Depuis quelques années, les centres d'appels enregistrent une forte croissance dans le monde. Les entreprises s'orientent de plus en plus vers ce choix qui leur offre une relation privilégiée avec leurs clients. Ainsi, ils disposent d'un moyen convivial et peu coûteux pour fidéliser leurs clients tout en essayant d'en acquérir de nouveaux. Ce travail fait suite à des problématiques réelles exprimées par l'entreprise Bouygues Telecom. Les données utilisées sont dans le même ordre de grandeur que ce qui se passe dans la réalité.<br />Dans la première partie de ce travail, nous étudions le phénomène de rappels. Nous commençons, d'abord, par montrer son importance dans le système. Par la suite, nous montrons que le fait d'ignorer ce phénomène engendre beaucoup d'erreurs lors du dimensionnement du centre d'appels et se traduit par des objectifs non satisfaits ou par un système surdimensionné sujet à des coûts supplémentaires. Cette analyse concerne le régime stationnaire. L'étude du système multi-période aboutit, elle, à la détermination de l'évolution de la demande réelle en fonction du temps et ce, à partir des arrivées observées.<br />Dans la deuxième partie, nous commençons par proposer des estimateurs du temps d'attente que les clients doivent passer dans la file avant d'être servis et ce, pour des clients répartis en plusieurs classes de priorité non-préemptive. En fonction de ces estimateurs, nous étudions plusieurs règles de routage. Nous comparons le système composé de plusieurs files d'attente, et nécessitant donc un routage, avec le système où les files d'attente sont fusionnées. Nous terminons cette partie par une analyse de deux disciplines de priorités probabilistes et nous les comparons avec la discipline de la priorité stricte. Comme dans le cas du routage, la comparaison s'effectue en fonction du nombre de conseillers nécessaires à la satisfaction de qualités de service objectif pour chaque classe de clients

Depuis quelques années, les centres d'appels enregistrent une forte croissance dans le monde. Les entreprises s'orientent de plus en plus vers ce choix qui leur offre une relation privilégiée avec leurs clients. Ainsi, ils disposent d'un moyen convivial et peu coûteux pour fidéliser leurs clients tout en essayant d'en acquérir de nouveaux. Le sujet de cette thèse porte sur le développement et l'analyse de modèles stochastiques pour l'aide à la décision dans les centres d'appels. <br />Dans la première partie, nous considérons un centre d'appels où tous les agents sont groupés dans un même pool et les clients sont traités indifféremment par un des agents. Nous étudions les bénéfices de la migration depuis cette configuration vers un centre d'appels où les clients sont divisés en classes (appelées portefeuilles de clients). Chaque portefeuille de clients est servi par un pool de conseillers qui lui est exclusivement dédié. Ensuite, nous considérons un centre d'appels avec deux classes de clients impatients. Nous développons des politiques dynamiques pour l'affectation des clients (selon leurs types) aux différentes files d'attente. L'objectif étant lié aux qualités de service différentiées exprimées en terme du pourcentage des clients perdus, ainsi qu'en terme de la variance du temps d'attente. Enfin, nous étudions un centre d'appels qui annonce le délai d'attente à chaque nouveau client. Nous montrons les avantages de l'annonce sur les performances du centre d'appels.<br />Dans la deuxième partie, nous considérons un processus de naissance et de mort de forme générale. Nous calculons ensuite les moments de plusieurs variables aléatoires liées aux temps de premiers passages (ordinaires et conditionnels). Ensuite, nous montrons un résultat de concavité dans une file d'attente avec capacité limitée et avec une seule classe de clients impatients. Nous démontrons que la probabilité d'entrer en service est strictement croissante et concave en fonction de la taille de la file d'attente.