Dans cette thèse, nous étudions le problème de gestion intégrée des réseaux logistiques dans une perspective à la fois durable et résiliente. Dans un premier temps, nous réalisons une analyse systématique de la littérature existante sur la logistique collaborative. Dans un deuxième temps, un modèle intégré, combinant les décisions de localisation, d’inventaire et de routage avec des objectifs économiques et environnementaux, est proposé. Celui-ci est appliqué pour quantifier les avantages économiques et environnementaux de la collaboration logistique dans la planification intégrée des décisions. Dans un troisième temps, en raison de la NP-difficulté du problème étudié, une approche heuristique est proposée pour concevoir des réseaux logistiques collaboratifs et durables à deux échelons en minimisant le coût total, les émissions de CO2 et le risque d’accident lié au transport. Cette approche combine un algorithme modifié de Clustering K-means et un algorithme génétique. En guise de validation, des comparaisons avec la méthode exacte et d’autres approches sont fournies. Une étude de cas est également menée pour évaluer l’application de l’approche proposée dans le monde réel. En outre, nous effectuons une analyse de sensibilité sur les paramètres d’entrée afin de fournir des informations managériales. Enfin, un modèle stochastique en deux étapes est développé pour modéliser le problème de conception intégrée en tenant compte de l’incertitude de la demande et des perturbations épidémiques. Des modèles alternatifs de conception, comprenant la stratégie de collaboration logistique et d’augmentation des capacités, sont introduits et les programmes stochastiques correspondants sont résolus à l’aide de la méthode d’approximation de la moyenne de l’échantillon. Des expérimentations sont menées et une évaluation des différents modèles, en termes des coûts, des émissions, du risque d’accident et du niveau de service attendus, est réalisée pour choisir la configuration appropriée du point de vue de la durabilité et de la résilience.
Mots clés : Durabilité ; Résilience ; Réseaux logistiques ; Programmation linéaire mixte en nombres entiers ; Heuristique ; Programmation stochastique ; Incertitude ; Perturbation.
