time series an organisation is dealing with. There are many approaches that may be used to reduce demand uncertainty and consequently improve the forecasting (and inventory control) performance. An intuitively appealing such approach that is known to be effective is demand aggregation. One approach is to aggregate demand in lower-frequency ‘time buckets’. Such an approach is often referred to, in the academic literature, as temporal aggregation. Another approach discussed in the literature is that associated with cross-sectional aggregation, which involves aggregating different time series to obtain higher level forecasts.This research discusses whether it is appropriate to use the original (not aggregated) data to generate a forecast or one should rather aggregate data first and then generate a forecast. This Ph.D. thesis reveals the conditions under which each approach leads to a superior performance as judged based on forecast accuracy. Throughout this work, it is assumed that the underlying structure of the demand time series follows an AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) process.In the first part of our1 research, the effect of temporal aggregation on demand forecasting is analysed. It is assumed that the non-aggregate demand follows an autoregressive moving average process of order one, ARMA(1,1). Additionally, the associated special cases of a first-order autoregressive process, AR(1) and a moving average process of order one, MA(1) are also considered, and a Single Exponential Smoothing (SES) procedure is used to forecast demand. These demand processes are often encountered in practice and SES is one of the standard estimators used in industry. Theoretical Mean Squared Error expressions are derived for the aggregate and the non-aggregate demand in order to contrast the relevant forecasting performances. The theoretical analysis is validated by an extensive numerical investigation and experimentation with an empirical dataset. The results indicate that performance improvements achieved through the aggregation approach are a function of the aggregation level, the smoothing constant value used for SES and the process parameters.In the second part of our research, the effect of cross-sectional aggregation on demand forecasting is evaluated. More specifically, the relative effectiveness of top-down (TD) and bottom-up (BU) approaches are compared for forecasting the aggregate and sub-aggregate demands. It is assumed that that the sub-aggregate demand follows either a ARMA(1,1) or a non-stationary Integrated Moving Average process of order one, IMA(1,1) and a SES procedure is used to extrapolate future requirements. Such demand processes are often encountered in practice and, as discussed above, SES is one of the standard estimators used in industry (in addition to being the optimal estimator for an IMA(1) process). Theoretical Mean Squared Errors are derived for the BU and TD approach in order to contrast the relevant forecasting performances. The theoretical analysis is supported by an extensive numerical investigation at both the aggregate and sub-aggregate levels in addition to empirically validating our findings on a real dataset from a European superstore. The results show that the superiority of each approach is a function of the series autocorrelation, the cross-correlation between series and the comparison level.Finally, for both parts of the research, valuable insights are offered to practitioners and an agenda for further research in this area is provided.

L'étude s'attache à évaluer le marché potentiel des véhicules électriques auprès des ménages français. L'analyse porte non seulement sur les déterminants financiers de la demande, mais aussi sur les obstacles socio-économiques à l'adoption des véhicules électriques par ces ménages. L'approche désagrégée qui est appliquée à partir de la base de données de l'Enquête Nationale Transports et Déplacements 2007/2008 permet d'identifier les combinaisons d'instruments financiers les plus à même de garantir certains niveaux de pénétration du véhicule électrique dans la prochaine décennie. Les conclusions et observations tirées de l'étude permettent de formuler diverses suggestions à l'attention des constructeurs automobiles et des décideurs publics affichant la volonté de soutenir l'essor du véhicule électrique.