Search

Emerging infectious diseases (EIDs) are more than ever a global health issue and knowledge of their clinical and biological presentation is essential to optimize management, in terms of supportive care, specific treatment and epidemic control, for example through vaccination. The challenge is particularly important on the African continent, where diseases regularly emerge and where the impact on vulnerable populations is major. Operational research is one of the tools for improving knowledge about these diseases and their management. For example, three diseases have emerged in sub-Saharan Africa and worldwide in recent years: Lassa fever, Ebola Virus Disease (EVD) and Covid-19. Lassa fever has a seasonal epidemic pattern, mainly in Nigeria, but knowledge of the disease is still incomplete. Moreover, the recommended treatment, ribavirin, does not seem to be sufficiently effective in managing patients. Since the major epidemic of 2014-2016, EVD has been occurring in epidemic waves in West and Central Africa, through animal transmission or relapse in a survivor. Despite the discovery of a specific treatment, many questions remain, particularly around supportive care and prevention of infection in contacts. Finally, the Covid-19 pandemic that has severely affected the entire planet for more than 2 years has specific implications on the African continent that need to be explored. Thanks to an unprecedented collaboration between an international medical NGO, ALIMA, and a clinical research team, the IDLIC team of the Inserm 1219 unit / PACCI, ANRS site in Côte d'Ivoire, several clinical research projects on EVDs have been set up in sub-Saharan Africa over the last 5 years. In this thesis, we will present some of the studies that have been carried out during this collaboration, on the 3 diseases mentioned above. This is a publication thesis, in which 4 publications and their perspectives will be presented. The LASCOPE (published in Lancet Global Health), EVISTA (under review in e-clinical Medicine) and COVISTA (published in The International Journal of Infectious Disease) studies are prospective cohorts describing the clinical and biological presentation and standard of care of patients with Lassa fever in Nigeria, EVD in the Democratic Republic of the Congo (DRC) and Covid-19 in Guinea and Burkina Faso, respectively. The fourth publication concerns a pilot study conducted in the DRC to assess the feasibility of post-exposure prophylaxis (PEP) with monoclonal antibodies in high-risk contacts of EVD (published in The International Journal of Infectious Disease). The perspectives of this thesis are multiple. Concerning Lassa fever, the main challenge is currently to identify a specific treatment that is effective and accessible in West African countries. To this end, a phase 2-3 adaptive trial is being set up in several West African countries. To combat the spread of EVD, a reflection on the available options in terms of PEP is underway at the international level. Finally, on Covid-19, therapeutic and vaccine trials are ongoing in sub-Saharan Africa., Les maladies infectieuses émergentes (MIE) représentent plus que jamais un enjeu de santé mondiale et la connaissance de leur présentation clinico-biologique est indispensable pour optimiser la prise en charge, en terme de soins de support, de traitement spécifique et de contrôle des épidémies, par exemple par la vaccination. Le risque est particulièrement important sur le continent Africain, d’où les maladies émergent régulièrement et ou l’impact sur les populations fragilisées est majeur. La recherche opérationnelle représente l’un des outils pour améliorer la connaissance sur ces maladies et leur prise en charge. A titre d’exemple, 3 maladies ont tout particulièrement émergé en Afrique sub-saharienne et dans le monde ces dernières années : la fièvre de Lassa, la Maladie à Virus Ebola (MVE) et la Covid- 19. La fièvre de Lassa évolue sur le mode épidémique saisonnier principalement au Nigeria mais les connaissances sur cette maladie sont encore parcellaires. De plus, le traitement recommandé, la ribavirine, ne semble pas présenter une efficacité satisfaisante pour prendre en charge efficacement les patients. Depuis la grande épidémie de 2014-2016, la MVE survient par vagues épidémiques en Afrique de l’ouest et centrale, à la faveur d’une transmission animale ou d’une rechute chez un survivant. Malgré la découverte d’un traitement spécifique, beaucoup de questions subsistent, notamment autour des soins de support et de la prévention de l’infection chez les contacts. Enfin, la pandémie de Covid-19 qui a durement touché l’ensemble de la planète depuis plus de 2 ans à des implications spécifiques sur le continent Africain qu’il convient d’explorer. Grace à une collaboration inédite entre une ONG médicale internationale, ALIMA et une équipe de recherche clinique, l’équipe IDLIC de l’unité Inserm 1219 / PACCI, site ANRS de Côte d’Ivoire, plusieurs projets de recherche clinique sur les MIE ont été mis en place en Afrique sub-saharienne au cours des 5 dernières années. Dans cette thèse, nous présenterons certaines des études qui ont été réalisées durant cette collaboration, sur les 3 maladies citées ci-dessus. Il s’agit d’une thèse de publications, dans laquelle seront présentés 4 publications et les perspectives qui en découlent. Les études LASCOPE (publiée dans Lancet Global Health), EVISTA (en cours de révision dans e-clinical Medicine) et COVISTA (publiée dans The International Journal of Infectious Disease) sont des cohortes prospectives décrivant la présentation clinique et biologique ainsi que le standard de soins prodigué aux patients atteints de fièvre de Lassa au Nigeria, de MVE en République Démocratique du Congo (RDC) et de Covid-19 en Guinée et Burkina Faso, respectivement. La 4ème publication concerne une étude pilote menée en RDC pour évaluer la faisabilité d’une prophylaxie post exposition (PPE) par anticorps monoclonaux chez les contacts à haut risque de MVE (publiée dans The International Journal of Infectious Disease). Les perspectives de cette thèse sont multiples. Concernant la fièvre de Lassa, le principal enjeu consiste actuellement à mettre en évidence un traitement spécifique efficace et accessible dans les pays d’Afrique de l’ouest. Pour cela, un essai thérapeutique adaptatif de phase 2-3 est en train de se mettre en place dans plusieurs pays d’Afrique de l’ouest. Pour lutter contre la diffusion de la MVE, une réflexion sur les options disponibles en termes de PPE est en cours au plan international. Enfin, concernant la Covid-19, des essais thérapeutiques et vaccinaux sont en cours en Afrique sub-saharienne.

International audience; L'interprétabilité et l'équité sont deux propriétés de plus en plus recherchées en apprentissage machine. Toutefois, l'apprentissage de modèles interprétables optimaux et respectant des contraintes d'équité statistique a été identifié comme l'un des grands défis techniques à l'interprétabilité. En effet, les contraintes d'équité modifient l'espace des solutions admissibles, rendant plus difficile son exploration.FairCORELS est un algorithme d'apprentissage supervisé permettant l'apprentissage de modèles de type listes de règles certifiés optimaux et respectant des contraintes d'équité. FairCORELS est basé sur CORELS, un algorithme de branch-and-bound permettant l'apprentissage de listes de règles optimales. En raison des contraintes d'équité imposées dans FairCORELS, certaines structures de données utilisées dans CORELS ne peuvent plus être utilisées, et l'exploration de l'espace de recherche est alors plus difficile.Nous proposons une approche basée sur la PLNE tirant profit des contraintes d'équité, et de leur interaction avec la précision, pour élaguer l'espace de recherche efficacement et guider son exploration. Les expérimentations menées montrent que l'approche proposée accélère la convergence et permet l'apprentissage de modèles équitables optimaux.

Depuis 2003, Probayes développe des solutions sur mesure d'Intelligence Artificielle en collaboration avec les équipes métiers clients. Une équipe de Data Scientists est dédiée à chaque expertise : Machine Learning et Deep Learning, Vision, Traitement Automatique des Langues, Recherche Opérationnelle. Probayes accompagne ses clients depuis l'identification des cas d'usage jusqu'à l'industrialisation des solutions sur mesure, sur les marchés de l'automobile, la défense, la banque, l'énergie, l'industrie, la santé et la logistique.L'équipe de Recherche Opérationnelle intervient en particulier sur des problématiques de réseaux de transport de colis. Différents projets sont menés depuis 2017 pour accompagner la prise de décisions pour la construction de réseaux logistiques et l'optimisation du transport, à des niveaux de décision stratégique et tactique.Nous verrons dans un premier temps les différentes problématiques abordées.Dans un second temps, nous expliciterons brièvement les principes de résolution mis en oeuvre.

Table ronde : La Recherche Opérationnelle au secours de la transition énergétique et écologique

Résolution de problèmes de recherche opérationnelle par l'approche des flots sur les variétés

Le sujet de notre présentation est l'optimisation de trajectoires de descente lorsqu'une situation d'urgence survient à bord d'un aéronef. La génération de la trajectoire doit être rapide afin de permettre aux pilotes de réagir rapidement et ainsi de maximiser les chances d'un atterrissage réussi. Nous proposons un algorithme efficace pour générer une trajectoire courte et sûre. L'algorithme doit pouvoir être exécuté sur un système de gestion de vol (FMS) : la vitesse de calcul, la taille des données stockées et la qualité de la solution sont les enjeux principaux de notre travail. L'algorithme est basé sur une technique de propagation de fronts, la méthode Fast Marching [3]. Les fronts se propagent sur une seule pente de descente, permettant à l'algorithme de fournir une trajectoire pilotable en un temps très court (quelques secondes). Dans cette présentation, nous détaillons la construction de la structure de données optimisée. Le plan de descente est, par définition, à deux dimensions. Il s'agit d'une grille contenant des zones d'espace libre et des obstacles. Nous montrons comment réduire considérablement la taille des données stockées tout en permettant à l'algorithme de renvoyer une trajectoire très satisfaisante (c'est-à-dire courte, fluide et pilotable). L'algorithme est testé dans un environnement montagneux : l'optimalité, la volabilité et la sécurité sont toutes trois obtenues en réponse à une urgence critique.

Une approche heuristique pour le choix de lots d'uranium de retraitement

Le « plancher de l'usine » est un terrain d'application récent de la recherche opérationnelle chez Renault, en comparaison avec la logistique par exemple où les outils d'optimisation sont apparus dès les années 90. Dans notre exposé, nous présentons plusieurs outils d'optimisation qui montrent la diversité des cas d'usage, qu'il s'agisse d'engagements opérateurs sur une ligne de production, d'approvisionnements de postes en bord de chaîne ou encore d'implantation de pièces en zone de kitting.Nous montrerons le grand apport de la RO pour les opérationnels sans omettre les difficultés de déploiement de tels outils sur le terrain.

Optimisation des opérations aéroportuaires afin d'améliorer le transport intermodal de passagers

Mon stage de master 2 et de fin d'études s'est déroulé entre le 6 avril et le 1er octobre 2021 à SNCF Direction Innovation et Recherche, sous la direction de Hugo Belhomme. Ce stage s'inscrit dans le cadre d'un projet avec Transilien, qui a pour but de fournir un outil d'aide à la décision qui propose des scénarios de replanification lors des perturbations sur le réseau.L'objectif de mon stage était de s'intéresser à l'utilisation des données d'historiques à disposition afin d'expérimenter des méthodes hybrides entre apprentissage et recherche opérationnelle, afin de déterminer si cela peut aider à l'amélioration des algorithmes d'optimisation de l'outil. Nous avons expérimenté des modèles de Graph Neural Networks utilisant les données d'historiques de plans de transport, afin de guider les heuristiques d'optimisation.

Le défi de la mise en place de l'éthique appliquée aux algorithmes d'optimisation pour l'aide ou la prise de décision

Optimisation du raccordement de projet Biométhanes au réseau gazier Français

International audience; Systems engineering, or engineering in general, has long been relying on document-centric approaches. Switching to model-based systems engineering, or MBSE for short, has extensively been discussed over the past three decades. Since about two decades, MBSE has been commonly associated with the modeling language SysML (Systems Modeling Language), which offers a standardized notation, not a methodology of using it. SysML needs therefore to be associated with a methodology supported by tools. In this paper, a methodology supported by the free and open-source software TTool is associated with SysML. This paper focuses discussion on methodological issues, leading the authors to share their experience in real-time systems modeling. Modeling with SysML is more than just drawing the different diagrams. Associated tools offer possibilities to analyze SysML models for specific properties. In this paper, verification addresses both safety and security properties. The TTool model checker inputs the SysML model enriched with safety properties to be verified and outputs an yes/no answer for each property. Security verification checks SysML models against confidentiality, integrity, and authenticity properties. As an illustration of the proposed approach, an aircraft cockpit door control system is modeled in SysML and verified against safety and security properties.

With the advent of e-commerce, many studies have been carried out on urban logistics and last-mile delivery.In this work, we optimize another stage of parcel delivery, the long-haul parcel transportation.The long-haul transportation is from the collection sorting centers to delivery depots. We do not consider how the parcels are brought from their departure post office to their collection sorting center, neither how they are transported to the post offices and then to individuals.The Long-Haul Parcel Transportation Problem (LHPTP), which we formally define, is a Service Network Design with Asset Management problem which integrates the sorting operation allowing a better consolidation of parcels in containers.The LHPTP is a tactical design optimization problem which consists in defining an annual transportation plan composed of fixed links, based on mid-term volume forecasts, while minimizing the total cost. This cost is composed of the logistics cost and the transportation cost. The parcel transportation is made with two types of vehicles (trucks with one or two containers) which are balanced over the network on a daily basis with the management of empty containers.The transportation is optimized over a two-level hybrid hub-and-spoke network at the scale of a country. Indeed, this industrial problem originates from a postal company and their datasets permit to address realistic size data (around 225 sites with 2500 demands).The complexity is increased by the fact that a single demand (origin, destination, number of parcels) can be routed over multiple paths simultaneously. Thus the number of possible transportation plans explodes.We propose a path-based Mixed Integer Linear Program (MILP) for the LHPTP and two divide-and-conquer algorithms exploiting this model to create better transportation plans.The first algorithm, the k-Clusters Algorithm, optimizes the LHPTP over a set of sites which are clustered beforehand. We test classical clustering techniques (spectral clustering, hierarchical clustering, k-means and random) using appropriate similarity functions (demand-based and distance-based) in order to see if it impacts the results. The original problem is divided into intercluster and intracluster subproblems which are solved with the MILP. Then the solutions of the subproblems are merged. The results obtained are compared to those obtained with a direct use of the MILP without clustering. It shows that certain properties of the clustering, such as obeying the hierarchy of the sites in the current postal network, have the most impact on the results.Thus we design a second algorithm, the Hierarchical Algorithm with Aggregation of Demands which exploits the two-level structure of the network. Its performance is related to the value of a truck filling rate threshold. The demands above this threshold can be routed directly while the ones below this threshold have to follow the hierarchical structure of the network.The routing of the two types of demands is optimized, first separately and then together in a multi-step process in which the subproblems are solved with the MILP.Various threshold values are tested to find out which one is the best, in terms of solution quality obtained and computational time.These tests show that the better filling rate do not result in the cheaper transportation plan in our case study. Moreover, the Hierarchical Algorithm allows to have clearly better transportation plans than the ones applied on the ground, the ones obtained via a direct use of the MILP and even the ones obtained with the k-Clusters Algorithm.Finally we implement these algorithms and present computational results.This shows that the divide-and-conquer paradigm is effective on service network design when addressing a large-scale industrial problem., Avec l’essor du e-commerce, de nombreuses études ont été menées sur la logistique urbaine et la livraison du dernier kilomètre. Nous optimisons ici une autre étape de la livraison des colis : le transport long-courrier. Il a lieu entre les centres de tri de collecte et les dépôts de livraison. Ni la manière dont les colis sont acheminés de leur bureau de poste de départ à leur centre de tri de collecte, ni comment ils sont transportés vers les bureaux de poste puis aux particuliers ne sont pris en considération. Le problème du transport long-courrier de colis (PTLCC), défini formellement, est un problème de conception de réseau de services avec gestion des actifs. Il intègre l'opération de tri permettant une meilleure mutualisation des colis dans les conteneurs. C’est un problème tactique d'optimisation qui consiste à définir un plan de transport annuel composé de liaisons fixes, basé sur des prévisions de volumes à moyen terme, dont on minimise le coût total. Ce coût est composé du coût logistique et du coût de transport. Le transport de colis se fait avec deux types de véhicules (camions à un ou deux conteneurs) qui sont équilibrés chaque jour sur le réseau grâce à la gestion des conteneurs vides. Le transport est optimisé sur un réseau hybride hub-and-spoke biniveau à l'échelle d'un pays. En effet, ce problème industriel provient d'une entreprise postale et leurs ensembles de données sont de taille réaliste (environ 225 sites avec 2500 demandes). Une même demande (origine, destination, nombre de colis) peut être acheminée sur plusieurs chemins simultanément ce qui augmente la complexité du problème. Ainsi, le nombre de plans de transport possibles explose.Nous proposons un programme linéaire mixte (PLM) orienté chemin pour le PTLCC etdeux algorithmes diviser-pour-régner exploitant ce modèle pour créer de meilleurs plans de transport. Le premier algorithme, l'algorithme k-Clusters, optimise le PTLCC après avoir regroupé les sites du réseau en clusters. Nous testons des techniques classiques de clustering (clustering spectral, clustering hiérarchique, k-means et aléatoire) en utilisant des fonctions de similarité appropriées (basées sur les demandes et sur les distances) pour étudier l’impact sur les résultats.Le problème d'origine est divisé en sous-problèmes intercluster et intracluster résolus avec le PLM. Les solutions des sous-problèmes sont ensuite fusionnées. Les résultats obtenus sont comparés à ceux obtenus avec une utilisation directe du PLM sans clustering. Ces tests montrent que le respect de la hiérarchisation des sites du réseau postal est la propriété qui a le plus d'impact sur les résultats.Ainsi, nous concevons un deuxième algorithme, l'algorithme hiérarchique avec agrégation de demandes qui exploite la structure à deux niveaux du réseau. Ses performances sont liées à un seuil du taux de remplissage des camions. Les demandes au-dessus de ce seuil peuvent être acheminées directement. Celles en dessous de ce seuil doivent suivre la structure hiérarchique du réseau. L’acheminement des deux types de demandes est optimisé, d'abord séparément puis conjointement via plusieurs étapes dans lesquelles les sous-problèmes sont résolus avec le PLM. Différents seuils sont testés pour déterminer lequel donne les meilleurs solutions et temps de calcul. Ces tests montrent qu’un meilleur taux de remplissage n’aboutit pas à un plan de transport moins cher dans notre cas.De plus, l'algorithme hiérarchique permet d'avoir des plans de transport nettement meilleurs que ceux appliqués sur le terrain, ceux obtenus via une utilisation directe du PLM et même ceux obtenus avec l'algorithme k-Clusters. Enfin, nous implémentons ces algorithmes et présentons les résultats numériques. Cela montre que le paradigme diviser-pour-régner est efficace pour la conception de réseau de services lorsqu'il s'applique à un problème industriel de grande taille.

ESREL 2021, 31st European Safety And Reliability Conference, Angers, FRANCE, 19-/09/2021 - 23/09/2021; In this paper, we extend the concept of the Operational Design Domain (ODD) to the context of railway remote driving in order to guide the safety demonstration process. Mainly, we propose an iterative process to define and to specify an ODD for the railway remote driving based on the operational risk assessment process. The main idea consists in, starting from an initial high-level ODD, including the overall operational environment of conventional in cab driving, iteratively restrict and refine the ODD by exploiting the risk assessment steps (particularly, the risk evaluation and the risk reduction) through feedback loops to the ODD.

Pick & Place (PAP) problems are widelystudied in the literature, but, to the best of ourknowledge, very few works study PAP systems in anindustrial context. The objective of this thesis is tosolve an industrial PAP problem in a postal sortingcenter, where containers filled with mail arrivedynamically and in an unknown order, and whereoperators place these containers in carts according totheir destination. Given the large diversity of dailydestinations, a balance must be found in real timebetween the flows processed by humans and by therobot.This problem was solved in four phases. First,knowledge-based models were proposed based on theexperience of the logistics operator.The result of applying these models on a simulationof the real system is considered as a lower bound ofthe system performance. Second, a mathematicalmodel of the system has been established, with therelease of several constraints allowing to treat theproblem as a classical scheduling problem. Theresults of this scheduling, which cannot be appliedin the real system, led us to investigate the use ofonline heuristics. A third step was to propose aheuristic model, based on dynamic rules, evaluatedin simulation. Finally, a multi-agent model,integrating these decision rules, was developed tovalidate the applicability of such a control systemon the real system.; Les problèmes de type Pick & Place (PAP) sont très étudiés dans la littérature, mais, à notreconnaissance, très peu de travaux étudient lessystèmes de PAP dans un contexte industriel.L’objectif de cette thèse est la résolution d’unproblème industriel de type PAP au sein d’un centrede tri postal, où des bacs remplis de courriers arriventdynamiquement et dans un ordre inconnu, et où desopérateurs placent ces bacs dans des chariots enfonction de leur destination. Compte tenu de ladiversité importante des destinations journalières, unéquilibre doit être trouvé en temps réel entre les fluxtraités par les humains et par le robot.Ce problème a été résolu en quatre phases. Enpremier lieu, des modèles à base de connaissance ontété proposés à partir de l’expérience de l’opérateurlogistique. Le résultat de l’application de cesmodèles sur une simulation du système réel estconsidéré comme une borne inférieure de laperformance du système. En second lieu, un modèlemathématique du système a été établi, lerelâchement de plusieurs contraintes permettant detraiter le problème comme un problèmed’ordonnancement classique. Les résultats de cetordonnancement, inapplicables sur le terrain, nousont conduits à investiguer l’utilisation d’heuristiquesen ligne. Une troisième étape a été de proposer unmodèle heuristique, à base de règles dynamiques,évaluée en simulation. Enfin, un modèle multiagents,intégrant ces règles de décisions, a étédéveloppé afin de valider l’applicabilité d’un telsystème de pilotage sur le système réel.

The aeronautic industry is characterized by small production rates compared to others industries as the automotive industry for example. Due to small production volumes, manufacturers are often in a weak position in relation to their suppliers (they represent an insignificant part of the turnover of their suppliers) in this industry. This results in a constraining supply chain network configuration. Furthermore, in several cases in the aeronautic industry, suppliers manage inbound transportation, and there’s no visibility over transportation operations. Taking into account these characteristics, the objective of this Ph.D. was to develop optimization and modelling tools that support inbound Supply Chain Network Design (SCND) by minimizing total cost and reducing CO2 emissions in the aeronautic industry and industries with similar characteristics. Airbus Helicopters (AH) is a division of Airbus, a leader in the aeronautic industry. In the last years, the launching of a new range of helicopters at AH has been the occasion to innovate inbound supply chain design process. Taking into account the Airbus transformation context and the objective of this study, we conducted a case study at AH. First of all, we analysed the current AH supply chain. This analysis allowed us to identify 4 optimization axes for our case: transportation lot sizing, transportation mode selection, cross-dock location and milk run concept. In the first part of the Ph.D. we developed an optimization model per optimization axis, with the aim of minimizing total costs, without including explicitly CO2 emissions. Using these models we built an optimized inbound supply chain solution for AH. As a result, by optimizing transportation lot sizes, extending the possibility of using sea freight for all the North America suppliers, implementing a cross-docking facility at Toulouse and implementing a cross-docking facility New York with multimodal road-sea transportation from there to Airbus, total cost and CO2 emissions could be reduced by 46% and 47% respectively. In the last part of this study, we included explicitly CO2 emissions in our cross-dock location model, we studied North American suppliers’ relocation, electric transportation and drone’s delivery. As a result, by implementing a cross-docking facility at New-York, and a cross-docking facility at Paris with multimodal rail-road transportation from there to Airbus, cost and CO2 emissions could be reduced by 41% and 56% respectively. By relocating North American suppliers in France, and implementing the cross-docking facility at Paris with multimodal rail-road transportations, cost and CO2 emissions could be reduced by 44% and 63% respectively. Finally based on literature review, we showed that the electrification of the road fleet of Airbus in the future would reduce significantly road CO2 emissions (at least 30% reduction in the case of hydrogen fuel cells) caused by fuel combustion and would eliminate them in the case of battery electric light duty vehicles. Regarding drones delivery, this solution could reduce CO2 emissions by 0,005% per year. However, this reduction is not significant compared to the implementation effort required., L’industrie aéronautique est caractérisée par des cadences de production faibles par rapport à d’autres industries comme l’industrie automobile par exemple. Comme conséquence, les donneurs d’ordres sont souvent en position de faiblesse vis à vis de ces fournisseurs cars ils représentent une faible part du marché pour la plupart des fournisseurs. Ceci a pour résultat un réseau logistique contraignant. De plus, dans plusieurs compagnies dans cette industrie, le transport est géré par les fournisseurs et il n’y a pas de visibilité sur les opérations de transport. Ceci a pour résultat, une chaîne d’approvisionnement qui n’est pas optimisée globalement. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de développer des outils d’optimisation et de modélisation qui permettent de supporter la conception de la chaîne d’approvisionnement entrante dans l’industrie aéronautique et des industries similaires en minimisant les coûts logistiques et en réduisant les émissions de CO2. Airbus Helicopters (AH) est une division d’Airbus, leader mondial dans l’industrie aéronautique. Le lancement d’une nouvelle gamme d’hélicoptères a été l’opportunité de transformer les processus de conception de la chaîne logistique entrante. En prenant en compte le projet de transformation d’AH et l’objectif de cette thèse, nous avons conduit une étude de cas chez AH. Premièrement nous avons analysé la chaîne d’approvisionnement actuelle entrante d’AH. Cette analyse nous a permis d’identifier 4 axes d’optimisation pour notre cas: Optimisation des tailles des lots transportés, choix des moyens de transport, cross-docking et mise en place de tournées du laitier. Dans la première partie de ce projet, nous avons développé un modèle d’optimisation par axe d’optimisation dans l’objectivf de minimiser le coût total, sans intégrer la dimension durable de façon explicite. En utilisant ces modèles nous avons développé une solution de chaîne d’approvisionnement efficiente pour AH. Comme résultat, en optimisant les tailles des lots transportés, en mettant en place un cross-dock à Toulouse et en mettant en place un cross-dock à New York avec un transport multimodal « route-mer-route » entre New York et l’entrepôt à Albacete, le coût total et les émissions de CO2 peuvent être réduits de 46% et 47% respectivement. Dans la dernière partie de cette thèse, nous avons intégré explicitement la dimension durable dans le modèle de placement de cross-docks et nous avons également étudie la relocalisation des fournisseurs américains, le transport routier électrique et la livraison par des drones. Comme résultat, en optimisant les tailles des lots transportés, en mettant en place un cross-dock à Paris avec un transport multimodal « rail-route» entre Paris et Albacete et en mettant en place un cross-dock à New York avec un transport multimodal « route-mer-route » entre New York et Albacete le coût et les émissions de CO2 peuvent être réduits de 41% et de 56% respectivement. En relocalisant les fournisseurs canadiens et américains à Paris, en optimisant les tailles des lots transportés et en mettant en place un cross-dock à Paris avec un transport multimodal « rail-road » entre Paris et Albacete le coût total et les émissions peuvent être réduits de 44% et 63% respectivement. Finalement, à l’aide d’une analyse de la littérature, nous avons montré que dans le cas d’AH l’électrification du transport routier pourrait éliminer les émissions liées à la combustion du carburant pour les véhicules légers et pourrait réduire de 33% les émissions de CO2 pour les camions de gros/moyen tonnage. Concernant la livraison par drones, nous avons conclu que la mise place de cette solution pourrait réduire potentiellement les émissions de CO2 de 0.005%, ce qui est négligeable par rapport l’effort de mise en œuvre demandé.

International audience; Le domaine de la déconstruction des bâtiments produit un grand nombre de déchets industriels qui ne sont, pour l'heure, que peu valorisés, alors qu'ils pourraient être soit recyclés, soit directement réutilisés dans d'autres chantiers.L'objectif de cette étude est de fournir un outil permettant de modéliser et d'optimiser les différents flux de matériaux issus des déconstructions pour une meilleure réutilisation de ces derniers, ou le cas échéant un meilleur recyclage.Pour cela, des techniques de modélisations à base d'agents seront utilisées afin de visualiser les dynamiques des différents acteurs de la filière, ainsi que des techniques de métaheuristiques afin d'optimiser l'ordonnancement des actions de ces acteurs.

International audience; Decision-making paths, frequency of decision-making, as much as their critical weight, have new prominences in today organizations. We are interested here in the decision-maker's capacity to include the characteristics specific to his/her ecosystem, its context and its often-changing issues in the way he/she practices. Decision-makers are often business experts to whom we want to help the design and adaption of their decision-making tools. The creation of a decision support framework using a Model Driven Engineering (MDE) approach is proposed. It seeks to link models of decision- making needs to logical models required by a combinatorial optimization solver. To do this, the functional and logical architectures of this framework are described on a case study, the traveling salesman problem. The assumptions and knowledge conveyed by the models all along the engineering chain are proposed. The design of the environment follows the principles of the MDA architecture. Several transformation rules between models are then explained. A prototype of this environment was developed using a meta modeler software. It provides a meaningful proof of concept, we mean the capacity to change problem formulations on the fly.; Les circuits de décision, le rythme de prise de décision, autant que le poids de celles-ci, prennent de nouvelles dimensions dans les organisations. Nous nous intéressons à la capacité du décideur à inclure les caractéristiques propres à son écosystème, son contexte et ses enjeux, souvent changeants, dans ses pratiques. Les décideurs sont souvent des experts métiers à qui nous essayons de procurer la capacité de concevoir et adapter à moindre effort leurs outils de prise de décision. A cette fin, la création d’un environnement d’aide à la prise de décision utilisant une approche d’Ingénierie Dirigé par les Modèle (IDM) est proposée. Ce travail exploratoire cherche à lier des modèles de besoin de prise de décision à des modèles logiques d’appel à un solveur en optimisation combinatoire. Les architectures fonctionnelles et logiques de cet environnement sont décrites sur un cas d’études, le problème du voyageur de commerce. Nous expliquons les hypothèses et les connaissances véhiculées par les modèles peuplant la chaîne d’ingénierie en suivant les principes de l’architecture MDA. Plusieurs règles de transformation entre modèles y sont définies. Un prototype de cet environnement a été développé à l’aide d’un outil de méta-modélisation. La preuve de concept est sa capacité à reformuler des problèmes en ligne.

International audience; Dans la lignée des discussions sur le lien entre algorithmes de RO et questions d'implémentation, nous souhaitons partager des retours d'expérience sur ce sujet en enseignement. Nous avons expérimenté par la RO un apprentissage décloisonné d'algorithmes et de bonnes pratiques de programmation. Nous nous étions rendus compte que les étudiants de L3 ou de M1 n'avaient plus beaucoup codé depuis leurs L1 et L2, la L3 étant une année où les étudiants découvraient beaucoup d'unités d'enseignements (UE) (autres que la programmation) leurs permettant ensuite de choisir leur master. Ainsi, nous avons souhaité que la programmation soit plus présente dans nos UE de RO, à travers l'implémentation des algorithmes présentés. Une telle approche permet une présentation attractive de la RO comme un domaine faisant des ponts avec d'autres techniques de l'informatique. Trois illustrations sur différentes UE d'informatique de l'Université Paris-Saclay sont présentées dans la suite. Cette présentation vise à ouvrir des discussions, et susciter des partages de bonnes pratiques en enseignement de la RO.

This thesis focuses on the optimization of the activities of an emergency department (ED) to improve the quality of services offered to patients. The proposed approaches are divided into two parts. The first part consists in the optimization of the ED activities. The objective is to develop a decision support system capable of optimizing human or material resources. To achieve this, we have first developed a performance-evaluation tool based on discrete event simulation. Then, we are interested in the planning and dimensioning of resources. We developed different optimization methods based on mathematical programming, simulation-based genetic algorithm approach, what-if scenario strategy and VIKOR multi-criteria analysis method. In the second part, the estimation of the average waiting time for a patient is achieved by taking into account the optimization of resources. To this end, a comparative study is performed to compare analytical forecasting methods to a simulation model-based approach with Petri nets. These methods are used to predict simultaneously the average waiting time per hour and the waiting time for each patient. The estimation will enhance the patients' comfort by reducing their stress and improving their flow.; Cette thèse traite de la problématique de l'optimisation des activités d'un service d'urgences (SU) pour améliorer la qualité de service aux patients. Les approches proposées sont décomposées en deux axes. Le premier axe consiste à optimiser les activités du SU. L’objectif est de développer un système d’aide à la décision capable d’optimiser les ressources humaines ou matérielles. Nous avons développé un outil d'évaluation de performances basé sur la simulation à évènements discrets. Ensuite, nous nous sommes intéressés à la planification et au dimensionnement des ressources. Nous avons développé différentes méthodes d’optimisation basées sur la programmation mathématique, l’algorithme génétique, la stratégie what-if scénario et la méthode d’analyse multi-critères VIKOR. Dans le deuxième axe, l’estimation du temps moyen d’attente pour un patient est réalisée en prenant en compte l’optimisation des ressources. À cette fin, une étude comparative est effectuée pour comparer les méthodes de prévision analytiques à une approche basée sur le modèle de simulation avec les réseaux de Petri. Ces méthodes sont utilisées à la fois pour prédire le temps d'attente moyen par heure et le temps d'attente pour chaque patient. L’estimation permettra de renforcer le confort des patients en réduisant leur stress et en améliorant les flux de passage.

This thesis is dedicated to inventory models for disassembly planning problem. We first deal with three cases of disassembly lot sizing problem with considering disposal to handle surplus inventory accumulations due to disassembly operations. Three cases are considered. The first case is single-product with two-level product structure and we after propose a procedure to calculate surplus inventory and the problem is modeled by three new MIP formulations, which have different lower bound qualities. The addition of valid inequalities and two efficient heuristics with different inventory strategies are also developed. The second case is multi-product with two-level product structure and parts commonality. Two new MIP formulations are proposed to model the problem. LP-relaxation of the formulations can improve lower bound of the problem and a two-phase heuristic is also adapted for large-sized problems. The third case is multi-product with multi-level product structure, parts commonality, and capacity restrictions. A new MIP formulation is proposed. For large-sized problems, a Fix-and-Optimize algorithm solves the problem and we improved it by considering interrelatedness characteristics between linked variables. We also deal with the disassembly EOQ model which integrate price-sensitive demands and disposal decisions to maximize the profit of disassembly systems. Three models are developed to obtain solution approaches that give prices, the replenishment cycle time, and the disposal quantity. The inventory policy integrating both pricing and disposal decisions allows higher profits to be achieved.; Cette thèse étudie des modèles de gestion de stocks pour la planification du désassemblage. Nous traitons d’abord trois cas du problème de lot-sizing en désassemblage avec l’évacuation pour gérer le surplus de stocks. Le premier cas est mono-produit avec structure à deux niveaux et on propose une procédure pour calculer les surplus de stocks et le problème est modélisé par trois nouvelles formulations MIP avec différentes qualités de borne inférieure. L'ajout des inégalités valides et deux heuristiques avec différentes stratégies sont aussi proposés. Le deuxième cas est multi-produit avec structure à deux niveaux et des pièces communes et deux nouveaux MIP sont proposés pour modéliser le problème. Une relaxation des formulations peut améliorer la borne inférieure du problème et une heuristique à deux phases est également adaptée aux problèmes de grande taille. Le troisième cas est multi-produit avec structure à plusieurs niveaux, des pièces communes et contraintes de capacité et une nouvelle formulation MIP est proposée. Pour les problèmes de grande taille, Fix-and-Optimize est la méthode de résolution et on l’améliore avec les caractéristiques d'interrelation entre des variables liées. On traite aussi le modèle EOQ en désassemblage aven les demandes fonction des prix et l’évacuation pour maximiser le profit. Trois modèles sont développés pour obtenir des solutions qui proposent les prix, la durée du cycle de réapprovisionnement et la quantité à évacuer. La politique de gestion de stocks intégrant les décisions de prix et de la disposition permet d'obtenir des profits plus élevés.

Tools to prevent troubles linked to psychosocial risks in healthcare residents seem to be lacking. However, interventions based on mindfulness meditation such as the « mindfulness-based stress reduction » (MBSR) program have proven their effectiveness among such troubles. Therefore, it seems appropriate wanting to deliver this type of program to residents, as it has been experienced and positively reported in medical literature in recent years. However, the residents’ commitment into such a program sometimes seems limited. A complementary approach of the evaluation about the program’s theoretical effectiveness seemed appropriated, among the specific context of the program, as offered by the University Hospital Center of Bordeaux, in order to explain the factors influencing this commitment. We led individuals semi-directive interviews with residents who participated, planned to participate or didn’t plan to participate in this program to investigate such dimensions of commitment. The thematic analysis of these interviews’ content revealed five major themes, considered as majorly influencing this commitment: the program environment, the perceived benefits of the program, the knowledge and experience the resident links to the program, other facilitators or brakes having internals origins and other facilitators or brakes having externals origins. We tried to make a model of the influence of these factors in the form of three “ideal types”: the refractory, the hesitant and the committed. All the identified factors interact with each other, and cannot be considered out of the context in which they exist. Hence, it seems necessary to consider at the same time, according to the means the team has, organizing this kind of intervention. Dedicated prior information campaigns, as well as an a posteriori evaluation of the steps in this work, seem to cover the major part of the reported elements by the residents surveyed., Les moyens de prévention pour éviter les troubles liés aux risques psychosociaux chez les internes semblent manquer. Or les interventions basées sur la méditation pleine conscience tels que le programme « mindfulness-based stress reduction » (MBSR) ont prouvé leur efficacité dans cette optique. Il semble donc adapté de vouloir proposer ce type de programme aux internes, comme cela a été expérimenté et rapporté dans littérature médicale ces dernières années. Toutefois, l’engagement des internes dans un tel programme semble parfois limité. Une approche complémentaire de l’évaluation portant sur l’efficacité théorique du programme nous a donc semblé appropriée, dans le cadre de ce qui est proposé au sein du centre hospitalier universitaire (CHU) de Bordeaux, pour expliquer les facteurs influant sur cet engagement. Nous nous sommes appuyés sur des entretiens individuels semi-dirigés auprès d’internes ayant participé, envisageant de participer ou n’envisageant pas de participer à ce programme. L’analyse thématique du contenu de ces entretiens a fait émerger 5 thèmes majeurs, comme influant sur cet engagement : l’environnement du programme, les bénéfices perçus du programme, les connaissances et expériences que l’interne rapporte au programme, les autres moteurs ou freins d’origine interne et les autres moteurs ou freins d’origine externe. Nous avons tenté de modéliser l’influence de ces facteurs sous la forme de trois « idéaux-types » : le réfractaire, l’hésitant et l’engagé. Tous les facteurs identifiés interagissent entre eux, et ne peuvent être considérés que dans le contexte dans lequel ils s’ancrent. Il semble donc nécessaire de les prendre en considération de manière conjointe, au regard des moyens dont disposent les équipes organisant ce type d’intervention. Des campagnes d’information préalables dédiées ainsi qu’une démarche d’évaluation a posteriori semblent couvrir la majeure partie des éléments rapportés pas les internes enquêtés.

International audience; In this work we formulate a Stackelberg Security Game that coordinates resources in a border patrol problem. In this security domain, resources from different precincts have to be paired to conduct patrols in the border due to logistic constraints. Given this structure, models that enumerate the pure defender strategies scale poorly. We describe the set of mixed strategies using a polynomial number of variables but exponentially many constraints that come from the matching polytope. We then include this description in a mixed integer formulation to compute the Strong Stackelberg Equilibrium efficiently with a branch and cut scheme. Since the optimal patrol solution is a probability distribution over the set of exponential size, we also introduce an efficient sampling method that can be used to deploy the security resources every shift. Our computational results evaluate the efficiency of the branch and cut scheme developed and the accuracy of the sampling method.

Ten years ago, the production unit of chemotherapy preparations of the Bretonneau CHRU (UBCO) made an average of 80 preparations per day on four chains of insulators. Today, thanks to a planning optimization software, developed in collaboration with the Computer Science Laboratory of the University of Tours and the company Eticsys, and the acquisition of other insulators, the UBCO realizes approximately 150 chemotherapy preparations per day, with peaks of up to 220 preparations, while increasing the comfort of the preparers (reduction of activity peaks and stress). A system allowing the complete traceability of productions has also been set up. This software is unique in France. The problem faced by UBCO is twofold: distributing the preparations and finely managing the balances. Chemotherapy preparations have characteristics (of preservation, shelf life) that make planning and delivery problems closely interrelated and need to be studied together. On the other hand, the products are volatile and very expensive and the optimal use of the products allows very substantial savings. The aim of this research is twofold: to organize the rounds so as to deliver patients as quickly as possible, taking into account geographical constraints (logistical times) and upstream production constraints; and make the best use of active drug stocks of chemotherapy preparations to minimize losses., Il y a dix ans, l'unité de production des préparations de chimiothérapie du CHRU Bretonneau (UBCO) réalisait en moyenne 80 préparations par jour sur quatre chaînes d'isolateurs. Aujourd'hui, grâce à un logiciel d'optimisation de la planification, développé en collaboration avec le Laboratoire d'Informatique de l'Université de Tours et la société Eticsys, et l'acquisition d'autres isolateurs, l'UBCO réalise environ 150 préparations de chimiothérapie par jour, avec des pics pouvant aller à 220 préparations, tout en augmentant le confort des préparateurs (réduction des pics d'activité et du stress). Un système permettant la traçabilité complète des productions a également été mis en place. Ces logiciels sont uniques en France. Le problème auquel est confronté l'UBCO est double : distribuer les préparations et gérer finement les reliquats. Les préparations de chimiothérapie ont des caractéristiques (de conservation, de durée de vie) qui font que le problème de planification et celui de la livraison sont étroitement liés, et qu'il faut les étudier de façon conjointe. D'autre part, les produits sont volatiles et très chers et l'utilisation optimale des produits permet des économies très conséquentes. L'objectif de cette recherche est double : organiser les tournées de sorte à livrer les patients dans les meilleures délais en tenant compte des contraintes géographiques (temps logistiques) et des contraintes de production en amont ; et utiliser au mieux les stocks des produits actifs des préparations de chimiothérapie, afin de minimiser les pertes.

In the Rank Pricing Problem (RPP), a firm intends to maximize its profit through the pricing of a set of products to sell. Customers are interested in purchasing at most one product among a subset of products. To do so, they are endowed with a ranked list of preferences and a budget. Their choice rule consists in purchasing the highest-ranked product in their list and whose price is below their budget. In this paper, we consider an extension of RPP, the Rank Pricing Problem with Ties (RPPT), in which we allow for indifference between products in the list of preferences of the customers. Considering the bilevel structure of the problem, this generalization differs from the RPP in that it can lead to multiple optimal solutions for the second level problems associated to the customers. In such cases, we look for pessimistic optimal solutions of the bilevel problem: the customer selects the cheapest product. We present a new three-indexed integer formulation for RPPT and introduce two resolution approaches. In the first one, we project out the customer decision variables, obtaining a reduced formulation that we then strengthen with valid inequalities from the former formulation. Alternatively, we follow a Benders decomposition approach leveraging the separability of the problem into a master problem and several subproblems. The separation problems to include the valid inequalities to the master problem dynamically are shown to reduce to min-cost flow problems. We finally carry out extensive computational experiments to assess the performance of the resolution approaches., SCOPUS: ar.j, info:eu-repo/semantics/published

This paper proposes different algorithms to tackle the Generalized Train Unit Shunting Problem (G-TUSP). This is the pre-operational problem of managing rolling stock in a station, between arrivals and departures. It includes four sub-problems: the Train Matching Problem, the Track Assignment Problem, the Shunting Routing Problem, and the Shunting Maintenance Problem. In our algorithms, we consider different combinations for the integrated or sequential solutions of these sub-problems, typically considered independently in the literature. We assess the performance of the algorithms proposed in real-life and fictive instances representing traffic in Metz-Ville station, which includes four shunting yards. It is a main junction between two dense traffic lines in the east of France. In a thorough experimental analysis, we study the contribution of each sub-problem to the difficulty of the G-TUSP, and we identify the best algorithms. The outcomes of our algorithms are superior to solutions manually designed by experienced railway practitioners.

The transport sector is the leading greenhouse gas-emitting sector, and accounts for nearly a third of the energy consumed in France. Therefore, in the current context of ecological emergency, the development of green mobility has become a global economic issue. The electric vehicle is a sustainable alternative that complies with environmental requirements. We were interested in how to adapt the delivery system of a company interested in converting its fleet of internal combustion vehicles with a fleet of electric vehicles. The electric vehicle has three challenges: driving range, recharging time and the lack of recharging stations. These three challenges impose a specific organization of delivery routing to determine the best routes at minimum cost. In our work, we propose and evaluate optimization methods for solving this problem in order to obtain viable solutions., Le secteur des transports représente le 1er secteur émetteur de gaz à effet de serre et totalise près d’un tiers de l’énergie consommée en France. Aussi, dans le contexte actuel d’urgence écologique, le développement d’une mobilité verte est devenu un enjeu économique mondial. Le véhicule électrique constitue une alternative durable respectant les exigences environnementales. Nous nous sommes intéressés aux modalités d’adaptation du système de distribution d’une entreprise souhaitant remplacer sa flotte de véhicules thermiques par une flotte de véhicules électriques. Le véhicule électrique présente trois défis majeurs : l’autonomie, le temps de recharge et le manque de stations de recharge. Ces trois défis imposent une organisation spécifique des tournées de livraison pour déterminer les meilleurs trajets à coût minimum. Nous proposons et évaluons dans notre travail des méthodes d’optimisation pour résoudre cette problématique permettant d’obtenir des solutions viables.

Railway stations that concentrate starts and ends of train journeys structure most of the passenger lines operations. Indeed, rolling stock preparation operations (cleaning, trains coupling...) which are called shunting are scheduled there. These operations are essential to ensure service quality. These operations require train movement and parking. The thesis tackles an integration of shunting operation planning and capacity management in railway stations. The Generalized Train Unit Shunting Problem (G-TUSP) is introduced to consider this integration. In the G-TUSP we assign trains which arrive in a railway station to departures and parking tracks and we schedule their maintenance operations and their movements. These decisions are made to minimize departure delays, coupling and uncoupling operations and maintenance or departure cancellations. The G-TUSP has constraints due to rolling stock and infrastructure characteristics or related the nature of the operations carried out. The G-TUSP includes four sub-problems, often considered independently in literature. The thesis proposes optimization algorithms as decision support tool for shunting planners. A mixed integer linear programming formulation which considers a detailed representation of G-TUSP aspects is set. The formulation is tested on instances representing traffic at Metz-Ville station. Relevant results are obtained within an hour of computation. Then, we propose algorithms in which we consider different combinations for the integrated or sequential solutions of the G-TUSP sub-problems. In a thorough experimental analysis, based on Metz-Ville station instances, we study the contribution of each sub-problem to the difficulty of the G-TUSP, and we identify the best algorithm. This algorithm returns very satisfying results in less than 20 minutes.; Les gares ferroviaires concentrant les fins et les débuts de trajets des trains structurent l'essentiel de l'exploitation de lignes pour passagers. En effet, on y programme des opérations de préparation du matériel roulant (nettoyage, accouplement des trains. . . ) dites de « produit train » indispensables à la qualité de service. Ces opérations imposent des manoeuvres et nécessitent de garer des trains. Cette thèse aborde de manière intégrée la planification des opérations de produit train et la gestion de la capacité en gare. Elle introduit pour cela le Generalized Train Unit Shunting Problem (G-TUSP). Il s'agit plus précisément d'affecter des trains arrivant dans une gare à des départs et des voies de garage et d'ordonnancer leur maintenance et leurs manoeuvres. Ces décisions sont prises afin de minimiser les retards au départ, les accouplements et désacouplements de trains et les annulations de départ ou de maintenance. Le G-TUSP possède des contraintes liées à des caractéristiques techniques du matériel roulant et de l'infrastructure ainsi qu'à la nature des opérations réalisées. Le G-TUSP comporte quatre sous-problèmes, souvent traités indépendamment dans la littérature. Cette thèse propose des algorithmes d'optimisation comme outils d'aide à la décision pour les planificateurs du produit train. Une formulation en programme linéaire à variables mixtes est établie en considérant une représentation détaillée des aspects du G-TUSP. La formulation est testée sur des instances réelles de la gare Metz-Ville et des résultats pertinents sont obtenus en une heure de calcul. Nous proposons ensuite des algorithmes dans lesquels nous considérons différentes combinaisons d'approches séquentielles ou intégrées pour les sous-problèmes du G-TUSP. Dans une analyse expérimentale détaillée basée sur des instances de la gare de Metz-Ville, nous étudions la contribution de chaque sous-problème à la diffculté du G-TUSP et nous identifions le meilleur algorithme. Cet algorithme donne des résultats très satisfaisants en moins de vingt minutes.

Railway stations that concentrate starts and ends of train journeys structure most of the passenger lines operations. Indeed, rolling stock preparation operations (cleaning, trains coupling...) which are called shunting are scheduled there. These operations are essential to ensure service quality. These operations require train movement and parking. The thesis tackles an integration of shunting operation planning and capacity management in railway stations. The Generalized Train Unit Shunting Problem (G-TUSP) is introduced to consider this integration. In the G-TUSP we assign trains which arrive in a railway station to departures and parking tracks and we schedule their maintenance operations and their movements. These decisions are made to minimize departure delays, coupling and uncoupling operations and maintenance or departure cancellations. The G-TUSP has constraints due to rolling stock and infrastructure characteristics or related the nature of the operations carried out. The G-TUSP includes four sub-problems, often considered independently in literature. The thesis proposes optimization algorithms as decision support tool for shunting planners. A mixed integer linear programming formulation which considers a detailed representation of G-TUSP aspects is set. The formulation is tested on instances representing traffic at Metz-Ville station. Relevant results are obtained within an hour of computation. Then, we propose algorithms in which we consider different combinations for the integrated or sequential solutions of the G-TUSP sub-problems. In a thorough experimental analysis, based on Metz-Ville station instances, we study the contribution of each sub-problem to the difficulty of the G-TUSP, and we identify the best algorithm. This algorithm returns very satisfying results in less than 20 minutes.; Les gares ferroviaires concentrant les fins et les débuts de trajets des trains structurent l'essentiel de l'exploitation de lignes pour passagers. En effet, on y programme des opérations de préparation du matériel roulant (nettoyage, accouplement des trains. . . ) dites de « produit train » indispensables à la qualité de service. Ces opérations imposent des manoeuvres et nécessitent de garer des trains. Cette thèse aborde de manière intégrée la planification des opérations de produit train et la gestion de la capacité en gare. Elle introduit pour cela le Generalized Train Unit Shunting Problem (G-TUSP). Il s'agit plus précisément d'affecter des trains arrivant dans une gare à des départs et des voies de garage et d'ordonnancer leur maintenance et leurs manoeuvres. Ces décisions sont prises afin de minimiser les retards au départ, les accouplements et désacouplements de trains et les annulations de départ ou de maintenance. Le G-TUSP possède des contraintes liées à des caractéristiques techniques du matériel roulant et de l'infrastructure ainsi qu'à la nature des opérations réalisées. Le G-TUSP comporte quatre sous-problèmes, souvent traités indépendamment dans la littérature. Cette thèse propose des algorithmes d'optimisation comme outils d'aide à la décision pour les planificateurs du produit train. Une formulation en programme linéaire à variables mixtes est établie en considérant une représentation détaillée des aspects du G-TUSP. La formulation est testée sur des instances réelles de la gare Metz-Ville et des résultats pertinents sont obtenus en une heure de calcul. Nous proposons ensuite des algorithmes dans lesquels nous considérons différentes combinaisons d'approches séquentielles ou intégrées pour les sous-problèmes du G-TUSP. Dans une analyse expérimentale détaillée basée sur des instances de la gare de Metz-Ville, nous étudions la contribution de chaque sous-problème à la diffculté du G-TUSP et nous identifions le meilleur algorithme. Cet algorithme donne des résultats très satisfaisants en moins de vingt minutes.

International audience; La prise de décision en management industriel fait un appel croissant à des modèles d'optimisation compor-tant un éclairage économique, et donc privilégiant une performance définie en termes d'efficience. Cet éclairage éco nécessite le recours à un modèle de coûts qui doit être compatible avec l'impact dans le temps et dans l'espace des décisions envisagées. Les conséquences des décisions proposées peuvent compromettre le respect de certains critères d'efficacité du système productif étudié ou de systèmes clients. Pour éviter ces impacts indésirables, de nombreux modèles décisionnels introduisent, dans la fonction économique, des coûts de pénalité qui ne peuvent être obtenus par la compta-bilité de gestion. Cet article tente de décrire le rôle et la détermination des pénalités dans ces modèles. MOTS-CLÉS : Gestion de production, Gestion de performance, Recherche opérationnelle, Modélisation des systèmes, Comptabilité de gestion, Pénalité. 1 REMARQUE PRÉALABLE Cet article présente quelques observations sur le rôle et la définition des pénalités dans les modèles d'optimisation économiques de management industriel que proposés dans de nombreux articles et manuels de management in-dustriel. Il n'est pas question ici de s'interroger sur la per-tinence de ce type d'approche d'aide à la décision, ni de produire un état de l'art fondé sur une large revue de litté-rature. Nous visons plus modestement à formuler quelques remarques méthodologiques et typologiques auxquelles conduisent ces observations. Toutefois, le lec-teur est renvoyé à quelques articles illustrant l'usage de quelques types de pénalités peu fréquentes. 2 INTRODUCTION On s'intéresse ici à un système productif fournissant des produits (terme générique que l'on utilisera ici pour dési-gner aussi bien des produits que des prestations de service) à des clients, par l'intermédiaire d'un ensemble de ressources matérielles, humaines et informationnelles. Cette définition générale permet d'inclure, notamment, les systèmes dédiés à la production de biens ou de services , et à l'approvisionnement ou la distribution de biens. La modélisation du processus de production d'un système productif est une description formelle des relations entre l'utilisation des ressources de ce système et la fourniture des produits demandées. Le niveau de détail du modèle-sa granularité-varie selon que le modèle vise une prise de décisions opérationnelles, tactiques ou stratégiques. Dans cette description formelle, que l'on qualifie ici de modèle physique (voir figure 1), les décisions sont repré-sentées par des variables quantitatives (quantité à com-mander…) ou des variables qualitatives (itinéraire de transport, configuration d'investissement…) transcrites par des variables binaires dans certaines modélisations. Ces variables, qualifiées de variables de commande, in-fluencent le fonctionnement du système productif étudié par un ensemble de relations causales plus ou moins complexes qui sont au coeur de la modélisation retenue. Ces mécanismes conditionnent la valeur prise par certains pa-ramètres physiques (niveau de stock, kilométrage par-couru…) retenus en raison de leur impact sur la performance du système de production étudié. Ces paramètres sont généralement qualifiés de variables d'état dans les modélisations peu complexes qui mobilisent un nombre restreint de paramètres physiques ; on gardera ici ce vo-cable quelle que soit la complexité de la modélisation. Le modèle décisionnel peut s'appuyer uniquement sur le modèle physique en cherchant à optimiser un indicateur d'efficacité, calculé à partir d'une ou plusieurs variables d'état et, dans certains problèmes décisionnels, de variables de commande binaires. Le plus souvent, cette ap-proche de la performance est considérée comme insuffi-sante car elle ne tient pas compte du coût des ressources mobilisées pour satisfaire la demande et qu'il existe sou-vent plusieurs solutions alternatives ayant la même effica-cité mais pas le même coût. Cette vision économique de la performance est qualifiée d'efficience et, parmi toutes

International audience; RESUME: Cet article propose un modèle d'optimisation globale multi-sites des opérations de blending réalisées dans une chaine logistique minière possédant trois mines à ciel ouvert, de structures géologiques et compositions chimiques différentes, et possédant chacune une unité de blending à sec. Le mélange de minerais (qualités sources, QS) réalisé dans ces unités doit respecter des contraintes de composition pour donner, dans certains cas, des qualités marchandes (QM) utilisables en l'état. Sinon, ce mélange est expédié dans des unités de lavage pour plusieurs traitements complémentaires afin de produire les QM demandées. Une sixième gamme de coproduction faisant intervenir une unité de calcination est à prendre en compte. Le problème posé est celui de la réalisation optimale d'un ensemble de commandes de QM à livrer dans des fenêtres de temps précises, en quantité donnée et en respectant une charte qualité précise. La réalisation permet de déterminer le site, la gamme et le blend (soit les QS à utiliser). Le modèle proposé est illustré sur un cas réel. .

International audience; La différenciation retardée, l'une des techniques clés de la personnalisation de masse, s'est avérée être une stratégie de haute performance dans l'industrie de production discrète. Dans l'industrie de production continue, elle reste mal explorée, surtout lorsque la différenciation intervient aussi sur la composition du produit et non pas seulement sur sa forme. Le Reverse Blending est un nouveau problème de mélange de la recherche opérationnelle basé sur une formulation quadratique, où les exigences des outputs sont similaires à celles du blending classique, mais où les inputs ne sont pas préexistants et doivent être définis simultanément avec leur utilisation dans le processus de mélange, tout en répondant exactement aux exigences des outputs. Le Reverse Blending peut être utilisé pour obtenir une grande variété d'engrais personnalisés (outputs) à partir d'un petit nombre d'inputs pouvant être mélangés à l'extérieur de l'usine chimique, près des utilisateurs finaux. Cette solution permettrait de remplacer la production d'une grande variété de petits lots de produits finis par celle d'un petit nombre de grands lots de produits intermédiaires, permettant une rationalisation logistique précieuse et des économies substantielles. Cet article propose une étude de cas de l'impact potentiel du Reverse Blending sur la chaîne logistique de l'industrie des engrais.

International audience; Dans cet article, nous considérons le problème d'ordonnancement de projet à compétences multiples connu dans la littérature sous l'abréviation MSPSP (multi-skill project scheduling problem). Nous proposons une nouvelle variante de ce problème en intégrant le concept original de préemption partielle. Il s'agit d'une version de la préemption où seul un sous-ensemble de ressources est libéré pendant les périodes de préemption, au croisement donc des cas considérés dans les versions préemptives (toutes les ressources sont libérées pendant les périodes de préemption) et non-préemptives (pas d'interruption des activités). Le problème d'ordonnancement de projet à compétences multiples avec préemption partielle qui en résulte, appelé MSPSP-PP, est modélisé mathématiquement par différentes formulations en programmation linéaire en nombres entiers. Des études théoriques et expérimentales permettent d'évaluer les performances respectives des formulations proposées.

International audience; RESUME : Les différentes qualités de minerais de phosphate extraits (Inputs Primaires − IP) ne répondent pas aux spécifications de qualités marchandes requises (Output). Pour y parvenir, deux traitements sont généralement néces-saires : un mélange d'IP suivi d'un passage en laverie qui enrichit le mélange et en modifie la composition, plusieurs gammes étant possibles, avec des temps de changement de gamme significatifs. Sur le site minier de Khouribga, les laveries sont difficilement alimentées par des mélanges d'IP. Elles traitent donc en continu une succession des lots d'IP qui, en sortie, deviennent des lots d'Inputs Intermédiaires (II) acheminés par pipe vers une cuve de stockage avec des temps de transport significatifs. Le mélange obtenu par l'alimentation, pendant la même durée, de 5 lots d'II provenant des 5 laveries doit respecter les contraintes de composition de l'output commandé, avant expédition au client par pipe. Le modèle présenté vise à définir le programme synchronisé de prélèvements des IP et des gammes de laverie à utiliser, pour satisfaire un programme d'expédition d'outputs, tenant compte des temps d'acheminement et des disponibilités des IP. La modélisation de ce problème original de blending continu, non identifié dans la littérature, est quadratique. Un exemple réel de son utilisation est fourni.

In this thesis, we consider different mobile investments strategies problems, corresponding to different key questions for a telecommunication company, and integrating three decision levers: network and marketing investment, and spectrum holding management. For each of these problems, we provide mixed integer linear formulations. We reinforce these formulations thanks to RLT cuts and context-specific valid inequalities. We introduce a generic scheme for building heuristics, based on subscribers reaction enumeration. Finally, we consider uncertainty in subscribers reaction for two generations and two periods problem. We model this uncertainty thanks to adjustable robust optimization and domination scenario properties., Dans cette thèse, nous considérons différents problèmes de stratégies d'investissements dans le domaine des réseaux mobiles, correspondant à différentes questions clefs pour une entreprise de télécommunication et intégrant trois leviers décisionnels : investissements réseaux et marketing, et gestion des actifs de spectre. Nous modélisons chacun de ces problèmes sous forme de programmes linéaires en variables mixtes. Nous renforçons ces programmes grâce à des coupes RLT, ainsi qu'à des inégalités valides spécifiques à notre problème. Nous introduisons un schéma générique pour construire des heuristiques, basé sur l'énumération de la réaction des utilisateurs. Enfin, nous considérons l'incertitude sur la réaction des utilisateurs, pour le problème à deux générations et deux périodes. Nous modélisons cette incertitude grâce à l'optimisation robuste ajustable et à des propriétés de dominations de scénarios.

This thesis deals with uncertainty and robustness in decision problems, with the case of the train platforming problem subject to delays. A two-part methodology is proposed to address this problem. First, delay records are used to build models predicting probability distributions conditionnaly to a set of explanatory variables. A methodology to validate and evaluate these predictions is proposed to ensure their reliability for decision-making. As the train platforming problem can be seen as a weighted clique problem, these predicted distributions are used in a second part to add weights on edges to penalize risk of conflict. Local search algorithms are used and experiments show a significant decrease in conflicts., Cette thèse traite de l’incertitude et de la robustesse dans les problèmes de d´décision, avec le cas d’application des affectations de quais en gare en cas de retards. Une m´méthodologie en deux parties est proposée pour aborder ce problème. Dans un premier temps, les archives de données de retards sont utilisées pour construire des modèles de prédiction de distribution de probabilités conditionnellement aux valeurs d’un ensemble de variables explicatives. Une m´méthodologie de validation et d’évaluation de ces prédictions est mise en place afin d’assurer leur fiabilité pour de la prise de d´décision. Le problème d’affectations de quais pouvant être vu comme une recherche de clique de taille maximum, ces distributions prédites sont utilisées dans une seconde partie pour ajouter des pondérations pénalisant les risques de rupture des arêtes en cas de retard. Des algorithmes de recherche locale ont ´été utilisés et les expériences ont montré une importante baisse de conflits.

Planning and scheduling railway operations by SNCF (timetabling, rolling-stock and crew planning) require a very complex procedure which possibly lasts many years. Once it is fixed, this plan is often adapted in order to confront with uncertainty. In the context of a mass transit as in Parisian region, where buffer times and other margins are especially weak, coming back to the nominal transport plan is indeed more en more difficult. Thus, a very precise plan is no more relevant : rigidity of railway operations has to be challenged. Furthermore, the planning methods are still very fragmented and lead to suboptimal choices, in that the different ressources used to come back to the nominal plan could be reduced if we would have a more flexible initial plan and real-time algorithms with a global point of view. The thesis’ objective consists of thinking again the actual planning paradigm by defining adaptive planning methods. What would be a strategic adaptive plan in contrast with the current one, which is very precise ?; À la SNCF, la planification de l'exploitation ferroviaire (grilles horaires des trains, roulements des personnels et matériels roulants, maintenances...) suit un processus complexe s'étalant sur plusieurs années. Une fois fixée, cette planification est très souvent réadaptée pour faire face aux aléas. Dans le contexte d'un transport de masse comme c'est le cas en région parisienne, où les marges de manœuvre sont très faibles, le retour au plan de transport nominal est alors d'autant plus difficile. Ainsi, on constate qu'un plan de transport hyperplanifié n'est plus nécessairement adapté : la rigidité de l'exploitation ferroviaire est ici remise en question. De plus, cette planification encore trop fragmentée conduit à des choix non optimaux, au sens où les différentes ressources utilisées pour revenir au plan de transport nominal peuvent être réduites si l'on dispose d'une planification plus agile et d'algorithmes temps réel associés avec une vision plus globale. L'objectif de ma thèse est alors de repenser le paradigme actuel de la planification pour parvenir à une planification adaptative. Quel serait un plan stratégique adaptable par rapport au plan prescripteur très détaillé actuel ?

This doctoral thesis addresses the cross-docking optimization problems in the context of the Physical Internet (PI). This new paradigm was introduced to improve the flexibility, synchronization and sustainability of the supply chain and logistics systems. We focus on the operations scheduling in several types of cross-docks (called PI-hubs in the context of the PI), namely the Road-Road, Road-Rail and the Rail-Road PI-hub. After analyzing the state of the art of the Physical Internet optimization problems in the global supply chain, especially for classical cross-docks and PI-hubs, we address the problem of truck scheduling in a classical Road-Road cross-dock through different approaches (MILP, meta-heuristics, etc.) in order to evaluate its performances compared to the Road-Road PI-hub through a discrete event simulation study to evaluate the robustness of the two cross-docks and also by proposing a simulation-optimization approach. Next, we propose a multi-agent model MAS for scheduling operations in a Road-Rail PI-hub. The performance and the stability of the MAS are validated by a MILP model and then on a benchmark instances from the literature. The MAS is also evaluated in a dynamic environment under perturbations. The results obtained showed the ability of the MAS to react to perturbations. Finally, we study the Rail-Road PI-hub sustainable scheduling. We propose a multi-objective mathematical model MO-MIP using lexicographic programming to minimize the energy consumption of PI-conveyors as well as the cost of using trucks. Then, two hybrid and multi-objective meta-heuristics are proposed, namely MO-VNSSA and MO-VNSTS.; Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d'optimisation des opérations de cross-docking dans le contexte de l'Internet Physique (PI). Ce nouveau concept a été introduit pour améliorer la flexibilité, la synchronisation et la durabilité des systèmes logistiques. Nous nous intéressons particulièrement à la planification des opérations dans plusieurs types de cross-docks (les PI-hubs), à savoir le Road-Road, le Road-Rail et le Rail-Road PI-hub. Nous commençons par modéliser mathématiquement le problème de planification des véhicules dans un cross-dock Road-Road classique et puis nous développons deux méta-heuristiques stables et performantes par rapport aux solutions obtenues par le solveur CPLEX. Cette première étude a été réalisée afin d'entamer par la suite le passage vers le Road-Road PI-hub à travers une simulation à événements discrets pour évaluer la robustesse des deux types de cross-docks et en proposant également un couplage simulation-optimisation qui permet d'obtenir des solutions robustes efficaces même en cas des perturbations. Ensuite, nous proposons un modèle multi-agent MAS pour la planification des opérations dans un Road-Rail PI-hub. La performance et la stabilité du MAS ont été validées par un modèle mathématique MILP implémenté sur CPLEX et ensuite sur un benchmark d'instances de la littérature. La réactivité du MAS a été également validée dans un environnement dynamique sous perturbations. Enfin, nous étudions la planification durable dans un Rail-Road PI-hub. Nous proposons un modèle mathématique de programmation lexicographique multi-objectifs MO-MIP résolu sur CPLEX. Puis, deux méta-heuristiques hybrides sont proposée pour minimiser à la fois la consommation énergétique des PI-convoyeurs ainsi que le coût d'utilisation des véhicules. Les deux méta-heuristiques génèrent des solutions optimales et quasi-optimales dans des temps de calculs très réduits.

This doctoral thesis addresses the cross-docking optimization problems in the context of the Physical Internet (PI). This new paradigm was introduced to improve the flexibility, synchronization and sustainability of the supply chain and logistics systems. We focus on the operations scheduling in several types of cross-docks (called PI-hubs in the context of the PI), namely the Road-Road, Road-Rail and the Rail-Road PI-hub. After analyzing the state of the art of the Physical Internet optimization problems in the global supply chain, especially for classical cross-docks and PI-hubs, we address the problem of truck scheduling in a classical Road-Road cross-dock through different approaches (MILP, meta-heuristics, etc.) in order to evaluate its performances compared to the Road-Road PI-hub through a discrete event simulation study to evaluate the robustness of the two cross-docks and also by proposing a simulation-optimization approach. Next, we propose a multi-agent model MAS for scheduling operations in a Road-Rail PI-hub. The performance and the stability of the MAS are validated by a MILP model and then on a benchmark instances from the literature. The MAS is also evaluated in a dynamic environment under perturbations. The results obtained showed the ability of the MAS to react to perturbations. Finally, we study the Rail-Road PI-hub sustainable scheduling. We propose a multi-objective mathematical model MO-MIP using lexicographic programming to minimize the energy consumption of PI-conveyors as well as the cost of using trucks. Then, two hybrid and multi-objective meta-heuristics are proposed, namely MO-VNSSA and MO-VNSTS.; Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d’optimisation des opérations de crossdocking dans le contexte de l’Internet Physique (PI). Ce nouveau concept a été introduit pour améliorer la flexibilité, la synchronisation et la durabilité des systèmes logistiques. Nous nous intéressons particulièrement à la planification des opérations dans plusieurs types de cross-docks (les PI-hubs), à savoir le Road-Road, le Road-Rail et le Rail-Road PI-hub. Nous commençons par modéliser mathématiquement le problème de planification des véhicules dans un cross-dock Road-Road classique et puis nous développons deux méta-heuristiques stables et performantes par rapport aux solutions obtenues par le solveur CPLEX. Cette première étude a été réalisée afin d’entamer par la suite le passage vers le Road-Road PI-hub à travers une simulation à événements discrets pour évaluer la robustesse des deux types de cross-docks et en proposant également un couplage simulation-optimisation qui permet d’obtenir des solutions robustes efficaces même en cas des perturbations. Ensuite, nous proposons un modèle multi-agent MAS pour la planification des opérations dans un Road-Rail PI-hub. La performance et la stabilité du MAS ont été validées par un modèle mathématique MILP implémenté sur CPLEX et ensuite sur un benchmark d’instances de la littérature. La réactivité du MAS a été également validée dans un environnement dynamique sous perturbations. Enfin, nous étudions la planification durable dans un Rail-Road PI-hub. Nous proposons un modèle mathématique de programmation lexicographique multi-objectifs MO-MIP résolu sur CPLEX. Puis, deux méta-heuristiques hybrides sont proposée pour minimiser à la fois la consommation énergétique des PI-convoyeurs ainsi que le coût d’utilisation des véhicules. Les deux méta-heuristiques génèrent des solutions optimales et quasi-optimales dans des temps de calculs très réduits

This doctoral thesis addresses the cross-docking optimization problems in the context of the Physical Internet (PI). This new paradigm was introduced to improve the flexibility, synchronization and sustainability of the supply chain and logistics systems. We focus on the operations scheduling in several types of cross-docks (called PI-hubs in the context of the PI), namely the Road-Road, Road-Rail and the Rail-Road PI-hub. After analyzing the state of the art of the Physical Internet optimization problems in the global supply chain, especially for classical cross-docks and PI-hubs, we address the problem of truck scheduling in a classical Road-Road cross-dock through different approaches (MILP, meta-heuristics, etc.) in order to evaluate its performances compared to the Road-Road PI-hub through a discrete event simulation study to evaluate the robustness of the two cross-docks and also by proposing a simulation-optimization approach. Next, we propose a multi-agent model MAS for scheduling operations in a Road-Rail PI-hub. The performance and the stability of the MAS are validated by a MILP model and then on a benchmark instances from the literature. The MAS is also evaluated in a dynamic environment under perturbations. The results obtained showed the ability of the MAS to react to perturbations. Finally, we study the Rail-Road PI-hub sustainable scheduling. We propose a multi-objective mathematical model MO-MIP using lexicographic programming to minimize the energy consumption of PI-conveyors as well as the cost of using trucks. Then, two hybrid and multi-objective meta-heuristics are proposed, namely MO-VNSSA and MO-VNSTS.; Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d'optimisation des opérations de cross-docking dans le contexte de l'Internet Physique (PI). Ce nouveau concept a été introduit pour améliorer la flexibilité, la synchronisation et la durabilité des systèmes logistiques. Nous nous intéressons particulièrement à la planification des opérations dans plusieurs types de cross-docks (les PI-hubs), à savoir le Road-Road, le Road-Rail et le Rail-Road PI-hub. Nous commençons par modéliser mathématiquement le problème de planification des véhicules dans un cross-dock Road-Road classique et puis nous développons deux méta-heuristiques stables et performantes par rapport aux solutions obtenues par le solveur CPLEX. Cette première étude a été réalisée afin d'entamer par la suite le passage vers le Road-Road PI-hub à travers une simulation à événements discrets pour évaluer la robustesse des deux types de cross-docks et en proposant également un couplage simulation-optimisation qui permet d'obtenir des solutions robustes efficaces même en cas des perturbations. Ensuite, nous proposons un modèle multi-agent MAS pour la planification des opérations dans un Road-Rail PI-hub. La performance et la stabilité du MAS ont été validées par un modèle mathématique MILP implémenté sur CPLEX et ensuite sur un benchmark d'instances de la littérature. La réactivité du MAS a été également validée dans un environnement dynamique sous perturbations. Enfin, nous étudions la planification durable dans un Rail-Road PI-hub. Nous proposons un modèle mathématique de programmation lexicographique multi-objectifs MO-MIP résolu sur CPLEX. Puis, deux méta-heuristiques hybrides sont proposée pour minimiser à la fois la consommation énergétique des PI-convoyeurs ainsi que le coût d'utilisation des véhicules. Les deux méta-heuristiques génèrent des solutions optimales et quasi-optimales dans des temps de calculs très réduits.

SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics; International audience; We propose a new family of multilevel methods for unconstrained minimization. The resulting strategies are multilevel extensions of high-order optimization methods based on q-order Taylor models (with q ≥ 1) that have been recently proposed in the literature. The use of high-order models, while decreasing the worst-case complexity bound, makes these methods computationally more expensive. Hence, to counteract this effect, we propose a multilevel strategy that exploits a hierarchy of problems of decreasing dimension, still approximating the original one, to reduce the global cost of the step computation. A theoretical analysis of the family of methods is proposed. Specifically, local and global convergence results are proved and a complexity bound to reach first order stationary points is also derived. A multilevel version of the well known adaptive method based on cubic regularization (ARC, corresponding to q = 2 in our setting) has been implemented. Numerical experiments clearly highlight the relevance of the new multilevel approach leading to considerable computational savings in terms of floating point operations compared to the classical one-level strategy.

This thesis studies variants of tour planning problems encountered in urban areas. It situates them in relation to previous work in the field with a view to relevant modelling for passenger and freight transport problems. It is based on the literature devoted to the resolution of Pickup and Delivery-PDP (Pickup and Delivery-PDP) and Dial-A-Ride-DARP (Dial-A-Ride-DARP) problems. In this work, we are interested in routes allowing demand transfers between vehicles, and in particular in the presence of synchronisation between vehicles (or modes of transport) both spatially and temporally, in a context already strongly constrained by time windows associated with different types of actors (suppliers, customers, transporters), with a heterogeneous fleet of vehicles of limited capacity, and several possible visits per site. This type of variant is addressed here in a static version, when solving a problem in which all the requests are known in advance, but in a perspective of dynamic use of the algorithms within a platform of contextualized services. The thesis first proposes an exact mono-objective formulation (in Linear Programming in Mixed Numbers) in which the total distance travelled is classically minimized. The important complexity of this model, taking into account the problem treated, led us in a second step to the development of algorithms based on heuristics or metaheuristics hybridized with exact and approximate methods, in order to allow a scaling. These algorithms are designed as a relaxed version of the initial tour problem with transfers, which then becomes multi-objective, the second category of criteria reflecting the fact of allowing delays on requests and sites visited, while seeking to minimize them. The various contributions are tested by means of tests on instances generated or taken from the literature. The analysis of the results obtained opens the way to interesting research perspectives in the field under consideration.; Cette thèse étudie des variantes de problèmes de planification de tournées rencontrées en milieu urbain. Elle les situe par rapport aux travaux antérieurs dans le domaine en vue d’une modélisation pertinente s’appliquant aux problèmes de transport de personnes et de marchandises. Elle relève de la littérature consacrée à la résolution de problèmes de type collecte et livraison (Pickup and Delivery-PDP) et transport à la demande (Dial-A-Ride-DARP). Dans ces travaux, nous nous intéressons aux tournées autorisant les transferts de demandes entre véhicules, et en particulier à la présence de synchronisations entre véhicules (ou modes de transport) à la fois spatiale et temporelle, dans un contexte déjà fortement contraint par des fenêtres temporelles associées aux différents types d’acteurs (fournisseurs, clients, transporteurs), avec une flotte de véhicules hétérogène de capacités limitées, et plusieurs visites possibles par site. Ce type de variantes est abordé ici en version statique, lorsque l’on résout un problème dans lequel toutes les demandes sont connues à l’avance, mais dans une perspective d’utilisation dynamique des algorithmes au sein d'une plate-forme de services contextualisés.La thèse propose tout d’abord une formulation exacte mono-objectif (en Programmation Linéaire en Nombres Mixtes) dans laquelle on minimise classiquement la distance totale parcourue. La complexité importante de ce modèle, compte tenu du problème traité, nous a conduit dans un deuxième temps au développement d'algorithmes basés sur des heuristiques ou sur une métaheuristique hybridée avec des méthodes exacte et approchées, dans le but de permettre un passage à l'échelle. Ces algorithmes sont conçus comme une version relaxée du problème de tournées initial avec transferts, qui devient alors multi-objectifs, la seconde catégorie de critères traduisant le fait d'autoriser des retards sur les demandes et les sites visités, tout en cherchant à les minimiser. Les différentes contributions sont éprouvées par des tests sur des instances générées ou issues de la littérature. L’analyse des résultats obtenus ouvre la voie vers d’intéressantes perspectives de recherche dans le domaine considéré.

Sparse approximation aims to fit a linear model in a least-squares sense, with a small number of non-zero components (the L0 ``norm''). Due to its combinatorial nature, it is often addressed by suboptimal methods. It was recently shown, however, that exact resolution could be performed through a mixed-integer program (MIP) reformulation solved by a generic solver, implementing branch-and-bound techniques. This thesis addresses the L0-norm sparse approximation problem with tailored branch-and-bound resolution methods, exploiting the mathematical structures of the problem. First, we show that each node evaluation amounts to solving an L1-norm problem, for which we propose dedicated methods. Then, we build an efficient exploration strategy exploiting the sparsity of the solution, by activating first the non-zero variables in the tree search. The proposed method outperforms the CPLEX solver, reducing the computation time and making it possible to address larger problems. In a second part of the thesis, we propose and study the MIP reformulations of the spectral unmixing problem with L0-norm sparsity more advanced structured sparsity constraints, which are usually addressed through relaxations in the literature. We show that, for problems with limited complexity (highly sparse solutions, good signal-to-noise ratio), such constraints can be accounted for exactly and improve the estimation quality over standard approaches.; L'approximation parcimonieuse consiste à ajuster un modèle de données linéaire au sens des moindres carrés avec un faible nombre de composantes non nulles (la ``norme'' L0). En raison de sa complexité combinatoire, ce problème d'optimisation est souvent abordé par des méthodes sous-optimales. Il a cependant récemment été montré que sa résolution exacte était envisageable au moyen d'une reformulation en programme en nombres mixtes (MIP), couplée à un solveur MIP générique, mettant en œuvre des stratégies de type branch-and-bound. Cette thèse aborde le problème d'approximation parcimonieuse en norme L0 par la construction d'algorithmes branch-and-bound dédiés, exploitant les structures mathématiques du problème. D'une part, nous interprétons l'évaluation de chaque nœud comme l'optimisation d'un critère en norme L1, pour lequel nous proposons des méthodes dédiées. D'autre part, nous construisons une stratégie d'exploration efficace exploitant la parcimonie de la solution, privilégiant l'activation de variables non nulles dans le parcours de l'arbre de décision. La méthode proposée dépasse largement les performances du solveur CPLEX, réduisant le temps de calcul et permettant d'aborder des problèmes de plus grande taille. Dans un deuxième volet de la thèse, nous proposons et étudions des reformulations MIP du problème de démélange spectral sous contrainte de parcimonie en norme L0 et sous des contraintes plus complexes de parcimonie structurée, généralement abordées de manière relâchée dans la littérature. Nous montrons que, pour des problèmes de complexité limitée, la prise en compte de manière exacte de ces contraintes est possible et permet d'améliorer l'estimation par rapport aux approches existantes.

International audience; no abstract

Dans de nombreux problèmes inverses rencontrés en traitement du signal et de l'image, le manque d'information contenue dans les données peut être compensé par la prise en compte d'une contrainte de parcimonie sur la solution recherchée. L'hypothèse de parcimonie suppose que l'objet d'intérêt peut s'exprimer, de manière exacte ou approchée, comme la combinaison linéaire d'un petit nombre d'éléments choisis dans un dictionnaire adapté.Je présenterai différentes contributions apportées dans la construction de modèles parcimonieux. Dans plusieurs contextes applicatifs, nous cherchons à raffiner les représentations classiques reliant les données aux grandeurs d'intérêt à estimer, afin de les rendre plus fidèles à la réalité des processus observés. Cet enrichissement de modèle, s'il permet d'améliorer la qualité des solutions obtenues, s'opère au détriment d'une augmentation de la complexité calculatoire. Nous proposons donc des solutions algorithmiques dédiées, relevant essentiellement de l'optimisation mathématique.Un premier volet envisage la restauration de données d'imagerie hyperspectrale en astronomie, où l'observation de champs profonds depuis le sol s'effectue dans des conditions très dégradées. Le débruitage et la déconvolution sont abordés sous une hypothèse de parcimonie des spectres recherchés dans un dictionnaire de formes élémentaires. Des algorithmes d'optimisation capables de gérer la grande dimension des données sont proposés, reposant essentiellement sur l'optimisation de critères pénalisés par la norme l_1, par une approche de type descente par coordonnée.Une deuxième application concerne la déconvolution parcimonieuse pour le contrôle non destructif par ultrasons. Nous construisons, d'une part, un modèle "à haute résolution", permettant de suréchantillonner la séquence parcimonieuse recherchée par rapport aux données, pour lequel nous adaptons les algorithmes classiques de déconvolution. D'autre part, nous proposons de raffiner le modèle convolutif standard en intégrant des phénomènes de propagation acoustique, débouchant sur un modèle non invariant par translation. Ces travaux sont ensuite étendus à l'imagerie ultrasonore, par la construction de modèles de données adaptés et l'optimisation de critères favorisant la parcimonie.Nous abordons enfin des travaux plus génériques menés sur l'optimisation globale de critères parcimonieux impliquant la "norme" l_0 (le nombre de coefficients non nuls dans la décomposition recherchée). Alors que l'essentiel des travaux en estimation parcimonieuse privilégie des formulations sous-optimales adaptées aux problèmes de grande taille, nous nous intéressons à la recherche de solutions exactes des problèmes l_0 au moyen d'algorithmes branch-and-bound. De tels modèles parcimonieux, s'ils s'avèrent plus coûteux en temps de calcul, peuvent fournir de meilleures solutions et restent de complexité abordable sur des problèmes de taille modérée. Des applications sont proposées pour la déconvolution de signaux monodimensionnels et pour le démélange spectral.La présentation de quelques pistes de recherche à court et moyen terme conclura cet exposé.

This paper describes the state of advancement achieved in the OptiYard research project in the use of optimisation algorithms in interaction with microsimulation of the rail-yard and surrounding network towards real-time yard management and communication with the network. Two case studies, a hump marshalling yard (mainly Single Wagon Load traffic) and a flat shunting yard (mainly intermodal traffic), were represented with state-of-the art microsimulation models, combined with innovative optimisation algorithms. Some specialistic information on the nature of the models is provided. However, the focus is oriented to railway engineers, with a description of the interactions between the models in producing outputs that are useful both to the yard dispatcher (decisions on staff, track, locomotive assignment, order of operations) and the infrastructure manager of the surrounding network (expected times of departure, availability of tracks in the yard).

In this thesis, we address two target tracking problems and a search problem, using sensors. The first contribution is an extension of a previous work on target tracking, where the target trajectories are estimated under temporal uncertainty. A robust schedule for cases with more than one target, data transfer to a base station and energetic considerations is computed. A dynamic method is introduced as a second contribution to detect deviations and take online actions when the robust schedule is no longer feasible. It offers dynamic performance guarantees measured by a dynamic stability radius. The third contribution is related to the search problem, where an extension of the planning of the search effort is proposed,but where traveling costs are taken into account. The proposed approach builds a solution step-by-step using a linear approximation of the objective function. The contributions to the three problems addressed in this thesis are tested on numerous instances., Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes de suivi de cibles mobiles et un problème de recherche de cible à l’aide d’un réseau de capteurs. La première contribution est une extension des travaux précédents dans le domaine de la recherche d’un ordonnancement robuste permettant le suivi de cibles mobiles avec un réseau de capteurs sous incertitude temporelle. La nouvelle méthode proposée prend en compte le cas multicibles, le transfert des données et des considérations énergétiques. La seconde contribution est une méthode dynamique pour réagir aux déviations que l’ordonnancement robuste ne couvre pas. La troisième contribution de cette thèse relative au problème de recherche de cible, qui généralise un problème de planification de l’effort de recherche, en tenant compte de coûts de déplacement, ce qui donne lieu à un problème plus réaliste et plus général. La méthode de résolution proposée construit une solution à l’aide d’une approximation linéaire de la fonction objectif. Les contributions aux trois problèmes abordés dans cette thèse ont été testées sur de nombreuses instances.