La conteneurisation a révolutionné le commerce international au 20éme siècle. L’introduction du conteneur, comme moyen standard de transport de marchandise, a profondément impacté le commerce maritime et a radicalement changé le fonctionnement des ports. En effet, les ports n’ont cessé de se développer par la construction de nouveaux terminaux à conteneurs (TC) et également par l’amélioration de leurs services par la réduction des délais et des coûts de livraison. En parallèle, la gestion des risques dans les TC a reçu beaucoup d'attention ces dernières années en raison de l'augmentation des activités frauduleuses liées aux conteneurs. La communauté internationale a proposé plusieurs initiatives pour améliorer la sécurité du transport maritime. Cependant, l'évaluation des risques des conteneurs reste une tâche difficile, souvent due à des informations incomplètes ou ambiguës sur les conteneurs. D’autre part, la réduction de l’empreinte écologique sur l’environnement est devenue une préoccupation majeure en matière de transport conteneurisé. Face à cet enjeu écologique, les acteurs du dernier kilomètre de la chaîne logistique du conteneur doivent améliorer et optimiser leur infrastructure et penser des modes de transport terrestre de conteneurs ayant une empreinte environnementale moindre que les modes de transports classiques à gasoil, sans toutefois impacter les performances. Dans cette optique, le premier objectif de cette thèse se focalise autour l’amélioration de la performance du processus d’inspection des conteneurs. Ainsi, nous proposons une nouvelle approche adaptative de la priorisation d’inspection des conteneurs. Nous avons nommé cette approche APRICOIN (Adaptive PRIoritizing Container INspection). Cette approche exploite le concept du produit intelligent ainsi que de la logique floue et les techniques de fouille de données. Cette approche est basée sur trois étapes. La première étape vise l’amélioration du flux informationnel et en assurant sa véracité et ce moyennant les capacités du conteneur intelligent. Ainsi on propose un descriptif enrichi du conteneur (DEC). La deuxième étape consiste à prioriser l’inspection des conteneurs en lui attribuant un score de risque à l’aide de la logique floue. La dernière étape consiste à prioriser l’inspection des conteneurs et exploiter les résultats d’inspection afin d’ajuster la précision de l’algorithme APROCOIN et s’adapter aux nouveaux facteurs de risque moyennant les techniques de fouille de données. Afin de valider l’approche proposée, une étude de cas illustratif a été réalisée ainsi qu’une étude comparative avec d’autres approches alternatives. Le deuxième objectif de cette thèse se focalise sur le projet green Truck qui vise particulièrement les transporteurs routiers de conteneurs à courtes distances dans la zone portuaire en assurant une transition énergétique de la flotte de tracteurs gasoil vers des tracteurs électriques à batteries rechargeables. Le projet s’intéresse à une technique récente de rechargement des batteries, à savoir le « Biberonnage ». Cette technologie est inspirée du fonctionnement de certains bus électriques. Elle consiste à exploiter les courts temps d’attentes du véhicule, comme par exemple la monté et la descente des passagers pour le cas des bus, afin de recharger automatiquement la batterie du véhicule. Ainsi dans cette thèse, nous avons exploré différentes techniques et modes de rechargement rapide des batteries de tracteurs routiers électriques compte tenu des contraintes d’exploitation, et d’évalué la faisabilité économique de la mise en œuvre d’un système comprenant le véhicule et l’infrastructure électrique. L’outil de simulation Anylogic a permis de dimensionner les batteries et les bornes de recharge des véhicules électriques, en plus de fournir aux décideurs des résultats technico-économiques avec des représentations animées et graphiques en 3D.