En période de crise financière, les entreprises ont besoin de trésorerie pour réagir efficacement aux aléas et assurer leur solvabilité. Cette thèse se situe à l’interface entre l’opérationnel et la finance pour développer des modèles de planification tactique gérant simultanément les flux physiques et financiers dans la supply chain. Le coût de financement des opérations basé sur le besoin en fond de roulement (BFR) est intégré comme un nouvel aspect financier jamais considéré dans la littérature de lot-sizing. Nous débutons par une extension du modèle EOQ considérant les coûts de financement du BFR. L’objectif est la maximisation du profit. Une quantité de production optimale est obtenue analytiquement ainsi que l’analyse de la sensibilité du modèle. De plus, les comparaisons avec le modèle EOQ et un modèle qui considère le coût du capital sont étudiées. Ensuite, un modèle basé sur un lot-sizing dynamique est établi. La propriété ZIO est démontrée et permet l’utilisation d’un algorithme en temps polynomial. Enfin un scénario multi-niveau à capacité infini est étudié avec une approche séquentielle puis centralisée. La propriété ZIO est prouvée dans ces deux cas. Des algorithmes de programmation dynamique sont utilisés pour obtenir une solution optimale. Cette thèse peut être considérée comme un premier, mais significatif, travail combinant la planification de production et la gestion du besoin en fond de roulement dans des modèles de planification tactique. Nous montrons que les aspects financiers ont un impact significatif sur les plans de production. Les cas étudiés dans cette thèse peuvent être considérés comme des sous-problèmes dans l’étude de scénario plus réalistes.