TARATYNAVA Natallia, doctorante à l’EMSE soutiendra sa thèse de doctorat le 13 novembre 2009 à 10h00 à Saint-Étienne, École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (Amphi A024)
Titre
Modélisation par la théorie des jeux des échanges de prévisions dans un réseau d’entreprises
Directeurs de thèse
Patrick BURLAT, Professeur à l’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne
Xavier BOUCHER, Maître Assistant à l’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne
Jury
Jean Claude HENNET, Directeur de Recherches CNRS à l’Université Paul Cézanne
Claude PELLEGRIN, Professeur à l’Université Lumière Lyon 2
Lionel DUPONT, Professeur à l’École Nationale Supérieure des Techniques Industrielles et des Mines d’Albi-Carmaux
Daniel LLERENA, Maître de Conférences à l’Université Pierre Mendès France
Gilles PACHE, Professeur à l’Université de la Méditerranée
Mots-clés
Chaîne logistique, Théorie des jeux non coopératifs, Gestion des stocks, Modélisation analytique, Information imparfaite, Partage des prévisions, Economie Expérimentale.
Résumé
L’objet de notre étude est une chaîne logistique à deux étages composée d’un donneur d’ordres face à une demande aléatoire de marché et d’un fournisseur qui est lié au donneur d’ordres par un contrat linéaire de prix de gros. Le donneur d’ordres, qui est plus proche du marché final, aura une meilleure connaissance de la demande et transmettra à son fournisseur de l’information sur les prévisions de cette demande. Les prévisions sur la demande du marché seront de type binaire : demande haute ou demande basse. L’information sera donc à la fois asymétrique car le donneur d’ordres sera au départ mieux informé, mais aussi imparfaite car ces informations ne seront que des prévisions approchées des commandes réelles finales du marché. En fonction de ses propres objectifs de maximisation de profit, le donneur d’ordres pourra décider de transmettre à son fournisseur des prévisions exactes, ou bien surestimées de façon à s’assurer que celui-ci possède bien un stock suffisant au moment où il lui transmettra la commande réelle du marché. En face, le fournisseur pourra décider de faire confiance ou non aux prévisions données par son donneur d’ordres, et ceci en fonction de son intérêt propre. Dans notre modèle, les actions associées à chacune des décisions possibles porteront sur les niveaux de recomplètement des stocks de produits vendus. Ainsi, le fournisseur, qui gère son stock suivant une politique de stock nominal, pourra décider de tenir un stock conforme aux prévisions de son donneur d’ordres, ou bien déterminer de son coté un niveau de stock qui corresponde à sa propre vision de la demande. A l’arrivée, les performances de chaque entreprise et de la chaîne seront évaluées en termes de coûts de production, d’invendus et de ruptures. Ces performances dépendront bien sûr du comportement des acteurs et de leur niveau de coopération quant aux échanges des prévisions de demande.
Nous étudions plusieurs modèles de chaînes logistiques (le modèle MTS/MTO en mono- et multi-périodes et le modèle MTS/MTS en mono-période) et nous utilisons deux approches scientifiques : la théorie des jeux et la méthodologie d’économie expérimentale.
Keywords
Supply Chain, Non-Cooperative Game Theory, Inventory Management, Imperfect Information, Forecast Sharing, Experimental Economics.
Abstract
The object of our study is a basic echelon of a decentralized supply chain. This echelon is made of a customer facing a random market demand and a supplier in charge of an intermediary product stock. The actors are bound by a linear wholesale contract. The customer is closer to the market and will have a better understanding of the demand. The customer can share its private information on forecasts with the supplier. The forecasts of market demand are binary : high demand or low demand. Thus the information is asymmetric, because the customer was initially better informed, but also imperfect because this information is only an approximate estimate of the actual orders of the final market. According to its own goals of profit maximization, the customer may decide to share the forecasts truthfully, or to overestimate the forecast in order to ensure that the supplier possesses a sufficient stock when the customer send the actual order of the market. Opposite, the supplier may decide to trust, or not to trust the customer’s forecast, and this according to its own interest. In our model, the actions associated with each possible decision influence the replenishment inventory levels. Thus, the supplier, which manages its stock following a policy of base stock, may decide to hold a stock according the customer’s forecast, or determine the level of stock reflecting its own vision of request. In the final analysis, the performances of each actor and of the whole supply chain are evaluated in the terms of production costs, unsold and backorder costs. These performances depend certainly of the behavior of actors and their level of cooperation regarding the sharing of demand forecasts.
We study several models of supply chains (make-to-stock supply chain model on mono- and multi-period, make-to-stock supply chain model on mono-period) and we use two scientific approaches : non-cooperative game theory and methodology of experimental economics.
