L'outil conceptualisé et développé au cours de cette thèse aspire à: (1) Tirer profit des récentes évolutions des Systèmes d'Information Géographique (SIG) en proposant de nouvelles approches pour le traitement de problème ayant un aspect spatial. (2) Appliquer des approches théoriques dans des problématiques industrielles réelles afin de proposer des approches pour les phases qui ne sont pas abordées dans la recherche théorique. Dans cette optique, trois modules ont été développés, un module d’intégration et de visualisation des données spatiales, un module de pré-traitement des données et un module d’optimisation de la couverture.- La première partie de la thèse aborde le sujet de la mise en place du premier module, et propose un framework conceptuel pour le développement d'outil similaire. Le module d'intégration et de visualisation développé permet l’accès aux données de ventes via une interface web dédiée. La plateforme permet la mise en contexte des données de ventes en affichant les détaillants sur une carte, et en donnant accès à la visualisation d’autres données (ex. : socio-démo graphique, concurrentielle). Les détaillants affichés sur la carte sont filtrables suivant leurs caractéristiques et colorables suivant de multiples critères (ex. : comparaison aux années précédentes, comparaison aux objectifs, etc.). La sélection des éléments présents sur la carte permet d’avoir accès à leurs informations détaillées. L’ensemble des différentes fonctionnalités permet une meilleure compréhension du marché, et autorise l’exploration des résultats de ventes sous un nouvel angle.- La seconde partie traite de l’outil de pré-traitement des données spatiale. Notre approche permet de rendre accessible l’analyse de données spatiales aux utilisateurs ne disposant pas de connaissances en SIG. En plus de cela, la réalisation des étapes de prétraitement peut être réalisée plus rapidement, et avec des choix guidés quant à la sélection des relations spatiales à prendre en compte. Une implémentation fonctionnelle de l’approche a été mise en place, basée sur des outils open sources pour permettre l’implémentation à coûts réduits de notre solution. L’utilisation de notre implémentation permet des gains de temps conséquents lors du prétraitement des données spatiales pour les analyses des données géospatiales.- La troisième et dernière partie se concentre sur l’outil d’optimisation de la couverture qui s’appuie sur la structure et les outils mis en place précédemment. Il prend en entrée les jeux de données correspondant aux potentiels des zones et ceux correspondant aux points de vente et à leurs zones de chalandise. À partir de ces données, l’outil propose des solutions d’amélioration de la couverture qui tiennent compte des aspects liés à la zone de chalandise de chaque magasin et à la captation collaborative de la demande.