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Les systèmes logistiques et de chaînes d'approvisionnement modernes sont de plus en plus exposés à une incertitude importante et évolutive, notamment les fluctuations de la demande, les défaillances des fournisseurs, les retards de transport, l'instabilité géopolitique, les perturbations liées au climat, la volatilité des prix de l'énergie, les cyber-risques et les changements réglementaires. Ces perturbations révèlent les limites des modèles d'optimisation déterministes et stochastiques classiques, qui reposent souvent sur des hypothèses fixes ou des distributions de probabilité connues avec précision. En pratique, les décideurs sont fréquemment confrontés à l'ambiguïté, à des données limitées, à des environnements non stationnaires et à des décisions séquentielles qui doivent être révisées à mesure que de nouvelles informations sont disponibles.

Ce projet de thèse vise à développer de nouveaux modèles mathématiques et algorithmes de réso...