Recherche opérationnelle - Operations research

La recherche opérationnelle ( anglais britannique : recherche opérationnelle ), souvent abrégée en sigle OR , est une discipline qui traite du développement et de l'application de méthodes analytiques avancées pour améliorer la prise de décision. Il est parfois considéré comme un sous-domaine des sciences mathématiques . Le terme science de gestion est parfois utilisé comme synonyme.

En utilisant des techniques d'autres sciences mathématiques, telles que la modélisation , les statistiques et l' optimisation , la recherche opérationnelle parvient à des solutions optimales ou quasi optimales à des problèmes de prise de décision complexes. En raison de l'accent mis sur les applications pratiques, la recherche opérationnelle chevauche de nombreuses autres disciplines, notamment le génie industriel . La recherche opérationnelle vise souvent à déterminer les valeurs extrêmes d'un objectif du monde réel : le maximum (de profit, de performance ou de rendement) ou le minimum (de perte, de risque ou de coût). Originaires des efforts militaires avant la Seconde Guerre mondiale , ses techniques se sont développées pour concerner des problèmes dans une variété d'industries.

Aperçu

La recherche opérationnelle (RO) englobe le développement et l'utilisation d'un large éventail de techniques et de méthodes de résolution de problèmes appliquées dans la poursuite d'une prise de décision et d'une efficacité améliorées, telles que la simulation , l'optimisation mathématique , la théorie des files d'attente et d'autres modèles de processus stochastiques , Processus de décision de Markov , méthodes économétriques , analyse d' enveloppe de données , réseaux de neurones , systèmes experts , analyse de décision et processus de hiérarchie analytique . Presque toutes ces techniques impliquent la construction de modèles mathématiques qui tentent de décrire le système. En raison de la nature informatique et statistique de la plupart de ces domaines, l'OR a également des liens étroits avec l' informatique et l' analyse . Les chercheurs opérationnels confrontés à un nouveau problème doivent déterminer laquelle de ces techniques est la plus appropriée compte tenu de la nature du système, des objectifs d'amélioration et des contraintes de temps et de puissance de calcul, ou développer une nouvelle technique spécifique au problème posé (et, après, à ce type de problème).

Les principales sous-disciplines de la recherche opérationnelle moderne, telles qu'identifiées par la revue Operations Research , sont :

Histoire

Dans les décennies qui ont suivi les deux guerres mondiales, les outils de la recherche opérationnelle ont été plus largement appliqués aux problèmes des entreprises, de l'industrie et de la société. Depuis lors, la recherche opérationnelle s'est étendue à un domaine largement utilisé dans des industries allant de la pétrochimie aux compagnies aériennes, en passant par la finance, la logistique et le gouvernement, se concentrant sur le développement de modèles mathématiques pouvant être utilisés pour analyser et optimiser des systèmes complexes, et est devenu un domaine de recherche académique et industrielle active.

Origines historiques

Au 17ème siècle, les mathématiciens Blaise Pascal et Christiaan Huygens ont résolu des problèmes impliquant des décisions complexes ( problème de points ) en utilisant des idées de la théorie des jeux et des valeurs attendues ; d'autres, comme Pierre de Fermat et Jacob Bernoulli , ont plutôt résolu ces types de problèmes en utilisant le raisonnement combinatoire . Les recherches de Charles Babbage sur le coût du transport et du tri du courrier ont conduit à la création du « Penny Post » universel en Angleterre en 1840, et à des études sur le comportement dynamique des véhicules ferroviaires pour défendre le large écartement du GWR . À partir du 20e siècle, l'étude de la gestion des stocks pourrait être considérée comme l'origine de la recherche opérationnelle moderne avec la quantité de commande économique développée par Ford W. Harris en 1913. La recherche opérationnelle peut avoir son origine dans les efforts des planificateurs militaires pendant la Première Guerre mondiale (théorie du convoi et les lois de Lanchester ). Percy Bridgman a apporté des recherches opérationnelles sur des problèmes de physique dans les années 1920 et tentera plus tard de les étendre aux sciences sociales.

La recherche opérationnelle moderne est née à la station de recherche de Bawdsey au Royaume-Uni en 1937 à la suite d'une initiative du directeur de la station, AP Rowe et Robert Watson-Watt . Rowe a conçu l'idée comme un moyen d'analyser et d'améliorer le fonctionnement du système radar d'alerte précoce du Royaume-Uni , le nom de code « Chain Home » (CH). Initialement, Rowe a analysé le fonctionnement de l'équipement radar et de ses réseaux de communication, s'étendant plus tard pour inclure le comportement du personnel d'exploitation. Cela a révélé des limites non appréciées du réseau CH et a permis de prendre des mesures correctives.

Scientifiques au Royaume-Uni (dont Patrick Blackett (plus tard Lord Blackett OM PRS), Cecil Gordon , Solly Zuckerman , (plus tard Baron Zuckerman OM, KCB, FRS), CH Waddington , Owen Wansbrough-Jones , Frank Yates , Jacob Bronowski et Freeman Dyson ) et aux États-Unis ( George Dantzig ) ont cherché des moyens de prendre de meilleures décisions dans des domaines tels que la logistique et les programmes de formation.

Deuxième Guerre mondiale

Le domaine moderne de la recherche opérationnelle est né pendant la Seconde Guerre mondiale. À l'époque de la Seconde Guerre mondiale, la recherche opérationnelle a été définie comme « une méthode scientifique pour fournir aux départements exécutifs une base quantitative pour les décisions concernant les opérations sous leur contrôle ». D'autres noms pour cela comprenaient l'analyse opérationnelle (ministère britannique de la Défense à partir de 1962) et la gestion quantitative.

Pendant la Seconde Guerre mondiale, près de 1 000 hommes et femmes britanniques étaient engagés dans la recherche opérationnelle. Environ 200 scientifiques de recherche opérationnelle ont travaillé pour l' armée britannique .

Patrick Blackett a travaillé pour plusieurs organisations différentes pendant la guerre. Au début de la guerre, alors qu'il travaillait pour le Royal Aircraft Establishment (RAE), il a mis en place une équipe connue sous le nom de "Circus" qui a contribué à réduire le nombre de tirs d'artillerie antiaérienne nécessaires pour abattre un avion ennemi d'une moyenne de plus de 20 000 au début de la bataille d'Angleterre à 4 000 en 1941.

Un Liberator dans la finition standard de bombardier de nuit vert/terre foncé/noir de la RAF, tel qu'il était utilisé à l'origine par le Coastal Command

En 1941, Blackett est passé de la RAE à la Marine, après avoir d'abord travaillé avec le RAF Coastal Command , en 1941, puis au début de 1942 à l' Amirauté . L'équipe de Blackett à la section de recherche opérationnelle du Coastal Command (CC-ORS) comprenait deux futurs lauréats du prix Nobel et de nombreuses autres personnes qui sont devenues prééminentes dans leurs domaines. Ils ont entrepris un certain nombre d'analyses cruciales qui ont aidé l'effort de guerre. La Grande-Bretagne a introduit le système de convois pour réduire les pertes de transport, mais alors que le principe d'utiliser des navires de guerre pour accompagner les navires marchands était généralement accepté, il n'était pas clair s'il était préférable que les convois soient petits ou grands. Les convois voyagent à la vitesse du membre le plus lent, de sorte que les petits convois peuvent voyager plus vite. Il a également été avancé que les petits convois seraient plus difficiles à détecter pour les sous-marins allemands . D'autre part, les grands convois pourraient déployer plus de navires de guerre contre un attaquant. L'état-major de Blackett a montré que les pertes subies par les convois dépendaient en grande partie du nombre de navires d'escorte présents, plutôt que de la taille du convoi. Leur conclusion était que quelques grands convois sont plus défendables que de nombreux petits.

En effectuant une analyse des méthodes utilisées par le RAF Coastal Command pour chasser et détruire les sous-marins, l'un des analystes a demandé de quelle couleur était l'avion. Comme la plupart d'entre eux provenaient du Bomber Command, ils étaient peints en noir pour les opérations de nuit. À la suggestion du CC-ORS, un test a été effectué pour voir si c'était la meilleure couleur pour camoufler l'avion pour les opérations de jour dans le ciel gris de l'Atlantique Nord. Les tests ont montré que les avions peints en blanc n'étaient en moyenne pas repérés avant d'être 20 % plus proches que ceux peints en noir. Ce changement indiquait que 30% de sous-marins supplémentaires seraient attaqués et coulés pour le même nombre d'observations. À la suite de ces découvertes, le Coastal Command a changé ses avions pour utiliser des surfaces inférieures blanches.

D' autres travaux par les CC-SRO a indiqué que , en moyenne , si la profondeur de déclenchement d'antenne-livraison des charges de profondeur (PED) ont été modifiées de 100 à 25 pieds, les rapports de tuer grimperaient. La raison en était que si un sous-marin voyait un avion peu de temps avant qu'il n'arrive au-dessus de la cible, alors à 100 pieds, les charges ne feraient aucun dommage (parce que le sous-marin n'aurait pas eu le temps de descendre jusqu'à 100 pieds) , et s'il voyait l'avion loin de la cible, il avait le temps de changer de cap sous l'eau, de sorte que les chances qu'il se trouve dans la zone de destruction de 20 pieds des charges étaient faibles. Il était plus efficace d'attaquer ces sous-marins près de la surface lorsque les emplacements des cibles étaient mieux connus que de tenter leur destruction à des profondeurs plus importantes lorsque leurs positions ne pouvaient être que devinées. Avant le changement de réglages de 100 à 25 pieds, 1% des sous-marins submergés ont été coulés et 14% endommagés. Après le changement, 7 % ont été coulés et 11 % endommagés ; si les sous-marins étaient pris à la surface mais avaient le temps de s'immerger juste avant d'être attaqués, le nombre s'élevait à 11 % coulés et 15 % endommagés. Blackett a observé « qu'il peut y avoir peu de cas où un tel gain opérationnel a été obtenu par un changement de tactique aussi petit et simple ».

Carte de la ligne Kammhuber

La section de recherche opérationnelle du Bomber Command (BC-ORS) a analysé un rapport d'une enquête menée par le RAF Bomber Command . Pour l'enquête, le Bomber Command a inspecté tous les bombardiers revenant de raids de bombardement sur l'Allemagne au cours d'une période donnée. Tous les dommages infligés par les défenses aériennes allemandes ont été notés et il a été recommandé d'ajouter un blindage dans les zones les plus gravement endommagées. Cette recommandation n'a pas été adoptée car le fait que l'avion ait pu revenir avec ces zones endommagées indiquait que les zones n'étaient pas vitales, et l'ajout de blindage aux zones non vitales où les dommages sont acceptables réduit les performances de l'avion. Leur suggestion de retirer une partie de l'équipage afin qu'une perte d'avion entraîne moins de pertes de personnel, a également été rejetée par le commandement de la RAF. L'équipe de Blackett a recommandé logiquement que le blindage soit placé dans les zones qui n'ont pas été complètement endommagées par les bombardiers qui sont revenus. Ils ont estimé que l'enquête était biaisée, car elle n'incluait que les avions qui retournaient en Grande-Bretagne. Les zones non touchées par les avions de retour étaient probablement des zones vitales qui, si elles étaient touchées, entraîneraient la perte de l'avion. Cette histoire a été contestée, avec une étude d'évaluation des dommages similaire réalisée aux États-Unis par le Statistical Research Group de l'Université de Columbia, le résultat des travaux d' Abraham Wald .

Lorsque l'Allemagne a organisé ses défenses aériennes dans la ligne Kammhuber , les Britanniques se sont rendu compte que si les bombardiers de la RAF devaient voler dans un flot de bombardiers, ils pourraient submerger les chasseurs de nuit qui volaient dans des cellules individuelles dirigées vers leurs cibles par les contrôleurs au sol. Il s'agissait alors de calculer la perte statistique des collisions par rapport à la perte statistique des chasseurs de nuit pour calculer à quelle distance les bombardiers devaient voler pour minimiser les pertes de la RAF.

Le rapport "taux de change" de la production aux intrants était un trait caractéristique de la recherche opérationnelle. En comparant le nombre d'heures de vol effectuées par les avions alliés au nombre d'observations de sous-marins dans une zone donnée, il a été possible de redistribuer les avions vers des zones de patrouille plus productives. Comparaison des taux de change établis « rapports d'efficacité » utiles dans la planification. Le ratio de 60 mines posées par navire coulé était commun à plusieurs campagnes : mines allemandes dans les ports britanniques, mines britanniques sur les routes allemandes et mines américaines sur les routes japonaises.

La recherche opérationnelle a doublé le taux de bombardement ciblé des B-29 bombardant le Japon depuis les îles Mariannes en augmentant le taux d'entraînement de 4 à 10 pour cent des heures de vol ; a révélé que les meutes de trois sous-marins américains étaient le nombre le plus efficace pour permettre à tous les membres de la meute d'engager des cibles découvertes sur leurs stations de patrouille individuelles; a révélé que la peinture émaillée brillante était un camouflage plus efficace pour les combattants de nuit que la finition de peinture de camouflage terne traditionnelle, et qu'une finition de peinture lisse augmentait la vitesse de l'air en réduisant le frottement de la peau.

Sur terre, les sections de recherche opérationnelle de l'Army Operational Research Group (AORG) du ministère de l'Approvisionnement (MoS) ont été débarquées en Normandie en 1944 , et elles ont suivi les forces britanniques dans l'avancée à travers l'Europe. Ils ont analysé, entre autres, l'efficacité de l'artillerie, des bombardements aériens et des tirs antichars.

Après la Seconde Guerre mondiale

En 1947, sous les auspices de la British Association , un symposium fut organisé à Dundee . Dans son discours d'ouverture, Watson-Watts a proposé une définition des objectifs de la RO :

"examiner quantitativement si l'organisation utilisatrice obtient du fonctionnement de son équipement la meilleure contribution possible à son objectif global."

Avec des techniques élargies et une prise de conscience croissante du terrain à la fin de la guerre, la recherche opérationnelle ne se limitait plus uniquement aux opérations, mais s'étendait à l'approvisionnement en équipements, à la formation, à la logistique et aux infrastructures. La recherche opérationnelle s'est également développée dans de nombreux domaines autres que l'armée une fois que les scientifiques ont appris à appliquer ses principes au secteur civil. Avec le développement de l' algorithme du simplexe pour la programmation linéaire en 1947 et le développement des ordinateurs au cours des trois décennies suivantes, la recherche opérationnelle peut désormais résoudre des problèmes avec des centaines de milliers de variables et de contraintes. De plus, les gros volumes de données requis pour de tels problèmes peuvent être stockés et manipulés de manière très efficace. » Une grande partie de la recherche opérationnelle (aujourd'hui appelée « analyse ») repose sur des variables stochastiques et, par conséquent, sur un accès à des nombres vraiment aléatoires. Heureusement, le domaine de la cybernétique a également Le développement de générateurs de nombres aléatoires de plus en plus performants a été une aubaine pour les deux disciplines. la probabilité d'inclure la planification d'attaques terroristes et certainement la planification d'attaques antiterroristes. Plus récemment, l'approche de recherche de la recherche opérationnelle, qui remonte aux années 1950, a été critiquée pour être des collections de modèles mathématiques mais manquant d'une base empirique de collecte de données pour les applications. Comment collecter des données n'est pas présenté dans les manuels. faute de données, il n'y a pas non plus d'applications informatiques dans les manuels.

Problèmes résolus

La recherche opérationnelle est également largement utilisée au sein du gouvernement où des politiques fondées sur des données probantes sont utilisées.

Science du management

En 1967, Stafford Beer a caractérisé le domaine des sciences de gestion comme « l'utilisation commerciale de la recherche opérationnelle ». Comme la recherche opérationnelle elle-même, les sciences de gestion (MS) sont une branche interdisciplinaire des mathématiques appliquées consacrée à la planification optimale des décisions, avec des liens étroits avec l'économie, les affaires, l'ingénierie et d'autres sciences . Il utilise divers principes, stratégies et méthodes analytiques basés sur la recherche scientifique , notamment la modélisation mathématique , les statistiques et les algorithmes numériques, pour améliorer la capacité d'une organisation à prendre des décisions de gestion rationnelles et significatives en trouvant des solutions optimales ou quasi optimales à des problèmes de décision complexes. Les scientifiques en gestion aident les entreprises à atteindre leurs objectifs en utilisant les méthodes scientifiques de la recherche opérationnelle.

Le mandat du scientifique en gestion est d'utiliser des techniques rationnelles, systématiques et scientifiques pour éclairer et améliorer les décisions de toutes sortes. Bien entendu, les techniques de la science de gestion ne se limitent pas aux applications commerciales mais peuvent être appliquées aux militaires, à la médecine, à l'administration publique, aux groupes caritatifs, aux groupes politiques ou aux groupes communautaires.

La science de la gestion s'intéresse au développement et à l'application de modèles et de concepts qui peuvent s'avérer utiles pour éclairer les problèmes de gestion et résoudre les problèmes de gestion, ainsi que pour concevoir et développer de nouveaux et meilleurs modèles d'excellence organisationnelle.

L'application de ces modèles dans le secteur des entreprises est devenue connue sous le nom de science de gestion.

Domaines connexes

Certains des domaines qui se chevauchent considérablement avec la recherche opérationnelle et la science de la gestion comprennent :

Applications

Les applications sont abondantes, comme dans les compagnies aériennes, les entreprises de fabrication, les organisations de services , les branches militaires et le gouvernement. L'éventail des problèmes et des questions auxquels il a apporté des idées et des solutions est vaste. Il comprend:

  • Ordonnancement (des compagnies aériennes, des trains, des bus, etc.)
  • Affectation (affectation d'équipage aux vols, trains ou bus ; employés aux projets ; engagement et expédition des installations de production d'électricité)
  • Emplacement des installations (décider de l'emplacement le plus approprié pour les nouvelles installations telles qu'un entrepôt, une usine ou une caserne de pompiers)
  • Hydraulique & Ingénierie de la tuyauterie (gestion du débit d'eau des réservoirs)
  • Services de santé (information et gestion de la chaîne d'approvisionnement)
  • Théorie des jeux (identifier, comprendre, développer les stratégies adoptées par les entreprises)
  • Design urbain
  • Ingénierie des réseaux informatiques (routage de paquets, synchronisation, analyse)
  • Ingénierie des télécommunications et de la communication de données (routage de paquets ; timing ; analyse)

Le management s'intéresse également à l'analyse dite "soft-operational analysis" qui concerne les méthodes de planification stratégique , d'aide à la décision stratégique , les méthodes de structuration des problèmes . Pour faire face à ce genre de défis, la modélisation et la simulation mathématiques peuvent ne pas être appropriées ou ne pas suffire. Ainsi, au cours des 30 dernières années, un certain nombre de méthodes de modélisation non quantifiées ont été développées. Ceux-ci inclus:

Sociétés et revues

Sociétés

La Fédération internationale des sociétés de recherche opérationnelle (IFORS) est une organisation faîtière pour les sociétés de recherche opérationnelle du monde entier, représentant environ 50 sociétés nationales, dont celles des États-Unis, du Royaume - Uni , de la France, de l'Allemagne, de l' Italie , du Canada, de l'Australie, de la Nouvelle-Zélande, des Philippines, de l'Inde, Japon et Afrique du Sud. Les membres constitutifs de l'IFORS forment des groupes régionaux, comme celui en Europe, l' Association of European Operational Research Societies (EURO). D'autres organisations de recherche opérationnelle importantes sont l' Organisation des normes d'interopérabilité de la simulation (SISO) et la Conférence sur la formation, la simulation et l'éducation interservices/industrielles (I/ITSEC).

En 2004, l'organisation américaine INFORMS a lancé une initiative pour mieux commercialiser la profession de la RO, y compris un site Web intitulé The Science of Better qui fournit une introduction à la RO et des exemples d'applications réussies de la RO aux problèmes industriels. Cette initiative a été adoptée par l' Operational Research Society au Royaume-Uni, y compris un site Web intitulé Learn about OR .

Journaux d'INFORMS

L' Institut de recherche opérationnelle et des sciences de gestion (INFORMS) publie treize revues savantes sur la recherche opérationnelle, dont les deux meilleures revues de leur catégorie, selon 2005 Journal Citation Reports . Elles sont:

Autres revues

Ceux-ci sont classés par ordre alphabétique de leurs titres.

  • 4OR -A Quarterly Journal of Operations Research : publié conjointement par les sociétés belge, française et italienne de recherche opérationnelle (Springer) ;
  • Decision Sciences publié par Wiley-Blackwell pour le compte du Decision Sciences Institute
  • European Journal of Operational Research (EJOR) : Fondée en 1975, elle est actuellement de loin la plus grande revue de recherche opérationnelle au monde, avec environ 9 000 pages d'articles publiés par an. En 2004, son nombre total de citations était le deuxième plus grand parmi les revues de recherche opérationnelle et de sciences de gestion ;
  • Journal INFOR : publié et commandité par la Société canadienne de recherche opérationnelle;
  • International Journal of Operations Research and Information Systems (IJORIS) : une publication officielle de l'Information Resources Management Association, publiée trimestriellement par IGI Global ;
  • Journal of Defence Modeling and Simulation (JDMS): Applications, Methodology, Technology : une revue trimestrielle consacrée à l'avancement de la science de la modélisation et de la simulation en ce qui concerne l'armée et la défense.
  • Journal of the Operational Research Society (JORS) : un journal officiel de The OR Society ; il s'agit de la plus ancienne revue d'OR publiée en continu dans le monde, publiée par Taylor & Francis ;
  • Military Operations Research (MOR) : publié par la Military Operations Research Society ;
  • Omega - The International Journal of Management Science ;
  • Lettres de recherche opérationnelle ;
  • Opsearch : journal officiel de l'Operational Research Society of India ;
  • OR Insight : un journal trimestriel de The OR Society, publié par Palgrave ;
  • Pesquisa Operacional , le journal officiel de la Société brésilienne de recherche opérationnelle
  • Production and Operations Management , le journal officiel de la Production and Operations Management Society
  • TOP : le journal officiel de la Société espagnole de statistique et de recherche opérationnelle .

Voir également

Les références

Lectures complémentaires

Livres et articles classiques

  • RE Bellman, Programmation dynamique , Princeton University Press, Princeton, 1957
  • Abraham Charnes, William W. Cooper, Modèles de gestion et applications industrielles de la programmation linéaire , volumes I et II, New York, John Wiley & Sons, 1961
  • Abraham Charnes, William W. Cooper, A. Henderson, Une introduction à la programmation linéaire , New York, John Wiley & Sons, 1953
  • C. West Churchman, Russell L. Ackoff & EL Arnoff, Introduction à la recherche opérationnelle , New York : J. Wiley and Sons, 1957
  • George B. Dantzig, Programmation linéaire et extensions , Princeton, Princeton University Press, 1963
  • Lester K. Ford, Jr., D. Ray Fulkerson, Flux dans les réseaux , Princeton, Princeton University Press, 1962
  • Jay W. Forrester, Industrial Dynamics , Cambridge, MIT Press, 1961
  • LV Kantorovich, "Méthodes mathématiques d'organisation et de planification de la production" Science de la gestion , 4, 1960, 266-422
  • Ralph Keeney, Howard Raiffa, Décisions à objectifs multiples : Préférences et compromis de valeur , New York, John Wiley & Sons, 1976
  • HW Kuhn, "La méthode hongroise pour le problème d'affectation," Naval Research Logistics Quarterly , 1-2, 1955, 83-97
  • HW Kuhn, AW Tucker, "Programmation non linéaire", pp. 481-492 dans Actes du deuxième Symposium de Berkeley sur les statistiques mathématiques et les probabilités
  • BO Koopman, Search and Screening : General Principles and Historical Applications , New York, Pergamon Press, 1980
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  • Charles C. Holt, Franco Modigliani, John F. Muth, Herbert A. Simon, Planification de la production, des inventaires et de la main-d'œuvre , Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall, 1960
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Manuels classiques

  • Taha, Hamdy A., « Recherche opérationnelle : une introduction », Pearson, 10e édition, 2016
  • Frederick S. Hillier & Gerald J. Lieberman, Introduction à la recherche opérationnelle , McGraw-Hill : Boston MA ; 10e édition, 2014
  • Robert J. Thierauf & Richard A. Grosse, "La prise de décision par la recherche opérationnelle", John Wiley & Sons, INC, 1970
  • Harvey M. Wagner, Principes de la recherche opérationnelle , Englewood Cliffs, Prentice-Hall, 1969
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Histoire

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Liens externes