La planification de ressources représente un vrai défi dans tout type d’industrie ou institution et induit souvent des problèmes liés aux contraintes humaines et/ou matérielles à satisfaire tout en optimisant un ou plusieurs objectifs définis.

Adesoft développe depuis plusieurs années des solutions permettant d’effectuer une planification de ressources appliquée à plusieurs types d’industries et de services, notamment dans le domaine de la formation, qui intègre toutes les fonctions de planification sous contraintes. Ces solutions sont ainsi dotées d’un système d’optimisation qui prend en compte plusieurs contraintes de ressources, de disponibilités et de conflits.

La planification de ressources pose des problèmes complexes avec souvent un ensemble de contraintes variées. L’ambition d’Adesoft est de combiner la recherche opérationnelle et le machine learning pour proposer une réponse adaptée quelles que soit les contraintes choisies.

Les activités de recherche de l’équipe Logistique et Optimisation des Systèmes Industriels (LOSI) de l’UTT portent la résolution des problèmes d’optimisation dans divers domaines dont les systèmes de logistique et de production. L’objectif est de développer des outils d’aide à la décision pour optimiser les performances des systèmes complexes, depuis la phase de conception jusqu’à la phase opérationnelle, en termes d’efficacité et de compétitivité. Plusieurs travaux ont déjà été menés par les chercheurs du LOSI sur les problématiques de planification de ressources, d’emploi du temps d’universités, et d’ordonnancement.

Jérôme Plain, Directeur adjoint de l’Université de technologie de Troyes (UTT) et David-Philip Labedays, Directeur Général d’Adesoft, ont signé une convention de partenariat mardi 22 septembre 2020 à l’UTT.

Conclue pour une durée de 40 mois, la collaboration de recherche partenariale vise à développer des méthodes et des approches d’aide à la décision permettant d’améliorer les réponses aux utilisateurs des solutions Adesoft.

Adesoft et l‘UTT s’engagent ainsi dans une collaboration de recherche partenariale à long terme pour développer des approches d’optimisation dédiées à la planification d’emplois du temps d’universités et à la formation au sein des entreprises du secteur privé et du domaine de la défense. Il s’agit en particulier de :

Développer une approche permettant d’affecter des ressources sur des groupes selon leurs choix : méthodes d’optimisation pour le problème d’affectation de ressources. Pour répondre aux clients ayant un emploi du temps (EDT) de type « post enrollment » où l’affectation aux groupes s’effectue après la conception de l’emploi du temps, il est nécessaire pour l’utilisateur de l’outil Adesoft de concevoir l’EDT (déterminer les horaires des interventions, l’affectation des salles, etc.) pour ensuite affecter les participants dans les groupes des activités selon leur choix. L’objectif de cette phase est donc de développer des méthodes d’optimisation permettant d’effectuer l’affectation des participants dans des groupes, en fonction de leur choix. Associer Machine Learning et Recherche opérationnelle pour proposer des solutions optimales aux planificateurs et aux sociétés même lorsqu’il n’existe pas de solution complète. Cette seconde phase consiste à accompagner les utilisateurs pour trouver la meilleure solution. Ceci fait qu’ils ne se limiteront plus dans leur expression de besoins car ils sauront qu’une solution sera toujours proposée et que celle-ci tiendra compte de l’ensemble des besoins saisis.

Retrouvez l’article sur le site de l’UTT, ici.