Les travaux de cette thèse portent sur la planification de la production multi-produits, multi-périodes avec des incertitudes de la qualité de la matière première et de la demande. Un modèle de programmation stochastique à deux étapes avec recours est tout d'abord proposé pour la prise en compte de la non-homogénéité de la matière première, et par conséquent, de l'aspect aléatoire des rendements de processus. Ces derniers sont modélisés sous forme de scénarios décrits par une distribution de probabilité stationnaire. La méthodologie adoptée est basée sur la méthode d'approximation par moyenne d'échantillonnage. L'approche est appliquée pour planifier la production dans une unité de sciage de bois et le modèle stochastique est validé par simulation de Monte Carlo. Les résultats numériques obtenus dans le cas d'une scierie de capacité moyenne montrent la viabilité de notre modèle stochastique, en comparaison au modèle équivalent déterministe. Ensuite, pour répondre aux préoccupations du preneur de décision en matière de robustesse, nous proposons deux modèles d'optimisation robuste utilisant chacun une mesure de variabilité du niveau de service différente. Un cadre de décision est développé pour choisir parmi les deux modèles d'optimisation robuste, en tenant compte du niveau du risque jugé acceptable quand à la variabilité du niveau de service. La supériorité de l'approche d'optimisation robuste, par rapport à la programmation stochastique, est confirmée dans le cas d'une usine de sciage de bois. Finalement, nous proposons un modèle de programmation stochastique qui tient compte à la fois du caractère aléatoire de la demande et du rendement. L'incertitude de la demande est modélisée par un processus stochastique dynamique qui est représenté par un arbre de scénarios. Des scénarios de rendement sont ensuite intégrés dans chaque noeud de l'arbre de scénarios de la demande, constituant ainsi un arbre hybride de scénarios. Nous proposons un modèle de programmation stochastique multi-étapes qui utilise un recours complet pour les scénarios de la demande et un recours simple pour les scénarios du rendement. Ce modèle est également appliqué au cas industriel d'une scierie et les résultats numériques obtenus montrent la supériorité du modèle stochastique multi- étapes, en comparaison avec le modèle équivalent déterministe et le modèle stochastique à deux étapes.

L’industrie forestière est un secteur économique générant beaucoup d’emplois au Québec, Canada. Dans le but d’assurer la compétitivité et la profitabilité des scieries, plusieurs propriétaires se voient donc dans l’obligation de revoir leurs systèmes de production. De plus, ceux-ci sont à la recherche de nouvelles opportunités pour générer des profits, comme le programme de gestion de la demande en puissance (GDP) d’Hydro-Québec, programme visant à redistribuer l’usage de l’électricité vers des périodes hors-pointe. C’est dans cette optique que s’insère cette maîtrise, dont le but est d’évaluer l’impact technico-économique de l’implantation de stratégies permettant à une scierie typique de participer au programme de GDP. Pour ce faire, une revue de la littérature a été faite, afin d’établir un état de l’art sur les systèmes de gestion de l’énergie en industrie, la gestion de la demande en puissance et les modèles de planification existants dans le milieu de la fabrication de bois d’oeuvre. Ensuite, l’étude d’un système de production de bois d’oeuvre réel et la collecte d’informations quant à la consommation d’électricité des équipements et de chauffage des espaces de travail utilisés ont été réalisées. Ces informations ont par la suite été intégrées à l’intérieur d’un modèle de planification tactique des opérations. Avec un tel modèle, il devenait donc possible de tester différentes stratégies permettant de réduire l’appel en puissance des équipements en cas d’évènement de GDP et de mesurer les gains financiers ou encore les pertes engendrées par la mise en place de telles stratégies. Plus particulièrement, six stratégies ont été testées. À la suite d’une étude comparative basée sur la profitabilité de chaque stratégie, il s’est avéré que le meilleur scénario permettait d’augmenter les profits de la scierie à l’étude de près de 5%, tout en offrant une augmentation de profit durant un grand nombre d’heures de GDP (68 heures). Somme toute, l’étude a permis de trouver, pour une scierie type du Québec, la meilleure stratégie à mettre en place pour participer au programme de GDP d’Hydro-Québec. Elle a également a permis de développer un modèle de planification pour l’industrie du bois d’oeuvre intégrant la facette énergétique et de générer une méthodologie générale permettant de reproduire les travaux réalisés dans le cadre de la recherche à d’autres secteurs. / The forestry industry is an economic sector that generates a lot of jobs in Quebec, Canada. In order to ensure the competitiveness and profitability of sawmills, many owners are therefore obliged to review their production systems. In addition, they are looking into new opportunities to generate profits like Hydro-Quebec's Demandresponse program (DR). It is in this perspective that this master project is integrated, whose aim is to find the best strategy at the level of profitability, for a typical Quebec sawmill, to participate in Hydro-Quebec’s DR program. To this end, a literature review was conducted to establish a state of the art on energy management systems in industry, on demand-response programs and on existing planning models in the lumber manufacturing industry. Then, the study of a real lumber production system and the information collection about the equipment electricity consumption and the workspace heating used were realized. This information was subsequently integrated into a tactical operations planning model. With such a model, it became possible to test different strategies to reduce the equipment power demand in case of DR event and measure the financial gains or the losses generated by the implementation of such strategies. More specifically, six strategies were tested. As a result of a comparative study based on the profitability of each strategy, it turned out that the best scenario allowed the sawmill profits to increase by almost 5% while offering a profit increase for a large number of DR hour (68 hours). All in all, the study found that, for a typical Quebec sawmill, the best strategy to put in place to participate in Hydro-Québec's DR program. It also helped develop a planning model for the lumber industry integrating the electrical energy facet and generates a general methodology for replicating the work done in the present research to other sectors.