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HEC Montréal

Bien gérer les opérations en contexte d'incertitude

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Valérie Bélanger, professeure adjointe au Département de gestion des opérations et de la logistique, HEC Montréal

Quand les variables fluctuent sans cesse, que les enjeux sont grands et que les temps semblent incertains, la gestion des opérations devient un exercice périlleux. Au Département de gestion des opérations et de la logistique de HEC Montréal, des équipes de recherche se consacrent à mettre au point des outils d'aide à la décision de plus en plus raffinés, qui reposent sur l'optimisation mathématique et l'intelligence artificielle.

Réduire au maximum le délai de réponse des services ambulanciers qui interviennent dans des situations où chaque minute compte. Faire en sorte que les commerces essentiels aient en stock les denrées dont la population a besoin, même quand, pris de panique, les consommateurs se ruent vers les étalages. Bien qu'ils n'aient en apparence rien à voir l'un avec l'autre, ces défis de logistique reposent sur une même science.

Savamment exploitées, les données et l'intelligence artificielle guident la prise de décisions dans des contextes incertains ou imprévisibles.

Faire face à l'urgence

Professeure adjointe à HEC Montréal, Valérie Bélanger concentre sa recherche sur la logistique des transports médicaux d'urgence, un environnement complexe qui évolue constamment et où la prise de décisions est lourde de conséquences. « En milieu urbain et densément peuplé, les interventions ambulancières sont fréquentes, mais les trajets sont courts, explique-t-elle. En région, on dénombre moins de situations d'urgence, mais les distances à couvrir sont vastes. Parfois, c'est même en hélicoptère qu'il faut évacuer un patient. » Le défi de l'équipe de recherche est de concevoir des modèles logistiques pour ces différentes réalités, parfois situées aux antipodes l'une de l'autre.

Animées par la conviction que, au-delà de sa valeur scientifique, la recherche universitaire présente un fort potentiel d'applications pratiques, Valérie Bélanger et son équipe ont travaillé de pair avec Urgences-santé. Ensemble, ils ont conçu un outil de simulation permettant à l'organisme paramédical de mettre à l'épreuve différentes décisions avant d'implanter des changements sur le terrain. Quels sont les endroits les plus stratégiques pour positionner les véhicules en attente ? Vers quels centres hospitaliers transporter les patients ? Combien d'ambulances sont-elles nécessaires pour couvrir un territoire déterminé ? Les réponses à ces questions se trouvent dans les outils d'aide à la décision élaborés par la chercheuse et son équipe.

Chaque année, plus de 680 000 transports en ambulance sont effectués sur le territoire québécois. L'optimisation de la logistique de tels déplacements a des répercussions directes sur les coûts et l'efficacité du réseau ambulancier.

Apprenez-en plus sur la recherche à HEC Montréal

Commerce de détail : s'ajuster à la demande

Yossiri Adulyasak, titulaire de la Chaire de recherche... - image 2.0

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Yossiri Adulyasak, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analytique de la chaîne d'approvisionnement et professeur agrégé au Département de gestion des opérations et de la logistique, HEC Montréal

Pour un chercheur comme Yossiri Adulyasak, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analytique de la chaîne d'approvisionnement qui s'intéresse aux perturbations menaçant les chaînes d'approvisionnement, une pandémie mondiale représente une occasion inégalée d'élaborer des solutions concrètes en la matière. Le professeur de HEC Montréal et son équipe n'ont donc pas tardé à s'atteler à la tâche. Leur laboratoire de recherche : les commerces de détail du Canada.

Fortement éprouvés par les variations dans la demande pour certaines catégories de produits - le papier de toilette, la farine, les produits désinfectants, etc. -, ces commerces sont aux prises avec de réels défis quant à la gestion de leurs stocks. Pour les aider à améliorer l'efficacité de leur chaîne d'approvisionnement et à maintenir un bon niveau de service, les chercheurs ont recours aux techniques d'analyse de données massives et à l'apprentissage automatique (machine learning en anglais).

« Dans un contexte aussi incertain qu'une pandémie de cette ampleur, on ne peut pas tout anticiper, fait remarquer Yossiri Adulyasak. Par contre, avec l'apprentissage automatique et l'analytique de données, on est en mesure de détecter les anomalies dans les comportements des consommateurs et, à la lumière de ces facteurs qui fluctuent, de planifier le niveau des stocks en conséquence. » C'est d'ailleurs là tout l'intérêt de ces outils d'aide à la décision : pouvoir réagir en temps réel. Alerté par ces anomalies dans les habitudes d'achat, un commerce peut ainsi limiter la quantité de denrées qui peuvent être achetées ou prévoir avec précision le moment propice pour stocker des marchandises à nouveau. Et qui dit meilleure planification dit aussi meilleure gestion des coûts.

Pour ces deux professeurs, ce n'est là que le début. Valérie Bélanger et Yossiri Adulyasak poursuivent leurs travaux avec leurs partenaires respectifs non seulement pour continuer d'affiner les outils qu'ils ont conçus, mais aussi pour en mettre de nouveaux sur pied - toujours dans l'objectif, ultimement, de procurer un meilleur service à la population.

Apprenez-en plus sur la recherche en analytique de la chaîne d'approvisionnement

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