These Optimisation et aide
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2008-10-03
SUJET DE THÈSE :
« Optimisation et aide à la décision pour la planification de la numérisation du patrimoine »
Equipe d'accueil : Equipes Décision/RO, Département DESIR du LIP6
Localisation : 104 avenue du Président Kennedy - 75016 Paris
Encadrement : Christophe Gonzales et Safia Kedad-Sidhoum
Contexte : Projet DematFactory (soumis à FCE 2008)
Cette thèse a pour but la conception d'outils d'optimisation et d'aide à la décision capables de proposer des ordonnancements efficaces pour planifier des tâches de numérisation de documents sur des gros volumes de données. En particulier, ces outils doivent permettre de distribuer de manière fluide les tâches vers les bons automates et/ou vers les bons opérateurs. Par ailleurs, ils doivent prendre explicitement en compte la dimension dynamique de la chaîne de numérisation. Pour ce faire, ces outils doivent retourner des ordonnancements « robustes », autrement dit relativement stables par rapport à l'arrivée de nouveaux documents à numériser et à leurs contraintes afférentes (dates de délivrables, contraintes de qualité, etc). Les critères économiques sont liés aux coûts de numérisation, aux pénalités de retard, aux critères de qualité des traitements réalisés ainsi qu'aux critères liés à la bonne répartition des ressources. Compte tenu de la volumétrie des données à traiter, on pourra en outre s'intéresser à la problématique de la sélection d'un sous-ensemble de tâches à ordonnancer dont la réalisation est particulièrement prioritaire pour atteindre les objectifs fixés. Les technologies qui seront mises en oeuvre sont propres aux domaines de l'aide à la décision, de l'optimisation multicritère et de l'ordonnancement (méthodes exactes et approchées, étude de complexité).
Compétences requises :
Titulaire d'un Master 2 d'Informatique
Connaissances : Recherche Opérationnelle, Aide à la décision.
Candidatures :
Envoyer par mail à Safia Kedad-Sidhoum (Safia.Kedad-Sidhoum@lip6.fr) et Christophe Gonzales (Christophe.Gonzales@lip6.fr) votre dossier de candidature (CV détaillé, relevé de notes de master).
« Optimisation et aide à la décision pour la planification de la numérisation du patrimoine »
Equipe d'accueil : Equipes Décision/RO, Département DESIR du LIP6
Localisation : 104 avenue du Président Kennedy - 75016 Paris
Encadrement : Christophe Gonzales et Safia Kedad-Sidhoum
Contexte : Projet DematFactory (soumis à FCE 2008)
Cette thèse a pour but la conception d'outils d'optimisation et d'aide à la décision capables de proposer des ordonnancements efficaces pour planifier des tâches de numérisation de documents sur des gros volumes de données. En particulier, ces outils doivent permettre de distribuer de manière fluide les tâches vers les bons automates et/ou vers les bons opérateurs. Par ailleurs, ils doivent prendre explicitement en compte la dimension dynamique de la chaîne de numérisation. Pour ce faire, ces outils doivent retourner des ordonnancements « robustes », autrement dit relativement stables par rapport à l'arrivée de nouveaux documents à numériser et à leurs contraintes afférentes (dates de délivrables, contraintes de qualité, etc). Les critères économiques sont liés aux coûts de numérisation, aux pénalités de retard, aux critères de qualité des traitements réalisés ainsi qu'aux critères liés à la bonne répartition des ressources. Compte tenu de la volumétrie des données à traiter, on pourra en outre s'intéresser à la problématique de la sélection d'un sous-ensemble de tâches à ordonnancer dont la réalisation est particulièrement prioritaire pour atteindre les objectifs fixés. Les technologies qui seront mises en oeuvre sont propres aux domaines de l'aide à la décision, de l'optimisation multicritère et de l'ordonnancement (méthodes exactes et approchées, étude de complexité).
Compétences requises :
Titulaire d'un Master 2 d'Informatique
Connaissances : Recherche Opérationnelle, Aide à la décision.
Candidatures :
Envoyer par mail à Safia Kedad-Sidhoum (Safia.Kedad-Sidhoum@lip6.fr) et Christophe Gonzales (Christophe.Gonzales@lip6.fr) votre dossier de candidature (CV détaillé, relevé de notes de master).