Alireza Asgari

Composition du jury

Résumé

La résilience de la chaîne d'approvisionnement agroalimentaire (AFSC) est essentielle face à une population mondiale croissante, à ses vulnérabilités inhérentes et à la menace permanente de perturbations. L'intervention de technologies de pointe peut contrer l'incertitude causée par les perturbations de l'AFSC. Parmi ces technologies, l'analytique big data (BDA), capable de traiter des données de plus en plus complexes et volumineuses, a démontré son potentiel pour renforcer la résilience. Par conséquent, dans cette thèse basée sur des articles, nous visons à : premièrement, explorer le concept multiforme de résilience dans l'AFSC afin d'extraire les capacités et les pratiques qui constituent la résilience de l'AFSC au niveau de l'organisation, de la chaîne d'approvisionnement et de l'industrie grâce à une revue systématique de la littérature (SLR). Ensuite, examiner systématiquement la littérature dans laquelle le BDA a été utilisé dans divers processus AFSC pour permettre la résilience afin de comprendre l'état de l'art. Sur la base des deux SLR, troisièmement, s'appuyer sur la perspective des capacités dynamiques pour mettre en évidence le rôle des micro-fondements du BDA dans le renforcement des capacités de résilience des AFSC à travers une étude de cas multiple complète dans le secteur de la distribution alimentaire, en plus de proposer une architecture système innovante intégrant des analyses descriptives, prédictives et prescriptives. Enfin, explorer la relation de cause à effet et calculer les poids des capacités de résilience socio-écologique afin de mettre en évidence les capacités de résilience les plus influentes et les plus importantes, ce qui a conduit à la création d'une méthode d'évaluation des micro-fondements de l'analyse des données de base afin de parvenir à un consensus sur les pratiques essentielles de l'analyse des données de base qui créent la résilience.