Agrégation séquentielle de prédicteurs, applications à la logistique, à la maintenance prédictive et à la gestion de l'énergie

par Malo Huard

Projet de thèse en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Gilles Stoltz.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Mathématiques Hadamard , en partenariat avec Laboratoire de mathématiques d'Orsay (laboratoire) , Probabilités et statistiques (LMO) (equipe de recherche) et de Université Paris-Sud (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-09-2016 .


  • Résumé

    Ce projet de thèse prends ses racines dans l'agrégation robuste de prédicteurs. Ces méthodes développées permettent de réaliser des prévisions automatiques (c'est à dire sans aucun contrôle nécessaire) à partir de prédicteurs fondamentaux (qui eux peuvent être paramétriques). Un objectif sera d'étendre ces méthodes à des cadres nouveaux, comme la réalisation de prévision de hiérarchie ou bien de variables discrète; ou de résoudre le problème de régression linéaire séquentielle sur un espace non compact. Les applications envisagée vont de la prévision de ventes à la planification de production d'énergie hydraulique en passant par la prévision de consommation électrique. Des objectifs plus ambitieux mais aussi probablement plus dur à atteindre sont la planification d'un réseau logistique à partir de prévisions de la demande; et la construction automatique de plans de maintenance par anticipation des risques de défaillance.

  • Titre traduit

    Sequential aggregation of predictors; application to supply chain management, predictive maintenance and energy management


  • Résumé

    This thesis project take its roots in the theory of robust aggregation of predictors. These methods allow to make automatic predictions (ie no control necessary) from basic predictors (which themselves may be parametric). The proposed applications range of the forecast sales on hydropower production planning through the electric consumption prediction. More ambitious targets but probably harder to reach are : planning of logistics networks based on demand forecasts; and the automatic construction of maintenance plan.