L’apprentissage automatique pour l’aide à la décision: Cas des chaînes d’approvisionnement

À propos de
l'événement

Assistez au séminaire donné par la professeure Loubna Benabbou, qui portera sur l’apprentissage automatique pour l’aide à la décision.

Ce séminaire est organisé par la Société canadienne de recherche opérationnelle SCRO-Québec, avec la collaboration du Département d’opérations et systèmes de décision et le CERMID, dans le cadre du cours Séminaire sur l’aide à la décision (MQT-6011).

Résumé

L’apprentissage automatique est de plus en plus utilisé, en conjonction avec la recherche opérationnelle, pour l’aide à la prise de décision. Cette utilisation peut prendre plusieurs formes, citons entre autres: (i) l’apprentissage automatique permet de valoriser des grandes quantités de données qui dépassent les limites cognitives des décideurs (ii) l’apprentissage automatique apporte une aide précieuse aux algorithmes d’optimisation de la recherche opérationnelle pour gagner en précision et les méthodes MCDA pour prédire les seuils de préférences (iii) l’apprentissage automatique peut aider à assurer

l’évolutivité des solutions proposées classiquement en s’adaptant aux besoin des organisations. Ceci dit, la conjonction de l’apprentissage automatique avec les méthodes d’aide à la décision est nécessaire pour faire face à des problèmes complexes. Par exemple, la recherche opérationnelle est utilisée d’un côté pour améliorer la performance et estimer les algorithmes d’apprentissage automatique. D’un autre côté, la recherche opérationnelle permet d’optimiser les résultats de prédiction (passive) des algorithmes d’apprentissage automatique en dotant les processus de décision d’une capacité d’identifier les variables de décision optimales et actionnables.

Ce séminaire va illustrer l’apport de l’apprentissage automatique pour l’aide à la prise de décision dans les chaînes d’approvisionnement. Nous allons en particulier traiter le cas de l’amélioration de la planification des opérations dans les ports dans un environnement incertain. L’objectif est de prédire les heures d’arrivées et des vitesses des navires avec une meilleure précision en utilisant les modèles d’apprentissage automatique.

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