logo EDITE Sujets de doctorat

Une approche multi-agents pour des workflows agiles

Résumé rédigé par
Directeur de thèse:
Doctorant: Dounia BOUFEDJI
Unité de recherche UMR 7606 Laboratoire d'informatique de Paris 6

Projet

Le développement économique de ces dernières années et la rude concurrence ont poussé les entreprises à se concentrer sur leurs pôles de compétences et à externaliser les activités et les services qui sont considérés comme extra-noyau (à faible valeur ajoutée). Cette stratégie de recentrage des métiers et des activités des entreprises est dictée par l’exigence de la maîtrise des processus concurrents dans la réponse aux exigences des clients. Elle crée, en même temps, un nouvel environnement et implique un besoin d’intégration et de collaboration plus complexe qui ne peut être atteint que par une communication et un partage de l’information en temps réel. C’est dans ce nouvel environnement que le domaine de la Supply Chain Management (SCM) a vu le jour

La complexité en SCM s’explique au moins pour deux raisons. La première est le besoin de prendre en compte, simultanément, des objectifs multiples qui peuvent être contradictoires et divergents. L'autre raison est que toute modification sur une étape ou un élément de la chaîne peut impacter son fonctionnement global et compromettre ainsi sa performance.

L'importance et la complexité de la SCM ont fait l’objet de multiples recherches théoriques et pratiques; allant de l’application des résultats théoriques dans des cas pratiques, à la conception et la construction de nouveaux modèles de chaînes logistiques qui visent à améliorer la performance globale des entreprises, en réduisant les coûts et augmentant la rentabilité. L’évolution du niveau d’intégration et de la complexité de la gestion rend les chaînes logistiques vulnérables et exposées à des aléas et des risques multiples comme le risque des invendus et la non maîtrise des fluctuations de la demande. Ceci nécessite de nouveaux outils et la mise en place de nouveaux modes d’organisation et de management. Ce projet de thèse s’inscrit dans cette perspective et consiste à proposer une approche multi-agents pour étudier les structures organisationnelles émergentes dans les réseaux de production et leur réification par le biais mécanismes d’auto-organisation (ex. Phéromones). Ce projet s’inscrit dans la continuité des travaux de Weisbuch & Battiston (2007) et ceux de la thèse de Samir Hamichi (2011). Dans ces deux travaux, le modèle utilisé considère des agents (firmes) incorporés dans un réseau de production, qui interagissent entre eux à travers de relation B2B (business-to-business). L’évolution de la structure du réseau est endogène, elle prend en compte le comportement individuel des firmes et leurs interactions. L’objectif de ce projet de thèse est d’exploiter le potentiel des systèmes multi-agents adaptatifs pour mieux étudier ces réseaux de firmes et leur décision. Les firmes seront modélisées par agents adaptatifs qui prennent des décisions d’investissement en fonction de leur efficience économique. Elles adaptent leurs prix pour être compétitives et obtenir une plus grande part du marché. En outre, elles adaptent leurs relations d’affaires avec leurs fournisseurs afin de réduire les coûts et d’obtenir un niveau élevé de satisfaction de leurs commandes. La proactivité de la firme avec des mécanismes de décision très simples au niveau micro, conduit à l’émergence de chaînes de production stables au niveau macro. Pour étudier ces phénomènes émergeants, nous proposons d’exploiter les mécanismes d’auto-organisation pour représenter ces structures émergentes. Le but de notre approche est de montrer l’impact de certains paramètres tels que le coût du transport et de la portée géographique sur la régionalisation de la production et la distribution de la richesse. Les firmes individuelles, avec des interactions et décisions locales, forment des structures de production stable, basées sur l’offre / demande et les mécanismes de la croissance du marché conduisant à la maturation du marché.