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Modélisations en recherche opérationnelle
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28 février 2018

MOI, JEUNE IA AUJOURD’HUI

Aujourd'hui, l'ingénierie a beaucoup augmenté en maturité, mais elle n'est pas forcément mieux comprise pour autant. Et il semble que l'on ait toujours besoin d'ingénieurs, même dans le faire-faire.


Au sortir de l’X, j’ai effectué ma quatrième année à l’ENSTA, dans la filière « électronucléaire ». Je suis ensuite parti en stage de fin d’étude sur le chantier de l’EPR finlandais où j’étais en charge des essais de pression. Peu de choses me prédestinaient alors à prendre un premier poste au sein du département de « recherche opérationnelle » du CATOD.

Qu’est-ce que la recherche opérationnelle ? C’est une branche des mathématiques appliquées spécialisée dans l’aide à la décision. Il s’agit d’utiliser des outils mathématiques et informatiques pour aider à résoudre des problèmes de grande complexité. Si le nom de la discipline reste assez obscur (il l’était pour moi il y a trois ans), beaucoup des problèmes qu’elle permet de traiter sont extrêmement connus, le plus emblématique d’entre eux étant peut-être celui du « voyageur de commerce » (Ce problème consiste à trouver, étant donnée une liste de villes, le plus court chemin qui visite chaque ville une et une seule fois et qui termine dans la ville de départ). Cette discipline d’origine militaire est aujourd’hui principalement utilisée dans le domaine civil où elle permet d’aider les entreprises à prendre les décisions les plus efficaces.

N’étant pas familier du domaine, j’ai dû faire face à plusieurs défis en arrivant à ce poste. Le premier d’entre eux était d’ordre technique : il s’agissait de s’approprier la palette d’outils propre à la discipline. Pour chaque étude en effet il faut être capable de modéliser le problème, puis trouver la méthode de résolution la plus adaptée (quel type d’algorithme choisir ? Faut-il l’implémenter soi même ou peut on utiliser un solveur existant ?). Le choix de la méthode résulte souvent d’un arbitrage entre la qualité de la solution recherchée et le délai accordé pour conduire l’étude.

Une fois le bagage mathématique assimilé, vient ce qui est selon moi le défi principal de ce poste, auquel de nombreux ingénieurs de la DGA sont sans doute confrontés. Comprendre les besoins des utilisateurs et les transcrire dans le langage technique adapté (ici celui de l’optimisation mathématique). A titre d’exemple la recherche opérationnelle modélise souvent ses problèmes sous la forme d’une fonction objectif que l’on cherche à maximiser en respectant un ensemble de contraintes. Cependant dans les problèmes de la vraie vie, décider d’une fonction objectif peut être une tâche très délicate, car les utilisateurs ne sont pas habitués à raisonner en ces termes. Le rôle de l’ingénieur dans ce genre d’étude est donc de réussir à traduire le problème de l’utilisateur dans le formalisme mathématique adapté.

Les méthodes que nous utilisons sont assez génériques et ont l’avantage de pouvoir être appliquées dans de nombreux domaines. Ceci implique en particulier de s’approprier à chaque étude une problématique métier différente. C’est sans doute ce côté transverse que j’apprécie le plus dans ce poste car il permet de découvrir régulièrement de nouvelles thématiques. J’ai ainsi commencé à travailler sur des hélicoptères, puis sur des problématiques de réseaux, sur l’opération sentinelle et aujourd’hui sur des avions de combat... Les domaines d’application ne manquent pas !

 

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