Optimisation de plans d’actions multi-objectifs dans le secteur social et médico-social

par Brahim Chabane

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jin-Kao Hao et de Matthieu Basseur.

Soutenue le 06-12-2017

à Angers , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) , en partenariat avec Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers (laboratoire) et de Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers / LERIA (laboratoire) .

Le président du jury était Patrick Siarry.

Les rapporteurs étaient Laetitia Jourdan, Gilles Venturini.


  • Résumé

    Depuis le début des années 2000, le secteur social et médico-social connait des évolutions et des mutations importantes. D’un côté, le nombre de personnes prises en charge est en perpétuelle augmentation. D’un autre côté, les finances et les budgets mis à disposition des établissements ne cessent de se réduire, ce qui oblige les décideurs à s’adapter et à trouver de nouvelles solutions pour faire plus avec moins de moyens. Dans cette thèse, nous étudions un problème pratique auquel sont souvent confrontés les directeurs des établissements qui est l’élaboration de plans d’actions optimaux. Un plan d’actions est un ensemble d’actions qui sont mises en place afin d’améliorer à la fois les performances de l’établissement et la qualité de prise en charge de ses résidents.Élaborer un plan d’actions optimal consiste à identifier et choisir les meilleures actions qui améliorent tous les objectifs du plan tout en respectant quelques contraintes. Après la présentation du contexte pratique et théorique, nous fournissons une modélisation formelle du problème sous forme d’un problème de sac-à-dos multi-objectif.Puis nous présentons quelques méthodes de résolution à base d’indicateurs de qualité et de la dominance de Lorenz. Nous montrons que la méthode IBMOLS combinée avec l’indicateur de qualité R2 permet d’obtenir des solutions efficaces et d’intégrer facilement les préférences du décideur. Nous montrons également que dans un contexte où les préférences du décideur sont inconnues ou les objectifs ont tous la même importance, la dominance de Lorenz est un outil très efficace qui permet, d’un côté, d’intégrer l’équité dans le processus de recherche et, d’un autre côté, de réduire le nombre de solutions non dominées ainsi que le temps d’exécution.

  • Titre traduit

    Multiobjective action plan optimization in social and medico-social sector


  • Résumé

    Since the early 2000s, the social and medico-social sector is experiencing significant evolutions and mutations. On the one hand, the number of persons taken over is constantly increasing. On the other hand, the finances and budgets available to the structures are constantly decreasing. This forces decision-makers to adapt and find new solutions to do more with fewer resources. In this thesis, we study a practical problem that is often faced by the decision-makers, which is the elaboration of optimal action plans. An action plan is a set of actions that are realized to improve both the performance of the structure and the quality of service offred to its residents. Elaborating an optimal action plan consists of identifying and selecting the best actions that improve all the objectives of the plan while respecting some constraints. After presenting the practical and theoretical context, we provide a formal modeling of the problem as a multi-objective knapsack problem. Then, we present a number of solution methods based on quality indicators and Lorenz dominance. We show that combining IBMOLS method with R2 indicator allows obtaining efficient solutions and easily integrating the decision-maker preferences. We also show that in a context where decision-maker preferences are not known or all the objectives are considered equals, Lorenz dominance is a very efficient tool to incorporate equity into the search process and reduce the number of non-dominated solutions as well as the algorithm runtime.


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