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    Recherche opérationnelle: optimiser ses décisions

    Ref. ROD1FR
    CategoryedXCategoryArtificial and numeric intelligenceCategoryManagementCategoryPaid Certificate
    • Duration: 5 weeks
    • Effort: 20 hours
    • Pace: Self paced

    Ce MOOC vise à démystifier la recherche opérationnelle (RO) qui intervient dans plusieurs processus organisationnels et industriels, en particulier ceux relevant de l’allocation des ressources, de la planification des opérations, de la logistique, de la gestion des stocks, des flux, des réseaux, d’optimisation des tournées.

    Présente dans la plupart des secteurs d’activités, la RO a révolutionné le monde depuis trois-quarts de siècle et est à l’œuvre à chaque instant dans nos vies.

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    IVADO-ROD1FR+2T2025

    Enrollment
    From May 1, 2025 to April 30, 2026
    Course
    From May 1, 2025 to April 30, 2026
    Languages
    French
    Enroll now

    Description

    La recherche opérationnelle (RO) regroupe l’ensemble des méthodes, modèles et outils mathématiques et informatiques permettant d’élaborer de meilleures décisions.

    L’objectif principal du MOOC «Recherche opérationnelle : optimiser ses décisions» est de vous présenter, d’abord, les généralités de la recherche opérationnelle et ses principaux domaines d’applications. Vous serez ensuite initié aux techniques plus spécifiques d’optimisation linéaire, en nombres entiers, et non linéaire, pour conclure sur les avancées en optimisation avec apprentissage, bénéficiant des derniers développements en apprentissage automatique.

    La recherche opérationnelle tente ainsi de répondre à de multiples problèmes d’optimisation, tels que :

    • Comment maximiser sa marge de profit tout en restant concurrentiel?
    • Comment minimiser ses coûts d’opération?
    • Comment assurer un développement durable, en tenant compte de la limite des ressources disponibles? Etc.

    Vous en apprendrez davantage sur l’utilisation de différents types de modèles et techniques pour améliorer la prise de décisions à l’aide de cas diversifiés et interdisciplinaires issus de différents secteurs d’activités : transport et logistique, réseaux de télécommunication, santé, gestion d’entreprise, finance et énergie.

    Le contenu de la formation est essentiellement axé sur la présentation des méthodes et principes qui sont illustrés par des exemples concrets. Deux cas pratiques vous permettront d’appliquer les méthodes en programmation linéaire.

    Cette formation en ligne s’adresse principalement aux ingénieurs, décideurs, gestionnaires, responsables de projets ou tout apprenant ayant un intérêt pour la recherche opérationnelle.

    Le cours est divisé en cinq modules que vous pourrez suivre à votre propre rythme. Vous pourrez tester votre compréhension avec de la rétroaction à l’aide d’un questionnaire dans chaque module.

    Ce MOOC résulte d’une collaboration entre l’Institut de valorisation des données (IVADO) de l’Université de Montréal, du Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT) et du Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD). 

    Le contenu a été développé par des professeurs, ingénieurs et chercheurs ayant de l’expérience en R et D académique et industrielle.  

    Dans ce MOOC, le genre masculin est utilisé comme générique, dans le seul but de ne pas alourdir le texte.

    Objectifs

    Au terme de cette formation en ligne, l’apprenant sera en mesure de :

    • Définir les notions fondamentales de l’optimisation et des techniques en recherche opérationnelle.
    • Reconnaître et modéliser un problème d’optimisation provenant de l’industrie en une formulation mathématique appropriée.
    • Assimiler les algorithmes et les modèles les plus connus en recherche opérationnelle et aide à la décision.
    • Résoudre un problème d’optimisation en programmation linéaire à l’aide d’un logiciel d’optimisation.

    Prérequis

    Ce cours est de niveau intermédiaire et nécessite :

    • Connaissance de base en mathématiques.
    • Connaissance de base en programmation Python.

    Plan du cours

    Voici les contenus en RO abordés dans chaque module :

    Module 1 - Introduction à la recherche opérationnelle 

    Module 2 - Programmation linéaire

    • Cas pratique 1 
    • Cas pratique 2

    Module 3 - Programmation en nombres entiers
    Module 4 - Optimisation non-linéaire
    Module 5 - Optimisation avec apprentissage automatique

    Attestation

    Le cours est entièrement gratuit. Cependant, une attestation de participation sera disponible moyennant certains frais pour tous ceux qui auront complété les diverses activités notées proposées. Cet achat soutiendra notre initiative et permettra la production de nouveaux contenus.

    Other course runs

    Archived

    • H2023, enrollment from March 15, 2023 to March 13, 2024
    • IVADO-ROD1FR+1T2023, enrollment from May 1, 2024 to April 30, 2025

    Course team

    Darvish, Maryam

    Categories

    Ph. D., professeure adjointe, Département d’opérations et systèmes de décision, 

    Faculté des Sciences de l’Administration, Université Laval.

    Séguin, Sara

    Categories

    Ing., Ph. D., professeure adjointe, Département d’informatique et de mathématique,
    Université du Québec à Chicoutimi
    Membre GERAD

    Gruson, Matthieu

    Categories

    Ph. D., professeur, département d’analytique, opérations et technologies de l’information,
    École des sciences de la gestion (ESG-UQAM)
    Membre CIRRELT, CRI2GS

    Bastin, Fabian

    Categories

    Doctorat, Professeur titulaire, Département d’informatique et de recherche opérationnelle,
    Université de Montréal
    Membre CIRRELT, IVADO, Fin-ML

    Legrain, Antoine

    Categories

    Ing., Ph. D., professeur adjoint, Département de mathématiques et de génie industriel
    Polytechnique Montréal
    Membre CIRRELT, GERAD, IVADO

    Chételat, Didier

    Categories

    Didier CHÉTELAT, Ph.D. Chercheur, Département de mathématiques et de génie industriel,
    Polytechnique Montréal
    Membre GERAD, CIRRELT, CERC

    Camby, Eglantine

    Categories

    Ph.D., Chercheure postdoctorale, Département de sciences de la décision
    HEC Montréal
    Membre GERAD

    Soutien scientifique et technique

    NABILA OUCHENE | Coordonnatrice

    IVADO

    EGLANTINE CAMBY, PH.D

    Assistante scientifique, IVADO | Chercheure postdoctorale
    Département de sciences de la décision | HEC Montréal | Membre GERAD

    MAYA OTOMO-LAUZON

    Assistante technique, IVADO
    Étudiante en sciences des données et analytique d’affaires, HEC Montréal

    HANIFA BARRY

    Assistante technique, IVADO
    Étudiante à la M.Sc. en Informatique, Université de Montréal

    Accompagnement technopédagogique

    DOMINIQUE D’ANJOU

    Conseiller technopédagogique | Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    Médias 

    MÉLODIE AVERNA

    Coordonnatrice de la médiatisation | Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    PHILIPPE LÉONARD

    Concepteur en médiatisation | Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    Caméra 

    FÉLIX LABBÉ CHABOT

    Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    VINCENT RICHER

    Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    Assurance qualité et soutien EDUlib 

    NATACHA BRASSARD

    Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    VINCENT LABERGE

    Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal

    Les contenus de ce cours sont disponibles sous la licence Creative Commons "CC BY-NC-ND"

    Les contenus proposés sous cette licence autorisent une réutilisation (sans modifications) sous réserve de créditer l’auteur et hors usage commercial.

    Organizations

    IVADO

    Université de Montréal

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