• Langue : Français
• Discipline : Productique - automatique et informatique industrielle
• Identifiant : Inconnu
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/2002

Résumé en langue originale

La concurrence et la mondialisation impliquent une gestion très précise de la production et des approvisionnements des acteurs de la filière Textile-Habillement-Distribution. Face aux contraintes liées à la fabrication et à la distribution des produits (délai d'obtention relativement long et durée de vie courte des articles, ...), une telle organisation nécessite un système de prévision des ventes adapté aux incertitudes du marché et aux besoins du distributeur. Le caractère incertain des ventes est caractérisé par l'influence de nombreuses variables explicatives difficilement contrôlables et identifiées. Le distributeur doit s'appuyer sur des prévisions à moyen terme (horizon : une saison) afin d'anticiper sa production et ses premiers approvisionnements. Le réajustement de la prévision à court terme (horizon : une à trois semaines) est également nécessaire afin de corriger la planification des réassorts, tout au long de la saison. De nombreux modèles de prévision existent. Cependant, ils sont généralement inadaptés au contexte textile. En effet, leur capacités d'apprentissage et de modélisation sont souvent limitées sur les historiques courts et perturbés des ventes textiles. L'interprétation et l'intervention de l'utilisateur sont également souvent compliquées avec les modèles classiques. Ainsi, nous proposons un système de prévision, constitué de plusieurs modèles qui abordent des prévisions sur divers horizons et à différents niveaux d'agrégation des ventes. Ce système est basé sur des techniques issues du "soft computing" telles la logique floue, les réseaux de neurones ou les procédures évolutionnistes, autorisant le traitement de données incertaines. Les performances de nos modèles sont ensuite évaluées et analysées sur un jeu de données réelles provenant d'un grand distributeur textile. Enfin, dans le cadre d'un projet nommé AIDE financé par le ministère de l'économie, des finances et de l'industrie, ce système de prévision s'intègre dans un outil d'aide à la décision à destination de chacun des acteurs de la filière textile.