Abstract FR:

Dans cette thèse, nous abordons le problème de l'aide à la décision et de la collaboration liées à l'évolution des réseaux d'entreprises qui s'organisent en chaînes logistiques. Après une étude bibliographique détaillée sur ce thème, nous axons notre travail de recherche sur les techniques de la prise de décision et sa complexité, ainsi que sur les formes de collaboration et les approches caractérisant les chaînes logistiques manufacturières d'aujourd’hui. Cette thèse propose un modèle dit "MASC" à base d'agents cognitifs autonomes modélisant les installations de la chaîne et réifiant des rôles. Ce modèle se veut d'être générique et permet de représenter toute chaîne logistique manufacturière. Il contribue à la gestion collaborative des activités des entreprises. Défini comme outil d’aide à la décision mono et multi critères, ce modèle permet d'évaluer les performances d’une entreprise dans un environnement dynamique et incertain où chaque acteur est décrit par un comportement propre encapsulé dans un agent dit "agent-acteur". Nous avons validé ce modèle dans un contexte académique, dans le cadre du projet régional COPILOTES (région Rhône-Alpes), puis nous l'avons appliqué dans un cas industriel réel, dans le cadre d'une entreprise du secteur de distribution et de production pharmaceutique et parapharmaceutique (société LAAP).