Cours AOT3221 – Analytique prescriptive pour la gestion
Objectifs
Ce cours a pour objectif de former et d’entraîner l’étudiante ou l’étudiant à l’utilisation d’un cadre rigoureux pour formuler, analyser et résoudre des problèmes complexes de gestion qui se posent au sein d’une entreprise, fût-elle privée ou publique, de manufacture ou de service. En particulier, l’étudiante ou l’étudiant sera initié(e) :
- Aux méthodes d’optimisation, qui permettent de trouver des solutions aux problèmes considérés, de façon à maximiser le profit, minimiser les coûts, minimiser les impacts environnementaux, etc., tout en respectant un ensemble de contraintes (imposant des limites aux solutions possibles).
- À certaines techniques de simulation, qui permettent de tester et d’évaluer des scénarios dans le but de répondre à des questions telles que : quel profit ou quel coût peut-on espérer obtenir dans un contexte décisionnel impliquant des sources d’incertitudes? Comment devrait-on gérer les stocks, dans un contexte où les demandes, les coûts, etc., varient de façon aléatoire?
En suivant ce cours, les étudiantes et les étudiants développeront des habilités leur permettant de modéliser des problèmes de planification organisationnelle, d’identifier les informations qu’il est important de connaître pour pouvoir formuler le modèle, de choisir l’approche de résolution appropriée pour les modèles obtenus, ainsi que des habilités d’analyse permettant de mieux comprendre comment les problèmes considérés peuvent être résolus.
Sommaire du contenu
Le cours couvrira les thèmes suivants :
o Analytique descriptive (distributions, moyennes, intervalles de confiance, etc.)
o Éléments de la modélisation (paramètres, variables et fonctions)
o Modélisation I : Planification de la production
o Utilisation du Solver d’Excel pour résoudre les modèles d’optimisation
o Modélisation II : planification de la production et de la main d’œuvre
o Modélisation III : le choix entre faire ou ne pas faire o Simulation de Monte-Carlo
o Gestion des inventaires (stocks)
o Optimisation multi-critères: Optimisation par objectifs
o Optimisation sur des réseaux: transport et flot dans les réseaux
o Études de cas
Modalité d’enseignement
L’acquisition des connaissances et l’apprentissage des différents modèles et techniques de décision se feront par des cours magistraux. L’enseignement sera complété par des périodes de discussion, par l’application des techniques vues en classe dans des travaux individuels ou de groupes et en laboratoires où des exercices seront effectués en classe par des démonstrateurs, démonstratrices.