La problématique que nous étudions est inspirée d’une collaboration industrielle entre un prestataire logistique, DHL Supply Chain, et une grande chaîne de restauration française. Dans le cadre de ce partenariat, DHL Supply Chain coordonne les acteurs d’un réseau logistique national composé de fournisseurs, d’entrepôts et de restaurants. Les restaurants émettent, sur un horizon temporel, des demandes de produits génériques (produits surgelés, boissons, etc.) fabriqués par les divers fournisseurs. La mission de DHL Supply Chain consiste à assurer l’approvisionnement des restaurants. Pour cela, l’entreprise détermine l’origine d’expédition de chaque produit commandé, et conçoit un plan de chargement caractérisant les itinéraires suivis par les marchandises. DHL Supply Chain souhaite développer des solutions innovantes afin d’améliorer sa compétitivité et d’optimiser la rentabilité de ses opérations logistiques. Dans cette th\`ese, nous présentons le Logistics Service Network Design Problem (LSNDP) qui formalise la problématique de plannification des opérations de transport dans une chaîne d’approvisionnement. Nos travaux ont pour but d’apporter des solutions méthodologiques permettant la résolution d’instances industrielles du LSNDP. Or, ces instances industrielles sont trop complexes pour être résolues par des méthodes génériques de recherche opérationnelle. Nous proposons donc plusieurs algorithmes surmontant la mise à l’échelle des différents param\`etres. Nous développons notamment une heuristique de réduction de graphe, ainsi qu’une stratégie de Benders dynamique adaptée à l’augmentation du nombre de produits. A travers diverses études expérimentales, nous évaluons la scalabilité de chaque algorithme par rapport au param\`etre considéré. Enfin, nous hybridons ces méthodes pour la résolution d’un cas réel.