Cette thèse étudie le Problème de Ramassage et de Livraison avec Robots Coopératifs (PDPCR) et propose des modèles mathématiques, des résultats théoriques ainsi que des méthodologies de résolution. Le PDPCR est un problème d’optimisation inédit, motivé par l’essor des systèmes robotiques reconfigurables et coopératifs dans les environnements d’entrepôts modernes. Ce travail s’inscrit dans un contexte où les opérations logistiques deviennent plus complexes et exigent une coordination efficace entre plusieurs robots exécutant des tâches interdépendantes.

La première partie de la thèse établit le contexte industriel et scientifique et présente un état de l’art sur l’automatisation des entrepôts et les problèmes d’optimisation associés, notamment le Vehicle Routing Problem with Synchronization constraints et le Resource-Constrained Project Scheduling Problem with Transfer Time. Elle situe le PDPCR dans ce paysage de recherche et identifie les lacunes que ce travail vise à combler.

Nous développons ensuite deux formulations en programmation linéaire en nombres entiers pour le PDPCR ainsi qu’une procédure systématique de génération d’instances tests. Des expériences numériques évaluent la capacité de ces formulations à résoudre de petits problèmes à l’optimalité, fournissant ainsi des solutions de référence pour l’évaluation de méthodes approchées.

Afin de pallier les limites de passage à l’échelle des approches exactes, nous proposons une série d’heuristiques gloutonnes capables de traiter efficacement des instances de grande taille. Ces algorithmes sont évalués en termes de qualité de solution et d’effort computationnel, et montrent leur efficacité comparée aux méthodes exactes.

Sur ces bases, la thèse introduit un cadre métaheuristique fondé sur la recherche tabou, intégrant une nouvelle structure de voisinage appelée Redistribute. Des expérimentations numériques approfondies montrent que la recherche tabou proposée surpasse les approches classiques, en particulier pour les instances de grande taille ou complexes. La polyvalence du voisinage Redistribute suggère également une applicabilité potentielle à d’autres problèmes d’optimisation combinatoire.

La thèse se conclut par une synthèse des principaux résultats, une discussion de leurs implications pratiques, et la présentation de plusieurs perspectives de recherche dans les domaines de la robotique coopérative et de l’optimisation d’ordonnancement à grande échelle.

Membres du jury :
- Mme. Sonia VANIER, Professeure, École Polytechnique (Rapportrice)
- M. Samuel VERCRAENE, Maître de conférences HDR, INSA de Lyon (Rapporteur)
- Mme. Sophie DEMASSEY, Maitresse de Conférences HDR, École de Mines de Paris  (Examinatrice)
- M. Thibaud MONTEIRO, Professeur, INSA de Lyon (Examinateur)
- M. Viet Hung NGUYEN, Professeur, LIMOS, Université Clermont Auvergne (Directeur de thèse)
- M. Jean-Philippe GAYON, Professeur, LIMOS, Université Clermont Auvergne (Co-directeur de thèse)
- M. Anh Son TA, Principal Lecturer, FAMI, Hanoi University of Science and Technology (Co-encadrant de thèse)
- M. Alain QUILLIOT, Professeur émérite, LIMOS, Université Clermont Auvergne (Invité).