Développement d’un outil d’aide à la décision pour favoriser la conception et le pilotage d'une usine automatisée de type 4.0 destinée à la production textile

Le secteur textile a connu des transformations majeures au cours des dernières décennies, marquées par une délocalisation massive de la production vers des pays à faible coût de main d'oeuvre. Ce phénomène a entraîné une perte de compétitivité des industriels européens et a posé de nombreux défis, notamment d’importants impacts environnementaux et sociaux. Ces effets se sont accentués par la demande croissante des consommateurs pour des produits bon marché et en constante évolution, sous l’influence de la « fast fashion ». En réponse, des initiatives visant à relocaliser la production textile en Europe sont apparues. Ces initiatives ont l’ambition de respecter les enjeux du développement durable et les nouvelles réglementations, telles que la loi AGEC sur l’économie circulaire. Dans ce cadre, l’adoption des technologies de l’Industrie 4.0 est devenue essentielle pour améliorer la compétitivité du secteur. Cette thèse se situe dans cette dynamique et propose une méthodologie d’aide à la décision pour l’implémentation des technologies de l’Industrie 4.0 dans les usines textiles. Elle a été développée en partenaire avec l’entreprise Petit Bateau, acteur majeur du secteur textile français, et présente un cadre méthodologique structuré pour la prise de décision et l’intégration efficace des concepts et systèmes 4.0 dans les processus de production. La méthode développée se structure autour de plusieurs phases clés. La première phase consiste en une analyse de l'existant, permettant d’identifier les défis spécifiques du secteur et les technologies disponibles dans l’entreprise. La deuxième phase repose sur une étude empirique et inductive pour analyser les dynamiques sociotechniques au sein de l’usine. La troisième phase consiste à concevoir un cadre méthodologique pour guider le déploiement des technologies 4.0. Cette méthodologie est ensuite testée et validée à travers deux études de cas dans le cadre d’un projet pilote, où les phases de la méthode sont appliquées sur des situations réelles. Enfin, une analyse des résultats permet d’identifier les leviers d’amélioration et d’ajuster la méthodologie pour une application à plus large échelle. L’originalité de ces travaux de thèse réside dans l’élaboration d’une méthodologie systématique et structurée, articulée autour de cinq étapes principales : Vision Systémique, Décisions Stratégiques, Implémentation, Analyse et Mise en Production. Chaque phase prend en compte les spécificités du secteur textile et les priorités stratégiques de l’entreprise. Elles utilisent aussi des outils d’analyse avancés, ainsi que des technologies d’intelligence artificielle pour optimiser la prise de décision. Cette méthodologie a été validée par des tests concrets réalisés dans l’usine de Petit Bateau et Lacoste. Les résultats de l’expérimentation montrent que la méthodologie permet la structuration des besoins, la priorisation des projets 4.0, et la sélection efficace des technologies adaptées aux besoins spécifiques du secteur textile afin de réduire les coûts de production, tout en facilitant l’acceptation des nouvelles technologies par les collaborateurs. L’accompagnement des équipes et une communication transparente ont été des éléments clés pour surmonter les résistances au changement et favoriser l’adoption des solutions proposées. Cette thèse ouvre également des perspectives de recherche futures, notamment sur l'impact des transformations numériques sur le bien-être des travailleurs. L’Industrie 5.0 pourrait bénéficier de l’analyse de l’influence des nouvelles technologies sur la motivation des opérateurs et leur qualité de vie au travail. De plus, la méthodologie développée, bien qu’initialement pensée pour le secteur textile, pourrait être adaptée à d’autres industries manufacturières, voire à des secteurs tertiaires, afin de valider sa flexibilité et son applicabilité.