COURS // MET8325 -
Planification et gestion en contexte d'incertitude

Objectifs

Ce cours aura pour objet d'étude l'incertitude qui est généralement présente dans la planification et la gestion des opérations des entreprises. À ce titre, les principales technologies de recherche opérationnelle (logiciels, outils d'aide à la décision, modèles spécifiques d'optimisation et simulation) servant à aider les gestionnaires confrontés à des problématiques décisionnelles impliquant une part importante d'incertitude seront à la fois présentées et illustrées sur des cas pratiques. Ainsi, les étudiants analyseront les sources d'incertitude et les risques présents pour les entreprises tant d'un point global (la gestion des réseaux logistiques) que spécifique (les activités et opérations propres aux entreprises), et formuleront certains des problèmes décisionnels les plus importants auxquels les entreprises sont confrontées. Une attention particulière sera accordée au traitement explicite de l'incertitude au sein des formulations développées. Le cours portera également sur un ensemble de technologies permettant de supporter les décisions organisationnelles. À la fin du cours, les étudiants devraient :

• Être en mesure d'identifier et d'analyser les sources d'incertitude influençant les principales problématiques de planification et de gestion des opérations ;

• Connaître les principales technologies (modèles et outils d'aide à la décision) de recherche opérationnelle servant à supporter les décisions de planification et de gestion en contexte d'incertitude.

• Être en mesure de proposer des modèles et des outils d'aide à la décision adaptés aux problématiques considérées en contexte d'incertitude ;

• Savoir interpréter et analyser les solutions obtenues à l'aide des modèles et méthodes développés.

Sommaire du contenu

Les thèmes abordés: 1. Problématiques : planification et incertitude ; modélisation de l'incertitude (probabilités et statistiques) ; propagation de l'incertitude dans les réseaux logistiques ; impact de l'incertitude sur la qualité des produits et services offerts ; fiabilité des systèmes (production/services); 2. Technologies : utilisation d'outils d'analyse du risque. En particulier, modèles d'optimisation linéaire (supporté par la technologie d'optimisation mathématique d'IBM ILOG CPLEX) et modèles d'optimisation non linéaire, modèles de files d'attente, simulation Monte-Carlo et simulation dynamique (utilisation du logiciel : ARENA pour la simulation et l'optimisation des flux et des processus).

Préalables académiques

[MET8315 Outils d'aide à la décision]