Conception des chaînes logistiques avec une demande sensible à la performance environnementale – CONCLuDE

- Identification des critères de sensibilité de la demande à la performance environnementale. Nous nous sommes basés sur une étude approfondie de la littérature et des interviews avec des décideurs pour comprendre la façon de mesurer cet attribut.
- Caractérisation mathématique de la demande. Modéliser la sensibilité de la demande à la performance environnementale présente plusieurs défis car cette sensibilité dépend de nombreux facteurs tels que le secteur concerné, la concurrence sur le marché, et le comportement des clients (par exemple, la littérature n’est pas unanime, sur la volonté des clients à rechercher des produits ayant de
bonnes caractéristiques environnementales surtout si cela conduit à des prix plus élevés). En se basant sur la première étape, nous avons réalisé une étude empirique sur le secteur agro-alimentaire en France pour caractériser la demande, ce que nous avons traduit en fonctions mathématiques.
- Modélisation mathématique de problèmes de conception et gestion de CL avec une demande sensible à la performance environnementale et résolution des modèles. Nous avons développé deux types de modèles. (1) Les modèles de type Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) qui offrent une souplesse de modélisation pour l'intégration des différentes décisions logistiques mais permettent difficilement la prise en compte d'une modélisation complexe de la demande. Nous avons développé ces modèles pour la conception de CL dans le contexte agroalimentaire. (2) Les modèles analytiques qui permettent de considérer des modélisations complexes de la demande mais proposent généralement une modélisation simple des décisions et de la structure de la CL. Nous avons développé ces modèles pour comprendre l’impact d’une modélisation endogène de la demande et de la sensibilité de la demande à la performance environnementale et au prix de vente, dans un premier temps pour un cas générique, et ensuite pour le secteur de vente en détail qui a généralement une structure simple de CL et un nombre limité de décisions en comparaison avec le secteur industriel.
- Validation et exploitation des modèles. Le défi imposé par les modèles PLNE réside dans la difficulté de généraliser les comportements observés sur quelques instances et d'en tirer des recommandations génériques. Pour cela, un nombre très important d'expérimentations a été réalisé. Pour les modèles analytiques, nous avons caractérisé l’optimum quelle que soit l’instance des données considérées (sous certaines conditions). Nous avons analysé les résultats et le comportement des solutions et profits optimaux pour en tirer des recommandations managériales

Le projet montre, pour le secteur agro-alimentaire français, que la demande des clients n’augmente pas linéairement en fonction de la performance environnementale des produits, et qu’à partir d’un certain niveau de performance environnementale, une amélioration de cette performance n’a aucun impact sur la demande. En ce qui concerne la gestion de la CL, l’équipe du projet montre qu’en présence de la conscience environnementale des clients, des CLs locales (courtes) peuvent être plus profitables que des CLs internationales (longues), et qu’une meilleure performance environnementale peut être obtenue sans détériorer la performance économique. En se basant sur les modèles développés durant le projet, l’équipe de ce dernier a élargi le périmètre des travaux pour étudier des secteurs où la demande est sensible au délai de livraison et au prix, en particulier le secteur de commerce en ligne.

Le projet a permis de comprendre l’impact de la conscience environnementale des clients sur la demande d’un produit et les décisions logistiques des entreprises. Un résultat majeur est que la conscience environnementale des clients peut conduire les entreprises à offrir des produits plus respectueux de l’environnement sans mettre en péril leur performance économique. Nous avons étudié les secteurs de l’agro-alimentaire et de la distribution. Nos résultats peuvent être généralisés à d’autres secteurs. Enfin, le projet a permis de définir des problématiques de recherche intéressantes dans le secteur agro-alimentaire comme l’impact des incertitudes climatiques sur les décisions environnementales des entreprises, des sujets que nous développons actuellement et qui peuvent donner lieu à de nouveaux projets de recherche.

Hammami, R.; Asgari, E.; Frein, Y.; Nouira, I. Time- and price-based product differentiation in hybrid distribution with stockout-based substitution. European Journal of Operational Research. 2022, 300 (3), 884-901.

Asgari, E.; Frein, Y.; Hammami, R. On Retailers’ Profit in A Price- and Greenness Sensitive Market with Different Demand Functions. Conférence Internationale Génie Industriel QUALITA. Grenoble, France. May 2021.

Asgari, E.; Hammami, R.; Frein, Y. Retailing Competition for Substitutable Products in Greenness- and Price- Dependent Market. International Conference in Information, Logistics and Supply Chain. Texas, United States. Apr 2020.

Nouira, I.; Gondran, N.; Hammami, R. Organisation de la session spéciale “Supply chains of the future: Towards greener and more local supply chains” dans la Conférence Internationale Génie Industriel QUALITA. Grenoble, France. Mai 2021.

Ce projet a pour ambition de revisiter les modèles de conception d’une Chaîne Logistique (CL) en considérant la sensibilité des clients à la performance environnementale. Ainsi, la demande ne sera plus modélisée comme une donnée exogène mais comme une variable endogène qui dépend des décisions des modèles. Nous nous intéressons donc à modéliser la variation de la demande en fonction de la performance environnementale, d’une part, et la relation entre cette performance environnementale et les décisions de conception d’une CL, d’autre part. Ceci constitue une rupture avec les modèles existants où la demande est quasi-exclusivement modélisée comme un paramètre exogène indépendant des décisions du modèle. Ce sujet nous paraît important car la performance environnementale est devenue un facteur de compétitivité pour les entreprises et un critère important d’achat pour les clients que ce soit dans le contexte de B-to-B ou de B-to-C. Or, cette performance environnementale dépend des décisions prises lors de la conception de la CL telles que la localisation/allocation des sites de production, le choix des fournisseurs, la sélection des technologies de fabrication et des moyens de transport, etc.

Ce projet de type PRC se positionne dans la recherche amont avec comme principal objectif la création de connaissances, nécessitant de lever tout d'abord des verrous scientifiques en modélisation et résolution de modèles. Nous souhaitons néanmoins inscrire ces travaux dans des problématiques industrielles importantes en nous rapprochant des secteurs de production mécanique et de l’agroalimentaire.

Dans une première étape, il s’agit de déterminer les attributs qui caractérisent la performance environnementale. En effet, le bilan carbone est souvent retenu, mais il s’agit d’un raccourci qui est de plus en plus contesté par les tenants d’une approche globale de type Analyse du Cycle de Vie. Ensuite, la deuxième étape consiste à construire les équations mathématiques établissant les liens de cause à effet entre les attributs environnementaux d’un produit d’une part, et son niveau de demande d’autre part. Dans la troisième étape, il s’agit d’intégrer les fonctions de demande établies dans les phases précédentes dans des modèles de conception de CL et de résoudre ces modèles. Nous envisageons principalement deux types de modèles :

- les modèles analytiques explicites qui offrent la possibilité d’intégrer des fonctions non linéaires de la demande et d’exploiter analytiquement la solution optimale, mais souvent sous des conditions de simplicité de structure et de décisions,

- les programmes linéaires en nombres entiers qui peuvent intégrer plusieurs décisions simultanément et permettent de considérer des structures assez complexes de CL mais pour lesquels il est souvent très difficile de caractériser analytiquement la solution optimale.

Enfin, nous consacrerons la dernière étape à la validation et l’exploitation des modèles proposés, tout d’abord de façon générique puis en considérant des exemples issus des secteurs de production mécanique et de l’agroalimentaire en nous basant sur le soutien des pôles LUTB et Viaméca, d’une part, et sur l’aide de l’entreprise Diana Food qui va nous fournir des exemples encore plus dédiés puisqu’issus de leur activité, d’autre part. Précisons que par validation et exploitation nous entendons démontrer que nos modèles adressent des problématiques importantes pour les entreprises et que l’innovation scientifique, inclure une demande endogène, peut modifier sensiblement les décisions de conception de CL. Nous mobiliserons aussi nos modèles pour adresser des questions managériales telles que l'arbitrage entre une CL locale et internationale quand les clients sont sensibles à la performance environnementale, l'impact d'une variation de la sensibilité des clients sur les décisions logistiques, le gain espéré d'une entreprise qui tient compte des préférences environnementales des clients, etc.