Tandis que les gargouilles veillaient silencieusement au-dessus de l’Université de Picardie Jules Verne, la communauté de l’aide à la décision et de la recherche opérationnelle a été réunie dans un cadre animé et vibrant pour le 25e congrès de la ROADEF. Nos collaborateurs avaient hâte de participer à ce festin intellectuel qui a déjà commencé par un accueil gourmand offert par les organisateurs : le macaron d’Amiens, bien distinct de ceux de Paris.
Ce congrès de la ROADEF a été marqué par plusieurs dualités. Tout d’abord le cadre lui-même, mêlant tradition et innovation : la majestueuse Cathédrale d’Amiens dont l’ombre abritait l’université où s’est tenu le congrès moderne. Plusieurs autres dualités s’en sont enchainées : applications industrielles ou exploration scientifique, optimisation ou apprentissage profond, algorithmes classiques ou algorithmes quantiques ainsi que les dilemmes éthiques par rapport aux gains économiques.
Les conférences ont pu satisfaire les attentes de chacun. Les présentations scientifiques ont exploré des thématiques précises souvent classiques mais sous de nouveaux angles suggérant de nouvelles approches, des performances améliorées ou élargissant le périmètre d’application. Quant aux conférences industrielles, elles ont offert un aperçu de la manière dont la recherche opérationnelle répond aux besoins concrets de clients de divers secteurs.
Les présentations des collaborateurs d’EURODECISION ont fusionné ces deux aspects. Trois de nos collaborateurs ont présenté des travaux liés à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
- Ekaterina ALEKSEEVA a présenté un modèle de régression linéaire multiple pour la prédiction du temps d’exécution du moteur d’optimisation des transactions chez Banque de France. Lire le résumé
- Simon PIERRE a introduit les réflexions autour d’un modèle d’apprentissage par renforcement pour résoudre un problème de régulation ferroviaire de la SNCF. Lire le résumé
- Aziz JEGHAM a présenté une librairie python de MDAO (Multidisciplinary Design Analysis and Optimisation) développée au sein d’EURODECISION sous la direction d’Armelle LE GALL et avec l’aide de Charles POMBET. Cette librairie permet de résoudre des problèmes de conception de systèmes complexes mais aussi de faire des études d’analyses de données et de prédiction. Elle exploite des algorithmes de Black-Box optimisation, tels que ceux présentés par Carola DOERR lors de la la première réunion plénière, couplés à des modèles d’apprentissage automatique. Lire le résumé
Au-delà de la participation d’EURODECISION, cette édition du congrès a été marquée par trois thèmes d’actualité : l’éthique notamment sur les questions environnementales, les algorithmes quantiques et les nouvelles tendances d’intelligence artificielle.
Les aspects sociétaux et environnementaux ont même fait l’objet d’une intéressante réunion plénière présentée par Nadia BRAUNER, professeure à l’Université Grenoble Alpes, qui a attaqué le sujet de manière critique discutant l’intégration de ces questions dans les formations en RO et partageant un grand nombre de ressources à ce sujet.
Les algorithmes quantiques ont pris une part importante cette année avec plusieurs chercheurs et industriels qui explorent leurs puissances, faiblesses et potentielles utilisations. Ils ont été appliqués aux problèmes d’optimisation discrète, de génération de colonne et de décomposition de Benders. Ces algorithmes sont prometteurs et offrent de nouvelles possibilités mais les simulateurs et solveurs quantiques ont encore du chemin à parcourir pour permettre de répondre à des problèmes de taille industrielle.
Depuis quelques années, les sujets de modèles hybrides sont largement discutés aux congrès de la ROADEF. Il s’agit en particulier de combiner les techniques classiques de recherche opérationnelle avec de l’apprentissage automatique et profond. Cette édition a été l’occasion de présenter un grand nombre de ces approches. Ainsi, des termes comme les réseaux de neurones et les GNN sont devenus d’usage courant à la ROADEF. Certaines de ces approches se révèlent pertinentes et offrent de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes traités, tandis que d’autres semblent moins adaptées et n’apportent pas un avantage significatif par rapport aux techniques déjà connues. Ces différents travaux permettent d’évaluer l’efficacité de ces hybridations, les types de problèmes qu’elles permettent de résoudre et peuvent inspirer de nouvelles approches.
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