Parmi les piliers de l’économie circulaire, l’écologie industrielle limite l'impact des industries sur l'environnement en les faisant collaborer à travers des symbioses industrielles (SI). Ces dernières permettent entre autres la valorisation des déchets issus d’un processus de production d’une entreprise, appelés sous-produits, en les utilisant comme matières premières pour un processus de production dans une autre entreprise.
L’objectif est de proposer des approches décentralisées pour l’optimisation de la planification de production de N chaînes logistiques qui collaborent dans une symbiose industrielle. L’enjeu est d’assurer la stabilité et la pérennité d’une symbiose industrielle ainsi que le bon fonctionnement de sa planification de production, tout en faisant en sorte que les approches utilisées soient parlantes et intéressantes pour l’industrie, dans le but de la promouvoir pour l’intérêt commun. Pour cela, des approches basées sur des systèmes multi-agents seront élaborées afin d’aboutir à un accord voir à un consensus mutuel sur le flux de symbiose entre les N acteurs de façon à ce que chaque acteur soit satisfait et n’ait aucun intérêt à quitter la symbiose. Ces approches devront évoluer selon le degré de collaboration souhaité entre les acteurs. De plus, celles-ci pourraient notamment être basées sur des algorithmes d’apprentissage tels que le Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) (Bahrpeyma et Reichelt, 2022 ; Zhang et al., 2021). L’efficacité et la performance des approches devront être évaluées.