Modélisation distribuée et approches de résolution hybrides: application à la planification des activités chirurgicales

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Ce programme de recherche se concentre sur le développement de nouvelles approches méthodologiques pour la modélisation et la résolution de problèmes de planification et de gestion des activités dans des contextes réels caractérisées par la présence de plusieurs niveaux décisionnels étroitement liés. En particulier, ce programme considérera le contexte spécifique de la planification des activités chirurgicales La motivation scientifique de ce programme est double. Dans un premier temps, il existe un besoin grandissant requérant la modélisation et la résolution de problèmes dites combinés (par exemple, problèmes simultanées de localisation et de routage) impliquant décisions de nature différente mais fortement liées. Ce type de problèmes entraîne une grande difficulté, mais ils sont extrêmement intéressants car ils représentent bien une multitude de situations réelles. En réponse à ce besoin, ce programme de recherche ambitionne de proposer de modèles intégrant simultanément plusieurs niveaux décisionnels (par exemple, décisions de type stratégiques et tactiques) par le biais des approches de type « distribuée » et d’évaluer leur pertinence par rapport aux approches classiques de type monolithique. Dans un deuxième temps, et compte tenu de la nature disparate et des liens entre les décisions à prendre, il s’attardera à la conception et le développement de méthodes hybrides de recherche permettant la résolution efficace des modèles résultants. L’originalité de la démarche méthodologique proposée réside dans trois aspects fondamentaux: l’étude formelle des liens entre les niveaux décisionnels et l’évaluation de plusieurs types de fonction d’anticipation permettant d’estimer l’impact que les décisions prises dans un sous-modèle auront sur les autres sous-modèles, (2) le design de structures algorithmiques itératives ou récursives supportant les interactions entre les méthodes de recherche utilisés, et (3) l’hybridation d’un éventail d’outils issus de la recherche opérationnelle tels que la formulation en nombres entiers, les métaheuristiques, la simulation et les métamodèles. Nous considérerons comme application pratique le processus de planification des activités chirurgicales (PAC). Ce processus constitue un exemple presque parfait, puisque la PAC est une tâche complexe, caractérisée par l’intervention de plusieurs acteurs (gestionnaires, professionnels de la santé, patients), la rareté de ressources (humaines et matérielles), où l’incertitude, la notion d’urgence et, surtout, la difficulté d’une mesure équilibrée de la performance, entravent les démarches de modélisation formelle. De plus, les retombées issues d’une meilleure planification de ces activités auront un impact direct et important sur la société canadienne et ses citoyens. La PAC se décline naturellement en plusieurs niveaux hiérarchiques fortement reliés. Dans la littérature, et en commençant par le niveau le plus élevé, on parle de planification stratégique (par exemple, règles pour coordonner les différentes spécialités médicales), tactique (règles et décisions à l’intérieur de chaque spécialité), et opérationnelle (règles et décisions à l’intérieur du bloc). De plus, du point de vue scientifique, chacun des niveaux décisionnels de la PAC présente des défis autant autour de la modélisation que des approches de résolution. Les avancements scientifiques autour de la PAC pourront sans aucun doute être transposés à d’autres contextes, qu’ils se trouvent dans le domaine de la prestation de services de santé (la gestion des rendez-vous) ou non.