Nouveaux modèles et approches de solutions aux problèmes de logistique humanitaire et de soins hospitaliers.

New models and solution approaches to humanitarian logistics problems and Hospital care.

• Auteur / Autrice : Mickael Gaury
• Direction : Boris Detienne, Gautier Stauffer
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées et calcul scientifique
• Date : Inscription en doctorat le 17/02/2021
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Optimisation Mathématique Modèle Aléatoire et Statistique

Mots clés

Mots clés libres

Logistique

Programmation linéaire en nombres entiers

Humanitaire

Optimisation

Optimization

Humanitarian

Integer programming

Logistics

Résumé

Au cours des dernières décennies, le nombre de personnes touchées par des catastrophes naturelles ou causées par l'homme a considérablement augmenté. Les organisations humanitaires impliquées dans les secours en cas de catastrophe comprennent qu'il est essentiel d'améliorer leur chaîne d'approvisionnement afin d'améliorer l'efficacité de leur réponse, car 75% du budget consacré aux secours en cas de catastrophe sont des dépenses liées à la chaîne d'approvisionnement. Dans le passé, ces organisations ont intégré certaines des meilleures pratiques du secteur commercial. Cependant, il existe des différences très importantes entre les chaînes d'approvisionnement commerciales et les chaînes humanitaires et les universitaires ont réalisé qu'il y a un besoin de nouveaux modèles et de nouvelles approches de solutions. Afin d'aider les praticiens et les décideurs politiques qui font face à ces défis, nous voulons nous appuyer sur notre proximité géographique et professionnelle avec les acteurs de la logistique humanitaire pour développer des modèles mathématiques appropriés et des approches de solution à certains des problèmes pratiques fondamentaux de la chaîne d'approvisionnement dans la logistique humanitaire. Nous nous concentrerons en particulier sur les techniques de programmation mathématique conçues pour prendre des décisions dans l'incertitude, telles que l'optimisation robuste et d'autres approches de programmation stochastique liées aux risques qui semblent particulièrement bien adaptées aux contextes humanitaires.

In the last decades, the number of people that have been impacted by natural and man-made disasters has increased significantly. Humanitarian organizations involved in disaster relief understand that improving their supply chain is essential in order to improve the efficiency and effectiveness of their response, as 75% of the budget dedicated to disaster relief are supply chain expenses. In the past, these organization have integrated some of the best practices from the commercial sector. However, there are very significant differences between commercial supply chains and humanitarian ones and academics have realized that there is a need for new models and solution approaches. To assist practitioners and policy-makers who deal with these challenges, we want to build upon our geographic and professional proximity with actors of humanitarian logistics to develop appropriate mathematical models and solution approaches to some of the core practical supply chain problems in humanitarian logistics. We will focus in particular on mathematical programming techniques designed for taking decision under uncertainty such as robust optimization and other risk-related stochastic programming approaches that appear to be especially well-suited for humanitarian contexts.