Thèse soutenue

Analyse de flux par des techniques de séries temporelles

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Auteur / Autrice : Roxane Elias Mallouhy
Direction : Christophe GuyeuxChady Abou Jaoudé
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 05/01/2023
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST
Site de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
Jury : Président / Présidente : Abbas Hijazi
Examinateurs / Examinatrices : Abdallah Makhoul
Rapporteurs / Rapporteuses : Jacques Demerjian, Lionel Brunie

Résumé

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Le transport sanitaire d’urgence est enclenchée, en France, suite à l’appel à un des numéros d’urgence, et suite à cet appel une ambulance est envoyée. Les accidents étant liés à l’activité humaine, qui elle-même est conditionnée à l’heure dans le jour, à la saison, au temps qu’il fait, etc., la sollicitation pour du secours à personnes n’est donc pas aléatoire. Les flux des différents opérateurs sont prévisibles, dans une certaine mesure, notamment du fait de leur caractère saisonnier. Et parvenir à les prévoir rend possible la mise en place de stratégies de planifications, qui pourraient aider grandement à la gestion de ce secteur actuellement en crise. Par exemple, être en mesure de prévoir la sollicitation à l’horizon de quelques heures, chez les pompiers, leur permet d’anticiper le besoin en pompiers volontaires. Avoir une visibilité à court terme permet de planifier au mieux les congés des ambulanciers ou au niveau des urgences, quand une visibilité à long terme aide à la planification des besoins futurs, tant matériel qu’humain. Dans ce contexte, la collecte de données de différentes filières varie sur des périodes s’étalant de quelques à une vingtaine d’années. L’objectif consiste à exploiter au mieux ces flux, tant pour en analyser la dynamique que pour être en mesure d’effectuer des prévisions à plus ou moins long terme. Certains de ces flux ont d’ores et déjà été exploités dans une approche d’apprentissage supervisé, qui nécessite la collecte en continu d’un certain nombre de variables explicatives, ce qui s’avère complexe à mettre en oeuvre pour un dispositif opérationnel: des scripts doivent être mis en place pour récupérer à chaque heure ces variables, planifier périodiquement de nouveaux apprentissages automatiques, etc. En conséquence, différentes approches ont été appliquées sur différents jeux de données de pompiers fournis par le service départemental d’incendie et de secours, avec l’objectif principal d’établir une meilleure planification et une meilleuregestion future des pompiers à moindre complexité.