Cette thèse est divisée en deux parties principales qui explorent différentes thématiques de recherche liées à la logistique des entrepôts et aux facteurs humains. Comme premier objectif, cette thèse étudie l'intégration de problèmes de planification dans les entrepôts où la préparation de commandes est effectuée par des opérateurs humains. En effet, la préparation de commandes est largement considérée comme l'opération la plus coûteuse dans la logistique des entrepôts, et les travaux de recherche récents soulignent les avantages de l'optimisation conjointe de plusieurs niveaux de planification. Le travail effectué au cours de cette thèse permet de faire progresser l'état de l'art sur le sujet à plusieurs niveaux. Tout d'abord, nous étudions la complexité computationnelle du problème de routage des préparateurs dans les entrepôts conventionnels. Bien qu'il ait été établi que le problème est polynomial pour un entrepôt à un seul bloc, la complexité du problème dans le cas général demeure une question ouverte. Nous comblons cette lacune en démontrant que le problème est NP-difficile au sens fort. Nous étudions ensuite l'intégration des décisions de stockage et de routage, motivée par les changements de pratiques industrielles liés au développement du e-commerce. Nous introduisons une formulation étendue du problème, basée sur une reformulation de Dantzig-Wolfe, et renforcée par l'introduction d'une nouvelle famille d'inégalités valides non robustes. Nous proposons un algorithme générique de Branch-Cut-and-Price capable de résoudre une large classe de variantes du problème. Enfin, nous développons des méthodes efficaces pour l'évaluation des déplacements et l'exploration de voisinages pour les problèmes de planification intégrée de logistique des entrepôts. Ces résultats reposent sur l'introduction d'une nouvelle heuristique pour le problème de routage des préparateurs, fournissant des bornes inférieures et supérieures pour le problème. Afin de souligner le potentiel de ces contributions, nous proposons un algorithme de recherche par voisinage large visant à optimiser conjointement les décisions de routage avec celles de stockage ou de regroupement.

Dans un second temps, cette thèse étudie l'intégration des facteurs humains et de l'ergonomie dans les problèmes d'optimisation liés aux systèmes logistiques et manufacturiers. La prise en compte des facteurs humains prend en effet une importance cruciale avec l'avènement de l'Industrie 5.0 qui place l'opérateur humain au cœur de la conception des processus. Notre principale contribution à ce domaine est une revue approfondie de la littérature, où nous proposons une vision holistique de la prise en compte de facteurs humains dans les algorithmes d'optimisation pour les systèmes logistiques et manufacturiers. Par la suite, nous nous penchons sur les techniques de programmation mathématique utilisées pour intégrer ces facteurs dans les modèles d'optimisation. Les différents modèles permettant la prise en compte des facteurs humains sont classifiés et passés en revue par domaine. Une attention particulière est portée sur la validité de terrain de chaque méthode, à sa pertinence pour des applications spécifiques, à la collecte des données requises, ainsi qu'à sa facilité d'utilisation au sein de modèles mathématiques.

Jury  :

• Kris Braekers, Associate Professor, Hasselt University (Rapporteur)
• François Clautiaux, Professeur, Université de Bordeaux (Rapporteur)
• Yasemine Arda, Professeure, HEC Liège (Examiantrice)
• Maxime Ogier, Maître de Conférences, Centrale Lille (Examinateur)
• Stefan Røpke, Professor, Technical University of Denmark (Examinateur)
• Nabil Absi, Professeur, Mines Saint-Etienne (Directeur de thèse)
• Valeria Borodin, Maître Assistante, IMT Atlantique (Encadrante de thèse)
• Diego Cattaruzza, Maître de Conférences, Centrale Lille (Encadrant de thèse).