Optimisation dans les centres d'appels multi-compétences et multi-canaux

Call centers have been introduced with great success by many service‐oriented companies. They become the main point of contact with the customer, and an integral part of the majority of corporations. The large‐scale emergence of call centers has created a fertile source of management issues. In this PhD thesis, we focus on various operations management issues of multi‐skill and multichannel call centers. The objective of our work is to derive, both qualitative and quantitative, results for practical management. In the first part, we focus on architectures with limited flexibility for multi‐skill call centers. The context is that of call centers with asymmetric parameters: unbalanced workload, different service requirements, a predominant customer type, unbalanced abandonments and high costs of crosstraining. The most knowing architectures with limited flexibility such as chaining fail against such asymmetry. We propose a new architecture referred to as single pooling with only two skills per agent and we demonstrate its efficiency under various situations of asymmetry. In the second part, we focus on routing problems in multi‐channel call centers. In the first study, we consider a blended call center with calls arriving over time and an infinitely backlogged queue of emails. The call service is characterized by three successive stages where the second one is a break. We focus on the optimization of the email routing to agents. The objective is to maximize the throughput of emails subject to a constraint on the call waiting time. Various guidelines to call center managers are provided. In particular, we prove for the optimal routing that all the time at least one of the two email routing parameters has an extreme value. In the second study, we examine a threshold policy on the reservation of agents for the inbound calls. We study a general non‐stationary model where the call arrival follows a non‐homogeneous Poisson process. The optimization problem consists on maximizing the throughput of outbound tasks under a constraint on the waiting time of inbound calls. We propose an efficient adaptive threshold policy easy to implement. This scheduling policy is evaluated through a comparison with the optimal performance measures found in the case of a constant stationary arrival rate, and also a comparison with other intuitive adaptive threshold policies in the general non‐stationary case. In the third study, we consider a call center model with a call back option, which allows to transform an inbound call into an outbound one. The optimization problem consists on minimizing the expected waiting time of the outbound calls while respecting a service level constraint on the inbound ones. We propose a routing policy with two thresholds, one on the reservation of the agents for inbound calls, and another on the number of waiting outbound calls. A curve relating the two thresholds is determined.Les centres d’appels connaissent un grand succès depuis leur introduction dans les entreprises de service. Ils sont le principal point de contact avec les clients, et une composante essentielle de la majorité des entreprises. L’émergence des centres d’appels à grande échelle a suscité de nombreuses problématiques de management. Dans cette thèse, nous considérons des problématiques de management orientées sur les centres multi‐canaux et multi‐compétences. L’objectif de notre travail est de trouver des résultats qualitatifs et quantitatifs utiles pour le management. Dans la première partie, nous considérons les architectures de centres multi‐compétences à flexibilité limitée. Le contexte est celui de centres d’appels avec des paramètres asymétriques : charge de travail non équilibrée, différents temps de services, prédominance d’une catégorie de clients, taux d’abandons variables et couts élevés de la multi‐compétence. Les architectures les plus connues avec flexibilité limitée comme chaining ne résistent pas à de telles asymétries. Nous proposons une nouvelle architecture, appelée Single Pooling avec seulement deux compétences par agent et nous démontrons son efficience dans diverses situations d’asymétrie. Dans la seconde partie, nous nous intéressons aux problèmes de routage dans les centres d’appels multi‐canaux. Dans le premier projet, nous considérons un centre avec des appels arrivant au fil du temps et des emails présents en nombre illimité. Le service des appels se fait en trois étapes dont la seconde est une pause pour l’agent. Nous cherchons à optimiser le routage des emails. L’objectif est de maximiser le débit d’emails traités sous contrainte de temps d’attente pour les appels. De nombreuses recommandations sont proposées au manager. En particulier, nous démontrons que pour obtenir un routage optimal il est nécessaire de fixer à une valeur extrême au moins l’un des deux paramètres définissant le routage des emails. Dans le second projet, nous étudions une politique de seuil de réservation d’agents pour les appels en réception. Nous considérons un cas général de modèle non stationnaire ou le processus d’arrivée des appels est Poisson non homogène. Le problème d’optimisation est la maximisation du débit de taches en émission sous contrainte de qualité de service sur les appels en réception. Nous proposons une méthode efficiente et facile à implémenter de changement adaptatif de seuil. Cette politique est évaluée en comparaison avec les performances optimales trouvées dans le cas particulier de taux d’arrivée constant, et en comparaison avec d’autres méthodes intuitives de changement adaptatif de seuil dans le cas général non stationnaire. Dans le troisième projet, nous considérons un modèle de centre avec option de rappels. Cette option permet de transformer un appel en réception en un appel en attente d’émission. Le problème d’optimisation est la minimisation du temps d’attente des appels en émission sous contrainte de qualité de service pour les appels en réception. Nous proposons une politique de routage à deux seuils, un sur la réservation d’agents pour les appels en réception et un sur le nombre d’appels en attente d’émission. Nous déterminons une courbe optimale entre ces deux seuil