Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Poste ouvert (Doctorant)

Conception d’une chaîne logistique durable des produits de la mer dans un contexte d’économie circulaire

CDD (3 ans) Début : 01/09/2023

Le but de ce projet de thèse est de se situer dans une démarche transdisciplinaire en s’intéressant en particulier à la chaîne logistique des produits de la mer et à son optimisation dans un contexte d’économie circulaire et de fortes pressions humaines s’exerçant sur les écosystèmes marins.

Mots clés : Produits de la mer, conception de la chaîne logistique, économie circulaire, développement durable, optimisation

Important

​Bourse de thèse pour la rentrée 2023 :

  • Candidature à transmettre pour le 31 mai 2023 au plus tard
  • Le financement ne sera garanti qu’après validation du tuple sujet/candidat(e) par le jury

Contexte

  • Laboratoire(s) d’accueil du consortium IFSEA : LGI2A-Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois (Université d’Artois)
  • Équipe : Optimisation des systèmes complexes (Optisco)
  • Spécialité : Optimisation de la chaîne logistique durable
  • Directeur/Directrice de thèse et établissement de rattachement : Pr. Hamid ALLAOUI (Université d’Artois) - hamid.allaoui@univ-artois.fr
  • Co-Directeur/Co-Directrice de thèse et établissement de rattachement : Pr. Frida LASRAM (ULCO), LOG-Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences (Université du Littoral Côte d’Opale) - frida.lasram@univ-littoral.fr
  • Projet : Cette bourse est proposée dans le cadre du lancement de l’Ecole Universitaire de Recherche IFSEA (Transdisciplinary graduate school for marIne, Fisheries and SEAfood sciences). Cette EUR, lancée en 2022, a pour objectif de relever les défis environnementaux, sociétaux et économiques de la filière des produits de la mer.
  • Financement : 50% Université d’Artois, 50% IFSEA

Projet de Thèse

Titre de la thèse : Conception d’une chaîne logistique durable des produits de la mer dans un contexte d’économie circulaire

Résumé :

Le but de ce projet de thèse est de se situer dans une démarche transdisciplinaire en s’intéressant en particulier à la chaîne logistique des produits de la mer et à son optimisation dans un contexte d’économie circulaire et de fortes pressions humaines s’exerçant sur les écosystèmes marins.

Cette étude vise à optimiser les coûts énergétiques, environnementaux et économiques de la chaîne logistique des produits de la mer de la source jusqu’au client final. Elle nécessite la construction d’un modèle de localisation spatialisé des sources d’approvisionnement (pêche et/ou filière aquatique), stockage massifié et tri, transformation et distribution pour prendre en compte les contraintes environnementales et produire une matrice coût-distance pour une optimisation logistique.

Il s’agit de concevoir, de vérifier et d’optimiser le réseau logistique de la boucle vertueuse entre les différents acteurs. Nous voulons ainsi estimer globalement l’impact économique, sociétal et environnemental d’un ensemble de scénarios alternatifs que le décideur pourra définir ou qu’on pourra lui proposer. Des solutions optimales pour l’un de ces critères ou des situations de compromis entre plusieurs critères seront étudiées dans le cadre de ce projet. La partie transport est ici au cœur de ce réseau logistique que nous cherchons à optimiser.

La méthodologie qui sera utilisée pour la localisation des couches du réseau logistique nécessitera l’intégration de méthodes issues de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la Recherche Opérationnelle (RO).

Références :

  • Hamid ALLAOUI — Yuhan GUO — Alok CHOUDHARY — Jacqueline BLOEMHOF. Sustainable agro-food supply chain design using two-stage hybrid multi-objective decision-making approach, Computers & Operations Research, COR, pp 369-384, Vol. 89, 01/2018
  • Yuhan GUO — Youssef BOULAKSIL — Hamid ALLAOUI — Fangxia HU, Solving the sustainable supply chain network design problem by the multi-neighborhoods descent traversal algorithm. Computers and Industrial Engineering, CAIE, pp 107098, Vol. 154, 04/2021
  • Hamid ALLAOUI — Yuhan GUO — Joseph SARKIS, Decision support for collaboration planning in sustainable supply chains. Journal of Cleaner Production, JCP, pp 761-774, Vol. 229, 12/2019, 2019 Revue Internationale avec Comité de Lecture
  • Nicolas DANLOUP — Hamid ALLAOUI — Gilles GONCALVES, A comparison of two meta-heuristics for the pickup and delivery problem with transshipment. Computers & Operations Research, COR, pp 155-171, Vol. 100, Elsevier, 12/2018

Candidature

Profil

  • Master or Engineering degree in Computer Science, Operations Research, Applied Mathematics
  • Knowledge of Logistics concepts
  • Optimization , Machine Learning and Programming Python, C/C++, Java

Comment candidater

Please send a CV, a covering letter, your scores and ranking during the last two years of academic studies, and a letter(s) of recommendation to all the following persons :

  • hamid.allaoui@univ-artois.fr
  • frida.lasram@univ-littoral.fr
  • issam.nouaouri@univ-artois.fr

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