Optimisation des coûts d’approvisionnement grâce aux Incoterms : Une approche
basée sur la programmation linéaire et la méthode Fuzzy AHP, un outil d’aide à la
décision
Mouhammadou Moustapha Diagnea,b
a Université du Littoral-Côte-d’Opale, Dunkerque, France
b Hautes Études des Sciences et Techniques d’Ingénierie et de Management, Casablanca, Maroc
Abstract
In the realm of international trade, the selection of Incoterms (International Commercial Terms) plays a crucial role in managing costs. These terms define the rights and obligations of buyers and sellers with respect to transportation, delivery, and insurance of goods. However, there is still room for optimization in terms of cost management, as evidenced by existing research.
This article presents an innovative approach to optimize indirect costs in international transactions by selecting Incoterms
optimally. Our approach offers a systematic and data-driven method for decision-making, combining linear programming and
the Fuzzy AHP method to mathematically model the costs and risks associated with each Incoterm. By incorporating buyer
preferences and logistic costs, our model identifies the most cost-effective and suitable Incoterm choices for the company’s
objectives. This approach enables businesses to enhance cost management and maximize profitability in international trade.
Our research contributes to the optimization of Incoterms selection processes and provides valuable insights for global commerce stakeholders. We illustrate our approach through a practical case, demonstrating the applicability of our model in aiding
companies to make informed decisions and minimize underlying costs associated with Incoterms.
Keywords : Incoterms, linear programming, Fuzzy AHP, Optimisation, Decision support, Supply chain
Résumé
Cet article présente une approche novatrice pour optimiser les coûts indirects dans les transactions internationales en sélectionnant les Incoterms de manière optimale. Les Incoterms sont des règles standardisées qui définissent les responsabilités et
les répartitions des coûts entre acheteurs et vendeurs. Cependant, il existe un potentiel d’optimisation pour réduire les coûts
cachés liés à ces transactions comme le démontrent les recherches existantes. Dans cette étude, il sera question de combiner la
programmation linéaire et la méthode Fuzzy AHP pour modéliser mathématiquement les différents coûts et risques associés
à chaque Incoterm. En intégrant les préférences de l’acheteur, les coûts logistiques et les risques, notre modèle d’optimisation identifie les choix d’Incoterms les plus rentables et adaptés aux objectifs de l’entreprise. En utilisant cette approche,
les entreprises peuvent améliorer leur gestion des coûts et maximiser leur rentabilité dans les échanges internationaux. Cette
recherche contribue à l’optimisation des processus de sélection des Incoterms et fournit des insights précieux pour les acteurs du commerce mondial. Cette approche sera illustrée par le biais d’un cas pratique, démontrant ainsi l’applicabilité de
notre modèle pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées et minimiser les coûts sous-jacents liés aux Incoterms.
Keywords: Incoterms, Programmation linéaire, Fuzzy AHP, Optimisation, Aide à la décision, Supply chain
Table des matières
1
Introduction
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2
Revue littérature
2.1 Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 Défis et exigences des échanges internationaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1 Diversité des acteurs, des lois et des réglementations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.2 Complexité des transactions d’import-export et rôle des Incoterms . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.3 Les entreprises par rapport aux Incoterms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3 L’optimisation dans la gestion des échanges internationaux avec les Incoterms . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1 Impact du taux d’intérêt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Preprint submitted to HESTIM & ULCO
12 juillet 2023
2.3.2 Responsabilité de négociation de prix non optimisée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.3 Cash-To-Cash-Cycle (CCC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.4 Critères de choix des Incoterms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Quelques technologies et outils d’optimisation et d’aide à la décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.1 La recherche opérationnelle comme méthode d’analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.2 La programmation linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.3 Méthode Fuzzy-AHP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Méthodologie
3.1 Données d’entrée du modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 Risques et critères de choix des Incoterms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 Cas pratique : Formulation et application du modèle d’optimisation et d’aide à la décision . . . . . . . . . . .
3.2.1 Définition des ensembles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.2 Définition des paramètres : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.3 Calcul des coûts de logistiques pour chaque Incoterm avec chaque vendeur : . . . . . . . . . . . . .
3.2.4 Variables de décisions : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.5 Fonction objectif : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.6 Les contraintes : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.7 Formulation du programme linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Résultats
4.1 Limites et perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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5
Conclusion
20
2.4
Annexe A
Description des abréviations
22
1. Introduction
Dans un contexte économique de plus en plus concurrentiel et mondialisé, l’optimisation des coûts d’approvisionnement
revêt une importance stratégique pour les entreprises. Les coûts indirects ou cachés liés à l’approvisionnement peuvent représenter une part significative des dépenses totales et avoir un impact considérable sur la rentabilité globale. Parmi les facteurs
qui influencent ces coûts, le choix de l’Incoterm approprié dans les contrats internationaux de vente joue un rôle crucial.
Les Incoterms, abréviation de "International Commercial Terms", sont des règles standardisées qui définissent les droits
et obligations des parties impliquées dans une transaction commerciale internationale. Ces termes déterminent notamment la
répartition des coûts, des risques et des responsabilités entre l’acheteur et le vendeur. Les différentes parties doivent comprendre comment les différents Incoterms sont utilisés, ainsi que comment choisir le terme approprié. Les Incoterms mal
utilisés peuvent avoir un effet négatif sur le paiement, les délais de livraison et générer des coûts supplémentaires ; ils peuvent
entraîner une faible maîtrise des stocks ou une mauvaise expérience client (Hajdukiewicz and Pera, 2021). Le choix judicieux
de l’Incoterm peut permettre de minimiser les coûts indirects ou cachés associés à l’approvisionnement, tels que les frais de
transport, d’assurance, de douane, de stockage, ou encore les délais de livraison. Les termes indiquent aussi à quel moment
l’acheteur doit assurer les coûts et les risques de sa marchandise et doit donc par implication utiliser les propres leviers logistiques pour la récupération de sa marchandise. Mais dans le monde réel, chaque entreprise ayant sa propre expérience et
performance en matière de logistique, nous pouvons avoir un prix de revient de la marchandise qui sera une résultante de
la tarification de la marchandise au lieu de transfert et des frais logistiques de l’acheteur. Ainsi, selon le coût de sa chaîne
d’approvisionnement, le prix de revient peut varier selon la zone de transfère des frais et donc indirectement le coût de revient
dépendrait de l’Incoterm choisi. L’objectif des entreprises étant d’optimiser au mieux les charges sur leurs supply chain, il
devient dès lors nécessaire de pouvoir réduire voir éliminer ces coûts indirects. Le but étant de minimiser les coûts, plusieurs
méthodes s’avèrent très intéressantes mais en nous basant sur les travaux de (Luenberger and Ye) nous sommes bien tentés de
voir comment pouvons nous optimiser les coûts indirects avec différents fournisseurs par le choix des Incoterms.
Ainsi, dans cette étude, nous proposons une approche novatrice basée sur la méthode Fuzzy Analytical Hierarchy Process
(FAHP) pour optimiser à travers la programmation linéaire les coûts d’approvisionnement en tenant compte des choix d’Incoterms. La méthode Fuzzy AHP permet de traiter l’incertitude et les jugements flous dans le processus de prise de décision, en
particulier lorsque les données sont qualitatives, variables et subjectives.
2
Figure 1: Plan de travail : Élaboré par nos soins
L’objectif principal de cette recherche est de démontrer comment l’optimisation peut contribuer à la réduction des coûts
d’approvisionnement en identifiant l’Incoterm optimal pour chaque transaction internationale. Nous examinons également les
avantages potentiels de l’utilisation de ce modèle dans la prise de décision stratégique et l’amélioration des performances de
la supply chain.
Nous commencerons par présenter une revue de la littérature sur les Incoterms, l’optimisation des coûts d’approvisionnement
et les méthodes d’aide à la décision existantes. Ensuite, nous décrirons en détail notre méthode basée sur la Fuzzy AHP et
expliquerons comment elle peut être appliquée pour sélectionner l’Incoterm optimal. Nous présenterons également une étude
de cas pour illustrer l’application concrète de notre modèle.
2. Revue littérature
Dans cette revue de littérature, notre objectif est d’explorer les différentes approches et méthodes utilisées pour optimiser
les coûts d’approvisionnement en choisissant le meilleur Incoterm. Nous nous concentrerons particulièrement sur l’utilisation
de la programmation linéaire comme outil d’optimisation, qui offre la possibilité de prendre en compte de multiples contraintes
et objectifs dans la prise de décision.
2.1. Contexte
Nul n’est sans constater que la mondialisation a profondément transformé la manière dont nos sociétés orientent leurs
échanges aux delà de leurs frontières. La globalisation a ouvert de nouveaux marchés aux entreprises et à façonner les transactions locales de manière plus internationales, marchés en question s’étant dressés avec des défis nouveaux. Le développement
du transport, la diversification des produits et des fournisseurs partout dans le globe font alors que les approvisionnements à
l’échelle mondiale sont devenus indispensables. Cette expansion des échanges commerciaux a également généré de nouveaux
challenges et exigences pour les entreprises engagées dans des transactions internationales (Kuusamo, 2017). En 2011, le
commerce international représentait près de 60% de la production mondiale donnant ainsi à de nouveau pays, de nouvelles
opportunités d’accéder au marché mondial (Rappestad and Fredriksson). S’appuyant sur le "Rise of the South", déclaration
formulée par le Programme des Nations Unies pour le développement datant de 2013, ces auteurs évoquent un phénomène
actuel où les pays plus importants de l’hémisphère sud se développent grâce à la mondialisation. Cette montée en puissance
implique que l’engagement des populations envers le développement a un impact direct sur la création de richesse et le progrès
humain à travers le monde. Ainsi, cela ouvre de nouvelles opportunités aux anciens pays moins développés de participer aux
nouvelles possibilités commerciales (Rappestad and Fredriksson).
2.2. Défis et exigences des échanges internationaux
2.2.1. Diversité des acteurs, des lois et des réglementations
Les échanges internationaux impliquent des acteurs de différents pays, chacun ayant ses propres lois, réglementations et
pratiques commerciales. La diversité des langues, des cultures et des systèmes juridiques peut rendre les transactions complexes et augmenter les risques pour les parties impliquées. L’une des principales difficultés réside dans la coordination de la
3
logistique et du transport. Les marchandises doivent être acheminées de manière efficace et sécurisée d’un pays à l’autre, en
respectant les exigences douanières et les normes internationales. Les entreprises doivent trouver des solutions pour gérer les
formalités douanières, le choix des transporteurs et les questions liées à l’assurance (Baena-Rojas and Cano, 2022). Lorsqu’il
s’agit de transport, il y a toujours deux parties impliquées : l’expéditeur, qui est le point d’origine, et le destinataire, qui représente la destination. Cela soulève un ensemble de quatre questions essentielles : Qui est responsable des frais de transport ?
Qui a le contrôle de l’expédition pendant le transit ? Qui supporte le risque en cas de perte, de dommage ou de retard ? Qui est
chargé de déposer des réclamations en cas de problème ? (Martel and Klibi, 2016)
2.2.2. Complexité des transactions d’import-export et rôle des Incoterms
Les transactions d’import-export sont bien plus complexes que les transactions nationales d’achat et de vente, car ils impliquent deux environnements commerciaux distincts, deux systèmes juridiques différents et l’utilisation de deux devises. De
plus, la distance géographique ajoute une dimension supplémentaire de complexité (Martel and Klibi, 2016).
La répartition des coûts et des risques s’avère être très complexe entre l’acheteur et le vendeur notamment en cas de litige.
C’est là que les Termes Internationaux de Commerce (Incoterms) entrent en jeu. Depuis leur création au milieu du XIXe siècle
dans les années 1930, les Incoterms sont un sujet important et récurrent pour la facilitation et la réglementation des échanges
de marchandises entre des entreprises de différentes nationalités impliquées dans des opérations commerciales à l’échelle
mondiale. Ils fournissent un ensemble standardisé de règles et de termes pour clarifier les obligations et les responsabilités des
parties dans les transactions internationales. La compréhension de ces termes de négociation dépend de la chaîne logistique
internationale elle-même, car elle représente les étapes de transport, de l’origine à la destination, délimitant le transfert des
risques du vendeur à l’acheteur (Baena-Rojas and Cano, 2022).
La mise en place de normes simplifie les négociations en offrant une formulation systématique développée par des experts,
ce qui permet de faciliter et de réduire les coûts liés aux achats, à la production ou à la documentation. Dans ce contexte, la
Chambre de commerce internationale a travaillé en collaboration avec des experts pour créer et maintenir une norme internationale régissant les conditions de livraison (Rappestad and Fredriksson). Selon les conclusions de l’ICC/Paris, les clauses
des Incoterms sont utilisées dans 90% de tous les contrats de vente internationaux et sont devenues une norme internationale
largement répandue (Hajdukiewicz and Pera, 2021).
Ils définissent le moment du transfert de responsabilité, le lieu de livraison, les obligations en matière de transport, de douane
et d’assurance, ainsi que la répartition des coûts entre l’acheteur et le vendeur. Ainsi, un langage commun et une compréhension partagée des conditions de livraison sont obtenus, facilitant ainsi la communication et la gestion des transactions
internationales.
Grâce à ces règles, acceptées de manière volontaire, l’exportateur (EXP) et l’importateur peuvent définir les engagements
à respecter en fonction de leurs responsabilités concernant les coûts logistiques, les documents et les risques physiques à
assumer. La fonction essentielle des Incoterms est d’établir un ensemble de termes qui agissent comme un cadre réglementaire discrétionnaire. Grâce à ses règles, les Incoterms viennent compléter le contrat de vente international, permettant ainsi
de convenir de certains droits et obligations dans différentes circonstances en fonction des capacités des parties impliquées
(Baena-Rojas and Cano, 2022).
L’importation de marchandises depuis l’étranger nécessite généralement l’utilisation du fret maritime ou du fret aérien
et peut impliquer plusieurs ports, endroits ou points de destination. Le choix approprié de l’Incoterm fait partie intégrante
d’une stratégie globale de gestion de la chaîne d’approvisionnement, dans laquelle sa sélection stratégique peut réduire les
incertitudes de la chaîne d’approvisionnement mondiale et, en même temps, améliorer les revenus d’une entreprise(Stewart,
2017) .(Engblom et al., 2012) affirme que : "Les coûts logistiques représentent une part importante et pertinente des coûts
commerciaux : en fonction de la méthode appliquée et de l’industrie concernée, leur part dans le chiffre d’affaires des entreprises dans les économies développées tend à être d’au moins 10 pour cent". Les Incoterms se distinguent les uns des autres
en fonction de plusieurs critères, tels que le lieu de livraison, le transfert des risques, les responsabilités et les coûts associés à
la transaction comme le montre le tableau 1.
D’après (Martel and Klibi, 2016), les Incoterms font partie des aspects importants liés à la tarification dans les échanges
commerciaux. Ils considèrent que les Incoterms, aux côtés des politiques de remise et des modalités de paiement, sont des
moyens utiles pour encourager les clients à adopter des comportements favorables à des coûts réduits pour l’entreprise. Les
auteurs souligne que les politiques de tarification ont une importance stratégique, car pour proposer des prix bas, il est nécessaire d’avoir également des coûts réduits. Cela suggère que l’auteur reconnaît le rôle des Incoterms dans la gestion des coûts et
la recherche de solutions pour réduire les coûts opérationnels de l’entreprise. Les Incoterms sont utilisés, par exemple, par les
acteurs, dans les calculs logistiques, lors de la mise en place de la chaîne d’approvisionnement et lors de l’approvisionnement
auprès des fournisseurs. L’équipe des achats négocie et choisit l’Incoterm spécifique pour chaque fournisseur (Rappestad and
Fredriksson). Il est essentiel de trouver un équilibre entre les risques et les coûts. En effet, il existe souvent une corrélation
entre les risques et les coûts dans le domaine des achats.
4
Incoterm
1. Ex Works
(EXW)
2. Free Carrier (FCA)
3.
Free
Alongside
(FAS)
4. Free On
Board (FOB)
5. Cost and
Freight (CFR)
6. lnsurance
and Freight
(CIF)
7. Carriage
Paid
To
(CPT)
8. Carriage
and Insurance
Paid (CIP)
9. Delivered
At
Place
(DAP)
10. Delivered
At place Unloaded (DPU)
11. Delivered
Duty
Paid
(DDP)
Description
L’EXP achèvera ses responsabilités de livraison dès que les marchandises auront été placées dans les entrepôts de sa propre entreprise, emballées et prêtes à être récupérées par l’IMP. Ainsi, l’acheteur sera responsable du chargement des marchandises chez l’EXP et de toutes les autres opérations logistiques nécessaires
pour acheminer les marchandises jusqu’aux installations de sa propre entreprise.
L’EXP doit laisser les marchandises dans son entrepôt. De même, il doit effectuer les procédures documentaires avec la DEX, en plus d’assumer les coûts et les risques liés au chargement du produit pour le
PRA. Dans ce cas, le PRA sera toujours contracté par IMP, qui sera à son tour responsable de poursuivre
tous les processus pertinents jusqu’à ce que tous les maillons de la chaîne logistique internationale soient
surmontés.
L’EXP doit charger les marchandises pour le PRA en plus de l’embaucher directement l’agent. Ensuite, il
doit déplacer les marchandises de son entreprise vers le POR et décharger la marchandise à cet endroit à
côté du navire. D’autre part, l’IMP recevra la cargaison au POR et l’IMP doit également charger la cargaison
sur le navire, qui agit en tant que TIN. Il doit ensuite effectuer les opérations nécessaires pour transporter
les marchandises jusqu’à sa propre société dans le pays de destination.
L’EXP est responsable non seulement de transporter les marchandises jusqu’au POR, mais aussi de les charger à bord de le TIN, qui dans ce cas sera un navire à moteur. Une fois cette étape terminée, ses obligations
prennent fin. Ainsi, l’IMP doit assumer la responsabilité exclusive de transporter les marchandises par voie
maritime, du POR au POD, et de poursuivre les autres étapes de la chaîne logistique internationale.
L’EXP doit effectuer les processus nécessaires pour prendre en charge et charger la marchandise dans le
TIN, en plus d’assumer les coûts générés par l’opération de transport, qui dans ce cas sera exclusivement par
voie maritime. De même, l’IMP sera responsable de souscrire une assurance internationale pour couvrir le
trajet du POR au POD. De plus, l’IMP devra effectuer le reste des opérations jusqu’à ce que la marchandise
arrive dans les installations de sa propre entreprise.
L’EXP effectuera toutes les procédures nécessaires pour charger la marchandise dans le TIN et payer ce fret,
qui sera toujours avec une compagnie maritime. De même, l’EXP devra souscrire une assurance pour le TIN
afin de couvrir la marchandise en cas d’événements imprévus. Malgré cela, le bénéficiaire de l’assurance
sera l’IMP, qui devra également compléter toutes les autres procédures nécessaires pour prendre en charge
la marchandise jusqu’à ses propres installations.
Ce terme, similaire à l’Incoterm CFR, implique que l’EXP est chargé de toutes les démarches nécessaires
pour acheminer les marchandises jusqu’au point de rendez-vous (POR) et de les charger dans le moyen de
transport, tout en supportant les coûts de transport associés. Ensuite, l’IMP doit contracter une assurance
internationale pour couvrir les marchandises du POR jusqu’au point de destination (POD) et prendre en
charge le transport jusqu’à ses propres installations. Contrairement au CFR qui s’applique uniquement au
transport maritime, ce terme peut être utilisé pour le transport terrestre, aérien ou maritime.
Ce terme, similaire à l’Incoterm CIF, implique que l’EXP se chargera du chargement de la marchandise
dans le moyen de transport et paiera le fret correspondant, y compris l’assurance de la marchandise, dont le
bénéficiaire sera l’IMP. De son côté, l’IMP sera responsable des autres étapes du processus pour conclure
la chaîne logistique internationale. Contrairement au CIF qui est spécifique au transport maritime, ce terme
peut être utilisé pour le transport terrestre, aérien ou maritime dans le cadre du commerce international.
L’EXP doit amener les marchandises au POD ou à l’endroit convenu dans le pays de l’IMP, en utilisant
l’assurance de le TIN, dont le bénéficiaire sera le même vendeur. Ainsi, les marchandises doivent être
préparées pour le déchargement au POD, de sorte que l’acheteur soit responsable à partir de ce point pour
les transporter jusqu’à ses propres installations.
Ce terme de négociation internationale est la seule règle insérée dans la dernière version de 2020. Dans
cet Incoterm, le vendeur est responsable de toutes les opérations nécessaires, depuis les installations de son
entreprise jusqu’au déchargement des marchandises au POD dans le pays de l’acheteur. Les marchandises
doivent y être déchargées du moyen de transport arrivant par l’EXP. Ensuite, l’IMP procédera à la nationalisation des marchandises avec la DIM et les transportera dans ses entrepôts en contractant le prestataire
PSA.
L’EXP accomplira ses responsabilités de livraison en acheminant la marchandise vers le pays de destination,
en effectuant la procédure de dédouanement avec la DIM et en contractant le prestataire PSA, laissant
ainsi les marchandises prêtes à être déchargées dans les installations de l’IMP. Contrairement à EXW, cet
Incoterm transfère la plupart des responsabilités du contrat de vente sur le vendeur, qui gère l’ensemble de
la chaîne logistique internationale jusqu’aux installations de l’acheteur.
Table 1: Présentation des Incoterms, (Baena-Rojas and Cano, 2022)
5
L’achat est un processus essentiel dans toutes les organisations, consistant à acquérir des matériaux, des équipements
et des services de qualité appropriée, en quantité adéquate, au bon prix et au bon moment, et provenant de sources fiables.
À mesure que l’importance accordée aux achats et à la gestion de l’approvisionnement augmente, les entreprises adoptent
une approche plus stratégique, mettant l’accent sur la réduction des coûts totaux et d’autres facteurs clés. Les départements
d’achats s’engagent dans des projets de réduction des coûts. Dans ce contexte, les coûts liés à l’importation comprennent
les frais de transport, les coûts d’emballage et les coûts liés aux risques. L’une des principales activités du cycle d’achat est
la contractualisation et la négociation. Il s’agit du processus de planification, d’examen et d’analyse utilisé par un acheteur
et un vendeur pour parvenir à des accords ou compromis acceptables. De même, lorsqu’une mesure de réduction des coûts
est appliquée, cela peut augmenter les risques. Cette relation peut être qualifiée de compromis ou de balance entre les deux
facteurs (Rappestad and Fredriksson).
2.2.3. Les entreprises par rapport aux Incoterms
Les entreprises rencontrent souvent un manque de connaissances dans l’utilisation adéquate des Incoterms. Au sein des
entreprises, plusieurs départements travaillent de différentes manières avec les Incoterms, et il est fréquent qu’une personne
ou un petit groupe soit responsable de décider quels Incoterms doivent être utilisés lors des échanges commerciaux. Il est
donc crucial d’étudier la connaissance interne des organisations en ce qui concerne les Incoterms, car une méconnaissance
des termes peut entraîner le risque de surestimer ou de sous-estimer les coûts des marchandises importées ou exportées.
L’utilisation incorrecte des Incoterms peut également entraîner le risque que les marchandises de l’expédition soient exclues
de l’assurance (Rappestad and Fredriksson).
Ainsi, le manque de connaissance de ces choix peut occasionner l’apparition de coûts sous-jacents représentant un défi de
taille pour les entreprises. Il est essentiel de comprendre l’utilisation de la norme Incoterms, car l’application incorrecte des
termes peut entraîner des risques juridiques. Par conséquent, il est intéressant d’étudier comment les entreprises travaillent
réellement avec les Incoterms et de trouver des solutions pour réduire les risques et les coûts. Il est d’une grande importance
que les entreprises choisissent un Incoterm adapté à leur transaction (Rappestad and Fredriksson).
Dans le contexte commercial hautement compétitif actuel, il est souvent plus approprié de minimiser l’ensemble des coûts
de la chaîne d’approvisionnement, même si certains d’entre eux ne relèvent pas de la responsabilité de l’entreprise. Cette
approche vise à maximiser les revenus générés et donne de meilleurs résultats à long terme. La solution choisie lorsque les
coûts minimisés sont limités à ceux relevant de la responsabilité de l’entreprise peut ne pas être appréciée par les clients, qui
pourraient alors décider d’accepter une offre d’un concurrent. En incluant tous les coûts dans l’analyse, de meilleures offres
sont proposées aux clients, ce qui améliore finalement la part de marché et les profits (Martel and Klibi, 2016). Les coûts
associés aux risques peuvent également être définis comme les coûts liés à l’incertitude. Il peut s’agir de coûts tels que la
perte, les dommages aux marchandises, le vol ou le gaspillage (Rappestad and Fredriksson).
2.3. L’optimisation dans la gestion des échanges internationaux avec les Incoterms
La gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM) couvre tous les aspects de la chaîne de valeur, depuis l’extraction
des matières premières par les fournisseurs jusqu’à la livraison finale des produits finis aux clients ; les Incoterms aident à
classer chaque étape de la chaîne d’approvisionnement en attribuant la responsabilité de la livraison, l’allocation des risques,
la répartition des coûts de transport et d’autres frais (Stewart, 2017).
Étant donné que les Incoterms définissent les coûts et les risques de chaque contrat négocié, les éléments du coût total d’acquisition peuvent aider à déterminer le choix approprié de l’Incoterm pour un contrat international donné. Le Coût total de
possession (TCO) est une analyse de tous les coûts directs et indirects associés à un produit tout au long de sa durée de vie
utile. Il est couramment utilisé au début du processus d’achat pour évaluer les décisions en prenant en compte le prix de vente
du fournisseur, les frais de transport, les coûts de stockage, les frais d’inspection et les coûts d’opportunité liés aux fonds
immobilisés avant la vente du produit. Le TCO est une approche informelle qui permet de déterminer le véritable coût global
de chaque achat effectué dans le cadre d’une relation spécifique entre l’acheteur et le vendeur. Selon l’Association for Operations Management (APICS), le TCO est défini comme la somme de tous les coûts associés à chaque activité de la chaîne
d’approvisionnement (Stewart, 2017).
En analysant objectivement le choix des Incoterms, l’acheteur pourra calculer les compromis de chaque choix d’Incoterm
par rapport au modèle du coût total débarqué. Le choix des Incoterms doit être en accord avec l’objectif de sécuriser le coût
total de possession le plus bas (Stewart, 2017).
2.3.1. Impact du taux d’intérêt
Les Incoterms, qui sont des termes commerciaux internationaux définissant les droits et les responsabilités des acheteurs et
des vendeurs dans les transactions commerciales internationales, peuvent également avoir une relation avec les taux d’intérêt.
Le taux d’intérêt est un facteur important dans la finance de la chaîne d’approvisionnement et peut être influencé par les
conditions de paiement convenues dans les Incoterms. Les Incoterms peuvent donc avoir une relation indirecte avec les taux
6
d’intérêt en fonction des modalités de paiement convenues entre les parties, comme le montre la figure 2. Par exemple, si les
Incoterms spécifient des modalités de paiement à long terme, cela peut entraîner des coûts d’intérêt plus élevés pour le vendeur
(Stewart, 2017). L’auteur note aussi l’éventualité où d’une part, l’acheteur préfère retarder les paiements pour des raisons de
liquidité et de taux d’intérêt, et il est exposé aux risques politiques, de transit et de change. D’autre part, le fournisseur souhaite
un paiement en espèces à l’avance et est exposé aux risques de non-paiement, de transit et de change.
Figure 2: Flux de transactions avec la finance de la chaîne d’approvisionnement - Affacturage inversé, Stewart (2017)
2.3.2. Responsabilité de négociation de prix non optimisée
Les conditions de vente affectent la sélection du transporteur, la gestion des opérations, les opportunités de consolidation, les flux de trésorerie et l’administration des réclamations. Lorsqu’une entreprise est suffisamment grande pour bénéficier
d’économies d’échelle, il est souvent avantageux de garder le contrôle sur le transport. Lorsque les matériaux sont achetés
FOB destination, les coûts de transport sont inclus dans les prix des produits et il peut être difficile de déterminer s’ils sont
minimisés. À l’autre extrémité, en gardant le contrôle sur les expéditions sortantes, l’entreprise peut bénéficier des opportunités de consolidation. Cependant, si les produits sont vendus FOB origine, l’acheteur en assume la propriété dès le début du
processus et les produits doivent être payés immédiatement. Par conséquent, aucun capital n’est immobilisé dans l’inventaire
en transit. Tous ces éléments doivent être soigneusement pesés avant de choisir les conditions de vente (Martel and Klibi,
2016).
Les coûts d’expédition (engagés lors du déplacement des produits dans l’espace entre les origines et les destinations) : Ces
coûts dépendent de la personne responsable des différentes étapes impliquées (chargement du véhicule, livraison au port
d’embarquement, embarquement, transport, débarquement, livraison aux locaux de l’acheteur, déchargement, assurances, dédouanement, surestaries, etc.) tels que spécifiés par les Incoterms sélectionnés ou les termes du contrat de transport. Les coûts
d’exploitation, les coûts de possession, les coûts d’investissement nécessaires pour mettre en place les moyens de transport
(Martel and Klibi, 2016).
La différence entre les termes du Groupe C et du Groupe F réside principalement dans le fait que les coûts de transport et
de manutention sont déjà inclus dans le prix de vente final par le vendeur. En général, les contrats de la famille C sont plus
coûteux pour l’acheteur que les contrats du Groupe F, car le fournisseur est responsable de choisir le transitaire et il est difficile de vérifier les montants exacts payés pour les frais de fret et d’assurance. Les prix de vente dans ces cas incluent souvent
des marges importantes pour tenir compte des fluctuations des prix du fret. En optant pour les Incoterms du Groupe F plutôt
que ceux de la famille C ou de la famille D, l’acheteur prend en charge davantage de responsabilités d’expédition et négocie
directement les tarifs, ce qui permet de réduire les coûts totaux d’approvisionnement des matériaux (Stewart, 2017). L’auteur
ajoute aussi que les processus globaux de la chaîne d’approvisionnement seraient plus faciles à gérer, réduisant ainsi le travail
nécessaire, et les économies globales compenseraient les coûts supplémentaires à long terme.
Par exemple, les Incoterms CFR et CIF précisent que ces frais sont à la charge du vendeur au port de débarquement convenu si
elles sont encourues par le vendeur aux termes du contrat de transport. Or, le contrat de transport est conclu par le vendeur en
sa qualité de chargeur (expéditeur), l’acheteur n’étant pas consulté en la matière. Cela en effet, peut faire supporter à l’acheteur
7
des prix que lui même n’a pas négocier (Sou). Nous remarquons ainsi que l’acheteur peut être obligé de payer des coûts qu’il
aurait pu optimiser s’il disposait de suffisamment de responsabilité sur certaines phases du processus.
2.3.3. Cash-To-Cash-Cycle (CCC)
En règle générale, les risques et les coûts varient considérablement en fonction des termes commerciaux, et les Incoterms
ne régissent pas les modalités de paiement d’une transaction. Cependant, avec l’essor des transactions à compte ouvert où les
fournisseurs ne sont payés qu’à la livraison ou après celle-ci, les Incoterms sont devenus un élément clé pour déterminer la
trésorerie de l’acheteur et du fournisseur (Stewart, 2017). Malgré les risques associés, une proportion significative des exportations nationales est effectuée selon des modalités de compte ouvert (paiement dans un délai convenu) ou de consignation
(paiement après la vente des marchandises par l’importateur). Il est important de réserver ces approches aux clients étrangers
ayant de solides antécédents de crédit et qui sont bien connus de l’exportateur. Cependant, il est à noter que les exportateurs
peuvent se protéger dans une certaine mesure en souscrivant une assurance contre les risques de crédit à l’étranger. En cas de
retard de paiement, il existe également un risque de dévaluation de la devise spécifiée dans le contrat de vente pendant cette
période (Martel and Klibi, 2016). Selon le volume et la valeur de l’expédition, l’utilisation du terme DDP dans le transport
longue distance, où le vendeur prend en charge tous les coûts logistiques à l’avance, peut immobiliser une partie importante
des fonds de roulement du vendeur dans les coûts de fret et de droits. Ainsi, en optimisant à la fois le choix des Incoterms et la
gestion financière de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises ont la possibilité de réaliser des rendements significatifs.
En effet, lorsqu’on considère la perspective du cycle du Cash-to-Cash-Cycle, le coût du transport, le délai de transit et les
modalités de paiement sont tous des facteurs vitaux dans une transaction commerciale réussie (Stewart, 2017).
En optimisant la sélection des Incoterms et en utilisant le reverse factoring, les fournisseurs peuvent réduire leur DIO
(Days Inventory Outstanding) et leur DSO (Days Sales Outstanding), ce qui se traduit par une diminution de leur cycle de
trésorerie. Parallèlement, les acheteurs peuvent augmenter leur DPO (Days Payable Outstanding) en prolongeant leurs délais
de paiement, tout en bénéficiant de remises d’achat grâce à la modification des Incoterms, comme le stipule la figure 3.
Fonds de roulement pour l’acheteur
Réception des
marchandises
Paiement au
fournisseur
Vente des
produits finis
DSO Acheteur
DIO Acheteur
DIO Fournisseur
DPO Fournisseur
Réception des
marchandises
Paiement au
fournisseur
DSO Fournisseur=DPO
Acheteur
CCC Acheteur
CCC Fournisseur
Vente des
produits finis
Paiement de
l'acheteur
Fonds de roulement pour le fournisseur
Figure 3: Relation entre DSO, DIO, DPO et CCC, Stewart (2017)
8
Paiement de
l'acheteur
Cette approche favorise une meilleure gestion de la trésorerie pour les deux parties, contribuant ainsi à des résultats
financiers améliorés. Il s’agit d’une collaboration stratégique qui tire parti des avancées technologiques pour maximiser les
avantages pour toutes les parties impliquées dans la chaîne d’approvisionnement. En tirant parti de ces opportunités, les
entreprises peuvent renforcer leurs relations commerciales, optimiser leurs flux de trésorerie et réaliser des gains significatifs
en termes de rentabilité et d’efficacité (Stewart, 2017). Il distingue les effets des Incoterms sur le Cash-to-Cash-Cycle :
1. Pour la gestion de stock :
si un Incoterm implique que le vendeur est responsable de la livraison et du stockage des marchandises jusqu’à leur
destination finale (par exemple, CIF, DDP), cela peut entraîner un DIO plus élevé pour l’acheteur, car il aura moins
de contrôle sur les stocks et devra attendre la réception des marchandises. En revanche, si l’Incoterm transfère la
responsabilité de la gestion des stocks à l’acheteur dès le départ (par exemple, EXW, FCA), cela peut entraîner un DIO
plus faible, car l’acheteur aura un contrôle direct sur les stocks et pourra les gérer plus efficacement.Une utilisation
efficace des Incoterms permet d’exercer un meilleur contrôle sur la chaîne d’approvisionnement afin de réduire la
variabilité et l’incertitude qui lui sont associées.
2. Pour les conditions de paiements :
Certains Incoterms (par exemple, DDP) impliquent que le vendeur prend en charge tous les frais et risques jusqu’à
la destination finale, y compris les coûts de transport, les droits de douane et les taxes. Cela peut entraîner un DSO
plus élevé pour le vendeur, car il doit attendre que l’acheteur effectue le paiement complet avant de récupérer les
coûts engagés. À l’inverse, d’autres Incoterms (par exemple, FOB, CFR) transfèrent la responsabilité des coûts et des
risques à l’acheteur dès le départ. Cela peut raccourcir le DSO pour le vendeur, car il peut recevoir le paiement plus
rapidement.
3. Pour le délai de paiement :
Certains Incoterms permettent à l’acheteur de bénéficier de délais de paiement plus longs (par exemple, DAP, DDP), ce
qui peut prolonger le DPO pour le vendeur, car il doit attendre plus longtemps pour recevoir le paiement. En revanche,
d’autres Incoterms peuvent entraîner des délais de paiement plus courts (par exemple, EXW, FCA), ce qui peut réduire
le DPO pour le vendeur, car il reçoit le paiement plus rapidement.
Pour obtenir une meilleure compréhension de la façon dont les coûts peuvent être réduits lorsqu’on travaille avec les
Incoterms, il serait intéressant d’étudier les coûts logistiques des entreprises et d’effectuer des calculs pour déterminer quels
coûts peuvent être réduits et dans quelle mesure, afin d’analyser comment cela peut être réalisé. Il est aussi important de
disposer des connaissances adéquates concernant les Incoterms afin de pouvoir les utiliser correctement en tant qu’outil de
réduction des risques et des coûts. En comprenant et en appliquant les Incoterms appropriés, les entreprises peuvent optimiser
leurs opérations et atténuer les défis potentiels liés au commerce international (Rappestad and Fredriksson).
2.3.4. Critères de choix des Incoterms
La sélection des Incoterms est une tâche complexe qui nécessite de prendre en compte de nombreux facteurs. Ces facteurs
peuvent avoir un impact significatif sur les coûts, les risques, les obligations et les formalités des transactions internationales.
Cependant, de nombreuses entreprises, en particulier les PME, rencontrent des difficultés lorsqu’il s’agit d’appliquer correctement les Incoterms et prennent parfois de mauvaises décisions à leur sujet. Elles peuvent sous-estimer leur potentiel, les
utiliser de manière inappropriée ou même appliquer certains termes de manière excessive. Malheureusement, cela peut entraîner une baisse de la rentabilité de la transaction voire même des pertes importantes pour l’entreprise (Hajdukiewicz and Pera,
2021). La sélection des Incoterms est souvent considérée comme une tâche difficile en raison du manque de connaissances
dans ce domaine. De plus, les anciennes pratiques commerciales ne correspondent pas pleinement aux exigences modernes du
transport, ce qui accroît les risques pour les commerçants et crée encore plus de défis pour l’application correcte des Incoterms
(Hajdukiewicz and Pera, 2021).
De plus,Hajdukiewicz and Pera (2021) et icc (2020) évoquent certains qui facteurs doivent être pris en compte afin de garantir
qu’une entreprise utilise les bonnes règles Incoterms pour maximiser son efficacité comme présenter dans le tableau 2.
2.4. Quelques technologies et outils d’optimisation et d’aide à la décision
2.4.1. La recherche opérationnelle comme méthode d’analyse
"La recherche opérationnelle propose au responsable un recueil de méthodes et d’algorithmes susceptibles de pallier éventuellement l’insuffisance du bon sens" (Georges, 2023). Selon l’auteur, elle guide avec sûreté l’analyste dans le labyrinthe des
solutions possibles ; les statistiques et le calcul des probabilités sont des auxiliaires précieux quand il s’agit d’étudier un phénomène aléatoire dans lequel le hasard intervient dans la détermination d’un choix. Il soutient que si la recherche scientifique
débouche sur une notion de loi, la recherche opérationnelle, abordant des phénomènes très complexes dans lesquels il faut
étudier l’interaction de nombreuses grandeurs, a recours à un modèle pour simplifier et schématiser la réalité. L’approche expérimentale est difficile ; il n’est pas possible de faire des expériences en vraie grandeur, et l’homme intervient par sa décision.
9
Coût du transport et de l’entreposage
Mode de transport
Risques sur les marchés étrangers
Distance géographique
Infrastructure de transport et logistique
Connaissance du marché étranger
Mode de paiement
Type de marchandises
Ressources financières
Délais de livraison
Fluctuations du taux de change
Critères
Douanes, bureaucratie, documentation
Services de transit de fret
Complexité du transport
Valeur de la transaction
Réglementations légales sur les marchés étrangers
Pouvoir de négociation et attentes de la contrepartie
Relations avec la partie contractante
Réglementations fiscales
Relations avec l’agent de transit
perte ou dommage pendant le transport
Table 2: Quelques critères de sélection d’Incoterm ; Hajdukiewicz and Pera (2021) ; icc (2020)
L’analyste dispose, pour ces modèles de situations complexes, des méthodes de simulation lui permettant de juger de l’opportunité ou de la validité de ses hypothèses quand un modèle analytique ne peut pas être élaboré. Ces méthodes « consistent
essentiellement à réaliser, par des moyens artificiels, des expériences sur les phénomènes économiques » . Grâce à elles, le
responsable peut à son tour mettre en évidence, à partir de données comptables et techniques, les résultats de politiques nouvelles. La méthode du simplexe permet, à partir de considérations algébriques, de trouver une solution admissible, c’est-à-dire
n’excédant pas les ressources, puis d’améliorer pas à pas cette solution initiale jusqu’à la meilleure solution, optimisant la
fonction objectif tout en respectant les limitations de ressources (Georges, 2023).
2.4.2. La programmation linéaire
La programmation linéaire, selon (Luenberger and Ye), est un outil puissant pour résoudre les problèmes d’optimisation.
Elle permet de formuler des problèmes complexes en se concentrant sur un objectif spécifique et en quantifiant la performance
des décisions prises. Cependant, il est important de noter que la programmation linéaire ne peut représenter toutes les complexités de la réalité. Malgré cela, elle reste populaire en raison de sa simplicité et de sa capacité à représenter de nombreux
problèmes pratiques.
La taille des problèmes de programmation linéaire influence les approches de résolution. Les progrès technologiques
et théoriques ont permis de résoudre des problèmes de plus en plus grands et complexes. Aujourd’hui, les problèmes de
programmation linéaire peuvent être classés en trois catégories selon leur échelle : petite, intermédiaire et grande, chacune
nécessitant des approches spécifiques.
En conclusion, (Luenberger and Ye) souligne que l’optimisation et la programmation linéaire sont des outils puissants
pour analyser et résoudre les problèmes de décision. Ils offrent une approche conceptuelle élégante et des solutions pratiques.
Cependant, il est important de reconnaître que la programmation linéaire a ses limites et ne peut représenter toutes les complexités de la réalité (Luenberger and Ye).
En économie, la programmation mathématique vise à trouver l’allocation optimale des ressources limitées pour atteindre
certains objectifs. Les problèmes de programmation linéaire se distinguent des problèmes d’optimisation classique par le fait
que leurs solutions sont d’ordre numérique. Ils sont résolus à l’aide de techniques numériques itératives. La programmation
linéaire est un cas particulier de la programmation mathématique où la fonction objectif et les contraintes sont linéaires (Dodge
et al., 2005).
2.4.3. Méthode Fuzzy-AHP
L’AHP est couramment utilisé pour évaluer les critères de décision qualitatifs et quantitatifs, soit de manière autonome,
soit en combinaison avec d’autres méthodes. La comparaison paire par paire des critères dans l’AHP permet de convertir les
préférences humaines en une échelle de notation spécifique. Cependant, malgré sa simplicité et sa facilité d’utilisation, l’AHP
ne prend pas en compte l’incertitude liée aux évaluations subjectives individuelles. Pour pallier ces limitations, le Fuzzy AHP
est préconisé dans les études de sélection de fournisseurs. L’incorporation de la théorie des ensembles flous dans l’AHP
découle du constat que les jugements et les préférences humaines ne peuvent pas être exactement représentés par des valeurs
précises en raison de l’incertitude inhérente à la perception humaine. Ainsi, la théorie des ensembles flous permet de travailler
avec des données présentant des limites imprécises, ou des limites floues (Fagundes et al., 2021).
Pour Bruno et al. (2012), la méthode AHP est une théorie générale de mesure qui repose sur les valeurs et les jugements
des individus et des groupes. Elle permet de regrouper ces jugements en fonction d’une structure hiérarchique à plusieurs
niveaux afin de déterminer des priorités. L’un des principaux avantages de cette structure hiérarchique est qu’elle permet une
décomposition détaillée, structurée et systématique du problème global en ses composantes fondamentales et en établissant
10
les interdépendances entre elles, tout en offrant une grande flexibilité dans le processus. L’adoption de l’approche floue en
combinaison avec l’AHP permet aux décideurs d’exprimer des jugements mal définis tels que "l’importance relative d’un
critère par rapport à un autre est d’environ le double" ou "la performance d’un fournisseur par rapport à un critère est soit
dans une plage donnée, soit presque dans une plage donnée". Bruno et al. (2012) affirme aussi que l’AHP est également
très souvent utilisé en combinaison avec des méthodes d’optimisation. En particulier, l’AHP est utilisé en combinaison avec
la Programmation Entière (Linéaire, Non Linéaire, Mixte) et la Programmation Multi-Objectifs (Linéaire, Non Linéaire,
Entière et Objectif). En général, la combinaison entre l’AHP et les méthodes d’optimisation est utilisée pour déterminer
l’allocation optimale des commandes parmi un ensemble de fournisseurs. En pratique, les modèles d’optimisation fournissent
des estimations sur la quantité à acheter à chaque fournisseur sélectionné afin de maximiser une fonction objective donnée ;
l’AHP fournit toujours une sorte de priorité liée à chaque fournisseur.
En utilisant des comparaisons par paires entre les critères de décision, l’approche AHP est utilisée pour identifier les poids de
chaque critère qui affecte la décision. Il s’agit d’un moyen rigoureux de traduire mathématiquement le jugement subjectif des
décideurs en résultats numériques. Pour traiter la notion de flou dans le scénario de prise de décision multicritère, les processus
d’analyse hiérarchique floue (FAHP) ont connu des applications majeures ces dernières années. L’approche AHP floue est
utilisée en raison de sa capacité à traiter une échelle de jugement déséquilibrée et l’incertitude associée à la correspondance
entre le jugement et un nombre et A. H. M. Shamsuzzoha et Muhammad Azizuddin et Nasr Al-Hinai et Babek Erdebilli.
Selon Tam and Tummala (2001), l’AHP est largement utilisé en raison de sa capacité intrinsèque à traiter à la fois les critères
qualitatifs et quantitatifs associés aux problèmes de sélection de fournisseurs. Sa simplicité et sa convivialité en font un outil
apprécié des gestionnaires opérationnels. De plus, l’utilisation de l’AHP peut améliorer le processus de prise de décision
en permettant à l’équipe d’évaluation de visualiser de manière systématique le problème grâce à sa structure hiérarchique.
Cette structure facilite la représentation des critères et sous-critères pertinents, et peut être ajustée si nécessaire en ajoutant de
nouveaux critères. En utilisant l’AHP, l’équipe peut comparer et établir systématiquement les priorités des différents critères et
sous-critères. Ces informations permettent ensuite à l’équipe de comparer efficacement plusieurs systèmes de fournisseurs et
de sélectionner le meilleur fournisseur pour répondre à leurs besoins. Ayhan (2013) parle également dans leurs travaux qu’une
combinaison de l’AHP flou et de la programmation linéaire objective floue a déjà été utilisée pour sélectionner le meilleur
fournisseur afin de développer une chaîne d’approvisionnement à faible émission de carbone où dans un premier temps,
l’AHP flou est utilisé pour déterminer les poids des critères prédéterminés, qui sont le coût, la qualité, le pourcentage de rejet,
le pourcentage de livraison tardive, les émissions de gaz à effet de serre et la demande. Ensuite, à l’aide de la programmation
linéaire objective floue, le meilleur fournisseur est déterminé. Cela est encore soutenu par des auteurs comme et Katarzyna
Antosz et Ryszard Wyczółkowski et Dariusz Mazurkiewicz et Bo Sun et Cheng Qian et Yi Ren ou et Ozlem Atalik. De son
côté, et Ngoc-Ai-Thy Nguyen et Thanh-Tuan Dang et Chen Lu avance que parmi les méthodes de pondération bien connues,
l’AHP a été la plus couramment utilisée en raison de sa popularité et de son applicabilité jusqu’à même l’évaluation des
modules d’enseignement à distance avec les travaux de Bek.
Conclusion
Cet état de l’art nous a montré que l’existence de nombreux et pertinents résultats sur les Incoterms ainsi que les lieux de
répartitions des frais et des risques. Cependant, la mise en évidence des coûts sous-jacents induits par le choix des Incoterms
demeure un certain vide dans la recherche. Des auteurs, à l’instar de (Stewart, 2017), ont souligné un manque d’intervention
scientifique sur ce domaine notamment sur l’impact sur certains indicateurs financiers. Dès lors, ce gap dans la littérature
devient de plus en plus criant lorsqu’il concerne l’optimisation de ces coûts susmentionnés lorsqu’ils concernent leur optimisation avec des outils mathématiques basés sur des algorithmes dits exactes mais aussi une considération à la fois des coûts et
des risques en réduisant la variabilité et la subjectivité.
3. Méthodologie
A la lueur de cet état de l’art, ce travail de recherche s’est orienté vers une approche constructiviste basée sur un modèle
d’optimisation du choix des Incoterms en termes de coût total d’acquisition tout en intégrant les risques et les autres critères
de choix par rapport à chaque Incoterm.
Pour optimiser le choix des Incoterms et réduire les coûts sous-jacents associés, nous avons adopté une approche basée sur
la programmation linéaire et la méthode Fuzzy AHP. La programmation linéaire nous permet de modéliser mathématiquement
les différentes contraintes et objectifs liés aux transactions internationales, tandis que la méthode Fuzzy AHP nous permet de
prendre en compte les risques et autres critères de choix des Incoterms de manière subjective et incertaine. Cette méthode
nous permet de modéliser les évaluations subjectives des risques par les experts en leur attribuant des degrés d’appartenance à
des catégories floues. Nous utilisons ensuite ces évaluations floues comme coefficients pour majorer ou minorer le coût total
11
dans notre modèle de programmation linéaire. Danss le modèle de programmation linéaire, nous considérons les différents
coûts associés aux transactions internationales tels que les coûts de transport, les droits de douane, les coûts logistiques, etc.
C’est une méthode mathématique puissante utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation. Elle vise à maximiser ou
minimiser une fonction linéaire appelée fonction objectif, tout en respectant un ensemble de contraintes linéaires.
En utilisant cette approche combinée de la programmation linéaire et de la méthode Fuzzy AHP, nous pouvons identifier
les Incoterms les plus appropriés pour chaque transaction internationale, en tenant compte à la fois des objectifs d’optimisation
des coûts et des risques associés. Cette approche nous permet d’obtenir des résultats plus réalistes et adaptés à la complexité
des échanges internationaux, tout en prenant en compte la subjectivité et l’incertitude inhérentes à l’évaluation des risques.
Ce travail portera alors sur la mise en place un modèle qui va proposer au décideur, l’Incoterm qui va engendrer le moins de
coûts indirects selon une combinaison optimale entre la tarification du vendeur et des frais des prestations logistiques complémentaire de l’acheteur tout en prenant en compte la préférence du décideur à l’usage d’un Incoterm par rapport à un autre.
Chaque Incoterm va se voir attribuer un poids, selon la méthode AHP, qui va représenter le niveau d’expertise que possède
le décideur à l’usage d’un Incoterm par rapport à un autre. La combinaison entre ces paramètres nous permettra d’obtenir un
score avec une présentation financière pour chaque Incoterms.
Dans les prochaines sections, les étapes de notre méthodologie seront détaillées, y compris la formulation du modèle de
programmation linéaire, l’évaluation des risques avec la méthode Fuzzy AHP, et les techniques d’optimisation utilisées pour
obtenir les solutions optimales du modèle.
3.1. Données d’entrée du modèle
En se basant sur les travaux de Baena-Rojas and Cano (2022), on peut décliner une structure du coût d’approvisionnement
total décomposable en plusieurs coûts qui vont intervenir différemment selon les Incoterms choisis. Ainsi, il est possible
d’identifier le coût engendré dans le commerce international, pour chaque Incoterm comme suit :
— C MP : Coûts des matières premières des marchandises
— C MO : Coûts de main-d’œuvre des marchandises
— C IFB : Coûts indirects de fabrication
— C MB : Marge bénéficiaire des marchandises
— C A : Coût de chargement des marchandises dans l’ITO
— C B : Assurance cargo ITO
— CC : Coût ITO
— C D : Assurance ITO
— C E : Coût de téléchargement ITO dans le POD, assurance incluse
— C F : Coûts de contrat de l’agent des douanes à l’origine (approbations et autres) "0,5% de la valeur EXW"
— CG : Coûts dans le POR (entreposage, manutention, frais portuaires, etc.)
— C H : Coût de chargement du fret à INT et assurance cargo
— C I : Coûts INT
— C J : Assurance tous risques et/ou couverture INT totale
— C K : Coût de déchargement de l’INT dans le POD
— C L : Assurance de téléchargement dans le POD
— C M : Coûts du POD (entreposage, manutention, frais portuaires, etc.)
— C N : Engager l’agent des douanes à destination (courtier en douane)
— CO : Tarifs ad valorem
— C P : Coût de chargement des marchandises dans l’ITD
— C Q : Assurance cargo ITD
— CR : Coût ITD (Port Miami - point de livraison final)
— CS : Assurance ITD
NB : C MP , C MO , C IFB et C MB représentent les coûts de production du vendeur par unité
Une fois les coûts qui ressortent de la chaîne d’approvisionnement identifiés, il est alors possible de calculer la valeur avec
laquelle la marchandise va revenir à l’acheteur selon chaque Incoterm à partir du point de transfert des frais comme le montre
le tableau 3.
Une fois que la valeur de la marchandise pour chaque Incoterm est obtenue, il devient possible d’attribuer une valeur
numérique aux différents tarifs proposés par le fournisseur pour chaque Incoterm. L’acheteur peut alors identifier les éléments
de la structure des coûts de la chaîne d’approvisionnement qui sont les moins optimisés, comme illustré dans la figure 4. En
12
Désignation
Valeur de la marchandise avec EXW
Valeur de la marchandise avec FCA
Valeur de la marchandise avec FAS
Valeur de la marchandise avec FOB
Valeur de la marchandise avec CFR
Valeur de la marchandise avec CPT
Valeur de la marchandise avec CIF
Valeur de la marchandise avec CIP
Valeur de la marchandise avec DAP
Variable
VEXW
VFCA
VFAS
VFOB
VCFR
VCPT
VCIF
VCIP
VDAP
Valeur de la marchandise avec DPU
VDPU
Valeur de la marchandise avec DDP
VDDP
Coûts associés
= C MP + C MO + C IFB + C MB
= VEXW + C A + C B + C F
= VFCA + CC + C D + C E
= VFAS + CG + C H
= VFOB + C I
= VFOB + C I
= VCPT + C J
= VCFR + C J
= VCPT + C J
= VCIF + C K + C L , si l’INT est polyvalent
= VCIP + C K + C L , si l’INT est polyvalent
= VDAP + C K + C L , si l’acheteur est le bénéficiaire de l’assurance INT
= VDPU + C M + C N + CO + C P + C Q + CR + CS
Table 3: Valeur de chaque Incoterm : adapté de (Baena-Rojas and Cano, 2022)
choisissant l’Incoterm qui lui confère la responsabilité de gérer ces surcoûts, l’acheteur peut les optimiser et réduire ainsi le
coût total de ses approvisionnements.
Figure 4: Valeur des Incoterms en fonction des coûts de la chaîne d’approvisionnement : Élaboré par nos soins
3.1.1. Risques et critères de choix des Incoterms
Les Incoterms ne se limitent pas seulement à définir les responsabilités en termes de frais, mais également à prendre en
compte les risques et autres critères de choix. Afin de considérer ces risques et critères de manière structurée, il serait envisageable de les classer en catégories et sous-catégories, puis d’appliquer la méthode de l’AHP floue (Fuzzy AHP). Cela
permettrait non seulement de réduire la subjectivité, mais aussi de les représenter sous forme de poids afin de les intégrer dans
un modèle mathématique. Un risque peut être défini comme la possibilité ou la probabilité qu’un événement indésirable ou
imprévu se produise, entraînant des conséquences négatives ou des pertes pour une personne, une entreprise ou une organisation. Il peut s’agir de dangers potentiels, de menaces ou d’incertitudes qui peuvent compromettre la réalisation des objectifs
ou perturber le fonctionnement normal d’une activité (iso, 2018). Dans cette étude, nous avons choisi d’utiliser la méthode
floue AHP (Analytic Hierarchy Process) pour évaluer et comparer les différents critères de sélection des Incoterms, ainsi que
pour intégrer les risques liés à ces choix dans notre analyse.
La méthode floue AHP est particulièrement adaptée pour traiter les problèmes complexes et incertains, tels que l’évaluation
des Incoterms. Elle permet de prendre en compte à la fois les aspects quantitatifs et qualitatifs, ainsi que les préférences et les
priorités subjectives des décideurs.
Dans notre approche, nous avons considéré les risques comme des critères indirects de sélection des Incoterms. En d’autres
termes, nous avons reconnu que les risques associés à chaque Incoterm peuvent influencer les décisions des entreprises. Par
13
exemple, certains Incoterms peuvent présenter un risque accru en termes de responsabilité, de délais de livraison ou de coûts
imprévus. En utilisant la méthode floue AHP, nous avons pu quantifier ces risques et les intégrer dans notre évaluation des
critères de sélection. Ainsi, les risques et les critères de choix regroupés dans le tableau 2 regroupe seront soumis à la méthode
floue AHP qui seront classés par la suite en principaux facteurs de choix d’Incoterm comme le montre le tableau 4.
Critères
Coûts et finances
Réglementations et
conformité
Risques et sécurité
Relations et partenariats
Caractéristiques des
marchandises
Délais et livraison
Sous-critères
Coût du transport et de l’entreposage
Services de transit de fret
Ressources financières
Fluctuations du taux de change
Douanes, bureaucratie, documentation
Réglementations légales sur les marchés étrangers
Réglementations fiscales
Risques sur les marchés étrangers
Complexité du transport
Distance géographique
Perte ou dommage pendant le transport
Connaissance du marché étranger
Pouvoir de négociation et attentes de la contrepartie
Mode de paiement
Relations avec la partie contractante
Relations avec l’agent de transit
Mode de transport
Type de marchandises
Valeur de la transaction
Infrastructure de transport et logistique
Délais de livraison
Table 4: Critères et sous-critères de sélection d’Incoterm : Élaboré par nos soins
3.2. Cas pratique : Formulation et application du modèle d’optimisation et d’aide à la décision
L’entreprise Ngormann, située au Sénégal, envisage d’effectuer un achat d’une cargaison de pots de peinture chez un fournisseur situé en Finlande. Il souhaite choisir l’Incoterm optimal qui lui permettra de minimiser son TCO tout en prenant en
compte les risques associés. Ses coûts logistiques sur cette transaction en fonction de l’Incoterm choisi sont représentés dans
la figure A.7. Le vendeur quant à lui facture la transaction en fonction de chaque Incoterm (Figure A.7).
Figure 5: Coûts liés à la transaction : adapté de (Baena-Rojas and Cano, 2022)
À présent, nous allons établir le score de chaque Incoterm selon les critères du tableau 4 à travers la méthode Fuzzy-AHP.
1
from pyDecision . algorithm import f u z z y _ a h p _ m e t h o d
2
3
4
5
criteria = {
’ Couts et finances ’: [ ’ Cout du transport et entreposage ’ , ’ Services de transit de fret ’ , ’
Ressources financieres ’ , ’ Fluctuations du taux de change ’] ,
’ R eg l em en tat io n s et conformite ’: [ ’ Douanes , bureaucratie , documentation ’ , ’ R eg l em en t at io n s
legales sur les marches etrangers ’ , ’ R e gl em e nt at i on s fiscales ’] ,
14
’ Risques et securite ’: [ ’ Risques sur les marches etrangers ’ , ’ Complexite du transport ’ , ’
Distance geographique ’ , ’ Perte ou dommage pendant le transport ’] ,
’ Relations et partenariats ’: [ ’ Connaissance du marche etranger ’ , ’ Pouvoir de negociation et
attentes de la contrepartie ’ , ’ Mode de paiement ’ , ’ Relations avec la partie contractante ’ , ’
Relations avec l_agent de transit ’] ,
’ C a r a c t e r is t i q u e s des marchandises ’: [ ’ Mode de transport ’ , ’ Type de marchandises ’] ,
’ Delais et livraison ’: [ ’ Valeur de la transaction ’ , ’ In frastr ucture de transport et logistique
’ , ’ Delais de livraison ’]
6
7
8
9
10
}
11
12
13
14
15
16
17
18
19
dataset = list ([
[ ( 1,
1,
1) ,
7,
8) ] , # g1
[ (1/6 , 1/5 , 1/4) ,
5,
6) ] , # g2
[ (1/5 , 1/4 , 1/3) ,
3,
4) ] , # g3
[ (1/8 , 1/7 , 1/6) ,
3,
4) ] , # g4
[ (1/8 , 1/7 , 1/6) ,
3,
4) ] , # g5
[ (1/8 , 1/7 , 1/6) ,
1,
1) ]
# g6
])
(
4,
5,
6) , (
3,
5) , (
6,
7,
8) , (
6,
7,
8) , (
6,
(
1,
1,
1) , (1/3 , 1/2 , 1/1) , (
2,
3,
4) , (
2,
3,
4) , (
4,
(
1,
2,
3) , (
1) , (
2,
3,
4) , (
2,
3,
4) , (
2,
(1/4 , 1/3 , 1/2) , (1/4 , 1/3 , 1/2) , (
1,
1,
1) , (
2,
3,
4) , (
2,
(1/4 , 1/3 , 1/2) , (1/4 , 1/3 , 1/2) , (1/4 , 1/3 , 1/2) , (
1,
1,
1) , (
2,
(1/6 , 1/5 , 1/4) , (1/4 , 1/3 , 1/2) , (1/4 , 1/3 , 1/2) , (1/4 , 1/3 , 1/2) , (
1,
1,
4,
1,
20
21
22
23
fuzzy_weights , defuzzified_weights , normalized_weights , rc = f u z z y _ a h p _ m e t h o d ( dataset )
24
# Affichage des poids flous
for i in range ( len ( fuzzy_weights ) ) :
27
print (f ’ Poids flou pour le critere " { list ( criteria . keys () ) [ i ]} " : { np . around ( fuzzy_weights [ i ] ,
3) } ’)
25
26
28
# Affichage des poids defuzzifies
for i in range ( len ( d e f u z z i f i e d _ w e i g h t s ) ) :
31
print (f ’ Poids defuzzifie pour le critere " { list ( criteria . keys () ) [ i ]} " : { round (
d e f u z z i f i e d _ w e i g h t s [ i ] , 3) } ’)
29
30
32
# Affichage des poids normalises
for i in range ( len ( n o r m a l i z e d _ w e i g h t s ) ) :
35
print (f ’ Poids normalise pour le critere " { list ( criteria . keys () ) [ i ]} " : { round (
n o r m a l i z e d _ w e i g h t s [ i ] , 3) } ’)
33
34
36
37
38
# Affichage du ratio de coherence
print (f ’ Ratio de coherence : { round ( rc , 2) } ’)
39
if rc > 0.10:
print ( ’ La solution est incoherente . Les comparaisons doivent etre revues . ’)
42 else :
43
print ( ’ La solution est coherente . ’)
40
41
La résolution de ce programme nous a permis, avec le jugement sur les critères et familles de critères retenus, de pouvoir
obtenir la normalisation des poids pour chaque critère (figure 6).
Par la suite, nous allons faire le calcul des différents de la somme des coûts logistiques dont Ngormann sera responsable
en fonction de chaque Incoterm. Cependant, définissons d’abord termes qui seront utilisés dans ce cas pratique.
3.2.1. Définition des ensembles
I : Ensemble des Incoterms i ; I : {EXW, FCA, FAS , FOB, CFR, CIF, CPT, CIP, DAP, DPU, DDP}
J : Ensemble des vendeurs j ; J : {1; ...; n}, ∀ n ∈ N
n : Nombre de vendeur
15
Figure 6: Normalisation des poids, Élaborée par nos soins
3.2.2. Définition des paramètres :
Xi, j : Le poids de l’Incoterm i avec le vendeur j obtenu par la méthode floue-AHP, ∀i ∈ I; ∀ j ∈ J
Vi, j : Tarification de l’Incoterm i avec le vendeur j, ∀i ∈ I; ∀ j ∈ J
Li, j : Frais logistiques pour l’acheteur impliqués pour l’Incoterm i avec le vendeur j, ∀i ∈ I; ∀ j ∈ J
3.2.3. Calcul des coûts de logistiques pour chaque Incoterm avec chaque vendeur :
L[1, J] = C A j +C B j +CC j +C D j +C E j +C F j +CG j +C H j +C I j +C J j +C K j +C L j +C M j +C N j +CO j +C P j +C Q j +CR j +CS j
L[2, J] = CC j + C D j + C E j + CG j + C H j + C I j + C J j + C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[3, J] = CG j + C H j + C I j + C J j + C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[4, J] = C I j + C J j + C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[5, J] = C J j + C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[6, J] = C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[7, J] = C J j + C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[8, J] = C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[9, J] = C K j + C L j + C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[10, J] = C M j + C N j + CO j + C P j + C Q j + CR j + CS j
L[11, J] = 0
3.2.4. Variables de décisions :
Yi, j : Le choix de l’Incoterm i avec le vendeur j
Yi, j ∈ {0; 1}, ∀i ∈ I; ∀ j ∈ J
3.2.5. Fonction objectif :
∀i ∈ I; ∀ j ∈ J,
MinCost : Xi, j ∗ Yi, j ∗ (Vi, j + Li, j )
3.2.6. Les contraintes :
Choix d’un seul Incoterm avec un seul vendeur :
X
Yi, j = 1; ∀i ∈ I; ∀ j ∈ J
16
Afin de pouvoir être plus concis dans l’analyse, nous allons lancer le modèle d’optimisation mais pour un seul vendeur
tout en notant que nous avons gardé le programme source qui traite la problématique pour plusieurs vendeurs, les contraintes
liées à la quantité, la distance, le score minimal pour choix de l’Incoterm seront retirées.
3.2.7. Formulation du programme linéaire
1
reset ;
2
# ==================================================
# set
5 # ==================================================
3
4
6
7
set I ;
8
# ==================================================
# Les parametres
11 # = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
9
10
12
13
14
# Le score de chaque INCOTERM - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - param X { I } >=0;
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
# Structure de couts logistiques de Ngormann - - - - - - - param Ca := 55.6;
# Cost of loading the merchandise in ITO
param Cb := 13.9;
# ITO cargo insurance
param Cc := 1000.1; # ITO cost
param Cd := 27.8;
# ITO insurance
param Ce := 55.6;
# ITO download cost in POD , insurance included
param Cf := 247.5; # Contracting costs of the Customs Agent at Origin ( approvals and others ) <<
0 ,5 % EXW value >>
param Cg := 222.2; # Costs in POR ( warehousing , handling , port fees , etc .)
param Ch := 69.4;
# Cost of loading freight at INT and cargo insurance
param Ci := 1942.1; # INT costs
param Cj := 97.2;
# All risk insurance and / or total INT coverage
param Ck := 83.3;
# Cost of unloading the INT in the POD
param Cl := 27.8;
# Download insurance in POD
param Cm := 208.3; # POD costs ( warehousing , handling , port fees , etc .)
param Cn := 222.2; # Hiring the Customs Agent at Destination ( Custom broker )
param Co := 3140.5; # Ad - valorem Tariffs
param Cp := 27.8;
# Cost of loading the merchandise in ITD
param Cq := 13.9;
# ITD cargo insurance
param Cr := 861.1; # ITD cost ( Port Miami - final delivery point )
param Cs := 8.3;
# ITD insurance
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
# Le devis du fournisseur pour
param VEXW := 48726.8; # Tarif
param VFCA := 49838.8; # Tarif
param VFAS := 52177.3; # Tarif
param VFOB := 50907.9; # Tarif
param VCFR := 52367;
# Tarif
param VCIF := 54679.2; # Tarif
param VCPT := 53897;
# Tarif
param VCIP := 54089.2; # Tarif
param VDAP := 53957.2; # Tarif
param VDPU := 52985.3; # Tarif
param VDDP := 58940.4; # Tarif
chaque INCOTERM
fournisseur EXW
fournisseur FCA
fournisseur FAS
fournisseur FOB
fournisseur CFR
fournisseur CIF
fournisseur CPT
fournisseur CIF
fournisseur DAP
fournisseur DPU
fournisseur DDP
49
# ==================================================
# Les variables
52 # = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
50
51
53
54
var Y { I } binary ; # Reprsente l ’ INCOTERM retenu
55
# ==================================================
# Les contraintes
58 # = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
56
57
59
60
s . t . c1 : sum { i in 1..11} Y [ i ] = 1;
61
62
# ==================================================
17
63
64
# La fonction objectif
# ==================================================
65
minimize Calcul :
X [1]* Y [1]*( VEXW + ( Ca +
Cq + Cr + Cs ) ) +
68 X [2]* Y [2]*( VFCA + ( Cc +
+
69 X [3]* Y [3]*( VFAS + ( Cg +
70 X [4]* Y [4]*( VFOB + ( Ci +
71 X [5]* Y [5]*( VCFR + ( Cj +
72 X [6]* Y [6]*( VCIF + ( Ck +
73 X [7]* Y [7]*( VCPT + ( Cj +
74 X [8]* Y [8]*( VCIP + ( Ck +
75 X [9]* Y [9]*( VDAP + ( Ck +
76 X [10]* Y [10]*( VDPU + ( Cm
77 X [11]* Y [11]*( VDDP ) ;
66
67
Cb + Cc + Cd + Ce + Cf + Cg + Ch + Ci + Cj + Ck + Cl + Cm + Cn + Co + Cp +
Cd + Ce + Cg + Ch + Ci + Cj + Ck + Cl + Cm + Cn + Co + Cp + Cq + Cr + Cs ) )
Ch +
Cj +
Ck +
Cl +
Ck +
Cl +
Cl +
+ Cn
Ci +
Ck +
Cl +
Cm +
Cl +
Cm +
Cm +
+ Co
Cj +
Cl +
Cm +
Cn +
Cm +
Cn +
Cn +
+ Cp
Ck +
Cm +
Cn +
Co +
Cn +
Co +
Co +
+ Cq
Cl +
Cn +
Co +
Cp +
Co +
Cp +
Cp +
+ Cr
Cm + Cn +
Co + Cp +
Cp + Cq +
Cq + Cr +
Cp + Cq +
Cq + Cr +
Cq + Cr +
+ Cs ) ) +
Co + Cp
Cq + Cr
Cr + Cs
Cs ) ) +
Cr + Cs
Cs ) ) +
Cs ) ) +
+ Cq + Cr + Cs ) ) +
+ Cs ) ) +
)) +
)) +
78
# ==================================================
# Les donnees
81 # = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
79
80
82
data ;
83
84
set I := 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ; # I represente l ’ ensemble des incoterms : EXW --> DDP
85
86
param X :=
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
1 1.177
0.518
1.447
0.739
2.080
1.834
1.723
0.795
1.260
2.673
1.979 ;
# Score EXW
# Score FCA
# Score FAS
# Score FOB
# Score CFR
# Score CIF
# Score CPT
# Score CIF
# Score DAP
# Score DPU
# Score DDP
98
# ==================================================
# La resolution
101 # = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
102 option solver cplex ;
103 solve ;
99
100
104
# Display the optimal solution
printf " Resultat = % g \ n " , Calcul ;
107 for { i in 1..11} {
108
printf " Y [% d ] = % g \ n " , i , Y [ i ];
105
106
109
110
}
4. Résultats
L’exécution du modèle d’optimisation nous a permis de voir que le choix concernant l’Incoterm le plus optimal pour
Ngormann serait l’Incoterm FCA.
CPLEX 22.1.1.0: optimal integer solution; objective 29964.4352
Resultat = 29964.4
Y[1] = 0
Y[2] = 1
Y[3] = 0
Y[4] = 0
Y[5] = 0
Y[6] = 0
Y[7] = 0
Y[8] = 0
Y[9] = 0
Y[10] = 0
18
Y[11] = 0
Le lancement du modèle nous a ainsi permis de répondre à notre question initiale à savoir si nous pouvons à travers le choix
d’un Incoterm arriver à réduire les coûts dissimulés et par la même occasion les coûts d’approvisionnement sur la supply chain.
L’application de la méthode AHP floue a joué un rôle essentiel en fournissant des poids normalisés et en réduisant l’incertitude associée aux jugements flous lors du processus de prise de décision. Cette approche a été particulièrement bénéfique
pour traiter des données souvent qualitatives, variables et subjectives liées aux Incoterms. Le modèle d’optimisation a pris en
compte plusieurs facteurs, tels que le score attribué aux Incoterms, la tarification de la transaction du côté du vendeur et les
frais logistiques engagés du côté de l’acheteur en fonction du lieu de transfert des charges. Cette approche globale a permis
d’obtenir des résultats plus précis et pertinents pour la sélection optimale des Incoterms.
Les résultats du modèle ont démontré qu’il est possible de réduire le coût total de possession (TCO) en sélectionnant
l’Incoterm optimal tout en tenant compte des risques associés à cette opération. Étant donné que le choix de l’Incoterm résulte
d’un compromis entre les parties prenantes, il n’est pas toujours facile pour l’acheteur d’imposer sa préférence. Cependant,
grâce à ce modèle, le décideur est en mesure d’identifier les paramètres les plus problématiques et coûteux, ce qui lui permet
de les mettre en avant lors des négociations afin d’obtenir de meilleurs résultats. Ainsi, ce modèle offre une aide à la décision
en termes de choix d’Incoterm tout en optimisant les coûts et en prenant en considération les risques.
4.1. Limites et perspectives
Malgré l’utilisation de la méthode Fuzzy AHP pour tenir compte de l’incertitude et des jugements flous, il subsiste une
certaine subjectivité dans les évaluations et les poids attribués aux critères. Cela peut affecter la robustesse des résultats et
nécessite une attention particulière lors de la collecte et de l’analyse des données. Néanmoins, pour de prochaines recherches
sur une entreprise bien précise, cette subjectivité pourrait être levée avec les quantifications financières plus précises et personnalisées pour les risques par rapport à l’entreprise.
L’exactitude et la disponibilité des données sur les coûts logistiques, les préférences des acheteurs et les performances
passées peuvent varier d’une entreprise à l’autre. Il est essentiel d’avoir des données fiables et pertinentes pour obtenir des
résultats précis. Les entreprises doivent donc investir dans la collecte et la mise à jour régulière de ces données. Ainsi, l’ajout
de fonction détermination de ces coûts à ce modèle peut faciliter l’accès et l’utilisation de ce modèle d’optimisation à plus de
PME-PMI.
L’adoption de nouveaux processus de sélection des Incoterms et d’optimisation des coûts peut nécessiter des ajustements
organisationnels et une acceptation du changement de la part des parties prenantes. Il est important de sensibiliser et d’impliquer les acteurs clés pour garantir une adoption réussie de ces nouvelles approches.
Il est aussi nécessaire de noter que dans certaines conditions, l’acheteur n’est pas en position de force pour négocier le
choix de l’Incoterm qu’il désire au niveau de la transaction. Les modèles d’optimisation utilisés pour identifier les choix des
Incoterms les plus rentables peuvent devenir complexes, notamment lorsque des contraintes supplémentaires ou des variables
multiples sont prises en compte. La gestion de la complexité des modèles et la recherche de méthodes de résolution efficaces
peuvent constituer des défis supplémentaires. Le modèle peut être étendu pour inclure d’autres variables de décision, telles
que les quantités à commander à chaque fournisseur, sous différentes contraintes.
Avec une prise de conscience croissante des enjeux environnementaux, il serait intéressant d’explorer comment les choix
des Incoterms peuvent être optimisés pour réduire l’empreinte carbone et promouvoir des pratiques commerciales durables.
Il serait bénéfique de valider empiriquement les résultats et les modèles développés dans ce travail en les appliquant à
des cas réels dans différentes industries et contextes. Cela permettrait de renforcer la robustesse des approches proposées et
d’identifier d’autres facteurs influents spécifiques à chaque secteur.
Une perspective prometteuse serait d’adopter une approche intégrée qui combine à la fois l’optimisation des coûts liés aux
Incoterms et d’autres aspects de la chaîne logistique, tels que la gestion des stocks, la planification des capacités et la gestion des fournisseurs. Cela permettrait une optimisation plus globale et holistique des opérations commerciales internationales.
19
5. Conclusion
A ce jour, la recherche permet d’avoir une connaissance précise sur les Incoterms, leurs modes d’application, les risques
ainsi que les coûts sous-jacents engendrés. Cependant, plusieurs auteurs ont mis en évidence le manque de maîtrise de ces
termes ; ce qui engendre davantage de surcoûts pour les entreprises tout en constatant un gap dans des démarches analytiques
d’optimisation de ces coûts et l’aide à la prise la décision dans la sélection des Incoterms.
Cette étude apporte des éléments de réponse en combinant la programmation linéaire et la méthode Fuzzy AHP pour identifier les choix d’Incoterms les plus rentables et adaptés aux objectifs de l’entreprise en tenant compte de l’incertitude et des
jugements flous dans le processus de prise de décision. Les résultats ont démontré qu’il est possible de réduire le coût total
de possession (TCO) en sélectionnant l’Incoterm optimal, tout en tenant compte des risques associés. L’application dans un
cas pratique a permis d’illustrer concrètement son utilité et son applicabilité dans un contexte réel. En optimisant les coûts
d’approvisionnement, le modèle contribue à l’amélioration de l’efficacité et de la performance globale de la supply chain. Le
modèle d’optimisation automatise le processus de prise de décision en évaluant rapidement différentes combinaisons d’Incoterms et en identifiant les meilleures options. Cela permet de gagner du temps et d’optimiser l’efficacité des décideurs, qui
peuvent se concentrer sur d’autres aspects stratégiques de la gestion de la supply chain. Cependant, certaines limites doivent
être prises en compte.
Malgré l’utilisation de la méthode Fuzzy AHP pour tenir compte de l’incertitude et des jugements flous, une certaine
subjectivité subsiste dans les évaluations et les poids attribués aux critères. Une attention particulière doit être portée à la
collecte et à l’analyse des données afin d’assurer des résultats robustes. De plus, l’exactitude et la disponibilité des données
sur les coûts logistiques, les préférences des acheteurs et les performances passées peuvent varier d’une entreprise à l’autre,
nécessitant ainsi des efforts continus pour maintenir des données fiables et pertinentes.
Les perspectives pour de futures recherches sont également prometteuses. Il serait intéressant d’explorer davantage l’optimisation des choix d’Incoterms dans le contexte de la réduction de l’empreinte carbone et de la promotion de pratiques
commerciales durables. De plus, la validation empirique des résultats et des modèles développés dans cette étude, en les
appliquant à des cas réels dans différentes industries et contextes, renforcerait la robustesse des approches proposées et permettrait d’identifier d’autres facteurs spécifiques à chaque secteur.
En définitive, cette étude met en évidence l’importance stratégique de l’optimisation des coûts d’approvisionnement dans
un contexte économique concurrentiel et mondialisé. Le choix approprié de l’Incoterm dans les contrats internationaux de
vente joue un rôle crucial pour réduire les coûts indirects et améliorer la rentabilité globale. L’optimisation des coûts d’approvisionnement revêt une importance stratégique dans un contexte concurrentiel et mondialisé, et cette étude apporte de
nouvelles perspectives pour améliorer les performances de la supply chain
20
Remerciements
Je saisis cette occasion pour exprimer ma profonde appréciation et gratitude envers les personnes exceptionnelles qui ont
joué un rôle primordial dans la construction de mon parcours académique et m’ont apporté un soutien indéfectible. Sans leur
guidance, leur encouragement et leur foi inébranlable en mon potentiel, cette réalisation n’aurait pas été possible.
Tout d’abord, je suis infiniment reconnaissant envers ma mère et mon père, dont l’amour inconditionnel, le soutien indéfectible et les sacrifices sans fin ont été les fondements de mon parcours. Leur croyance en moi, même lors des moments les
plus difficiles, a été une source constante de motivation.
Je tiens à exprimer ma profonde gratitude envers mon estimé encadrant académique, monsieur I. Amellal, dont la sagesse,
l’expertise et l’orientation ont été déterminantes dans la formation de ma recherche et le développement de mon intellect ainsi
qu’a monsieur. Leur mentorat, leur patience et leurs retours constructifs ont été véritablement inestimables tout au long de ce
parcours.
Je suis également redevable envers les enseignants et le personnel de Hestim et de l’Université du Littoral Côte d’Opale,
dont le dévouement à l’éducation et l’engagement à créer un environnement d’apprentissage propice m’ont offert d’innombrables occasions d’épanouissement personnel et intellectuel.
De plus, j’exprime ma sincère reconnaissance envers mes amis et collègues qui m’ont accompagné dans cette aventure
académique. Leur soutien, leur camaraderie et nos discussions intellectuelles ont enrichi mon expérience de recherche et rendu
ce voyage plus agréable.
Je tiens également à reconnaître les innombrables personnes qui ont généreusement consacré leur temps, leur expertise et
leurs ressources à ma recherche. Leur volonté de partager leurs connaissances, de participer à des discussions enrichissantes
et de fournir de l’aide lorsque nécessaire a été inestimable.
Enfin, j’exprime ma gratitude à tous les relecteurs anonymes dont les retours constructifs et les suggestions ont indéniablement amélioré la qualité de cet article.
À toutes les personnes mentionnées ci-dessus et à tant d’autres qui m’ont soutenu de différentes manières, je présente
mes plus sincères remerciements. Votre confiance en moi, votre encouragement et votre soutien indéfectible ont été la force
motrice derrière cette réussite, et pour cela, je vous suis éternellement reconnaissant.
21
Annexe A. Description des abréviations
Description des abréviations
Exportateur (EXP)
La société ou la personne physique est enregistrée auprès de la chambre de commerce du pays d'origine pour exercer des activités
commerciales, y compris les opérations d'exportation depuis le territoire douanier vers des pays étrangers.
Préacheminement
(PRA)
C'est l'entreprise de commerce international ou l'opérateur, engagé par l'exportateur ou l'importateur selon l'Incoterm, chargé de
transporter le conteneur avec la cargaison depuis les installations de l'exportateur jusqu'au port d'origine.
Douane export
(DEX)
Il s'agit d'un organisme public situé à des points stratégiques dans le pays de l'exportateur et sa fonction est de superviser le trafic sortant
des marchandises en demandant les exigences et les documents établis par le système juridique des douanes en vigueur.
Port de d'origine
(POR)
Il s'agit de l'espace physique où convergent à la fois les opérateurs de commerce international et les institutions gouvernementales, juste
avant l'expédition des marchandises dans le transport international vers un autre pays. Cet endroit peut être non seulement un port
maritime, mais aussi un aéroport ou un terminal de transport terrestre.
Transport
international (TIN)
Il s'agit du processus de déplacement des marchandises par la compagnie maritime, la compagnie aérienne ou le transporteur terrestre qui
transporte les marchandises du pays de l'exportateur au pays de l'importateur. Cette activité peut générer d'autres coûts tels que
l'assurance, les frais de carburant, l'émission de documents et d'autres coûts associés.
Port de
destination (POD)
Il s'agit de l'espace physique dans le pays de destination où convergent à la fois les opérateurs de commerce international et les
institutions gouvernementales. C'est l'endroit où les marchandises arrivent et où commence le processus de nationalisation et
d'importation de la cargaison. Cela peut être un port maritime, un aéroport ou un terminal de transport terrestre.
Douane import
(DIM)
Il s'agit d'un organisme public situé dans le pays de l'importateur et dont la fonction est de superviser le trafic entrant des marchandises en
demandant les exigences et les documents établis par le système juridique des douanes en vigueur. Les douanes collectent également les
droits de douane qui s'appliquent en fonction du type de marchandise et des accords commerciaux internationaux en vigueur.
Post
acheminement
(PSA)
Il s'agit de l'entreprise de commerce international ou de l'opérateur, engagé par l'exportateur ou l'importateur selon l'Incoterm, chargé de
transporter le conteneur avec la cargaison depuis le port de destination jusqu'aux installations de l'importateur.
Il s'agit de l'entreprise ou de la personne physique enregistrée auprès de la chambre de commerce dans le pays de destination des
Importateur (IMP) marchandises afin d'exercer des activités commerciales, y compris les opérations d'importation. Cela est également généralement désigné
dans la facture commerciale en tant que destinataire (consignataire).
Figure A.7: description des abréviations : Élaborée par nos soins
Références
,.
,
.
Répartition
des
coûts
dans
les
repartition-des-couts-dans-les-incoterms/.
incoterms.
https://www.sourcing-force.com/
, 2018. Iso 31000 :2018, risk management - guidelines.
, 2020.
Incoterms® 2020.
incoterms-rules-2020/.
URL : https://iccwbo.org/resources-for-business/incoterms-rules/
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