Sessions dédiées

Tous les participants ont le droit de soumettre dans toutes les sessions. En particulier, tout participant peut soumettre dans les sessions du GDR ROD.

Le GDR-ROD réalise une part importante de l’animation scientifique de la ROADEF. Les sessions proposées par le GDR-ROD sont classées par axe et actions transverses du GDR. Les autres sessions apparaissent sous l’onglet Sessions hors GDR-ROD.

Si vous ne savez pas dans quelle sessions soumettre, merci de sélectionner  « Sessions hors GDR-ROD > Non-attribué » (le comité scientifique attribuera une session à votre soumission).

•  Non-attribué (le comité scientifique attribuera une session)

•  Machine learning et matheuristiques pour le transport urbain – MAMUT : Les problèmes de transport en milieu urbain apportent des contraintes nouvelles comme la variabilité des temps de transport, des augmentations de la pollution, des restrictions d’accessibilité, etc. Cette session est dédiée à ces problèmes spécifiques. Les méthodes abordées pour les résoudre incluent (et ne sont pas limités à) des métaheuristiques, des matheuristiques, ou des méthodes d’apprentissage. Les combinaisons de ces méthodes présentent un intérêt particulier étudié dans l’ANR MAMUT. La session est dédiée à cette ANR et est ouverte à tout autre chercheur travaillant dans ce domaine. (marc.sevaux@univ-ubs.fr, romain.billot@imt-atlantique.fr, christine.solnon@insa-lyon.fr)

•  Applications défense de la recherche opérationnelle : Le secteur défense présente de nombreux problèmes d’optimisation dans les sujets des opérations de logistique en opérations extérieures (OPEX), les systèmes autonomes (robotique terrestre, drones, essaims hétérogènes), les opérations multi-domaines (MDO Multi Domains operations) air/mer/cyber/naval, les jeux de guerre (wargaming), les systèmes de systèmes et la conception d’équipements militaires. Le but de cette session est de présenter des travaux dans ce cadre, les besoins associés et les solutions apportées et enfin des retours d’expérience (RETEX) de situations d’utilisation de la recherche opérationnelle sur cas réel. (omar.hammami@ensta-paris.fr)

•  Méthodes avancées et applications pour les problèmes de Cutting and Packing : La recherche autour des problèmes de type Cutting and Packing (C&P), comme le Bin Packing, le Knapsack, le Strip Packing, le Pallet Loading et le Cutting Stock, est active depuis plus de 50 ans. Inspiré de nombreuses applications industrielles, le bestiaire des problèmes de C&P s’est considérablement étoffé ces 20 dernières années. Ces problèmes sont classés en fonction des caractéristiques des objets (dimension, géométrie, fragilité, …), des contraintes de production (coupes guillotines, orientation, nombre d’étages, …) et du critère d’optimisation (mono-/multi-objectif, stochastique, …). Cette session vise à regrouper les derniers travaux de recherche sur ce thème (variantes, complexité, méthodes exactes et heuristiques). (khadija.hadj-salem@isen-ouest.yncrea.fr)

•  RO et enseignement : L’enseignement de la RO présente des spécificités, comme le lien entre les aspects fondamentaux et les applications, ou le positionnement à l’interface des mathématiques, de l’informatique, de génie industriel ou encore l’usage de solveur. Cette session permet de présenter des actions ou des réflexions en lien avec l’enseignement de la RO, des études de cas originales à partager, l’adaptation des contenus des cours aux enjeux sociétaux, environnementaux ou technologiques (IA, quantique)… (nadia.brauner@grenoble-inp.fr)

•  Optimisation bi-niveaux et applications : Cette session vise à regrouper des contributions sur le thème de l’optimisation bi-niveaux et ses applications. L’optimisation bi-niveaux s’intéresse à la formulation et à la résolution de problèmes d’optimisation dont certaines contraintes sont elles-mêmes des problèmes d’optimisation. Cette classe de problème d’optimisation se distingue par les difficultés qui découlent du traitement de ces contraintes représentant des problèmes d’optimisation. L’optimisation bi-niveaux permet, par exemple, la résolution de problèmes de tarification et de conception des réseaux qui tiennent compte des préférences des usagers ; ou encore l’évaluation de la vulnérabilité des systèmes. Ainsi, l’optimisation bi-niveaux est riche en applications dans les domaines de l’étude des marchés, de l’énergie, du transport et de la gestion des infrastructures. Cette session est ouverte aux contributions portant sur la théorie de l’optimisation bi-niveaux, sur le développement d’algorithmes pour la résolution des problèmes d’optimisation bi-niveaux, ainsi que sur les applications de l’optimisation bi-niveaux à des cas d’études. (david.rey@skema.edu)

•  Programmation par contraintes et intelligence artificielle : Dans le cadre de la conférence ROADEF 2025, le groupe de travail « Contraintes, RO, et IA » des GdR ROD et RADIA organise une session « Programmation par contraintes et intelligence artificielle » consacrée aux liens entre la programmation par contraintes et la recherche opérationnelle, ainsi que leurs interactions plus larges avec l’informatique décisionnelle (de la fouille de données à l’apprentissage). De manière non exhaustive, cette session pourra aborder les thèmes de la modélisation, des contraintes globales, des méthodes hybrides PPC et RO, de l’acquisition de contraintes / modèles, et des outils. Mots clés : Programmation Par Contraintes, Recherche Opérationnelle, Modélisation, Contraintes Globales, Hybridation, Acquisition de contraintes / modèles, Outils. (margaux.nattaf@grenoble-inp.fr)

•  Logistique alimentaire en circuits courts : La consommation de produits locaux connaît un essor important ces dernières années. Cette augmentation de la demande s’explique notamment par l’intérêt croissant des consommateurs pour l’impact éthique et environnemental des produits qu’ils consomment, ainsi que par la volonté de l’état à travers la loi Egalim, notamment pour la restauration collective. Les producteurs, qui sont les acteurs principaux permettant cette consommation, doivent faire face à une augmentation des demandes et des livraisons et par conséquent passent de plus en plus de temps hors de l’exploitation. Cette session s’inscrit dans un contexte de support à la logistique alimentaire en circuits courts et s’intéresse à l’ensemble des contributions proposant des solutions pour soutenir l’organisation de la distribution des producteurs. (jean-charles.billaut@univ-tours.fr)

•  Théorie et applications des métaheuristiques : Les métaheuristiques sont une famille de concepts, souvent basés sur des modèles inspirés par la nature, et qui ont pour vocation de pouvoir s’appliquer à de nombreux problèmes d’optimisation difficile. Bien que le terme « métaheuristique » ne soit apparu qu’en 1986, certains de ses concepts sont connus et utilisés depuis parfois plus de 50 ans. Un demi-siècle durant lequel l’engouement suscité par les métaheuristiques n’a jamais fléchi, avec une littérature scientifique devenue presque aussi vaste que les espaces de recherche que ces méthodes sont censées parcourir ! L’objectif de cette session est de faire le point sur les avancées récentes dans le domaine des métaheuristiques, qu’elles soient théoriques ou applicatives. Nous nous intéressons plus particulièrement (sans nous limiter) aux thématiques suivantes : méthodes hybrides, algorithmes évolutionnaires, intelligence en essaim, matheuristiques, hyperheuristiques, … (laurent.deroussi@uca.fr)

•  Sur les meilleures pratiques de programmation en RO et leur lien avec la théorie : Prenons un iceberg. L’article officiel c’est la partie visible ; le code est sous l’eau, il faut s’y plonger pour le voir. Cette session porte sur l’articulation des deux. Car beaucoup se contentent de comprendre en gros. Mais la théorie seule offre une image incomplète: elle doit être doublée pas une connaissance éminemment pratique. Et c’est seulement l’observation soutenue des algorithmes en exécution qui peut vous faire comprendre les possibilités du code et ses liens avec la théorie. Car la théorie n’offre qu’un système générique. La lutte contre un problème de RO suit ce principe Napoléon: « Le grand art, c’est de changer pendant la bataille. Malheur au général qui arrive au combat avec un système ! » Pour gagner, le chercheur a besoin d’adapter en permanence son code. Il doit faire un va-et-vient permanent entre une théorie idéale et un réel avec plein d’imprécisions et d’erreurs — un processus qui peut aider à raffiner sa compréhension théorique en cours de route. Ceux qui ont déjà un travail théorique soumis sont invités à proposer un second exposé axé sur le code. Combien de temps a duré la recherche d’erreurs dans votre dernier projet ; S’il en restent encore, qui le saura? Toute communication sur cette dernière idée est particulièrement bienvenue cette année. (daniel.porumbel@cnam.fr)

•  Optimisation boite noire et auto-configuration de métaheuristiques : Certains problèmes sont difficilement modélisables mathématiquement. Les règles qui régissent ces problèmes sont souvent complexes, stochastiques, voire inconnues. Les métaheuristiques d’optimisation boîte noire se concentrent sur les entrées des problèmes afin d’en optimiser les sorties. Cependant, l’évaluation d’une entrée est souvent coûteuse en temps, car elle nécessite une expérimentation, une simulation ou la résolution d’un problème complexe. Il est donc essentiel de proposer des méthodes qui réduisent le nombre d’évaluations nécessaires. L’auto-configuration des métaheuristiques est un axe de recherche présentant de nombreux points communs avec l’optimisation boîte noire. En effet, l’évaluation d’une configuration nécessite l’application de la métaheuristique sur plusieurs instances, ce qui rend crucial le fait de limiter le nombre d’évaluations. Cette session invite donc tous les travaux portant sur l’optimisation boîte noire ou l’auto-configuration de métaheuristiques. (alexis.robbes@utt.fr)

•  Transport Ferroviaire : Le transport ferroviaire a donné lieu à de très nombreuses applications en Recherche Opérationnelle. Ce mode de transport est actuellement en pleine évolution, et est appelé à croître dans les prochaines années, notamment pour répondre à des besoins de mobilité accrue et pour des raisons environnementales et de développement durable. Ces évolutions font émerger de nombreux problèmes auxquels la Recherche Opérationnelle peut apporter des solutions. L’objectif de cette session est de présenter les résultats obtenus par les recherches menées sur des problèmes liés au transport ferroviaire, mais aussi de montrer l’apport possible de la Recherche Opérationnelle pour des problématiques émergentes. (paola.pellegrini@univ-eiffel.fr)

•  Jeunes Recruté.e.s : Cette session organisée par le GDR-ROD dans le cadre de ses actions ciblées vers les jeunes chercheur.se.s vise à mettre la lumière sur nos jeunes collègues (enseignant.e-chercheur.se, chercheur.se) recruté.e.s récemment dans le domaine de la recherche opérationnelle et de l’aide à la décision. Ainsi elle propose une opportunité à ces collègues de se présenter à la communauté ainsi qu’à chacun.e l’autre. Aucune restriction thématique n’est imposée. (ayse-nur.arslan@inria.fr)

•  Nonlinear optimization in very high dimension : Many real-world optimization problems are nonlinear. Consequently, continuous nonlinear programming is often required to model complex systems from engineering (electrical circuits, mechanical systems or chemical processes). Unfortunately, nonlinear optimization algorithms are more computationally intensive than their linear counterparts. In particular, the evaluation of the model depends on the availability of powerful automatic differentiation frameworks as well as efficient linear algebra subroutines. The goal of this session is to present an overview of the most recent breakthroughs in large-scale nonlinear optimization, with a particular focus on automatic differentiation, nonlinear optimization solvers, and exploitation of sparsity. We welcome contributions ranging from theoretical results to algorithmic improvements and practical software implementations. Note that this session is mainly focused on the generic technical aspects of nonlinear optimization, as opposed to specific industrial applications. (guillaume.dalle@enpc.fr)

•  Drones et robots autonomes en logistique : Depuis plusieurs décennies, les drones civils sont utilisés dans les interventions d’urgence ainsi que dans le contrôle et la surveillance, par exemple dans l’agriculture, l’énergie ou les infrastructures. Ces dernières années, les entreprises de logistique ont commencé à utiliser des drones pour livrer des colis. Outre les drones, les robots autonomes sont utilisés dans des entrepôts et la logistique du dernier kilomètre, en particulier dans les secteurs urbains. En effet, chacune de ces technologies possède ses avantages et ses limites par rapport aux véhicules de livraison conventionnels, c’est-à-dire les camions. Dans le cadre de la livraison du dernier kilomètre, les drones et les robots sont principalement utilisés pour réduire l’impact négatif du trafic dans les zones urbaines, par exemple en assurant une livraison rapide, en réduisant les embouteillages et la pollution de l’air, et en offrant un accès facile et à faible coût aux clients des zones rurales, où l’utilisation de drones peut réduire les coûts jusqu’à 30 %. Pourtant, ils sont également utilisés pour livraison des aides humanitaires dans des zones sinistrées où l’accès est très limité. Dans cette session, nous nous intéressons aux travaux de recherche dont l’objectif consiste à construire des modèles mathématiques et à concevoir des algorithmes efficaces (exacts, heuristiques, métaheuristiques, etc.) pour résoudre des modèles d’optimisation issus de la logistique où l’utilisation des véhicules autonomes, e.g., drones et de robots, joue un rôle important. (mahdi.moeini@ensiie.fr)

•  Partitionnement de graphes : Les problèmes de partitionnement de graphe ou de clustering sont présents sous diverses variantes dans de nombreux domaines : conception de réseaux, classification, systèmes complexes, calcul haute performance, électronique, physique & statistique… Les solutions proposées sont également très diverses et peuvent faire intervenir des méthodes exactes ou approchées : programmation mathématique, optimisation multi-niveaux, heuristiques, metaheuristiques… Le but de cette session est d’offrir une occasion de discuter des avancées récentes pour les problèmes de partitionnement de graphe et de clustering. Les travaux qui concernent une nouvelle application ou une nouvelle variante de partitionnement de graphe sont particulièrement bienvenues, ainsi que les travaux sur des nouvelles formulations ou algorithmes, ou les analyses pour les solutions exactes ou approchées. (viet_hung.nguyen@uca.fr)

•  OCPE : Optimisation Combinatoire et Programmation en Nombres Entiers (baiou@isima.fr, francois.clautiaux@math.u-bordeaux.fr, ridha.mahjoub@lamsade.dauphine.fr, ivana.ljubic@essec.edu)
•  GT : Polyèdres et Optimisation Combinatoire (mahjoub@lamsade.dauphine.fr, pierre.fouilhoux@lipn.univ-paris13.fr)
•  PMNL : Programmation Mathématique Non Linéaire (dambrosio@lix.polytechnique.fr, sonia.cafieri@enac.fr, amelie.lambert@cnam.fr, frederic.messine@laplace.univ-tlse.fr, Frederic.Roupin@lipn.univ-paris13.fr, gilles.trombettoni@lirmm.fr)

•  GT ATOM : Application et Théorie de l’Optimisation Multi objectif (matthieu.basseur@univ-littoral.fr, thibaut.lust@lip6.fr, laetitia.jourdan@lifl.fr)
•  GT COSMOS : Contrôle et Optimisation Stochastique, Modélisation et Simulation (ana.busic@inria.fr)
•  Session Apprentissage par renforcement, session commune action transverse DAAO et GDT COSMOS du GDR ROD (emmanuel.hyon@lip6.fr)
•  GT TADJ : Théorie Algorithmique de la Décision et des Jeux (stefano.MORETTI@dauphine.fr, Patrice.Perny@lip6.fr, anaelle.wilczynski@centralesupelec.fr)

•  MH2PPC : Méthodes Hybrides, (Méta)Heuristiques, Programmation Par Contraintes (laurent.deroussi@uca.fr, arnaud.liefooghe@univ-lille.fr, lopez@laas.fr, arnaud.malapert@univ-cotedazur.fr, margaux.nattaf@grenoble-inp.fr)
•  GT META : Métaheuristiques (laurent.deroussi@uca.fr, siarry@u-pec.fr, el-ghazali.talbi@lifl.fr)

Session META : Intégration des méthodes d’apprentissage dans les métaheuristiques : Metaheuristics are powerful tools for solving complex optimization problems, but they often face challenges such as the need for careful parameter tuning and high computational costs due to intensive exploration of search spaces and complex objective functions. Traditional approaches, such as hybridization with other methods, can sometimes exacerbate these issues by adding complexity and runtime without guaranteeing significant improvements. A promising trend is the integration of machine learning techniques to address these limitations. Machine learning can enhance metaheuristics by automating critical decisions such as selecting the best algorithmic strategies, identifying the most effective operators, generating high-quality initial solutions, and optimizing parameter settings. Furthermore, surrogate models have emerged as a valuable approach for reducing the computational burden of objective function evaluations. This special session invites contributions that explore how machine learning and surrogate models can be used to improve the performance and usability of metaheuristics. This includes, but is not limited to, using machine learning to optimize parameter tuning, reduce the number of function evaluations, guide search operators, or enhance the exploration-exploitation balance in optimization. The session will highlight innovative approaches that leverage learning techniques to make metaheuristics more intelligent, adaptive, and capable of solving large-scale, real-world optimization problems with greater efficiency. (lhassane.idoumghar@uha.fr, mahmoud.golabi@uha.fr, abdennour.azerine@uha.fr, laurent.moalic@uha.fr)

•  GT CTROIA : Contraintes – RO et IA (arnaud.malapert@univ-cotedazur.fr, margaux.nattaf@grenoble-inp.fr, marie.pelleau@univ-cotedazur.fr, gilles.simonin@imt-atlantique.fr)

•  CAGDO : Complexité, Approximation et Graphes pour la Décision et l’Optimisation (Evripidis.Bampis@lip6.fr, cedric.bentz@cnam.fr, bruno.escoffier@lip6.fr, vmitsou@irif.fr, alantha.newman@grenoble-inp.fr)
•  GT Agape : Algorithmique à Garantie de Performance (Evripidis.Bampis@lip6.fr, vmitsou@irif.fr, alantha.newman@grenoble-inp.fr)

•  REST : Réseaux, Energie, Services, Transport (dominique.feillet@mines-stetienne.fr, yannick.kergosien@univ-tours.fr, ngueveu@laas.fr, nancy.perrot@orange.com, vanier@lix.polytechnique.fr)

Optimisation dans les réseaux telecoms (GdR ROD / Axe REST / GT OR et GdR RSD / GT RESCOM) (nancy.perrot@orange.com, eric.gourdin@orange.com, sebastien.martin@huawei.com, christelle.caillouet@inria.fr) : Les réseaux de télécommunication connaissent actuellement de profondes mutations (SDN/NFV, 5G/6G, MEC, IoT…) qui vont permettre de déployer à la volée des architectures de service, d’optimiser finement l’usage des ressources, de décentraliser le calcul et le stockage au plus près des clients, et ce de manière à offrir de nouveaux services aux exigences de plus en plus drastiques (en termes de latence, bande passante, etc…). La conception et le déploiement de ces nouvelles architectures de réseau font apparaitre de nombreuses problématiques d’optimisation et s’accompagnent de nombreux défis quant à la mise en œuvre de modèles et d’approches de résolution efficaces.

•  GT OR : Optimisation dans les Réseaux (vanier@lix.polytechnique.fr, viet_hung.nguyen@uca.fr)
•  GT GT2L : Groupe de Travail Transport & Logistique (placomme@isima.fr, caroline.prodhon@utt.fr)

« Optimisation des entrepôts logistiques » (GT2L) –  Maxime Ogier & Thibault Prunet : Cette session regroupe les contributions visant à optimiser les opérations dans un entrepôt logistique. Les opérations de stockage et de transport dans les entrepôts logistiques donnent lieu à des problématiques de RO riches et variées, avec une composante industrielle importante. De nouvelles pratiques commencent à émerger, par exemple le scatter storage, l’automatisation et l’utilisation de robots, ou la préparation de commande dynamique. Les thématiques abordées englobent les décisions stratégiques (layout), tactiques (stockage, zoning, planification des effectifs) et opérationnelles (batching, tournées de préparation de commandes, synchronisation de robots).

« Problèmes intégrés de transport et de gestion des stocks » (GT2L & GT P2LS) – Katyanne Farias & Nabil Absi : Cette session portera sur les avancées récentes en matière de méthodes de résolution appliquées à l’intégration du transport et la gestion des stocks. Les défis abordés incluront l’optimisation des niveaux de stock, la gestion des incertitudes dans les approvisionnements, ainsi que des problématiques de gestion conjointe des stocks et du transport, voire de la production, ou prenant en compte des contraintes logistiques et/ou environnementales. Les méthodes de résolution incluent à la fois des approches classiques, telles que les modèles déterministes, stochastiques et la simulation, et des techniques plus récentes basées sur de l’apprentissage automatique. L’objectif de cette session est d’aborder la résolution de problèmes complexes intégrant le transport et la gestion des stocks, avec des applications potentielles dans divers secteurs industriels.

« Problème de logistique en santé » (GT2L & GT ROSa) – Thierry Garaix & Salma Makboul : L’objectif est regrouper des contributions de la recherche opérationnelle dans le domaine de la logistique en santé. La session est consacrée aux modélisations et méthodes de résolution qui portent sur la gestion des flux matériels ou humains dans des activités sanitaires. La spécificité des flux en santé réside essentiellement sur la très grande diversité et versatilité des produits (ou patients) et de leurs parcours. Des événements comme la pandémie de COVID-19 ont montré des défaillances logistiques à grande échelle. Au niveau des départements des centres de soins tâchent de mutualiser leurs fonctions logistiques pour augmenter leur performance. Au sein même des services la gestion de flux protégés et contaminés, par exemple, a soulevé de nouveaux défis scientifiques.

« Méta-heuristiques pour les tournées de véhicules » (GT META & GT2L) – Laurent Deroussi & Marina Vinot & Nicolas Monmarché : Les problèmes de tournées de véhicules (TSP, VRP, DARP, …) sont une famille de problèmes emblématique de l’optimisation combinatoire. Leur intérêt est autant théorique, pour illustrer ou tester des nouvelles approches de résolution, qu’applicatif, notamment dans le domaine du transport et de la logistique. Dans cette session, nous souhaitons mettre le focus sur des travaux traitant de ces problèmes, et proposant pour les résoudre des approches à base de métaheuristiques.

« Optimisation de chaine logistique avec gestion de ressources » (GT2L & GT Origin) – Marie-Ange Manier & Nathalie Grangeon & David Lemoine & Philippe Lacomme : L’optimisation d’un réseau logistique passe par la définition et l’exploitation efficace des ressources le long de la chaîne : installations de production ou de stockage, ressources de transport, ressources dites mobiles (Returnable Transport Items, telles que palettes, caisses…)… Les verrous scientifiques sont liés en particulier à la localisation, au dimensionnement (taille des flottes de véhicules, capacité des ressources…), à l’affectation, à la planification, à l’ordonnancement de ces ressources. Les problématiques adressées doivent tenir compte de l’évolution permanente du contexte mondial : digitalisation des processus, transition écologique avec l’essor des énergies renouvelables, situations de crise planétaire (pandémie, conflits), pour répondre aux nouveaux enjeux et turbulences au sein des chaînes logistiques.

« Méthodes de Résolution pour les Problèmes de Transport et de Tournées de Véhicules » (GT2L) – Philippe Lacomme & Caroline Prodhon & Nacima Labadie : Cette session met l’accent sur les méthodes novatrices de résolution des problèmes de transport et de tournées de véhicules : approches exactes, approchées, hybrides…

« Problème de logistique urbaines » (GT2L) – Christophe Duhamel & Philippe Lacomme : Les déplacements personnels (vers les lieux de travail, loisirs, et activités sportives)  et les transports de marchandises sont impactés par la saturation des réseaux de transport urbain. On peut citer comme contraintes récentes, les zones à faible émissions qui pénalisent certains véhicules. Cette session est consacrée aux modèles et méthodes qui ont pour objectif l’amélioration de la logistique en ville dont l’utilisation des véhicules autonomes, des vélos, des robots ou la livraison multi-échelon avec la gestion efficace d’entrepôt en milieu urbain.

« Transport et logistique maritime et portuaire » (GT2L) – Christophe Duhamel & Caroline Prodhon : Les problèmes de transport et de logistique maritime et portuaire présentent un certain nombre de particularités qui les rendent difficile à résoudre. Dans cette session, nous nous consacrons à la résolution de ces problèmes spécifiques.

•  GT ROSa : RO et Santé (yannick.kergosien@univ-tours.fr, thierry.garaix@mines-stetienne.fr)

Les problématiques de la RO et d’aide à la décision en santé sont souvent complexes à aborder dû à la spécificité du milieu (économique, fortement aléatoire, sensible, etc.). Cette thématique toujours émergente en France n’est pas seulement source de problèmes originaux, mais nécessite aussi des manières spécifiques et techniques pour les résoudre. Cette session vise à regrouper les dernières contributions, réflexions et méthodes innovantes sur ce thème. Les problématiques de la RO en santé étant très vastes (gestion et logistique hospitalière, personnel médical, HAD, réseau de santé, politiques de santé, etc.), les participants sont invités à partager leurs expériences et résultats.

•  OPA : Ordonnancement, Planification et Applications (jean-charles.billaut@univ-tours.fr, nabil.absi@mines-stetienne.fr, safia.kedad_sidhoum@cnam.fr, alix.munier@lip6.fr, jm.nicod@femto-st.fr )
•  GT Origin : ORdonnancement intéGré pour l’usiNe du futur (nathalie.grangeon@uca.fr, david.lemoine@imt-atlantique.fr , marie-ange.manier@utbm.fr)

Session Origin : Ordonnancement et durabilité : Confrontés à une raréfaction des ressources (qu’elles soient matérielles, énergétiques etc.), les systèmes de production de biens et de services s’orientent ostensiblement vers une manière de produire plus durable et plus verte dans une économie qui se veut de plus en plus circulaire. Dans ce contexte, l’ordonnancement joue un rôle central dans la prise en compte de ces nouveaux enjeux, notamment par le biais des trois axes suivants :

•  La réduction des déchets de production
•  Le management et la limitation des ressources matérielles et/ou énergétiques, en particulier celles étant les plus rares et les plus chères
•  L’utilisation de nouvelles ressources énergétiques et, notamment, les énergies renouvelables

De façon non limitatives, les questions et les sujets adressés par cette session sont les suivants :

•  La prise en compte des contraintes énergétiques
•  L’ordonnancement durable au sens large
•  L’ordonnancement vert dans l’industrie 4.0
•  Laminimisation des déchets
•  Laminimisation des émissions de carbone
•  Les problèmes d’ordonnancement multi-objectifs
•  Les modèles et méthodes exacts et approchés pour l’ordonnancement durable
•  L’application industrielle au travers d’études de cas réels…

(david.lemoine@imt-atlantique.fr, nathalie.grangeon@uca.fr, marie-ange.manier@utbm.fr)

Session Origin – P2LS : Ordonnancement et durabilité : approches intégrées dans le contexte de la transition numérique : La transition numérique vers l’industrie 4.0 et la customisation de masse entraîne une transformation profonde des processus industriels. Celle-ci vise à améliorer leurs performances aussi bien selon des critères traditionnels (coûts, qualité de service) qu’en fonction de nouveaux indicateurs qui traduisent la responsabilité sociale et environnementale d’une entreprise. L’évolution des technologies dans les systèmes de production permet ainsi de décloisonner certains processus décisionnels, ouvrant la voie à des gains de performance substantiels. Dans ce cadre, l’intégration des décisions tactiques et opérationnelles joue un rôle majeur, notamment en relation avec les processus de planification et d’ordonnancement. Cette session commune au GT P2LS (Planification) et ORIGIN (ordonnancement) vise donc à mettre en lumière ces nouvelles approches intégrées, avec une attention particulière pour les communications en rapport avec, d’une part, des approches scientifiques innovantes (méthodes d’optimisation et/ou couplage avec des modèles d’évaluation de performance etc.) et, d’autre part, de nouvelles problématiques (par exemple qui intègrent des contraintes environnementales etc.). Des cas d’applications industrielles seront également particulièrement appréciées. (david.lemoine@imt-atlantique.fr, nathalie.grangeon@uca.fr, marie-ange.manier@utbm.fr, guillaume.massonnet@imt-atlantique.fr, celine.gicquel@lri.fr)

Session Origin-Meta : Métaheuristique pour l’industrie du futur : L’optimisation de la productivité, la conception de lignes de production plus flexibles et plus réactives, la réduction des gaspillages, la prévention des erreurs et des retards, l’amélioration de la logistique et de la gestion des stocks, l’intégration de l’humain, … sont quelques points qui démontrent tous les défis associés aux industries 4.0 et 5.0. Les métaheuristiques sont des méthodes qui ont démontré à plusieurs reprises leur capacité à résoudre des problèmes d’optimisation difficiles, et en particulier des problèmes industriels. Leur capacité à intégrer facilement les contraintes industrielles, à pouvoir fournir des solutions rapidement adaptées et efficaces, sont des qualités qui leur permettront de rester compétitives dans la résolution des nouveaux défis industriels. L’objectif de cette session est de réaliser une cartographie des activités de recherche dans le domaine. Cela concerne aussi bien les travaux traitant d’exemples industriels classiques, que les travaux prospectifs qui intègrent les enjeux des industries 4.0 et 5.0. Les sujets couverts par cette session peuvent être, mais ne sont pas limités à :

•  Les applications pratiques des métaheuristiques
•  Hybridation des métaheuristiques avec les méthodes d’évaluation – matheuristiques, hybridation avec les méthodes d’optimisation – décomposition de problèmesProblèmes de routage de localisation, problèmes de routage d’inventaire,
•  Chaîne d’approvisionnement numérique…

(david.lemoine@imt-atlantique.fr, nathalie.grangeon@uca.fr, marie-ange.manier@utbm.fr, laurent.deroussi@uca.fr, siarry@u-pec.fr, el-ghazali.talbi@univ-lille.fr)

•  GT Gotha : Groupe de recherche en Ordonnancement Théorique et Appliqué (giorgio.lucarelli@univ-lorraine.fr, alhasan@uco.fr)

Session Gotha : Exact methods for scheduling problems
Session Gotha : Heuristics and approximation algorithms for scheduling problems
Session Gotha : New models/trends in scheduling

•  GT P2LS : Planification de la Production et Lot-Sizing (gicquel@lri.fr, guillaume.massonnet@imt-atlantique.fr)
•  GT SCALE : Scheduling for Computing Architecture and Low Energy (jean-marc.nicod@ens2m.fr)
•  GT OSI : Optimisation pour les Systèmes Intégrés (lilia.zaourar@cea.fr, andre.rossi@lamsade.dauphine.fr, alix.munier@lip6.fr)

•  AT DAAO : Données, Apprentissage Automatique et Optimisation (zacharie.ales@ensta-paris.fr, Jerome.malick@univ-grenoble-alpes.fr, axel.parmentier@enpc.fr)
•  AT DOR : Décision et Optimisation Robuste (ayse-nur.arslan@math.u-bordeaux.fr, Michael.Poss@lirmm.fr, vincent.leclere@enpc.fr)
•  AT ROSN : Recherche Opérationnelle et Sobriété Numérique (Denis.Trystram@imag.fr)
•  AT ROET : RO et éthique (odile.bellenguez@imt-atlantique.fr, nadia.brauner@imag.fr, tsoukias@lamsade.dauphine.fr)
•  AT ROES : RO Environnement & Société (nadia.brauner@grenoble-inp.fr, pierre.fouilhoux@lipn.fr, vincent.jost@grenoble-inp.fr)
•  AT ROQ : Recherche Opérationnelle quantique (eric.bourreau@lirmm.fr, marc.sevaux@univ-ubs.fr)

Les 3 sessions suivantes sont organisées par le GTROQ. À la suite d’un bug, elles apparaissent en doublon sur la page de soumission. Merci de sélectionner « AT ROQ : Recherche Opérationnelle quantique » pour soumettre à l’une d’entre elles.

Session « Modélisation quantique de problèmes d’optimisation » Samuel Deleplanque – Dujardin Yann (orange)
Session « Meta-heuristiques quantiques » Philippe Lacomme – Ekaterina ALEKSEEVA
Session « Le quantique pour l’optimisation » Eric Bourreau – Wesley Coelho (Pasqal)