Alors que nous venons de vivre une crise sanitaire sans précédent et que nous sommes entrés dans une crise économique majeure, bon nombre d’organisations se posent la question de la gestion de leurs équipes de travail. Outre les contraintes opérationnelles (créneaux horaires, disponibilité, enchaînement des tâches, savoir-faire, temps de pause, handicaps…) liées à la planification des différentes activités, cette double crise a fait naître des contraintes supplémentaires liées à la distanciation, à l’accès aux locaux, à la désinfection des équipements et outils de production, mais aussi à une baisse d’activité ou des activités aléatoires qui nécessitent davantage de flexibilité et de polyvalence des équipes. Dans ce contexte, Axys Consultants vous propose de venir découvrir son offre de planification sous contraintes en environnement incertain lors de ce webinar. Vous découvrirez comment apporter de la flexibilité et optimiser les travaux des équipes grâce à la planification sous contraintes. Vous découvrirez également avec les experts de nos practices Change Management et Pilotage Agile, Data & Digital. En quoi la planification sous contraintes est un problème d’optimisation combinatoire ? Comment la programmation linéaire permet de modéliser et de résoudre certains problèmes de planification sous contraintes ? Pourquoi et comment les métaheuristiques apportent des solutions à des problèmes d'optimisation complexes et d'affectation sous contraintes ? Vos speakers : - Adrien MOREAU, Consultant senior - data scientist, Axys Consultants - Jean-Luc MARINI, Directeur du Laboratoire d'Intelligence Artificielle, Axys Consultants - Laurence SUPRANO, Directrice Associée, Axys Consultants

1. Webinar
Vendredi 10 juillet 2020
10h00 – 10h45
Crise & environnement contraint :
Quand les algorithmes viennent au
secours des planificateurs !

2. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !
LAURENCE SUPRANO
PARTNER ET DIRECTRICE DE LA BU DATA
JEAN-LUC MARINI
DIRECTEUR DU LAB IA
ADRIEN MOREAU
DATA SCIENTIST BU DATA
Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes
viennent au secours des planificateurs !
-
Découvrez en 4 points-clés comment l’optimisation combinatoire peut aider à la
planification des ressources.
INTERVENANTS DÉROULÉ DU WEBINAR
PARTIE 3 : Notre approche globale à un problème multidimensionnel
(métier, technologique, humain)
PARTIE 2 : Comment l’optimisation combinatoire peut venir
à la rescousse du planificateur ?
PARTIE 4 : De la planification au pilotage de la performance
2 |
PARTIE 1 : Dans un contexte incertain, les planificateurs doivent
s’adapter rapidement et intégrer de nombreuses contraintes

3. Axys Consultants, acteur majeur du conseil en management et en transformation digitale
A propos de…
3

4. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !
ACCOMPAGNENMENT DU
CHANGEMENT &
TRANSFORMATION
ACHATS
FINANCE
DIGITAL -
MARKETING &
COMMERCE
DATA
AXYS EN QUELQUES MOTS
NOS FILIALES
240consultants 32 M€ de CA
Paris / New York / Montréal
… transforme
l’entreprise.
Cabinet de conseil indépendant
4 |
NOS ASSETS
AXYS CONSULTANTS, CONSEIL EN MANAGEMENT & EN TRANSFORMATION DIGITALE

5. Partie 1
Dans un contexte incertain, les planificateurs doivent s’adapter
rapidement et intégrer de nombreuses contraintes
5

6. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !6 |
PLANIFICATION DES RESSOURCES : DE NOMBREUSES CONTRAINTES À PRENDRE EN COMPTE…
Planification
des
ressources
Contraintes légales
Contraintes sociales
Contraintes techniques
Contraintes économiques

7. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !7 |
… AUXQUELLES S’AJOUTENT DE NOUVELLES AVEC LE CONTEXTE ACTUEL
Planification
des
ressources
Contraintes légales
Contraintes sociales
Contraintes techniques
Contraintes économiques
Distanciation sociale
???
Mode de travail souple
Mesures médicales

8. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !8 |
DE FORTS ENJEUX
Répondre aux objectifs
métiers
Garantir la satisfaction
et l’équité entre les
salariés
Mieux anticiper et gérer
les variations de
ressources
Être plus sur le terrain et
sur le pilotage de la
performance

9. Partie 2
Comment l'optimisation combinatoire peut venir à la rescousse du
planificateur ?
9

10. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !10 |
OPTIMISATION COMBINATOIRE : KÉSAKO ?
Un problème d'optimisation combinatoire consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les
meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une
fonction objectif.
Ressources
Sous-ensembles réalisables
Tâches
Affectation
Objectif = maximiser
le nombre de tâches
affectées
Contraintes
/

11. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !11 |
PROGRAMMATION LINÉAIRE VS HEURISTIQUE
Programmation linéaire Heuristique
1
2
1
23

12. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !12 |
LA PROGRAMMATION LINÉAIRE
La programmation linéaire a pour but de trouver une solution optimale (maximiser ou minimiser une
fonction objectif linéaire) qui tient compte d’un ensemble de contraintes exprimées sous la forme
d'équations et/ou d'inéquations linéaires
Plusieurs méthodes de résolution
(graphique, des sommets, du simplexe…)
Résolution de problèmes
d'optimisation linéaire
Performance liée aux nombres
de variables et de contraintes
Détermination d’une solution
optimale
Possibilité d’accélérer la résolution en ne
prenant qu’une partie des contraintes

13. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !13 |
POURQUOI AVOIR RECOURS AUX MÉTA-HEURISTIQUES ?
Le but d’une méta-heuristique, est de réussir à trouver une solution optimale en parcourant efficacement
un ensemble de combinaisons et en identifiant des solutions potentielles, mais sans pour autant s’arrêter
à la première combinaison satisfaisante trouvée
Approche
non-déterministe
Résolution de problèmes
combinatoires
Aucune garantie d’optimalité
en un temps fini
Critère d’arrêt basé sur le temps
ou le nombre d’itérations
Recherche d’une solution
optimale
Détermination de solutions presque
optimales

14. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !14 |
POURQUOI AVOIR RECOURS AUX MÉTA-HEURISTIQUES ?
Les algorithmes évolutionnairesLa recherche avec tabousLe recuit simulé
▪ Méthodes de calcul qui s’inspirent de
l’évolution des êtres vivants (bio inspiration)
▪ Evolution d’un ensemble de solutions /
Opérateursde sélection et variation
▪ Méthodedéveloppée pour résoudre des
problèmescombinatoires
▪ Utilisation de listes taboues pour surmonter
le problèmedes optima locaux (principe de
mémoire)
▪ Test d’applications informatiques
▪ Optimisation de réseaux de points de vente
▪ …
▪ Optimisation d’un portefeuille boursier
▪ Organisation de tournées commerciales
▪ …
▪ Méthodeinspiréed'un processus utiliséen
métallurgie
▪ Transposition en optimisation pour trouver les
extrema d'unefonction
▪ Conception des circuits électronique
▪ Organisation de réseaux informatiques
▪ …
Principe
Usages

15. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !15 |
COMPARAISON DES DIFFÉRENTES MÉTHODES D’OPTIMISATION COMBINATOIRE
Critère Exacte (Linéaire) Métaheuristique
Description Basée sur la résolution d’équations
modélisant le problème donnant la
solution optimale à coup sûr
Basée sur une méthode intelligente de
parcours de l’espace de solutions permettant
d’arriver à un extremum sans être piégé par
un extremum local
Optimisation de la solution
****
***(*)
Le risque est très faible de ne pas atteindre le
minimum global mais non nul.
Temps de réponse
** ****
Obtention d’une solution À la fin de l’algorithme En temps réel

16. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !16 |
COMPARAISON DES DIFFÉRENTES MÉTHODES D’OPTIMISATION COMBINATOIRE
Jour
Nombre
de tâches
Nombre
d'agents
Méthode interne Méthode Linéaire Métaheuristique
Nb tâches
affectées
Temps
Nb tâches
affectées
Temps
Nb tâches
affectées
Temps
1 664 729 497 2m8s 528 (+6%) 4m59s 528 (+6%) 2m19s
2 670 670 477 2m13s 418 (-10%) 3m31s 418 (-10%) 1m23s
3 665 675 467 2m8s 508 (+9%) 3m9s 508 (+9%) 4m22s
4 667 674 469 2m3s 501 (+7%) 5m25s 501 (+7%) 2m16s
5 664 665 465 2m3s 505 (+9%) 4m53s 505 (+9%) 1m39s
6 662 637 452 2m7s 497 (+10%) 5m12s 497 (+10%) 2m5s
7 661 680 465 2m7s 497 (+7%) 5m26s 497 (+7%) 3m52s
÷ 2
+ 8%

17. Partie 3
Notre approche globale à un problème multidimensionnel (métier,
technologique, humain)
17

18. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !18 |
APPROCHE PROGICIEL VS DATA
• Orienté usage
• Capacité d'adaptation aux aléas et
contraintes spécifiques
• Boucles courtes de mise en production
• Facilité de passage à l'échelle
• Orienté process
• Mise en œuvre et évolutions complexes
• Coût élevé
• Difficulté d'appropriation
Progiciel Data

19. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !
Collecter les
données et
contraintes de
votre organisation.
19 |
COLLECTE TEST & APPRENTISSAGEMODÉLISATION
Modéliser
mathématiquement le
problème et choisir la
méthode adaptée.
Paramétrer et tester
les algorithmes.
GÉNÉRALISATION
AMOA sur la phase de
déploiement.
UNE APPROCHE DATA PRAGMATIQUE
2 à 3 semaines 4 à 6 semaines 3 à 4 semaines

20. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !20 |
UNE APPROCHE COMPLÈTE ET CLÉ EN MAIN
Technologies
Opérer les bons choix
technologiques
Métier
Intégrer les besoins et
contraintes des RH
Le succès de notre
méthodologie repose sur une
triple ADN technologique,
métier et humaine
Humain
S’assurer de l’adoption des méthodes
mises en place

21. Partie 4
De la planification au pilotage de la performance
21

22. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !22 |
UNE APPROCHE D’AMÉLIORATION CONTINUE PERMETTANT DE DÉGAGER DES INSIGHTS POUR AMÉLIORER LA PERFORMANCE
Absences
• Moyens de
remplacement
• Anticipation et
analyse des causes
des absences
inopinées
Compétences
• Tâches régulièrement
non affectées
• Compétences
manquantes
• Interim vs
internalisation
La bonne personne,
au bon endroit, au
bon moment, au bon
poste
‘‘
’’
Capacité & Charge
• Plans de charges
• Taux d’utilisation
des ressources
(surcharge et sous
charge)

23. Conclusion
A retenir sur notre approche Data pour la planification sous
contraintes
23

24. 10/07/2020 | Webinar Crise & environnement contraint : Quand les algorithmes viennent au secours des planificateurs !24 |
FACE AU CONTEXTE ACTUEL, LE BESOIN D’ADAPTABILITÉ MET EN EXERGUE LE BESOIN D’UNE TELLE APPROCHE
Gestion des emplois du
temps
Tournées de véhicules Optimisation de réseaux de
points de vente
Planification industriellePlanification des achats
Choix d'investissement sous
contraintes de ressources

25. REPONSES
QUESTIONS

26. Laurence
SUPRANO
Partner et Directrice de la BU Data
Axys Consultants
laurence.suprano@axys-
consultants.com
Vos contacts
Adrien
MOREAU
Data scientist
Axys Consultants
adrien.moreau@axys-
consultants.com
Jean-Luc
MARINI
Directeur du Lab IA
Axys Consultants
jean-luc.marini@axys-
consultants.com