Apport de l'apprentissage automatique aux méthodes d'optimisation multi-objectif : application aux tournées de soins à domicile.

Contribution of machine learning to multi-objective optimization methods: application to home health care routing.

• Auteur / Autrice : Léo Schwartz
• Direction : Amir Hajjam el hassani, Olivier Grunder
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 18/02/2022
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : SPIM - Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Soins Intégrés, Nanomédecine, IA & Ingénierie pour la Santé
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de technologie de Belfort-Montbéliard (1999-....)

Mots clés

Mots clés libres

Optimisation

Apprentissage automatique

Multi-objectif

Problème de tournées de véhicules

Soin à domicile

Optimization

Machine learning

Multi-objective

Vehicle routing problem

Home health care

Résumé

L'objectif du projet de recherche est le développement d'un système combinant l'intelligence artificielle, qui permet d'obtenir des tournées de soin plus efficientes, et l'intelligence collective de l'équipe des soignants, pour tenir compte de l'humain et améliorer la qualité de vie au travail. Tous les systèmes d'optimisation de tournées ne considèrent que les critères économiques de performance comme le temps de déplacement ou la distance parcourue.

The objective of the research project is the development of a system combining artificial intelligence, which makes it possible to obtain more efficient rounds of care, and the collective intelligence of the team of caregivers, to take into account the human and improve the quality of life at work. All route optimization systems only consider economic performance criteria such as travel time or distance travelled.