Les activités de la société actuelle s’appuient sur des systèmes complexes organisés en réseaux tels que la logistique, le transport, la communication, les soins de santé et l’aide humanitaire. Ces systèmes et outils devenant de plus en plus complexes, leur gestion intelligente est essentielle, nécessitant des méthodes d’analyse, de planification et de gestion opérationnelle pour garantir leur fonctionnement efficace et leur plein potentiel. Nos chercheurs développent l’intelligence analytique et décisionnelle pour améliorer l’intelligence informationnelle des systèmes complexes. Notre approche méthodologique croise l’analyse prédictive (intelligence artificielle), la recherche opérationnelle (RO), la gestion des opérations (OM) et les technologies de l’information (IT).
Nos chercheurs sont actifs dans différents domaines d’application, dans lesquels ils apportent leur expertise qui est structurée par nos deux principaux axes de recherche. Le tableau suivant montre la complémentarité entre les intérêts de recherche de nos membres réguliers :
Notre recherche sur les applications est coordonnée par la professeure Anaya-Arenas. Nous développons des outils intelligents d’analyse et de prise de décision dans les domaines suivants :
- systèmes intelligents de transport
- services de santé
- aide humanitaire
- chaînes d’approvisionnement
- virage numérique des entreprises
- villes intelligentes
Notre recherche méthodologique est divisée en deux axes de recherche, comme suit.
Axe 1 – Méthodologies (modèles et méthodes de résolution)
Notre recherche dans ce domaine, coordonnée par le professeur Rei, concerne le développement et l’application de modèles et de méthodes à des classes entières de problèmes et à leurs applications.
Thème 1.1 – Modélisation et résolution pour des problèmes de planification complexes [Anaya-Arenas, Cherkesly, Crainic, Djeumou, Gruson, Jena, Ortmann, Rei, Zbib] : Ce thème se concentre sur la modélisation des systèmes et problèmes décisionnels à l’aide de la programmation mathématique, ainsi que leur résolution (c’est-à-dire, identification d’une planification optimale).
Thème 1.2 - Représentation et traitement de l’incertitude pour accroître la résilience des systèmes [Anaya-Arenas, Crainic, Jena, Ortmann, Quesnel, Rei, Zbib]: Ce thème vise la caractérisation et la réduction de l’incertitude et inclut l’intégration de l’apprentissage automatique dans la prise de décision sous incertitude (optimisation stochastique et robuste).
Thème 1.3 - Recherche empirique [Bendavid, Jena, Lachapelle, Ortmann, Paulhiac, Quesnel]: La création des procédures pour la capture (IoT), la collecte et le traitement des données (quantitatives et qualitatives), sont le cœur de ce thème. Ceci couvre les données obtenues par entrevues, sondages et données publiquement disponibles.
Thème 1.4– Traitement de grandes quantités de données. [Bendavid, Jena, Maïzi, Ortmann, Rei]. Le grand volume des données disponibles crée un enjeu pour son utilisation dans les systèmes de gestion. Ce thème vise à l’avancement des connaissances sur l’intégration de méthodes d’apprentissage (p.ex. les méthodes d’exploration de données) aux modèles de planification, la collecte de grandes quantités de données (souvent en temps réel) à partir de sources diverses, et le traitement rapide des données. On vise à faciliter l’utilisation des flux informationnels pour surveiller les opérations et la performance du système afin de prévoir et d’ajuster la planification aux changements.
Thème 1.5 - Méthodes de recherche « Living lab » [Bendavid, Gruson, Maïzi], Ces recherches voient le jour dans un environnement collaboratif où les utilisateurs participent à l’innovation en coopérant avec les autres parties prenantes (fournisseurs de solutions technologiques; prestataires de services, chercheurs, clients, etc.) dans un environnement de recherche neutre et contrôlé pour comprendre les synergies, designer et développer des systèmes complexes.
Axe 2: Outils pour l’expérimentation dans les processus réels
Le responsable de cet axe est le professeur Bendavid. L’axe vise au développement des outils pour l’experimentation, la validation la formation des partenaires, le transfert envers les partenaires et l’implémentation dans les processus réels.
Thème 2.1 - Simulation numérique [Anaya-Arenas, Bendavid, Jena, Maïzi, Ortmann] Ce thème vise la création d’outils numériques pour la représentation et la simulation des systèmes complexes. Ceci est essentiel pour la validation des modèles créés dans l’axe 1, pour la démonstration des résultats, le transfert technologique et pour l’apprentissage des méthodes par nos partenaires.
Thème 2.2 - Prototypes et pilotes [Bendavid, Maïzi, Paulhiac], développés par les chercheurs, étudiants et professionnels visant le passage des résultats obtenus aux utilisateurs et partenaires. Cette étape demande une interdisciplinarité qui prend en compte les dimensions applicatives, technologiques, politiques et sociales.