Prix de l'AMIES 2025 | Louis Bouvier : optimiser la logistique retour des emballages standardisés de composants automobiles

Parrainé par les sociétés savantes Société Française de Statistique (SFDS), la Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles (SMAI) et la Société Mathématique de France (SMF), le prix de thèse 2025 a été remis lors de la 14^ème édition du Forum Entreprises & Mathématiques, le mardi 7 octobre 2025.

• Titre de la thèse : Structured learning and combinatorial optimization : methodological contributions and inventory routing at Renault
• Université de délivrance : École Nationale des Ponts et Chaussées (IP Paris)
• Directeur de thèse : Axel Parmentier, chercheur au CERMICS1  et professeur à l'École Nationale des Ponts et Chaussées
• Entreprise : Groupe Renault, plus précisément au sein de la supply chain.
• Actuellement : Chercheur Junior et responsable scientifique opérationnel, Co-Innovation Lab, École Nationale des Ponts et Chaussées

Qu’est-ce qui vous a motivé à faire une thèse en lien avec le monde socio-économique ?

J'étais motivé par l'idée d'avoir un impact concret, notamment en contribuant à réduire des coûts ou des émissions de CO2. J'ai toujours eu un goût pour la théorie au service de la pratique, une approche que partageait mon directeur de thèse. Le format CIFRE m'a permis d'allier recherche et monde de l'entreprise, ce qui me convenait bien car je ne savais pas encore précisément où je souhaitais m'orienter à moyen terme.

Pouvez-vous nous parler de votre sujet de thèse ?

Ma thèse portait sur la logistique retour des emballages standardisés chez Renault en Europe. Les composants automobiles ne peuvent pas être transportés dans des cartons classiques en raison du risque de casse. Renault utilise donc des emballages standardisés réutilisables qui doivent être retournés des usines vers les fournisseurs. 

Pour réduire ces coûts, Renault a mis en place un système d'emballages partagés entre ses fournisseurs et géré de manière centralisée. L'idée est que si on fait traverser l'Europe à une pièce, on peut retourner un emballage au fournisseur le plus proche de l'usine plutôt qu'à son fournisseur d'origine. Cela nécessite de gérer conjointement les stocks dans les usines et chez les fournisseurs, ainsi que les routes des camions pour transporter les emballages, ce qui correspond à un problème d'inventory routing. 

Ce problème est d'un ordre de grandeur plus grand que ceux de la littérature, tant du point de vue du nombre de sites que du nombre de types d'emballages. De plus, les trajets durant plusieurs jours, la date d'arrivée dépend de l'ordre des clients sur les routes, ce qu'on appelle un inventory routing en temps continu. Les tentatives précédentes, menées par les équipes internes de Renault et par des prestataires, n'avaient pas abouti.

Quels ont été les principaux défis que vous avez rencontrés lors de votre recherche ?

Du point de vue mathématique, le premier défi était la taille du problème d'optimisation combinatoire, à l'échelle européenne, un ordre de grandeur au-dessus de ce qui existe dans la littérature. Les techniques usuelles ne fonctionnaient pas. J'ai développé une matheuristique combinant des formulations de programmation mathématique pour créer des voisinages larges efficaces, et intégré des méthodes d'apprentissage automatique bayésien pour corriger les biais dans les données d'entrée. Il a aussi fallu traiter les aspects stochastiques du problème, liés à l'incertitude sur la libération et la demande en emballages. 

Du point de vue de l'application, il fallait aligner la modélisation et le code avec les besoins métier, communiquer sur l'intérêt de l'outil auprès des différentes parties prenantes, et accompagner la mise en production. Ces aspects se sont révélés essentiels pour la réussite du projet.

De quelle manière votre travail a-t-il bénéficié aujourd’hui, ou bénéficiera dans le futur, au monde socio-économique ? 

L'algorithme développé pendant ma thèse a été mis en production chez Renault et est utilisé quotidiennement depuis mars 2023. Cela a permis des gains de l'ordre du million d'euros annuels et des réductions d'émissions de CO2 en milliers de tonnes. 

J'ai rendu disponibles en open-source le code académique, les données du problème et les solutions, pour que la communauté scientifique puisse s'en servir. Les résultats ont été publiés. 

Les travaux méthodologiques de ma thèse, à l'intersection de la recherche opérationnelle et de l'apprentissage automatique ont donné lieu à de nouvelles collaborations scientifiques. Ces méthodes, notamment sur les couches d'optimisation combinatoire dans les réseaux de neurones, pourront potentiellement trouver des applications dans d'autres secteurs.

Quels conseils donneriez-vous à des jeunes souhaitant orienter leurs recherches en mathématiques vers des applications concrètes ?

Je leur conseillerais de choisir des applications qui les intéressent et les motivent vraiment, les possibilités sont immenses ! Il est aussi important de trouver les bonnes interlocutrices et interlocuteurs, à la fois côté recherche et côté industrie. Un bon encadrement et des partenaires industriels engagés facilitent beaucoup les choses. 

Je les encouragerais aussi à oser lancer des collaborations et à instaurer des relations de confiance avec leurs partenaires industriels. Ces relations sont importantes pour que le projet ait un impact réel.

Comment voyez-vous le rôle des mathématiques dans la résolution de problématiques sociétales actuelles ? 

Les mathématiques peuvent contribuer aux enjeux sociétaux, notamment environnementaux. En recherche opérationnelle, on développe des outils pour aider à prendre de meilleures décisions, que ce soit pour optimiser des chaînes logistiques, réduire les émissions de CO2, ou gérer plus efficacement les ressources. 

Plus largement, les mathématiques permettent de modéliser des phénomènes et d'essayer de répondre à des questions concrètes de manière rationnelle. Elles aident à quantifier les enjeux, explorer différents scénarios et comparer des solutions alternatives.

En tant que jeune chercheur, comment percevez-vous l’évolution du lien entre la recherche académique en mathématiques et le monde socio-économique ? 

À mon échelle, je constate une multiplication des liens entre la recherche et le monde socio-économique. Ces collaborations me semblent bénéfiques car elles peuvent aider à financer la recherche tout en générant un impact concret pour l'industrie et la société.

Quels sont vos projets pour la suite ?

Je souhaite continuer à allier recherche appliquée et conseil en mathématiques pour l'industrie et la sphère publique. Je travaille au Co-innovation lab de l'École Nationale des Ponts et Chaussées, où j'ai pris la direction opérationnelle d'un partenariat de recherche avec Renault. L'objectif est de continuer à développer des solutions mathématiques ayant un impact concret tout en valorisant les travaux de recherche de l’École auprès d'autres entreprises et acteurs publics.

• 1CNRS/ÉCOLE DES PONTS ET CHAUSSÉES