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Recherche Opérationnelle et Optimisation Combinatoire

Optimisez, décidez : gagnez en performance
  • La Recherche Opérationnelle (RO), vous aidera à prendre une décision optimisée face un problème contraint, dans un temps raisonnable.

  • L’Optimisation Combinatoire (OC) vous permettra de prendre la meilleure décision possible parmi un nombre potentiellement important d’alternatives.
  • La Recherche Opérationnelle propose des modèles conceptuels pour analyser des situations complexes et permettre aux dirigeants de prendre la bonne option, qu’elle soit opérationnelle, tactique ou stratégique.

  • De nombreuses problématiques font appel à la Recherche Opérationnelle afin de gagner en performance : construction de réseaux, construction des plans de transport, planification des ressources humaines et matérielles, palettisation, gestion des stocks, optimisation des flux et des commandes, etc. 

Quels intérêts
pour votre entreprise ?

Optimiser les coûts
et les ressources :

  • Réduire les coûts et les pertes en améliorant l’utilisation des matières premières, des ressources matérielles ou des ressources humaines
  • Optimiser l’allocation des machines, du personnel et des stocks pour maximiser la production

Améliorer la logistique
et la gestion des stocks :

  • Optimiser les transports des marchandises (transport longue distance, livraison) en réduisant vos coûts, vos délais et votre impact environnemental
  • Réduire les stocks tout en évitant les ruptures

Planifier
et ordonnancer des tâches :

  • Améliorer la gestion du temps et des priorités pour les projets
  • Améliorer la gestion des ressources humaines pour répondre aux pics de demande
  • Augmenter la productivité par un ordonnancement efficace des tâches dans une chaîne de production

Aider à la prise
de décision :

  • Optimiser les stratégies en fonction des possibilités d’organisation de l’entreprise
  • Analyser et simuler différents scénarios d’organisation

Un gain de
performance assuré

Notre équipe spécialisée
développe des solutions permettant de :

  • Prévoir  et optimiser vos flux 
  • Planifier  vos ressources 
  • Organiser  vos réseaux de distribution 
  • Déterminer  vos tarifs
  • Perfectionner vos trajectoires 

Elle vous accompagne sur une meilleure connaissance
et maîtrise de la Recherche Opérationnelle  :

  • Acculturer sur l’intérêt de la RO et de l’OC
  • Former vos équipes techniques
  • Accompagner votre conduite de changement  

Une réponse aux principaux enjeux de votre secteur d’activité

Face à des contraintes toujours plus complexes, les entreprises doivent optimiser leurs processus pour rester compétitives. Probayes utilise la Recherche Opérationnelle (RO) et l’Optimisation Combinatoire (OC) pour répondre à ces défis.

Nos solutions permettent d’améliorer la qualité de service, de maximiser les profits, de minimiser les coûts, de réduire l’impact environnemental et d’accélérer les processus, apportant ainsi une réelle valeur ajoutée à votre secteur d’activité.

Une réponse aux
besoins de votre métier

  • Image Production, qualité & Supply chain

    Production, qualité & Supply chain

  • Image Marketing, Commerce et relation clients

    Marketing, Commerce et relation clients

  • Image Ressources Humaines

    Ressources Humaines

  • Image Finance d'entreprise & Achat

    Finance d'entreprise & Achat

  • Image Conformité, risque et juridique

    Conformité, risque et juridique

Un projet type chez Probayes, c’est quoi ?

Le déroulement d'un projet type en Recherche Opérationnelle (RO) chez Probayes suit une série d'étapes structurées pour garantir une mise en œuvre efficace et réussie.

Ce processus qui démarre depuis la qualification des besoins pour passer par la phase prototypage et industrialisation de la solution, permet de s'assurer que les projets de Recherche Opérationnelle sont menés de manière structurée et efficace, en répondant parfaitement aux besoins spécifiques des clients et en garantissant une adoption réussie des solutions développées. Une fois la solution industrialisée, Probayes se charge de son maintien en condition opérationnelle tout en accompagnant les métiers.

Quels sont
les facteurs de réussite ?

  • Implication des métiers côté client tout au long du projet.
    Pour embarquer la forte complexité des différents secteurs d’activité et la multitude de sources de données, l’équipe de Recherche Opérationnelle met en place une collaboration étroite avec les équipes métiers du client. Ces équipes vont pouvoir mieux comprendre la méthodologie de mise en place de l’I.A. dans son contexte, tandis que Probayes va affiner sa compréhension des enjeux et contraintes spécifiques au domaine du client.

  • La capacité des équipes Probayes à s’adapter aux fonctionnements métier et organisationnel de ses clients. Nous adaptons les technologies employées, les méthodes scientifiques et la gestion de projets.

  • Des équipes qualifiées au niveau scientifique pour l’élaboration des modèles et également en développement pour pouvoir industrialiser et déployer les modèles en production. 
Optimisation process

Probayes vous accompagne sur une meilleure connaissance et maîtrise de la RO

Formations d’acculturation ou techniques
Renforcement IA & Data Science

Approche technique à la Recherche Opérationnelle et à l'Optimisation Combinatoire

Présentiel / distanciel : 2 jours 14 heures
De 6 à 15 pers.
Voir la formation
Acculturation & Accompagnement

Initiation à la Recherche Opérationnelle et à l'Optimisation Combinatoire

Découvrez les fondements de cette discipline et comment, elle peut s’appliquer à de multiples cas d’usages quotidiens comme l’optimisation des itinéraires, des transports de colis, la recherche du billet d’avion au meilleur prix, la planification des...

Présentiel / distanciel : 1 jour 7 heures
De 6 à 15 pers.
Voir la formation
Acculturation & Accompagnement

Acculturation à l’Intelligence artificielle

Nous vous présentons un tour d’horizon des notions clés liées à l’Intelligence Artificielle, de ses différentes approches et des avancées récentes dans le domaine. Nous abordons les aspects pratiques de l’utilisation de solutions d’IA, depuis la...

Présentiel / distanciel : 1 jour 7 heures
10 pers. maximum
Voir la formation
Voir toutes les formations

En savoir plus

sur la Recherche Opérationnelle et l’Optimisation Combinatoire

Les principales techniques

L’équipe de Recherche Opérationnelle de Probayes dispose des expertises indispensables pour vous accompagner tout au long du processus de construction d’un outil d’aide à la décision, de l’expression de la problématique jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle d’une solution optimisée.

 

Besoin de plus de précisions ?
Contactez-nous

Les approches les plus fréquemment utilisées en Recherche Opérationnelle

  • À la croisée des mathématiques et de l’informatique, la théorie des graphes apporte un cadre de modélisation et d’analyse des problèmes.  

  • Un graphe (en tant qu’objet mathématique) est constitué de sommets (qui permettent de représenter des entités physiques, des lieux, des entrepôts, des ressources, etc.) et d’arêtes (qui connectent deux sommets entre eux). Il est possible d’ajouter des attributs aux sommets pour enrichir la modélisation et des attributs sur les arêtes par exemple, la distance entre deux sommets, le temps de transition, le coût, la capacité maximale…
  • L’étude des graphes permet d’identifier et d’orienter les différentes techniques de résolution qui seront les plus adaptées pour le problème modélisé. Par ailleurs, les algorithmes construits à partir des graphes peuvent s’appliquer à un grand nombre de domaines (réseaux, télécommunications, planification, économie, etc.).

  • Nous pouvons citer, par exemple, le réseau routier, les réseaux sociaux, les problèmes d’affectation, les problèmes de flux, etc.

  • Un des grands outils de modélisation et de résolution des problèmes industriels/complexes qui fait partie de la programmation mathématique (au sens prise de décision). 

  • La programmation linéaire repose sur la représentation d’un problème d’optimisation à travers des contraintes linéaires tout en minimisant ou maximisant une fonction linéaire (minimisation des coûts, maximisation du temps d’utilisation,). 

  • Les techniques de résolution d’un programme linéaire (simplexe, point intérieur, …) sont très efficaces et un grand nombre de solveurs les ont implémentées. 

  • Une extension de la programmation linéaire avec des variables de décision entières rend le problème modélisé plus complexe à résoudre (Programmation Linéaire en nombre entier). Cependant, il existe des techniques permettant d’améliorer les performances de résolution (relaxation lagrangienne, branch & cut, branch & price, etc.). 

  • La programmation par contrainte repose sur un paradigme de résolution : modélisation générique, propagation des contraintes et recherche dans l’espace des solutions.
     
  • La modélisation générique permet de modéliser les problèmes d’optimisation de façon linéaire (comme avec la programmation linéaire) mais aussi de façon explicite avec des contraintes globales (contraintes qui représentent l’expression d’un sous-problème). Nous pouvons citer par exemple la contrainte AllDifferent (toutes les valeurs des variables de décision doivent être différentes), NoOverlap (les ressources ne doivent pas s’intersecter). 

  • Pour chaque contrainte exprimée, nous avons un propagateur qui permet de raisonner sur le sous-problème explicité par la contrainte et qui permet de réduire les valeurs possibles des variables. Un propagateur peut utiliser toutes les techniques de Recherche Opérationnelle (Programmation Linéaire, théorie des graphes, programmation dynamique, …) pour réduire l’espace de solution possible du sous-problème. La propagation consiste à appliquer tous les propagateurs des contraintes exprimées. 

  • La recherche consiste à parcourir l’arbre des solutions en sélectionnant une variable et en lui affectant une valeur. À chaque affectation, la propagation est relancée afin de réduire le champ des possibilités. Une solution est alors trouvée lorsque toutes les variables ont une valeur associée. L’exploration continue jusqu’à atteindre l’optimum. 

  • Toutes les techniques présentées précédemment sont des techniques de résolution exacte, c’est-à-dire que lorsque la résolution se termine le résultat obtenu est la solution optimale (meilleure solution possible). 

  • Or, sur les problèmes complexes et/ou de grande taille, le temps nécessaire à ces méthodes pour trouver la solution optimale est trop important. Ainsi, afin de satisfaire les besoins utilisateur, nous pouvons développer également des heuristiques/méta-heuristiques qui permettent d’obtenir de très bonnes solutions dans un temps raisonnable. 

  • Une heuristique consiste à parcourir l’espace des solutions de façon guidée par des opérateurs de mouvement. Nous retrouvons deux types d’heuristiques : les heuristiques constructives et les heuristiques amélioratives. Les premières construisent pas à pas une solution. À chaque étape de l’heuristique, une décision est prise pour au final obtenir une solution valide. Les heuristiques amélioratives s’appuient sur une solution et l’améliorent à chaque étape via des perturbations de solution. Ces opérateurs s’inspirent fortement des raisonnements métiers de la problématique traitée. 

  • Les méta-heuristiques offrent un cadre général de résolution heuristique pouvant s’appliquer à de nombreux problèmes, souvent inspirés de phénomènes naturels. Nous pouvons retrouver des méta-heuristiques à solution individuelle qui améliorent à chaque étape une solution (recherche tabou, recuit simulé) ou des méta-heuristiques à population qui gèrent un ensemble de solutions (colonie de fourmis, algorithme génétique).