Évaluation des risques et de la robustesse de la planification tactique des acteurs d’une chaîne logistique basée sur une plateforme cloud

The management of a multi-actor supply chain relies on a coordination pillar, which is essential to synchronize the activities of all actors and ensure a good level of end customer service rate and expected performance. Tactical planning of the supply chain is a particularly important decision-making level that aims to ensure the synchronization of physical and information flows in the supply chain. The different actors rely on planning information systems to improve their internal planning performance. They rely on rolling planning and information sharing tools to periodically revise and align their plans to adapt to uncertainties. However, over the rolling horizon, the instability due to periodic plan revisions and the effects of uncertainties are amplified along the supply chain (bullwhip effect) and increase the nervousness of the system. However, deterministic decision support systems remain limited in their ability to manage these uncertainties. Thus, the decision-maker is often exposed to a stability-reactivity dilemma in his decision making regarding the uncertainties. In the literature, different approaches are proposed for the management of uncertainties in tactical planning. However, the gap between research and industrial practices in this field remains very important in the absence of analysis of the applicability of the proposed theoretical models, whether in terms of considering the complexity of the industrial environment or the number of sources of uncertainty considered or the involvement of the decision-maker in the decision-making process. In order to overcome these limitations while considering that decision makers always exchange deterministic plans generated with existing planning tools, this thesis describes a proposal for a replanning support system for a planner at the central distribution level of a supply chain. Thus, this thesis deals with the following three aspects : 1/ Integrate the knowledge of an expert on the variability of the cumulative plans of other actors. 2/ Integrate this knowledge for uncertainty modeling and risk assessment and robustness of a decision maker's deterministic plans. 3/ Study the applicability of the proposed approach in a real dynamic industrial environment by considering the independence of the decision maker in the decision making. A methodological contribution of this thesis lies in the adaptation of a risk management methodology from their identification and modeling of uncertainties to the evaluation of their criticality and the mitigation of their impact. A theoretical contribution is based on the proposal of a quantitative approach, based on fuzzy sets and possibility theory, for the evaluation of the robustness of a decision-maker's plans, regarding the risks linked to the respect of the constraints induced by the decisions of his upstream supplier (supplies) and his downstream customers (demand). A practical contribution concerns the implementation of an interactive cloud platform for decision support integrating the main functionalities of the decision support system based on the proposed approach: dynamic database, interactive interfaces, different levels of evaluation aggregation, collaboration and configuration. Finally, a 'Serious Game' is elaborated from the analysis of the processes of an industrial case PFDC (Pierre Fabre Dermo-Cosmetics) and used as proof of concept in a dynamic context.La gestion d'une chaîne logistique multi-acteurs repose sur un pilier de coordination, essentiel pour synchroniser les activités de tous les acteurs et assurer un bon niveau de taux de service du client final et des performances attendues. La planification tactique de la chaîne logistique est un niveau de décision particulièrement important qui vise à assurer la synchronisation des flux physiques et d'informations dans la chaîne. Les différents acteurs s'appuient sur des systèmes d'information de planification pour améliorer leurs performances de planification interne. Ils s’appuient sur la planification à horizon glissant et les outils de partage d'informations pour réviser et aligner périodiquement leurs plans afin de s'adapter face aux incertitudes. Cependant, sur l'horizon glissant, l'instabilité due aux révisions périodiques des plans et les effets des incertitudes sont amplifiés le long de la chaîne (effet bullwhip) et accroissent la nervosité du système. Les systèmes d'aide à la décision déterministes restent toutefois restreints pour la gestion de ces incertitudes. Ainsi, le décideur est souvent confronté à un dilemme stabilité-réactivité dans sa prise de décision face aux incertitudes. Dans la littérature, différentes approches sont proposées pour la gestion des incertitudes dans la planification tactique. Cependant, l'écart entre la recherche et la pratique industrielle dans ce domaine reste très important en absence d'analyse de l'applicabilité des modèles théoriques proposés, que ce soit au niveau de la prise en compte de la complexité de l'environnement industriel ou du nombre de sources d'incertitude considérées ou encore de l'implication du décideur dans le processus de prise de décision. En vue de surmonter ces limitations et tout en considérant que les décideurs échangent toujours des plans déterministes générés avec les outils de planification existants, cette thèse décrit une proposition de système d'aide à la replanification pour un planificateur au niveau de la distribution centrale d'une chaine logistique. Ainsi, cette thèse traite des trois aspects suivants : 1/ Intégrer la connaissance d'un expert sur la variabilité des plans cumulés des autres acteurs. 2/ Intégrer cette connaissance pour la modélisation de l'incertitude et l'évaluation des risques et de la robustesse des plans déterministes d'un décideur. 3/ Étudier l'applicabilité de l’approche proposée dans un environnement industriel dynamique réel en considérant l'indépendance du décideur dans la prise de décision. Un apport méthodologique de cette thèse réside dans l'adaptation d'une méthodologie de gestion des risques depuis leur identification et la modélisation des incertitudes jusqu'à l'évaluation de leur criticité et la mitigation de leur impact. Un apport théorique repose sur la proposition d'une approche quantitative, basée sur les ensembles flous et la théorie des possibilités, pour l'évaluation de la robustesse des plans d'un décideur, au regard des risques liés au respect des contraintes induites par les décisions de son fournisseur en amont (approvisionnements) et de ses clients en aval (demande). Un apport pratique concerne la mise en œuvre d'une plateforme cloud interactive d'aide à la décision intégrant les principales fonctionnalités du système d'aide à la décision basé sur l'approche proposée : base de données dynamique, interfaces interactives, différents niveaux d'agrégation des évaluations, collaboration et configuration. Enfin, un 'Serious Game' est élaboré à partir de l'analyse des processus d’un cas industriel PFDC (Pierre Fabre Dermo-Cosmétique) et utilisé comme preuve de concept dans un contexte dynamique