Une thèse en collaboration avec le laboratoire LIRIS
La planification et l’ordonnancement des tâches à réaliser au sein des ateliers de production et de préparation de commandes sont des composantes essentielles des activités des clients d’Infologic. De nombreuses contraintes doivent être prises en compte afin de répartir au mieux les différentes tâches à réaliser entre les différents opérateurs. C’est pourquoi Infologic a choisi de lancer en 2018 une thèse CIFRE, en collaboration avec le laboratoire LIRIS. L’objectif de la thèse est de mettre à disposition des clients d’Infologic un outil qui aide à établir ces ordonnancements. Les plannings calculés doivent, d’une part, respecter les contraintes imposées par les process métiers des clients, et d’autre part, optimiser la répartition entre les différents opérateurs.
Lucas GROLEAZ, chercheur rattaché à notre pôle développement et innovation à Lyon, a tout d’abord identifié et modélisé les différentes contraintes rencontrées par les clients d’Infologic. Dans un second temps, des expérimentations ont été menées afin de comparer différentes méthodes de résolution: recherche tabou, algorithme de colonies de fourmis, programmation par contraintes ou encore programmation linéaire.
Un nouvel algorithme, combinant programmation par contraintes et algorithme de colonies de fourmis a également été développé. Ces expérimentations ont permis de mettre en avant le fait que selon les contraintes considérées, l’algorithme qui permet d’obtenir les meilleures solutions varie.
Ainsi, les méthodes de sélection automatique d’algorithmes, basées sur des techniques de machine learning, ont été explorées. La thèse a ainsi permis de mettre en avant le fait que l’utilisation de ces méthodes permet d’améliorer significativement la qualité des solutions trouvées. Il est à noter que ces travaux ont donné lieu à deux publications dans des conférences internationales de rang A. La thèse a été soutenue publiquement avec succès le 7 juin 2021 devant un jury de chercheurs internationalement reconnus dans les domaines de la recherche opérationnelle, de l’optimisation combinatoire et de la programmation par contraintes.
