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H/F : Planification de ressources et ordonnancement de tâches dans la chaîne inter et intra logistique hospitalière

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Informations générales

Référence : UMR7253-BERGUE-002
Lieu de travail : COMPIEGNE
Date de publication : mercredi 14 novembre 2018
Nom du responsable scientifique : Jean Paul Boufflet
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 4 décembre 2018
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 1 768,55 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Dans la gestion des systèmes de production de soins, la maîtrise des flux hospitaliers est un enjeu majeur qui dépend de l'efficacité de l'utilisation de ressources humaines mais aussi de ressources matérielles renouvelables et non renouvelables. C'est particulièrement le cas aux urgences adultes dont le fonctionnement et le parcours patient sont complexes. Les pics d'activités et les engorgements sont sources de tensions difficiles à maîtriser qui sont liés aux flux de patients (entrant et sortant) et aux processus de soins associés.
Les soins d'urgence sollicitent les ressources d'un maillage d'éléments d'infrastructures en interaction. L'amélioration de l'efficacité du parcours du patient nécessite l'optimisation de la logistique et le domaine à considérer recouvre l'Amont, l'Intraservice et l'Aval (AIA).
L'objectif de cette thèse est l'étude et le développement de modèles et de méthodes d'optimisation pour l'ordonnancement des tâches de soins directes ou indirectes à compétences multiples en tenant compte des ressources matérielles et humaines. Le doctorant travaillera essentiellement sur le développement des méthodes d'optimisation et d'ordonnancement pour la construction des plannings dynamiques du personnel médical avec prise en compte des contraintes du domaine de l'AIA.
Dans le cadre du projet ANR OIILH, il s'agit de concevoir et de développer un système d'aide à l'ordonnancement et à la planification des ressources du domaine AIA. Le but est donc d'étudier et développer une architecture informatique de supervision centrée sur le patient.
Ce sujet ambitionne de s'attaquer aux verrous scientifiques liés à l'optimisation que les hôpitaux sous tension doivent mettre en œuvre en étudiant l'AIA sous l'angle de l'ordonnancement et de la planification.

Profil recherché : Étudiant de niveau M2, ingénieur ou master, en mathématiques appliquées ou informatique ayant dans son cursus une composante recherche opérationnelle. Un master recherche serait un plus pour la candidature.

Langages, systèmes, logiciels : La connaissance des langages c++ et/ou python, de CPLEX et/ou COIN OR (https://www.coin-or.org/) est un plus pour la candidature.

Contexte de travail

Le doctorant travaillera au sein du laboratoire heudiasyc, UMR CNRS 7253 : Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes, https://www.hds.utc.fr/
Allocation de recherche de l'ANR, durée 3 ans à partir d'octobre 2018.

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