Thèse :

Planification des services à domicile
Direction : Xiaolan Xie (directeur de thèse), Vincent Augusto (codirecteur)
Encadrement : Thierry Garaix (coencadrant de thèse), responsable organisation (EOVI)
Entreprise : EOVI MCD
Laboratoire : Mines Saint-Etienne, UMR CNRS 6158 LIMOS
Spécialité scientifique : Génie Industriel
Démarrage : Au plus tôt

Sujet
Eovi Mcd mutuelle est une mutuelle de santé interprofessionnelle nationale. Elle est régie par le code
de la mutualité et propose des offres de complémentaire santé, prévoyance, retraite et épargne. Elle
mène différentes actions de prévention et de promotion de la santé et intervient auprès du grand
public ou en entreprise en proposant des opérations de sensibilisation à la nutrition, l'apprentissage
des premiers secours ou en participant aux Journées de la forme.
Avec le vieillissement de la population et l'allongement de l'espérance de vie, la demande en service
à domicile ou service à la personne explose et Eovi emploie déjà plusieurs milliers de personnes en
service à domicile. La planification manuelle empirique est très consommatrice en ressource
humaine et surtout loin d'être satisfaisante. La situation s'empire avec l'évolution du secteur :
l'augmentation continue de la demande, les évolutions des réglementations, la maitrise des coûts
dans un contexte concurrentiel, et surtout l'importance accrue de qualité de service comme le
respect du planning, la continuité de service, ...
Par rapport à l'état de l'art en soins à domicile concernant un nombre limité des patients et des
soignants, le défi majeur de cette recherche est le passage à l'échelle afin de planifier de manière
optimale un très grand nombre de clients et des opérateurs. Un autre défi est la prise en compte des
incertitudes et des perturbations dans la gestion des services à domicile.
L'objectif de cette thèse vise à développer des outils logiciels d'aide à la planification en service à
domicile. Nous aborderons les problèmes à différents niveaux décisionnels comme : gestion des
admissions, planification mensuelle ou hebdomadaire des emplois du temps, planification journalière
des tournées du personnels et gestion en temps réel. Pour chaque problème, notre démarche est la
suivante : (i) étude de terrain pour la caractérisation précise du "vrai" problème, (ii) modélisation
mathématique pour l'évaluation et l'optimisation des stratégies de planification, (iii) développement
des algorithmes d'optimisation, (iv) test avec les données réelles de l'Eovi et (v) aide à
l'implémentation à Eovi.
Pour la gestion des admissions (gestion de demandes ou gestion de fil actif) afin de maintenir un mix
optimal des demandes, l'objectif principal est de développer des outils pour l'évaluation des
performances des différentes stratégies d'admission et l'objectif secondaire est le développement
des stratégies d'admission optimales. Pour cela, nous commencerons par une modélisation des
fonctionnements des services à domicile : protocole de service, compétences requises, gammes de
services, indicateurs de qualité de service, contraintes organisationnelles et réglementaires, ... Une
approche stochastique à l'aide des modèles de simulation et/ou réseaux de files d'attente sera
développée pour la prise en compte des incertitudes en demandes et en capacité disponible.
L'optimisation des stratégies d'admission sera étudiée en fonction de l'avancement et du besoin de
l'Eovi.Nous étudions ensuite les problèmes de planification de l'emploi du temps mensuel ou
hebdomadaire ainsi que la planification journalière pour déterminer l'affection des clients aux
personnels, les tournées des personnels et les horaires de service. L'objectif est de développer des
outils de planification automatique des services à domicile. Nous nous appuyons principalement sur
la modélisation mathématique et les algorithmes d'optimisation pour l'élaboration de ces plannings.
A ce niveau, les contraintes du temps de travail, les contraintes organisationnelles, les contraintes de
compétence, les souhaits des clients/personnels et les qualités de service sont particulièrement
importants.
Pour la gestion en temps réel, l'objectif est de développer des outils d'aide à la décision pour
répondre aux événements imprévus survenus au cours de la journée comme l'absence des
clients/personnels, demandes urgentes, temps de déplacement excessif en ville, ... Dans ce contexte,
il est nécessaire d'ajuster de manière optimale le planning afin d'absorber ces événements aléatoires
avec un coût raisonnable et un impact limité en qualité de service. Deux approches complémentaires
sont possibles : (i) le développement d'un modèle de simulation pour l'évaluation des stratégies de
pilotage en temps réel, et (ii) le développement d'une stratégie optimale de pilotage en temps réel à
l'aide des techniques mathématiques comme la programmation dynamique.
Ces objectifs devront être atteints dans un horizon de trois ans (thèse CIFRE). Les étapes principales
de ce travail de recherche sont les suivantes :
1. Etude de terrain, collecte de données, caractérisation des problèmes de planification des
services à domicile
2. Etude de la littérature existante afin d'identifier les modèles les plus pertinents, les
techniques les plus performantes ainsi que les lacunes nécessitant le plus de recherche
3. Proposition d'un cadre de modélisation des problèmes de planification de services à domicile
4. Développement des modèles de simulation des stratégies courantes
5. Développement des méthodes et des algorithmes de planification optimale
6. Test en simulation et/ou test à Eovi
Cette recherche sera conduite au sein de l'Eovi avec ses unités de service à domicile. Le candidat
pourra compter sur l’expérience de l’équipe de recherche de l’école des Mines dans le domaine, ainsi
que sur les outils et méthodes théoriques développées dans le cadre de recherches fondamentales,
également développées par l’équipe.

Profil
Le candidat devra disposer de solides connaissances en recherche opérationnelle (modélisation
mathématique, optimisation), en génie industriel (modélisation d’entreprise, simulation de flux,
évaluation de performance) et en informatique (programmation en C/C++, Java, connaissance de
librairies mathématiques, statistiques, optimisation).
Envoyer CV, lettre de motivation, relevés de notes des 3 années précédentes (y compris celle en
cours) à xie@emse.fr en prévision d’un entretien.
Le sujet peut être sujet à modifications en fonction des contraintes de l’entreprise.