Abstract FR:

Les travaux de cette thèse, réalisés dans le cadre d'une convention CIFRE, portent sur l'utilisation de méthodes d'optimisation dans l'industrie du liège. Dans un premier temps, nous réalisons, à partir des besoins exprimés par l'industriel, un inventaire des applications pour identifier clairement les problématiques importantes susceptibles de d'être traitées par l'approche d'optimisation. Nous cherchons ensuite à résoudre deux de ces problématiques : 1) la gestion d'approvisionnement et de transformation de la matière première, et 2) la classification de bouchons en liège. Selon la nature de ces problématiques, nous faisons appel, lorsque c'est possible, à des outils issus de la programmation mathématique (comme la programmation linéaire). Dans les autres cas, nous proposons un modèle plus générique comme le CSOP (Constraint Satisfaction Optimisation Problem) et nous utilisons des métaheuristiques (recuit simulé, méthode tabou, et algorithmes génétiques) pour le résoudre. Plusieurs algorithmes sont donc mis en œuvre, expérimentés et évalués sur des jeux de données réelles issues de l'industrie. Des améliorations sont ainsi obtenues par rapport à l'état de l'art de ces problématiques, impliquant des gains économiques et commerciaux potentiels importants. Enfin, nous proposons des pistes de recherche en vue d'apporter d'autres améliorations.